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  • Markenbezeichnung: Core i9
  • Dokumentennummer: 123456
  • Code Name: Emerald Rapids
  • Spezielle Operatoren: "Ice Lake", Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice*

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Media Aware Storage Framework (MASF)

Lösungen für die Herausforderungen in der Medienmodernisierung

MASF bietet kosteneffiziente Verbesserungen in Bezug auf Leistung, Latenz und Ausdauer im Vergleich zu bestehenden Speicherlösungen durch ein Baukasten- und Speicher-Framework. Die Lösung hilft bei der Beschleunigung von Anwendungen durch schnelles Caching, schnellen Speicher und Intelligenz, um in einem Multi-Cloud-System zu navigieren, die Skalierung pro Server zu erhöhen und die Transaktionskosten für latenzempfindliche Workloads zu reduzieren, um schnellere Zeit für Erkenntnisse zu liefern.

  • Überblick

Funktionsweise

MASF ist ein Framework zur optimalen Datenplatzierung in einer breiten Palette von Umgebungen, einschließlich Medientypen, Speicherarchitekturen, Speichermethoden und Betriebssystemen.

Hinting Generator

IO-Klassifizierungskennungen von der Anwendung werden dem Datenplatzierungsblock zugeführt, damit das System die optimale Datenplatzierung ermitteln kann.

Datenpolitik

Datenrichtlinien definieren Regeln für die Verarbeitung von IO zu verschiedenen Medienpools, basierend auf den verschiedenen IO-Klassifizierungen.

Datenplatzierung

Die Platzierung verbindet Hinweise mit Richtlinien zur Auswahl des geeigneten Medienpools und optimiert so die Systemauslastung.

Datenanalysator

Eine Feedbackschleife, die Arbeitslasten und Platzierungstrends in Echtzeit analysiert, um Richtlinienempfehlungen zur Optimierung der Systemauslastung zu geben.

Daten-Layout

Ermittelt und führt optimierte Layouts innerhalb des durch die Datenplatzierung zugewiesenen Pools aus.

Medienpool

Eine Auflistung von einem oder mehreren Geräten desselben Medientyps, die der Datenplatzierungs-Engine als verfügbare Speicherressourcen präsentiert werden.

Warum MASF?

  • Neue Medientrends für optimale TCO umzusetzen
  • Verbessern Sie das Gleichgewicht von Leistung, Kosten und Kapazität.

Die Arbeitslasten in den sich schnell entwickelnden Segmenten wie HCI, HPC, KI und Datenbanken werden immer intensiver und erfordern die Analyse von mehr Daten in höherer Geschwindigkeit.

Als Antwort darauf setzt sich das Wachstum der Core-Anzahl unaufhaltsam fort und Hochgeschwindigkeitsnetzwerke wie 100GbE werden alltäglich. Ebenso sind neue Speichermedien wie Intel® Optane™ SSDs und Intel® QLC 3D NAND aufgekommen, die helfen, Speicherengpässe zu durchbrechen und massive Datenmengen effizient zu speichern. Bestehende Speicherdynamiken, die von einer homogenen und einfachen Medienstruktur ausgehen, können jedoch nicht den vollen Wert dieser Medientypen realisieren. Um den Nutzen moderner Medien zu erschließen und Speicherengpässe in Ihrem System zu beseitigen, ist ein intelligenterer und datengesteuerter Ansatz für die Datenplatzierung erforderlich.

Der MASF-Designansatz hilft Speicherentwicklern, die Kosten für den Speicher zu senken und gleichzeitig die SLA-Anforderungen von immer anspruchsvolleren Workloads zu erfüllen.

Mit dem MASF können Speicherentwickler Regeln für die Verarbeitung von IO zu verschiedenen Medienpools definieren und Hinweise mit Richtlinien kombinieren, um den optimalsten Pool auszuwählen. Außerdem liefert eine Feedback-Schleife, die die Arbeitslast und die Datenplatzierung analysiert, Richtlinienempfehlungen, die sicherstellen, dass die Richtlinien nicht statisch sind und nicht auf die sich ändernde Art der Arbeitslast reagieren.

Kombiniert helfen die Bausteine dieses Frameworks Entwicklern, die traditionellen Speicherschwerpunkte Kosten, Kapazität, Durchsatz und Latenzzeit zu adressieren.

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