Excelero und ThinkParQ Go bringen gemeinsam BeeGS-integrierte NVMesh® Lösung auf den Markt
Benchmark-Tests der ersten Deployments lieferten 3x mehr Performance als Direct Attached NVMe mit der kombinierten Lösung, die somit die Effizienz der Infrastruktur steigerte.
(IINews) - Excelero und ThinkParQ Go bringen gemeinsam BeeGS-integrierte NVMesh® Lösung auf den Markt
Benchmark-Tests der ersten Deployments lieferten 3x mehr Performance als Direct Attached NVMe mit der kombinierten Lösung, die somit die Effizienz der Infrastruktur steigerte.
KAISERSLAUTERN, DEUTSCHLAND Juni 2019 – Excelero, ein Vorreiter für softwaredefinierten Blockspeicher, und ThinkParQ haben bekannt gegeben, dass ihr gemeinsames Projekt Früchte trägt: Die Unternehmen haben erfolgreich Exceleros softwaredefinierten Blockspeicher NVMesh® für gemeinsame NVMe-Speicher in ThinkParQs führendes paralleles Cluster-Dateisystem BeeGFS integriert und konnten Latenzen wie in einem lokalen Laufwerk verzeichnen. Die Ergebnisse der Benchmark-Tests der ersten Deployments zeigen, dass die Kombination der beiden Lösungen eine maximale Ressourcenauslastung und Flexibilität möglich macht. Diese Performance ist perfekt für datenintensive Workloads sowie für High Performance Computing (HPC), KI, Maschinelles Lernen und Analysen geeignet.
Zum Twittern klicken (at)ExceleroStorage und (at)BeeGFS veröffentlichen Benchmark-Ergebnisse für neue High Performance Datei-Speicherinfrastruktur für die horizontale Skalierung mit gemeinsamem #NVMe-Speicherhttp://bit.ly/2YBQwO0
Excelero und ThinkParQ haben auf die Nachfrage von Kunden reagiert und NVMe-Speichercluster mit BeeGFS und NVMesh bereitgestellt, um die Produktivität von fortschrittlichen GPU-Computeclustern zu steigern. Diese Organisationen leiden wie so viele andere unter dem Flaschenhals im Speicher, der typisch für KI ist – I/O-intensive Anwendungen können selbst auf GPU-Systemen nicht schnell genug verarbeitet werden. Das Ergebnis ist, dass Datensätze häufig von Hand lokal kopiert werden müssen.
„Mit Exceleros NVMesh erhalten unsere Kunden Zugang zu einem hoch leistungsstarken System für die Speicherskalierung, das extrem niedrige Latenzen bietet“, freut sich Frank Herold, CEO von ThinkParQ. „Die Fähigkeit von NVMesh, eine riesige Menge an IOPS mit den extrem niedrigen Latenzen von NVMe-Laufwerken über Netzwerke mit hochverfügbaren Volumes bereitzustellen, hat uns sehr beeindruckt. Das Gleiche gilt für die Option mittels verteiltem Erasure Coding auf der Blockspeicher Ebene und BeeGFs eine beispiellose Effizienz für unterschiedlichste Zugriffsmuster und Dateigrößen bereitzustellen.“
Zum Nachweis der Möglichkeiten dieser neuen Scale-out-Infrastruktur nutzten die Unternehmen die mdtest- und IOR-Standardtests. Der Testaufbau bestand aus einem kompakten 2HE-Chassis mit 4 Servern und insgesamt 24 NVMe-Laufwerken, das über ein 100Gbit RDMA-Netzwerk mit 8 BeeGFS Client-Computeknoten verbunden war. Die Vergleichstests wurden mit der exakt gleichen Hardwarekonfiguration durchgeführt: BeeGFS mit Direct Attached NVMe und BeeGFS mit logischen NVMesh Volumes. NVMesh wurde zum Auslagern der Spiegelungs-Operationen verwendet, wodurch der Datei-Erstellungsprozess von BeeGFS um das Dreifache beschleunigt wurde. Auch das Lesen der Metadaten erfolgte 2,5x schneller. Für den (random) Zugriff auf kleine Dateien, was häufig als besonders kritisch für die Anwendungsleistung ist, hat die geringe Latenz von NVMesh die BeeGFS 4K Schreib-IOPS auf 1,25 Millionen pro Sekunde gesteigert – das entspricht einer 2,5fachen Verbesserung. Mit dem verteilten Erasure Coding von NVMesh für BeeGFS erhalten die Nutzer bis zu 90 % nutzbare Kapazität ohne Einfluss auf die Tolerierbarkeit von Laufwerkausfällen. Gleichzeitig erzeugt dieses Einsteigersystem einen Streaming-Durchsatz von 75 GB/s. Excelero bietet die Kombination aus NVMesh und BeeGFS bis zum 30. Juni zum Sonderpreis an. Weitere Details sind bei beiden Unternehmen erhältlich.„Man kann ein Unternehmen von morgen nicht auf einer Infrastruktur von gestern aufbauen“, meint Lior Gal, CEO und Mitgründer von Excelero. „Wir freuen uns darüber, wie nahtlos NVMesh und BeeGFS zusammen funktionieren. Dadurch müssen weder die IT-Teams noch die Endbenutzer in Organisationen Abstriche machen. Wir freuen uns auf die weitere Zusammenarbeit mit ThinkParQ, damit noch mehr Unternehmen auf der ganzen Welt ihren NVMe-ROI maximieren und die Effizienz ihrer gesamten Operationen steigern können.“
Excelero und ThinkParQ werden die Performance und Effizienz von BeeGFS mit NVMesh vom 16. bis 20. Juni auf der ISC Super Computing Messe 2019 in Frankfurt an ThinkParQs Stand J-640 und Exceleros Stand E-1039 vorführen. Weitere Informationen finden Sie auf www.thinkparq.com oder www.excelero.com
Über die ThinkParQ GmbH
Das Ziel von ThinkParQ ist es, die schnellsten, flexibelsten und stabilsten Lösungen für jede leistungsorientierte Umgebung zu entwickeln. Das Unternehmen wurde 2014 als Spin-off vom Fraunhofer Center for High-Performance Computing gegründet und ist seither für die Weiterentwicklung von BeeGFS verantwortlich. ThinkParQ arbeitet eng mit Systemintegratoren zusammen, um schlüsselfertige Lösungen zu entwickeln. Auf http://www.thinkparq.com finden Sie weitere Informationen.
Über Excelero
Excelero entwickelt verteilte Blockspeicher mit geringen Latenzen für webbasierte Anwendungen wie KI, maschinelles Lernen und GPU-Computing. Das Unternehmen wurde 2014 von mehreren Speicher-Veteranen gegründet, die von den Shared-Nothing-Architekturen der Technologie-Giganten für webbasierte Anwendungen inspiriert waren. Excelero hat eine softwaredefinierte Blockspeicherlösung mit geringen Latenzen entwickelt, die die Leistungs- und Skalierbarkeits-Anforderungen der größten Web- und Unternehmens-Anwendungen erfüllt.
Exceleros NVMesh ermöglicht die gemeinsame NVMe-Nutzung in jedem beliebigen Netzwerk und unterstützt alle lokalen und verteilten Dateisysteme. Kunden profitieren von der Leistung eines lokalen Flash-Speichers mit dem Vorteil einer zentralen Speicherung, während gleichzeitig die Bindung an proprietäre Hardware vermieden und die Gesamt-TCO des Speichers gesenkt werden. NVMesh wird von großen Webkunden für die Datenanalyse und maschinelles Lernen, für Medien & Entertainment Post Produktion sowie für HPC-Umgebungen verwendet.
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Datum: 03.06.2019 - 17:00 Uhr
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