Infinidat InfiniBox G4系列升级重塑高端企业存储格局

存储更新通常承诺很多却只交付固件补丁。Infinidat最新的InfiniBox G4升级采用了不同方法——实际的系统改进,将容量翻倍,物理占用空间缩减近三分之一,并降低了入门价格。

新的InfiniBox SSA G4 F24将高端企业存储压缩到仅11个机架单位,起始容量77TB,比以前型号紧凑31%。对于注重预算的企业来说更重要的是,入门成本降低了29%。

混合InfiniBox系统获得了非常有趣的升级。单个机架的最大有效容量从17.2PBe跃升至33PBe,增幅达92%。这需要将60驱动器机箱替换为78驱动器版本,将内部连接从12Gbit/s SAS-2升级到22.5Gbit/s SAS-4,并在第四季度末将硬盘容量提升至每个驱动器24TB。考虑到Infinidat多项专利的超高性能神经缓存技术的强大性能,InfiniBox混合存储在继续出色完成主存储任务的同时,找到了作为备份目标的新优势,特别是在大规模性能方面。解决这些备份工作负载将缩短备份窗口并减少备份恢复时间。对于备份目标来说这些数字很重要,Infinidat还承诺无论存储多少数据,快照恢复时间目标(RTO)都为一分钟。

然后是原生协议方面。Infinidat将S3对象支持直接嵌入到InfuzeOS存储操作系统中,而非后续添加(这是大多数竞争对手尚未摆脱的习惯)。文件、块和对象协议现在原生驻留在操作系统中,这意味着当工作负载需要不同数据访问方法和通用数据服务及实用程序时,管理负担更少。这是真正简化事务而非增加层次的软件定义存储。

功耗效率声明听起来很激进,直到你查看来源。Infinidat声称其系统比完全配置的竞争对手企业级系统节能近7倍,这基于公开可用的规格,且InfiniBox SSA F24的总可用容量是竞争对手的两倍多——当数据中心为AI部署配给电力时,这个数字很重要。31%更小的占用空间加上每TB更低的功耗,解决了真正的约束,而非抽象的可持续性目标。

Infinidat在2024年5月推出了原始的InfiniBox G4,所以这次升级仅在一年半后就到来。时机表明公司正在努力夺取传统高端企业买家之外的市场份额。IDC集团副总裁兼全球基础设施总经理Ashish Nadkarni指出,组织越来越希望在更低的入门点获得"企业级可用性、网络弹性和性能",这正是这些更新所瞄准的。InfiniBox SSA G4 F24适合以前型号无法适应的托管设施和远程站点。

整合策略是否奏效取决于企业是否信任一个存储平台处理混合工作负载。Infinidat押注他们会的,特别是如果电力成本持续攀升,数据中心和机架空间仍然稀缺的话。

Q&A

Q1:InfiniBox SSA G4 F24相比之前型号有什么主要改进?

A:新的InfiniBox SSA G4 F24在11个机架单位内起始容量77TB,比以前型号紧凑31%,入门成本降低29%。混合系统单个机架最大有效容量从17.2PBe跃升至33PBe,增幅达92%,并将内部连接从12Gbit/s升级到22.5Gbit/s。

Q2:Infinidat的功耗效率表现如何?

A:Infinidat声称其系统比完全配置的竞争对手企业级系统节能近7倍,基于公开可用的规格。InfiniBox SSA F24的总可用容量是竞争对手的两倍多,31%更小的占用空间加上每TB更低的功耗,在数据中心为AI部署配给电力时具有重要意义。

Q3:InfiniBox G4系统支持哪些存储协议?

A:InfiniBox G4系统将S3对象支持直接嵌入到InfuzeOS存储操作系统中。文件、块和对象协议现在原生驻留在操作系统中,当工作负载需要不同数据访问方法和通用数据服务时,可以减少管理负担,实现真正简化的软件定义存储。


【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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