Quantum heeft zijn ActiveScale object storage-platform geüpdatet en de toegang tot cold data in Glacier-klasse archieflagen aanzienlijk verbeterd. Deze update biedt een exclusieve Ranged Restore-mogelijkheid voor tapegebaseerde cold storage, gebruikmakend van Quantum's gepatenteerde erasure-coded object-on-tape-ontwerp.
Deze wijzigingen, in combinatie met een nieuwe herstelengine die is geoptimaliseerd voor de prestaties van kleine objecten, transformeren tape-archieven van trage, offline opslag in responsieve, via API toegankelijke datalakes die klaar zijn voor AI, analyses en high-performance computing.
Met ActiveScale kunnen klanten nu alleen de benodigde bytebereiken van grote objecten ophalen, in plaats van een heel bestand te rehydrateren. Deze selectieve restore verandert de kosten en de ervaring van cold storage. Teams die werken aan AI-training, datavalidatie of compliance-query's krijgen toegang tot de exacte segmenten die ze nodig hebben om taken uit te voeren, zonder de vertragingen en resourcekosten die gepaard gaan met het ophalen van volledige objecten. Deze kortere wachttijden en de impact op uitgaande data versnelt workflows en verbetert de infrastructuurefficiëntie in rekenclusters en netwerken. Quantum merkt op dat dit een aangepaste S3 Glacier-extensie is, uniek voor ActiveScale, voor tapegebaseerde cold storage, waarmee een langdurig probleem met de bruikbaarheid van archieven wordt opgelost.
Ranged Restore wordt ondersteund door een nieuwe herstelengine die de doorvoersnelheid voor bewerkingen met kleine objecten met meer dan vijf keer verhoogt dankzij intelligente batchverwerking en ordervolgorde. Veel AI- en analysetaken vereisen grote hoeveelheden toegang tot kleine bestanden, zoals labelfragmenten, feature-indices of compliance-metadatascans. Traditioneel veroorzaakten koude lagen vertragingen bij deze taken. Dankzij de prestatieverbeteringen van ActiveScale verlopen herstelbewerkingen met kleine objecten sneller, wat zorgt voor snellere iteratiecycli, hogere gelijktijdigheid van taken en een betere benutting van GPU- en CPU-bronnen. Het algehele effect is een koude laag die meer functioneert als een warme analytische laag voor gerichte opvragingen.
De directie van Quantum presenteert de update als een manier om de waarde-extractie uit archieven te verbeteren. Hugues Meyrath, CEO van Quantum, benadrukt dat de belangrijkste vraag niet is of archieven zullen groeien, maar hoe snel organisaties toegang krijgen tot de juiste data voor training en analyse. Hij wijst erop dat uren of dagen wachten op data de productiviteit kan schaden en de kosten kan verhogen. De nieuwe ActiveScale-functies maken grote, langetermijnarchieven toegankelijker en AI-ready op exabyteniveau.
Geoff Barrall, Chief Product Officer, voegt eraan toe dat koude data niet langer als offline beschouwd moeten worden. Door de beperkingen van traditionele Glacier-klasse opslag te elimineren, verandert ActiveScale tapeopslag in een snelle, standaardgestuurde asset die programmatisch kan worden opgevraagd en geïntegreerd in high-throughput dataworkflows.
Het onderscheid is gebaseerd op drie hoofdaspecten, waaronder:
- Selectief ophalen op bytebereikniveau verkort de tijd tot de eerste byte voor grote objecten en minimaliseert onnodige gegevensverplaatsing, wat resulteert in lagere uitvoer-, reken- en energiekosten.
- De verbetering in de prestaties van kleine objecten pakt een belangrijk pijnpunt in AI- en HPC-pijplijnen aan, waarbij de toegang tot miljoenen kleine bestanden in het verleden in conflict kwam met de latentie van archiefopslag.
- Het ontwerp behoudt de S3-compatibiliteit en breidt de Glacier-semantiek uit op een manier die uniek is voor de object-on-tape-benadering van Quantum. Hierdoor kunnen klanten de cold-tier-toegang moderniseren zonder hun applicaties opnieuw te hoeven ontwerpen.
De kern van ActiveScale's erasure-coded object-on-tape-ontwerp is cruciaal. Erasure-coding beschermt de duurzaamheid van data op verschillende media en maakt parallellisme mogelijk tijdens herstelbewerkingen. Door intelligent lees- en orderverzoeken te beheren om tapebewegingen te optimaliseren, vermindert ActiveScale de mechanische overhead en verandert het sequentiële media in een bruikbare laag voor selectief ophalen met hoge doorvoer. Het resultaat is een cold tier die kan deelnemen aan realtime of near-realtime pipelines, trainingstaken ondersteunt, feature stores vult en voldoet aan gerichte eDiscovery- en compliance-verzoeken zonder de traditionele operationele kosten die gepaard gaan met tape.
Deze updates zijn gericht op het verhogen van de productiviteit binnen data engineering en MLOps. Snellere, gerichte herstelbewerkingen stellen teams in staat datasets te valideren, trainingen opnieuw uit te voeren met bijgewerkte samples of audits uit te voeren met minimale verstoring van lopende taken. Workflows die voorheen het opslaan van data in een warme tier vereisten, kunnen nu in veel scenario's tussenliggende stappen overslaan, waardoor pipelines worden gestroomlijnd en de rommel in de infrastructuur wordt verminderd. Voor organisaties die archieven van meerdere petabytes tot exabytes beheren, resulteert deze consolidatie in lagere totale eigendomskosten, terwijl de kosten voor dataretentie op de lange termijn beheersbaar blijven.
Vanuit governance- en risicoperspectief voldoet het "query-ready" maken van archieven aan de stijgende verwachtingen ten aanzien van beschikbaarheid, afstamming en reproduceerbaarheid van data. Met selectieve toegang en verbeterde doorvoer kunnen bedrijven data opslaan in een kosteneffectieve cold tier en tegelijkertijd voldoen aan de responsiviteit die vereist is door interne deadlines, wettelijke vereisten en AI-testschema's. Deze aanpak vermindert ook het risico op opvragingen door de hoeveelheid geraadpleegde data te beperken, waardoor de blootstelling aan uitgaande data wordt verlaagd en de toegangscontrole wordt vereenvoudigd.
Quantum ziet deze mogelijkheden als een versterking van ActiveScale's positie als veelzijdig en toekomstbestendig platform voor cold data. Door archiveringsopslag om te zetten in een snelle, selectief toegankelijke laag, stelt ActiveScale bedrijven in staat de waarde van hun data te ontsluiten, ongeacht de leeftijd of het volume. De Glacier-compatibele API van het platform, samen met unieke tape-aware extensies, biedt een praktische manier om cold storage te integreren in AI en analytics zonder dat er hoeft te worden overgestapt naar andere platforms.
Deze verbeteringen zijn nu beschikbaar.
Amazon