MAX Data は Optane DC と組み合わせて、AI および ML システムと効果的に連携します。
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上の MIT Sloan Management Review とボストン コンサルティング グループの調査によると、調査対象となった 85 人の管理者のうち 39% が、AI システムが自社が市場で競争上の優位性を獲得するのに役立つと信じています。 しかし、同様のことを実際に導入しようとした企業はわずか XNUMX% でした。
この状況の理由の XNUMX つは、データを効率的に操作し、機械学習タスクのキャパシティの使用を最適化することが簡単な仕事ではないことです。 IDCにて 永続メモリ (Persistent Memory、PMEM) に基づく新しいテクノロジがこの状況を解決できる可能性があると考えられています。
このテクノロジーは NetApp と Intel によって提案され、 永続メモリに基づくローカル ストレージ製品用の NetApp Memory Accelerated (MAX) Data および Intel Optane DC Persistent Memory。
これはどう動かすのですか
MAX Data は、PMEM または DRAM を使用してアプリケーションのパフォーマンスを向上させるサーバー テクノロジーですが、ソフトウェアの再構築は必要ありません。
自動階層化ストレージの原則を実装し、使用頻度に応じてデータをレベルとストレージに分散します。「コールド」データの場合は、よりアクセスしやすいストレージが使用され、頻繁に使用されるストレージは永続メモリに「手元に」置かれます。このようなデータを扱うときの遅延。
バージョン 1.1 は DRAM を使用し、 。 どちらの実装にも、Optane DCPMM と比較して、効率が相対的に低下し、メモリのコストが高くなるという欠点があります。 遅延を比較評価するチャートが表示されます。 （p。4）
Технология и ブロックまたはファイル システムのセマンティクスを操作します。 ストレージ レベルのデータ保護とリカバリは、MAX Snap と MAX Recovery によって実装されます。 これらのテクノロジーでは、スナップショット、SnapMirror ツール、およびその他の ONTAP セキュリティ メカニズムが使用されます。
概略的には、実装は次のようになります。
このスキームにはまだ PMEM はありませんが、開発者は年末までにこのタイプのメモリのサポートを追加することを約束しています。 これまでのところ、Max Data は DRAM と DIMM で動作します。
ソリューションの可能性
IDCにて 企業データの量は増え続けており、企業にはそれを効果的に処理するのに十分な能力がないため、今後数年間で MAX Data のような開発がさらに進むだろう。 テクノロジー 大規模なクラウド環境や、ニューラル ネットワークのトレーニングなど、リソースを大量に消費するタスクを処理する場合に役立ちます。 これは、取引プラットフォーム、情報セキュリティ システム、および大量の情報への継続的かつ高速なアクセスを必要とするその他のソフトウェア製品に適用されます。
また、その技術がすぐには市場に根付かない可能性もある程度あります。 上で述べたように、何らかの形で AI システムを活用している企業は世界中で XNUMX 分の XNUMX のみです。 この観点から見ると、MAX Data の出現は多くの人にとって時期尚早であると考えられ、現在の問題を解決できる、よりアクセスしやすいインフラストラクチャに注目が集まることになるでしょう。
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出所： habr.com