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疊瓦式磁記錄技術：開啟可擴展和可持續(xù)的存儲新時代
隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算的進步，數(shù)據(jù)創(chuàng)建的擴展正在重塑數(shù)據(jù)中心的存儲管理方式。雖然固態(tài)硬盤（SSD）在速度討論中占主導地位，但成本效益的可擴展性仍依賴于創(chuàng)新的硬盤驅動器（HDD）技術。對于尋求增強存儲需求的組織，疊瓦式磁記錄（SMR）可以在與傳統(tǒng)磁記錄（CMR）HDD相比，提供高達20%的額外存儲容量，且?guī)缀鯖]有額外成本。隨著超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的采用加速，SMR可以幫助實現(xiàn)可持續(xù)性和存儲經(jīng)濟學的必要基準。
MAC 新應用 Hyperspace：無需刪除文件就能釋放硬盤空間
Hyperspace是一款為Mac用戶設計的創(chuàng)新應用，能夠在不刪除文件的情況下釋放磁盤空間。由知名程序員John Siracusa開發(fā)，這款應用利用Mac系統(tǒng)的特殊功能，為用戶提供了一種簡單、無風險的方式來優(yōu)化存儲空間。Hyperspace既適用于內置存儲，也支持使用APFS的外接存儲設備，為用戶提供了靈活的存儲管理選擇。
AI 如何塑造數(shù)據(jù)存儲的未來
AI 的發(fā)展與數(shù)據(jù)存儲息息相關。高質量的數(shù)據(jù)是 AI 算法的基礎，而有效的存儲技術則是數(shù)據(jù)管理的關鍵。AI 與存儲技術相互促進:AI 推動存儲創(chuàng)新,存儲技術支持 AI 發(fā)展。未來,存儲密度提升將滿足 AI 對大容量存儲的需求,同時 AI 也將助力存儲設計優(yōu)化,形成良性循環(huán)。
Azure Files 磁盤存儲引入類似 SSD 的預配置計費模式
微軟在其 Azure 公有云服務中為基于磁盤的文件存儲提供了更可預測的計費成本，類似于其 SSD 文件存儲的配置風格，作為其按需付費系統(tǒng)的替代方案。Azure 現(xiàn)有兩種文件存儲層級：使用快速 SSD 存儲的高級層和使用硬盤驅動器（HDD）的標準層。標準層現(xiàn)已推出 Provisioned v2 計費模型，用戶可以單獨為文件共享配置容量、IOPS 和吞吐量，提供更高的靈活性和可預測性。
VDURA：AI 訓練和推理需要優(yōu)化文件與對象存儲的平衡
本文討論了 AI 訓練和推理中文件存儲與對象存儲的應用。VDURA CEO Ken Claffey 認為兩者都有其作用，不應簡單地選擇其一。VDURA 提供了一種混合解決方案，結合了對象存儲的可擴展性和文件系統(tǒng)的高性能，以滿足 AI 工作負載的多樣需求。文章強調了在 AI 基礎設施中平衡不同存儲技術的重要性。
VDURA 展示面向能源行業(yè)的節(jié)能高性能計算系統(tǒng)
VDURA 將在即將舉行的能源高性能計算會議上展示其新一代數(shù)據(jù)平臺。該平臺旨在通過更快的數(shù)據(jù)處理、更高的數(shù)據(jù)持久性和更易用的混合環(huán)境，加速能源行業(yè)創(chuàng)新。VDURA 的混合架構結合了 HDD 和 SSD 的優(yōu)勢，為能源公司提供了優(yōu)化運營成本和工作負載速度的解決方案。
超大規(guī)模 AI 模型訓練使用對象存儲
超大型 AI 語言模型訓練正轉向使用對象存儲而非文件存儲。這種轉變源于 AI 模型訓練的特殊需求和對象存儲的優(yōu)勢。對象存儲在數(shù)據(jù)攝取、準備、模型訓練和部署等階段都表現(xiàn)出獨特優(yōu)勢，能更好地滿足大規(guī)模并行計算和海量數(shù)據(jù)處理的需求，同時具有更高的成本效益和可擴展性。
RiverMeadow 助力 Pure Storage 本地工作負載遷移上云
RiverMeadow 升級其平臺，支持將 Pure Storage 的本地 Evergreen 存儲即服務擴展到云端。用戶現(xiàn)可通過 RiverMeadow 訪問 Azure、AVS 和 AWS 上的 Pure Cloud Block Store，實現(xiàn)工作負載遷移優(yōu)化，提高云存儲靈活性和彈性，同時降低成本。兩家公司的合作旨在為企業(yè)提供更高效、可擴展的云遷移解決方案。
生成式 AI、大語言模型和智能代理正在改變存儲行業(yè)
生成式人工智能正如洪水般席卷IT世界,對存儲技術產生深遠影響。從內存-存儲接口到更高層面,AI正在改變塊存儲、文件存儲和對象存儲的方方面面。本文分析了生成式AI改變存儲世界的六大方式,包括GPU直連、存儲介質創(chuàng)新、數(shù)據(jù)庫向量化、數(shù)據(jù)保護等方面,展望了存儲技術在AI時代的發(fā)展趨勢。
Datafy 推出自動化優(yōu)化引擎，瞄準 EBS 成本優(yōu)化市場
Datafy.io 作為一家專注于降低 Elastic Block Storage (EBS) 成本的 FinOps 創(chuàng)業(yè)公司，推出了自動化的 EBS 優(yōu)化引擎。該引擎能夠根據(jù)實際使用情況自動調整 EBS 卷大小，幫助客戶僅為所需資源付費，從而實現(xiàn)顯著的成本節(jié)約。Datafy 的解決方案易于使用，無需開發(fā)人員參與部署，為企業(yè)提供了一種簡便高效的 AWS 存儲成本管理方式。
DDN 獲3億美元投資，矢志成為 AI 存儲領導者
DDN獲得3億美元投資，計劃將其在超級計算領域的領先優(yōu)勢轉化為AI存儲解決方案。該公司正在調整其高性能計算產品線以適應AI工作負載的需求，并承諾將于2月20日發(fā)布重大公告。這筆投資反映了AI基礎設施市場的快速增長和投資熱潮。
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