Системы искусственного интеллекта сталкиваются с серьезной проблемой: как хранить и обрабатывать огромные объемы данных, необходимые для обучения и работы моделей. Традиционные решения уже не справляются с требованиями скорости, масштабируемости и экономичности. Решением
Продолжение первой части, смысл данной статьи сохраняется, а именно показать максимальную производительность, когда вопрос сохранности данных решается репликами или бэкапами.Цель - протестировать производительность трёх систем объединения физических устройств в одно логическое систем при использовании iSER и NVMe-oF. Так как статья получилась объёмная, она поделена на 2 части. В этой части - тесты с использованием HCIbench и iSER\NVMe-oF Читать далее
Смысл данной статьи показать максимальную производительность, когда вопрос сохранности данных решается репликами или бэкапами.Цель - протестировать производительность трёх систем объединения физических устройств в одно логическое систем при использовании iSER и NVMe-oF. Так как статья получилась объёмная, она поделена на 2 части, в первой идут тесты на уровне локального устройства + вступление. Во второй уже тесты с использованием HCIbench и iSER\NVMe-oF Читать далее
А пока мои коллеги пытаются разобраться с проблемами серверных NVME Raid массивов, я решил посмотреть на проблему с другого ракурса. Ведь NVME — это не только жёсткий диск, но и три-четыре протокола быстропередаваемых данных. Для многих из нас nvme означает, что мы купили новый…