GPU와 고성능 객체 스토리지로 지원되는 AI 혁명

우리는 고성능 객체 스토리지입니다

AI 스토리지가 대규모 성능 실현

RustFS는 분산 아키텍처와 객체 스토리지 기능을 활용하여 AI 성능을 향상시킵니다. 모델 훈련 중에 RustFS의 분산 설정은 병렬 데이터 액세스와 I/O 작업을 허용하여 지연시간을 줄이고 훈련 시간을 단축시킵니다. 모델의 경우 RustFS의 높은 처리량 데이터 액세스는 AI 모델을 위해 저장된 데이터의 빠른 검색 및 배포를 보장하며, 최소한의 지연시간으로 예측을 가능하게 합니다. 더 중요한 것은 RustFS의 성능이 100TB에서 100PB 그리고 그 이상까지 선형적으로 확장된다는 것입니다. 이는 엔드투엔드 AI 워크플로우를 최적화하여 모델 개발과 서비스를 향상시키며, 더 효율적인 AI 워크로드와 더 빠른 응답 애플리케이션을 제공합니다.

AI 생태계의 핵심

RustFS는 AI 워크로드를 위한 S3 호환 객체 스토리지의 표준입니다. 이러한 보편성은 AI/ML 생태계가 모두 RustFS와 통합됨을 의미합니다. 우리 말을 믿지 마시고, 즐겨 사용하는 프레임워크에 들어가서 Google이 증거를 제공하도록 하세요.

훈련과 추론에 필요한 규모

기업은 지속적으로 AI 데이터를 수집하고 저장하며, 애플리케이션과 대규모 언어 모델이 이 데이터를 사용하여 모델을 재훈련하고 정확도를 향상시킬 수 있습니다. RustFS의 확장성은 조직이 필요에 따라 스토리지 용량을 확장할 수 있게 하여, AI/ML 애플리케이션의 성공을 위한 원활한 데이터 액세스와 고성능 컴퓨팅을 보장합니다.

탄력적(내결함성) AI 스토리지

RustFS는 조직이 훈련 데이터셋, 모델 및 중간 결과를 포함한 대량의 데이터를 내결함성 방식으로 저장할 수 있게 합니다. 이러한 탄력성은 ML과 AI 스토리지에 중요하며, 하드웨어 장애나 시스템 충돌 상황에서도 데이터가 항상 액세스 가능함을 보장합니다. RustFS의 분산 아키텍처와 데이터 복제 기능을 통해 AI/ML 워크플로우는 원활하게 실행되고 계속해서 정확한 통찰과 예측을 제공하여 AI 기반 애플리케이션의 전체적인 신뢰성을 향상시킵니다.

AI 워크로드를 위한 신뢰할 수 있는(Always On) 스토리지

RustFS의 액티브-액티브 복제 기능은 여러 지리적 위치에 분산된 클러스터에 대한 동시 액세스를 지원합니다. 이는 데이터 가용성과 성능을 향상시키므로 AI/ML에 중요합니다. AI/ML 워크로드는 종종 전 세계적으로 협업하는 팀을 포함하며, AI 모델 훈련과 추론을 위해 저장된 데이터에 대한 저지연 액세스가 필요합니다 - 가장 가까운 클러스터 위치에서 데이터에 액세스할 수 있어 지연시간을 줄입니다. 또한 클러스터 장애 시에도 데이터에 대한 중단 없는 액세스를 제공하는 페일오버 기능을 제공하여 AI/ML 프로세스의 신뢰성과 연속성을 유지하는 데 중요합니다.

대규모 언어 모델을 위한 스토리지 솔루션

RustFS는 대규모 언어 모델(LLM)과 원활하게 통합되어 이러한 모델에 필요한 방대한 데이터를 위한 신뢰할 수 있고 확장 가능한 스토리지 솔루션을 제공합니다. 조직은 사전 훈련된 LLM, 미세 조정 데이터셋 및 기타 아티팩트를 위해 RustFS 스토리지를 사용할 수 있습니다. 이는 모델 훈련 및 모델 서비스 중에 쉬운 액세스와 검색을 보장합니다. RustFS의 분산 특성은 병렬 데이터 액세스를 허용하여 데이터 전송 병목 현상을 줄이고 LLM 훈련과 추론을 가속화하여, 데이터 과학자와 개발자가 대규모 언어 모델의 잠재력을 충분히 활용하여 자연어 처리 작업을 수행할 수 있게 합니다.

검색 증강 생성을 위한 컨텍스트 스토리지

RustFS는 검색 증강 생성(RAG)과 데이터를 위한 AI 모델의 고성능 객체 스토리지 백엔드로 사용될 수 있습니다. RAG 설정에서 RustFS는 대규모 언어 모델(LLM)에서 도메인별 응답을 생성하는 데 사용되는 말뭉치를 저장할 수 있습니다. AI 기반 애플리케이션은 말뭉치에 액세스하여 결과적으로 더 문맥에 맞고 정확한 자연어 생성 작업 응답을 제공하여, 생성된 콘텐츠의 전체적인 품질을 향상시킵니다.

운영 모델로서의 클라우드 - S3부터 시작

RustFS는 클라우드 운영 모델인 컨테이너화, 오케스트레이션, 자동화, API 및 S3 호환성을 준수합니다. 이를 통해 데이터 저장 및 액세스를 위한 통합 인터페이스를 제공하여 클라우드 간 및 클라우드 유형 간에 데이터를 저장하고 액세스할 수 있습니다. 대부분의 AI/ML 프레임워크와 애플리케이션이 S3 API로 작업하도록 설계되었기 때문에 업계에서 최고의 호환성을 갖는 것이 중요합니다. 13억 개가 넘는 Docker 풀을 보유하여 - 더 많은 개발자와 애플리케이션이 호환성을 검증한 객체 스토리지는 없습니다 - 24/7/365. 이러한 호환성은 AI 워크로드가 기본 클라우드 인프라에 관계없이 RustFS 객체 스토리지에 저장된 데이터에 액세스하고 활용할 수 있게 하여, 다양한 클라우드 환경에서 유연하고 불가지론적인 데이터 관리 및 처리 접근 방식을 촉진합니다.

엣지 AI 스토리지

엣지에서는 네트워크 지연시간, 데이터 손실 및 소프트웨어 팽창이 성능을 저하시킵니다. RustFS는 세계에서 가장 빠른 객체 스토리지로, 100MB 미만의 바이너리 파일로 모든 하드웨어에 배포할 수 있습니다. 또한 RustFS Bucket Notifications와 Object Lambda 같은 기능을 사용하면 새로 도입된 데이터에서 즉시 추론을 실행할 수 있는 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다. 고공 무인기의 기내 물체 감지든 자율주행차의 교통 궤도 예측이든, RustFS의 AI 스토리지는 중요한 미션 애플리케이션이 빠르고 내결함성 있으며 간단한 방식으로 데이터를 저장하고 사용할 수 있게 합니다.

ML/AI 워크로드의 라이프사이클 관리

현대 AI/ML 워크로드는 복잡한 라이프사이클 관리가 필요합니다. RustFS의 라이프사이클 관리 기능은 데이터 관리 작업을 자동화하여 스토리지 효율성을 최적화하고 운영 오버헤드를 줄입니다. 라이프사이클 정책을 통해 조직은 자주 액세스되지 않는 AI 데이터를 비용이 낮은 스토리지 계층으로 자동 이동시켜 더 중요하고 활발한 워크로드를 위한 소중한 리소스 공간을 확보할 수 있습니다. 이러한 기능은 AI/ML 실무진이 모델 훈련과 개발에 집중할 수 있게 하는 반면, RustFS는 데이터를 지능적으로 관리하여 전체 워크플로우 성능과 비용 효율성을 향상시킵니다. 또한 라이프사이클 관리 계층은 보존 및 삭제 정책을 시행하여 AI/ML 데이터셋이 규제 요구사항을 준수하도록 보장합니다.

AI/ML 워크플로우의 객체 보존

AI/ML보다 언제 일어났는지에 더 의존하는 워크로드는 거의 없습니다. 고급 객체 보존 기능을 통해 이 문제를 해결하여 시간이 지남에 따라 저장된 데이터의 무결성과 컴플라이언스를 보장합니다. 보존 정책을 구현함으로써 RustFS는 조직이 AI/ML 모델과 데이터셋의 데이터 일관성을 유지하고 우발적이거나 무단 삭제 또는 수정을 방지할 수 있도록 도와줍니다. 이 기능은 데이터 거버넌스, 규제 컴플라이언스 및 AI/ML 실험의 재현성에 중요합니다. 중요한 데이터가 특정 기간 동안 액세스 가능하고 변경되지 않는 상태로 유지됨을 보장하여 정확한 모델 훈련과 분석을 지원하기 때문입니다.

핵심 AI 데이터셋의 데이터 보호

RustFS는 다양한 기능을 통해 데이터를 보호합니다. 삭제 코딩과 사이트 복제를 지원하여 하드웨어 장애나 데이터 손상을 방지하기 위한 데이터 중복성과 내결함성을 보장합니다. RustFS는 또한 정적 및 전송 중 데이터 암호화를 허용하여 무단 액세스로부터 데이터를 보호합니다. 또한 RustFS의 신원 및 액세스 관리(IAM) 지원을 통해 조직은 AI 워크로드를 위해 저장된 데이터에 대한 액세스를 제어할 수 있어 승인된 사용자나 애플리케이션만이 데이터에 액세스하고 수정할 수 있도록 보장합니다. RustFS가 제공하는 이러한 포괄적인 데이터 보호 메커니즘은 AI 데이터셋의 전체 라이프사이클에 걸쳐 무결성, 가용성 및 기밀성을 유지하는 데 도움이 됩니다.