HPC & wissenschaftliches Rechnen
Speicher für paralleles Rechnen und Forschungsdaten planen.
Trennen Sie Metadaten, Scratch-Daten, Checkpoints und aufbewahrte Forschungsdaten, bevor NVMe-, RAM- und Kapazitäts-Tiers ausgewählt werden. Cluster- und Dateisystemtauglichkeit werden per RFQ bestätigt.
Das Problem, das wir lösen
Forschungs-Workloads verbinden viele kleine Dateien, gleichzeitige Zugriffe, Checkpoints und große Ergebnismengen; der Speicherplan muss daher das reale Datei- und Zugriffsmuster abbilden.
Empfohlene Komponenten
Prüfen Sie Spezifikationen, Kompatibilität und Verfügbarkeit auf der Produktseite und in der RFQ-Antwort.
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Produkt ansehen →Eine am Workload ausgerichtete Architektur
- Compute-Clients, Dateigrößen, Parallelität und Checkpoint-Verhalten erfassen.
- Metadaten und aktiven Scratch-Bereich einer geeigneten NVMe-Familie zuordnen.
- Aktives Tier und Aufbewahrungskapazität über einen definierten Bewegungs- und Wiederherstellungsweg verbinden.
Eine Konfiguration zum Einstieg
Was die RFQ festlegen kann
- Prüfung von Workload und Dateimuster
- Auswahl für aktiven Bereich, Metadaten und Aufbewahrung
- Pilotfragen, schriftliche BOM und Lieferbestätigung
Zielkunden
Die Architektur trennt aktive und aufbewahrte Forschungsdaten. Leistungsergebnisse müssen mit Cluster, Dateisystem und Kunden-Workload validiert werden.
Nennen Sie uns Modelle, Kapazitäten und Mengen
Unser Team antwortet innerhalb eines Werktags mit Verfügbarkeit und Staffelpreisen. Kontaktieren Sie uns per E-Mail, Telefon oder WhatsApp.
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