Pascariポートフォリオに支えられたモジュール型でワークロード対応のアーキテクチャが、持続可能なエンタープライズストレージの成長に不可欠である理由をご覧ください。ストレージのニーズは直線的に増加することはほとんどありません。ある部門が新しい分析イニシアチブを開始したり、コンプライアンス規則が変更されたりすると、ストレージのニーズは変化します。.
たった1つの書き込みエラーが見過ごされると、トレーニングセットやモデルのチェックポイントがひっそりと破損してしまう可能性があります。そのため、今日選択するストレージ保護対策が、明日のAI出力の信頼性を左右します。エンタープライズAIシステムの信頼性は、データの信頼性に左右されるのです。.
高密度エンタープライズSSDは、増大するデータ量を支えるために必要な物理的および運用上のインフラストラクチャを削減できます。この記事では、ストレージ統合によってドライブとラックの数、消費電力、冷却需要を削減しながら、ストレージ容量を維持する方法について説明します。.
ストレージの選択を誤ると、パフォーマンスが低下するだけでなく、一部のワークロードでは過剰な仕様となり、他のワークロードでは耐久性の制限が生じる可能性があります。エンタープライズストレージの決定は、多くの場合、たった一つの質問から始まり、そして終わります。それは、「どのドライブが最速か？」ということです。.
AI推論、レコメンデーションエンジン、分析ワークロードは、従来のアーキテクチャでは対応できなかったストレージのボトルネックを露呈させています。この記事では、読み取り最適化されたエンタープライズSSDがスループットを向上させ、レイテンシを削減し、AIに役立つ理由を説明します。.
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