Velocidad impulsada por IA con un presupuesto de almacenamiento de objetos
Rendimiento de clase NVMe al coste del almacenamiento de objetos. Qumulo NeuralCache utiliza caché predictiva de aprendizaje automático para ofrecer un acceso a los datos rápido y de baja latencia, al tiempo que reduce los costes de API en la nube hasta en un 99 %.
Qumulo NeuralCache elimina las limitaciones de ancho de banda y distancia, acelerando los plazos, simplificando la colaboración global y reduciendo los costes de la nube.
Caché preventivo
Anticipa y almacena en caché los datos antes de que se necesiten para eliminar la latencia.
Precisión de la inferencia
Proporciona predicciones muy precisas mediante el aprendizaje de patrones de acceso a datos del mundo real.
Menor TCO
Elimine la replicación para la mayoría de los flujos de trabajo y reduzca las tarifas API en la nube en un 95% o más.
Acceso remoto, rendimiento local
Lea, modifique y utilice datos remotos con una latencia de clase NVMe.
Reducción de los costes de las GPU de IA
Mantiene las GPUs totalmente utilizadas minimizando los tiempos de espera de los datos.
Más datos, menos centro de datos
Reduce la huella de hardware y el consumo de energía mediante un acceso más inteligente a los datos.
Experimente el futuro del rendimiento inteligente de los datos.
Convierta el almacenamiento de objetos en una base de alto rendimiento para sus cargas de trabajo más críticas con Qumulo NeuralCache.
Diferenciadores clave y resultados para los clientes
Los sistemas de almacenamiento en caché heredados se basan en heurísticas de "uso más reciente" (MRU) o "uso menos reciente" (LRU) que no logran seguir el ritmo de las cargas de trabajo complejas y no lineales de IA, análisis y medios. NeuralCache se ha entrenado a partir de la telemetría de más de 32 billones de transacciones de archivos del mundo real. Utiliza un "gemelo digital" para anticipar sus patrones de acceso y precarga los bloques de datos exactos que necesita en la DRAM local o NVMe antes de que sus aplicaciones los soliciten. Esta inteligencia proactiva logra sistemáticamente tasas de aciertos de caché superiores al 96%.
Obtenga el código de trucos definitivo para el almacenamiento en la nube. NeuralCache ofrece un rendimiento NVMe local por debajo del milisegundo para sus cargas de trabajo activas más exigentes, mientras que sus datos persistentes residen de forma segura en un almacenamiento de objetos de alta durabilidad y bajo coste. Ya no tiene que pagar por una costosa capacidad all-flash solo para obtener un rendimiento de primer nivel.
Las facturas de almacenamiento en la nube suelen estar infladas por tarifas de transacción GET y PUT ocultas. Al servir la gran mayoría de las lecturas localmente y agregar, compactar y comprimir inteligentemente las escrituras antes de enviarlas al almacén de objetos, NeuralCache puede reducir los costosos costes de la API en la nube hasta en un 99%. Esto convierte los volátiles cargos por transacciones de API en un predecible error de redondeo.
Deje de malgastar recursos informáticos gestionando el rendimiento de su almacenamiento. NeuralCache funciona de forma completamente automática y se adapta dinámicamente. Si una aplicación cambia su dirección de lectura, altera la concurrencia o cambia de archivo, la inteligencia se ajusta inmediatamente, sin necesidad de dimensionamiento manual de la caché, fijación de datos o ajuste específico del flujo de trabajo.
Al predecir y obtener sólo los rangos de datos específicos que sus aplicaciones necesitan, en lugar de mover archivos masivos enteros, NeuralCache reduce el tráfico WAN y las tarifas de salida en más de un 30% para los equipos distribuidos por todo el mundo.
Una plataforma. Un socio. Expertos a la espera.
Sin colas. acceso 24 horas al día, 7 días a la semana, a ingenieros que conocen el acceso a datos basado en IA, el almacenamiento en caché y la infraestructura de datos a gran escala. Personas reales. Respuestas reales. Creado para el rendimiento a escala.
Recursos adicionales
Blog
Economía más inteligente de la nube con CNQ en Azure Blob Smart Tier
Las empresas modernas están sometidas a una presión constante para escalar los datos no estructurados y, al mismo tiempo, mantener previsibles los costes de la nube.
Blog
Cuando Flash se convierte en el cuello de botella: Por qué la escasez de NVMe está reescribiendo la estrategia de almacenamiento empresarial
En los últimos dieciocho meses, los compradores de infraestructuras empresariales se han visto obligados a enfrentarse a una realidad que habían ocultado cómodamente durante más de una década.
Blog
Los datos lo son todo
Los datos lo son todo. Llevo décadas diciendo que "la red es la plataforma", que la informática da nueva forma a las industrias, que el almacenamiento proporciona la base digital. Pero la verdad, la auténtica verdad, es que todos estos dominios sólo importan por los datos que fluyen a través de ellos.
Empiece a utilizar Qumulo en la nube
Implemente desde Azure Portal, AWS Marketplace o GCP Marketplace y comience a ejecutar sus cargas de trabajo en cuestión de minutos
Preguntas frecuentes
No, NeuralCache está integrado en la plataforma Qumulo y no es una función con un precio aparte.
Sí, algunos flujos de trabajo verán más aceleración que otros, pero NeuralCache mejorará el rendimiento de todos los flujos de trabajo.
En un flujo de trabajo tradicional basado en archivos, tendrías que esperar a que todo un archivo o proyecto se descargara del almacenamiento remoto para poder empezar a trabajar. Imagínese reproducir un vídeo de varios GB y esperar a que se descargue entero antes de darle al play. Con Qumulo NeuralCache, movemos de forma inteligente pequeños fragmentos del sistema de archivos a tu nube local o clúster local a medida que lo utilizas. NeuralCache predice eficazmente qué bloques se necesitarán a continuación y trae esos datos antes de que los pidas. Si cambia lo que está haciendo, por ejemplo, la limpieza de un archivo de vídeo, NeuralCache se adaptará rápidamente a sus nuevos patrones y obtendrá los datos relevantes para su trabajo actual.
NeuralCache reduce las tasas sirviendo la gran mayoría de las peticiones de lectura directamente desde la caché local, evitando así las costosas peticiones GET al almacenamiento de objetos. En cuanto a la escritura, el sistema agrega, compacta y comprime las nuevas modificaciones de datos en objetos más grandes y eficientes antes de enviarlos al almacén de objetos. Este proceso puede colapsar cientos de operaciones de escritura individuales en una única solicitud PUT, reduciendo los costes totales de la API hasta en un 99%.
En el caso de la IA, NeuralCache permite canalizaciones de copia cero en las que los modelos pueden ingerir datos directamente desde el espacio de nombres con una latencia inferior a un milisegundo, lo que se traduce en tiempos de inicio de trabajo más rápidos y un rendimiento de entrenamiento muy constante. Para la producción de efectos visuales y multimedia, el sistema precarga de forma proactiva los activos críticos (como secuencias sin procesar, texturas y archivos de proyecto), lo que ofrece una reproducción multimedia fluida, elimina los retrasos en el barrido de la línea de tiempo y evita los picos de latencia durante la edición y el renderizado.
En lugar de esperar a que una aplicación solicite datos, NeuralCache utiliza modelos predictivos de aprendizaje automático entrenados en billones de transacciones de archivos del mundo real. Emplea un "gemelo digital" continuamente actualizado para analizar el comportamiento de las aplicaciones en tiempo real, la disposición de los archivos y los patrones de acceso. Al combinar estas señales con una puntuación térmica a corto y largo plazo, el sistema anticipa con precisión qué datos se necesitarán a continuación y los precarga de forma proactiva en cachés locales de alto rendimiento (como NVMe y DRAM) antes de que se realice la solicitud.