Компания WEKA анонсировала специализированные системы хранения данных третьего поколения — устройства WEKApod 3, оптимизированные для ресурсоёмких ИИ-нагрузок. Решения, как утверждается, обеспечивают до 1,1 Эбайт эффективной вместимости в расчёте на серверную стойку (с учётом сжатия и дедупликации на основе технологии NeuralMesh).

В семейство WEKApod 3 вошли три модели: WEKApod Nitro, WEKApod Prime и WEKApod Prime Max. Все они выполнены в форм-факторе 2U. Заявленная пропускная способность достигает 10,2 Тбайт/с на стойку (56U), производительность — 210 млн IOPS (операций ввода/вывода в секунду).

Изделие WEKApod Nitro получило двухсекционное шасси с четырьмя узлами, благодаря чему формируются четыре полностью независимых домена отказоустойчивости. Допускается установка 56 NVMe SSD с TLC-памятью. «Сырая» ёмкость составляет до 1,72 Пбайт или 48,2 Пбайт на стойку 56U (эффективная ёмкость — до 122 Пбайт). Задействована сеть NVIDIA ConnectX, обеспечивающая пропускную способность до 800 Гбит/с. WEKApod Prime имеет схожую конфигурацию, но допускает применение не только TLC-накопителей, но и QLC. «Сырая» ёмкость достигает 12,8 Пбайт, или 358,5 Пбайт на стойку 56U (эффективная ёмкость — до 906,5 Пбайт).

Источник изображения: WEKA

Наконец, версия WEKApod Prime Max получила двухузловую конструкцию с возможностью монтажа 70 накопителей QLC/TLC. «Сырая» ёмкость — до 15,8 Пбайт или 441,5 Пбайт на стойку 56U (эффективная ёмкость — до 1,1 Эбайт). Для всех новинок заявлена поддержка протоколов POSIX, NFS, SMB, S3, GPUDirect Storage. Системы могут эксплуатироваться при температуре окружающей среды до +35 °C.

СХД семейства WEKApod 3 рассчитаны на работу с новейшей программной платформой NeuralMesh 6, которая объединяет хранение и управление данными в едином стеке. Эта система предоставляет многопользовательскую архитектуру, которая сочетает физическую изоляцию оборудования с логической сетевой изоляцией. Новые решения WEKApod уже доступны для заказа, а их массовые поставки начнутся предстоящей осенью.

Компания StorONE, по сообщению ресурса Blocks & Files, расширила возможности своей технологии перераспределения информации между различными уровнями СХД в реальном времени. Теперь массив All-Flash на основе SSD может применяться в качестве кеш-памяти для менее производительных HDD.

Решение StorONE предполагает применение специального ПО для интеллектуального перераспределения файлов между накопителями разных типов. В частности, важные «горячие» данные хранятся на дорогостоящих SSD, которые обеспечивают быстрый доступ и высокие скорости чтения/записи. В свою очередь, «холодные» данные, используемые сравнительно редко, переносятся на менее дорогие HDD. В результате, достигается оптимальный баланс между быстродействием и стоимостью СХД.

На фоне стремительного расширения ИИ-инфраструктуры на мировом рынке сформировался дефицит чипов памяти, в том числе изделий NAND, которые являются основой SSD. В результате, твердотельные накопители сейчас стоят примерно в 15 раз дороже, чем HDD, а выполнение заказов на поставки нового серверного оборудования на основе флеш-памяти может затягиваться на 9–15 мес. В таких условиях набирает популярность модель, при которой SSD выполнят функции кеша для HDD большой вместимости.

Источник изображения: William Warby / Unsplash

Ранее технология StorONE позволяла использовать свободную ёмкость SSD. Нововведение даёт возможность задействовать выделенную область в активных флеш-массивах в качестве высокопроизводительного уровня хранения. При этом для конечных приложений технология работает прозрачно, они по-прежнему видят один том, тогда как StorONE в фоне перемещает блоки между разными типами накопителей. По словам компании, таким образом эффективную ёмкость All-Flash СХД можно увеличить до девяти раз.

В связи с дефицитом чипов NAND и ростом стоимости SSD различные производители предлагают разные варианты расширения возможностей СХД. Так, Dell поддерживает многоуровневое хранение данных на устройствах All-Flash, гибридных и дисковых массивах. VAST Data развивает программу Amplify для повышения эффективности использования имеющихся накопителей. VDURA анонсировала инициативу Flash Relief Program: благодаря гибридной архитектуре, основанной на накопителях разных типов. DDN также предлагает гибридный подход, сочетающий три уровня хранения — на базе SSD высокого класса, недорогих SSD и HDD, которые при желании можно дополнить также облачным уровнем. А WEKA выпустила руководство по решению проблем с СХД в условиях дефицита NAND-памяти.

Meta✴ полностью перестроила своё хранилище для ИИ, чтобы предотвратить простой ускорителей. Как сообщает SDxCentral, система, лежащая в основе её операций с ИИ, позволила кратно сократить время, необходимое исследователям для перемещения обучающих данных ИИ между регионами. Согласно опубликованным аналитическим выкладкам, скорость работы имеющихся СХД не поспевала за растущими вычислительными мощностями GPU, которые примерно утраивались каждые два года.

Стремясь устранить этот разрыв и обеспечить поддержку кластеров хранения данных, охватывающих все продукты Meta✴, включая Meta✴ AI, Reality Labs, платформы социальных сетей и потребности потенциальных облачных клиентов, специалисты компании перестроили слой хранения BLOB-объектов (Binary Large Object), работающий поверх её глобальной многопользовательской СХД Tectonic, обслуживающей экзабайты данных.

Загрузка данных на два GPU (Источник изображений: Meta✴)

Компания отметила, что хотя устаревшая архитектура BLOB-хранилищ Meta✴ вполне подходила для веб-приложений, таких как Facebook✴ и Instagram✴, для обучения ИИ она оказалась неэффективной. У неё было слишком много слоёв сервисов, и она должна была выполнять множественные запросы к метаданным на нескольких уровнях, прежде чем определить путь к файлу и его фактическое местоположение в хранилище, что увеличивало задержку и отражалось на производительности.

Прежний алгоритм обработки запросов для API getObject

Перестройка СХД была основана на трёх ключевых изменениях. Во-первых, разрозненная система метаданных была объединена в единую схему, поддерживаемую ZippyDB, что позволило сделать практически мгновенным поиск путей. Во-вторых, были убраны прослойки, не позволявшие передавать байты напрямую с серверов хранения (fat client), что повысило энергоэффективность и снизило задержку. В-третьих, был осуществлён переход от глобальной модели развёртывания к региональной, в рамках которой хранилище данных размещается рядом с GPU, которые в нём действительно нуждаются. Всё это позволило свести к нулю накладные расходы при работе с Tectonic, уложиться в бюджет по энергопотреблению и упростить архитектуру хранения. Более того, Meta✴ задействовала свободную память GPU для распределённого кеша «горячих» данных.

Новый алгоритм обработки запросов для API getObject

Команда воспользовалась опытом разработки Owl — системой дистрибуции больших объектов, которая сочетает децентрализованную P2P-плоскость данных с централизованной плоскостью управления. Специалисты интегрировали логику однорангового обмена из Owl SDK на уровне клиента, что снизило частоту запросов GPU к хранилищу. Также был добавлен отдельный кеш метаданных, который возвращает адреса часто запрашиваемых файлов за 1–2 мс. Это позволило справляться с пиками обращений, например, когда GPU одновременно запрашивают одни и те же «горячие» веса модели, а также улучшить задержку, поскольку данные берутся из памяти, а не с диска.

Эволюция архитектуры загрузки данных

В финальной версии стека хранилища BLOB-объектов были приняты меры к устранению узких мест, таких как пики исходящего трафика, которые в конечном итоге приводили к перегрузке и таймаутам, а также к остановке работы GPU. В частности, было добавлено ПО для динамического управления параллельным доступом на поведения приложений. При высокой нагрузке система автоматически уменьшает количество доступных приложению запросов.

Также в Meta✴ решили проблему доставки данных исследователям. Поскольку вычислительные мощности были разбросаны по регионам, сотрудникам регулярно приходилось часами ждать, пока наборы данных будут скопированы и отправлены в конкретный регион мира, где будет выполняться их задача обучения. Для этого была создана многоуровневая система кеширования. RAM и SSD на GPU-хостах выступают в качестве самого быстрого слоя, которые получают данные от региональных флеш-хранилищ BLOB-объектов, куда, в свою очередь, данные попадают из глобальных озёр данных на базе HDD.

Для ускорения используется механизм предвыборки, который заранее загружает данные, которые исследователь собирается использовать. Эта схема уже позволила значительно сократить время загрузки во всех рабочих нагрузках Meta✴. В среднем время загрузки сократилось со 150 мин. до всего 10 мин. (сокращение на 93 %). Meta✴ зафиксировала максимальное сокращение времени загрузки с 89 ч. до всего 182 мин.

Компания Minisforum анонсировала сетевые хранилища (NAS) небольшого форм-фактора S5 и S7 типа All-Flash, разработанные в партнёрстве с Intel. Новинки могут использоваться в том числе в составе локальных систем, ориентированных на ИИ-нагрузки.

Устройство Minisforum S5, по имеющейся информации, несёт на борту процессор Intel Core Series 3 поколения Wildcat Lake. Объём оперативной памяти LPDDR5X-7200 достигает 16 Гбайт. Реализованы пять слотов для SSD типоразмера M.2 2280 с интерфейсом PCIe 4.0 x1 (NVMe). В оснащение входят сетевые порты 10GbE и 2.5GbE с разъёмами RJ45, а также контроллер Wi-Fi 7. Есть по два порта USB 4 (40 Гбит/с) и USB 3.2 Type-A, а также интерфейс HDMI 2.1. Применено пассивное охлаждение; питание подаётся через AC-разъём.

Вторая новинка, Minisforum S7, укомплектована чипом Intel Core Ultra Series 3. Максимально поддерживаемый объём ОЗУ не уточняется. Этот NAS рассчитан на семь твердотельных накопителей NVMe. В набор сетевых интерфейсов входят два порта 10G SFP+, по одному коннектору 10GbE RJ45 и 2.5GbE RJ45. Упомянуты два порта USB 4. Во фронтальной части корпуса расположены индикаторы, информирующие о текущем статусе. Прочие технические характеристики хранилищ пока не раскрываются.

Источник изображений: Minisforum

Среди функций сопутствующего ПО выделяется фирменный ИИ-агент MinisOpenClaw: он предоставляет средства семантического поиска изображений по запросам на естественном языке вроде «найди фотографии со мной на пляже».

Компания DataDirect Networks (DDN) анонсировала высокопроизводительную систему хранения AI400X3M, ориентированную на наиболее требовательные нагрузки ИИ и НРС. Новинка вошла в семейство программно-аппаратных комплексов EXAScaler, в основе которых лежит параллельная файловая система Lustre.

Модель AI400X3M выполнена на аппаратной платформе AMD EPYC Genoa. Устройство приходит на смену версии A1400X2, в составе которой применяются процессоры Intel Xeon Ice Lake. По сравнению с предшественником пропускная способность при чтении, как утверждается, поднялась на 35 %.

Представленное решение выполнено в форм-факторе 2U с габаритами 856 × 446 × 87 мм. Допускается установка 24 NVMe SSD с интерфейсом PCIe 5.0. Заказчикам будут предлагаться варианты вместимостью 120, 250 и 500 Тбайт, а также 1 и 2 Пбайт. Возможны модификации с четырьмя портами XDR/400GbE OSFP или восемью портами NDR200/200GbE QSFP112.

Источник изображения: DDN

Заявленная скорость последовательного чтения информации у AI400X3M достигает 190 Гбайт/с, скорость последовательной записи — 110 Гбайт/с. Величина IOPS (операций ввода/вывода секунду) при произвольном чтении — до 8 млн. Стойка, оборудованная такими СХД, способна обеспечить суммарную вместимость до 30 Пбайт и показатель IOPS до 160 млн.

Новинка укомплектована двумя блоками питания с резервированием и возможностью горячей замены. Диапазон рабочих температур простирается от +5 до +30 °C. Устройство весит около 44 кг без установленных накопителей.

DDN подчёркивает, что внедрение AI400X3M позволит предприятиям, операторам ИИ ЦОД и облачным провайдерам значительно повысить эффективность инфраструктуры, одновременно снизив энергопотребление, затраты на охлаждение и эксплуатационные расходы. СХД поступит в продажу к концу III квартала текущего года.

Компания IDC подвела итоги исследования глобального рынка СХД корпоративного класса: в I квартале текущего года продажи такого оборудования достигли $9,23 млрд, что на 22,7 % больше по сравнению с аналогичным периодом 2025-го ($7,52 млрд).

Аналитики отмечают, что темпы роста рынка резко увеличились. Так, в IV квартале прошлого года прибавка составляла 5,5 %, а в 2025-м в целом — 3,9 %. Наблюдающуюся ситуацию эксперты связывают с несколькими факторами, включая обновление инфраструктуры, повышение цен на накопители и высокий спрос на хранилища для задач ИИ.

Доля выручки от реализации массивов типа All-Flash впервые превысила 50 %, достигнув 52,6 %: квартальные продажи таких устройств подскочили на 32,7 % в годовом исчислении — до $4,9 млрд. Ещё $3,5 млрд, или 37,8 % от общих продаж в деньгах, обеспечили гибридные решения, что соответствует прибавке на уровне 14 % год к году. Вклад систем хранения на базе HDD оценивается в $0,9 млрд (доля в размере 9,6 %) с ростом на 10,2 % по отношению к I четверти 2025 года.

Источник изображения: IDC

С ценовой точки зрения наибольший рост продемонстрировали системы высокого класса (дороже $250 тыс.) — +60,7 % с итоговым результатом $2,4 млрд: на такие решения пришлось 25,5 % продаж в деньгах. Львиную долю выручки принесли изделия среднего класса (стоимостью от $25 тыс. до 250 тыс.) — $5,9 млрд, или 64,4 %, а их отгрузки за год поднялись на 17,3 %. Спрос на решения начального уровня (дешевле $25 тыс.) снизился на 6,1 % — до $0,9 млрд.

В географическом плане самая значительная динамика отмечена в Центральной и Восточной Европе (+41,7 %), США (+30,4 %), Канаде (+25,4 %) и Китае (+20,7 %). В Азиатско-Тихоокеанском регионе прибавка составила 19,1 %, в Западной Европе — 18,9 %. Крупнейшим игроком рынка остаётся Dell с долей 31,2 %. На втором месте располагается NetApp с 9,9 %, а замыкает тройку Everpure с 8,9 %. В первую пятёрку ведущих поставщиков также входят Huawei с 6,7 % и НРЕ с 5,4 %. Суммарная доля всех прочих производителей составляет 38 %.

Компания Wiwynn (дочерняя структура Wistron), по сообщению ресурса Tom's Hardware, продемонстрировала один из первых в отрасли серверов хранения NVIDIA SCADA (SCaled Accelerated Data Access). Устройство ориентировано на высокопроизводительную обработку больших объёмов данных в рамках задач обучения ИИ-моделей и инференса.

Источник изображений: Wiwynn

Новинка выполнена в MGX-шасси высотой 6U и рассчитана на монтаж в 19″ серверную стойку. Задействован процессор NVIDIA Vera, который содержит 88 ядер Olympus, или Intel Xeon (в составе HPM-). Доступны восемь слотов для модулей DDR5. Система несёт на борту четыре ускорителя NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition, четыре коммутатора PCIe 6.x и четыре 800G-карты ConnectX-9 SuperNIC/DPU BlueField-4 (опционально GPU можно поменять на DPU). Реализовано полностью жидкостное охлаждение.

Сервер рассчитан на 96 накопителей EDSFF E3.S SSD с вертикальной загрузкой. При использовании изделий Micron 9650 Pro вместимостью 30,72 Тбайт с интерфейсом PCIe 6.0 суммарная ёмкость достигает 2,949 Пбайт. При этом обеспечивается показатель IOPS на операциях случайного чтения до 528 млн. Максимальное энергопотребление новинки — 9 кВт (питание DC 50 В). Кабели питания и гибкие шланги СЖО расположенные в нишах по бокам, что позволяет выдвигать лоток с накопителями и производить «горячую» замену SSD.

Отмечается, что традиционные серверы на основе CPU плохо справляются с такими задачами, как векторный поиск, генерация с дополненной выборкой (RAG), анализ графов и извлечение данных из KV-кеша. При таких нагрузках процессору необходимо выдавать команды, обрабатывать запросы и контролировать передачу данных, из-за чего создаются узкие места.

Платформа SCADA позволяет решить проблему благодаря тому, что операции ввода-вывода и обработка данных возлагаются на GPU — без участия CPU. По сути, ускорители RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition в составе машины выполняют функции процессоров хранения, которые инициируют и обрабатывают транзакции и миллионы запросов со стороны ИИ-приложений, а также передают данные на вычислительные узлы посредством карт ConnectX-9.

Huawei анонсировала аппаратный ускоритель для СХД для резервного копирования Huawei OceanProtect, который использует «алгоритмы HZU для глубокого сжатия с коэффициентом до 90:1», что, как утверждает производитель, на 20 % выше, чем у лучшего аналога, передаёт Blocks & Files. Кроме того, по словам Huawei, она имеет единственную в отрасли эффективную гарантию ёмкости, «исключая необходимость в оценке коэффициента компрессии».

Huawei использует комбинацию многоуровневой, встроенной дедупликации данных с блоками переменной длины (VLD) с сжатием на основе свойств и компактизацией на уровне байтов, применяемой к резервным копиям. Как правило, они отличаются высокой избыточностью данных. Особенно это касается таких операций, как ежедневное полные снимки виртуальных машин.

Семейство алгоритмов сжатия HZU (HZBC), разработанных Huawei, включает в себя «быстрое нелинейное преобразование и упрощённый метод прогнозирования контекста». Как утверждает Huawei эти алгоритмы могут обеспечить результаты, превосходящие результаты LZ-алгоритмов и повысить коэффициент сжатия примерно на 30 %».

Источник изображения: Tim Johnson / Unsplash

Как полагает Blocks & Files, используется четырёхэтапная схема компрессии:

• Предварительная обработка для очистки данных.
• Многоуровневая, встроенная VLD.
• Сжатие HZBC.
• Компактизация на уровне байтов.

Huawei запатентовала используемые алгоритмы дедупликации и сжатия. Технология включает выбор алгоритмов сжатия, наиболее подходящих для резервного копирования конкретных типов данных, а фактический коэффициент сжатия зависит от типа приложения и политики резервного копирования.

Утверждается, что аппаратный ускоритель разгружает основной процессор СХД до 22 %. Поскольку системы OceanProtect используют All-Flash-накопители, а не более дешёвые диски, то чем эффективнее компрессии, тем лучше. Huawei использует QLC-накопители с выделенной адаптивной SLC-зоной для обработки «горячих» данных и более быстрого восстановления данных. У Everpure также есть аппаратный ускоритель DirectCompress Accelerator на базе FPGA для сжатия данных на лету и разгрузки CPU хранилища.

Портфолио Huawei включает системы OceanProtect X3000, X6000 и E8000. Недавно были анонсированы также Huawei X8100 и X9100. Более ранние системы, использующие технологии сжатия предыдущих поколений, поддерживали коэффициент сжатия до 72:1. А новые системы к тому же работают до 50 % быстрее. Также отмечается, что OceanProtect X8100 обеспечивает защиту от программ-вымогателей на 99,99 %.

Dell Technologies анонсировала высокопроизводительные СХД нового поколения PowerStore Elite, относящиеся к классу All-Flash. Устройства выполнены на аппаратной платформе Intel, а в составе программной части используется PowerStoreOS 5.0.

Дебютировали модели PowerStore 1500, 5500 и 9500. Все они выполнены в форм-факторе 3U с двумя контроллерами. Модель PowerStore 1500 комплектуется одним 24-ядерным Xeon (1,9 ГГц) и 512 Гбайт DDR5 (в расчёте на контроллер). Поддерживается до 24 NVMe-накопителей EDSFF E3.S (в перспективе — E3.L). В случае PowerStore 5500 задействованы два чипа Xeon с 24 ядрами (1,8 ГГц) и 1 Гбайт RAM на контроллер, а количество поддерживаемых E3.S достигает 40. Модификация PowerStore 9500 наделена двумя процессорами Xeon с 32 ядрами (2,2 ГГц) и 2 Гбайт RAM на контроллер; поддерживаются 40 накопителей.

Все новинки допускают использование SSD типа TLC вместимостью до 15,36 Тбайт и QLC ёмкостью до 30,72 Тбайт. Могут подключаться полки расширения, поддерживающие до 44 EDSFF-накопителей. Максимальная общая вместимость достигает 5,8 Пбайт. Младшая версия использует межузловой интерконнект 100GbE RDMA, две другие — 200GbE RDMA. Могут быть использованы до пяти разъёмов OCP 3.0 (PCIe 4.0/5.0 x16).

Источник изображения: Dell

Независимо от модели, система охлаждения включает шесть вентиляторов на каждый контроллер (в сумме 12 вентиляторов на шасси). В зависимости от модификации будут доступны варианты с сетевыми портами в следующих конфигурациях: 4 × FC32/64, 4 × 1/10GbE, 4 × 10/25GbE, 2 × 100GbE. В дальнейшем появится поддержка 200/400GbE и 128Gb FC. Реализованы средства дедупликации и сжатия 6:1. Компания Dell заявляет, что новые системы можно объединять в кластеры с существующими массивами PowerStore. Продажи представленных устройств начнутся в июле.

Компания Huawei выпустила 122-Тбайт SSD-накопители, не имея доступа к новейшей 100-слойной 3D NAND от основных поставщиков NAND, задействовав собственную технологию упаковки Die-on-Board (DoB), сообщил ресурс Blocks & Files. DoB предполагает размещение кристаллов NAND непосредственно на печатной плате (PCB).

В свою очередь, ведущие поставщики SSD, такие как Samsung с V-NAND, Kioxia и Sandisk с BiCS, а также Micron, используют многоярусную компоновку кристаллов внутри корпусов TSOP, BGA и т.д. Это распространённая практика при изготовлении SSD-накопителей большой ёмкости, в которых используется многослойная 3D NAND внутри кристалла. Не имея доступа к новейшим чипам 3D NAND с использованием американских технологий из-за санкций США, Huawei будет вынуждена, как только её запасы исчерпаются, использовать NAND китайского производства от YMTC и др.

А это означает, что в корпусах TSOP или BGA SSD-накопители Huawei получат меньшую ёмкость по сравнению с изделиями конкурентов. Поэтому Huawei использовала собственную разработку DoB, что обеспечивает более высокую плотность хранения, чем при традиционном корпусировании NAND-чипов. Сообщается, что недостатком такого подхода являются необходимость управления тепловым режимом и возможные проблемы с целостностью сигнала.

DoB обеспечивает повышение плотности ёмкости на треть. Фирменная технология используется в масштабируемом хранилище OceanStor Pacific 9926 AFA с SSD OceanDisk QLC PCIe 4.0 ёмкостью 61,44 и 122 Тбайт. Количество ярусов не разглашается. На мероприятии Huawei ID Forum 2026 в Париже компания сообщила о трёх новых моделях SSD-накопителей ёмкостью 61,44, 122,88 и 245 Тбайт. Первые две уже находятся в производстве.

Источник изображения: Huawei/Blocks & Files

Как пишет Blocks & Files, в публикации на сайте inf.news приводятся сведения о трёх новых накопителях для использования с ИИ-нагрузками:

• EX 560: экстремальная производительность — 1,5 млн IOPS случайной записи, задержка менее 7 мс, ресурс — 60 DWPD;
• SP 560: высокая производительность — 600 тыс. IOPS случайной записи, задержка менее 7 мс, ресурс — 1 DWPD;
• LC 560: высокая ёмкость — 245 Тбайт благодаря 36-слойной упаковке. Пропускная способность — 14,7 Гбайт/с.

В публикации говорится, что 36-слойная упаковка Huawei (36-layer stacking process) «преодолевает ограничения традиционного 16-слойного процесса». Архитектура Huawei AI SSD «интегрирует блок ускорения ИИ в основной управляющий чип SSD, обеспечивая одновременное хранение и вычисления, снижая энергопотребление при передаче данных на 80 %».

СХД Huawei OceanStor Pacific 9926 с 36 NVMe SSD ёмкостью 122,88 Тбайт каждый с поддержкой PCIe 5.0 обеспечивает 4,42 Пбайт «сырой» ёмкости в 2U-шасси; эффективная ёмкость составляет 11 Пбайт при сжатии 2,5:1. Как отметил Blocks & Files, это контрастирует с 10 Пбайт «сырой» ёмкости СХД Dell в 2U-шасси, использующей 40 NVMe SSD Kioxia LC9 (QLC) ёмкостью 245,88 Тбайт каждый. Накопители LC9 имеют форм-фактор E3.L, в то время как твердотельные накопители Huawei OceanDisk выполнены в проприетарном компактном корпусе размером с ладонь.