Высокопроизводительные вычисления (HPC) — одна из областей ИТ, которая, как ожидается, будет быстро расти в ближайшие годы. В отчете аналитической компании Grand View Research говорится, что спрос на эту технологию будет расти со среднегодовыми темпами роста 6,5% в год до 2027 года.
Основные причины довольно просты; Продолжающаяся эволюция различных секторов промышленности в сторону цифровизации, искусственного интеллекта, Интернета вещей и других приложений, работающих с тяжелыми данными, подпитывает растущую потребность в увеличении вычислительной мощности и способности вычислять сложные алгоритмы. Как утверждает Grand View Research, «способность систем высокопроизводительных вычислений обрабатывать большие объемы данных на более высоких скоростях побуждает правительственные учреждения, оборонные ведомства, академические институты, энергетические компании и коммунальные предприятия внедрять системы высокопроизводительных вычислений, что также является хорошим предзнаменованием для роста. рынка высокопроизводительных вычислений ».
Другими словами, одним из наиболее важных факторов, способствующих внедрению высокопроизводительных вычислений и их инвестициям, является желание получить доступ к более быстрым и мощным средствам обработки данных — высокопроизводительной аналитике данных (HPDA). .
Поставка ведущих платформ HPDA
HPDA играет важную социальную, культурную и экономическую роль. Например, с помощью HPC секвенирование всего генома, на выполнение которого первоначально уходило 13 лет, теперь можно выполнить всего за один день. HPC также используется для ускорения скрининга лекарств и молекулярной аналитики, что позволяет новым критически важным лекарствам быстрее проходить этап исследований и разработок. Хотя расширенные возможности вычислений данных в HPC способствовали более точному прогнозу погоды, в долгосрочной перспективе HPDA станет ключом к выполнению астрономически сложного количества вычислений, необходимых для безопасного автономного вождения.
Чтобы помочь визуализировать сколько данных задействовано, обучение автономного автомобиля требует генерации около 60 ТБ данных в день. Секвенсор третьего поколения генерирует 6 ТБ данных ежедневно, при этом эти данные должны храниться и иметь к ним постоянный доступ. Теперь, когда организации, занимающиеся добычей полезных ископаемых и разведкой ресурсов, занимаются трехмерными исследованиями вместо традиционных двухмерных изображений, требования к среднесрочным данным возрастают в 20 раз.
Для решения таких сложных проблем с данными предприятиям необходимо надежное решение HPDA в сочетании с передовой технологией хранения данных с более высокой скоростью, меньшей задержкой и большей пропускной способностью.
Следуя практической производительности и функциональности Тестирование системы хранения Huawei OceanStor Pacific, включая поддержку нескольких протоколов, гибридную рабочую нагрузку, дизайн высокой плотности и анализ совокупной стоимости владения (TCO), Enterprise Strategy Group рекомендовала систему хранения как идеальное решение хранения следующего поколения для Технология HPDA.
Одной из ключевых особенностей решения Huawei OceanStor Pacific и одной из причин его высокой эффективности при обработке больших объемов данных является его параллельная файловая система, которая была разработана для оптимизации Размещение метаданных ввода-вывода рядом с данными на узлах, которым они принадлежат. Это позволяет системе хранения обрабатывать AI / ML, большие данные и аналитику, крупномасштабную виртуализацию, репозитории контента, сейсмический анализ, науки о жизни или приложения, которые используются огромным количеством людей.
Согласно Enterprise Strategy Group, система хранения OceanStor Pacific обеспечивает неизменно высокую производительность для чрезвычайно больших наборов данных и, безусловно, хорошо подходит для поддержки требовательных реальных приложений, ориентированных на данные, работающих в среде, критичной к производительности. Пятилетний анализ совокупной стоимости владения, проведенный Enterprise Strategy Group, также показывает, что, развертывая систему хранения OceanStor Pacific, организации могут снизить совокупную стоимость владения хранилища до 61% по сравнению с традиционной горизонтально масштабируемой системой NAS, повышая доступность и сокращая операционные усилия на в то же время.
В типичных сценариях эффективность обработки также повышается более чем на 30% с использованием системы хранения OceanStor Pacific. Кроме того, по сравнению с серверами общего назначения, конструкция высокой плотности, принятая в системе хранения OceanStor Pacific, снижает занимаемая корпусом на 62,5%. В то же время эффективность системы хранения позволяет повысить коэффициент использования диска до 91,6%, и, в конечном итоге, именно благодаря этим особенностям по сравнению с горизонтально масштабируемыми NAS-решениями совокупная стоимость владения системы хранения OceanStor Pacific за пять лет ниже на 61%.
Huawei HPC в действии в секторах энергетики, науки и технологий
Lundin Energy Norway является не только одной из крупнейших в Европе компаний по разведке и добыче, но и одним из ведущих новаторов в этом секторе. Как отмечается на сайте, «сегодня мы ищем не только нефть и газ. Мы исследуем новые идеи и новые решения. Когда мы находим то, что ищем, нам становится немного лучше. Когда мы не находим его, мы становимся немного мудрее ».
Инновации в энергетическом секторе требуют обработки огромных объемов данных, и неисправный продукт хранения Huawei обеспечил это для Lundin. Через Huawei компания имеет доступ к системе хранения данных, которая обеспечивает высокую пропускную способность и количество операций ввода-вывода в секунду (IOPS), а также поддерживает обработку сейсмических данных Lundin, их интерпретацию и аналитику моделирования. Такие изменения повысили эффективность обработки данных Lundin на 28%. Более того, интеллектуальное многоуровневое хранение горячих и холодных данных экономит 73% физического пространства для хранения и снижает общую совокупную стоимость владения на 35%.
В секторе науки и технологий Huawei помогает Университету Цинхуа и Китайской академии наук продвигать передовые научные исследования с использованием решений HPDA. , а также других лидеров науки и технологий, таких как BGI, Orbita и Китайское метеорологическое управление.
HPDA имеет множество различных применений. Как сказал Стив Конвей, старший советник Hyperion Research, который придумал термин «HPDA» сказал в недавнем интервью: «Важные сценарии использования, такие как автоматизированное вождение, точная медицина, умный город, IoT, edge c умалчивая. . . если вы проводите исследования на переднем крае этих областей, вы используете HPC ».
Другими словами, практически во всех областях инноваций требования к вычислениям достигли такой степени, что HDPA — лучшее решение. в будущем.
Чтобы получить дополнительную информацию об OceanStor Pacific Storage и HPDA, а также прочитать отчет ESG, щелкните здесь.
Авторские права © 2021 IDG Communications, Inc.
