Kerstin Mende-Stief
Head of Marketing
Boston Server & Storage Solutions GmbH
Optimiert für KI und GPU-Computing: Boston IGLOO QUOSCALER AI Storage
Projektbeschreibung
IGLOO QUOSCALER AI vereint Vorteile von Block- und Objektspeicher in einem Filesystem. Geringe Latenz und hoher Durchsatz sind ideal für KI-Anwendungen, Media, Finanz- oder Cloud-Dienste. Das für GPUs optimierte Dateisystem ist kompatibel zu Open-Source-Plattformen, u. a. Kubernetes, OpenStack, Docker, Tensorflow und Hadoop. Das schlüsselfertige System gibt es als Server oder im Rack-Scale-Design.
Zielsetzung
Herkömmliche Filesysteme wie CEPH oder klassische Blockspeicher unterstützen nicht die Eigenschaften, die anspruchsvolle Workloads (z. B. KI, autonomes Fahren, Media-Streaming, Finanz- oder Buchungs-Transaktionen) fordern. Neben hohen Durchsatzraten ist vor allem eine geringe Latenz wichtig. Darüber hinaus bietet die Plattform Automatisierung, aussagekräftiges Monitoring und hohe Skalierbarkeit.
Innovation
Das in Deutschland entwickelte System ist hochgradig automatisiert durch die regel-basierte Zuweisung von Resourcen sowie das integrierte Hardware-Management. Mit Integrationen für alle gängigen Cloud-Technologien (Kubernetes, Mesosphere, Docker, OpenStack) und Schnittstellen u. a. für Hadoop und Tensorflow können bestehende Infrastrukturen nahtlos erweitert werden (Investitionsschutz).
Mehrwert
Moderne Architekturen senken den Stromverbrauch bei hohem ROI. Die zu Grunde liegenden Supermicro-Systeme sind die derzeit umweltfreundlichsten Server (Green Top 500, eigenes Klimaschutz-Programm, beste Performance/Watt/€) und bieten die höchste Packungsdichte. Dadurch sinken Platzbedarf sowie die Anforderungen an RZ-Infrastrukturen wie Kühlung, Netzwerk, Strom (TCO).
Warum sollte dieses Projekt den Award gewinnen?