Velocidad impulsada por IA con un presupuesto ajustado para almacenamiento de objetos.
Rendimiento de clase NVMe al precio del almacenamiento de objetos. Qumulo NeuralCache utiliza almacenamiento en caché predictivo basado en aprendizaje automático para ofrecer un acceso a datos rápido y de baja latencia, a la vez que reduce los costes de las API en la nube hasta en un 99 %.
Qumulo NeuralCache elimina las limitaciones de ancho de banda y distancia, acelerando los plazos, simplificando la colaboración global y reduciendo los costes en la nube.
Almacenamiento en caché preventivo
Anticipa y almacena en caché los datos antes de que sean necesarios para eliminar la latencia.
Precisión de la inferencia
Ofrece predicciones de gran precisión mediante el aprendizaje de patrones de acceso a datos del mundo real.
Menor TCO
Elimine la replicación para la mayoría de los flujos de trabajo y reduzca las tarifas de API en la nube en un 95 % o más.
Acceso remoto, rendimiento local
Lea, modifique y utilice datos remotos con una latencia comparable a la de NVMe.
Reducción de los costes de las GPU para IA
Mantiene las GPU en pleno uso al minimizar los tiempos de espera de datos.
Más datos, menos centro de datos
Reduce el espacio físico necesario para el hardware y el consumo de energía gracias a un acceso a datos más inteligente.
Experimente el futuro del rendimiento inteligente de los datos.
Con Qumulo NeuralCache, convierta el almacenamiento de objetos en una base de alto rendimiento para sus cargas de trabajo más críticas.
Factores diferenciadores clave y resultados para el cliente.
Los sistemas de almacenamiento en caché tradicionales se basan en heurísticas de "usado más recientemente" (MRU) o "usado menos recientemente" (LRU), que no logran seguir el ritmo de las complejas y no lineales cargas de trabajo de IA, análisis y multimedia. NeuralCache se entrena con telemetría de más de 32 billones de transacciones de archivos reales. Utiliza un "gemelo digital" para anticipar los patrones de acceso y precarga los bloques de datos exactos que necesita en la DRAM o NVMe local antes de que sus aplicaciones los soliciten. Esta inteligencia proactiva logra consistentemente tasas de acierto de caché superiores al 96 %.
Obtén la solución definitiva para el almacenamiento en la nube. NeuralCache ofrece un rendimiento NVMe local ultrarrápido, incluso para las cargas de trabajo más exigentes, mientras que tus datos persistentes se almacenan de forma segura en un sistema de almacenamiento de objetos de bajo costo y alta durabilidad. Ya no tendrás que pagar por costosas capacidades totalmente flash para obtener un rendimiento superior.
Las facturas de almacenamiento en la nube suelen estar infladas por comisiones ocultas por transacciones GET y PUT. Al gestionar la gran mayoría de las lecturas localmente y agrupar, compactar y comprimir de forma inteligente las escrituras antes de guardarlas en el almacenamiento de objetos, NeuralCache puede reducir los elevados costes de las API en la nube hasta en un 99 %. Esto convierte los volátiles cargos por transacciones de la API en un margen de error predecible.
Deje de malgastar recursos de TI gestionando el rendimiento de su almacenamiento. NeuralCache funciona de forma totalmente automática y se adapta dinámicamente. Si una aplicación cambia su dirección de lectura, modifica la concurrencia o cambia de archivo, la inteligencia se ajusta de inmediato, sin necesidad de dimensionar manualmente la caché, fijar datos ni realizar ajustes específicos del flujo de trabajo.
Al predecir y recuperar solo los rangos de datos específicos que necesitan sus aplicaciones, en lugar de mover archivos masivos completos, NeuralCache reduce el tráfico WAN innecesario y los costos de salida en más del 30 % para equipos distribuidos globalmente.
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Preguntas frecuentes
No, NeuralCache está integrado en la plataforma Qumulo y no es una función que se cobre aparte.
Sí, algunos flujos de trabajo experimentarán una mayor aceleración que otros, pero NeuralCache mejorará el rendimiento de todos los flujos de trabajo.
En un flujo de trabajo tradicional basado en archivos, tendrías que esperar a que se descargara un archivo o proyecto completo del almacenamiento remoto antes de poder empezar a trabajar. Imagina reproducir un vídeo de varios gigabytes y tener que esperar a que se descargue por completo antes de darle a reproducir. Con Qumulo NeuralCache, movemos de forma inteligente pequeñas partes del sistema de archivos a tu nube local o clúster local a medida que lo utilizas. NeuralCache predice eficazmente qué bloques probablemente se necesitarán a continuación y proporciona esos datos antes de que los solicites. Si cambias lo que estás haciendo, por ejemplo, al reproducir un archivo de vídeo, NeuralCache se adaptará rápidamente a tus nuevos patrones y obtendrá los datos relevantes para tu trabajo actual.
NeuralCache reduce los costos al atender la gran mayoría de las solicitudes de lectura directamente desde la caché local, evitando así las costosas solicitudes GET al almacenamiento de objetos. En cuanto a la escritura, el sistema agrega, compacta y comprime las nuevas modificaciones de datos en objetos de mayor tamaño y alta eficiencia antes de enviarlas al almacenamiento de objetos. Este proceso puede combinar cientos de operaciones de escritura individuales en una sola solicitud PUT, reduciendo los costos totales de la API hasta en un 99 %.
Para la IA, NeuralCache permite flujos de trabajo sin copias, donde los modelos pueden ingerir datos directamente del espacio de nombres con una latencia inferior al milisegundo, lo que se traduce en tiempos de inicio de tareas más rápidos y un rendimiento de entrenamiento altamente consistente. Para la producción de efectos visuales y multimedia, el sistema precarga de forma proactiva los recursos críticos (como metraje sin procesar, texturas y archivos de proyecto), lo que proporciona una reproducción multimedia fluida, elimina los retrasos en la línea de tiempo y evita picos de latencia durante la edición y la renderización.
En lugar de esperar a que una aplicación solicite datos, NeuralCache utiliza modelos predictivos de aprendizaje automático entrenados con billones de transacciones de archivos reales. Emplea un «gemelo digital» que se actualiza continuamente para analizar el comportamiento de las aplicaciones en tiempo real, la estructura de los archivos y los patrones de acceso. Al combinar estas señales con puntuaciones de actividad a corto y largo plazo, el sistema anticipa con precisión qué datos se necesitarán a continuación y los precarga de forma proactiva en cachés locales de alto rendimiento (como NVMe y DRAM) antes incluso de que se realice la solicitud.