今天Infinidat做了一系列的发布。Infinidat表示,他们正在打造一个更高容量的型号,将会发布一款速度更快的恢复备份目标阵列,和一个被称为零数据丢失灾难恢复系统的“数据中心黑匣子”,使用户不再需要对比多个公有云计算提供商。
在数据可用性方面,Infinidat称可以更好地保护和恢复存储在阵列中的数据,并使其能够承受地区性灾难。
Infinidat将自己的阵列定位为接近高速公有云的入门点,所以主流公共云计算服务使用其阵列中的数据,而无需将数据实际移动到公有云中。
这四款新产品是:
- F6212 Infinibox阵列
- InfiniSync
- InfiniGuard
- Neutrix Cloud
Infinidat表示,这些都共享通用的基础技术元素,其中包括Neural Cache、InfiniRAID和RAS、InfiniSnap。
F6212 Infinibox阵列
目前这个系列的产品包括F1000、F2000、F4000、F6000和Infinidat备份一体机。此外还提供Host Powertools和Infinimetrics。
F6212是新推出的高端系统,采用多达480个12TB NL-SAS驱动器,原是容量为5.7PB。
Infinidat表示,F6212面向实时分析、深度学习和物联网领域。
InfiniSync
这个数据中心黑匣子录像机是Infinidat在2017年底收购Axxana的成果。Axxana是由首席执行官Eli Efrat、首席技术官Alex Winokur和业务发展部门EVP Dan Hochberg(2010年离职)在2005年创立的。Axxana获得了大约1400万美元风投资金,开发了一款几乎坚不可摧的数据记录器来保护存储阵列。
Infinisync“黑匣子”
这个产品背后的理念,是为了避免在需要低恢复点目标的情况下,需要同步连接到远程灾难恢复站点以获取高价值数据。通常情况下,这种灾难恢复通常是要从纽约的主阵列到新泽西州附近的一个仓库站点的同步链路,延迟在毫秒级。此外还有一个异步链路到一个位于达拉斯的远程二级站点,整个恢复点目标(RPO)以分钟计算。
Infinisync组件
据Infinidat称,Axxana Phoenix“黑匣子”是一个严格绝缘的本地系统,可以在爆炸中不受损伤。它可以保存多达1.6TB的主阵列数据变更,其SSD上的延迟时间小于0.3毫秒。变更也会异步发送到二级站点。如果主站点发生故障,那么在Infinisync上最新的同步数据可以通过广域网或蜂窝网络发送到二级站点,并将RPO时间缩短到秒级。
Infinidat声称的结果是能实现快速的灾后应用恢复,达到RPO 0,也就是没有任何数据丢失,并节约成本,不需要这个站点和同步通信链接到它。
Axxana现在是Infinidat的全资子公司,Infinidat是其第一个集成的阵列,此外还有Dell EMC、IBM和其他公司的阵列。
InfiniGuard
2017年第四季度,Infinidat悄然推出了基于InfiniBox F4000阵列的Infinidat备份设备(IBA)B4260。这需要占用26U的空间,而IBA需要的是一个全机架。
这是因为F400中添加了3个2U存储节点服务器,此外还有3个2U无状态重复数据删除引擎(DDE),这个引擎可以执行可变块大小、内联和全局重复数据删除。
该系统预配置了一个2 + 1 HA就绪的拓扑。如果DDE出故障的话,工作负载会转移到另一个系统中。当然,Infinidat不希望在其产品中出现单点故障。
IBA现在更名为InfiniGuard。Infinidat表示,接收速度可以达到48TB /小时,带有无源端重复数据消除功能,源端加速高达74TB/小时。数据可以复制到本地或远程站点以获得更多保护。
主要的InfiniGuard组件
我们得知,恢复率是24TB/小时。加速是因为InfiniBox阵列的读取缓存是在DRAM中的。
InfiniGuard系统支持10GbitE和16Gbit/s光纤通道链路,可混合配置12个端口。接收协议包括RMAN,适用于Oracle等数据库,VTL,NAS(NFS和SMB)和OST。
支持的备份软件产品列表包括Veritas NetBackup、Oracle、Veeam、IBM Spectrum Protect(TSM)和Commvault。
Neutrix Cloud
Neutrix Cloud是Infinidat在另一个方向迈出的一步。
数据存储在Infinidat数据中心内的Infinidat阵列中;Neutrix Cloud,毗邻亚马逊(AWS Direct Connect)、Azure(Azure ExpressRoute)和Google公共云的快速访问入口点。这意味着AWS、Azure和Google云计算可以处理Neutrix云数据,而无需将数据实际存储在AWS、Azure或Google云中。
当云计算处理所需的数据时,可以对比公共云的定价并选择成本最低的选项。这是云计算能即时带来的好处。
Infinidat表示,这个产品可以防止公共云数据存储锁定。大概你无法在三个主要公共云之间轻松移动数PB数据,要么就是得花费很长时间并产生各种费用,这意味着你被锁定了。
Infinidat认为,用户应该将数据存储在第四个公有云——当然这里指的就是Infinidat自己的云,Infinidat声称这意味着用户可以节约下大笔AWS或Azure的存储费用,让客户可以利用AWS和Azure云计算业务的竞争。
Neutrix Cloud还可以被Infinidat的客户用做灾难恢复,因为它提供了DRaaS。
小结
Infinidat正在将存储产品组合扩宽到数据保护、灾难恢复、DRaaS和云计算套利等领域。
Infinidat希望能够赢得更多客户的IT预算,这次推出的四款产品也许可以帮助它做到这一点,并将其与竞争对手的差距再次缩小。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。