[06/11/2023] IBM ha presentado el nuevo IBM Storage Scale System 6000, una plataforma global de datos a escala cloud, señalando que ha sido diseñada para satisfacer las demandas actuales de cargas de trabajo intensivas en datos e IA, y la última oferta del portfolio IBM Storage for Data and AI.
"En mi opinión, el potencial actual de la nueva era de la IA solo puede aprovecharse plenamente si las organizaciones cuentan con una estrategia para unificar datos de múltiples fuentes casi en tiempo real, sin crear numerosas copias de datos y pasar por constantes iteraciones de ingesta de datos", afirmó Denis Kennelly, director general de IBM Storage, en el comunicado de prensa. "IBM Storage Scale System 6000 ofrece a los clientes la posibilidad de hacer precisamente eso: reúne datos de core, edge y cloud en una única plataforma con un rendimiento optimizado para cargas de trabajo GPU".
De acuerdo al ejecutivo, IBM Storage Scale System 6000 está optimizado para almacenar datos semiestructurados y no estructurados, incluyendo vídeo, imágenes, texto, datos de instrumentación, etc., que se generan a diario y aceleran la huella digital de una organización a través de entornos híbridos, indicando que, .con IBM Storage Scale System los clientes pueden:
Esperar mayores eficiencias de datos y economías de escala con la incorporación de IBM FlashCore Modules (FCM), que se incorporarán en 1H 2024:
- Los nuevos FCM NVMe de máxima capacidad proporcionarán eficiencia de capacidad con un costo un 70% inferior y un 53% menos de energía por TB frente a las anteriores unidades flash de máxima capacidad de IBM para IBM Storage Scale System. Esto puede ayudar a los clientes a obtener todo el rendimiento de NVMe con las ventajas de coste de Quad-level Cell (QLC).
- Potente compresión y cifrado de datos acelerados por hardware en línea para ayudar a mantener seguros los datos de los clientes incluso en entornos multiusuario y multiinquilino.
- Storage Scale System 6000 con FCM soportará 2,5 veces más cantidad de datos en el mismo espacio que el sistema de la generación anterior.
Acelerar la adopción y operatividad de las cargas de trabajo de IA con IBM watsonx:
- Diseñado con un nuevo nivel turbo NVMeoF, un nuevo aislamiento de datos multi-tenant paralelo y unidades de almacenamiento computacional patentadas por IBM, está diseñado para proporcionar más seguridad de rendimiento y eficiencia para las cargas de trabajo de IA.
- El software Storage Scale, la plataforma de datos global para datos no estructurados que impulsa Scale System 6000, conecta los datos con un ecosistema abierto de opciones de almacenamiento multiproveedor que incluye AWS, Azure, IBM Cloud y otras nubes públicas, además de IBM Storage Tape.
Obtener un acceso más rápido a los datos con más de 2,5 veces el rendimiento en GB/s y el doble de IOPs:
- Alto rendimiento de procesamiento y velocidad de acceso con múltiples cargas de trabajo concurrentes de IA y datos intensivos que pueden ejecutarse para satisfacer una amplia gama de casos de uso.
Aceleración de la IA con IBM Storage Scale System y la tecnología NVIDIA
Kennelly anotó que Storage Scale System 6000 tiene la capacidad de crear una cadena de suministro de información desde una solución de IA de NVIDIA a otras cargas de trabajo de IA, independientemente de dónde se encuentren. "El nuevo nivel turbo NVMeoF de IBM se ha diseñado para archivos pequeños, como los recogidos de dispositivos remotos, o para proporcionar acceso a operaciones más pequeñas, como los análisis de lagos de datos, de forma que puedan integrarse en una solución NVIDIA”.
El ejecutivo agregó que Storage Scale System 6000 es compatible con NVIDIA Magnum IOTM GPUDirect Storage (GDS) con una ruta directa entre la memoria de la GPU y el almacenamiento. "También se ha diseñado para aumentar el rendimiento con I/O de movimiento de datos cuando GDS está activado. Utilizando NVIDIA ConnectX-7 NICs, el Scale System 6000 soporta hasta 16 puertos de 100Gb RDMA sobre Ethernet Convergente (RoCE), 200Gb/s y/o 400Gb/s InfiniBand, o una combinación de ambos para aumentar el rendimiento entre nodos o directamente a las GPUs NVIDIA”.