कंपनी की खबर ज़ेटालेन ऑब्जेक्ट स्टोरेज से लस्टर पैरेलल फ़ाइलसिस्टम चलाता है

यहाँ एक दिलचस्प अवधारणा हैः ZettaLane ने MayaNAS बनाया है, एक लस्ट्रे समानांतर फाइल सिस्टम NFS, pNFS और SMB का समर्थन करता है, जो क्लाउड ऑब्जेक्ट स्टोरेज के ऊपर चलता है।

मायाएनएएस जीपीयू-स्तर की गति पर एआई प्रशिक्षण स्ट्रीम कर सकता है, प्रति सेकंड दसियों गीगाबाइट चेकपॉइंट प्रदर्शन प्रदान कर सकता है, और ऑब्जेक्ट-बकेट लागत प्रोफाइल से मेल खा सकता है। एमएलपरफ स्टोरेज बेंचमार्क के माध्यम से मान्य,यह 32 मारा.42 जीबी/सेकंड Llama 3 70B चेकपॉइंट दो क्लाइंट्स के बीच लिखने बैंडविड्थ। रेटिनानेट वर्कलोड के लिए, एक MayaScale 200 Gb/s क्लाइंट 72 B200 GPUs को खिलाया।

सांता क्लारा, कैलिफोर्निया में मुख्यालय, जेटालेन की स्थापना जून 2018 में सीटीओ सुप्रमानी (सैम) सामंडम द्वारा की गई थी,एक अनुभवी भंडारण इंजीनियर Lucent Technologies में 25 से अधिक वर्षों के सिस्टम-सॉफ्टवेयर अनुभव के साथकंपनी पूरी तरह से उद्यम पूंजी के समर्थन के बिना काम करती है।

मायाएनएएस भंडारण अर्थव्यवस्था को फिर से आकार देने के लिए लस्ट्रे और ओपनजेडएफएस को जोड़ती है।प्रत्येक OST (ऑब्जेक्ट स्टोरेज लक्ष्य) एक OpenZFS डेटासेट के रूप में कार्य करता है जिसका vdevs क्षेत्रीय मानक वर्ग Google क्लाउड स्टोरेज बाल्टी को इंगित करता है. बल्क डेटा पढ़ता और लिखता है, जबकि एक कॉम्पैक्ट NVMe-आधारित विशेष vdev केवल मेटाडेटा और छोटे ब्लॉकों को संग्रहीत करता है।कोई स्थानीय एसएसडी या क्षणिक स्क्रैच स्तर डेटा पथ के भीतर नहीं है.

सुप्रमणी (सैम) समंदम ने टिप्पणी कीः ¢एमएलपरफ स्टोरेज v3.0 परिणामों के भीतर,ZettaLane's MayaNAS एकमात्र प्रविष्टि मानक था जो सीधे क्लाउड ऑब्जेक्ट स्टोरेज पर लस्ट्रे चलाता था ️ सामान्य क्लाउड वीएम पर डेटा पथ में क्षेत्रीय जीसीएस का उपयोग करके, कोई स्थानीय एसएसडी नहीं, ग्राहक के स्वयं के क्लाउड खाते के भीतर संचालित।

MLCommons द्वारा सत्यापित, यह Everpure जैसे फ्लैश-आधारित सबमिशन से एक अलग श्रेणी में है। यह ऑब्जेक्ट-स्टोरेज अर्थव्यवस्था के साथ समानांतर-फ़ाइल-सिस्टम थ्रूपुट प्रदान करता है,शुद्ध रूप से कच्चे GiB/s संख्याओं पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय. यह एनवीएमई पर चरणबद्ध डेटा के बिना पूर्ण पाइपलाइन निष्पादित करता है, जिसमें POSIX-आधारित केवी कैश शामिल हैं जो एस 3-देशी प्लेटफार्मों का समर्थन नहीं कर सकते हैं।

हमने एक तुलना बिंदु उठायाः क्या मायाएनएएस नासुनी जैसा दिखता है, जो ऑब्जेक्ट-स्टोरेज बैकएंड पर फ़ाइल सेवाएं बनाता है?

सामंडम ने उत्तर दिया: ′′उच्च स्तर पर समानता हैः दोनों वस्तु भंडारण पर एक फ़ाइल सिस्टम रखते हैं। कई प्रतियोगी ब्रांड-नए फ़ाइल सिस्टम बनाते हैं और POSIX अनुपालन साबित करने के लिए बहुत प्रयास करते हैं।हम एक वैकल्पिक रास्ता लिया, छोटे NVMe उपकरणों पर रखे गए मेटाडेटा और ऑब्जेक्ट स्टोरेज पर रहने वाले बल्क डेटा के बीच अपने मूल विभाजन के साथ क्षेत्र-प्रमाणित OpenZFS पर निर्माण।हमने इस काम को 2025 ओपनजेडएफएस डेवलपर समिट में साझा किया और एलयूजी 2026 में अपना लस्ट्रे डिज़ाइन प्रस्तुत किया.

नसुनी कैश-पहले मॉडल का पालन करता हैः एज फाइलर स्थानीय कैश से ट्रैफ़िक की सेवा करते हैं जबकि प्रामाणिक प्रतियां ऑब्जेक्ट स्टोरेज में रहती हैं, इसलिए प्रदर्शन कामकाजी सेट कैश फिट पर बहुत निर्भर करता है।MayaNAS कोई मध्यवर्ती स्थानीय डेटा कैश के बिना वस्तुओं को सीधे पढ़ता और लिखता है. MLPerf परीक्षण में, ठंडी वस्तु संतुष्ट GPU-स्केल वर्कलोड पढ़ती है, जिसे मूल Google क्लाउड मॉनिटरिंग मीट्रिक के माध्यम से पुष्टि की जाती है.

अधिक मौलिक अंतर इसकी प्रकृति में निहित हैः मायाएनएएस एक मानक लस्ट्रे और पीएनएफएस समानांतर फाइल सिस्टम है, जिसमें एनएफएस/एसएमबी क्षमताएं हैं, जो अपरिवर्तित इन-कर्नेल लिनक्स क्लाइंट के साथ काम करता है।यह विशेष रूप से GPU-स्केल समानांतर थ्रूपुट के लिए बनाया गया है, जिससे यह MLPerf जैसे बेंचमार्क के लिए उपयुक्त है। हमारा क्लाउड-नेटिव pNFS कार्यान्वयन LANL से ओपन-सोर्स एमडीएस तकनीक का लाभ उठाता है। नासुनी वितरित एंटरप्राइज फ़ाइल उपयोग-मामलों को लक्षित करता है;MayaNAS एंटरप्राइज़ NAS को कवर करता है जबकि ऑब्जेक्ट स्टोरेज पर HPC और AI समानांतर कार्यभार में सीधे विस्तार करता है.

यह मूल विचार को पकड़ता है। ऑब्जेक्ट स्टोरेज स्पष्ट रूप से एआई बुनियादी ढांचे के लिए आगे की दिशा है, फिर भी गोद लेने से आम तौर पर एस 3 संगतता के लिए एप्लिकेशन को फिर से लिखना पड़ता है। मायाएनएएस इसे हल करता हैःऑब्जेक्ट स्टोरेज पर चलने वाला मानक लस्ट्रे या पीएनएफएस, शून्य कोड परिवर्तन के साथ वस्तु-स्तर लागत लाभ प्रदान करता है।

इस आर्किटेक्चर के अंतर्गत अन्य घटक हैंः ओपनजेडएफएस-ऑन-ऑब्जेक्ट आंतरिक, पीएनएफएस LANL एमडीएस एकीकरण के साथ, मायास्केल एनवीएमई-ओवर-टीसीपी ब्लॉक स्टोरेज,और एजेंटिक एआई के लिए शाखा Postgres, सभी इस आम आधार पर बनाए गए हैं।

बूटनोट

प्रकाशन के बाद, सामंदम ने अतिरिक्त अपडेट प्रदान किएः ️ज़ेटालेन ने 2018 में एक एलएलसी के रूप में शुरुआत की। मैंने इसे अन्य कैरियर भूमिकाओं के साथ अंशकालिक प्रबंधित किया,जिसमें डेल आईएसजी के सीटीओ के कार्यालय में तकनीकी स्टाफ की स्थिति शामिल है, जहां मैंने देखा कि VAST और WEKA ने AI बुनियादी ढांचे में कर्षण प्राप्त किया। मैं 2026 में पूर्णकालिक वापस आया ताकि समानांतर भंडारण विकास को आगे बढ़ाया जा सके,और एमएलकॉमंस ¢ एमएलपरफ सत्यापन ने उत्पाद को जनता के सामने लाने के लिए विश्वास दियाये बेंचमार्क 20 टीबी से बड़े डेटासेट और लाखों फाइलों के साथ प्रयोग करते हैं, जिनमें प्रमुख निगमों सहित अन्य प्रस्तुतकर्ताओं द्वारा परिणामों की सहकर्मी समीक्षा की जाती है।

जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, वित्तपोषण बिना किसी बाहरी निवेश के पूरी तरह से बूटस्ट्रैप और स्व-वित्तपोषित है।

पारदर्शिता के लिए, हमारे पास अभी तक प्रमुख उत्पादन ग्राहक तैनाती नहीं है।और ये MLPerf परिणाम बाजार पहुंच के लिए हमारे प्राथमिक प्रमाण-मूल्य के रूप में कार्य करते हैंहमें उम्मीद है कि हम प्रमुख वस्तु भंडारण विक्रेताओं में से एक से सहयोग हासिल करेंगे।

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