这个“海王”无奇，PowerScale让数智化转型有“数”有“据”

键值、混合键值到归档键值多种型式号，可以做到巨量数据集驱动器各种运用做和文书工作负载的数据集驱动器需要，设法Gmail充分特赦数据集卡内。

“PowerScale很强高不间断性和可扩展性，可以从最小11TB集之前于100PB，占有丰富的数据集条款终端，对接地区性框架、楔形和名曰的数据集源，并且兼容现期之前Isilon/PowerScale炮兵部队，随之而来任何文书工作负载都是易用、好用和经用。”刘志洪暗示道。

其次，PowerScale厂商开发上造就着巨量数据集驱动器的需要21世纪。在滑动扩展、安全和掩体等较早优势的思路，近年来PowerScale还造就了全闪设计者、软件假定等厂商新21世纪。

以全闪为例，从前养老院的PACS该系统也就是说疫情战况下，需要对接多台超高速、高精度的卫生保健设备的不间断分段写入，像CT光学技术开发，320先以探测器、时序640层造就了比以往小得多的数据集量，对于效能拒绝很高。此除此以外像集成电路设计者、自动驾驶等业务部门场面，PB级的数据集都需要高效能处理，而PowerScale的全闪化设计者无疑很好地做到各种场面的效能需要21世纪。

“现在卫生保健视觉教育领域之前开始融入愈加多的AI技术开发，特别研究之前正因如此全RAID的高效能。”刘志洪多余道。

又如RAID、AMD、GPU等硬件的迅速的发展，让软件假定带进巨量数据集驱动器极为重要的厂商21世纪。利用软件假定的方式，不仅可以充分利用硬件高速的发展的潜能，让整个巨量数据集驱动器可以极为迅速、灵活性和高效厂商给定，并且让效能、经济性等上都获得充分利用。

第三，PowerScale以前造就着巨量数据集驱动器的技术开发的发展方向。以大数据集背书为例，第一代Hadoop大数据集模拟器随着运用做和生产潜能的不停增加，其存算紧振荡的模式停滞日益突出，格林在2014年就首先在各行各业利用OneFS作为上层文件该系统，借助了Hadoop计算炮兵部队的存算受控；又如，PowerScale率先背书河仓融合，背书数据集河、数据集仓库同时出访，带进愈加多Gmail在实现河仓依托架构的首选。

“PowerScale二十年来以前都是各行各业反超的巨量数据集驱动器模拟器。从前，PowerScale之前沉淀出存管融合、创出边界、高效可持续、精智模拟器、新一轮掩体的五大潜能，设法Gmail在框架、楔形和名曰端各种生态环境做到多种不同业务部门运用做的多样数据集需要，或许创出了数据集与此相反，设法Gmail数据集处理持续的发展之前发掘数据集商业价值，增加业务部门软硬件一般来说，在瞬息万变的市场之前保持反超。”刘志洪说明了道。

五大潜能了解服务业场面 境遇二十余年的不停创新与打磨，PowerScale五大潜能从前在卫生保健、微生物学、ADAS自动驾驶、EDA集成电路设计者所制造等服务业场面之前获得了充分体现。

刘志洪详述，格林创建了一个叫作10PB的俱乐部，近年来有愈加多多种不同服务业的Gmail重回到的俱乐部，“像自然资源、卫生保健、集成电路所制造等服务业的Gmail大多之前重回到该的俱乐部。未来，我们希望创建100PB的俱乐部。”

以集成电路设计者与所制造为例，近年来集成电路PCB技术开发的不停突破和逼近科学短时间，使得集成电路设计者和集成电路所制造则有场面都会归因于巨大的数据集量。具体来看，集成电路设计者前期都会归因于大量小文件数据集，生产潜能不一定是千万级，每个文件较小则是KB级，对于数据集驱动器的随机IOPS效能拒绝很高；而重回到仿或许确性期之前，则都会归因于大量的大文件该系统，对于驱动器的吞吐和延时潜能拒绝很高；此除此以外，集成电路生产不久，还需要将设计者数据集、历史数据集同步进行永久驱动器和归档，用做原先的新集成电路设计者或者质量回溯到。

格林香港地区非示例数据集驱动器事业部高级该系统工程师年级耀谈道：“10基体集成电路从头到尾都会归因于大概600TB的数据集生产潜能，如果换装到7基体，数据集量就都会翻倍PB档次，而现在的5基体、3基体则对于数据集驱动器的发电能力和效能尤为更大的挑战。”

据悉，也就是说亚太地区Top 20的集成电路大型企业之前，之前有80%采用了PowerScale。PowerScale的大生产潜能滑动扩展潜能，以及全闪、混闪、归档厂商线可以设法Gmail在集成电路设计者所制造多种不同期之前灵活性运用做。“PowerScale可以让Gmail根据业务部门需要在效能、发电能力上同步进行灵活性第一组，并且产生单一的文件该系统，更新换代无需移入数据集，前端Gmail运用做则是显然透明。”年级耀多余道。

又如也就是说疯狂的AI和数据分析运用做，一般来说需要大量的数据集采集，在这坚实正因如此同步进行模型式的体能训练和一再给定，本质上是一个数据集分析型式的文书工作流，无关到数据集采集、清洗和体能训练三个典型式的生态环境，每个节目大多都会孕育出大量的数据集。

Dell PowerScale设法Gmail实现大型企业级的数据集河，得心应手应对AI各个生态环境归因于的巨量数据集；高效能的分布式全RAID型式号则在效能侧重做到AI的数据集处理需要；PowerScale对数据集河式的多条款背书，也让其可以借助一套驱动器做到整个AI体能训练各个节目的数据集处理需要；PowerScale新一轮的数据集安全和的系统则为AI体能训练造就义务。

年级耀暗示：“很多Gmail在实现AI运用做时，一般来说看重于GPU等算力的投入，却忽视了数据集驱动器上都的停滞，随之而来GPU到时或者GPU现象普遍发挥作用，而PowerScale则很好地解决了AI运用做的数据集挑战，或许设法Gmail消除GPU到时的现象。”

也就是说，除了集成电路设计者与所制造、AI运用做除此以外，PowerScale之前在媒体娱乐、卫生保健健康、微生物学、国际零售业、智慧所制造、高端等教育领域获得了大量运用做。刘志洪暗示：“PowerScale以前是各行各业反超的巨量数据集驱动器模拟器，并且与Google Cloud、微软Azure、Cloudera等各种生态环境伙伴深度合作，产生存管依托的数据集河大生态环境，或许为Gmail的数据集处理持续的发展实现起厚重的坚实。”

总体来看，随着大型企业数据集处理和软硬件持续的发展的了解，巨量数据集激增将都会带进新单纯，基于巨量非示例数据集的业务部门悄悄加速带进框架业务部门，保持平衡这些业务部门的巨量数据集驱动器悄悄带进大型企业生产、服务于和创新之前的极为极为重要的基石，而Dell PowerScale无论是技术开发、厂商，还是服务业方案、生态环境，都是当今巨量数据集驱动器的赫赫有名，未来也将随之而来极为辽阔的施展空间。

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