/
Azure Files 磁盘存储引入类似 SSD 的预配置计费模式
微软在其 Azure 公有云服务中为基于磁盘的文件存储提供了更可预测的计费成本，类似于其 SSD 文件存储的配置风格，作为其按需付费系统的替代方案。Azure 现有两种文件存储层级：使用快速 SSD 存储的高级层和使用硬盘驱动器（HDD）的标准层。标准层现已推出 Provisioned v2 计费模型，用户可以单独为文件共享配置容量、IOPS 和吞吐量，提供更高的灵活性和可预测性。
VDURA：AI 训练和推理需要优化文件与对象存储的平衡
本文讨论了 AI 训练和推理中文件存储与对象存储的应用。VDURA CEO Ken Claffey 认为两者都有其作用，不应简单地选择其一。VDURA 提供了一种混合解决方案，结合了对象存储的可扩展性和文件系统的高性能，以满足 AI 工作负载的多样需求。文章强调了在 AI 基础设施中平衡不同存储技术的重要性。
VDURA 展示面向能源行业的节能高性能计算系统
VDURA 将在即将举行的能源高性能计算会议上展示其新一代数据平台。该平台旨在通过更快的数据处理、更高的数据持久性和更易用的混合环境，加速能源行业创新。VDURA 的混合架构结合了 HDD 和 SSD 的优势，为能源公司提供了优化运营成本和工作负载速度的解决方案。
超大规模 AI 模型训练使用对象存储
超大型 AI 语言模型训练正转向使用对象存储而非文件存储。这种转变源于 AI 模型训练的特殊需求和对象存储的优势。对象存储在数据摄取、准备、模型训练和部署等阶段都表现出独特优势，能更好地满足大规模并行计算和海量数据处理的需求，同时具有更高的成本效益和可扩展性。
RiverMeadow 助力 Pure Storage 本地工作负载迁移上云
RiverMeadow 升级其平台，支持将 Pure Storage 的本地 Evergreen 存储即服务扩展到云端。用户现可通过 RiverMeadow 访问 Azure、AVS 和 AWS 上的 Pure Cloud Block Store，实现工作负载迁移优化，提高云存储灵活性和弹性，同时降低成本。两家公司的合作旨在为企业提供更高效、可扩展的云迁移解决方案。
生成式 AI、大语言模型和智能代理正在改变存储行业
生成式人工智能正如洪水般席卷IT世界,对存储技术产生深远影响。从内存-存储接口到更高层面,AI正在改变块存储、文件存储和对象存储的方方面面。本文分析了生成式AI改变存储世界的六大方式,包括GPU直连、存储介质创新、数据库向量化、数据保护等方面,展望了存储技术在AI时代的发展趋势。
Datafy 推出自动化优化引擎，瞄准 EBS 成本优化市场
Datafy.io 作为一家专注于降低 Elastic Block Storage (EBS) 成本的 FinOps 创业公司，推出了自动化的 EBS 优化引擎。该引擎能够根据实际使用情况自动调整 EBS 卷大小，帮助客户仅为所需资源付费，从而实现显著的成本节约。Datafy 的解决方案易于使用，无需开发人员参与部署，为企业提供了一种简便高效的 AWS 存储成本管理方式。
DDN 获3亿美元投资，矢志成为 AI 存储领导者
DDN获得3亿美元投资，计划将其在超级计算领域的领先优势转化为AI存储解决方案。该公司正在调整其高性能计算产品线以适应AI工作负载的需求，并承诺将于2月20日发布重大公告。这笔投资反映了AI基础设施市场的快速增长和投资热潮。
京公网安备 11010802021500号
