Huawei bringt die neue verteilte All-Flash-Speicherlösung OceanStor Pacific 9920 auf den Markt

Huawei kündigte auf dem 3. Huawei Data Storage User Elite Forum die Einführung eines neuen All-Flash-Produkts für verteilten Speicher an – OceanStor Pacific 9920. Dieses innovative Produkt erregte vor Ort mit seiner hervorragenden Leistung, enormen Kapazität und fortschrittlichen Technologie begeisterte Reaktionen. Als verteilter 2U-SSD-All-Flash-Speicher mit 1 Knoten pro Gehäuse verfügt OceanStor Pacific 9920 über eine vollständig symmetrische verteilte Architektur. Die Rohkapazität jedes Gehäuses reicht von 38,4 TB bis 92,16 TB. Jeder Knoten ist mit zwei Kunpeng 920-Prozessoren ausgestattet. Die Bandbreite eines einzelnen Knotens beträgt bis zu 20 GB/s und die IOPS können einen Spitzenwert von 800.000 erreichen. Diese hervorragende Leistung bedeutet, dass OceanStor Pacific 9920 effiziente Datenzugriffsdienste für verschiedene Szenarien wie Virtualisierung/Cloud-Ressourcenpools, Datenbanken, Hochleistungsrechnen, KI-Anwendungen und Big-Data-Analyse bereitstellen kann. Flash-Produkt bedeutet keine höheren Investitionskosten. Beamte von Huawei wiesen darauf hin, dass OceanStor Pacific 9920 eine Reihe von Datenkomprimierungstechnologien verwendet, die höheren Stapelschichten von SSD nutzt und auch QLC/PLC-Partikeltypen einführt. Durch die Anwendung dieser Technologien wird der Preis einer einzelnen SSD-Festplatte erheblich gesenkt. Im Rahmen der kontinuierlichen Reduzierung der physischen Kapazitätskosten werden durchgängig Einsparungen bei CAPEX, Raumnutzung und Energieverbrauch erzielt. Offiziellen Angaben zufolge wird erwartet, dass innerhalb eines fünfjährigen Nutzungszyklus die Gesamtbetriebskosten (TCO) von Unternehmens-SSDs die gleichen sein werden wie bei herkömmlichen Festplatten, sodass ein 1:1-Kapazitätsaustausch erreicht wird, den Huawei derzeit unterstützt Massenproduktion von 30,72 TB großen Flash-Laufwerken und plant die Einführung von Flash-Laufwerken mit größerer Kapazität. Darüber hinaus wird Huawei die Datenreduzierungsalgorithmen für typische unstrukturierte Datenszenarien weiter optimieren, um die Gesamtbetriebskosten weiter zu senken und Unternehmensanwendern mehr praktische wirtschaftliche Vorteile zu bieten

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