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。
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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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
