Wekaio无限数据平台有助于存储,保护和管理混合云中的数据

Wekaio. 宣布无限的数据平台 - 一种简单,快速,可扩展的运行现代企业工作负载的平台。 Weka是现代企业工作负载的最快数据平台之一,如人工智能/机器学习(AI / ML),生命科学研究以及高性能数据分析(HPDA)。

企业正在经历非结构化数据的爆炸性增长。根据IDC投影,全球数据的80%将由2025年非结构化,每年以55%至65%的速度增长。利用他们的数据力量的企业可以推动创新,探索新的市场机会,并使产品更快地带来产品。

具有大规模规模的新型数据密集型工作量来得出现新的挑战。 Weka的无限数据平台是没有平等的存储,有助于加速结果,提高混合云中的生产率。

通过Weka Innovation Network(Win)作为许多用例提供的广泛解决方案,该平台建在Weka文件系统(Wekafs)上,是一种软件定义的架构,通过利用最新来提供行业最佳性能和效率之一存储技术中的技术,如NVME,NVME-of,NVIDIA Mellanox Infiniband,100GB以太网和计算技术等进步,如GPU加速等。

Weka数据平台增加了更多的企业功能来帮助存储,保护和管理混合云中的数据。

企业就绪功能

  • 巩固所有工作量:对于NFS,SMB,POSIX,Object / S3,NVIDIA GPudirect Storage(GDS)的多协议支持,以及CSI客户可以整合其数据孤岛以获得最大的数据。
  • 内置数据保护 :Snap2Object功能现在支持在云中存储快照或云中,或者对于更多的保护,从而消除了需要额外的备份或灾难恢复(DR)软件成本。
  • 设计弹性 :Weka以规模提供弹性,使用存储节点的数据和元数据分布,客户可以从增加的数据保护中受益,而不会影响可扩展性,容量或性能。
  • 企业级安全:Weka使用XTS-AES 512位键在休息和飞行中提供业界最全面的端到端加密。

简单和选择

  • 任何硬件 :Weka可以部署在Industry标准的AMD或基于英特尔X86的服务器上,支持PCIe V4加倍传输速度,并且它使客户能够利用无需叉车升级或供应商锁定的技术改进。
  • 部署任何地方 :客户有多个部署选项与Weka以满足其特定要求──在专用存储节点上,在GPU节点或云中。
  • 云的可扩展性 :公司可以在混合云中无缝协调他们的数据,无论是用于DR的云还是突破其他容量或计算。 Weka数据平台与Kubernetes,Rancher Labs和Ansible制作容器编排和跨越混合云的部署更容易。
  • 自动数据优化:智能数据分层通过使用NVME固态驱动器(SSD)和硬盘驱动器(HDD)的最佳组合来提供最佳经济学,用于热和冷数据层。
  • 越来越快 :经过认证和验证的参考架构(RAS)与行业领导者,包括NVIDIA,HPE和Supermicro,为互操作性和兼容性提供置信度,进一步加速时间才能得到促进效果。

规模没有妥协

  • 你的云。 你的方式 :Weka的云原生架构使客户能够基于工作负载要求动态扩展或缩小云中的资源。为了更具可扩展性,您现在可以跨可用区域(AZ)缩放而不会进行任何性能下降。
  • 所有工作负载的性能:客户不再需要购买不同的架构来支持不同的工作负载要求,管理单个平台上的所有数据,使存储孤星是过去的问题。 Weka的无限数据平台在任何规模的情况下为混合工作负载[小文件和大文件]提供行业领先的性能,同时统一和优化闪存和磁盘的工作负载。此外,由于系统在在线操作期间扩展容量或性能,因此不需要上前尺寸。
  • 内置云分层 :Weka的基于策略的自动化分层功能透明地将数据移动到公共云,同时通过弹性统一命名空间呈现数据来简化管理。

Wekaio战略投资者包括Hewlett Packard Enterprise(HPE),NVIDIA,希捷和西方数码资本,西部数字公司的战略投资基金(WDC)。

Weka的无限数据平台现已上市,并通过Weka Innovation Network(Win)的上市和服务器合作伙伴出售和分发,如日立Vantara,HPE,AWS市场,Supermicro,戴尔,企鹅计算和联想。

Liran Zvibel,联合创始人兼首席执行官Wekaio:“遗留方法需要不同的平台来满足简单,速度和规模的需求。

“随着Weka无限的数据平台,客户获得竞争优势,创造新的收入机会,让产品更快,解决以前无法解决的问题,实现突破,表现更好的创新商机。“

Marc Hamilton,Solutions Architecture副总裁,NVIDIA:“现代AI和ML工作负载需要超级计算级基础架构,以满足复杂和越来越多的AI模型和数据集的需求,这通常会为MOLOPS从业者寻求简化的障碍物造成障碍加速数据管道。

“基于NVIDIA DGX系统和NVIDIA Mellanox网络的Weka参考架构缩短了有意义的见解的路径,允许从业者侧重于数据科学结果。

“此外,像NVIDIA GPUDIRECT存储等存储加速功能直接转换为更快的AI和ML业务结果。“

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