Veri merkezlerinde yapay zekayı güçlendirmek için gelişmiş depolama mimarisi.

Yapay zekanın (AI) yükselişiyle birlikte ölçeklenebilir, yüksek performans ve uygun maliyetli veri merkezi depolama çözümleri yönelik benzeri görülmemiş bir talep artışı görülmektedir. Bu teknik inceleme, Supermicro donanımını, Seagate'in HAMR tabanlı Mozaic 3+™ teknolojisi ile etkinleştirilen Seagate Exos sabit disklerini ve OSNexus QuantaStor yazılımını bir araya getiren kapsamlı bir çözüm sunmaktadır. Yapay zeka odaklı veri depolama ihtiyaçlarındaki hızlı büyümeyi ele alan bu ortak çözüm, hem ölçek büyütme hem de ölçek genişletme yapılandırmalarını destekleyen sağlam bir mimari sunuyor. Artan yapay zeka iş yüklerini karşılamak için gelişmiş ölçeklenebilirlik, yüksek verim ve düşük gecikme süresi ile olağanüstü performans, azaltılmış fiziksel sürücüler ve güç tasarrufu sayesinde optimize edilmiş maliyet verimliliği, işlemleri basitleştiren birleşik bir yönetim platformu, uyumluluk için geliştirilmiş güvenlik özellikleri ve enerji tasarrufu sağlayan depolama çözümleri sayesinde çevresel etkinin azaltılması temel avantajlar arasında yer alıyor.

Yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) teknolojilerindeki hızlı gelişim, veri depolama alanını temelden değiştirmiştir. Bilgi işlem alanındaki gelişmeler, geliştiriciler için erişimin genele yaygınlaştırılması ve daha hızlı geliştirme araçları, yapay zeka odaklı yeniliklerde artışa yol açmıştır. Yapay zeka modelleri geliştikçe ölçeklenebilir, yüksek performanslı depolama çözümlerine duyulan ihtiyaç daha önce hiç olmadığı kadar artmıştır. Veri, yapay zekanın temelini oluşturur ve büyük miktarda veriyi verimli bir şekilde depolama, yönetme ve bu verilere erişme becerisi, yapay zeka modellerini eğitmek ve yapay zeka uygulamalarının dağıtımı için çok önemlidir. Geleneksel depolama çözümleri çoğu zaman bu talepleri karşılamakta yetersiz kalmakta ve yapay zeka iş yüklerinin ihtiyaçlarına göre uyarlanmış yeni mimarilerin geliştirilmesini gerektirmektedir.

Yapay zeka iş yükleri, geleneksel depolama çözümlerinin üstesinden gelmekte zorlandığı çeşitli zorluklar ortaya çıkarmaktadır. Yapay zeka modelleri, eğitim için büyük miktarda veri gerektirir ve çoğu zaman petabayt ölçeğine ulaşır. Eğitim sürecinin verimliliği büyük ölçüde hızlı veri alımına bağlı olduğu için bu verilerin kolayca erişilebilir olması gerekir. Ayrıca, yapay zeka uygulamaları genellikle gerçek zamanlı bilgiler sunmak için yüksek iş hacmi ve düşük gecikme süresi gerektiren büyük ölçekli veri işleme görevlerini içerir.

Yapay zeka iş yüklerinin bilgi işlem yoğunluğu, darboğazları önlemek için verimli bir şekilde yönetilmesi gereken önemli miktarda meta veri de oluşturur. Geleneksel depolama çözümleri, sınırlı ölçeklenebilirlikleri ve performansları dolayısıyla bu talepler için uygun değildir. Çoğu zaman dinamik iş yükleriyle başa çıkma esnekliğinden yoksundurlar ve bu da verimsizlikler ile artan işletme maliyetlerine neden olur.

Yapay zeka odaklı inovasyon, hızlı ölçeklenebilen, büyük hacimli yapılandırılmamış verileri işleyebilen ve bu verilere sorunsuz erişim sağlayan depolama çözümleri gerektirmektedir. Örneğin, karmaşık bir yapay zeka modelinin eğitimi, algoritmaları geliştirmek ve doğruluğu artırmak için geniş veri kümelerinin yinelemeli olarak işlenmesini içerir. Bu yinelemeler için gereken veri hacmi, geleneksel depolama sistemlerini zorlayarak gecikmelere neden olabilir ve yapay zeka süreçlerinin genel verimliliğini azaltabilir.

Ayrıca yapay zeka uygulamaları, anlık veri işlemenin kritik olduğu gerçek zamanlı ortamlarda gitgide daha fazla kullanılmaktadır. Buna otonom araçlar, öngörücü bakım ve kişiselleştirilmiş sağlık hizmetleri gibi uygulamalar da dahildir. Bu kullanım durumları, yalnızca yüksek kapasite sunmakla kalmayıp aynı zamanda anlık veri analizini ve karar vermeyi desteklemek için olağanüstü performans sunan depolama çözümleri gerektirir.

Yapay zeka iş yükleri için sağlam, ölçeklenebilir ve uygun maliyetli bir depolama altyapısı sunmak üzere Supermicro, Seagate ve OSNexus'un ortak çözümü, son teknoloji donanım ve yazılımı bir araya getiriyor. Bu çözümün temel bileşenleri arasında Supermicro sunucuları ve JBOD'ler, Seagate Mozaic 3+ sabit diskler, Seagate Nytro NVMe SSD'ler ve OSNexus QuantaStor yazılımı bulunmaktadır.

Bu ortak çözümün mimarisi hem ölçek büyütme hem de ölçek genişletme konfigürasyonlarını destekleyerek farklı dağıtım ihtiyaçlarını karşılamaktadır. 

Ölçek büyütme (veya dikey ölçeklendirme), CPU, bellek ve/veya depolama diskleri gibi daha fazla kaynak ekleyerek tek bir depolama sisteminin veya sunucunun kapasitesini artırmayı içerir. Bu yaklaşım bireysel birimlerin performansını en üst düzeye çıkarsa da ölçeklenebilirlik konusunda kendine özgü sınırlamaları vardır 

Diğer yandan ölçek genişletme (veya yatay ölçeklendirme), bir sisteme daha fazla depolama düğümü veya sunucu ekleyerek iş yükünü birden fazla birime dağıtmayı içerir. Talep arttıkça mimariyi sorunsuz bir şekilde genişleterek sistemlerin daha büyük, daha karmaşık yapay zeka iş yüklerinin üstesinden gelmesini sağlayan bu yaklaşım, neredeyse sınırsız ölçeklenebilirliğe olanak tanır.

Daha küçük ve uygun maliyetli uygulamalar için ideal olan ölçek büyütme konfigürasyonları 5-10 GB/sn'ye kadar iş hacmi sunar. Öte yandan, ölçek genişletme yapılandırmaları daha büyük dağıtımlar için tasarlanmıştır ve ek düğümler dahil edildikçe performans doğrusal olarak ölçeklenir. Bu ölçeklenebilirlik sayesinde çözüm, yoğun yapay zeka iş yüklerinin taleplerini karşılayacak şekilde saniyede yüzlerce gigabaytlık iş hacmine ulaşabilmektedir.

Supermicro sunucuları, Seagate diskleri ve QuantaStor yazılımının mükemmel entegrasyonu, uyumlu ve verimli bir depolama çözümü oluşturur. Bu mimari hem dosya hem de nesne depolamayı destekleyerek kuruluşlara kendi özel ihtiyaçları için en uygun yapılandırmayı seçme esnekliği sağlar. QuantaStor tarafından sağlanan birleşik yönetim, tüm bileşenlerin uyumlu bir şekilde çalışmasını sağlayarak optimum performans ve güvenilirlik sunar. Tek bir platformda hem ölçek büyütme hem de ölçek genişletme yapılandırmalarını yönetme yeteneği, işlemleri basitleştirir ve birden fazla depolama sisteminin bakımıyla ilişkili karmaşıklığı azaltır 

Bu mimari, tamamı OSNexus QuantaStor yazılımı tarafından yönetilen Supermicro sunucular, Seagate Exos Mozaic 3+ sabit diskler ve Seagate Nytro NVMe SSD'lerden oluşmaktadır. Bunların bir araya gelmesiyle oluşan bu mimari, yüksek verim, düşük gecikme süresi ve devasa veri kümelerini verimli bir şekilde işleme yeteneği gerektiren AI/ML iş yüklerinin yoğun taleplerini karşılamaktadır.

Dağıtım altyapısı konuları.

• Ağ oluşturma ve başarı için gereken minimum altyapı hakkındaki ayrıntılar bu belgenin kapsamı dışındadır ancak mimari karar vermede kritik öneme sahiptir.
• Temel kriterler:
  • Ağ hızı (optimum medya ve düğüm boyutunu belirler)
  • Raf özellikleri (raf derinliği ve U-alanı)
  • Güç ve soğutma bütçesi

• Ölçek büyütme mimarisi
  • Bu mimari, uygun maliyetli, yüksek yoğunluklu depolama gerektiren ortamlar için idealdir. Supermicro'nun 24 yuvalı kasasındaki çift bağlantı noktalı NVMe disklerini kullanır ve bu sayede temel disklere paylaşımlı erişim sağlayarak yüksek kullanılabilirlik ve performans sunar. Mimari, JBOD'lar aracılığıyla genişlemeyi destekleyerek ölçek büyütme denetleyicilerine dört adede kadar JBOD'un bağlanmasına izin verir ve böylece Mozaic 3+ kurumsal sınıf sabit disklerle yedi petabayta kadar depolama alanına sahip yapılandırmaları destekler.
  • QuantaStor, ölçek büyütme yapılandırmalarında, özellikle büyük ölçekli depolama ortamlarında gelişmiş veri koruması, ölçeklenebilirlik ve verimliliği ile bilinen yüksek performans, kurumsal düzeyde dosya sistemi OpenZFS'yi kullanarak verimli veri bütünlüğü kontrolleri ve depolama optimizasyonu sağlar. Bu mimari, küçük ölçekli AI/ML iş yükleri ve maliyetleri en aza indirmenin ve yoğunluğu en üst düzeye çıkarmanın öncelik olduğu ortamlar için özellikle çok uygundur.

Büyüt

• Ölçek genişletme mimarisi
  • Ölçeklendirme mimarisi, daha fazla düğüm ekleyerek doğrusal performans ölçeklenebilirlik sağlamak için tasarlanmıştır. Yüksek kullanılabilirlik ve veri yedekliliği sağlamak için düğümler arasında silme kodlaması ve çoğaltma teknikleri kullanır. Bu mimari, performans ve kapasite ihtiyaçlarının sürekli arttığı büyük ölçekli AI/ML iş yükleri için özellikle uygundur. Örneğin, GPT (üretken önceden eğitilmiş dönüştürücü) veya BERT (dönüştürücülerden çift yönlü kodlayıcı temsilleri) gibi büyük dil modellerini (LLM'ler) eğitmek, büyük hesaplama gücü ve veri depolama gerektirir ve bu durum, artan karmaşıklık ve veri hacmini yönetmek için ölçeklendirme mimarisini gerekli kılar. Buna ek olarak, varyant analizi ve gen ifadesi çalışmaları gibi görevler için genomik verilerin büyük ölçekli işlenmesinin gerekli olduğu yapay zeka odaklı genomik araştırmalar da ölçeklenebilir mimarinin sağladığı ölçeklenebilirlik ve yüksek kullanılabilirlikten önemli ölçüde faydalanmaktadır.
  • Bu mimari, karma düğümleri (NVMe ve sabit diskleri karıştırarak) All-flash düğümlerle birleştirebilir ve kümelerin belirli performans ve kapasite gereksinimlerine göre yapılandırılmasında esneklik sağlar. Ölçeklendirme yapılandırmalarında QuantaStor, çok sayıda düğümde dağıtılmış depolama sağlamada üstün olan Ceph teknolojisiyle entegrasyonunu kullanır.

AI/ML iş yüklerinin özel performans gereksinimlerine ve veri kapasitesi ihtiyaçlarına bağlı olarak, en iyi sonuçları elde etmek için farklı yapılandırmalar gerekebilir. İşlenen verilerin hacmi ve verilere erişilmesi gereken hız gibi faktörler, karma yapılandırmanın mı yoksa All-flash yapılandırmanın mı belirli durum için en uygun olduğunu belirler. Ayrıca, bütçe konuları ve ölçeklenebilirlik gereksinimleri, mimarinin tasarım seçimlerini etkileyecektir 

• Karma yapılandırmalar.  
  • Hibrit yapılandırmalarda, performansla maliyeti dengelemek için NVMe SSD'ler ile yüksek kapasiteli sabit disklerin bir kombinasyonu kullanılır. Mimari, JBOD'larda 60 veya 90 diske kadar destek sağlayarak tıp ve fizik araştırmaları gibi PB aralığında hem yüksek performans hem de büyük kapasite gerektiren AI/ML iş yükleri için uygundur 
  • Ortalama bir ölçek büyütme hibrit havuzu, meta veri ve küçük dosya boşaltma için havuz başına üç NVMe disk ve daha büyük veri setlerini depolamak için büyük kapasiteli sabit diskler kullanabilir. Yatay ölçeklendirilen karma yapılandırmalarda düğüm başına üç veya daha fazla NVMe diski bulunur.
• All-flash yapılandırmalar 
  • Gerçek zamanlı analiz veya yoğun veri işleme görevleri gibi çok yüksek performans gerektiren AI/ML iş yükleri için All-flash yapılandırmalar önerilir;
  • Bu yatay ölçeklendirme yapılandırmaları, ölçeklendirilen kümelerde yüzlerce NVMe diskinden yararlanarak 1 TB/sn'ye kadar iş hacmi sağlayabilir 
• Kapasite ve performansla ilgili konular 
  • Depolama kapasitesini performans gereksinimleriyle dengelemek çok önemlidir. Örneğin, flash ve sabit disklerin karışımından oluşan bir ölçek genişletme hibrit kümesinde, performansı optimize etmek için toplam depolama alanının yaklaşık %3'ü flash olabilirken, ölçek büyütme hibrit kümesinde flash depolama alanı toplamın yaklaşık %1'i olabilir. Sabit diskler, terabayt başına maliyet ve toplam sahip olma maliyeti açısından açık bir avantaj sunarken (kurumsal SSD'ler 6'ya 1 fiyat avantajına sahiptir) sabit diskler, veri merkezlerinde büyük kapasite için en çok tercih edilen seçim olmayı sürdürmektedir. 
  • Bu mimari, daha küçük kümelerle başlanmasına ve gerektiğinde daha fazla düğüm veya JBOD eklenerek genişletilmesine olanak tanıyarak depolama altyapısının AI/ML iş yükleriyle birlikte büyüyebilmesini sağlar. 

Etkili yönetim ve optimizasyon, AI/ML iş yüklerinin depolama mimarisinde en iyi performansı göstermesini sağlamak için kritik öneme sahiptir. QuantaStor'un gelişmiş yönetim özellikleri, farklı yapılandırmalar arasında kapsamlı kontrol ve gözetim sağlayarak operasyonları kolaylaştırır.

• QuantaStor birleşik yönetim
  • QuantaStor, hem ölçeği büyütme hem de ölçeği genişletme mimarilerinin yönetimini basitleştiren birleşik bir kontrol düzlemi sunar. Otomatik katmanlama, uçtan uca şifreleme ve endüstri standartlarıyla uyumluluk gibi gelişmiş özellikleri destekleyerek depolama altyapısı güvenli olmasını ve AI/ML iş yükleri için optimize edilmesini sağlar. 
  • Yazılımın dağılımlı teknolojisi, farklı sistemlerin yönetilmesinin karmaşıklığını ortadan kaldırarak birden fazla tesiste depolamanın sorunsuz bir şekilde ölçeklendirilmesini sağlar.

Farklı AI/ML iş yükleri, optimum performans ve maliyet verimliliği elde etmek için özel depolama çözümleri gerektirir. İş yükünün ölçeğine ve karmaşıklığına bağlı olarak çeşitli sektörlerin ve uygulamaların özel taleplerini karşılamak için ölçek büyütme, ölçek genişletme veya karma yapılandırmalar kullanılabilir.

• Ölçek büyütme kullanım alanları
  • Ölçek büyütme yapılandırmaları, daha küçük AI/ML iş yüklerine sahip veya maliyet verimliliğine öncelik veren ortamlar için idealdir. Bunlar medya ve eğlence depolaması, sunucu sanallaştırması ve veri arşivlemesi gibi uygulamalar için çok uygundur. 
• Ölçek genişletme kullanım alanları 
  • Ölçek genişletme yapılandırmaları, yüksek performans bilgi işlem, veri gölleri ve hem performans hem de kapasiteyi ölçeklendirmenin kritik olduğu AI/ML ortamları için tasarlanmıştır. Bu yapılandırmalar, büyük ölçekli nesne depolama ve gerçek zamanlı analizler için de idealdir. 
• Karışık kullanım alanları
  • Kuruluşlar, farklı iş yükleri genelinde tutarlılığı korumak ve performansı iyileştirmek için QuantaStor'un birleşik yönetimini kullanarak aynı ortamda hem ölçek büyütme hem de ölçek genişletme yapılandırmaları uygulayabilir.

Büyüt

Bu çözümde yer alan teknolojik gelişmeler, etkinliği için kritik öneme sahiptir. Seagate Exos Mozaic 3+ sabit diskleri, depolama teknolojisinde önemli bir atılımı temsil eder. HAMR teknolojisini kullanan bu diskler, benzeri görülmemiş bir alansal yoğunluk elde ederek aynı fiziksel ayak izi içinde daha fazla depolama kapasitesi sağlar. Bu ilerleme yalnızca büyük ölçekli veri depolama ihtiyacını karşılamakla kalmaz, aynı zamanda aynı miktarda veriyi depolamak için daha az disk gerektiğinden enerji verimliliğini de artırır.

Mozaic 3+ sabit disklerin toplam sahip olma maliyeti avantajları, TB başına %25 daha az maliyetle aynı veri merkezi ayak izinde 3 kat daha fazla depolama kapasitesi, TB başına %60 daha düşük güç tüketimi ve TB başına %70 daha az somutlaştırılmış karbon (günümüzde veri merkezlerinde yükseltme gerektiren yaygın bir disk kapasitesi olan 10 TB PMR disklerle karşılaştırıldığında) dahil olmak üzere oldukça önemlidir. Disklerin daha düşük güç tüketimi, enerji maliyetlerinin düşmesini sağlarken, daha yüksek yoğunluk, fiziksel alan ihtiyacını azaltarak veri merkezi altyapısında tasarruf sağlar. Ayrıca disklerin daha düşük karbon içeriği, onları daha çevre dostu bir seçenek haline getirir ve modern işletmeler için önemi giderek artan sürdürülebilirlik hedefleriyle uyumludur.

Seagate Nytro NVMe SSD'lerin entegrasyonu, gelişmiş performansa yeni bir katman ekler. Bu yüksek hızlı diskler, yapay zeka iş yüklerine özgü yoğun okuma ve yazma işlemlerini yönetmek için gereklidir. Düşük gecikme süreleri, verilerin gerçek zamanlı olarak erişilebilmesini ve işlenebilmesini sağlar. Bu da yapay zeka modellerinin eğitimi ve yapay zeka uygulamalarının dağıtılması için çok önemlidir. SSD'lerin çift bağlantı noktalı tasarımı, bağlantı noktalarından biri arızalansa bile sürekli çalışmaya olanak tanıdığından güvenilirliği artırır.

OSNexus QuantaStor yazılımı, akıllı veri yönetimi ve gelişmiş güvenlik özellikleri sunarak çözümü daha da geliştirir. Yazılımın otomatik katmanlama özellikleri, verilerin en uygun katmanda depolanmasını sağlayarak hem performansı hem de maliyeti en uygun hale getirir. Uçtan uca şifreleme ve endüstri standartlarına uygunluk, özellikle hassas verilerin sıklıkla işlendiği sağlık ve finans gibi sektörlerde yapay zeka uygulamalarındaki çok önemli güvenlik ve gizlilik endişelerini ele alarak verilerin korunmasına yardımcı olur.

Büyüt

Supermicro, Seagate ve OSNexus'un ortak çözümü, AI/ML iş yüklerinin özel ihtiyaçlarını karşılayan birkaç temel avantaj sunar. Bu avantajlara aşağıdakiler dahildir:

• Ölçeklenebilirlik: Çözümün hem büyütme hem de genişletme özelliği, yapay zeka iş yüklerinin artan talepleriyle birlikte büyüyebilmesini sağlar. Kuruluş ister birkaç terabayt ister birkaç petabayt veriyle uğraşıyor olsa da çözüm, depolama altyapısının tamamen elden geçirilmesini gerektirmeden ihtiyaçlarını karşılayabilir.
• Performans: Seagate Nytro NVMe SSD'lerin ve Mozaic 3+ sabit disklerin kullanımı, QuantaStor'un sunduğu yönetim özellikleriyle birleştiğinde olağanüstü performans sağlar. Bu, etkili performans için yüksek verim ve düşük gecikme süresi gerektiren AI/ML iş yükleri için özellikle önemlidir.
• Uygun maliyet: Çözümün mimarisi, hem sermaye hem de işletme harcamalarını optimize edecek şekilde tasarlanmıştır. Gerekli fiziksel disk sayısını azaltan, güç tüketimini düşüren ve esnek, birleşik bir yönetim platformu sunan çözüm, toplam sahip olma maliyetini (TCO) önemli ölçüde düşürür.
• Birleşik yönetim: QuantaStor'un hem ölçek büyütme hem de ölçek genişletme mimarilerini tek bir arayüzden yönetme yeteneği, işlemleri kolaylaştırır ve çok satıcılı depolama çözümlerinin karmaşıklığını azaltır. Bu birleşik yaklaşım sadece zaman kazandırmakla kalmaz, aynı zamanda hata olasılığını da azaltır ve genel verimliliği artırır.
• Güvenlik ve uyumluluk: Çözüm, verileri yetkisiz erişime karşı koruyan ve endüstri standartlarına uyumluluğu sağlayan gelişmiş güvenlik özellikleri içerir. Bu, veri ihlallerinin önemli yasal ve mali cezalara yol açabileceği düzenlemeye tabi sektörlerdeki yapay zeka uygulamaları için özellikle önemlidir.
• Çevresel etki: Mozaic 3+ platformunda üretilen Seagate disklerinin kullanılması, güç tüketimini ve depolama için gereken fiziksel alanı azaltarak veri merkezlerinin çevresel etkilerini azaltır. Bu durum, teknoloji sektöründe sürdürülebilirliğe verilen önemin artmasıyla da paralellik göstermektedir.

Çözüm, çeşitli sektörlerde çok çeşitli kullanım alanlarını destekleyecek kadar çok yönlüdür. Bazı örnekler şunlardır: 

• Sağlık: Tahmine dayalı analitik ve kişiselleştirilmiş tıp gibi sağlık alanındaki yapay zeka/makine öğrenimi iş yükleri, büyük miktarda verinin hızlı ve güvenli bir şekilde işlenebilmesini gerektirir. Ortak çözüm, bu uygulamaları desteklemek için gereken ölçeklenebilirlik, performansı ve güvenliği sunar.
• Finans: Finans alanında yapay zeka; dolandırıcılığın tespit edilmesi, algoritmik ticaret ve risk yönetimi gibi görevler için kullanılmaktadır. Bu uygulamalar, çözümün yüksek performans depolama mimarisiyle desteklenen yüksek hızlı veri işleme ve gerçek zamanlı analiz gerektirir.
• Medya ve Eğlence: Medya ve eğlence endüstrisi, özellikle artan yüksek çözünürlüklü video kullanımıyla birlikte, devasa miktarlarda veri üretmektedir. Büyük ölçekli veri depolama ve dosyalara hızlı erişim sağlama becerisi sayesinde çözüm, video düzenleme, işleme ve arşivleme gibi görevler için idealdir. 
• Üretim Sektörü: Yapay zeka/makine öğrenimi, üretim alanında öngörücü bakım, kalite kontrol ve tedarik zinciri optimizasyonu için kullanılmaktadır. Bu uygulamalar, verimli bir şekilde depolanıp analiz edilmesi gereken büyük hacimli veriler üretir. Ortak çözüm, bu kullanım alanlarını desteklemek için gereken ölçeklenebilirliği ve performansı sağlamaktadır. 
• Araştırma ve geliştirme: İlaç, genomik, malzeme bilimi ve iklim modelleme gibi alanlarda yapay zeka tabanlı araştırmalar için büyük veri setlerini depolama ve işleme becerisi gerekmektedir. Çözümün yüksek iş hacmi ve düşük gecikme süresi ise bu zorlu uygulamalar için oldukça elverişlidir. 

Supermicro, Seagate ve OSNexus tarafından geliştirilen ortak yapay zeka çözümü, yapay zeka/makine öğrenimi iş yüklerinin benzersiz taleplerine göre uyarlanan kapsamlı, ölçeklenebilir ve uygun maliyetli bir depolama mimarisi sunmaktadır. Bu çözüm, gelişmiş donanım ve yazılım teknolojilerini bir araya getirerek olağanüstü performans, güvenilirlik ve verimlilik sunmakta ve rekabet avantajı elde etmek için yapay zekadan yararlanmak isteyen Kuruluşlar için ideal bir seçim haline gelmektedir. İster sağlık, finans, medya, üretim veya araştırma alanlarında kullanılsın, bu çözüm yeni nesil yapay zeka uygulamalarını desteklemek için gereken sağlam altyapıyı sağlar ve sektörler genelinde yapay zeka odaklı inovasyonun geleceğinin önünü açar. 

Çözüm tablosu.

Kısaltmalar Ve Ek Bilgiler.
SBB: Storage Bridge Bay.
EC: Erasure Coding (Silme Kodları).
"Çift parite" ve "üçlü parite", veri yedekliği ve hata toleransı sağlamak için kullanılan parite bloklarının sayısını ifade eder.
Sayısal dizeler dayanıklılık modeliyle ilgilidir.