HPC長期存儲技術領導者DDN今天推出了一項新戰略,其中充滿了新徽標,刷新的網站以及兩個不同的業務部門,DDN服務于其傳統的HPC加AI基礎,而Tintri服務于傳統的企業和虛擬化/云環境。重塑品牌已經進行了兩年,在此期間DDN進行了重要收購,并著手擴大其市場占有率。
“在過去的二十年中,DDN 在AI,大數據,多云和高性能計算領域已經建立了良好的聲譽,并在全球范圍內占有重要地位。DDN首席執行官兼聯合創始人Alex Bouzari表示:“客戶對我們和我們產品的持續信任使我們成為最大的私有存儲公司。“憑借我們最近的收購和對創新的持續投資,我們擁有技術和專業知識,可通過智能基礎設施優化業務運營,以適應不斷變化的世界。”
DDN確實一直在忙于從Intel(2018,并行文件系統),Tintri(2018,虛擬化和預測分析),Nexenta(2019,軟件定義的存儲和物聯網專業知識)和IntelliFlash(從Western Digital(2019,混合,全部)閃存和NVMe存儲)。當然,DDN本身就是以HPC為中心的存儲(并行文件系統,對象存儲,IME加速)的強大支持。像大多數技術供應商一樣,DDN穩步納入了支持AI的屬性。
現在的想法是服務更大的市場。DDN(業務部門)將繼續為其傳統的HPC客戶群提供服務,該客戶群被DDN稱為“大規模”細分市場;這似乎暗示著大箱子和大容量。DDN很快指出DDN業務部門還將為尋求更多技術HPC / AI能力的企業提供服務。在企業領域,Nexenta和IntelliFlash被合并為Tintri標簽,并且Tintri業務部門將服務于更廣闊的企業和云市場。
DDN營銷副總裁Kurt Kuckein 在與HPCwire的通報中 說:“ DDN在過去兩年中經歷了重大變革。我們認為自己對IT組織的企業方面絕對更具吸引力,尤其是由于收購。我們正在圍繞這種智能基礎設施構想制定上市計劃。只是一點點定義,一個[基礎]是豐富的基礎架構,可以通知AI ops類型的IT方法–因此,使用與Tintri和IntelliFash收購一起提供的分析來提供預測指標,以幫助客戶進行規劃。
“我們可以看到向智能存儲箱邁進的過程,該存儲箱將告知客戶優化其數據管理的機會,例如,[提供有關數據是屬于并行文件系統類型的基礎架構還是面向企業的”基礎設施,例如Tintri或Nexenta。它正在創建基礎結構,無論使用何種平臺,都可以更輕松地使用其數據。”
Kuckein還寫了一個 博客 (DDN的新身份),討論了DDN轉換:“我們已經大規模部署了DDN解決方案,這些解決方案在許多市場和用例中都具有AI功能,可以被描述為非常高性能。深度學習深度學習,圖像分析和自然語言處理以及其他AI技術,最重要的是在生產中。我們20年來一直專注于高性能和大規模生產,并且在組織的各個級別都擁有廣泛的專業知識,可以幫助客戶以出色的結果解決和解決這些挑戰。
“過去兩年的收購使我們能夠以新的方式進行創新。現在,我們的智能基礎架構平臺非常易于部署,管理和擴展。這意味著更易于在企業IT環境中進行架構設計的解決方案。這是一次真正的雙贏。具有企業級易用性和可靠性的規模效率。我們通過分層安裝數據分析軟件來進一步簡化管理和運營,從而使基礎架構本身更加智能化-目標是從可預測性轉向自動化。”
當前,DDN業務主要來自HPC / AI部門。Kuckein說:“如果您看運行率,規模規模組織每年將達到約4億美元,而企業組則將達到每年1億美元左右。” 企業市場有明顯的上升空間。
在傳統的高性能計算市場中,尤其是在DDN取得成功的那一刻,競爭一直很激烈,并且隨著行業整合以及系統構建商努力整合其自身存儲技術的努力,競爭日益加劇。一個很好的例子是Cray(現為HPE)計劃中的美國百億億美元合同的大掃除。Cray將其ClusterStor存儲與大型系統捆綁在一起。
克魯金務實地指出:“從歷史上看,克雷(Cray)都是如此。在那種大型合同情況下,ClusterStor與其計算功能的集成緊密性是一個優勢。我仍然認為,對于其他客戶來說,我們在存儲方面擁有更多功能和靈活性,這給我們帶來了優勢。當與將存儲和計算解決方案捆綁在一起的人競爭時,這始終是一個權衡。我們看到,對于不是全部使用Cray或不是全部Cray客戶的許多客戶來說,靈活性和缺乏鎖定我們的優勢是絕對的。”
IBM和Isilon都是DDN的競爭對手,以及WekaIO和Vast Data等各種新來者,它們也都吸引了人們的注意。
DDN現在是最大的私有存儲技術提供商,這可能是值得注意的,而人們對此并沒有充分意識到。DDN在全球(美國,日本,中國,印度和歐洲)擁有1,000名員工,10,000個客戶和10個技術中心。要使其近期的投資獲得回報,就需要企業市場的增長,這使傳統的高性能計算/技術計算市場相形見war。
Kuckein表示:“我們看到,以前不再需要類似HPC的基礎架構的客戶正在改變市場格局,無論是因為他們正在嘗試利用GPU等高性能計算基礎架構,還是只是意識到他們需要用來通知諸如深度學習之類的數據量,這需要其傳統模型無法滿足的新基礎架構。我們提供的靈活性主要集中在針對VM和容器的敏捷性的企業模型與圍繞數據庫和分析的正常運行時間,靈活性和數據保護服務之間,而側重于負載計算能力的性能和以規模為中心的模型之間。
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