人工智能 (ai) 和机器学习 (ml) 数据管理需求激增，行业领导者 ddn 和 tintri 为了使开发人员、工程师和架构师能够大规模管理和利用数据，推出了尖端的存储解决方案。ddn 专注于 ai 存储，推出 exascaler 文件系统可以提供卓越的性能和资源利用率 infinia 数据平台是专门为企业级设计的 ai 设计与混合工作负荷。tintri 的 vmstore 平台通过多虚拟机管理程序、对象级管理和容器集成，满足企业虚拟化和容器化的需求。这些创新可以解决加速等关键挑战 ai 开发和简化跨环境数据管理，优化资源利用率，解决数据隐私和治理问题，为数据驱动的组织提供无与伦比的机会。

对高性能存储解决方案的需求不断增加，特别是在人工智能方面 (AI) 和机器学习 (ML) DDN和Tintri这一领域的行业领导者正在加紧应对挑战。在第 56 届IT 在新闻发布会上，这些公司展示了他们的最新创新，旨在为开发人员、工程师和架构师提供前所未有的规模管理和使用数据的前沿工具。让我们深入了解这些进展将如何改变数据管理 AI基础设施的格局。

DDN：大规模变革 AI 存储

DDN 是高性能存储解决方案领域的长期领导者 AI 存储领域取得了重大进展。他们采用双重方法，既注重大规模经营，又注重企业级 AI 需求。

EXAScaler：世界上最大的 AI 支持基础设施

DDN 的 EXAScaler 大规模的文件系统 人工智能存储解决方案的前沿。其优点如下：

1. 性能无与伦比：?EXAScaler 旨在处理 AI 强烈的工作负荷 I/O 提供大规模高带宽和需求 IOPS。
2. 针对 AI 优化框架：?DDN 对 EXAScaler 微调使其与流行相匹配 AI 框架无缝合作，加快数据加载、模型培训和检查点过程。
3. 资源利用率高：通过最大限度地提高存储性能，EXAScaler 它可以帮助组织 GPU 从投资中获得更多的回报是可能的 NVIDIA GPU 中释放高达 25% 的生产力。
4. 能源和空间效率：与传统的存储系统相比，DDN 降低了解决方案的功耗 10 倍，数据中心空间减少 20 倍，从而显著节约成本。

Infinia：下一代企业 AI 数据平台

希望以较小的规模实施 AI 的组织，DDN 推出了 Infinia：

1. 软件定义和云就绪：?Infinia 是一个专为 AI 高性能、软件定义的数据平台和云环境设计。
2. 多功能数据处理：它支持结构化和非结构化数据，使其成为各种数据 AI 分析工作负荷的理想选择。
3. 原多租户：原多租户：?Infinia 允许组织在同一基础设施上安全管理多个工作负荷和团队，提供内置的多租户功能。
4. Kubernetes 集成:依赖正确 Kubernetes 和 OpenStack 本地支持，Infinia 简化容器化 AI 部署应用程序。
5. 从边缘到核心的可扩展性：?Infinia 它可以从小边缘设备扩展到大规模的超级计算环境 AI 管道提供统一的数据管理解决方案。

Tintri：弥合传统基础设施与下一代基础设施的差距

DDN 专注于 AI 并且存储的尖端技术 Tintri 致力于满足企业虚拟化和容器化不断发展的需要。它们 VMstore 该平台正在适应企业 IT 不断变化的格局：

1. 支持多虚拟机管理程序：?Tintri VMstore 包括多个虚拟机管理程序，现在支持多个虚拟机管理程序 VMware、Citrix Xen 和 Microsoft Hyper-V，为过渡组织提供灵活性。
2. 对象级管理：不同于传统的存储解决方案，VMstore 细粒度控制和可视性提供在虚拟机和容器级别。
3. 人工智能驱动性能管理：内置人工智能功能可自动优化存储性能，减少手动调整的需要。
4. Kubernetes 集成：?Tintri 开发了容器存储接口 (CSI) 实现和实现驱动程序 Kubernetes 无缝集成环境。
5. SQL 数据库优化：??VMstore 提供管理 SQL 在单个数据库级别中，数据库的独特功能提供性能和可观察性。

解决开发人员和工程师面临的实际挑战

DDN 和 Tintri 这些创新解决了当今数据驱动环境中开发人员、工程师和架构师面临的几个关键挑战：

1. 加速人工智能开发周期

DDN 的 EXAScaler 和 Infinia 平台提供的高性能存储显著减少 AI 工作流中的数据加载和检查点时间。这种加速使得数据科学家和数据科学家 ML 工程师可以更快地迭代模型，从而将开发周期从几个月缩短到几周。

2. 简化跨环境数据管理

Infinia 它可以从边缘设备扩展到超级计算机，因此组织可以在整个基础设施中保持一致的数据管理策略。这种简化降低了数据管道的复杂性，使开发人员更容易访问和处理数据，无论数据位于哪里。

3. 简化向容器化工作负荷的过渡

Tintri 的 VMstore 及其新的 Kubernetes 支持可帮助 IT 该团队弥合了传统虚拟化与现代容器环境之间的差距。这种集成使开发人员能够在不完全改造现有基础设施的情况下使用容器技术。

4. 优化资源利用率

DDN 和 Tintri 所有的解决方案都致力于最大限度地提高资源的计算和存储效率。适用于 AI 大量投资于工作负荷 GPU 对于组织而言，这种优化可以保证充分利用昂贵的硬件，从而降低基础设施的整体成本。

5.增强可观察性和性能调优

Tintri 的 VMstore 在虚拟机、容器和数据库级别提供的精细可视性使 IT 团队可以前所未有地了解应用程序的性能。这种详细的可观察性可以更准确地消除和优化故障，从而减少停机时间，提高整个系统的可靠性。

6. 促进多租户环境

DDN 的 Infinia 该平台具有原始的多租户功能，使组织能够在同一基础设施上安全地支持多个团队或项目。这个功能希望集中精力 AI 与数据分析计划同时保持不同团队逻辑分离的企业尤为有价值。

7. 解决数据隐私和治理问题

随着 AI 模型变得越来越复杂，数据法规变得越来越严格，保持对数据沿袭和模型治理的控制能力至关重要。DDN 的 Infinia 考虑到这些问题，平台提供的功能可以帮助组织在整个设计中 AI 保持生命周期的合规性，跟踪数据的使用情况。

8.降低能耗和数据中心成本

DDN 存储解决方案的能源效率直接解决了大规模存储解决方案的能源效率 AI 对环境影响日益增长的操作担忧。这些系统可以帮助组织实现可持续发展目标，同时通过显著降低功耗和空间要求来控制运营成本。

展望未来：人工智能和企业存储的未来

随着人工智能不断渗透到商业和技术的各个方面，对复杂和高性能存储解决方案的需求只会增加。DDN 和 Tintri 将自己定位在革命的前沿，提供的平台不仅可以满足当前的需求，还可以扩展和适应未来的需求。

跟上这些进步对开发人员、工程师和架构师来说非常重要。有效利用高性能存储的能力 AI 项目成功和 IT 整体运行效率的重要因素。

随着我们的不断进步，我们可以期待看到存储平台和 AI 框架之间的进一步整合，更先进的存储管理自动化，并继续努力减少数据密集型操作对环境的影响。技术专业人员可以利用这些技术来促进其组织的创新和效率，最终通过数据驱动的洞察力和效率 AI 驱动应用程序提供更多的价值。

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