ستجمع MAX Data مع Optane DC للعمل بفعالية مع أنظمة AI و MO.
صور - هايت تشودري - Unsplashوفقًا لدراسة أجرتها MIT Sloan Management Review و Boston Consulting Group ، فإن 85٪ من المديرين الثلاثة آلاف الذين شملهم الاستطلاع يعتقدون أن أنظمة الذكاء الاصطناعي ستساعد شركاتهم على اكتساب ميزة تنافسية في السوق. ومع ذلك ، حاول 39 ٪ فقط من الشركات لتنفيذ شيء مماثل في الممارسة.
أحد أسباب هذا الموقف هو أن العمل الفعال مع البيانات وتحسين استخدام القدرات لمهام التعلم الآلي ليس بالأمر السهل.
تلاحظ IDC أن تقنية جديدة تعتمد على الذاكرة الدائمة (PMEM) يمكن أن تحل الموقف.
اقترح NetApp و Intel هذه التقنية من خلال
الجمع بين بيانات تسريع ذاكرة NetApp (MAX) وذاكرة Intel Optane DC المستمرة لإنشاء منتج لتخزين البيانات المحلية استنادًا إلى ذاكرة غير متطايرة.
كيف يعمل؟
MAX Data هي تقنية خادم تعمل على تحسين أداء التطبيق من خلال استخدام PMEM أو DRAM ، ولكنها لا تتطلب إعادة تصميم بنية البرنامج.
وهي تنفذ مبادئ التخزين الآلي المتدرج ، وتوزع البيانات حسب المستويات والمستودعات اعتمادًا على وتيرة الاستخدام - للبيانات "الباردة" ، ويستخدم تخزين أكثر سهولة الوصول ، وغالباً ما تستخدم "في متناول اليد" - في الذاكرة الثابتة ، مما يقلل من التأخير عند العمل مع هذه البيانات .
يستخدم الإصدار 1.1 DRAM و
NVDIMM . كلا التطبيقين لهما عيوبهما - الخسارة النسبية للكفاءة وارتفاع تكلفة الذاكرة ، على التوالي - مقارنة مع Optane DCPMM. يتم تقديم مخطط يوضح التقدير المقارن للتأخير
هنا (صفحة 4).
تدعم هذه التقنية كلا من
POSIX وتعمل مع دلالات أنظمة الكتلة أو الملفات. يتم تطبيق حماية البيانات على مستوى التخزين واستعادتها باستخدام MAX Snap و MAX Recovery. تستخدم هذه التقنيات لقطات وأداة SnapMirror وآليات دفاع ONTAP الأخرى.
بشكل تخطيطي ، يكون التنفيذ كما يلي:
لا يوجد PMEM في هذا المخطط حتى الآن ، لكن المطورين يعدون بإضافة دعم لهذا النوع من الذاكرة في نهاية العام. حتى الآن ، تعمل Max Data مع DRAM و DIMM.
الحل المحتمل
تدعي IDC أنه في السنوات القادمة سيكون هناك المزيد من التطورات مثل بيانات MAX ، حيث أن بيانات الشركة تنمو باستمرار ، والشركات تفتقر إلى القدرة على معالجتها بكفاءة.
يمكن أن تكون التكنولوجيا في متناول يديك في بيئة سحابية واسعة النطاق وللتعامل مع مهام كثيفة الاستخدام للموارد مثل تدريب الشبكات العصبية. سيجد تطبيقًا على منصات التداول وأنظمة أمان المعلومات وأي منتجات برامج أخرى تتطلب وصولاً سريعًا وسريعًا إلى كميات كبيرة من المعلومات.
هناك أيضًا درجة من احتمال ألا تتطور التكنولوجيا في السوق فورًا. كما ذكرنا أعلاه ، بشكل أو بآخر ، يعمل ثلث الشركات حول العالم فقط مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. من وجهة النظر هذه ، قد يعتبر الكثيرون أن ظهور بيانات MAX سابق لأوانه وسيركز على بنية تحتية أكثر قابلية للوصول تتيح حل المشكلات الحالية.
لدينا مواد البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات الأخرى: