HPC e Computação Científica
Planeje storage para computação paralela e fluxos de dados científicos.
Separe metadados, scratch, checkpoints e dados científicos retidos antes de escolher camadas de NVMe, memória e capacidade. Cluster e sistema de arquivos são confirmados por RFQ.
O problema que resolve
Workloads científicos combinam muitos arquivos pequenos, acesso simultâneo, checkpoints e grandes resultados; o plano deve refletir o padrão real de arquivos e acessos.
Componentes recomendados
Consulte especificações, compatibilidade e disponibilidade na página do produto e na resposta da RFQ.
Ver produto →Consulte especificações, compatibilidade e disponibilidade na página do produto e na resposta da RFQ.
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Ver produto →Uma arquitetura orientada pelo workload
- Analisar clientes de computação, tamanhos de arquivo, concorrência e checkpoints.
- Colocar metadados e scratch ativo em uma família NVMe adequada.
- Ligar a camada ativa à capacidade retida com movimentação e recuperação definidas.
Uma configuração para começar
O que a RFQ pode definir
- Revisão de workload e padrão de arquivos
- Seleção para área ativa, metadados e retenção
- Perguntas do piloto, BOM por escrito e confirmação de entrega
Clientes-alvo
A arquitetura separa dados científicos ativos e retidos. Qualquer resultado de desempenho exige validação no cluster, sistema de arquivos e workload do cliente.
Conte modelos, capacidades e quantidades
Nossa equipe responde em até um dia útil com disponibilidade e preços por volume. Fale por e-mail, telefone ou WhatsApp.
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