डेल के वरिष्ठ प्रतिस्पर्धी खुफिया निदेशक जोन हाइड ने तीन नए एआई फैक्ट्री ब्लॉग पोस्ट प्रकाशित किए हैं जिनमें प्रमुख प्रतिद्वंद्वियों को लक्षित किया गया है जिनमें वास्ट डेटा शामिल है।
पहली पोस्ट,जहां एआई कारखानों ने अपनी पहली छत को मारा, का कहना है कि डेल पावरस्केल प्रतिस्पर्धी संदर्भ डिजाइनों की तुलना में 72% कम बिजली, 80% कम रैक स्थान और 8 गुना कम बैकएंड स्विच का उपयोग करते हुए एनवीडिया एआई के बराबर प्रदर्शन प्रदान करता है।हाइड ने समझाया कि एनवीडिया संचालित एआई कारखाने अक्सर भारी जीपीयू के कारण डेटा सेंटर शक्ति और अंतरिक्ष की खांसी में भाग लेते हैं, भंडारण और नेटवर्किंग हार्डवेयर की मांग।
उनका तर्क है कि एम्बेडेड एआई स्टोरेज प्लेटफार्मों जैसे कि VAST डेटा के एआई ओएस को विघटित स्केलिंग आर्किटेक्चर के कारण बहुत अधिक बैकएंड स्विच की आवश्यकता होती है। अतिरिक्त स्विच रैक कब्जा, केबलिंग,किसी भी जीपीयू कार्यभार को भी चलाने से पहले शीतलन और बिजली की लागत.
हाइड ने जोर देकर कहा कि उद्यमों को यह आकलन करना चाहिए कि उनकी भंडारण वास्तुकला कितनी बिजली का उपयोग करती है।
एनवीडिया संदर्भ डिजाइनों के अनुरूप डेल के परीक्षण के अनुसार, पावरस्केल एवरप्यूर और वीएएसटी प्रदर्शन को बहुत हल्का बुनियादी ढांचा ओवरहेड के साथ मेल खाता है। विशेष रूप से वीएएसटी के खिलाफ,यह 41% कम बिजली की खपत और लगभग 50% कम रैक स्थान के साथ समान प्रदर्शन प्रदान करता है.
हाइड ने VAST के सार्वजनिक दक्षता दावों को भी चुनौती दी है। वह स्पष्ट करता है कि VAST की 77% बिजली की बचत और 73% स्थान की कमी ब्लूफील्ड डीपीयू ऑफलोड्स से अपने पुराने स्टैक पर आंतरिक उन्नयन को दर्शाती है,उद्योग मानक एनवीडिया संदर्भ आर्किटेक्चर के मुकाबले गैर प्रतिस्पर्धी लाभ.
हाइड का दूसरा ब्लॉग,"यह एक डेटाबेस कहा जाता है. यह एक की तरह कार्य नहीं करता है,तर्क देता है कि मेटाडेटा और वेक्टर वर्कलोड में मजबूत प्लेटफ़ॉर्म उद्यम-स्तरीय डेटाबेस के रूप में पूरी तरह से योग्य नहीं हो सकते हैं।रिकॉर्ड और समय श्रृंखला डेटा के लिए मजबूत क्षमताओं की आवश्यकता होती है जो शुद्ध सूचकांक-केंद्रित प्रणालियों को संतुष्ट नहीं कर सकती हैं.
वह जून 2025 के CUBE रिसर्च विश्लेषण का हवाला देते हैं जिसमें VAST DataBase को अनिवार्य रूप से एक "वितरित सूचकांक" के रूप में वर्णित किया गया है जिसमें परिपक्व SQL अनुकूलन, लागत-आधारित क्वेरी योजना,भूमिका-आधारित शासन और स्नोफ्लेक और बिगक्वेरी जैसे उद्यम प्लेटफार्मों द्वारा पेश किए गए व्यापक बीआई उपकरण एकीकरणरिपोर्ट में निष्कर्ष निकाला गया है कि तेजी से राजस्व वृद्धि के बावजूद,वीएएसटी ने अभी तक स्नोफ्लेक और प्रमुख हाइपरस्केलर्स द्वारा निर्धारित डेटाब्रिक्स या क्लाउड डेटाबेस मानकों के तुलनीय लेकहाउस परिपक्वता हासिल नहीं की है।.
हाइड ने एनएएनडी रिसर्च के निष्कर्षों का भी उल्लेख किया हैः जबकि वीएएसटी अपाचे आइसबर्ग जैसे खुले प्रारूपों का समर्थन करता है, इसका मुख्य डेटाबेस इंजन मालिकाना और ऊर्ध्वाधर अनुकूलित है।यह घनिष्ठ रूप से एकीकृत डिजाइन कम्पोजेबल से अलग है, Dell, NetApp, HPE और Everpure द्वारा अपनाया गया खुला पारिस्थितिकी तंत्र दृष्टिकोण, VAST को HCI शैली के बंद वास्तुकला के करीब रखता है।
इसके विपरीत, डेल मूल रूप से ऑब्जेक्टस्केल पर अपाचे आइसबर्ग का समर्थन करता है,डेटा माइग्रेशन के बिना PowerScale/ObjectScale में संग्रहीत डेटा और मुख्यधारा के Databricks और Snowflake वर्कलोड के बीच निर्बाध अंतरक्रियाशीलता को सक्षम करना.
हाइड की तीसरी पोस्ट,"अगले मूल्यांकन के लिए ब्लूप्रिंट,आईटी खरीदारों के लिए आईटी डेटा प्लेटफार्मों का मूल्यांकन करने के लिए पांच मुख्य मूल्यांकन मानदंडों की रूपरेखा तैयार करता है, जिसमें डेटा गुरुत्वाकर्षण अनुकूलन, परिचालन ओवरहेड, जीपीयू उपयोग शामिल हैं।भौतिक पदचिह्न और विश्लेषण स्टैक संगतता.
हाइड का कहना है कि एआई स्टोरेज बोली मूल्यांकन को बेंचमार्क डेमो से परे वास्तविक दुनिया के परिचालन कारकों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिएः वास्तविक उद्यम डेटा गुरुत्वाकर्षण के साथ संगत वास्तुकला का चयन करना;समन्वित कार्यों के लिए पूरी तरह से लेखांकन, स्टाफ की लागत, GPU की दक्षता और हार्डवेयर पदचिह्न; और वर्कलोड माइग्रेशन को मजबूर करने के बजाय मौजूदा विश्लेषण उपकरण श्रृंखलाओं को संरक्षित करना।
वह नोट करता है कि विक्रेता बिक्री डेक कार्यकारी हितधारकों को लक्षित करते हैं, जबकि सुविधा, डेटा इंजीनियरिंग और फिनऑप्स टीमों को वास्तविक परिचालन लागत ¢ की आवश्यकता होती है जो विक्रेता मूल्यांकन में क्रॉस-टीम भागीदारी की आवश्यकता होती है।
हाइड ने विक्रेताओं की वास्तुकला की वास्तविक ताकतों को उजागर करने के लिए पांच लक्षित प्रश्न भी प्रस्तावित किएः तीन साल का अनुमानित इन-नामस्पेस डेटा अनुपात; स्थिर-राज्य सिंक्रनाइज़ेशन नौकरी और स्टाफिंग आवश्यकताएं;पुनरुत्पादित खुला-मॉडल TTFT, टोकन थ्रूपुट और कैश हिट दर मीट्रिक; लक्ष्य पैमाने पर पूरी तरह से प्रलेखित शक्ति, स्थान और स्विच खपत; और मौजूदा डेटाब्रिक्स और स्नोफ्लेक तैनाती के साथ मूल संगतता।
VAST डेटा ने विस्तृत टिप्पणी करने से इनकार कर दिया, केवल यह कहते हुए कि वह प्रतियोगी सामग्री का जवाब नहीं देता है।
टिप्पणी: डेल द्वारा VAST को लक्षित करते हुए छह विस्तृत आलोचना-केंद्रित ब्लॉगों का विमोचन तेजी से बढ़ते प्रतिद्वंद्वी डेटा बुनियादी ढांचे के विक्रेता से तीव्र प्रतिस्पर्धात्मक दबाव का संकेत देता है।
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