オブジェクトストレージの予算でAIを活用したスピード
オブジェクトストレージコストでNVMeクラスのパフォーマンス。Qumulo NeuralCacheは、予測的な機械学習キャッシングを使用し、高速で低レイテンシーのデータアクセスを実現すると同時に、クラウドAPIのコストを最大99%削減します。
Qumulo NeuralCacheは、帯域幅と距離の制約を取り除き、タイムラインを加速し、グローバルなコラボレーションを簡素化し、クラウドコストを削減します。
プリエンプティブ・キャッシング
待ち時間をなくすため、必要な前にデータを予測し、キャッシュする。
推論の精度
実世界のデータアクセスパターンを学習することで、精度の高い予測を実現。
TCOの削減
ほとんどのワークフローでレプリケーションを排除し、クラウドでのAPI料金を95%以上削減。
リモートアクセス、ローカルパフォーマンス
NVMeクラスのレイテンシでリモートデータを読み取り、変更し、使用する。
AI GPUコストの削減
データ待ち時間を最小限に抑えることで、GPUをフルに活用します。
より多くのデータ、より少ないデータセンター
よりスマートなデータアクセスにより、ハードウェアのフットプリントとエネルギー使用量を削減します。
インテリジェントなデータパフォーマンスの未来を体験してください。
Qumulo NeuralCacheは、オブジェクトストレージを最もクリティカルなワークロードのための高性能な基盤に変えます。
主な差別化要因と顧客成果
従来のキャッシングシステムは、「最近使用されたファイル」（MRU）や「最近使用されたファイル」（LRU）に依存しており、複雑で非線形なAI、アナリティクス、メディアのワークロードに対応できていません。NeuralCacheは、32兆件を超える実世界のファイルトランザクションからの遠隔測定に基づいてトレーニングされています。デジタル・ツイン」を利用してアクセス・パターンを予測し、アプリケーションが要求する前に、必要なデータ・ブロックを正確にローカルDRAMまたはNVMeにプリフェッチします。このプロアクティブなインテリジェンスにより、キャッシュヒット率は常に96%以上を達成しています。
クラウドストレージの究極のチートコードを手に入れよう。NeuralCacheは、サブミリ秒のローカルNVMeパフォーマンスを最も過酷なアクティブ・ワークロードに提供する一方で、永続データは耐久性の高い低コストのオブジェクト・ストレージに安全に保存されます。トップクラスのパフォーマンスを得るために、高価なオールフラッシュの容量を購入する必要はもうありません。
クラウドストレージの料金は、隠れたGETやPUTのトランザクション料金によって膨れ上がることがよくあります。読み込みの大部分をローカルで処理し、書き込みをオブジェクトストアにコミットする前にインテリジェントに集約、コンパクト化、圧縮することで、NeuralCacheは高価なクラウドAPIコストを最大99%削減できます。これにより、揮発性のAPIトランザクション料金が予測可能な丸め誤差に変わります。
ストレージパフォーマンスを管理するITリソースの無駄を省きます。NeuralCache は完全に自動的に動作し、動的に適応します。アプリケーションが読み込み方向を変更したり、並行処理を変更したり、ファイルを切り替えたりしても、インテリジェンスは即座に調整されます。
巨大なファイル全体を移動させるのではなく、アプリケーションが必要とする特定のデータ範囲のみを予測しフェッチすることで、NeuralCacheはグローバルに分散したチームの無駄なWANトラフィックとイグレス料金を30%以上削減します。
ひとつのプラットフォーム。ひとつのパートナー。エキスパートがスタンバイ。
チケット待ちの列はありません。AIを活用したデータアクセス、キャッシング、大規模データインフラを熟知したエンジニアが24時間365日対応。本物の人間。本物の回答。スケールに応じたパフォーマンス
クラウドでQumuloを始める
Azure Portal、AWS Marketplace、またはGCP Marketplaceからデプロイし、数分でワークロードの実行を開始できます。
よくある質問
いいえ、NeuralCacheはQumuloプラットフォームに組み込まれており、別売りの機能ではありません。
しかし、NeuralCacheはすべてのワークフローのパフォーマンスを向上させます。
従来のファイルベースのワークフローでは、作業を開始する前に、ファイルやプロジェクト全体がリモート・ストレージからダウンロードされるのを待たなければならなかった。数GBのビデオを再生し、再生する前に全体を待つことを想像してみてください。Qumulo NeuralCacheは、ファイルシステムの小さな断片を、使用するたびに、ローカルのクラウドやオンプレミスのクラスタにインテリジェントに移動します。NeuralCacheは、次に必要になりそうなブロックを効果的に予測し、あなたが要求する前にそのデータを取り込みます。例えば動画ファイルのスクラブなど、作業内容を変更しても、NeuralCacheは新しいパターンに素早く適応し、現在の作業に関連するデータをフェッチします。
NeuralCacheは、読み込みリクエストの大部分をローカルキャッシュから直接処理することで料金を削減し、オブジェクトストレージへの高価なGETリクエストを効果的に回避します。書き込み側では、システムは新しいデータの変更を集約、コンパクト化、圧縮し、より大きく、非常に効率的なオブジェクト・サイズにしてからオブジェクト・ストアに送信します。このプロセスにより、何百もの個別の書き込み操作を1つのPUTリクエストにまとめることができ、API全体のコストを最大99%削減することができます。
AIでは、NeuralCacheがゼロコピーパイプラインを可能にし、モデルがミリ秒以下のレイテンシでネームスペースから直接データを取り込むことができるため、ジョブの開始時間が短縮され、非常に安定したトレーニングパフォーマンスが得られます。VFXやメディア制作では、システムが重要なアセット（生映像、テクスチャ、プロジェクトファイルなど）を積極的にプリロードすることで、スムーズなメディア再生を実現し、タイムラインのスクラブ遅延をなくし、編集やレンダリング中のレイテンシの急上昇を防ぎます。
NeuralCacheは、アプリケーションがデータを要求するのを待つのではなく、何兆もの実世界のファイルトランザクションに基づいてトレーニングされた予測機械学習モデルを使用します。継続的に更新される "デジタルツイン "を採用し、ライブのアプリケーション動作、ファイルレイアウト、アクセスパターンを分析します。これらのシグナルを短期および長期のヒートスコアリングと組み合わせることで、システムは次にどのようなデータが必要になるかを正確に予測し、要求が行われる前に高性能ローカルキャッシュ（NVMeやDRAMなど）にプロアクティブにプリフェッチします。