HPE Alletra文件和块存储产品组合现已通过Alletra MP X10000获得对象存储加持,可用于大规模非结构化数据湖与数据存储库。

这套方案专为EB级存储场景所设计,性能较竞争对手高出6倍,HPE表示这里提到的竞争对手为“提供对象存储的两大领先供应商”。据推测,这可能是指亚马逊云科技的S3以及微软Azure的Blob产品。
Tim Desai
HPE公司存储产品营销负责人Tim Desai写道,“我们很高兴推出HPE Alletra Storage MP X10000,这是一套独特的对象存储解决方案,旨在改变客户处理数据密集型工作负载的方式并处于市场领先地位。”
X10000使用Alletra Storage MP底层硬件,搭配解耦计算与存储资源的disaggregated shared everything(DASE)横向扩展存储节点架构。它还采用ProLiant服务器机箱,配备全闪存NVMe结构连接的本地存储与Aruba交换机。HPE还将自家订阅式GreenLake文件存储产品转化为OEM形式的VAST Data软件,该产品同样使用Alletra MP硬件。GreenLake块存储产品现已更名为Alletra Storage MP B10000(其中B代表块)。为了保持一致性,相信后续Alletra Storage MP F10000品牌应该也会成为GreenLake文件存储的新名称。
Desai解释道,“X10000不仅仅是一套存储解决方案。对于希望优化数据管理并推动业务价值的企业来说,它也代表一股改变游戏规则的力量。”

那它又凭什么拥有改变游戏规则的巨大力量?HPE表示,除了性能和可扩展性之外,X10000还依托通用Alletra MP平台获得了GreenLake云运营体验,“可以针对不同的软件定义存储角色和用例进行配置”,其适用范围涵盖块、文件以及现在的对象。Desai表示,“我们正一步步实现技术发展愿景,即在独立的单个分散云管理平台之上提供多种存储服务和多协议支持能力。”
X10000拥有容器原生软件,具备基于Kubernetes的编排、擦除编码和内联数据缩减功能。它还提供原生亚马逊云科技S3/S3a API支持能力,并包含日志结构键值存储,可“优化闪存介质的使用以实现卓越性能。”据了解,其“无需前端缓存或者介质之间的数据移动。每个节点都会为集群增加相应的性能,从而实现对并发用户和客户端节点的无缝扩展。”
数据缩减比例可高达二十分之一,既可用于备份数据,也可简化与其他备份产品的集成。其初步对Commvault和Veeam拥有更好的支持效果。
入门配置是一套三节点系统,用户可根据需求扩展至数百个节点。容量扩展为无缝进行,只需进行最小规模的数据移动,且整个升级过程不触发任何中断。性能和容量可以在扩展期间重新均衡、将影响控制在最低水平,不涉及任何昂贵的数据传输。
X1000“向未来的内联数据服务敞开大门,让计算更贴近数据。”
HPE提供的数据服务云控制台则包含各类管理选项,可实现集中监控、单一UI、安全保护、自我配置以及对全球规模基础设施的主动支持,适用范围涵盖Alletra Storage MP B10000、X10000以及GreenLake for File Storage。
通过从头开始编写自己的对象存储软件,HPE方面似乎放弃了通过许可或收购方式使用两家现有合作伙伴Cloudian和Scality的对象存储方案这个现成选项。这两家供应商目前正在与DataCore、戴尔、DDN、HPE、Hitachi Vantara、IBM、Infinidat、NetApp、Pure Storage以及Quantum的内部对象存储方案竞争。经过此番升级,联想成为最后一家缺少内部对象存储方案的主要系统供应商。
HPE表示,他们正在与英伟达合作,希望在GPU内存、系统内存以及X10000之间建立起可实现直接内存访问(DMA)传输的直接数据路径,而这一点对于AI应用场景无疑至关重要。换句话说,这其实类似于已经得到Cloudian和MinIO支持的GPUDirect式S3 over RDMA。从目前的情况看,也许S3 over RDMA正逐渐成为全体对象存储供应商参与市场竞争的必备条件。
感兴趣的朋友可以点击此处(https://www.hpe.com/psnow/doc/a00143971enw)查看Alletra Storage X10000产品手册,或者点击此处(https://www.hpe.com/psnow/doc/a00143957enw)查看数据保护手册。
尾注
HPE还宣布推出VM Essentials,这是一款统一的虚拟机管理工具,主要面向混合环境中的虚拟化工作负载。它将现有虚拟化工作负载与新的HPE VME虚拟机管理程序集成在一起。VM Essentials支持多种主要存储协议、分布式工作负载部署、高可用性、实时迁移以及集成化数据保护。HPE公司声称,通过使用GreenLake云配合VM Essentials,企业可以将总体拥有成本削减至最低五分之一。
好文章,需要你的鼓励
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
在Cloudera的“价值观”中,企业智能化的根基可以被概括为两个字:“源”与“治”——让数据有源,智能可治。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。