SSDs mit hoher Kapazität ermöglichen Datenerfassung und KI am Edge

Es besteht kaum ein Zweifel daran, dass Edge-Anwendungsfälle für viele IT-Organisationen ein Hauptanliegen sind. Sie müssen nicht im Einzelhandel oder in der Öl- und Gasexploration tätig sein, um zu verstehen, dass die IT-Abteilung aufgrund der zunehmenden Datenerhebung und -erfassung am Edge bessere Hardwarelösungen benötigt, die für diese Vielzahl neuer Edge-Aufgaben entwickelt wurden. Wenn Sie die zusätzlichen Vorteile der Echtzeit-KI am Edge nutzen, werden die leichtgewichtigen Edge-Server leicht überlastet.

Es besteht kaum ein Zweifel daran, dass Edge-Anwendungsfälle für viele IT-Organisationen ein Hauptanliegen sind. Sie müssen nicht im Einzelhandel oder in der Öl- und Gasexploration tätig sein, um zu verstehen, dass die IT-Abteilung aufgrund der zunehmenden Datenerhebung und -erfassung am Edge bessere Hardwarelösungen benötigt, die für diese Vielzahl neuer Edge-Aufgaben entwickelt wurden. Wenn Sie die zusätzlichen Vorteile der Echtzeit-KI am Edge nutzen, werden die leichtgewichtigen Edge-Server leicht überlastet.

Es gibt jedoch eine interessante Alternative. Der Cheetah RAID Raptor hilft Unternehmen bei der Verwaltung ausgedehnter Edge-Daten mit einem Server, der modulare Speicherkanister bietet, die jetzt fast 3/4 Petabyte auf nur 12 Laufwerken unterstützen können.

Geparden-RAID-Raptor

Der Cheetah RAID Raptor ist ein Hochleistungsserver, der den häufigen Engpass der Speicherleistung überwindet, der in Edge-Szenarien häufig die Serverleistung einschränkt. Neben einer Vielzahl an PCIe®-Erweiterungsoptionen zeichnet sich der Raptor durch drei Hot-Plug-fähige Gen4-NVMe®-Kanister, AMD-EPYC-CPUs mit bis zu 64 Kernen und 128x Gen4-PCIe-Lanes aus.

Aus Sicht des Serverdesigns ist das Triple-Canister-Design ein Kernmerkmal, das den Raptor von anderen unterscheidet. Jeder der Kanister fasst bis zu vier SSDs. Die Kanister ermöglichen die unabhängige Protokollierung und Verarbeitung von Daten, und die Modularität ermöglicht einen einfachen Hot-Swap und die Migration von Kanistern an verschiedene Standorte. Die Möglichkeit, Kanister physisch auszutauschen, befreit die Datenmigration von den Einschränkungen der Netzwerkstruktur.

Für die Vielzahl von Edge-Anwendungsfällen, die immense Datenmengen generieren, profitiert der Raptor erheblich von Laufwerken mit hoher Kapazität. In diesem Fall sind SSDs die perfekte Lösung, da sich diese Server auf der Rückseite autonomer Fahrzeuge befinden oder in Flugzeugen oder anderen Fahrzeugen eingebettet sind, wo es viel Gedränge gibt. Mit dem kürzlich eingeführten Solidigm 61.44 TB SSDskann ein einzelnes System eine erstaunliche Datendichte speichern. Die Möglichkeit, nahezu ein Petabyte an Daten auf einem einzigen Server zu speichern, bedeutet mehr Datenerfassung und weniger Zeit für den Austausch von Kanistern. In unseren Tests nutzen wir 12 Solidigm P5316 SSDs mit einer Laufwerkskapazität von 30.72 TB.

Geparden-RAID-Raptor-Design

Wie bereits erwähnt ist der Server mit einer AMD EPYC Zen 3 (Milan) CPU ausgestattet, die dem Cheetah RAID Raptor eine beeindruckende Rechenleistung verleiht. Die Datenkanister von Cheetah wurden für die Unterstützung von AMD Milan entwickelt, sodass die Datenkanister sofort von einem fahrenden Fahrzeug in ein Rechenzentrum migrieren können.

Das Raptor-Design umfasst detaillierte Luftstromüberlegungen, die die Leistung des AMD Milan-Prozessors mit der Möglichkeit nutzen, alle 64 Kerne und die 128x Gen4 PCIe-Lanes zu nutzen. Der mit AMD Milan ausgestattete Raptor kann anspruchsvolle Anwendungen unterstützen und bietet dennoch Zugriff auf den Speicher mit geringer Latenz.

Durch das Kanisterdesign können Daten separat protokolliert und verarbeitet werden. Nachdem die Daten verarbeitet wurden, kann der Kanister im laufenden Betrieb an einen anderen Ort ausgetauscht werden. Raptor hat das Kabel durchtrennt, das die Datenmigration auf eine externe Netzwerkstruktur einschränkte. Die Kanister unterstützen SED-Laufwerke und können für zusätzliche Datensicherheit verschlüsselt werden.

Migration der Daten

Jeder Cheetah RAID Raptor-Kanister kann über 16x PCIe Gen4 Lanes direkt mit der AMD-CPU verbunden oder über einen Hardware-NVMe-RAID-Controller verbunden werden. Um die Anforderungen an einen Speicherserver mit hoher Kapazität und hoher Übertragungsrate und Hot-Swap-Funktionen zu erfüllen, nutzte Cheetah RAID Storage Microchips Adaptec SmartRAID 3200-Serie RAID-Adapter.

Die Adaptec SmartRAID 3200-Serie basiert auf dem Speichercontroller der 5. Generation von Microchip, dem SmartROC 3200, mit Unterstützung für x8- und x16-PCIe-Gen-4-Hostschnittstellenadapter und bietet verbesserte Leistung und Bandbreite mit einem Durchsatz von bis zu 29.6 GB/s. Die Adaptec SmartRAID-Adapter sind funktionsreich, unterstützen bis zu 32 NVMe-Geräte und bis zu 256 SAS/SATA- und bis zu 64 LD/RAID-Arrays, SAS/SATA/NVMe-Tri-Mode-Funktionalität und Trusted Platform-Unterstützung für ein höheres Maß an Rechen- und Lieferkettensicherheit, Unterstützung der maxView™ Tools Suite, sicherer Start, sichere Aktualisierung und Bescheinigung sowie Verwaltungssoftware für selbstverschlüsselnde Laufwerke (SED).

Wir haben Cheetah RAID Prowler im Dezember 2021 getestet, um die Anforderungen an einen robusten Server hervorzuheben, der in einem Auto unter dem Sitz oder im Kofferraum (Kofferraum für die Briten) montiert werden kann. Der Aufbau eines Servers, der den rauen Bedingungen in Fahrzeugen, Flugzeugen, Schiffen oder Edge-Standorten standhält, erfordert einen enormen Arbeitsaufwand. Lesen Sie als Hintergrund, was wir in unserem herausgefunden haben Cheetah RAID Prowler eignet sich für robustes Edge Computing Post.

Speicherleistung

Quad-Level Cell (QLC)-Laufwerke bieten in der Welt der Solid State Drives (SSDs) eine Reihe überzeugender Vorteile und beweisen ihren Wert. Der Vorteil von QLC-Laufwerken liegt in der höheren Speicherkapazität und den geringeren Kosten im Vergleich zu anderen NAND-Technologien. QLC-Laufwerke haben niedrigere Kosten pro Gigabyte, was sie zu einer guten Wahl für preisbewusste Benutzer macht. QLC-Laufwerke sind in den Formfaktoren SATA und NVMe erhältlich, wobei NVMe aufgrund der Effizienz des NVMe-Protokolls die schnelleren Datenübertragungsgeschwindigkeiten aufweist.

Die Cheetah RAID Raptor-Lösung nutzt das kürzlich angekündigte Solidigm D5-P5336, ein speziell entwickeltes QLC-Laufwerk, das sich ideal für datenintensive Workloads wie Datenpipelines, KI-gesteuerte Data Lakes, Big-Data-Analysen, Scale-out-NAS und Edge-Computing eignet und eine effiziente und schnelle Speicherung und den Abruf umfangreicher Datensätze ermöglicht. Für Benutzer, die enorme Speicherkapazität für leseorientierte Anwendungen und Allzweck-Computing benötigen, stellen QLC-Laufwerke eine attraktive und kosteneffiziente Option dar.

Solidigm D5-P5336-Serie (15.36 TB, E1.L 9.5 mm PCIe 4.0 x4, 3D5, QLC)

Für unsere Speicherleistungs-Workloads haben wir die Leistung mithilfe der RAID-Adapter der SmartRAID 3200-Serie von Microchip Adaptec mit den SSDs im JBOD-Modus gemessen. Anschließend haben wir 4, 8 und 12 Laufwerkskombinationen getestet, wobei jede Gruppe von 4 SSDs einen vollständigen NVMe-Pod und einen zusätzlichen RAID-Adapter darstellt. Zu diesem Zweck haben wir unsere Vdbench-Workloads für Durchsatz- und Bandbreitentests genutzt und dabei die sequenzielle Leistung von 64 KB und die zufällige Leistung von 4 KB gemessen.

VDBench-Workload-Analyse

Wenn es um das Benchmarking von Speichergeräten geht, sind Anwendungstests am besten und synthetische Tests stehen an zweiter Stelle. Obwohl sie keine perfekte Darstellung der tatsächlichen Arbeitslasten darstellen, helfen synthetische Tests dabei, Speichergeräte mit einem Wiederholbarkeitsfaktor zu vergleichen, der es einfach macht, direkte Vergleiche zwischen konkurrierenden Lösungen anzustellen. Diese Workloads bieten eine Reihe unterschiedlicher Testprofile, die von „Vier-Ecken“-Tests über allgemeine Tests der Datenbankübertragungsgröße bis hin zu Trace-Erfassungen aus verschiedenen VDI-Umgebungen reichen.

Alle diese Tests nutzen den gemeinsamen vdBench-Workload-Generator mit einer Skript-Engine, um Ergebnisse über einen großen Computing-Testcluster zu automatisieren und zu erfassen. Dadurch können wir dieselben Arbeitslasten auf einer Vielzahl von Speichergeräten wiederholen, einschließlich Flash-Arrays und einzelnen Speichergeräten. Unser Testprozess für diese Benchmarks füllt die gesamte Laufwerksoberfläche mit Daten und partitioniert dann einen Laufwerksabschnitt, der 25 Prozent der Laufwerkskapazität entspricht, um zu simulieren, wie das Laufwerk auf Anwendungsauslastungen reagieren könnte. Dies unterscheidet sich von vollständigen Entropietests, bei denen 100 Prozent des Antriebs genutzt und in einen stabilen Zustand versetzt werden. Infolgedessen spiegeln diese Zahlen höhere Dauerschreibgeschwindigkeiten wider.

Profile:

• 4K Random Read: 100 % Read, 128 Threads, 0-120 % Iorate
• 4K Random Write: 100 % Schreiben, 128 Threads, 0-120 % Iorate
• 64K sequentielles Lesen: 100 % Lesen, 32 Threads, 0-120 % Leserate
• 64K Sequentielles Schreiben: 100 % Schreiben, 16 Threads, 0-120 % Iorate

In unserem ersten Test zur 4K-Zufallsleseleistung unter Nutzung von 4, 8 und 12 QLC-SSDs im CheetahRAID Raptor haben wir eine Leistung von 2.5 Mio. IOPS von 4 SSDs, 3.5 Mio. IOPS von 8 und 3.54 Mio. IOPS von 12 SSDs gemessen.

Bei unserem 4K-Random-Write-Workload sehen wir einen viel deutlicheren Unterschied zwischen 4, 8 oder 12 SSDs im Raptor. Hier haben wir 75 IOPS von 4, 146 IOPS von 8 und 218 IOPS von 12 SSDs gemessen. Es ist wichtig zu beachten, dass die 4K-Zufallsschreibleistung eine Achillesferse dieser Art von QLC-SSD ist. Der Solidigm P5430 beispielsweise ist ein QLC-Modell, das stärker für kleinere Blockgrößen optimiert ist.

Als wir uns auf die Spitzenbandbreite im CheetahRAID Raptor konzentrierten, haben wir 10.8 GB/s bei 4 SSDs, 16.9 GB/s bei 8 SSDs und 31.2 GB/s bei 12 SSDs gemessen. Der Hauptunterschied bei der Skalierung besteht hier in der zusätzlichen RAID-Karte, die mit jeweils vier zusätzlichen SSDs hinzugefügt wird.

Bei unserem letzten Workload haben wir eine sequentielle Schreibleistung von 64 KB gemessen und 5.6 GB/s bei 4 SSDs, 11.3 GB/s bei 8 SSDs und 16.8 GB/s bei 12 SSDs gemessen.

KI-Leistung

Einer der wirklich spektakulären Vorteile des Raptor-Servers ist seine Fähigkeit, Daten nicht nur schnell und effizient zu protokollieren, sondern mit einer GPU mit geringem Stromverbrauch auch KI-Aufgaben in Echtzeit zu bewältigen. Wir haben den Server mit einer NVIDIA A2-Inferenz-GPU konfiguriert, um die Edge-KI-Chops von Raptor zu testen.

Dank der Kompatibilität des Raptor mit GPUs, wie der NVIDIA A2, die wir zu unserer hinzugefügt haben, positioniert er sich weiterhin als erstklassige Wahl für Edge Computing, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens.

Ausgestattet mit SSDs mit hohem Durchsatz und AMD EPYC-CPUs mit bis zu 64 Kernen kann der Raptor anspruchsvolle KI-Algorithmen verarbeiten und bietet Zugriff auf den Speicher mit geringer Latenz für eine schnelle Verarbeitung und Inferenz von Edge-Daten. Das Hot-Swap-fähige Design stellt sicher, dass Daten ohne Netzwerkeinschränkungen migriert werden können, wodurch die Lebenszyklusgeschwindigkeit von KI-Anwendungen von der Datenerfassung bis zur Echtzeit-Inferenz weiter erhöht wird.

In Szenarien, in denen Edge-Geräte wie autonome Fahrzeuge, Industriemaschinen oder sogar Drohnen große Datenmengen verarbeiten, wird sich die Fähigkeit des Raptors, KI-Aufgaben in Echtzeit zu bewältigen, als wertvoll erweisen. KI-Inferenz am Edge bringt die Entscheidungsfindung näher an die Datenquelle, was zu unmittelbareren Aktionen und Erkenntnissen führt. Beispielsweise kann in autonomen Fahrzeugen die sofortige Verarbeitung von Sensordaten zu Entscheidungen in Echtzeit führen, die die Sicherheit und Effizienz erhöhen. Das robuste Solid-State-Design des Raptor stellt sicher, dass er den Vibrationen und Temperaturschwankungen dieser rauen Umgebungen standhält und gleichzeitig die erforderliche Rechenleistung liefert.

Die Möglichkeit, die Rechenleistung für KI an der Edge bereitzustellen, reduziert auch die Notwendigkeit, große Mengen an Rohdaten an ein zentrales Rechenzentrum zu senden, wodurch die Bandbreitennutzung verringert und die Kosten gesenkt werden. Stattdessen können nur verarbeitete, relevante Informationen gespeichert und bei Bedarf zur weiteren Analyse oder Langzeitspeicherung mit dem Laufwerksschlitten zurückgebracht werden.

Die Unterstützung des Raptor für Speicher mit hoher Kapazität und hoher Übertragungsrate in Verbindung mit erweiterten GPU-Funktionen bedeutet, dass er auf bestimmte KI-Anwendungsfälle zugeschnitten werden kann. Ob Echtzeit-Videoanalyse, vorausschauende Wartung oder KI-gesteuerte Datenanalyse: Durch die Konfiguration des Cheetah RAID Raptor kann er an die besonderen Anforderungen verschiedener Edge-Umgebungen angepasst werden.

Abschließende Überlegungen

Dieses neueste Angebot von Cheetah RAID Storage verändert die Spielregeln für den Markt für robuste Hochleistungscomputer. Der Raptor vereint alles, um die strengen Leistungsanforderungen für Edge-Anwendungen zu erfüllen und unterstützt sequenzielle Vorgänge und Multithread-Zugriff für die Erfassung, Verarbeitung und Speicherung kritischer Daten. Zu den Anwendungsfällen des Raptor gehören Videoüberwachung, Streaming, Datenprotokollierung/-erfassung, autonome Fahrzeuge und robuste Speicher für Verteidigungs- und Industriezwecke.

Der geringe Platzbedarf der Cheetah RAID Storage-Produkte ist beeindruckend. Das Serverdesign ist ideal für raue Umgebungen, die eine robuste Bauweise erfordern, aber dennoch einen schnellen Austausch von Komponenten wie dem NVMe-Flash ermöglichen, wenn dieser voll ist. Sie sind so konzipiert, dass sie unter einen Sitz oder in den Kofferraum eines Fahrzeugs oder in ein Flugzeug oder Schiff passen. Sie halten extremen Temperaturen und den ständigen Stößen an Land, zu Wasser und in der Luft stand.

Durch die Verlagerung von Computern und Daten näher an den Benutzer kann Edge Computing einen deutlich verbesserten Durchsatz, bessere Leistung und Echtzeitverarbeitung ermöglichen. Die Möglichkeit, Daten näher an der Quelle zu analysieren, minimiert die Latenz, reduziert den Netzwerkverkehr, senkt die Kosten für die Datenverwaltung und verbessert gleichzeitig den Datenschutz und die Sicherheit. Mit den Hot-Swap-Laufwerkskanistern können Benutzer verschlüsselte Daten im Handumdrehen verschieben, um sie in Echtzeit zu analysieren.

Um die Anforderungen an einen Speicherserver mit hoher Kapazität und hoher Übertragungsrate und Hot-Swap-Funktionen zu erfüllen, nutzte Cheetah RAID Storage die RAID-Adapter der Adaptec SmartRAID 3200-Serie von Microchip. Bei der SmartRAID 3200-Serie handelt es sich um sichere, funktionsreiche, Tri-Mode-fähige und leistungsstarke Adapter mit einem Durchsatz von fast 30 GB. Diese Art von Leistung und Durchsatz ist für die Anwendungsfälle, für die der Raptor entwickelt wurde, von entscheidender Bedeutung.

Mithilfe der neuen Solidigm D5-P5336 QLC-SSDs kann der Raptor nahezu ein Petabyte an Daten erfassen, protokollieren und speichern, was zu weniger Datenmigrationen führt. Diese neuen QLC-SSDs erfüllen die Anforderungen an die Lese-/Schreibgeschwindigkeit für den AV- und Militärmarkt und bieten gleichzeitig ein kostengünstigeres Preis-Leistungs-Verhältnis.

Letztendlich ist Cheetah RAID Storage Raptor ein Hochleistungsserver mit geringem Platzbedarf, der selbst den härtesten Bedingungen standhält.

Cheetah RAID-Speicher

Adaptec SmartRAID-Adapter

Solidigm D5-P5336

Dieser Bericht wird von Solidigm gesponsert. Alle in diesem Bericht geäußerten Ansichten und Meinungen basieren auf unserer unvoreingenommenen Sicht auf das/die betrachtete(n) Produkt(e).

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