Storage Networking Industry Association (SNIA) — некоммерческая организация, специализирующаяся на технологиях обработки и оптимизации данных — анонсировала проект Storage.AI, основанный на открытых стандартах для эффективных сервисов обработки данных, связанных с рабочими ИИ-нагрузками. Проект будет сфокусирован на стандартных для отрасли, непатентованных и нейтральных подходах к решению задач, связанных с обработкой данных для ИИ, с целью оптимизации производительности, энергоэффективности и экономичности соответствующих рабочих процессов.

К инициативе уже присоединились AMD, Cisco, DDN, Dell, IBM, Intel, KIOXIA, Microchip, Micron, NetApp, Pure Storage, Samsung, Seagate, Solidigm и WEKA. Отдельно отмечается отсутствие NVIDIA — крупнейшего поставщика ИИ-ускорителей.

Источник изображений: SNIA

Как указано в пресс-релизе, рабочие ИИ-нагрузки чрезвычайно сложны и ограничены такими факторами, как задержки, доступное пространство, энергопотребление и охлаждение, объём памяти и стоимость. Решение этих проблем в рамках открытой отраслевой инициативы рассматривается как наиболее быстрый путь к оптимизации и широкому внедрению ИИ.

По словам Дж. Метца (J Metz), председателя SNIA, беспрецедентные требования со стороны ИИ требуют целостного взгляда на весь конвейер данных — от храненилищ и памяти до сетевых технологий и вычислений. Он подчеркнул, что Storage.AI предоставляет отраслевому сообществу независимую от вендоров платформу, предназначенную для координации широкого спектра сервисов обработки данных и создания эффективных, открытых решений, необходимых для ускоренного внедрения ИИ-технологий.

Инициатива координирует ряд технических спецификаций, которые до сих пор существовали обособленно и не были адаптированы под нужды ИИ-нагрузок.

Первоначальный набор спецификаций включает:

• интерфейс SDXI (Smart Data Accelerator Interface) для перемещения данных в памяти на аппаратном уровне;
• протоколы прямого доступа к ускорителям;
• стандарты I/O, инициируемого ускорителем;
• реализации файлов и объектов через RDMA;
• фреймворки Compute-near-storage;
• модели программирования NVM (энергонезависимой памяти).

Предполагается, что в рамках проекта Storage.AI будет создана открытая экосистема эффективных сервисов обработки данных, способных справляться с наиболее сложными задачами, связанными с ИИ-нагрузками, и устранять текущие пробелы в обработке и доступе к данным. В обеспечении широкой поддержки экосистемы также примут участие партнёры SNIA, включая UEC, NVM Express, OCP, OFA, DMTF и SPEC.

Инициатива Open Flash Platform (OFP) призвана полностью пересмотреть работу с флеш-памятью в ИИ ЦОД. Участники OFP — Hammerspace, Linux Foundation, Лос-Аламосская национальная лаборатория (LANL), ScaleFlux, SK hynix и Xsight Systems — намерены отказаться от традиционных All-Flash хранилищ и контроллеров. Вместо них предложено использовать флеш-картриджи с минимумом аппаратной начинки, а доступ к таким массивам предоставлять посредством DPU и pNFS.

Как отмечено в пресс-релизе, OFP отвечает многим фундаментальным требованиям, возникающим в связи со следующим этапом развития СХД для ИИ. Для ИИ требуются поистине огромные массивы данных, но вместе с тем ЦОД сталкиваются с дефицитом энергии, повышением температуры и недостатком свободного места. Именно поэтому в OFP решили, что инфраструктуры хранения для ИИ лучше разработать с чистого листа.

Если 10 лет назад технология NVMe вывела флеш-память на новый уровень производительности благодаря отказу от устаревших шин данных и контроллеров, то теперь OFP обещает раскрыть возможности флеш-памяти, исключив посредников в виде серверов хранения и проприетарных программных стеков. OFP же опирается на открытые стандарты и open source решения, в частности, Parallel NFS (pNFS) и стандартный Linux, для размещения флеш-памяти непосредственно в SAN. А отказ от традиционных СХД обеспечит на порядок большую плотность размещения данных, существенную экономию энергии и значительно более низкую совокупную стоимость владения.

Источник изображения: openflashplatform.org

OFP отметила, что существующие решения изначально привязаны к модели сервера хранения, которая требует чрезмерных ресурсов для повышения производительности и возможностей. Конструкции всех современных поставщиков AFA не оптимизированы для достижения максимальной плотности размещения флеш-памяти и привязаны к сроку службы CPU (обычно пять лет), тогда как срок службы флеш-памяти в среднем составляет восемь лет. Эти серверы хранения также предлагают проприетарные структуры и уровни хранения данных, что приводит к увеличению количества копий данных и добавлению расходов на лицензирование для каждого узла.

Комментируя инициативу, ресурс Blocks & Files отметил, что Pure Storage и другие поставщики AFA уже предлагают оптимизированные схемы лицензирования и подписки, в том числе с обновлением контроллеров и дисковых полок. Та же Pure Storage предлагает более высокую плотность хранения, чем многие другие поставщики, хотя и использует проприетарные решения. Поддержкой DPU тоже удивить нельзя. Например, VAST Data уже поддерживает работу своего ПО на NVIDIA BlueField-3. А большинство поставщиков флеш-массивов и так поддерживают RDMA и GPUDirect.

OFP выступает за открытый, основанный на стандартах подход, включающий несколько основных элементов:

• Флеш-устройства на основе QLC (но не только) для повышения плотности. Закупки не должны быть привязаны к одном поставщику (впрочем, сейчас на рынке именно такая ситуация).
• IPU/DPU, которые стали достаточными зрелыми, чтобы заменить гораздо более требовательные процессоры для обслуживания данных. Более низкая стоимость и энергопотребление означают гораздо более высокую эффективность для сервисов обработки данных.
• Картриджи OFP, которые включают всё необходимое оборудование для хранения и обслуживания данных в форм-факторе, оптимизированном для низкого энергопотребления и повышения плотности размещения флеш-памяти.
• Шасси OFP, которые вмещают несколько картриджей OFP и обеспечивают распределение питания и возможность монтажа в различные типы стоек.
• Linux в качестве основной программной платформы со стандартной реализацией NFS (но это и так индустриальный стандарт).

Благодаря использованию открытых архитектур и компонентов, соответствующих отраслевым стандартам, реализация OFP приведёт к значительному повышению эффективности хранения данных, утверждают основатели инициативы. Так, обещано десятикратное увеличение плотности размещения данных, что позволит «упаковать» в одну стойку 1 Эбайт, попутно снизив энергопотребление на 90 %, увеличив срок службы флеш-памяти на 60 % и уменьшив совокупную стоимость владения (TCO) на 60 % по сравнению со стандартными массивами хранения.

По мнению Blocks & Files, в текущем виде OFP выглядит скорее как маркетинговая инициатива, от которой в первую очеред выиграют её участники. Концепция же «сетевых» SSD сама по себе не нова. Весной Kioxia показала SSD с «оптикой». Да, тут речь идёт скорее о блочном доступе и NVMe-oF, но, например, Nimbus Data в прошлом году представила ExaDrive EN с поддержкой NFS.

DNA Data Storage Alliance, сообщество при ассоциации SNIA (Storage Networking Industry Association), подготовило обзор технологии хранения данных на основе синтетических ДНК. В числе прочего, рассматриваются технологии кодирования/декодирования информации, метрики готовности к коммерческому использованию и основные вызовы, сообщает Blocks & Files.

Данные в ДНК кодируются с помощью четырёх нуклеотидов: аденина (A), гуанина (G), цитозина (C) и тимина (T). Они формируют спираль биополимерной молекулы. Данные в этом случае могут храниться в очень небольшом объёме и веками. Хранение данных в ДНК уже неоднократно опробовано экспериментально, но невысокая скорость записи и чтения, а также размеры оборудования для этого, его большая сложность и высокая стоимость пока не позволяют даже мечтать о коммерчески успешном продукте.

Источник изображения: SNIA

В обзорном документе выделены пять ключевых вызовов:

• Низкая скорость записи/чтения из-за химической природы реакций;
• Высокая совокупная стоимость владения (TCO);
• Надёжность носителя и сохранность данных;
• Био- и информационная безопасность;
• Стандартизации.

Авторы доклада подчёркивают, что скорость передачи данных в традиционных накопителях заметно выше и значительно превышает возможности биотехнологических методов чтения и записи ДНК. Увеличение скорости — одна из фундаментальных задач. Поскольку речь идёт о медленных химических реакциях, достигнуть роста скорости можно было бы масштабированием параллельных операций записи/чтения. Кроме того, нужно уменьшать совокупную стоимость владения.

Документ заключает, что технология хранения данных в ДНК находится на ранней стадии развития и пока далека от коммерциализации, но базовые процессы записи/чтения, а также хранения информации уже доказали работоспособность и возможность масштабирования платформ. Более того, непрекращающиеся инвестиции в технологии работы с ДНК помогут дальнейшим инновациям.

Источник изображения: SNIA

Ожидается, что ДНК-хранилища дополнят, а не заменят существующие технологии архивирования, позволяя создавать относительно недорогие долгосрочные хранилища зеттабайтного уровня. Предполагается, что сценарии прикладного использования технологии появятся в ближайшие три-пять лет. По оценкам Blocks & Files, ключевыми игроками станут Biomemory, Catalog и Atlas Data Storage.

Есть и другие перспективные альтернативы. Так, HoloMem предложила недорогую и эффективную замену LTO и другим системам — 200-Тбайт картриджи HoloDrive, которые прослужат не менее 50 лет.

Британский стартап HoloMem разработал технологию голографического долгосрочного холодного хранения данных HoloDrive, способную вытеснить традиционные ленточные накопители благодаря преимуществу по целому ряду показателей. Основатель компании Чарли Гейл (Charlie Gale) в интервью ресурсу Blocks & Files сообщил, что технология HoloMem использует недорогие готовые компоненты — лазерный диод стоимостью $5 и серийно выпускаемые полимерные листы — что позволяет создать надёжные и доступные накопители и шасси без дорогостоящих высокотехнологичных элементов.

В отличие от решений компаний Cerabyte и Microsoft Project Silica, в HoloDrive используется лента с оптическим считыванием для устойчивого хранения данных на протяжении более 50 лет, а не более хрупкие керамические или стеклянные пластины или диски. Проприетарные ленты также используют Piql и Archiflix, но они используют традиционную схему записи изображения. HoloDrive использует полимерная лента с многослойной голографической записью изображений (разновидность QR-кодов).

Источник изображений: HoloMem

Лента изготавливается из серийно выпускаемого светочувствительного полимера, разработанного для автомобильной промышленности для использования в лобовых стёклах и проекционных дисплеях. Полимер толщиной 16 мк помещается между двумя слоями ПЭТ, так что итоговая толщина ленты составляет 120 мк. Также лента отличается высокой прочностью с возможностью эксплуатации при температуре от –40 до +160 C°. Кроме того, она невосприимчива к электромагнитным импульсам, что позволит использовать её для архивных хранилищ, связанных с обороной.

Длина ленты внутри картриджа составляет примерно 100 м, она вмещает до 200 Тбайт данных, рассчитана на WORM-нагрузки и рассчитана на работу в течение полувека без ухудшения сохранности данных. Для сравнения, длина ленты LTO-10 составляет 1000 м, ёмкость — до 75 Тбайт (со сжатием). Срок службы LTO составляет 15–30 лет при соблюдении строго контролируемых условий, причём лента подвержена деградации данных со временем, что отражается на читаемости в худшую сторону.

Картридж HoloDrive очень похож на обычный LTO-картридж. Строго говоря, прототипы и являются LTO-картриджами, в которых заменена лента. Таким образом, накопители совместимы с существующими роботизированными LTO-библиотеками, не нужно даже изменений в ПО. Также для нового решения нет необходимости в климат-контроле, и оно обеспечивает сохранение читаемости без деградации на протяжении всего срока службы.

Как сообщил Гейл ресурсу tech.eu, HoloDrive обеспечивает высокоскоростное хранение высокой плотности, снижающее энергопотребление на 90 % и годовые затраты примерно на 99 %. «Чем это устройство не может похвастаться, так это высочайшей плотностью данных. Мы намеренно снизили параметры системы, чтобы сделать её надёжной и устойчивой», — говорит Гейл. Скорость чтения нового решения примерно такая же, как у LTO-9.

Как сообщил Blocks & Files, HoloMem не имеет венчурного финансирования. В марте 2023 года компания получила грант в размере £350 тыс. ($472 тыс.) от Национального агентства по исследованиям и инновациям Великобритании (UK Research and Innovation, UKRI). В июне организация Innovate UK выделила HoloMem грант в размере £550 тыс. ($742 тыс.) на проект HoloDrive, реализуемый в партнёрстве с консалтинговой компанией TechRe.

«Наше решение HoloDrive разработано для интеграции с устаревшими системами с минимальными нарушениями работы оборудования и ПО, и этот грант от Innovate UK поможет нам завершить разработку и полностью проверить эту революционную технологию», — заявил Гейл. TechRe развернёт прототипы HoloDrive в LTO-библиотеках своих британских ЦОД для тестирования производительности, надёжности и отказоустойчивости продукта.

Также HoloMem сотрудничает с Qstar, что предполагает интеграцию её накопителей с продуктами QStar Archive Manager (для одного сервера) и Global ArchiveSpace (для нескольких серверов). Это позволит потенциальным клиентам Qstar тестировать ранние версии продукта в своих средах. В мае этого года HoloMem присоединилась к британской Коалиции по сохранению цифровых данных (Digital Preservation Coalition, DPC).

Полиция Великобритании намерена закупить технологии и услуги для оцифровки своего архива видеокассет VHS. На эти цели планируется потратить £75 млн ($102 млн), сообщает The Register. Полиции нужны или собственные технологии для оцифровки VHS-контента, или возможность отдать соответствующие задачи на аутсорсинг. Органы правопорядка хотят не только преобразовать в «цифру» записи с аналоговых носителей, но и, что немаловажно, перенести метаданные в цифровую систему управления уликами.

Формат VHS появился в 1970-х годах и стал очень популярным по всему миру не только у коммерческих и домашних пользователей, но и у полицейских разных стран, например, для проведения оперативной съёмки. В 1990-х годах на смену видеокассетам пришли DVD, но переносить видео с VHS на новые носители спешили не все.

Источник изображения: Josh Chiodo/unspalsh.com

Первый лот тендера НКО BlueLight Commercial, которая отвечает за закупки для экстренных служб, предусматривает приобретение ПО для оцифровки видео с VHS-носителей, закупку оборудования и обучение сотрудников полиции процессу конвертации аналогового видео в цифровые файлы. На это готовы выделить до £50 млн ($68 млн) в течение четырёх лет (без учёта НДС). Второй лот предусматривает передачу VHS-носителей третьим лицам для конвертации видео в «цифру» с передачей полученных файлов безопасным способом. Этот контракт оценивается в сумму до £25 млн ($34 млн) за аналогичный период. Ещё столько же готовы выделить на преобразование в файлы данных с микрофильмов, CD, DVD и других медиа.

BlueLight Commercial была основана в 2020 году Министерством внутренних дел Великобритании для совместной работы с экстренными службами и является национальной структурой. Она финансируется государством и работает на некоммерческой основе. Госсектор Великобритании часто не торопится отказываться от технологий докомпьютерной эпохи. Например, только в 2020 году Национальная служба здравоохранения решила заменить пейджеры в больницах.

Национальная лаборатория им. Лоуренса в Беркли (Berkeley Lab), принадлежащая Министерству энергетики США (DOE), сообщила о том, что суперкомпьютер Doudna получит передовую подсистему хранения данных на основе технологий IBM и VAST Data. Эта платформа сможет с высокой эффективностью справляться с интенсивными нагрузками, связанными с обучением ИИ-моделей и инференсом.

НРС-комплекс Doudna (NERSC-10) расположится в Национальном вычислительном центре энергетических исследований США (NERSC) в составе Berkeley Lab. Основой суперкомпьютера послужат системы Dell Integrated Rack Scalable Systems и серверы PowerEdge с ускорителями NVIDIA Vera Rubin. По предварительным данным, машина обеспечит FP64-быстродействие до 790 Пфлопс при потреблении 5,8–8,7 МВт.

С целью достижения стабильной и предсказуемой производительности в задачах, требующих анализа данных в режиме, близком к реальному времени, для Doudna выбрана гибридная подсистема хранения, включающая зоны QSS (Quality-of-service Storage System) и PSS (Platform Storage System). Первая ориентирована прежде всего на ИИ-нагрузки: предполагается применение решений VAST Data, включая платформу VAST AI OS. Эта платформа, как утверждается, «объединяет возможности хранения информации, базы данных, вычислений, обмена сообщениями и рассуждений в единую инфраструктуру, созданную с нуля для ИИ и программных агентов».

Источник изображения: Berkeley Lab

В свою очередь, PSS использует в качестве основы программно-определяемое решение IBM Storage Scale: этот сегмент будет функционировать как быстродействующая параллельная файловая система. Говорится о высокой производительности, масштабируемости и эффективности, что поможет устранить узкие места и оптимизировать рабочие процессы, связанные с обработкой данных.

Для обоих сегментов СХД предусмотрено использование архитектуры All-Flash, то есть, будут задействованы исключительно SSD. Как отмечает Berkeley Lab, гибридная подсистема хранения обеспечит в пять раз более высокую производительность, нежели нынешний НРС-комплекс NERSC. Это позволит справляться с крупномасштабными рабочими нагрузками в таких областях исследований, как молекулярная динамика и геофизическое моделирование. Ввести суперкомпьютер в эксплуатацию планируется в 2026 году.

Cerabyte занимается разработкой керамических накопителей ёмкостью от 100 Пбайт, обеспечивающих скорость передачи данных 2 Гбайт/с с задержкой доступа менее 10 с. На днях она сообщила о намерении обеспечить готовность архивных накопителей к 2030 году, сообщает Blocks & Files.

На мероприятии A3 Tech Live в Мюнхене компания анонсировала решение, способное заменить LTO-хранилища. Компания использует технологию записи данных на покрывающей стекло керамике с помощью фемтосекундных лазерных импульсов. Стеклянные субстраты хранятся в картриджах, а роботизированные системы перемещают картриджи между полками хранилища, а также на станции записи и чтения, как это происходит и в обычных ленточных библиотеках.

Источник изображения: Cerabyte

Компания ведёт разработки в партнёрстве и при финансовой помощи Pure Storage, Western Digital и In-Q-Tel. Также в проекте принимает участие фонд Европейского совета по инновациям (European Innovation Council, EIC). Решение конкурирует с продвигаемым Microsoft проектом Project Silica, тоже предусматривающим использование стеклянных пластин для записи информации, а также Holomem, Piql, Archiflix и др. Суммарно Cerabyte привлекла около $10 млн в ходе начального финансирования и более $4 млн в виде грантов. Теперь компания работает над привлечением средств в ходе венчурного финансирования в ходе раунда серии А.

Источник изображения: Cerabyte

В Cerabyte утверждают, что её технология позволяет хранить данные дольше и дешевле, чем на лентах — более 100 лет против 7–15. Кроме того, скорость передачи данных составляет 1–2 Гбайт/с против 1 Гбайт/с у ленточных решений. Стоимость хранения составляет $1/Тбайт против $2/Тбайт у LTO. Наконец, по словам компании, глобальные углеродные выбросы от хранилищ данных можно будет снизить с 2 % от мировых сейчас до 1,25 % в будущем благодаря замене ленточных и иных решений на продукты Cerabyte.

Источник: Furthur Market Research

В 2025–2026 гг. планируется представить пилотную систему ёмкостью 1 Пбайт на стойку, скоростью передачи данных 100 Мбайт/с и задержкой доступа на уровне 90 с. В 2029–2030 гг. технология позволит разместить более 100 Пбайт в одной стойке, скорость передачи увеличится до 2 Гбайт/с, а задержка доступа к данным сократится до 10 с. За эти пять лет совокупная стоимость владения (TCO) 1 Пбайт упадёт с $7–$8 тыс. до $6–$8.

Источник: Furthur Market Research

В Cerabyte рассчитывают, что прогресс лазерных технологий в будущем позволит использовать для записи пучок ионов гелия, что снизит размер бита с 300 нм до 3 нм к 2045 году. В результате можно будет создавать стойки ёмкостью 100 Эбайт. LTO таких значений вряд ли успеет добиться. Более того, даже при внедрении LTO-10 компании уже отстают от намеченных планов по ёмкости картриджей.

HPE представила комплексный набор решений, предназначенных для ускорения создания, внедрения и управления ИИ-фабриками на протяжении всего жизненного цикла ИИ. Эти решения адаптированы для использования практически для всех организаций, независимо от размера или отрасли, говорит компания.

HPE расширила своё портфолио NVIDIA AI Computing by HPE, добавив ускорители NVIDIA Blackwell, включая новые компонуемые решения, оптимизированные для поставщиков услуг, разработчиков моделей и суверенных субъектов. Также было добавлено следующее поколение решений HPE Private Cloud AI — готового решения для ИИ-фабрик на предприятиях. Предлагаемые интегрированные, комплексные решения и услуги для ИИ-фабрик позволяют устранить для клиентов необходимость самостоятельно собирать полный стек ИИ-технологий при создании современного ИИ ЦОД.

В основе портфолио NVIDIA AI Computing by HPE лежит решение HPE Private Cloud AI, представляющее собой полностью интегрированную, готовую ИИ-фабрику. Private Cloud AI обеспечит:

• Поддержку ускорителей Blackwell серверами HPE ProLiant Compute Gen12, которые предоставляют защищённые анклавы для предотвращения несанкционированного доступа, используют постквантовую криптографию и предлагают надёжную цепочку поставок на уровне стойки и сервера.
• Защиту инвестиций и бесшовную масштабируемость от одного поколения ускорителей к другому, включая H200 NVL и новейшие RTX PRO 6000 Server Edition, для поддержки широкого спектра ИИ-нагрузок, включая агентские и физические ИИ-приложения. Новая федеративная архитектура обеспечивает эффективное объединение ресурсов, позволяя всем ИИ-нагрузкам использовать новейшие ускорители и аппаратные ресурсы.
• Управление с физической изоляцией (air-gap) для организаций со строгими требованиями к конфиденциальности данных.
• Многопользовательский доступ, которые позволяет предприятиям разделять ресурсы между командами.
• Участие в новейших проектах NVIDIA AI Blueprint, включая NVIDIA AI-Q Blueprint для создания ИИ-агентов и шаблонов рабочих процессов.
• Участие в новой программе «попробуй и купи», которая позволяет клиентам оценить частное ИИ-облако в сети ЦОД Equinix перед принятием решения о покупке.

Источник изображения: HPE

Новые ИИ-фабрики объединяют инновации и опыт HPE в области ИИ, достижения в области разработки жидкостного охлаждения и ПО HPE Morpheus Enterprise.

• ПО HPE OpsRamp обеспечивает полную наблюдаемость в Private Cloud AI, оно же сертифицировано для NVIDIA Enterprise AI Factory.
• Для крупных клиентов HPE предлагает для системы HPE ProLiant Compute XD, ПО NVIDIA AI Enterprise, технологии воздушного и жидкостного охлаждения, а также полный спектр консультационных и профессиональных услуг.
• Для государств, правительств и госорганизаций предлагаются дополнительные возможности, такие как автономное управление, а также решения и услуги, которые обеспечивают суверенитет данных, технологий и операций.

Источник изображения: HPE

Благодаря совместимости с архитектурой NVIDIA Enterprise AI Factory ИИ-фабрики HPE могут быть развёрнуты с использованием новейших ускорителей NVIDIA, решений Spectrum-X Ethernet, DPU NVIDIA BlueField-3 и ПО NVIDIA AI Enterprise. Портфолио NVIDIA AI Computing by HPE также пополнила система HPE Compute XD690 (поставки начнутся в октябре) на платформе NVIDIA HGX B300. HPE Performance Cluster Manager обеспечивает полностью интегрированное управление системами и расширенный мониторинг инфраструктуры и оповещения в больших, сложных ИИ-средах с масштабированием до тысячи узлов.

Чтобы обеспечить непрерывную подачу готовых к ИИ-нагрузкам неструктурированных данных для ИИ-фабрик и приложений, СХД HPE Alletra Storage MP X10000 будет поддерживать серверы с поддержкой Model Context Protocol (MCP), которая появится во II половине 2025 года. В дополнение X10000 поддерживает эталонный дизайн NVIDIA AI Data Platform и предлагает SDK для оптимизации неструктурированных конвейеров данных для обработки, инференса, обучения и процесса непрерывного приобретения знаний и навыков.

HPE сообщила, что программа Unleash AI пополнилась 26 новыми партнёрами. Также было объявлено, что сотрудничество HPE и Accenture с целью создания агентских ИИ-решений для финансовых сервисов и закупок, получило реализацию в новом совместном предложении для выхода на рынок, которое использует платформу Accenture AI Refinery, созданную на базе NVIDIA AI Enterprise и развёрнутую на HPE Private Cloud AI.

Pure Storage вместе с запуском EDC также расширила портфель All-Flash массивов хранения, представив решения FlashArray//XL, FlashArray//ST и FlashBlade//S следующего поколения.

FlashArray//XL R5 устанавливает новый стандарт производительности, отметил ресурс StorageReview.com. Новая модель обеспечивает вдвое больше IOPS на единицу стойки и до 50​% больше «сырой» емкости, чем у предшественника, позволяя клиентам консолидировать различные рабочие нагрузки на одной платформе. Эта консолидация обеспечивает простоту эксплуатации и экономию средств, что является критически важными преимуществами для организаций, управляющих крупномасштабными средами. Реализована поддержка FC, iSCSI/RoCE и NFS/SMB. Задержка составляет 150 мкс, пропускная способность — 45 Гбайт/с.

Предлагаются модели:

• FlashArray//XL170 R5 с суммарной эффективной ёмкостью до 7,4 Пбайт и суммарной «сырой» вместимостью 1,97 Пбайт.
• FlashArray//XL130 R5 с суммарной эффективной ёмкостью до 5,5 Пбайт и суммарной «сырой» вместимостью 1,464 Пбайт.
• Модуль DirectFlash Shelf с суммарной эффективной ёмкостью до 3,8 Пбайт и суммарной «сырой» вместимостью до 1 Пбайт.

Источник изображения: Pure Storage

В свою очередь, FlashArray//ST специально создана для наиболее чувствительных к задержкам рабочих нагрузок, таких как базы данных в памяти, OLTP, запись журналов, масштабируемые или сегментированные базы данных NoSQL. Предоставляя более 10 млн IOPS всего в пяти стойках, FlashArray//ST обеспечивает производительность с низкой задержкой и высокой пропускной способностью, необходимую для приложений следующего поколения, говорит компания. Во FlashArray также была добавлена поддержка объектного хранилища, что позволяет организациям консолидировать блочное, файловое и объектное хранилище в одной СХД единую систему.

Наконец, FlashBlade//S R2 также предназначено для чувствительных к задержкам рабочих нагрузок, таких как крупномасштабные конвейеры данных, ИИ-нагрузки, OLTP, запись журналов и масштабируемые или сегментированные базы данных NoSQL. Базовая конфигурация FlashBlade//S R2 включает 7–10 «лезвий» на 5U-шасси, до четырёх 37,5-Тбайт модулей DFM на узел //S100. Также есть 1U-шасси XFM, пара которых обеспечивает 16 подключений 400GbE.

Pure Storage представила платформу Enterprise Data Cloud (EDC), которая предлагает простой, гибкий и унифицированный способ управления данными и хранилищами, позволяя организациям сосредоточиться на бизнес-задачах, а не на инфраструктуре. EDC позволяет управлять блочными, файловыми и объектными нагрузками в локальных, облачных и гибридных средах.

Компания отметила, что использование традиционных моделей хранения влечёт за собой фрагментацию, разрозненность и неконтролируемое разрастание данных. Enterprise Data Cloud (EDC) предназначена для решения этих проблем, предоставляя виртуализированное облако данных с единым контролем, охватывающим различные среды. Такой подход обеспечивает интеллектуальное, автономное управление данными и управление во всём массиве данных, позволяя компаниям снизить риски, затраты и эксплуатационную неэффективность.

Источник изображений: Pure Storage

«Пришло время прекратить управлять хранилищем и начать управлять данными. Поскольку ИИ увеличивает потенциальную ценность корпоративных данных, а киберугрозы ставят их под угрозу, архитектуры хранения данных и инструменты для управления данными не поспевают за развитием», — сообщил в пресс-релизе председатель и генеральный директор Pure Storage Чарльз Джанкарло (Charles Giancarlo).

Как отметил ресурс Computer Weekly, EDC представляет собой объединение существующих архитектурных элементов и систем Pure Storage: Purity OS, которая является общей для всех массивов компании; Fusion, которая позволяет обнаруживать и управлять ресурсами хранения; Pure1, которая позволяет управлять парком оборудования с точки зрения производительности и детального управления ресурсами; подписка Evergreen.

В основе платформы лежит решение Pure Fusion, объединяющее хранилища как пул адаптируемых ресурсов и рассматривающее все массивы как конечные точки в единой сети данных. Это позволяет администраторам управлять парком СХД через единый интерфейс и развёртывать рабочие нагрузки с использованием интеллектуальных шаблонов, которые автоматизируют такие параметры, как качество обслуживания, уровни защиты и требования к производительности. Слой Fusion изначально встроен в массивы Pure.

Администраторы получили большую гибкость в реагировании на конкретные потребности каждой рабочей нагрузки и больше не должны предварительно планировать и настраивать развёртывания, что снижает риск несоответствия и повышает отказоустойчивость, гарантируя, что ресурсы для рабочих нагрузок будут подготовлены правильно с самого начала.

Чтобы устранить проблемы, возникающие из-за ручных операций по подготовке, миграции и многого другого, автоматизация охватывает весь стек платформы с возможностями оркестрации на основе политик и самообслуживания. Встроенное соответствие требованиям и улучшенная киберустойчивость ещё больше минимизируют риск путём использования политик безопасности и управления. Эти новые возможности полностью переопределяют интеллектуальное управление хранением, считает компания.

EDC поддерживает готовые сценарии для формирования рабочих процессов, которые интегрируют хранилище с вычислениями, сетями и приложениями, чтобы обеспечить сложные развёртывания, такие как репликация базы данных в нескольких ЦОД и в публичном облаке в рамках одной задачи.

Чад Кенни (Chadd Kenney), вице-президент Pure Storage по технологиям, рассказал, что автоматизированные функции решают некоторые из рутинных задач развёртывания. «Если у кого-то есть приложение, которому требуется Oracle, администратор должен изучить парк массивов хранения, выяснить, какой из них способен принять новую рабочую нагрузку, а затем настроить его, убедившись в работоспособности репликации, наличии снапшотов и корректности политики качества обслуживания, — говорит Кенни. — Шаблоны позволяют вам задавать все конфигурации разом».

Платформа предоставляет организованные шаблоны для рабочих процессов, созданные на основе тысяч существующих коннекторов для сторонних приложений и продуктов, в том числе от Cisco, Microsoft, VMware, ServiceNow и Slack. Шаблоны охватывают конфигурации хранилищ, вычислительных ресурсов, сетей, баз данных и приложений. Можно использовать готовые шаблоны от самой Pure и партнёров или создавать свои.

Платформа включает в себя центр оркестрации с шаблонами автоматизации для таких функций, как DRaaS и предоставление данных, и имеет интеграцию с Rubrik Security Cloud и Crowdstrike Logscale. Например, Pure Fusion по сигналу от Rubrik автоматически маркирует снимки, отправляет их на сканирование и быстро выявляет среди них наиболее подходящие для восстановления. В случае с CrowdStrike компания предлагает первое в своём роде проверенное, локальное, устойчивое, безопасное и высокопроизводительное хранилище для Falcon LogScale. Кроме того, платформа предлагает расширенные возможности восстановления сред VMware.

Наконец, интеллектуальный помощник компании AI Copilot, отслеживает в реальном времени телеметрию всего EDC, что позволяет ему мгновенно реагировать на запросы по производительности на уровне парка, предоставлять сценарии конфигурации и поддерживать быструю корректировку политики без вмешательства человека, заявила Pure Storage. «В течение 10 секунд он обработает все данные 100 различных систем, даст вам ответ и предоставит сценарий для развёртывания нагрузки», — рассказал Кенни.