WEKA NeuralMesh und Scality
Blitzschnelle Leistung trifft auf unbegrenzte Skalierbarkeit
Scality und NeuralMesh™ von WEKA bieten gemeinsam eine unübertroffene Kombination aus hohem Durchsatz, Datenzugriff mit geringer Latenz und kostengünstiger, unverwüstlicher Kapazität.
Von KI-Modelltraining und Genomik bis hin zu Analysen und Medien-Workflows – unsere gemeinsame Lösung sorgt dafür, dass Ihre Daten immer am richtigen Ort, mit der richtigen Geschwindigkeit und zum richtigen Preis verfügbar sind.
Scality RING + NeuralMesh von WEKA
Warum Scality + NeuralMesh™ von WEKA
Blitzschnelle Leistung, wo es darauf ankommt
Erschwingliche Skalierbarkeit für selten genutzte Daten
Scality RING erweitert die Flash-Kapazität nahtlos um Objektspeicher im Petabyte-Bereich – ideal für inaktive oder veraltete Daten. Die Tiering-Funktion ist für Benutzer und Anwendungen vollständig transparent.
Schnelles, effizientes Tiering mit integrierter Intelligenz
Snapshot-gesteuerte Agilität
NeuralMesh-Snapshots ermöglichen eine sofortige, kostengünstige Zurücksetzung auf frühere Datenzustände und ermöglichen so parallele Modellentwicklung, Prüfpfade und schnelle Wiederherstellung – alles unterstützt durch die extrem langlebige Archivierungsebene von Scality.
Entwickelt für die anspruchsvollsten Datenpipelines
Von der Entwicklung von KI-Modellen bis hin zu Next-Gen-Genomik und Hochleistungsanalysen bieten Scality und WEKA einen modernen Datenstack, der sich ohne Kompromisse an Ihre Leistungs- und Kapazitätsanforderungen anpasst.
KI, HPC und Analytik
Versorgen Sie Ihre GPU-intensiven Pipelines mit ultraschnellen E/A-Vorgängen von NeuralMesh und verlassen Sie sich dabei auf Scality für die kostengünstige langfristige Speicherung von Trainingsdaten, Modellausgaben oder Referenzdatensätzen.
Genomik und Biowissenschaften
Beschleunigen Sie die Forschung und senken Sie die Kosten, indem Sie schnellen, flashbasierten Zugriff mit umfangreichen Archiven im Multi-Petabyte-Bereich kombinieren. Die Workflows bleiben nahtlos, während die Daten dynamisch zwischen den Ebenen verschoben werden.
Medien und Unterhaltung
Bearbeiten und verarbeiten Sie aktuelle Inhalte in Echtzeit, während Sie abgeschlossene Projekte in einer skalierbaren, sicheren Speicherebene archivieren. Snapshots helfen Teams bei der Zusammenarbeit an versionierten Inhalten ohne Datenduplikate.
Vereinfachte Integration.
Einheitlicher Support.
Der Einstieg ist ganz einfach. Wählen Sie einfach HTTPS in der WEKA-Schnittstelle aus und verweisen Sie auf die Endpunkte von Scality. Tiering, Snapshots und Namespace-Integration sind nahtlos.
Sowohl das Support-Team von Scality als auch das von WEKA sind für gemeinsame Bereitstellungen geschult, um einen reibungslosen End-to-End-Service zu gewährleisten.
Sind Sie bereit, Ihre KI- und Datenpipeline zu modernisieren?
Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie Scality + NeuralMesh™ von WEKA Ihren nächsten Durchbruch vorantreiben kann.
Highlights von Scality RING
- Enorme Skalierbarkeit: Exabyte-fähig, unterbrechungsfreies Wachstum
- Extreme Langlebigkeit: Datensicherheit mit einer Verfügbarkeit von bis zu 99,999999999 %
- Flexible Bereitstellung: Läuft auf Standard-Hardware
- Mehrdimensionale Skalierung: Leistung, Kapazität und Dienste sind unabhängig voneinander skalierbar.
- CORE5-Architektur : Durchgängige Cyber-Resilienz bietet branchenführenden Schutz vor Ransomware.
- Kostenoptimierung:Reduzieren Sie die Gesamtbetriebskosten für Speicher und verbessern Sie gleichzeitig den Datenzugriff.
Entdecken Sie unsere Enterprise-Lösungen
Gesundheitswesen
Sichere Verwaltung und Skalierung bei der Ablage von medizinischen Bilddaten, Genomdaten und Backup-Daten mit cloudfähigem, cyberresilientem Speicher
Extreme Leistung für KI
Beschleunigen Sie das Training, das Finetuning und Inferencing von KI-Modellen für schnellere, intelligentere Entscheidungen mit dem weltweit schnellsten Objektspeicher
SeqOIA Gynäkologie
Ein nationales Genomiklabor senkte seine Speicherkosten um das 3- bis 5-fache und beschleunigte gleichzeitig die Forschung mit einem AI-Data-Lake im Petabyte-Bereich
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