DDN 和 Tintri：爲 AI 和企業存儲的未來提供動力

隨着人工智能 (ai) 和機器學習 (ml) 驅動的數據管理需求激增，行業領導者 ddn 和 tintri 推出了尖端的存儲解決方案，旨在賦能開發人員、工程師和架構師以大規模管理和利用數據。ddn 專注於 ai 存儲，推出了 exascaler 文件系統，可提供卓越性能和資源利用率，以及 infinia 數據平臺，專爲企業級 ai 和混合工作負載而設計。tintri 的 vmstore 平臺通過多虛擬機管理程序支持、對象級管理和容器集成，滿足企業虛擬化和容器化需求。這些創新可解決關鍵挑戰，例如加速 ai 開發、簡化跨環境數據管理、優化資源利用率和解決數據隱私和治理問題，從而爲數據驅動的組織提供無與倫比的機會。

隨着對高性能存儲解決方案的需求不斷增長，尤其是在人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 領域，行業領導者DDN和Tintri正在加緊應對挑戰。在第 56 屆IT 新聞發佈會上，這些公司展示了他們的最新創新，旨在爲開發人員、工程師和架構師提供尖端工具，以前所未有的規模管理和利用數據。讓我們深入瞭解這些進步將如何改變數據管理和 AI基礎設施的格局。

DDN：大規模變革 AI 存儲

DDN 是高性能存儲解決方案領域的長期領導者，在 AI 存儲領域取得了重大進展。他們採取雙重方法，既關注大規模運營，又關注企業級 AI 需求。

EXAScaler：爲全球最大的 AI 基礎設施提供支持

DDN 的 EXAScaler 文件系統處於大規模 AI存儲解決方案的前沿。它的優勢如下：

1. 無與倫比的性能： EXAScaler 旨在處理 AI 工作負載的強烈 I/O 需求，提供大規模高帶寬和 IOPS。
2. 針對 AI 框架進行優化： DDN 對 EXAScaler 進行了微調，使其能夠與流行的 AI 框架無縫協作，加速數據加載、模型訓練和檢查點過程。
3. 高效的資源利用率：通過最大化存儲性能，EXAScaler 可幫助組織從其 GPU 投資中獲得更多收益，有可能從 NVIDIA GPU 中釋放高達 25% 的生產力。
4. 能源和空間效率：與傳統存儲系統相比，DDN 的解決方案功耗降低 10 倍，數據中心空間減少 20 倍，從而顯著節省成本。

Infinia：下一代企業 AI 數據平臺

對於希望以較小規模實施 AI 的組織，DDN 推出了 Infinia：

1. 軟件定義和雲就緒： Infinia 是一個專爲 AI 和雲環境設計的高性能、軟件定義的數據平臺。
2. 多功能數據處理：它支持結構化和非結構化數據，使其成爲各種 AI 和分析工作負載的理想選擇。
3. 原生多租戶： Infinia 提供內置多租戶功能，允許組織在同一基礎架構上安全地管理多個工作負載和團隊。
4. Kubernetes 集成：憑藉對 Kubernetes 和 OpenStack 的原生支持，Infinia 簡化了容器化 AI 應用程序的部署。
5. 邊緣到核心的可擴展性： Infinia 可以從小型邊緣設備擴展到大規模超級計算環境，爲整個 AI 管道提供統一的數據管理解決方案。

Tintri：彌合傳統基礎設施與下一代基礎設施之間的差距

DDN 專注於 AI 存儲的前沿技術，而 Tintri 則致力於滿足企業虛擬化和容器化不斷發展的需求。他們的 VMstore 平臺正在適應企業 IT 不斷變化的格局：

1. 多虛擬機管理程序支持： Tintri VMstore 現在支持多個虛擬機管理程序，包括 VMware、Citrix Xen 和 Microsoft Hyper-V，爲過渡中的組織提供靈活性。
2. 對象級管理：與傳統存儲解決方案不同，VMstore 在虛擬機和容器級別提供細粒度的控制和可視性。
3. 人工智能驅動的性能管理：內置人工智能功能可自動優化存儲性能，減少手動調整的需要。
4. Kubernetes 集成： Tintri 開發了容器存儲接口 (CSI) 驅動程序，實現與 Kubernetes 環境的無縫集成。
5. SQL 數據庫優化：  VMstore 提供管理 SQL 數據庫的獨特功能，在單個數據庫級別提供性能和可觀察性。

解決開發人員和工程師面臨的實際挑戰

DDN 和 Tintri 的這些創新解決了當今數據驅動環境中開發人員、工程師和架構師面臨的幾個關鍵挑戰：

1. 加速人工智能開發週期

DDN 的 EXAScaler 和 Infinia 平臺提供的高性能存儲顯著減少了 AI 工作流中的數據加載和檢查點時間。這種加速使數據科學家和 ML 工程師能夠更快地迭代模型，從而有可能將開發週期從幾個月縮短到幾周。

2. 簡化跨環境的數據管理

Infinia 能夠從邊緣設備擴展到超級計算機，因此組織可以在整個基礎架構中保持一致的數據管理策略。這種簡化降低了數據管道的複雜性，使開發人員可以更輕鬆地訪問和處理數據，無論數據位於何處。

3. 簡化向容器化工作負載的過渡

Tintri 的 VMstore 及其新的 Kubernetes 支持可幫助 IT 團隊彌合傳統虛擬化與現代容器化環境之間的差距。這種集成使開發人員能夠利用容器技術，而無需徹底改造現有基礎設施。

4. 優化資源利用率

DDN 和 Tintri 的解決方案都致力於最大限度地提高計算和存儲資源的效率。對於在 AI 工作負載上投入大量 GPU 的組織來說，這種優化可確保充分利用昂貴的硬件，從而有可能降低整體基礎設施成本。

5.增強可觀察性和性能調優

Tintri 的 VMstore 在虛擬機、容器和數據庫級別提供的精細可視性使 IT 團隊能夠前所未有地洞悉應用程序性能。這種詳細的可觀察性可以實現更精確的故障排除和優化，從而減少停機時間並提高整體系統可靠性。

6. 促進多租戶環境

DDN 的 Infinia 平臺具有原生的多租戶功能，使組織能夠在同一基礎架構上安全地支持多個團隊或項目。此功能對於希望集中 AI 和數據分析計劃同時保持不同團隊之間邏輯分離的企業尤其有價值。

7. 解決數據隱私和治理問題

隨着 AI 模型變得越來越複雜，數據法規變得越來越嚴格，保持對數據沿襲和模型治理的控制能力至關重要。DDN 的 Infinia 平臺在設計時考慮到了這些問題，提供的功能可幫助組織在整個 AI 生命週期內保持合規性並跟蹤數據使用情況。

8.降低能源消耗和數據中心成本

DDN 存儲解決方案的能源效率直接解決了人們對大規模 AI 運營對環境影響日益增長的擔憂。通過顯著降低功耗和空間要求，這些系統可幫助組織實現可持續發展目標，同時控制運營成本。

展望未來：人工智能和企業存儲的未來

隨着人工智能不斷滲透到商業和技術的各個方面，對複雜、高性能存儲解決方案的需求只會增長。DDN 和 Tintri 將自己定位在這場革命的前沿，提供的平臺不僅能滿足當前需求，而且還能擴展並適應未來的需求。

對於開發人員、工程師和架構師來說，跟上這些進步至關重要。有效利用高性能存儲的能力是 AI 項目成功和 IT 運營整體效率的重要因素。

隨着我們不斷前進，我們可以期待看到存儲平臺和 AI 框架之間的進一步整合、存儲管理中更先進的自動化，以及持續努力減少數據密集型運營對環境的影響。通過採用這些技術並瞭解其功能，技術專業人員可以推動其組織的創新和效率，最終通過數據驅動的洞察力和 AI 驅動的應用程序提供更多價值。

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