Системы хранения данных Норси-Транс АРГО — производительные и надежные решения
СХД АРГО — это инновационная платформа, созданная для поддержки экстремальных рабочих нагрузок, характерных для задач искусственного интеллекта, машинного обучения и высокопроизводительных вычислений (HPC). Это не просто массив хранения, а интегрированная среда, объединяющая вычислительные ресурсы и ресурсы хранения, обеспечивающая скорость доступа до 10 млн IOPS и поддерживающая горизонтальное масштабирование для работы с экзабайтами информации.
Ключевые технологические преимущества
- Низкая задержка и высокая пропускная способность, которые обеспечиваются за счет использования технологий NVMe-oF (NVMe over Fabrics) и RDMA (Remote Direct Memory Access), которые снижают задержки до 100 микросекунд и обеспечивают пропускную способность до 100 Гбит/с, что критически важно для обучения сложных нейросетей и обработки потокового видео в реальном времени.
- Гибкая гибридная архитектура, которая сочетает производительность All-Flash массивов для горячих данных с экономичной эффективностью объектного хранения для архивов, позволяя оптимизировать затраты без компромиссов в скорости доступа.
- Глубокая интеграция с экосистемой AI/ML, в том числе прямая поддержка GPU-ускорителей NVIDIA и фреймворков машинного обучения (Kubeflow, MLflow), что позволяет развертывать и обучать модели непосредственно на платформе хранения, минимизируя задержки на передачу данных.
- Передовые механизмы безопасности, такие как сквозное шифрование данных на лету, контроль доступа на основе ролей (RBAC) и изоляция тенантов, что обеспечивает надежную защиту информации в многопользовательских средах.
- Высокая энергоэффективность, достигаемая за счет внедрения жидкостного охлаждения и адаптивного управления питанием, что значительно сокращает эксплуатационные расходы в дата-центрах высшего уровня (Tier IV).
АРГО является идеальным решением для научных исследований, требующих обработки больших массивов данных, для телекоммуникационных компаний, развертывающих сети 5G, а также для AI-стартапов и крупных корпораций, создающих сложные модели машинного обучения, где ключевым фактором является скорость, масштабируемость и надежность.