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Storage der nächsten Generation für HPDA

High-Performance Computing (HPC) wird bereits häufig in Bereichen wie der Öl- und Gasexploration, Wettervorhersagen und CAE-Simulationen (Computer Aided Engineering) eingesetzt. Heute wird HPC für Big Data-Verarbeitung eingesetzt und entwickelt sich hin zur „High-Performance Data Analytics“ (Hochleistungs-Datenanalyse). Heterogene Rechenleistung und Daten wachsen zurzeit stark an und ein protokollübergreifender Datenzugriff wird immer wichtiger. Huawei will diese Herausforderungen meistern - durch die nächste Storage-Generation für HPDA (High-Performance Data Analytics), um Unternehmen wie Ihres dabei zu unterstützen, das Potenzial der Daten voll auszuschöpfen, mit an der Arbeitslast orientierten Fähigkeiten, einem hochdichten Design und protokollübergreifender Zusammenarbeit.


HPC Storage-Lösung Anwendungsszenarien

  • Öl & Gas
    • Einmal aufbauen, jederzeit erweitern: Optimieren Sie Ihre Investitionen mit einer vollkommen symmetrischen Architektur, einer kleinen Investition zu Beginn und einer linearen Erweiterungen auf Tausende von Knoten in Reaktion auf das Datenwachstum.
    • Ein Speichergerät mit automatischer mehrstufiger Speicherung je nach Häufigkeit des Zugriffs: Automatische Einstufung („Tiering“) für aktuelle, weniger aktuelle und ältere Daten ohne Service-Beeinträchtigung und reduzierte Gesamtbetriebskosten während des gesamten Lebenszyklus.
    • Einfach erweiterbar und einfach in der Wartung: Die gleiche Architektur unterstützt seismische Datenverarbeitung, Interpretation und Reservoir-Simulation, so dass eine Datenmigration nicht erforderlich ist. Die Nutzungseffizienz der Daten wird erhöht, und die Anzahl der Datenkopien verringert.
    Genomsequenzierung
    • Automatische Einstufung aktueller und älterer Daten: Die freie Mobilität von aktuellen und älteren Daten („hot and cold data“) ohne Service-Beeinträchtigung verringert die Gesamtbetriebskosten erheblich.
    • Migrationsfrei und mit nur einer Datenkopie während des gesamten Prozesses: Während der verschiedenen Prozesse (Sequenzierung, Anpassung, Analyse und Anzeige) wird ein und dieselbe Datenkopie verwendet.
    • All-Flash-Storage und private Clients verbessern die Analyse-Performance: NVMe All-Flash-Storage mit einer Bandbreite von 160 GBb/s pro Chassis und Single-Thread-Bandbreite von über 3 GB/s für DPC (Distributed Parallel Client).
    Wettervorhersagen
    • Mehrere Phasen in einem Storage-System: Datensammlung, Vorverarbeitung, Modusberechnung, Nachverarbeitung und Datenanzeige - all dies geschieht in einem einzigen Datenspeichersystem, so dass eine Datenmigration nicht erforderlich ist.
    • Data Tiering und Archivierung ohne Service-Beeinträchtigung: Automatische Einstufung („Tiering“) für aktuelle, weniger aktuelle und ältere Daten ohne Service-Beeinträchtigung und reduzierte Gesamtbetriebskosten während des gesamten Lebenszyklus.
    • Parallele Analyse von Massendaten: MPI-IO (Message Passing Interface-Input/Output ) wird unterstützt - so können mehrere Rechenknoten auf die gleiche Datei zugreifen, was die Analyse-Effizienz enorm erhöht.
    Supercomputing
    • Komplexe Arbeitsbelastungs-Modelle (Workload-Modelle) sind möglich: Ein Storage-Modell unterstützt eine hohe Bandbreite und IOPS, während DPCs MPI-IO unterstützen, und somit eine hohe Single-Thread- und Single-Client-Performance unterstützen.
    • Flexibler Datenzugriff über mehrere Anwendungen: Die Zusammenarbeit (Interworking) zwischen Datei, HDFS und Objektprotokollen macht den HPDA-Datenzugriff effizienter, eine Datenmigration ist nicht erforderlich.
    • Daten und Arbeitsbelastung-Isolierung zwischen Mandanten (Tenants): Multi-Tenant und QoS-Fähigkeiten (Quality of Service) isolieren Service-Ressourcen und Performance.
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    Produkteinblicke

    OceanStor Pacific - Storage der nächsten Generation für HPDA (High-Performance Data Analytics)

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