DDN 和 Tintri：为 AI 和企业存储的未来提供动力

随着人工智能 (ai) 和机器学习 (ml) 驱动的数据管理需求激增，行业领导者 ddn 和 tintri 推出了尖端的存储解决方案，旨在赋能开发人员、工程师和架构师以大规模管理和利用数据。ddn 专注于 ai 存储，推出了 exascaler 文件系统，可提供卓越性能和资源利用率，以及 infinia 数据平台，专为企业级 ai 和混合工作负载而设计。tintri 的 vmstore 平台通过多虚拟机管理程序支持、对象级管理和容器集成，满足企业虚拟化和容器化需求。这些创新可解决关键挑战，例如加速 ai 开发、简化跨环境数据管理、优化资源利用率和解决数据隐私和治理问题，从而为数据驱动的组织提供无与伦比的机会。

随着对高性能存储解决方案的需求不断增长，尤其是在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 领域，行业领导者DDN和Tintri正在加紧应对挑战。在第 56 届IT 新闻发布会上，这些公司展示了他们的最新创新，旨在为开发人员、工程师和架构师提供尖端工具，以前所未有的规模管理和利用数据。让我们深入了解这些进步将如何改变数据管理和 AI基础设施的格局。

DDN：大规模变革 AI 存储

DDN 是高性能存储解决方案领域的长期领导者，在 AI 存储领域取得了重大进展。他们采取双重方法，既关注大规模运营，又关注企业级 AI 需求。

EXAScaler：为全球最大的 AI 基础设施提供支持

DDN 的 EXAScaler 文件系统处于大规模 AI存储解决方案的前沿。它的优势如下：

1. 无与伦比的性能： EXAScaler 旨在处理 AI 工作负载的强烈 I/O 需求，提供大规模高带宽和 IOPS。
2. 针对 AI 框架进行优化： DDN 对 EXAScaler 进行了微调，使其能够与流行的 AI 框架无缝协作，加速数据加载、模型训练和检查点过程。
3. 高效的资源利用率：通过最大化存储性能，EXAScaler 可帮助组织从其 GPU 投资中获得更多收益，有可能从 NVIDIA GPU 中释放高达 25% 的生产力。
4. 能源和空间效率：与传统存储系统相比，DDN 的解决方案功耗降低 10 倍，数据中心空间减少 20 倍，从而显著节省成本。

Infinia：下一代企业 AI 数据平台

对于希望以较小规模实施 AI 的组织，DDN 推出了 Infinia：

1. 软件定义和云就绪： Infinia 是一个专为 AI 和云环境设计的高性能、软件定义的数据平台。
2. 多功能数据处理：它支持结构化和非结构化数据，使其成为各种 AI 和分析工作负载的理想选择。
3. 原生多租户： Infinia 提供内置多租户功能，允许组织在同一基础架构上安全地管理多个工作负载和团队。
4. Kubernetes 集成：凭借对 Kubernetes 和 OpenStack 的原生支持，Infinia 简化了容器化 AI 应用程序的部署。
5. 边缘到核心的可扩展性： Infinia 可以从小型边缘设备扩展到大规模超级计算环境，为整个 AI 管道提供统一的数据管理解决方案。

Tintri：弥合传统基础设施与下一代基础设施之间的差距

DDN 专注于 AI 存储的前沿技术，而 Tintri 则致力于满足企业虚拟化和容器化不断发展的需求。他们的 VMstore 平台正在适应企业 IT 不断变化的格局：

1. 多虚拟机管理程序支持： Tintri VMstore 现在支持多个虚拟机管理程序，包括 VMware、Citrix Xen 和 Microsoft Hyper-V，为过渡中的组织提供灵活性。
2. 对象级管理：与传统存储解决方案不同，VMstore 在虚拟机和容器级别提供细粒度的控制和可视性。
3. 人工智能驱动的性能管理：内置人工智能功能可自动优化存储性能，减少手动调整的需要。
4. Kubernetes 集成： Tintri 开发了容器存储接口 (CSI) 驱动程序，实现与 Kubernetes 环境的无缝集成。
5. SQL 数据库优化：  VMstore 提供管理 SQL 数据库的独特功能，在单个数据库级别提供性能和可观察性。

解决开发人员和工程师面临的实际挑战

DDN 和 Tintri 的这些创新解决了当今数据驱动环境中开发人员、工程师和架构师面临的几个关键挑战：

1. 加速人工智能开发周期

DDN 的 EXAScaler 和 Infinia 平台提供的高性能存储显著减少了 AI 工作流中的数据加载和检查点时间。这种加速使数据科学家和 ML 工程师能够更快地迭代模型，从而有可能将开发周期从几个月缩短到几周。

2. 简化跨环境的数据管理

Infinia 能够从边缘设备扩展到超级计算机，因此组织可以在整个基础架构中保持一致的数据管理策略。这种简化降低了数据管道的复杂性，使开发人员可以更轻松地访问和处理数据，无论数据位于何处。

3. 简化向容器化工作负载的过渡

Tintri 的 VMstore 及其新的 Kubernetes 支持可帮助 IT 团队弥合传统虚拟化与现代容器化环境之间的差距。这种集成使开发人员能够利用容器技术，而无需彻底改造现有基础设施。

4. 优化资源利用率

DDN 和 Tintri 的解决方案都致力于最大限度地提高计算和存储资源的效率。对于在 AI 工作负载上投入大量 GPU 的组织来说，这种优化可确保充分利用昂贵的硬件，从而有可能降低整体基础设施成本。

5.增强可观察性和性能调优

Tintri 的 VMstore 在虚拟机、容器和数据库级别提供的精细可视性使 IT 团队能够前所未有地洞悉应用程序性能。这种详细的可观察性可以实现更精确的故障排除和优化，从而减少停机时间并提高整体系统可靠性。

6. 促进多租户环境

DDN 的 Infinia 平台具有原生的多租户功能，使组织能够在同一基础架构上安全地支持多个团队或项目。此功能对于希望集中 AI 和数据分析计划同时保持不同团队之间逻辑分离的企业尤其有价值。

7. 解决数据隐私和治理问题

随着 AI 模型变得越来越复杂，数据法规变得越来越严格，保持对数据沿袭和模型治理的控制能力至关重要。DDN 的 Infinia 平台在设计时考虑到了这些问题，提供的功能可帮助组织在整个 AI 生命周期内保持合规性并跟踪数据使用情况。

8.降低能源消耗和数据中心成本

DDN 存储解决方案的能源效率直接解决了人们对大规模 AI 运营对环境影响日益增长的担忧。通过显著降低功耗和空间要求，这些系统可帮助组织实现可持续发展目标，同时控制运营成本。

展望未来：人工智能和企业存储的未来

随着人工智能不断渗透到商业和技术的各个方面，对复杂、高性能存储解决方案的需求只会增长。DDN 和 Tintri 将自己定位在这场革命的前沿，提供的平台不仅能满足当前需求，而且还能扩展并适应未来的需求。

对于开发人员、工程师和架构师来说，跟上这些进步至关重要。有效利用高性能存储的能力是 AI 项目成功和 IT 运营整体效率的重要因素。

随着我们不断前进，我们可以期待看到存储平台和 AI 框架之间的进一步整合、存储管理中更先进的自动化，以及持续努力减少数据密集型运营对环境的影响。通过采用这些技术并了解其功能，技术专业人员可以推动其组织的创新和效率，最终通过数据驱动的洞察力和 AI 驱动的应用程序提供更多价值。

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