Solutions de performance des données dans le cloud hybride

À mesure que l’intelligence artificielle et les charges de travail de calcul haute performance évoluent, les performances des données du cloud hybride deviennent essentielles pour permettre l’évolutivité et l’efficacité des infrastructures modernes.

Cette intégration permet un mouvement fluide des données, des capacités étendues et des performances améliorées. Les développements clés incluent l’intégration de matériel accéléré, tel que des unités de traitement graphique, avec des pipelines de données hautement performants qui gèrent des ensembles de données massifs, selon Phil Curran (photo), stratège cloud chez WekaIO Inc.

« L’infrastructure est fondamentalement différente pour prendre en charge ces types de charges de travail », a-t-il déclaré. «Ils ont des caractéristiques de performances de données variées. Ils se trouvent généralement dans une sorte de pipeline de données. Ils nécessitent la gestion de millions de petits fichiers avec une latence inférieure à la milliseconde, en d’autres termes, une latence incroyablement faible, tout en offrant une bande passante massive (entrée et sortie) et élevée. Et il s’agit généralement d’ensembles de données massifs.

Curran s’est entretenu avec Rob Strechay de theCUBE Research à Microsoft Ignite 2024, lors d’une diffusion exclusive sur theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. Ils ont discuté de la façon dont la plate-forme de données hautes performances de WekaIO s’intègre à Microsoft Azure pour optimiser les charges de travail d’IA et de HPC grâce à une portabilité des données, une évolutivité et des améliorations de performances transparentes.

Comment les performances des données du cloud hybride optimisent les charges de travail IA et HPC

En tant que solution logicielle, WekaIO est conçue pour gérer de manière transparente les besoins complexes en matière de performances de données des charges de travail modernes, en offrant évolutivité et rapidité. La capacité de l’entreprise à fournir des performances constantes dans des environnements hybrides, que ce soit sur site ou dans Azure, la positionne comme un partenaire idéal pour les entreprises en transition vers des systèmes basés sur le cloud, a expliqué Curran.

« Ce que nous faisons avec Microsoft, et en particulier au sein de l’écosystème Azure, c’est fournir cette solution de données extrêmement performante et hautement évolutive qui peut réellement alimenter ces applications d’IA et HPC afin que les clients puissent en faire plus dans Azure avec ces charges de travail. » » dit Curran. « Nous aidons souvent nos clients à passer d’un environnement HPC sur site ou d’un environnement d’IA sur site à Azure. Les clients découvrent… que nous sommes réellement en mesure de passer du site sur site à Azure avec le client.

Pendant ce temps, le potentiel de l’IA à transformer des secteurs tels que les sciences de la vie devient une réalité, grâce à des technologies qui prennent en charge des exigences massives en matière de données et de performances. Grâce aux solutions de performance des données du cloud hybride telles que WekaIO et Azure, les organisations peuvent gérer et faire évoluer de manière transparente les charges de travail d’IA dans tous les environnements.

« Ce qu’ils font, c’est capturer des données d’imagerie médicale dans leurs laboratoires, puis les diffuser dans le cloud, dans Azure, pour exécuter leurs charges de travail d’analyse », a déclaré Curran. « La façon dont ils exploitent Weka est de capturer les données sur site, de les introduire dans l’environnement d’analyse Azure, d’exécuter ce traitement de données haute performance dans Azure, puis de capturer les résultats, puis de les archiver… Parce que nous exploitons des éléments tels que la mise à l’échelle automatique, les clients peuvent réellement faire évoluer un environnement Azure complet pour exécuter cet environnement, et c’est exactement ce que fait ce client.

Voici l’interview vidéo complète, qui fait partie de la couverture de Microsoft Ignite 2024 par SiliconANGLE et theCUBE Research :

Photo : SiliconANGLE