AI 및 ML 시스템을 위한 새로운 리포지토리는 무엇을 제공합니까?

MAX Data는 Optane DC와 결합되어 AI 및 ML 시스템과 효과적으로 작동합니다.

사진 — 하이트 차드 하리 — 언플래쉬

에 에 따르면 MIT Sloan Management Review와 Boston Consulting Group의 연구에 따르면, 설문 조사에 참여한 85명의 관리자 중 39%는 AI 시스템이 회사가 시장에서 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 될 것이라고 믿고 있습니다. 그러나 실제로 비슷한 것을 구현하려고 시도한 기업은 XNUMX%에 불과했습니다.

이러한 상황이 발생하는 이유 중 하나는 데이터를 효과적으로 사용하고 머신러닝 작업에 대한 성능 사용을 최적화하는 것이 쉬운 일이 아니기 때문입니다. IDC에서 축하하다, 영구 메모리(PMEM)를 기반으로 한 새로운 기술이 이러한 상황을 해결할 수 있다는 것입니다.

이 기술은 NetApp과 Intel이 제안한 것으로, 단결하다 로컬 영구 메모리 스토리지 제품을 위한 NetApp MAX(메모리 가속) 데이터 및 Intel Optane DC 영구 메모리입니다.

이거 어떻게 작동 시켜요

MAX Data는 PMEM 또는 DRAM을 사용하여 애플리케이션 성능을 향상하지만 소프트웨어 아키텍처 변경이 필요하지 않은 서버 기술입니다.

자동화된 다단계 스토리지의 원칙을 구현하여 사용 빈도에 따라 여러 레벨과 스토리지에 데이터를 배포합니다. 더 접근하기 쉬운 스토리지는 "콜드" 데이터에 사용되며 자주 사용되는 데이터는 영구 메모리에 "가까이" 있습니다. 그러한 데이터로 작업할 때 대기 시간을 최소화합니다.

버전 1.1은 DRAM 메모리를 사용하며 NVDIMM. 두 구현 모두 Optane DCPMM에 비해 상대적인 효율성 손실과 높은 메모리 비용이라는 단점이 있습니다. 지연 시간의 비교 추정치를 제공하는 차트가 표시됩니다. 여기에 (4).

Технология поддерживает и POSIX 블록 또는 파일 시스템의 의미론을 사용하여 작업합니다. 스토리지 수준의 데이터 보호 및 복구는 MAX Snap 및 MAX Recovery를 사용하여 구현됩니다. 이러한 기술은 스냅샷, SnapMirror 도구 및 기타 ONTAP 보안 메커니즘을 사용합니다.

개략적으로 구현은 다음과 같습니다.

이 회로에는 아직 PMEM이 없지만 개발자는 연말까지 이러한 유형의 메모리에 대한 지원을 추가할 것을 약속합니다. 지금까지 Max Data는 DRAM 및 DIMM에서 작동합니다.

솔루션 잠재력

IDC에서 주장하다기업 데이터의 양은 지속적으로 증가하고 있고 이를 효과적으로 처리할 수 있는 역량이 충분하지 않기 때문에 향후 몇 년 동안 MAX Data와 같은 개발이 더 많이 있을 것입니다. 기술 수 대규모 클라우드 환경과 신경망 훈련과 같은 리소스 집약적인 작업을 수행하는 데 유용합니다. 이는 거래 플랫폼, 정보 보안 시스템 및 대량의 정보에 지속적이고 빠른 액세스가 필요한 기타 소프트웨어 제품에 적용됩니다.

기술이 당장 시장에 정착되지 않을 가능성도 있다. 위에서 언급했듯이 전 세계 기업 중 XNUMX분의 XNUMX만이 어떤 형태로든 AI 시스템을 사용하고 있습니다. 이러한 관점에서 많은 사람들은 MAX Data의 출현을 시기상조라고 생각할 수 있으며 현재 문제를 해결할 수 있는 보다 접근하기 쉬운 인프라에 관심을 집중할 것입니다.

IT 인프라에 관한 기타 자료:

• NetApp의 A부터 Z까지: 최신 스토리지 시스템에 사용되는 공급업체 기술 개요
• 다양한 사업 분야에서 NetApp 스토리지 시스템을 활용한 사례
• NetApp 방향 2018 검토
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출처 : habr.com