IBM Spectrum Scale para cargas de trabajo de IA supera a la competencia con servicios de datos globales de nube híbrida

La performance es una parte clave de la Inteligencia Artificial, analytics y cargas de trabajo HPC.  El problema que se presenta al sólo medir la performance es que los requerimientos se encuentran en constante cambio. Por ejemplo, las supercomputadoras que ofrecían una alta performance hace unos años, hoy están siendo reemplazadas porque no son tan rápidas como otros sistemas más eficientes, sumado a que su costo de mantenimiento es muy elevado.

Los requerimientos de datos para la Inteligencia Artificial, Analytics y HPC son similares a los requerimientos de la performance para procesar, y continuarán creciendo año a año.

Barreras en la Implementación

 

Gartner publicó recientemente un reporte sobre las barreras al momento de implementar Inteligencia Artificial (https://www.gartner.com/smarterwithgartner/build-3-operations-management-skills-for-ai-success/). Es interesante destacar que en el informe no se incluye a la performance de datos como una barrera en la implementación. El volumen o la complejidad de los datos, su calidad y accesibilidad fueron las principales barreras.

IBM Spectrum Scale es solución de datos de alta performance desde hace casi 30 años, tiene más de 200 patentes de tecnología y está creado sobre arquitectura adaptable que continúa evolucionando con las cargas de trabajo modernas. Desde el primer momento, el producto fue diseñado para soportar cargas de trabajo y aplicaciones de alto rendimiento.

Spectrum Scale se puede implementar en servidores X86 básicos, bloques de construcción de Elastic Storage System (ESS), contenedores de Kubernetes y Red Hat OpenShift, incluso en múltiples nubes públicas como AWS y Azure. IBM proporciona servicios de datos en la nube global.

Como parte de una arquitectura de referencia publicada recientemente con IBM Spectrum Scale para NVIDIA A100 utilizando IBM ESS 3000 (www.ibm.com/downloads/cas/MJLMALGL), IBM pudo demostrar un rendimiento de 94GB / s en un 2- configuración de escala lineal de nodo. Este rendimiento para un sistema de archivos paralelo como IBM Spectrum Scale está considerablemente por delante de los puntos de referencia de rendimiento del nodo de escalamiento horizontal NFS y está a la par con soluciones de almacenamiento similares con NVIDIA.

 

IBM continúa innovando para cargas de trabajo de alto rendimiento y se seguirán viendo mejoras en la performance a lo largo del 2021.

 

Global Data Services

Pero ahora miremos al Software y el valor de los datos, más allá de la performance. La performance óptima sólo puede ser lograda si los datos están disponibles para las cargas de trabajo que están siendo medidas.

El costo de almacenar datos también debe ser optimizado, o los datasets serán limitados por la cantidad de datos con alta performance, y no serán tan útiles para el análisis de Inteligencia Artifical.  Los datos también tienen que estar seguros y proveer de protección tanto de ataques internos como externos.

Solo IBM ofrece Spectrum Scale y ESS con servicios globales de nube de datos. Los servicios de datos de IBM son probados y completos, incluyendo miles de clientes en múltiples industrias y casos de uso. Spectrum Scale puede acceder a datos en plataformas Kubernetes, sistemas de almacenamiento heredados, sistemas de almacenamiento de objetos o incluso en la nube pública. Acceder a estos datos sin un movimiento de datos complejo o grandes retrasos puede llevar más tiempo que ejecutar cargas de trabajo de IA. Los datos deben ser manejables, sino los silos de datos eventualmente crearán una complejidad que limitará los resultados comerciales de la IA.

Cuando se trata de agilidad de datos y acceso a datos empresariales, IBM Spectrum Scale es difícil de superar. Los clientes pueden crear un único espacio de nombres de 8 YB que abarca todo, desde objetos o datos heredados hasta datos simultáneos en la nube pública o dentro de las aplicaciones HDFS. Es el software con simplicidad integrada lo que impulsa a IBM por delante de la competencia.

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