Hochleistungs-Speicherlösung und paralleles File-System für anspruchsvolle Datenumgebungen

Grau Data, Anbieter der Objektspeicherlösung „XtreemStore“, und Thinkparq, Anbieter des parallelen Dateisystems „BeeGFS“ für Hochleistungs- und KI-Umgebungen, sind eine strategische Partnerschaft eingegangen. Ziel dieser Zusammenarbeit ist es, Unternehmen eine nahtlos integrierte, hochskalierbare und leistungsstarke Speicherinfrastruktur zur Verfügung zu stellen, die den wachsenden Anforderungen sehr hoher Daten-Workloads gerecht wird.

Die Integration von „XtreemStore“ und „BeeGFS“ schafft einzigartige Synergien: „BeeGFS“ gewährleistet einen parallelen, leistungsstarken Datenzugriff, während „XtreemStore“ mithilfe von intelligentem Tiering aktive Daten auf schnellen Medien und inaktive Daten in kostengünstigen Bandarchiven speichert. In Verbindung mit der neuesten Datenmigrationsschnittstelle in „BeeGFS“ ermöglicht diese Kombination eine skalierbare Infrastruktur, die mit wachsenden Datenmengen Schritt hält, sowie eine automatisierte Migration zwischen „BeeGFS“-Clustern, Cloud-Speichern und Archiven ermöglicht. Zudem unterstützt sie Hybrid- und Multi-Cloud-Szenarien und führt durch die optimale Nutzung von Speicherressourcen zu erheblichen Kosteneinsparungen bei.

„Die Kombination aus´ XtreemStore´ und ´BeeGFS´ ist ein Meilenstein für Unternehmen, die sowohl Leistung als auch Flexibilität benötigen. Gemeinsam bieten wir eine Lösung, die die Grenzen zwischen HPC, Cloud und traditionellem Speicher aufhebt“, erklärt Herbert Grau, CEO bei Grau Data.

„´BeeGFS´ ist eines der führenden parallelen Dateisysteme in KI- und HPC-Umgebungen. Durch die Integration mit ´XtreemStore´ können gemeinsame Kunden nun auch von intelligentem, kosteneffizientem Datenmanagement profitieren, ohne Kompromisse bei der Leistung eingehen zu müssen“, bestätigt Frank Herold, CEO bei Thinkparq.

Die integrierte Lösung eignet sich besonders für anspruchsvolle Anwendungsfälle. Beispielsweise in der Medizin und den Biowissenschaften ermöglich sie eine beschleunigte Genomsequenzierung durch parallelen Zugriff und automatisierte Archivierung. In den Bereichen KI und maschinelles Lernen unterstützt sie dank hoher IOPS und kostengünstiger Langzeitspeicherung das schnelle Training großer Modelle. Im Bereich kritischer Infrastrukturen sind Echtzeitsimulationen mit geringer Latenz und globaler Datenverfügbarkeit über Multi-Site-Konfigurationen möglich. Für Forschung und Lehre bietet die Lösung zudem skalierbare Speicherinfrastrukturen für Supercomputer und Universitätscluster, ohne dass Nutzer von einzelnen Anbietern abhängig werden.

 

„XtreemStore“ von Grau Data

„XtreemStore“ ist eine S3-kompatible Objektspeichersoftware für Bandspeicher, die moderne Cloud-Schnittstellen mit energieeffizienter Bandtechnologie kombiniert und so eine kostengünstige Langzeitarchivierung in großem Maßstab ermöglicht. Die Lösung kann Milliarden von Objekten effizient verwalten und basiert auf einer verteilten Architektur, die eine horizontale Skalierung ermöglicht, ohne die Fehlertoleranz zu beeinträchtigen. Mit einer nativen S3-Glacier-Schnittstelle und umfassenden REST-API-Funktionen bietet sie eine vereinfachte Bandverwaltung über Web-GUI und CLI bei optimalen Gesamtbetriebskosten (TCO) und unter Einhaltung strengster regulatorischer Anforderungen.

 

„BeeGFS“ von Thinkparq

„BeeGFS“ ist ein paralleles Dateisystem, das für High-Performance-Computing (HPC), KI-Training und Big-Data-Analysen entwickelt wurde. Als in Deutschland entwickeltes Produkt bietet es nicht nur extrem hohe Leistung durch parallelisierten Datenzugriff mit Bandbreiten von Hunderten von Gigabyte pro Sekunde und Millionen von IOPS, sondern auch maximale Souveränität. Unternehmen behalten die volle Kontrolle über ihre Daten, ohne von außereuropäischen Cloud-Anbietern oder proprietären Lösungen abhängig zu sein, und erfüllen so europäische Compliance-Anforderungen und Vorschriften. Das System ist für Exascale-Umgebungen ausgelegt, unterstützt Tausende von Knoten und Exabyte-Speicherkapazitäten und überzeugt durch hohe Verfügbarkeit dank redundanter Metadaten- und Speicherserver.

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