File storage e object storage HPE Alletra Storage MP X10000
Accelera le pipeline AI con una Intelligent Data Platform ad alte prestazioni, aumentando il throughput, l'utilizzo delle GPU e trasformando i dati in informazioni predisposte per l’AI in tempi più rapidi.
Build Production AI—Faster
Ottieni risultati più rapidi con file e object storage intelligente di livello enterprise, scalabile in orizzontale, per l'AI e la protezione dei dati. Semplifica le operazioni e accelera il time to value con un'esperienza cloud trasparente ovunque.
AI Performance Without Bottlenecks
Ottieni il massimo dalle prestazioni di inferenza con il sistema X10000 accelerato da RDMA e ottimizzato per l'offload della cache KV. Accelera di 20 volte la generazione del primo token e ottieni un throughput di inferenza effettivo 17 volte superiore, migliorando l'efficienza delle GPU e riducendo il costo per token.
Simplify with a unified cloud operational experience
Con un’infrastruttura gestita al 100% dal cloud, puoi gestire, monitorare e proteggere l'ambiente di storage globale da una singola console cloud accessibile ovunque ti trovi, da qualunque dispositivo.
Top reasons to choose HPE Alletra Storage MP X10000
Accelera i carichi di lavoro AI, arricchisci i dati con l'intelligence integrata e riprenditi all'istante dagli attacchi informatici, con una piattaforma dati disaggregata e gestita dal cloud, progettata per garantire prestazioni, resilienza ed efficienza scalabili.
Restore Data at Flash Speed
Accelera le operazioni di backup e ripristino con prestazioni basate su flash, garantendo una riduzione dei dati fino a 60 volte e un throughput di 2,5 PB/ora. Garantisci dati sicuri, conformi e sempre disponibili, secondo i requisiti RPO e RTO sempre più stringenti.
From Data Chaos to Actionable Insight
Trasforma i dati non elaborati in intelligence sfruttabile, con l'arricchimento dei metadati inline. Accelera la generazione della prima inferenza e supporta le applicazioni AI di nuova generazione, preparando i dati per l'AI quasi in tempo reale, con livelli superiori di qualità, pertinenza e prestazioni per RAG, LLM e analisi, riducendo al contempo i costi dell'infrastruttura.
Riduci i costi di transizione dello storage con il finanziamento di HPE Alletra
HPE Financial Services ti consente di partire con due mesi senza pagamenti e di ottenere un potenziale vantaggio economico fino al 10% rispetto a un acquisto anticipato allineando la spesa alle tempistiche di distribuzione e migrazione.
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Trasforma l’azienda con uno storage enterprise flessibile, semplice e sempre disponibile
Crea un’esperienza cloud basata sull'AI davvero intuitiva e offri scalabilità efficiente unita a resilienza e prestazioni ai massimi livelli nelle tue applicazioni mission-critical.
Semplifica le distribuzioni AI con una soluzione chiavi in mano predisposta per la produzione
Accelera il percorso dal progetto pilota all'AI di produzione, con una piattaforma preconfigurata e convalidata che elimina la complessità dalla creazione autonoma del tuo ambiente.
Ulteriori informazioni sull'esperienza della piattaforma unificata GreenLake
GreenLake è il cloud che offre alle aziende un'esperienza di piattaforma unificata per semplificare l'IT, ridurre i costi e trasformarsi più rapidamente. Scopri come GreenLake aiuta la tua azienda a semplificare le operazioni IT, ottimizzare l'intero ambiente ibrido, unificare, proteggere i dati e accelerare l'intelligenza artificiale dal progetto pilota alla produzione.
Notizie e risorse
Domande frequenti
Per quali carichi di lavoro è progettato HPE Alletra Storage MP X10000?
HPE Alletra Storage MP X10000 è stato progettato per applicazioni ad alta intensità di dati che richiedono una latenza estremamente bassa, come AI, machine learning, data lake attivi, backup e ripristino ultra veloci, HPC e analisi in tempo reale. Garantisce IOPS e throughput costanti, indipendentemente dal volume dei dati, per prestazioni affidabili in ambienti critici.
Cosa distingue HPE Alletra Storage MP X10000 dagli altri array di storage?
HPE Alletra Storage MP X10000 si distingue per la sua architettura NVMe modulare e disaggregata basata su Alletra MP, che consente di scalare in modo indipendente l’elaborazione dallo storage. Inoltre, il nodo di data intelligence per l’X10000 sfrutta tecnologie in linea avanzate per estrarre, arricchire e memorizzare istantaneamente i metadati e gli embedding vettoriali dagli oggetti di X10000. I set di dati predisposti per l’AI e l’AI agentica vengono creati esattamente nel momento in cui ti servono. L’ottimizzazione delle pipeline dall'acquisizione all'inferenza tramite metadati arricchiti accelera i carichi di lavoro AI e di analisi, tra cui la Retrieval Augmented Generation (RAG) e i large language model (LLM). L'interfaccia GreenLake offre inoltre monitoraggio, protezione, provisioning automatico e supporto proattivo coerenti per tutti i servizi a blocchi, file e object storage distribuiti di HPE.
Quanto è scalabile HPE Alletra Storage MP X10000?
HPE Alletra Storage MP X10000 consente di scalare in modo indipendente le prestazioni e la capacità. Puoi iniziare in piccolo ed espandere la configurazione aggiungendo nodi di elaborazione o shelf di storage in base ai requisiti aziendali o delle applicazioni. L’architettura NVMe disaggregata X10000 garantisce una scalabilità lineare delle prestazioni a ogni aggiunta senza interruzioni, con un ribilanciamento dei costi generali e dell’over-provisioning, consentendo al sistema di crescere in modo efficiente in base all’evoluzione dei carichi di lavoro.
Quali sono alcune delle principali caratteristiche distintive di HPE Alletra Storage MP X10000?
HPE Alletra Storage MP X10000 è software-defined e sfrutta un'architettura containerizzata con orchestrazione basata su Kubernetes. Per quanto riguarda l'affidabilità e l'accesso ai dati, X10000 è stato progettato per i clienti enterprise e si basa su un design fault-tolerant. Il supporto per l’object storage si basa sulla compatibilità nativa con le API S3 e S3a. Il design di X10000, basato su log, key-value è anche ottimizzato per il flash TLC e QLC. Il supporto per RDMA per lo storage compatibile con S3 può aumentare le prestazioni fino a 2 volte. L'efficienza in termini di capacità si basa sulla compattazione dei dati e sul supporto della codifica di cancellazione triple parity (all'interno di un singolo array). Per i casi d'uso di protezione dei dati, è possibile ottenere una riduzione dei dati fino a 60 volte (inclusa la deduplicazione) e un throughput leader di settore fino a 1,2 PB/h attraverso l'integrazione di nodi acceleratori di protezione dei dati per X10000. Per quanto riguarda il dimensionamento corretto della configurazione, X10000 si basa su HPE Alletra Storage MP e trae vantaggio da questa soluzione di storage modulare, flessibile, disaggregata e shared-everything.
Il nodo di data intelligence per X10000 sfrutta tecnologie in linea avanzate per estrarre, arricchire e memorizzare istantaneamente i metadati e le rappresentazioni vettoriali dagli oggetti di X10000. I set di dati predisposti per l’AI e l’AI agentica vengono creati esattamente nel momento in cui ti servono. L’ottimizzazione delle pipeline dall'acquisizione all'inferenza tramite metadati arricchiti accelera i carichi di lavoro AI e di analisi, tra cui la Retrieval Augmented Generation (RAG) e i large language model (LLM).
È possibile integrare HPE Alletra Storage MP X10000 con l’infrastruttura esistente?
Sì. HPE Alletra Storage MP X10000 è progettato per garantire un'ampia interoperabilità. Funziona con tutti i principali hypervisor come VMware, Hyper-V e KVM, nonché con Kubernetes tramite driver CSI e con i principali sistemi operativi. Utilizza inoltre l'interfaccia GreenLake, utilizzata anche per i servizi di storage file e blocchi. È possibile utilizzare la soluzione X10000 insieme ad altri sistemi HPE Alletra e a configurazioni di storage precedenti attraverso i protocolli standard S3 e S3a. Questo ne facilita l'adozione, senza dover apportare modifiche significative alla configurazione attuale. Inoltre, l'API di data intelligence di X10000 e il kit di sviluppo software integrato consentono di creare facilmente pipeline RAG in modo istantaneo. Con poche righe di codice, è possibile connettere lo storage tramite chat o API con database vettoriali e LLM per liberare il valore dei dati non strutturati.