Panasas gibt Verfügbarkeit von ActiveStor-Plattformen bekannt

Storage-Plattformen für HPC

6. September 2022, 8:30 Uhr | Anna Molder
ActiveStor Ultra XL
Die Datenspeicherlösung ActiveStor Ultra XL.
© Panasas

Das Datenspeicherunternehmen Panasas gab die allgemeine Verfügbarkeit weiterer ActiveStor-Systeme bekannt. Mit All-NVMe ActiveStor Flash und High Performance ActiveStor Ultra XL stehen nun weitere Daten-Storage-Appliances zur Verfügung. Gemeinsam mit der hybriden ActiveStor-Ultra-Appliance will sich das Unternehmen damit als Anbieter von Multiplattform-Datenspeicher etablieren.

Die ActiveStor-Plattformen seien auf vielfältige Anwendungsbereiche zugeschnitten, darunter fortgeschrittenes KI/ML-Training (künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen), Hochleistungsdatenanalysen (HPDA), Modellierung und Simulation sowie Workloads mit enormen Datenmengen.

Der HPC-Storage-Markt konvergiert mit HPDA- und KI/ML-Projekten in HPC-Umgebungen im Bereich Forschung sowie in gehobenen mittelständigen und großen Unternehmen. Das hauseigene Produktportfolio hat Panasas laut eignen Angaben entsprechend aktualisiert und bietet nun maßgeschneiderte Lösungen für die individuellen Unternehmensanforderungen. Alle ActiveStor-Systeme basieren auf der PanFS-Daten-Engine, dem parallelen Dateisystem, das die Komplexität von Hochleistungsdatenumgebungen reduzieren soll.

Der komplett NVMe-basierte ActiveStor Flash biete eine hohe Storage-Performance für Scratch-, Small- und Random-Files. Er eigne sich für KI/ML-Training, Back-Testing von Handelsstrategien sowie für Automatisierungsprojekte in den Bereichen Biowissenschaften und Elektronikdesign.

Die hybride ActiveStor Ultra hat sich laut Panasas als leistungsstarke Lösung für gemischte Workloads im herkömmlichen und im Enterprise-HPC-Bereich bewährt. Sie biete hohe Performance für HPDA, komplexe Modellierung und Simulation, molekulare Bildgebungsverfahren in den Biowissenschaften sowie konvergierte HPC/KI-Projekte.

Schließlich eigne sich ActiveStor Ultra XL für umfangreiche Datenumgebungen sowie für Workloads mit Cool-Tier- oder Referenzdatensätzen und großen Dateien, beispielsweise in der seismischen Ressourcenerkundung, in der wissenschaftlichen, akademischen und staatlichen Forschung, in der Fertigung sowie in der Medien- und Unterhaltungsbranche.


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