Evergreen//One für AI: Moderne Storage-Wirtschaftlichkeit für das AIZeitalter

Wir alle wissen, wie Angebot und Nachfrage funktionieren: Prognostizieren Sie, was Sie brauchen, erhalten Sie genug, um Ihre Anforderungen zu erfüllen, und überdenken Sie jeden Zyklus bei schwankenden Anforderungen. Aber wenn es um den hochgradig experimentellen und iterativen Charakter von AI geht, schafft dieses starre Beschaffungsmodell eine grundlegende Diskrepanz – insbesondere für Infrastrukturteams, die Ressourcen in einem ziemlich unsicheren Gebiet hochfahren.

Und es ändert sich jeden Tag.

In den Architekturen von gestern sind IT-Teams an herkömmliche Angebots- und Nachfragemodelle gebunden, die entweder zu kostspieliger Überversorgung oder zu Performance-Engpässen führen, die wertvolle GPU-Ressourcen verschwenden. Herkömmliche Ansätze sind einfach nicht in der Lage, die Flexibilität zu bieten, die sie benötigen – dies ist für Public-Cloud-Lösungen reserviert, aber selbst diese sind zweischneidige Schwerter. 

Glücklicherweise ist echte Cloud-First-Flexibilität im Rechenzentrum gelandet – aber diese Storage-Lösung der nächsten Generation ist nicht nur ein weiteres Kaufmodell. Es ist eine völlig moderne Art, die IT zu verwalten, und so kann es den Betrieb und die Beschaffung im Zeitalter der AI transformieren.

Die finanzielle Realität der Infrastruktur für AI im großen Maßstab

Die finanzielle Belastung durch die Implementierung und Wartung der AI-Infrastruktur ist für Unternehmen jeder Größe zu einem erheblichen Problem geworden. Bedenken Sie, dass führende AI-Unternehmen mehr als 700.000 US-Dollar pro Tag ausgeben können, nur um ihre Infrastruktur zu warten und Flaggschiffprodukte zu betreiben. Im Jahr 2024 könnten die Gesamtausgaben einiger Unternehmen für Inferenz und Training 7 Milliarden US-Dollar erreichen, angetrieben durch steigende Rechenanforderungen.

Diese erstaunlichen Zahlen unterstreichen eine kritische Herausforderung: Herkömmliche Storage-Beschaffungsansätze stimmen einfach nicht mit den unvorhersehbaren Wachstumsmustern von AI überein.

Herkömmliche Beschaffungsmodelle im Vergleich zur AI-Ära

Der Status quo wurde von herkömmlichen Storage-Technologie-Anbietern mit technischen Einschränkungen und Veralterung definiert, die in ihre Produkte integriert sind. Dies hat Unternehmen in einen mittel- bis langfristigen Prognoseansatz für die Storage-Infrastruktur gefangen, der aus mehreren Gründen unterschritten wird:

• AIWorkloads sind von Natur aus experimentell und iterativ.
• Datenanforderungen, Performance-Anforderungen und Kapazitätsanforderungen entwickeln sich unvorhersehbar.
• Der drei- bis fünfjährige Technologie-Aktualisierungszyklus kann mit den schnell wachsenden AI-Funktionen nicht Schritt halten.
• Die Dimensionierung von Storage für AI ist unglaublich schwierig zu prognostizieren.

Diese Fehlausrichtung führt zu einem schmerzhaften Dilemma: zu wenig Storage bereitstellen und Engpässe für teure GPU-Ressourcen schaffen, oder Überversorgung und Verschwendung von Kapital, das in wertvollere AIRessourcen investiert werden könnte.

Dies ist kein neues Problem in der IT, aber AI kann es definitiv verschlimmern – es sei denn, es wird ein neues Modell (und eine neue Denkweise) angenommen.

Verbrauchsbasierte Modelle im AI-Zeitalter

Das herkömmliche Investitionsmodell bietet einfach nicht die Agilität, die für AIWorkloads erforderlich ist. Wenn sich die Datenanforderungen in Wochen und nicht in Jahren ändern, benötigen Unternehmen verbrauchsbasierte Modelle, die nach ihren Bedingungen skalieren, nicht nach denen ihrer Anbieter.

Anstatt langfristig auf die Kapazität für AI zu setzen, ändern As-a-Service-Verbrauchsmodelle die gesamte Betriebsdynamik im Vergleich zum herkömmlichen Eigen- und Betriebsmodell. Es ist ein neues Paradigma, bei dem sich Führungskräfte weniger darauf konzentrieren können, Anforderungen vorherzusagen und Infrastruktur zu kaufen, zu besitzen, zu verwalten und zu betreiben. Anstatt Schwierigkeiten zu haben, die AI-Anforderungen des Unternehmens mithilfe dessen zu erfüllen, was sie bereits gekauft haben, und die Rendite von geschrumpften Investitionen in Anlagevermögen zu optimieren, können sie sich auf den Zugriff auf Ergebnisse konzentrieren.

Letztendlich werden Daten zum Fokus, nicht zur Kapazität – ein Schritt in die richtige Richtung, wenn man bedenkt, dass jede erfolgreiche AIStrategie mit einer erfolgreichen Datenstrategie beginnt.

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Evergreen//One: Ein neues Wirtschaftsmodell für AI

Evergreen//One™ verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Storage für AIWorkloads erwerben und verwalten. Es wurde speziell für die Unvorhersehbarkeit von Infrastrukturanforderungen für Workloads wie KI entwickelt und ist für die Verwendung mit NVIDIA OVX-Servern, DGX BasePOD und DGX SuperPOD-Clustern zertifiziert, um die Kompatibilität mit branchenführender AI-Infrastruktur sicherzustellen. AI Lesen Sie die wirtschaftliche ESGESGValidierung, um mehr zu erfahren.

Performance und Effizienz durch SLA garantiert

Evergreen//One garantiert die Performance basierend auf den maximalen Bandbreitenanforderungen Ihrer GPU-Cluster. Das bedeutet:

• Sie erhalten die gesamte Performance, die erforderlich ist, um wertvolle AIRessourcen voll auszuschöpfen, und die über einen Service Level Agreement (SLA) bereitgestellt wird.
• Es gibt keine Performance-Höchstgrenze – selbst für Anforderungen mit mehreren Terabyte pro Sekunde.
• AIInfrastruktur ist für ihren Energieverbrauch bekannt. Evergreen//One für AI behebt dieses Problem mit einem SLA zur Energieeffizienz, das die Servicebereitstellung bei bestimmten Watt-pro-Einheit-Messungen garantiert. Pure Storage zahlt bei der Bereitstellung Ihres Rechenzentrums für Rack-Platz und Strom für seine Technologie.

Vorhersehbare Wirtschaftlichkeit für unvorhersehbare Workloads

Was Evergreen//One für AI wirklich auszeichnet, ist sein Wirtschaftsmodell, das mit der unvorhersehbaren Natur von AI übereinstimmt:

• Vorhersehbare monatliche Ausgaben mit SLA-gestützten Garantien
• Bezahlen Sie nur für das, was Sie verwenden, mit einfacher, transparenter Abrechnung
• Sie müssen keine wertvollen Artefakte, Kontrollpunkte oder Protokolle löschen.
• Freiheit, ohne die finanziellen Nachteile herkömmlicher Modelle zu skalieren

Beseitigen Sie technische Schulden mit kontinuierlicher Innovation

Evergreen//One für AI bleibt den Architekturprinzipien von Pure Storage treu, indem es kontinuierliche Innovation unterbrechungsfrei bereitstellt. Während sich AI-Workloads weiterentwickeln, unterhält Pure Storage seine Service-Level-Vereinbarungen mit:

• Neueste technologische Fortschritte, die nahtlos bereitgestellt werden
• Vollständig unterbrechungsfreies Hoch- und Ausskalieren – mit Kapazitätserweiterung, Controller-Upgrades, bei Bedarf bereitgestellten neuen Arrays oder Konsolidierung – alles, ohne dass Kunden einen Auftrag planen oder ihr Engagement erhöhen müssen
• Performance-Verbesserungen ohne Ausfallzeiten
• Feature-Updates ohne kostspielige Komplett-Upgrades

Plattformweites Datenmanagement mit Pure1

Im Evergreen//One-fürAI-Abonnement ist Pure1® enthalten, eine AI-gesteuerte Datenserviceplattform, die Folgendes bietet:

• Vorausschauende Intelligenz durch Pure1 Meta®
• Genaue Prognose der Anforderungen an Anwendungen und Infrastrukturen. Die Plattform umfasst sogar eine AI-gestützte Reserveerweiterung in Pure1, um Ihre Nutzung zu modellieren und eine Erweiterung der Reserveverpflichtungen zu empfehlen, bevor sie On-Demand-Nutzungsniveaus erreicht, was zur Kostenoptimierung beiträgt.
• Kontinuierliche Überwachung und proaktive Lösung
• Full-Stack-Analysen und globale Transparenz

Fazit: Fokus auf AIInnovation, nicht auf Storage-Management

Der herkömmliche Ansatz, den zukünftigen Storage-Bedarf zu Beginn eines Aktualisierungszyklus von drei bis fünf Jahren zu erraten, funktioniert für AI einfach nicht. Mit Evergreen//One für AI erhalten Sie die Storage-Performance und -Kapazität, die Sie heute benötigen, aber mit der Flexibilität, die Sie benötigen, wenn sich AI-Funktionen und -Anforderungen wöchentlich und nicht jährlich weiterentwickeln können. 
Entdecken Sie die wirtschaftliche und operative Agilität, die Unternehmen benötigen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, ohne die Bank zu brechen – mit Evergreen//One für AI.