NetApp обновила системы хранения данных среднего уровня

NetApp обновила системы хранения данных среднего уровня

Производитель систем хранения данных NetApp выпустил обновленные версии решений FAS 3220 и FAS 3250 (Farric Storage Array), увеличив их производительность на 80% и более чем вдвое увеличив их дисковое пространство в сравнении с предшественниками. Кроме того, обновленные FAS-системы среднего уровня работают на базе операционной системы NetApp OnTAP OS и могут работать с 3-терабайтными дисками, позволяя хранить в общей сложности до 2,1 петабайта на один массив.

Согласно заявлению компании, производительность FAS 3220 была увеличена на 80%, а количество узлов возросло с четырех до восьми, пишет cybersecurity.ru. Новая система позволяет хранить в сумме до 1,440 Тб данных, что в 2,4 раза больше, чем у прежней версии. Количество слотов для жестких дисков в новой системе было увеличено с 240 до 480, а количество PCIe-слотов выросло с четырех до двенадцати, что позволяет размещать дополнительные системы хранения на базе NAND-чипов.

Система FAS 3250 увеличила производительность на 70% и увеличила количество процессинговых узлов с восьми до шестнадцати. Объем оперативной памяти в системе выросло с 16 до 40 гигабайт, а количество слотов для жестких дисков с 600 до 720.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru