En la realidad actual de la nube híbrida, los datos distribuidos son la clave para desbloquear el valor a través de nuevos conocimientos empresariales y operativos. Sin embargo, según el «Global AI Adoption Index 2021«, realizado por Morning Consult y encargado por IBM, la complejidad y los silos de datos son las principales barreras para la adopción de la IA. Superar esto es fundamental para mejorar el acceso a los datos y transformar los procesos empresariales, desde las cadenas de suministro y la gestión de activos hasta la analítica.
Para hacer frente a estos retos, IBM anunciado mejoras clave en la próxima generación de almacenamiento definido por software, IBM ESS 3500. IBM ESS 3500 está diseñado para acelerar la entrega de datos para las cargas de trabajo de IA y ayudar a acelerar el tiempo de comercialización con el rendimiento y la capacidad a escala de la nube.
La creciente adopción de IA y Kubernetes por parte de las empresas requiere un nuevo modelo que simplifique el acceso a los datos, aumente la productividad y se escale fácilmente a medida que estos proyectos crecen. IBM ha entendido las necesidades de carga de trabajo de archivos y objetos distribuidos y la necesidad de resolver una miríada de casos de uso, incluyendo simulaciones de diseño, especialmente de IA y ML.
Aceleración de la ciencia de datos y optimización del desarrollo de aplicaciones
IBM ESS 3500 está diseñado para ayudar a los clientes a acelerar la ciencia de datos, modernizar y optimizar el desarrollo de aplicaciones, simplificar y acelerar DevOps y optimizar los repositorios de contenido. IBM ESS 3500, habilitado por Spectrum Scale, está diseñado para proporcionar seguridad y disponibilidad de clase empresarial con un espacio de nombres global que soporta la unificación de datos de múltiples fuentes a través del núcleo, el borde y la nube sin la necesidad de hacer copias adicionales de los datos.
Michael Sedlmayer, Presidente de Re-Store, Arquitecto de Supercomputación, dijo lo siguiente «Nuestros clientes han estado utilizando las capacidades de IBM Spectrum Scale y la familia IBM ESS. Se sienten atraídos por el valor de la resistencia y la seguridad de los datos con IBM Spectrum Scale y ESS frente a los ataques accidentales y malintencionados que pueden provocar la pérdida de datos. Nuestros clientes aprecian la potencia y la forma en que IBM maneja los problemas difíciles de resolver mejor que nadie. Actualmente estamos haciendo la transición de nuestros esfuerzos de ventas al nuevo IBM ESS 3500 para llegar a nuevos clientes, ya que hemos encontrado que nada se compara con la funcionalidad y el rendimiento del IBM ESS con IBM Spectrum Scale.»
Mejorar el tiempo de entrenamiento de la IA utilizando IBM Spectrum Scale e IBM Elastic Storage Systems
IBM ESS 3500 está optimizado para soluciones de computación aceleradas por IA, como los sistemas NVIDIA DGX con soporte GPUDirect. Según los resultados de un cliente reciente, IBM puede mejorar el tiempo de entrenamiento de IA hasta un 70% utilizando IBM Spectrum Scale e IBM Elastic Storage Systems[1]. La solución está diseñada para cargas de trabajo de cálculo intensivo con la capacidad de escalar de 46TB a ~1PBe de capacidad efectiva en un factor de forma 2U utilizando compresión LZ4 con una tasa de compresión de 2,5x[2] y se proyecta que soporte más de 1,8TB/s en una configuración de rack de 20 nodos[3].
«Las cargas de trabajo de IA exigen una infraestructura potente que ofrezca un rendimiento y una escala rentables, por lo que los clientes que abordan las oportunidades de IA más desafiantes dependen de los sistemas NVIDIA DGX y de NVIDIA DGX SuperPOD», afirma Charlie Boyle, Vicepresidente de sistemas DGX en NVIDIA. «Aprovechando la larga colaboración de NVIDIA con IBM, el nuevo sistema de almacenamiento IBM ESS 3500 permite a los clientes de DGX escalar su infraestructura de forma rápida y sencilla para acelerar los conocimientos potenciados por la IA de sus datos.»
IBM ESS 3500 estará disponible de forma general a finales de mayo de 2022.
Para más detalles sobre IBM ESS 3500 e IBM Spectrum Scale, visite el blog de David Wohlford y https://www.ibm.com/products/spectrum-scale.
Scott Baker | CM, IBM Storage