Chuyển đến nội dung chính

NVMe-over-FC

NVMe over FC rất có thể sẽ cải thiện hiệu suất của môi trường FC SAN và kết quả là các ứng dụng sẽ nhận được cải tiến hiệu suất và SAN sẽ trở nên hiệu quả hơn, kéo dài tuổi thọ của cơ sở hạ tầng hiện có và có thể cải thiện TCO.

NVMe-over-FC

Câu hỏi lớn là cải thiện hiệu suất có đủ để phục vụ khối lượng công việc bằng cách sử dụng ổ SSD NVMe nội bộ hay không? Các khối lượng công việc thế hệ mới đòi hỏi độ trễ cực thấp, chẳng hạn như phân tích tốc độ cao, AI, deep learning, đã tìm ra cứu cánh trên DAS với ổ SSD NVMe. Liệu rằng FC-NVMe có thể mang những khối lượng công việc cần độ trễ cực thấp đến một FC SAN không?

FC-NVMe SAN dự kiến ​​sẽ chỉ thêm độ trễ 10micro giây, nhưng đó không phải là tất cả. Khi các loại ổ cứng flash thay thế ổ đĩa cơ học, nút cổ chai về hiệu suất sẽ di chuyển từ phương tiện lưu trữ sang các thành phần mạng. NVMe over FC có nhiệm vụ phải khắc phục điều đó nhưng nút cổ chai mới sẽ nằm ở đâu? Điều đó còn phụ thuộc vào việc nó có thể di chuyển đến lớp ứng dụng hay không, sau đó FC-NVMe SANs sẽ có khả năng hợp nhất các tải công việc có độ trễ cực thấp này.

Tuy nhiên, nếu nó chuyển sang bộ điều khiển lưu trữ, thì các công ty vẫn có thể cần hỗ trợ cả hai kiến ​​trúc với khối lượng công việc có độ trễ cực thấp còn lại trên DAS. Trong trường hợp này, việc cải thiện hiệu quả NVMe trong kiến ​​trúc hệ thống lưu trữ có thể trở thành một điểm khác biệt quan trọng hơn đối với các nhà cung cấp lưu trữ. Mức độ mà FC-NVMe giảm độ trễ trong FC SAN chắc chắn sẽ là chủ đề để quan sát trong thời gian sắp tới đây.

Nhận xét

Đăng nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Ứng dụng AI tại biên và 3 điểm cần lưu ý khi triển khai

 Khi trí tuệ nhân tạo (AI) trưởng thành, việc ứng dụng nó sẽ tiếp tục tăng lên. Theo nghiên cứu gần đây, 35% tổ chức đang sử dụng AI, với 42% đã bắt đầu khám phá tiềm năng của nó. Mặc dù AI đã được nghiên cứu khá nhiều và triển khai mạnh mẽ trên các nền tảng đám mây, nhưng đối với các hệ thống biên thì AI vẫn là một công nghệ còn khá non trẻ và đang có một số thách thức riêng khi ứng dụng AI tại biên. AI đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng, từ điều hướng trong ô tô đến theo dõi các bước chân đến trò chuyện với trợ lý kỹ thuật số. Mặc dù người dùng thường xuyên truy cập các dịch vụ này trên thiết bị di động, nhưng kết quả tính toán nằm trong việc sử dụng AI trên đám mây. Cụ thể hơn, một người yêu cầu thông tin và yêu cầu đó được xử lý bởi một mô hình học tập trung tâm trên đám mây, sau đó mô hình này sẽ gửi kết quả trở lại thiết bị cục bộ của người đó. AI ở biên ít được hiểu và ít được triển khai hơn so với AI trên đám mây. Ngay từ khi mới thành lập, các thuật toán và đổi ...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

VDI - Giải pháp cho Work From Home

 Đại dịch Covid-19 diễn ra một cách đầy bất ngờ, ngoài dự đoán của nhiều công ty, tổ chức, tạo ra thách thức giải quyết vấn đề duy trì hoạt động làm việc khi chính phủ các nước thực hiện các lệnh phong tỏa, giới hạn và giãn cách xã hội. Tuy nhiên, sự phát triển của các công nghệ điện toán đám mây cùng với sự gia tăng các thiết bị đầu cuối thông minh đã tạo ra hàng loạt các giải pháp, dịch vụ hỗ trợ quá trình làm việc từ xa, làm việc tại nhà một cách dễ dàng và thuận tiện. Và VDI là một trong số những giải pháp đã giúp các doanh nghiệp duy trì hoạt động làm việc, cộng tác và kinh doanh ngay cả trong đại dịch khó khăn. VDI là gì? VDI (Virtual Desktop Infrastructure) là giải pháp ảo hoá máy tính dùng cho cá nhân làm việc. Trước đây, chúng ta đã quen với máy chủ ảo, và bây giờ là desktop ảo - tất cả đều gọi đó là các máy ảo hay Virtual Machine. Thay vì dùng một chiếc máy tính truyền thống thì giờ đây, chúng ta có thể dùng rất nhiều thiết bị đầu cuối khác nhau để làm việc như một chiếc ...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

NVIDIA Jetson Nano Developer Kit – Máy tính nhúng AI thế hệ mới dành cho nhà phát triển

GIỚI THIỆU CHUNG NVIDIA Jetson Nano Developer Kit là một máy tính nhỏ gọn nhưng vô cùng mạnh mẽ cho phép bạn chạy song song nhiều mạng neural cho các ứng dụng trong xử lý ảnh và cách sử dụng vô cùng đơn giản. Hãy cùng Adtech tìm hiểu chi tiết hơn về Jeston Nano Developer Kit này nhé! Trong thời gian gần đây, các tiến bộ trong lĩnh vực nghiên cứu về Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã mở ra cơ hội để phát triển thuật toán áp dụng trong đa dạng các lĩnh vực, từ nhận dạng hình ảnh đến dịch thuật tức thời. Mặc dù đã có sự tiến bộ đáng kể, việc đưa những tiến bộ này vào thực tế vẫn đang ở giai đoạn đầu, và có một điểm đáng lo ngại, đó là quá trình này đang diễn ra chậm chạp do sự phát triển của phần cứng hỗ trợ cho AI chưa thể đáp ứng nhanh chóng các yêu cầu của phần mềm. Nvidia Jetson Nano Developer Kit May Tinh Nhung Ai The He Moi Danh Cho Nha Phat Trien 1 Vào ngày 18/2, NVIDIA đã giới thiệu một sản phẩm mới, được quảng cáo là “mang lại sự tăng tốc cho quá trình triển khai thuật toán AI trong thế gi...
Đăng nhận xét
Đọc thêm