Материалы по тегу: sds
12.03.2025 [14:45], Сергей Карасёв
10+ Тбайт/с: Pure Storage представила высокопроизводительную All-Flash СХД FlashBlade//EXA для ИИ и НРСКомпания Pure Storage анонсировала систему FlashBlade//EXA: это, как утверждается, самая производительная на сегодняшний день платформа хранения данных, разработанная специально для наиболее требовательных нагрузок ИИ и HPC. Отмечается, что стандартные СХД оптимизированы для традиционных сред HPC с предсказуемыми операциями. Такие системы разрабатываются с прицелом на масштабирование «чистой производительности». Однако современные нагрузки ИИ являются гораздо более сложными и многомодальными: они предусматривают обработку данных разного типа — текстов, изображений и видео — одновременно на десятках тысяч ускорителей. Из-за этого возникает необходимость в оптимизации обработки метаданных наряду с масштабированием производительности. FlashBlade//EXA, по заявлениям Pure Storage, устраняет узкие места традиционных СХД в плане работы с метаданными. Архитектура новой платформы даёт возможность масштабировать ресурсы для обработки обычных данных и метаданных независимо друг от друга. Эффективная обработка метаданных имеет решающее значение для поддержания высокой производительности, надёжности и эффективности в крупномасштабных средах ИИ. Сегмент метаданных Metadata Core в составе FlashBlade//EXA может объединять от 1 до 10 5U-шасси с десятью blade-узлами в каждом. В каждом узле размещается от одного до четырёх фирменных 37.5-Тбайт модуля DFM. Ещё 2U приходится на пару XFM (External Fabric Modules), которые дают 16 подключений 400GbE. Metadata Core работает с фирменной ОС Purity//FB, общается напрямую с GPU-кластером (NFSv4.1 over TCP) и управляет потоками данных между узлами хранения и кластером (NFSv3 over RDMA). Узлы хранения Data Node обладают неограниченной масштабируемостью. Причём эти узлы могут быть самыми обычными x86-серверами любых вендоров. Каждый такой узел должен содержать 32-ядерный CPU, 192 Гбайт RAM, от 12 до 16 NVMe SSD (PCIe 4.0/5.0) вместимостью до 61,44 Тбайт, а также пару 400GbE NIC. Архитектура платформы предусматривает использование сетевых адаптеров NVIDIA ConnectX, коммутаторов Spectrum, компонентов LinkX и пр. Система FlashBlade//EXA обеспечивает производительность свыше 10 Тбайт/с на операциях чтения в одном пространстве имён. В результате, организации могут значительно ускорить процессы обучения ИИ-моделей и инференса, максимально используя потенциал GPU-ускорителей. Это также способствует снижению временных и финансовых затрат на решение ресурсоёмких задач. По-видимому, именно это решение компания и предлагает гиперскейлерам. У самой Pure Storage есть тестовая конфигурация из 300 узлов, которая показывает производительность на уровне 30 Тбайт/с.
06.03.2025 [13:45], Сергей Карасёв
1,5 Пбайт в 2U и 120 Гбайт/с: PEAK:AIO представила обновлённое All-Flash хранилище AI Data ServerБританский стартап PEAK:AIO анонсировал обновлённую платформу хранения данных AI Data Server, предназначенную для поддержания ресурсоёмких нагрузок ИИ. Сервер в форм-факторе 2U на основе SSD производства Solidigm обеспечивает 1,5 Пбайт «сырой» вместимости. PEAK:AIO утверждает, что благодаря новому программному стеку NVMe устраняются «узкие места Linux», что обеспечивает высокую производительность для приложений ИИ с интенсивным использованием данных. AI Data Server — это программно-определяемое хранилище на стороннем оборудовании. В частности, применяется сервер Dell PowerEdge R7625, оборудованный сетевыми адаптерами NVIDIA ConnectX-7. Заявленная пропускная способность достигает 120 Гбайт/с. Система комплектуется накопителями Solidigm D5-P5336 вместимостью 61,44 Тбайт. Эти изделия выполнены на 192-слойных чипах флеш-памяти QLC 3D NAND и оснащены интерфейсом PCIe 4.0 x4 (NVMe 2.0). Скорость последовательного чтения/записи достигает 7000/3000 Мбайт/с, показатель IOPS при произвольном чтении — 1 005 000. Сервер комплектуется 24 накопителями, что в сумме обеспечивает около 1,5 Пбайт ёмкости. Платформа AI Data Server может использоваться для решения различных задач в специфичных областях, таких как здравоохранение, исследования и периферийные приложения ИИ. Подобные нагрузки требуют наличия высокопроизводительного хранилища, но зачастую доступ к инфраструктуре ЦОД у организаций из указанных отраслей ограничен. Система AI Data Server позволяет устранить данный пробел: она может масштабироваться от единичных узлов до кластеров, рассчитанных на огромные озера данных ИИ.
24.02.2025 [12:05], Сергей Карасёв
DDN представила объектное хранилище Infinia 2.0 для обучения ИИ и инференсаКомпания DataDirect Networks (DDN), специализирующаяся на системах хранения данных для НРС, анонсировала программно-определяемую аппаратно-независимую платформу хранения Infinia 2.0, предназначенную для решения ресурсоёмких задачи в области ИИ, таких как обучение моделей и инференс. Напомним, оригинальная платформа Infinia была представлена в конце 2023 года. Её преимуществами разработчик называет простоту управления, высокую производительность и безопасность. В качестве узлов могут применяться любые серверы с процессорами Intel, Arm или AMD. Решение Infinia 2.0, по заявлениям DDN, специально разработано для анализа огромных массивов данных, подготовки и обработки ИИ-моделей. Утверждается, что платформа устраняет традиционные узкие места, присущие стандартным системам хранения. Поддерживается интеграция с NVIDIA NeMo, NIM, Trino, Apache Spark, TensorFlow и PyTorch. Реализован многопротокольный доступ (объектное, блочное хранилище) для повышения гибкости. DDN отмечает, что Infinia 2.0 обеспечивает пропускную способность в терабайты в секунду и задержку менее 1 мс, превосходя по производительности AWS S3 Express в 10 раз. Достигается 100-кратное ускорение обработки метаданных, а также 25-кратное ускорение запросов для обучения моделей ИИ и инференса. По сравнению с Hadoop новая платформа показывает 10-кратное улучшение быстродействия рабочих нагрузок ИИ при 100-кратном повышении эффективности. Скорость обработки списков объектов выше в 100 раз, чем у AWS. Платформа обладает надёжностью более 99,999 % (время безотказной работы), предлагая сквозное шифрование и доступ на основе сертификатов. Возможно масштабирование от терабайт до эксабайт с поддержкой до более чем 100 тыс. GPU и 1 млн клиентов в одном развёртывании. При этом заявлено 10-кратное снижение требований в отношении питания и охлаждения по сравнению с обычными решениями.
19.11.2023 [00:03], Сергей Карасёв
DDN представила масштабируемую All-Flash СХД Infinia для НРС и ИИКомпания DataDirect Networks (DDN), специализирующаяся на платформах хранения данных для НРС-задач, анонсировала масштабируемую СХД Infinia, разработанную в сотрудничестве с Сандийскими национальными лабораториями (SNL) Министерства энергетики США. Infinia — программно-определяемое многопротокольное решение с горизонтальным масштабированием, которое подходит для различных сценариев использования. Это могут быть сложные научные задачи, приложения ИИ, большие языковые модели и пр. Узлами системы могут быть любые серверы с процессорами Intel, Arm или AMD. Говорится, что платформа Infinia может масштабироваться до сотен петабайт. Среди ключевых преимуществ решения разработчик называет простоту управления, высокую производительность и безопасность. Референсная аппаратная платформа представляет собой 1U-узел с 24-ядерным процессором AMD EPYC Genoa. Во фронтальной части предусмотрены отсеки для 12 накопителей SFF формата U.2 (NVMe) с возможностью горячей замены. Предусмотрены два сетевых порта 10GbE и порт 1GbE (все с разъёмами RJ-45), а также слота PCIe 5.0 x16 для HHHL-адаптеров, которые могут предложить до четырёх 200G-портов. ![]() Источник изображения: DDN / StorageNewsletter Шасси имеет габариты 680 × 450 × 44 мм и весит 22,9 кг. СХД оборудована двумя блоками питания мощностью 850 Вт с сертификатом 80 Plus Platinum. В системе воздушного охлаждения применяются шесть вентиляторов. Диапазон рабочих температур — от +10 до +35 °C.
15.11.2023 [22:36], Владимир Мироненко
Hitachi Vantara и Quobyte предложат доступные, надёжные и масштабируемые хранилища для HPCHitachi Vantara, «дочка» Hitachi Ltd., специализирующаяся на СХД, управлении данными и цифровых решениях, объявила на конференции SC23 о партнёрстве с Quobyte, занимающейся разработкой высокопроизводительных программно определяемых хранилищ. Цель альянса — создание долговечных масштабируемых решений для хранения данных с доступной ценой. Партнёрство включает и стратегическое сотрудничество в области маркетинга и взаимодействия с клиентами. Как отмечено в пресс-релизе, интеграция интеллектуальной платформы данных Hitachi Vantara и передовой платформы хранения данных Quobyte «откроет новую эру управления данными, соответствующую меняющимся потребностям современных предприятий и сред HPC». «Объединяя наше мастерство управления данными с возможностями Quobyte в области хранения данных, мы не просто решаем проблемы управления данными, но и поднимаем операционную эффективность на новый уровень», — заявил представитель Hitachi Vantara. Сообщается, что благодаря партнёрству клиентам компаний будут предложены:
15.11.2023 [02:15], Владимир Мироненко
Xinnor xiRAID установил новый рекорд производительности среди NVMe-массивов с PCIe 5.0 SSD от KioxiaВ августе этого года израильская компания Xinnor, специализирующаяся на решениях для хранения данных, в том числе программного RAID для современных NVMe SSD, сообщила в ходе саммита Flash Memory Summit о мировом рекорде производительности, установленном с использованием ПО Xinnor xiRAID и 12-ти NVMe SSD Kioxia CM7-R (PCIe 5.0). На SC23 компания обновила рекорд. На этот раз в тесте были задействованы сразу 24 накопителя Kioxia CM7-V (PCIe 5.0, NVMe). Каждый диск имеет скорость последовательного чтения 14 Гбайт/с и последовательной записи 6,75 Гбайт/с, а на случайных операциях производительность составляет 2,7 млн IOPS и более 600 тыс. IOPS соответственно. При развёртывании множества таких SSD в системе первостепенное значение приобретает обеспечение надлежащей масштабируемости производительности и целостности данных. Xinnor выполнила тест на сервере Supermicro с двумя 64-ядерными процессорами AMD EPYC Genoa 9534 и 768 Гбайт RAM. Чтобы избежать узких мест, Xinnor создала две группы RAID 5 по 12 дисков так, что каждый массив находился в рамках одного NUMA-домена. Такая конфигурация обеспечивает наивысшую производительность и одновременно защиту данных в случае сбоя диска для каждого RAID, говорит Xinnor. Сообщается, что в последовательных рабочих нагрузках рекордные показатели (см. таблицу ниже) были достигнуты при использовании лишь 16 из 128 доступных ядер, а на случайных операциях xiRAID нагружал на 3–9 % лишь половину ядер. Низкая нагрузка на CPU и универсальность xiRAID, по словам компании, значительно упрощает развёртывание массивов и позволяет эффективно использовать имеющееся оборудование. Xinnor также проверила работу в деградированном режиме, когда из массива RAID 5 «выпадает» один накопитель. Даже в этом случае производительность остаётся достаточно высокой: более 34 млн и 6 млн IOPS при произвольных чтении и записи соответственно, что эквивалентно 52 % и 75 % от нормальной производительности. При последовательных операциях доступа Xinnor зафиксировала производительность выше 70 % от нормальной. ![]() Заодно Xinnor также протестировала ту же систему, создав 2 группы RAID 6 (2 × 10 + 2). При чтении производительность была сравнима с RAID 5: 64 млн IOPS и 310 Гбайт/с. При записи производительность была ниже: 5,2 млн IOPS и 128 Гбайт/с. Впрочем, по словам Xinnor, xiRAID быстрее, чем любое другое альтернативное решение RAID.
23.08.2023 [12:47], Сергей Карасёв
Kioxia прекратила развитие платформы хранения данных KumoScaleКомпания Kioxia, по сообщению ресурса Blocks & Files, свернула проект KumoScale по разработке специализированного ПО для хранилищ данных. Выпуск новых версий не планируется, а новые лицензии на данный продукт предоставляться не будут. Поддержка текущих заказчиков сохранится. KumoScale — это программный комплекс, нацеленный на максимизацию использования обычных NVMe-накопителей в дата-центрах. Платформа использует NVMe-oF (RDMA или NVMe/TCP) для формирования быстрых масштабируемых блочных хранилищ с низкой задержкой и позволяет управлять сотнями узлов хранения. Платформа обзавелась поддержкой Kubernetes, OpenStack, NVIDIA Magnum IO GPUDirect Storage (GDS) и т.д. В уведомлении на сайте Kioxia говорится, что развивать платформу KumoScale после версии 3.22 не планируется. Для продукта теперь осуществляется только техническое обслуживание — компания намерена поддерживать существующих клиентов. Какие-либо комментарии по поводу своего решения Kioxia не даёт. Платформа KumoScale начала создаваться в североамериканском подразделении Kioxia (тогда ещё Toshiba) в 2016 году. Со временем она обросла функциональностью, но, как отмечает Blocks & Files, дальнейшее развитие фактически сделало бы её прямым конкурентом продуктов, которые создают заказчики Kioxia.
28.05.2023 [20:18], Владимир Мироненко
Dell расширила возможности APEX, объединив усилия с Microsoft, Red Hat и VMwareDell представила на конференции Dell Technologies World 2023 обновление Dell APEX, которое объединяет службы Microsoft Azure, Red Hat и VMware, и обеспечивает улучшенные управление и мобильность приложений и данных в рамках реализации так называемой стратегии «земля-облако» и «облако-земля». Dell также расширила портфолио услуг и подписок APEX. С точки зрения подхода ground-to-cloud (от земли к облаку) Dell взяла за основу проект Project Alpine и превратила его в совершенно новый каталог продуктов под названием APEX Storage for Public Cloud, перенеся различные службы хранения в публичное облако. Анонсированный новый сервис Dell APEX Cloud Platforms, по словам компании, представляет собой «портфель полностью интегрированных готовых систем, объединяющих инфраструктуру Dell, ПО и облачные операционные стеки, которые обеспечивают согласованные мультиоблачные операции путём переноса облачных моделей работы в локальные и периферийные среды». На практике это означает, что можно управлять данные и рабочими нагрузками в разных облаках и средах и бесшовно перемещать данных между разными платформами. Облачные службы, разработанные в сотрудничестве с Microsoft, Red Hat и VMware, включают:
Компания заявила, что решение Dell APEX Storage for Public Cloud позволит клиентам запускать службы на облачных платформах и безопасно хранить свои данные в инфраструктуре Dell. Также сообщается, что Dell APEX Block Storage for Amazon Web Services (AWS), Dell APEX Block Storage for Microsoft Azure и Dell APEX File Storage for AWS, разработанные в рамках Project Alpine, сочетают в себе производительность, масштабируемость и устойчивость к киберугрозам хранилищ Dell корпоративного класса с экономикой публичного облака. Следует добавить, что эти решения дополняют службу Dell Apex Protection Storage, которая, по словам компании, уже обслуживает 17 Эбайт данных клиентов в облаках. Также сообщается об усовершенствованиях Dell APEX Console, которые упрощают обслуживание мультиоблачных хранилищ и кластеров Kubernetes.
Кроме того, Dell сообщила о появлении ещё двух решений:
На мероприятии было также объявлено о новом многостороннем сотрудничестве Dell и Databricks в рамках которого локальными данными в корпоративных платформах хранения данных Dell можно будет управлять и использовать посредством Databricks Lakehouse.
12.04.2023 [15:05], Сергей Карасёв
Объём рынка программно определяемых хранилищ превысит $100 млрд в 2030 годуНа мировом рынке программно определяемых хранилищ данных (SDS), согласно отчёту Enterprise Apps Today, в ближайшие годы ожидается устойчивый рост. Основными драйверами отрасли названы гибкость масштабирования, снижение затрат на обслуживание, удобство интеграции с облачными платформами и возможность централизованного управления независимо от физического расположения устройств. Концепция SDS предусматривает отделение сервисов хранения данных от оборудования. По сравнению с обычными архитектурами такие решения обладают более высокими показателями гибкости. Подход обеспечивает бесшовную интеграцию нескольких типов хранилищ, таких как блочные, файловые и объектные, в рамках единого интерфейса управления. ![]() Источник изображения: Enterprise Apps Today По оценкам, объём глобального SDS-рынка в 2022 году составил приблизительно $17,85 млрд. В период с 2023 по 2033 год прогнозируется показатель CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) на уровне 24,99 %. В результате, размер отрасли в денежном выражении достигнет $106,33 млрд в 2030 году и $207,62 млрд в 2033-м. В 2023 году, полагают аналитики, затраты в сегменте SDS составят приблизительно $22,31 млрд. В 2024-м этот показатель может подняться до $27,89 млрд, а в 2025-м — до $34,86 млрд. Северная Америка является ведущим рынком SDS-решений, что обусловлено растущим внедрением облачных платформ, аналитики больших данных и технологий виртуализации. В Европе также наблюдается увеличение спроса на SDS-платформы. Вместе с тем выделяются и несколько сдерживающих факторов. Среди них названы вопросы обеспечения безопасности, возможная несовместимость с существующей инфраструктурой хранения, отсутствие стандартизации и ограниченная осведомлённость компаний о новых решениях. |
|