Рабочие нагрузки сегодня и завтра по-прежнему требуют больших объемов данных, особенно благодаря росту ИИ, машинному обучению и глубокому обучению. Кроме того, в пограничных средах сложно соответствовать требованиям по емкости, обработке и скорости перемещения данных. Надлежащая инфраструктура имеет решающее значение для обеспечения успеха приложений, интенсивно работающих с данными, на предприятии, а наличие одной лишь традиционной инфраструктуры не может эффективно удовлетворить потребности современных рабочих нагрузок.

В этом году Intel объявила о коммерческой доступности своей постоянной памяти Optane DC, что позволило впервые в истории вычислений объединить функции хранения и памяти. Это важно, потому что технологии постоянной памяти могут революционизировать центр обработки данных в течение следующего десятилетия и могут переопределить программный стек для лучшей поддержки современных приложений, интенсивно использующих данные, делая их более быстрыми, доступными и предсказуемыми, чем когда-либо прежде.

Как определено SNIA, постоянная память является энергонезависимой, адресуемой побайтно памятью с низкой задержкой и плотностью, большей или равной DRAM. Существует ряд причин, по которым организациям следует рассмотреть возможность использования постоянной памяти, также известной как память класса хранения, в своих центрах обработки данных. Обещание этой новой технологии может помочь корпоративной инфраструктуре противостоять приложениям, интенсивно использующим данные, соответствовать требованиям рабочей нагрузки следующего поколения в реальном времени, а также упростить и расширить возможности разработки приложений, устраняя два самых больших узких места в обработке данных, генерируемых компьютером: ввод/вывод и объем памяти.

1. Приложения, интенсивно использующие данные, тестируют традиционные корпоративные инфраструктуры

Природа современных приложений, таких как обучение модели искусственного интеллекта, машинное обучение, анализ больших данных, IoT и хранилище данных, создает нагрузку на традиционные корпоративные инфраструктуры, выходя за их пределы. Эти приложения производят постоянный поток генерируемых компьютером данных и требуют более производительного решения, чем современные традиционные системы хранения, для обработки огромного количества небольших файлов, которые особенно важны для обучения искусственному интеллекту.

Приложения, интенсивно использующие данные, как правило, больше ориентированы на память и требуют большей емкости памяти из-за узкого места, известного как ввод-вывод хранилища. Постоянная память устраняет сужение размера памяти, предоставляя больший размер пула памяти, чтобы лучше соответствовать требованиям современных приложений. Постоянная память обеспечивает больше памяти, чем способна обеспечить DRAM, и по гораздо более низкой цене.

Например, тренировка искусственного интеллекта с контрольными точками ставит несколько проблем. Обучение занимает много времени для больших наборов данных, предварительная обработка и импорт данных также могут занимать много времени, что задерживает развертывание модели. Применяя постоянную память в своей инфраструктуре хранения, предприятия могут повысить скорость контрольных точек и скорость загрузки данных.

2. Удовлетворение потребностей в режиме реального времени при одновременном удовлетворении быстро меняющихся и динамичных потребностей предприятия.

Ориентированные на данные рабочие нагрузки и приложения с более низкой задержкой требуют хранения с быстрым последовательным доступом и произвольным доступом. Современные системы, использующие жесткие диски или твердотельные накопители, имеют очень медленный произвольный доступ к сгенерированным компьютером данным, и предприятия больше не могут мириться с этим в современной экономике по требованию, где конкурентное преимущество обеспечивается непосредственным пониманием данных.

Архитектура энергонезависимой и долговечной постоянной памяти позволяет предприятиям в режиме реального времени удовлетворять требованиям рабочих нагрузок следующего поколения, обеспечивая доступ к большому количеству небольших файлов со скоростью, равной скорости доступа к небольшому количеству больших файлов. , Постоянная память обеспечивает большую надежность центра обработки данных и может выдерживать в 100 раз больше полных операций записи, чем флэш-накопители NAND, поэтому предприятия также могут меньше беспокоиться о замене дисков или потенциальной потере данных из-за отказа дисков. Улучшенные возможности аварийного восстановления также позволяют быстрее перезагружаться после сбоя питания.

3. Постоянная память предлагает новую модель программирования, поэтому разработчики могут создавать более простые и мощные приложения

Хотя модели программирования энергозависимой памяти и ввода-вывода сохранятся, новая модель программирования, которая позволяет приложениям использовать преимущества постоянной памяти или энергонезависимой памяти, является фундаментальной для современных вычислений. Постоянная память может помочь в разработке широкого спектра новых приложений, которые могут служить отличительной чертой для организаций на конкурентных или переполненных рынках.

Текущая модель программирования SNIA NVM описывается следующим образом:

«Данная спецификация SNIA определяет рекомендуемое поведение между различными пользовательскими пространствами и компонентами ядра операционной системы (ОС), поддерживающими NVM. Эта спецификация не описывает конкретный API. Вместо этого цель состоит в том, чтобы обеспечить возможность общего поведения NVM с помощью нескольких специфических для операционной системы интерфейсов».

Обе операционные системы Windows и Linux поддерживают использование постоянной памяти сегодня. Со временем ожидается дальнейшая интеграция с этими и другими операционными системами.

Например, разработчики баз данных в памяти уже используют постоянную память для сокращения времени перезапуска. Другие переписывают свои приложения, чтобы повысить производительность, используя постоянную память в качестве кеша между DRAM и более медленным хранилищем, таким как SSD или даже HDD. В обоих этих примерах требуемые изменения кода минимальны.

Другой набор приложений, которые могут извлечь выгоду из постоянной памяти, можно найти в так называемой графической аналитике. С такими различными вариантами использования, как обнаружение мошенничества в банковских транзакциях и оптимизация маршрутов авиакомпаний для смягчения сбоев в цепочке поставок, все они имеют общую проблему: массивные наборы данных со связями «многие ко многим». Столкнувшись с анализом миллиардов точек данных, постоянная память может хранить эти огромные наборы данных в памяти, устраняя необходимость «разбивать» данные на куски «кусочков».

В дальнейшем ожидается, что более широкие изменения в приложениях появятся в сети, поскольку разработчики начинают находить более эффективные способы в полной мере использовать емкость, скорость и долговечность постоянной памяти.

В заключение, новые технологии находятся на подъеме для поддержки постоянной памяти, и клиенты уже пожинают ранние преимущества этого сегодня. В условиях стремительного роста приложений, ориентированных на данные, будущее хранения данных - это, безусловно, память.

No Comments