El sistema de archivos más avanzado del mundo acelera el acceso a los datos hasta tres veces más rápido para lograr un rendimiento y un valor económico incomparables.
SEATTLE - Abril 8, 2025 Qumulo Inc., líder en gestión de datos empresariales y almacenamiento de archivos en la nube híbrida, anunció hoy el lanzamiento de su revolucionaria Qumulo NeuralCache, una solución de almacenamiento en caché predictivo diseñada para optimizar el rendimiento de los datos en aplicaciones empresariales basadas en IA y cargas de trabajo críticas de la línea de negocio. Integrada en Cloud Data Fabric de Qumulo, esta innovadora tecnología aprovecha un conjunto de modelos de IA y aprendizaje automático para optimizar dinámicamente el almacenamiento en caché de lectura/escritura, ofreciendo una eficiencia y escalabilidad inigualables tanto en entornos locales como en la nube.
“Qumulo NeuralCache redefine la forma en que las organizaciones gestionan y acceden a conjuntos de datos masivos, desde decenas de petabytes hasta exabytes, adaptándose en tiempo real a factores multivariables como usuarios, máquinas, aplicaciones, fecha/hora, estado del sistema, estado de la red y condiciones de la nube”, afirmó Kiran Bhageshpur, director de tecnología de Qumulo. “Este sistema de caché predictivo basado en modelos mejora el rendimiento de las aplicaciones, reduce la latencia y garantiza la consistencia de los datos, lo que lo convierte en un punto de inflexión para sectores que dependen de flujos de trabajo intensivos en datos, como la investigación de IA, la producción de medios, la atención médica, el descubrimiento farmacéutico, la geofísica exploratoria, la telemetría espacial y orbital, la inteligencia nacional y los servicios financieros”.
Uno de los primeros usuarios de NeuralCache de Qumulo, Carbon VFX, es un estudio creativo de servicio completo especializado en efectos visuales, gráficos en movimiento y diseño.
“Con NeuralCache, todo funciona como debe: se acabaron las configuraciones adicionales y la supervisión de las políticas de caché, y se acabaron los retrasos por arranque en frío”, afirmó Jeff Drury, director de TI de Carbon VFX. “Antes de NeuralCache, nuestros artistas esperaban que todo fuera lento cada mañana mientras el sistema almacenaba los datos en caché. Ahora, simplemente se sientan y se dedican al trabajo creativo. Qumulo nos permite adaptarnos a nuestras necesidades en lugar de sobrecargar una solución para mantenernos al ritmo de la velocidad de nuestros artistas y la complejidad de su carga de trabajo, lo que nos ahorra tiempo, costes y frustración. Simplemente funciona”.
Características y beneficios clave de Qumulo NeuralCache
- Ajuste predictivo dinámicoMediante un conjunto de modelos supervisados de IA/ML, NeuralCache se ajusta continuamente basándose en patrones de datos en tiempo real. Cada error en la caché refina el modelo, mejorando la eficiencia y el rendimiento a medida que más usuarios, máquinas y agentes de IA interactúan con él.
- Eficiencia de costos en la nube híbrida:El sistema apila y combina de forma inteligente las escrituras de objetos, lo que minimiza los cargos de API en entornos de nube pública al tiempo que optimiza los ciclos de lectura y escritura de E/S para implementaciones locales, lo que genera importantes ahorros de costos sin comprometer la durabilidad ni la latencia.
- Escalabilidad para conjuntos de datos masivosCon éxito en escalas de 25 PB y más, NeuralCache se destaca en aplicaciones que manejan conjuntos de datos de tamaño exabyte, y aprende y mejora a medida que crece el volumen de datos y la complejidad de la carga de trabajo.
- Coherencia y correcciónTotalmente integrado en el sistema de archivos de Qumulo, diseñado desde cero para garantizar una consistencia estricta, NeuralCache propaga automáticamente los bloques de datos modificados en respuesta a cualquier escritura en Cloud Data Fabric. Esto garantiza que los usuarios, las máquinas y los agentes de IA siempre accedan a los datos más actualizados, eliminando el riesgo de información obsoleta en los procesos de toma de decisiones, ya sean manuales o autónomos.
- Rendimiento de la aplicación de turbocompresorAl anticipar las necesidades de datos y realizar la búsqueda previa con precisión, NeuralCache acelera cargas de trabajo críticas, desde aplicaciones de inteligencia artificial empresariales hasta sistemas de línea de negocios.
Disponibilidad y próximos pasos
NeuralCache está disponible de inmediato como parte de la última versión de software de Qumulo y se integra a la perfección con Qumulo Cloud Data Fabric. Los clientes actuales pueden actualizar para aprovechar esta funcionalidad sin interrupciones, mientras que los nuevos clientes pueden explorar sus beneficios contactando al equipo de Qumulo para solicitar una demostración.
Para más información visite www.qumulo.com o unirse Próximo seminario web Q-Connect de Qumulo el 17 de abril de 2025, para ver NeuralCache en acción junto a expertos de la industria e historias de éxito de clientes.
Sobre Qumulo
Qumulo es el único líder siete veces en el Cuadrante Mágico de Gartner para Almacenamiento Distribuido de Archivos y Objetos y el principal proveedor de plataformas de datos en la nube. Con exabytes gestionados y más de 1,100 clientes de producción, Qumulo impulsa la producción cinematográfica y televisiva, la investigación en ciencias de la vida, la imagenología médica, los sistemas de conducción autónoma, el refinamiento de modelos de incendios forestales y el soporte de decisiones, la telemetría de vehículos de lanzamiento orbital de alta energía y las copias de seguridad críticas de miles de millones de registros financieros en todo el mundo. Con la confianza de empresas de la lista Fortune 500 y empresas globales, Qumulo permite a las organizaciones gestionar, almacenar, conservar y proteger sus datos, abriendo nuevas posibilidades e impulsando la innovación en diversos sectores. Qumulo ayuda a las organizaciones a gestionar y proteger sus datos a la vez que impulsa la innovación en todos los sectores. Para más información, visite www.qumulo.com.
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Bob Berger
Comunicaciones Qumulo
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