DDN和Tintri:驱动人工智能和企业存储的未来

随着对高性能存储解决方案的需求不断增加，特别是在人工智能(AI)和机器学习(ML)领域，行业领导者DDN和Tintri正在加紧努力迎接挑战。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。让我们仔细看看这些进步将如何改变数据管理和人工智能基础设施的格局。

DDN:AI存储大规模转型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，也关注企业级人工智能需求。

Exscaler:为全球最大的AI基础设施支持DDN的Exscaler文件系统，处于大规模AI存储解决方案的前沿。其优点如下:

无与伦比的性能:EXAScaler旨在处理AI工作负载的强I/O需求，提供大规模高带宽和IOPS。针对人工智能框架的优化:DDN对EXAScaler进行了微调，使其能够与流行的人工智能框架无缝协作，加速数据加载、模型训练和检查点流程。高效的资源利用:通过最大限度地提高存储性能，EXAScaler可以帮助组织从其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。能源和空间效率:与传统存储系统相比，DDN的解决方案将功耗降低了10倍，数据中心空间减少了20倍，从而显著节省了成本。infinia:下一代企业AI数据平台对于希望在较小规模上实施AI的组织，DDN推出了infinia:

软件定义和云就绪性:Infinia是一个高性能、软件定义的数据平台，专门为AI和云环境设计。多功能数据处理:支持结构化和非结构化数据，是各种AI和分析工作负载的理想选择。本机多租户:Infinia提供内置的多租户功能，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。Kubernetes集成:Infinia通过对Kubernetes和OpenStack的原生支持，简化了容器化AI应用的部署。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鸿沟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的日益增长的需求。他们的VMstore平台正在适应不断变化的企业IT模式:

多虚拟机管理程序支持:Tintri VMstore现在支持多种虚拟机管理程序，包括VMware、Citrix Xen和Microsoft Hyper-V，为过渡中的组织提供了灵活性。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控制和可见性。人工智能驱动的性能管理:内置人工智能功能，可以自动优化存储性能，减少手动调整的需要。Kubernetes集成:Tintri开发了一个容器存储接口(CSI)驱动程序，实现与Kubernetes环境的无缝集成。SQL数据库优化:VMstore为管理SQL数据库提供了独特的功能，在单个数据库级别提供了性能和可观察性。解决开发人员和工程师面临的实际挑战DDN和Tintri的这些创新解决了开发人员、工程师和架构师在当今数据驱动的环境中面临的几个关键挑战:

1.加速人工智能DDN开发周期的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，这可能会将开发周期从几个月缩短到几周。

2.简化跨环境数据管理Infinia可以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，使开发人员更容易访问和处理数据，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支持可以帮助IT团队弥合传统虚拟化和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，而无需完全改造现有的基础设施。

4.优化资源利用。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工作负载中投入大量GPU的组织来说，这种优化可以确保昂贵的硬件得到充分利用，这可能会降低整体的基础设施成本。

5.增强可观察性和性能调整Tintri的VMstore提供了虚拟机、容器和数据库级别的精细可见性，使IT团队能够获得对应用性能的前所未有的洞察力。这种详细的可观察性可以实现更准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.用于促进多租户环境的Infinia平台DDN具有原生多租户功能，这使得组织能够在同一基础设施上安全地支持多个团队或项目。对于那些希望集中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来说，这个功能尤其有价值。

7.解决数据隐私和治理问题随着AI模型越来越复杂，数据规定越来越严格，保持数据继承和模型治理的控制能力非常重要。DDN的Infinia平台在设计时就考虑到了这些问题，并提供了一些功能来帮助组织在整个AI生命周期中保持合规性并跟踪数据使用情况。

8.降低能耗和数据中心成本DDN存储解决方案的能效直接解决了人们日益增长的对大规模AI运营的环境影响的担忧。通过显著降低功耗和空间需求，这些系统可以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业务和技术的方方面面，对复杂高性能存储解决方案的需求只会越来越大。DDN和Tintri将自己定位在了这场革命的最前沿，提供了一个既能满足当前需求，又能扩展适应未来需求的平台。

对于开发者、工程师和建筑师来说，跟上这些进步是至关重要的。有效使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。

随着我们的发展，我们可以期待看到存储平台和人工智能框架之间的进一步集成，存储管理中更先进的自动化，以及不断努力减少数据密集型操作对环境的影响。通过采用这些技术并了解它们的功能，技术专业人员可以促进其组织的创新和效率，并最终通过数据驱动的洞察力和人工智能驱动的应用程序提供更多价值。

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