WekaIO i Destiny Corporation ogłosiły dzisiaj, że opublikowały projekt referencyjny, który umożliwia pięciokrotne skrócenie czasu wykonywania i czasu zegara dla długotrwałych zadań SAS Analytics. Nowe rozwiązanie ma nie tylko poprawić wydajność, ale również zapewniać dobrą ekonomikę pamięci masowej. Rozwiązanie jest dostępne zarówno lokalnie, jak i w AWS.
Obie firmy idealnie pasują do stworzenia tego nowego rozwiązania. Weka koncentruje się na wysokowydajnej, skalowalnej pamięci masowej plików. Destiny to firma konsultingowa z branży biznesowej i technologicznej, specjalizująca się w analityce SAS (zintegrowanym pakiecie oprogramowania do zaawansowanej i predykcyjnej analityki, analizy biznesowej i zarządzania danymi) oraz będąca złotym partnerem SAS Institute. Obie firmy współpracują ze sobą, aby rozwiązać problemy z SAS. Rozwiązania SAS mogą wykorzystywać procesory wielordzeniowe, ale są ograniczone przez dostęp do woluminów lub responsywność pamięci masowej na operacje wejścia/wyjścia. W związku z tym serwery aplikacji SAS Grid i SAS Viya pozostają w znacznym stopniu niewykorzystane podczas pracy na dużych zbiorach danych, oczekując na dostarczenie danych z systemu pamięci masowej.
Firma WekaFS twierdzi, że jest to najszybszy na świecie równoległy system plików. Aby zmaksymalizować wydajność serwerów aplikacji SAS, będą one łączyć się przez Infiniband lub Ethernet 100 Gb/s z systemem pamięci masowej obsługującym WekaFS. Ten współdzielony system pamięci masowej wymaga co najmniej ośmiu węzłów pamięci masowej z lokalnym interfejsem NVMe, ale może być skalowany do setek węzłów. Według firm, początkowy projekt referencyjny można skalować od jednego klienta SAS obsługującego 32 sesje współbieżne do 8 klientów obsługujących 256 sesji współbieżnych. WekaFS oferuje mieszaną przepustowość odczytu/zapisu do 106 GB/s, a do osiągnięcia tej wydajności potrzeba jedynie 320 rdzeni SAS. Nowy projekt referencyjny powinien zmaksymalizować wykorzystanie bez oczekiwania na operacje wejścia/wyjścia pamięci masowej i marnowania kosztownych cykli obliczeniowych.
Amazon