对象和文件存储 HPE Alletra Storage MP X10000
利用高性能智能数据平台加速 AI 管道，提高吞吐量、最大限度地提高 GPU 利用率，并且更快速地将数据转化为 AI 就绪型洞见。
打造生产 AI — 更快速
借助适用于 AI 和数据保护的企业级智能横向扩展文件和对象存储，更快取得成果。通过随时随地的无缝云体验，简化运营并快速实现价值。
选择 HPE Alletra Storage MP X10000 的 10 大理由
借助专为实现可扩展性能、恢复能力和效率而设计的分散式云托管数据平台，加速 AI 工作负载、利用内置智能丰富数据，并以闪存速度从网络攻击中恢复。
借助 HPE Alletra 融资降低存储迁移成本
通过 HPE Financial Services，可享前两个月免付优惠，对比一次性采购最高省 10% 成本，付款周期贴合部署与迁移进度。
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常见问题
HPE Alletra Storage MP X10000 专为哪些工作负载而设计？
HPE Alletra Storage MP X10000 专为需要极低延迟的数据密集型应用而设计，例如 AI、机器学习、活跃数据湖、超快速备份和恢复、高性能计算和实时分析。无论数据量有多大，它都能提供稳定的 IOPS 和吞吐量，确保在关键环境中实现可靠性能。
HPE Alletra Storage MP X10000 与其他存储阵列有何不同？
HPE Alletra Storage MP X10000 的突出之处在于其基于 Alletra MP 的模块化解耦式 NVMe 架构，该架构支持计算与存储独立扩展。接下来，X10000 数据智能节点利用先进的在线技术，即时从 X10000 对象中提取、丰富和存储元数据及向量嵌入。AI 和智能体 AI 就绪数据集会在您需要时立即生成。利用丰富的元数据简化从摄取到推理的流程，可以加速分析和 AI 工作负载，包括检索增强生成 (RAG) 和大型语言模型 (LLM)。GreenLake 接口还为 HPE 分布式块存储、文件存储和对象存储服务提供一致的监控、保护、自助配置和主动支持。
HPE Alletra Storage MP X10000 的可扩展性如何？
HPE Alletra Storage MP X10000 支持独立扩展性能和容量。您可以从小规模开始，然后根据需要添加计算节点或存储架，以满足您的应用和业务需求。X10000 分散式 NVMe 架构确保性能随着每次添加而线性扩展，而不会中断（重新平衡开销或过度配置），从而使系统能够随着工作负载的演变而高效增长。
HPE Alletra Storage MP X10000 的主要差异化特性有哪些？
HPE Alletra Storage MP X10000 为软件定义架构，采用容器化部署，以 Kubernetes 作为编排平台。在可靠性及数据访问层面，X10000 专为企业客户量身打造，且采用容错架构设计。对象存储支持基于对 S3 和 S3a API 的原生支持。X10000 的日志结构及键值存储设计，均针对 TLC 与 QLC 闪存进行了专项优化。支持 S3 兼容存储的 RDMA 可以将性能提升高达 2 倍。容量效率依托数据压缩技术，以及单一阵列内三重奇偶校验纠删码能力实现。针对数据保护场景，为 X10000 集成数据保护加速器节点后，可实现高达 60 倍的数据缩减（含重复数据删除功能），同时达成业界领先的吞吐量，最高可达 1.2 PB/小时。在配置方面，X10000 以 HPE Alletra Storage MP 为基础构建，并得益于这种灵活的模块化、分散式全共享存储架构。
X10000 数据智能节点采用先进在线处理技术，可实时从 X10000 对象存储中提取、完善并存储元数据与向量嵌入。AI 和智能体 AI 就绪数据集会在您需要时立即生成。利用丰富的元数据简化从摄取到推理的流程，可以加速分析和 AI 工作负载，包括检索增强生成 (RAG) 和大型语言模型 (LLM)。
HPE Alletra Storage MP X10000 能否与现有基础设施进行集成？
是的。HPE Alletra Storage MP X10000 的设计旨在实现广泛的互操作性。它可与所有主流虚拟机管理程序（如 VMware、Hyper-V 和 KVM）以及通过 CSI 驱动程序和顶级操作系统支持的 Kubernetes 配合使用。它还使用 GreenLake 接口，该接口也用于 HPE 块存储和文件存储服务。您可以使用标准的 S3 和 S3a 协议，将 X10000 与其他 HPE Alletra 系统和旧存储设置一起使用。这样您就无需对当前设置做重大更改，从而降低采用难度。此外，X10000 数据智能 API 和内置软件开发工具包可以轻松创建即时 RAG 管道。只需几行代码，即可通过聊天或 API 将存储与向量数据库和 LLM 连接起来，从而发挥非结构化数据的价值。