DriveScale是一家初创公司,今年年初从此前3年的隐身模式走出来,推出了可以动态地将外部连接的JBOD作为本地设备呈现给服务器的硬件和软件。它的想法是提供可组合的服务器-存储结合体,用于改变Hadoop类型的分布式工作负载。

这么做的目的是分享超大规模数据中心的特性,而不涉及到这么大规模,也不需要企业进行DIY。DriveScale表示,现有的服务器和存储产品设计对于分布式Hadoop类型的工作负载来说太死板了,通常存在不同程度的配置不足或者过量配置服务器和存储资源。
服务器和存储应该作为单独的资源池进行管理。据悉,DriveScale公司有很多前Sun和思科公司的员工,有不错的可信度,值得考虑。
技术
软件构成系统:这是带有本地(在机架中)磁盘存储的服务器,当大数据Hadoop工作负载发生变化的时候可以分解,然后可以重新组合成为新的配置。
它所做的是,DriveScale软件对磁盘驱动器机箱中的存储进行虚拟化,然后跨10GbitE连接呈现给机架中的服务器。此外有一个机架顶部的以太网交换机,服务器和SAS JBOD存储机箱有以太网端口。采用SAS的DriveScale适配器(虚拟化卡)是介于服务器和存储以太网端口之间的。
该适配器采用一个以太网控制器(2 x 10GbitE)以及一个SAS(2 x 12Gbit/s 4通道)控制器。一个1U的DriveScale一体机设备容纳4个这样的适配卡,连接到TOR以太网交换机。这个适配卡机箱有80Gbit/s的带宽。服务器访问磁盘是通过这个以太网和DriveScale系统的。显然这个以太网和SAS连接为磁盘访问贡献了一些延迟,大约是200微秒。
该服务器运行Linux系统,有一个DriveScale软件代理。DriveScale有一个管理工具,用于组合(配置或者分配)存储给一台或者多台服务器,配置软件代理。

这个代理呈现已经被组合成为服务器的存储,本地(直连)到这个服务器,使用DriveScale服务器代理以及适配卡,隐藏了它实际上是通过以太网外部连接的事实。
还有一个SaaS整体管理工具。用户通过GUI或者RESTful API控制DriveScale。JBOD未来还可以涵盖SSD。
创建、创始人和资金
DriveScale在2013年由首席科学家Tom Lyon和首席执行官Satya Nishtala创建的时候,接收到了300万美元的种子资金。Lyon最早是Sun公司的员工,他和Nishtala当时为Banman工作。他们是Nuovo的创始人,这个分拆出来的公司开发了思科的UCS服务器。在Sun的时候,Lyon致力于Sparc处理器的设计以及SunOS,而Nishyala则负责Sun存储、UltraSparc工作组服务器以及工作站产品。
DriveScale公司的首席执行官是Gene Banman,工程师设计副总裁是Duane Northcutt,他是前Sun公司的硬件架构师。前Sun首席执行官和共同创始人Scott McNealy以及研究Java的James Gosling是该公司咨询顾问。
该公司今年年初进行了1500万美元的A轮融资,由Pelion Venture Parnters主导,Nautilus Venture Partners以及Foxconn的Ingrasys参与。Ingrasys是Foxconn的全资子公司,帮助开发和制造DriveScale一体机。
DriveScale称,现在是解耦设计的一个好时机。它的技术可以让企业拥有类似互联网公司(Amazon、Facebook和Google等)的那种横向扩展架构,让他们更加灵活地扩展服务器和存储资源。
好文章,需要你的鼓励
企业AI搜索公司Glean宣布年度经常性收入(ARR)达3亿美元,较15个月前的1亿美元增长三倍。尽管谷歌、微软、OpenAI等科技巨头纷纷入局企业AI搜索市场,Glean凭借"上下文图谱"技术深度理解企业业务需求,并帮助客户显著降低AI计算成本。该公司提供按用量计费和混合定价两种模式,客户涵盖Databricks、Reddit、Pinterest及三星等企业。Glean上轮融资后估值达72亿美元。
香港中文大学与MiniMax提出ClaimDiff-RL框架,将图像描述的AI训练从整体打分升级为逐条核查,有效解决了传统方式导致AI"少说保平安"的问题,同时在多项基准测试上超越Gemini-3-Pro-Preview。
杰夫·贝索斯旗下的蓝色起源公司在佛罗里达卡纳维拉尔角进行静态点火测试时,新格伦重型火箭发生爆炸。这是美国历史上最大规模的火箭爆炸之一,也是蓝色起源公司遭遇的最严重失败。所有人员安全,但该事故可能导致新格伦火箭项目长期暂停。此前该火箭已成功完成三次发射,并实现了助推器回收和重复使用。
ParaVT是一个由南洋理工等多校联合提出的并行视频工具调用框架,通过让AI同时分析多段视频并引入PARA-GRPO算法解决训练中的格式崩溃与工具跳过问题,在六项长视频理解测试中平均提升约7.9%。