엣지 환경에서 데이터 저장이 필요하다면, 데이터 특성에 따라 플래시블레이드도 가능하고, 또는 플래시어레이를 통해 최소한의 하드웨어로 구성이 가능합니다. 뿐만 아니라, 엣지에서 올라오는 데이터를 직접처리하는 부분이 주로 컴퓨팅 영역이고, 엣지데이터를 코어로 별도 저장이 필요다면 코어로 저장이 가능합니다. 또한, 코에의 데이터를 클라우드로 넘겨서 활용이 필요하다면, 퓨어의 데이터 통합 플랫폼을 통해 클라우드로도 저장이 가능합니다.
GPU에서 요청되는 데이터 성능에 따라 다를 것으로 보입니다. 플래시블레이드또한 유연한 확장성 아키텍처를 통해 비즈니스 요구사항에 따른 구성이 가능하므로, 이 부분은 사전에 워크로드에 대한 성능을 기반으로 설계가 필요합니다.
오케스트레이션 레이어에서 스토리지까지 관리 및 리소스 할장이 가능하다는 부분은 운영측면에서의 TCO를 낮출 수 있는 장점있습니다. 또한 퓨어스토리지의 Scale-out 아키텍처를 통해 초기 투자비용을 줄일 수 있고, 향후 유연하게 확장할 수 있는 부분은 기업의 총소유비용을 줄일 수 있는 장점입니다.
GPU 스케줄링 기능도 함께 제공합니다.
AIRI 시스템은 NVIDIA/Networking/FlashBlade를 통합해서 제공합니다. 이후 별도 전문 설치인력을 통해 소프트웨어 설치 후 사전에 정의된 AI 템플릿을 통해 워크로드를 운영할 수 있습니다.
AI 서비스에 대한 통합입니다. 이를 구현하기 위해 필요한 인프라(서버, 네트워, 스토리지)를 통합하고, 이 위에서 소프트웨어 스택에 대한 스토리지 API를 통합했습니다.
플래시어레이에 대한 질문으로 보이며, 타사의 경우, Fixed Block 에 대한 비교를 하는 반면, Pure는 Adaptive Block을 통한 중복제거를 하기 때문에, 업계 최고의 데이터 절감율을 보장할 수 있습니다.
좋은 말씀 감사합니다. 현재는 긴밀한 파트너쉽을 통해 솔루션을 제공하고 있으며, 향후 더욱 긴밀하기 통합될 수 있도록 노력하고 있습니다.
온프렘 영역에도 별도 하드웨어로 구축이 가능합니다.
퓨어스토리지는 datahub 아키텍처를 제시합니다. 결국 개발 시간을 단축하고 Time to market을 줄이기 위해서 데이터의 이동을 최소화 하고 이를 하나의 통합된 저장소에 저장하는 아키텍처를 제시합니다. 다만, 대용량의 데이터에 대한 1차적 벌크성 저장이 필요하다면, 최근에 출시된 QLC 기반의 대용량 스토리지-FlashArray//C를 제안드립니다. Tape의 경우, 데이터에 대한 활용성이 매우 떨어지고, HDD 디스크로 구성할 경우에는 전체적인 운영비용까지 생각한다면 랙 상면이나 전력 비용이 매우 높기때문에 결국은 NVMe 기반의 고밀도 저장장치를 사용하는 것이 장기적으로 봤을때 비용을 줄일 수 있는 방법이라고 볼 수 있습니다.
맞습니다. AIRI + 래블업은 인프라에서부터 소프트웨어, 그리고 AI 워크로드에 대한 사용자 기반 오케스트레이션까지 제공하는 풀스택 아키텍처가 맞습니다. 퓨어스토리지 및 GPU와 같은 인프라 영역에 대한 리소스 스케줄링 부터, RBAC 기반 as-a-Service 환경까지도 제공이 가능합니다.
AIRI는 AI를 위한 표준화된 인프라 영역입니다. 이를 통해 별도 고민없이 engineered 된 인프라를 Day2에 바로 사용할 수 있도록 통합된 아키텍처로 제공하는 인프라 영역이며, Lablup은 AI워크로드를 보다 간편히 운영할 수 있는 통합 오케스트레이션입니다. 퓨어스토리지는 유일하게 Lablup과의 API연동을 통해 LAblup UI에서 스토리지 리소스를 관리할 수 있습니다. Pure1의 경우, 퓨어스토리지의 사용량, 성능에 대한 모니터링 뿐만 아니라, 앞으로의 워크로드에 대한 시뮬레이션 및 다양한 스토리지 분석 및 모니터링 기능을 제공합니다.
1번에 대해 답변드립니다. 퓨어의 플래시블레이드는 블레이드 타입으로 구성되어 성능과 용량에 대해 유연하게 확장이 가능합니다. 블레이드 자체가 스토리지 컨트롤러와 데이터 저장영역이 함께 구성되어 있어 비즈니스의 확장에 따른 선형적인 성능 및 용량 확장을 제공합니다. 2번의 경우, 금일 소개될 래블업 소프트웨어를 통해 사전에 정의된 템플릿 기반의 라이브러리 및 AI 컴퓨팅을 사용자 기반으로 요청하고 빠르게 제공할 수 있습니다.
안녕하세요