Hammerspace bietet eine innovative Lösung für die nahtlose Verwaltung von Daten über verschiedene Speichersysteme hinweg. Mit einem einheitlichen Ansatz optimiert es die Speicherkosten, verbessert die Produktivität und ermöglicht skalierbare HPC-Leistung. Speziell für KI-Anwendungen bietet es automatisierte Datenbereinigungsfunktionen. Hammerspace ist die Zukunft der Datenspeicherung.
Globales Dateisystem (GFS): Ein Single-Namespace ermöglicht einen einfachen Zugriff auf alle Daten, unabhängig von Standort und Speichersystem. Datenspeichersilos werden eliminiert, ohne zusätzliche Kopien zu erfordern, während die Daten weiterhin auf den ursprünglichen Speichersystemen gespeichert werden.
Enterprise NAS: Konsistente Verwaltung und Kontrolle aller Daten, unabhängig vom Speichersystem. Funktionen wie Zugriffskontrolle, Snapshots, Klone und benutzerdefinierte Metadaten können auf alle Daten angewendet werden, unabhängig vom Speichersystem.
Orchestrierung: Automatisierte und richtliniengesteuerte Verwaltung von Daten auf verschiedenen Speichersystemen, ohne den Benutzerzugriff zu unterbrechen. Leistung und Speicherkosten können separat optimiert werden, basierend auf den tatsächlichen Workload-Anforderungen und vordefinierten Speicherkosten.
HPC-Leistung/KI-Ready Rechenzentren: Mit Standard-Hardware und ohne zusätzliche Lizenz- oder Softwarekosten kann Hammerspace HPC-IOPS und parallele Durchsatzleistungsniveaus bereitstellen. Rechenzentren sind bereit für die HPC-Leistung und können datendurchsatzintensive und rechenintensive Anwendungen problemlos bewältigen.
Kosteneinsparungen: Die Hammerspace-Software-Lösung optimiert die Speicherkosten durch ihre Orchestrierungssäule. Administratoren erhalten Einblicke in die tatsächlichen Speicherkosten und können Ressourcen effizient zuweisen, Daten auf kosteneffektivere Speichersysteme verschieben und unnötige Ausgaben eliminieren.
Für Kunden mit KI-Anwendungen und GPU-Clustern: Das Globale Filesystem von Hammerspace bietet automatisierte Datenbereinigung für KI-Anwendungen, was Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen durch automatisierte Datenklassifizierung und -kennzeichnung ermöglicht. Speziell im KI-Bereich verbessern automatisierte Daten-Tagging-Funktionen die Qualität und Geschwindigkeit der Ausgabe von ML- und GenAI-LLM-Anwendungen erheblich.
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