Diese Woche Nachrichten-Bits Wir schauen uns eine Reihe kleiner Ankündigungen an, die vom Inhalt her klein sind, nicht aber von der Wirkung her. StorONE arbeitet mit SQream zusammen. Samsung produziert eUFS 3.1 in Massenproduktion. FalconStor führt StorSafe ein. Quantum schließt Übernahme von ActiveScale ab. Die virtuellen Maschinen von Microsoft Azure NVv4 sind jetzt allgemein verfügbar. AWS fügt PyTorch-Unterstützung hinzu. Dynatrace bietet erweiterte kostenlose Testversionen an.
Diese Woche Nachrichten-Bits Wir schauen uns eine Reihe kleiner Ankündigungen an, die vom Inhalt her klein sind, nicht aber von der Wirkung her. StorONE arbeitet mit SQream zusammen. Samsung produziert eUFS 3.1 in Massenproduktion. FalconStor führt StorSafe ein. Quantum schließt Übernahme von ActiveScale ab. Die virtuellen Maschinen von Microsoft Azure NVv4 sind jetzt allgemein verfügbar. AWS fügt PyTorch-Unterstützung hinzu. Dynatrace bietet erweiterte kostenlose Testversionen an.
StorONE arbeitet mit SQream zusammen
StorONE ist eine Partnerschaft mit SQream eingegangen, um Benutzern leistungsstarke Massendatenanalysen bereitzustellen. Nach Angaben der Unternehmen kann SQream DB mit der StorONE Enterprise Storage Platform S1 eine parallele Datei mit mehreren Knoten über 100 GbE sättigen und so sicherstellen, dass die von der Software verwendeten NVIDIA Tesla V100-GPUs vollständig genutzt werden.
Samsung produziert eUFS 3.1 in Massenproduktion
Samsung gab bekannt, dass es mit der Massenproduktion seines 512 Gigabyte (GB) großen eUFS (embedded Universal Flash Storage) 3.1 für den Einsatz in Flaggschiff-Smartphones begonnen hat. Der neue Speicher soll mit etwa 3 GB/s fast die dreifache Schreibgeschwindigkeit der Vorgängerversion liefern. Es bietet außerdem 1.2 IOPS beim Lesen und 100 IOPS beim Schreiben. Dies bringt die Speicherleistung, die man normalerweise von einem Notebook erwartet, auf ein Mobiltelefon.
FalconStor führt StorSafe ein
FalconStor Software, Inc. brachte StorSafe auf den Markt, den branchenweit ersten persistenten Datenspeichercontainer der Enterprise-Klasse. Zu den Vorteilen von StorSafe gehören:
- Portabilität über alle S3-Cloud-, Objektspeicher- und lokalen Speicherumgebungen hinweg und Zukunftssicherheit für technologische Fortschritte
- Deutlich verbesserte langfristige Archivzugänglichkeit und Wiederherstellung für strategische Archivnutzung
- Containerspeicher mit variabler Nutzlast, der eine hocheffiziente Datendeduplizierung über große Speichercontainer ermöglicht, um Kosten und Speicherkapazitätsverbrauch deutlich zu reduzieren, sowie kleinere Speichercontainer, die für eine beschleunigte Datenwiederherstellung optimiert sind
- Erhöhte Sicherheits- und Datenintegritätsfunktionen zur Aufrechterhaltung der Vertraulichkeit, Integrität, Verfügbarkeit, Unbestreitbarkeit und Zugänglichkeit von Archivdaten sowie protokollierte Integritätsprüfungen in vom Benutzer festgelegten Intervallen zur Validierung der Datenintegrität, Erkennung von Cyber-Eindringlingen und Überprüfung der Produktkette
- Kritische Aufbewahrungsdaten sind nicht mehr an ein bestimmtes Hardware-Speichersystem oder eine Cloud-Plattform gebunden oder in diese integriert, was eine unabhängige Datenportabilität über längere Aufbewahrungszeiträume ohne teure Kosten für die Migration plattformübergreifender Dienste ermöglicht
- Redundant Array of Independent Clouds (RAIC)-Containerverteilung über Multi-Cloud-Erasure-Coding für Datenredundanz, Reduzierung des Redundanz-Overheads und beschleunigte Notfallwiederherstellung, die eine Verfügbarkeit von 99.99999+ bietet, selbst wenn ein ganzer Cloud-Anbieter ausfällt
Quantum schließt Übernahme von ActiveScale ab
Quantum hat die Übernahme von ActiveScale von Western Digital abgeschlossen. Das Unternehmen gibt an, dass diese Übernahme seine Führungsrolle bei der Speicherung und Verwaltung von Video- und anderen unstrukturierten Daten mithilfe eines softwaredefinierten Ansatzes ausbauen wird.
Virtuelle Maschinen von Microsoft Azure NVv4 erreichen GA
Microsoft und AMD haben ihre Partnerschaft mit der Ankündigung von Microsoft Azure NVv4 Virtual Machines, powered by, weiter ausgebaut AMD EPYC-Prozessoren der 2. Generation und AMD Radeon Instinct GPUs. Zu den VMs gehören:
- VM der Dav4-Serie: Die Azure-VMs Dav4 und Dasv4 sind für eine Vielzahl allgemeiner Anwendungen konzipiert. Ausgestattet mit dem leistungsstarken AMD EPYC 7452-Prozessor bieten die VMs bis zu 96 vCPUs, 384 GB RAM und 2,400 GB SSD-basierten temporären Speicher sowie Unterstützung für Azure Premium SSDs.
- VM der Eav4-Serie: Die Azure-VMs Eav4 und Easv4 sind für speicherintensive Arbeitslasten konzipiert. Diese neuen VMs waren die ersten in der Cloud, die über den AMD EPYC 7452-Prozessor verfügten und eine bis zu 64 Prozent bessere SQL Server-Workload-Leistung in Azure als die VMs der E-Serie der vorherigen Generation boten
- HBv2-VM: Diese VMs basieren auf der AMD EPYC 7742-CPU und sind speziell für Hochleistungs-Computing-Workloads wie CFD, explizite Finite-Elemente-Analyse, seismische Verarbeitung, Reservoirmodellierung, Rendering und mehr konzipiert. Kürzlich gab Azure bekannt, dass die HBv2-VM in einer Reihe von HPC-Benchmarks 80,000 Kerne bei der Skalierbarkeit der Nachrichtenübermittlungsschnittstelle übertroffen hat und so ein Leistungsniveau für Supercomputing vor Ort in der Cloud bietet.
- NVv4 VM: NVv2 basiert auf AMD EPYC-CPUs der 25. Generation und AMD Radeon Instinct MI4-GPUs und bietet ein modernes Desktop- und Workstation-Erlebnis in der Cloud. Die auf SR-IOV (Single Root I/O Virtualization) basierende GPU-Partitionierung bietet vier ressourcenbalancierte Konfigurationsoptionen, von 1/8 bis zu einer vollständigen GPU, um ein flexibles, GPU-fähiges virtuelles Desktop-Erlebnis zu bieten.
- Lsv2: Die Lsv2-Serie eignet sich gut für Big-Data-Anwendungen, SQL- und NoSQL-Datenbanken, Data Warehousing und große Transaktionsdatenbanken. Die Lsv2-VMs laufen auf dem AMD EPYC 7551-Prozessor.
AWS fügt PyTorch-Unterstützung für Elastic Inference hinzu
AWS gab bekannt, dass es Unterstützung für PyTorch-Modelle mit Amazon Elastic Inference (EI) hinzugefügt hat. AWS gibt an, dass dies den ML-Entwicklern einige große Vorteile bringen wird, darunter: Sie können nur die benötigte Rechenleistung nutzen, wodurch die Kosten für die Ausführung von Deep-Learning-Inferenzen um bis zu 75 % gesenkt werden. Elastic Inference unterstützt mit TorchScript kompilierte Modelle auf PyTorch in Regionen, in denen EI verfügbar ist.
Dynatrace bietet erweiterte kostenlose Testversionen
Angesichts der Covid-19-Pandemie erweitern viele Unternehmen kostenlose Angebote, um Telearbeiter zu fördern. Dynatrace ist mit dem kostenlosen Testzugang zu seiner Software Intelligence Platform bis zum 19. Mai 2020 nicht anders. Das Unternehmen gibt an, dass dies bei Folgendem hilfreich sein wird:
- Sicherstellen, dass Anwendungen und Infrastruktur trotz erhöhter Nachfrage reibungslos funktionieren
- Bereitstellung sofortiger Antworten auf Leistungsprobleme und Geschäftskennzahlen für Remote-Teams
- Ermöglichen Sie Remote-Teams, ihre Arbeit mit der höchsten Priorität zu identifizieren und sich darauf zu konzentrieren
