[DDN STORAGE] Advancing Lustre


DDN Storage
Discover the developments that are advancing Lustre into the next decade!
At the 2018 Lustre User Group (LUG), DDN will share how we are substantially increasing our commitment to Lustre* and how this greatly benefits the HPC community:
  • $20+ million investment in Lustre* file system-related engineering and support activities.
  • Development work focused on performance, RAS, data lifecycle management and security.
  • Innovative Lustre-based work for Analytics, AI, Deep Learning and Machine Learning applications.
  • Exciting new products in all-flash, midrange cost-optimized platforms, high-end flagship high performance solutions, and file systems.
Paul Bloch, Robert Triendl, and key Lustre developers will be available to solicit your feedback, share DDN Lustre community contributions, and explore the full range of DDN solutions that help meet your present and future Lustre requirements. Schedule your preferred meeting time at the conference to discover how you can benefit from DDN's Lustre leadership, contributions, developments, and investments.

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DDN Storage 신제품 출시 소식

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요약: DDN은 PCIe Gen4 기반의 SFA400NVX 어레이를 발표했습니다. 이 제품은 DDN의 스케일아웃 병렬파일시스템인 EXAScaler 어플라이언스 ES400NVX2/AI400X2로 제공됩니다. SFA400 제품은 이전 세대 대비 Write 대역폭이 25GB/s에서 64GB/s로 크게 증가했습니다. 새로운 시스템은 자연어처리/재무분석/제조 자동화/생산 시스템과 같은 AI 요구사항을 처리하도록 설계되었습니다. 원문: https://blocksandfiles.com/2021/11/17/ddn-turbo-charges-sfa-array-bandwidth/ DDN   has accelerated its SFA200 and SFA400 NVX arrays by up to 156 per cent by adding more and faster PCIe lanes and upgrading the controllers to Gen-3 Xeon Scalable Processors. These two block-access arrays share a common chassis (two rack units x 24 slots) which accepts 2.5-inch NVMe SSDs. Client access links have been upgraded as well, with faster base bandwidth. These systems are the foundation of DDN’s storage portfolio and are available as EXAScaler ES400NVX2 and ES200NVX2 scale-out, parallel file storage systems, as well as the recently announced  AI400X2  appliances. SFA400NVX2 Front Panel. DDN says the new systems are designed to handle the ...
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DDN, 인텔의 Lustre 파일 시스템 인수

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SANTA CLARA, Calif., June 25, 2018 — DataDirect Networks (DDN) today announced its acquisition of Intel’s Lustre File System business and related assets for undisclosed terms. This important acquisition reinforces DDN’s presence as the global market leader for data at scale, while providing Lustre customers with enhanced field support and a well-funded technology roadmap. The acquisition also enables DDN to expand Lustre’s leading position from high performance computing (HPC) and Exascale into high growth markets such as analytics, AI and hybrid cloud. DDN has spent the past decade developing and bringing to market some of the most advanced technologies for data processing at scale targeted at on premise or hybrid cloud environments, including DDN’s SFA OS Big Data embedded software, its distributed cloud and object technology, and more recently its IME software suite for flash, NVMe and GPU acceleration. The acquisition of Intel’s Lustre file system capability is a ...
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스토리지와 컴퓨터를 융합하는 Computing BigData Platform 단순 데이터의 보관을 위한 스토리지 개념은 현재 크게 변화하고 있습니다. DDN의 목표는 데이터의 라이프 사이클에 맞게 데이터를 입력(Ingest), 처리(Process), 저장(Store), 배포(Distribute)를 위한 새로운 빅 데이터 플랫폼의 구축입니다. 모든 것을 단일 플랫폼에서 실현함으로 데이터 정보 인프라, 데이터 관리, 그리고 데이터 센터의 TCO를 최소화 할 수 있습니다. 스토리지 엔진 2009년 DDN은 Storage Fusion Architecture (SFA)을 발표했습니다. SFA는 새로운 스토리지 엔진을 위한 아키텍처이며, S2A의 혁신을 한층 더 진화시킨 디자인으로 만들어졌습니다. 이는 빅데이터 전략의 근간이 되는 두 가지 아키텍처 요구사항을 제공합니다. (1)다양한 워크로드가 혼재된 환경에서의 성능 SFA스토리지는 실시간처리 성능뿐만 아니라, HDD 및 SSD에 최적화된 Low-deley 엑세스를 통해 업계 최고 수준의 IOPS성능을 실현하고 있습니다. (2) 데이터 보관과 데이터 처리를 융합한 스토리지 프로세싱 2009년, DDN은 업계 최초로 “인 스토리지 프로세싱”제품을 발표하였습니다. 스토리지 기능을 프로세싱 리소스로 받아들이는 기존 발상을 역전시켜 프로세싱 기능을 스토리지 자원에 넣었습니다. 이 획기적인 인 스토리지 프로세싱은 프로토콜 계층 자체를 없애며, 데이터 처리 지연을 줄일 수 있게되었습니다. 이 기술을 통해 외부 서버 및 네트워크 하드웨어가 필요 없으며 수십 페타 바이트 급 대형 스토리지의 복잡성과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.  SFA 스토리지는 SAN, NAS 및 최적화 된 다양한 병렬 파일 시스템에 스토리지 액세스를 지원하며 압도적인 확장성 및 성능을 갖춘 스토리지 어레이 플랫폼입니다. 고도로 병렬화된 스토리지 처리 기술은 빅데이터 환경에 대응하는 IOPS와 처리량을 동시에...
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