Ctera, kiến trúc sáng tạo hướng tới nâng cao hiệu quả dữ liệu AI được công bố

robot
Đang tạo bản tóm tắt

Ctera Networks Ltd. công bố đã phát triển thành công một kiến trúc dữ liệu mới hướng tới hệ thống AI, vượt qua rào cản giữa hệ thống tập tin truyền thống và lưu trữ đối tượng. Công nghệ “Ctera Fusion Direct” ra mắt lần này loại bỏ ranh giới giữa các hệ thống lưu trữ độc lập, hợp nhất chúng thành một thể thống nhất, tạo ra bước đột phá trong việc cho phép con người và AI truy cập cùng một nguồn dữ liệu.

Giám đốc điều hành của Ctera, Od Nagle, chỉ ra rằng các doanh nghiệp truyền thống lâu nay duy trì song song hệ thống lưu trữ mạng tập trung vào con người và hệ thống lưu trữ đối tượng tập trung vào máy móc, dẫn đến hiệu quả vận hành thấp. Tình trạng này gây ra các vấn đề như xây dựng lớp dịch thuật và lưu trữ dữ liệu trùng lặp. Ngược lại, giải pháp của Ctera tích hợp dữ liệu hiệu suất cao, thực hiện hợp nhất gốc của hai loại lưu trữ, hỗ trợ chuyển đổi dữ liệu giữa dạng tập tin và đối tượng một cách linh hoạt và thời gian thực.

Điểm cốt lõi của sáng kiến lần này là giải quyết rào cản chính cản trở sự phát triển của AI doanh nghiệp — đó là vấn đề khai thác dữ liệu. Nagle nhấn mạnh rằng công nghệ của Ctera có thể tích hợp hiệu quả dữ liệu cần thiết cho cộng tác con người và phân tích máy móc trên một nền tảng duy nhất, giúp doanh nghiệp giảm độ phức tạp của ứng dụng AI và nâng cao năng lực cạnh tranh.

Nagle cho biết, kiến trúc dữ liệu thống nhất này có thể tương thích liền mạch với các hệ thống lưu trữ đối tượng hiện có, đồng thời cải thiện khả năng truy cập thông tin trong môi trường đám mây và biên, cho phép sử dụng trực tiếp dữ liệu mà không cần sao chép, di chuyển hoặc chỉnh sửa. Điều này giúp các cụm AI và GPU xử lý dữ liệu với băng thông tối đa, đồng thời đảm bảo tính bền vững và an toàn của dữ liệu.

Chuyên gia phân tích của Frost & Sullivan, Karin Price, đánh giá tích cực rằng công nghệ của Ctera cung cấp dữ liệu theo cách phù hợp hợp tác giữa con người và máy móc, sẽ giúp nhiều doanh nghiệp khai thác tối đa giá trị của các bộ dữ liệu phi cấu trúc.

Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
0/400
Không có bình luận
  • Ghim