Google Cloud Parallelstore é um sistema de arquivos paralelo totalmente gerenciado e de alto desempenho, projetado para atender às demandas de aplicações intensivas em dados, incluindo inteligência artificial, aprendizado de máquina e computação de alto desempenho. Construído sobre a arquitetura de Armazenamento de Objetos Distribuídos Assíncronos da Intel, o Parallelstore oferece uma taxa de leitura excepcional — até seis vezes maior do que as ofertas competitivas de scratch Lustre — tornando-o ideal para cargas de trabalho que exigem latência ultra-baixa e altas operações de entrada/saída por segundo. Principais Características e Funcionalidades: - Desempenho Rápido e Escalável: O Parallelstore oferece alta largura de banda, alto IOPS e latência ultra-baixa ao utilizar mídia endereçável por byte para metadados e operações de E/S pequenas, e NVMe localmente anexado com redundância gerenciada por software para E/S em massa. - Configurável para Atender a Casos de Uso: Os usuários podem adaptar o Parallelstore às suas necessidades específicas, construindo sistemas na escala certa para casos de uso extremos de IA generativa e simulação HPC. - Arquitetura Preparada para o Futuro: O serviço suporta escala HPC, convergência AI/ML e integração com Kubernetes, permitindo que as empresas cresçam e escalem com mínima interrupção. Sua gestão de metadados distribuída e arquitetura de armazenamento chave-valor se alinham bem com padrões emergentes de carga de trabalho de IA. - Flexibilidade de Código Aberto: Sendo construído sobre o Intel DAOS, uma plataforma de código aberto, o Parallelstore oferece a flexibilidade de implantar e, se necessário, migrar cargas de trabalho críticas através ou fora de plataformas de nuvem pública sem sobrecarga operacional ou necessidade de habilidades especializadas. Valor Principal e Problema Resolvido: O Parallelstore aborda a necessidade crítica de soluções de armazenamento de alto desempenho e baixa latência em ambientes de IA, ML e HPC. Ao fornecer um sistema de arquivos paralelo gerenciado com excepcional taxa de transferência e escalabilidade, ele garante que os recursos de computação, como GPUs e TPUs, sejam totalmente utilizados sem serem limitados por restrições de armazenamento. Essa otimização leva a tempos de treinamento mais rápidos, simulações mais eficientes e desempenho geral melhorado para aplicações intensivas em dados.