Beschreibung
UltiHash bietet hochleistungsfähigen Objektspeicher, der darauf ausgelegt ist, KI- und datenintensive Workloads zu beschleunigen. Ob Sie die verwaltete Serverless-Option für leistungskritische KI oder die Self-Hosted-Lösung für PB-Skalierung wählen, UltiHash stellt sicher, dass Ihre GPUs und TPUs konstant mit Daten versorgt werden und I/O-Engpässe eliminiert werden.
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UltiHash Serverless ist eine Cloud-Speicherlösung, die für durchsatzhungrige KI-Anwendungen entwickelt wurde. Sie bietet eine schnelle Einrichtung und wird sicher in EU-Rechenzentren gehostet, verwaltet von UltiHash. Diese Option ist perfekt für Benutzer, die optimierten Durchsatz für Inferenz, Training und RAG benötigen, ohne den Aufwand der Verwaltung von Clustern oder Speicherklassen.
Für Teams, die mehr Kontrolle über ihre Infrastruktur benötigen, ist UltiHash Self-Hosted eine Kubernetes-native Lösung, die On-Premises oder in Ihrer Cloud-Umgebung bereitgestellt werden kann. Sie verfügt über eine Hochgeschwindigkeits-Deduplizierung auf Binärebene, um die Speicherkosten erheblich zu senken. Erweiterte Steuerungen umfassen Erasure Coding, IAM, Zugriffsrichtlinien und Verschlüsselung, die volle Kontrolle über Ihre Daten bieten.
UltiHash ist darauf ausgelegt, die Anforderungen von Generative AI, Modelltraining und Data Lakehouse-Architekturen zu erfüllen. Für GenAI gewährleistet es den sofortigen Abruf unstrukturierter Daten wie Text, Bilder und Videos. Während des Modelltrainings liefert es High-Throughput-Lese- und Schreibvorgänge, um GPUs ausgelastet zu halten. Als Data Lakehouse vereinheitlicht es strukturierte und unstrukturierte Daten auf einer einzigen Speicherschicht und verbessert Analyse- und ML-Workflows.
Zu den wichtigsten Vorteilen gehören die S3-kompatible API für nahtlose Integration, niedrigere Gesamtbetriebskosten (TCO) durch effiziente Deduplizierung und robuste Sicherheitsfunktionen wie Reed-Solomon-Erasure-Coding und richtlinienbasierte Zugriffskontrolle. UltiHash ist außerdem SOC-2 Typ II-zertifiziert und GDPR-konform. Es ist vollständig softwaredefiniert, eliminiert Vendor-Lock-in und ermöglicht Flexibilität bei der Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen.
- KategorieKI-DevOps- & -Cloud-Tools
- BereitstellungServerlos, Selbstgehostet
- PlattformenWeb
UltiHash Object Storage's Kernfunktionen
Blitzschneller Objektspeicher für KI-Workloads
S3-kompatible API für einfache Integration
Reduziert Speicherkosten durch Deduplizierung auf Binärebene
Verfügbar als verwaltete Serverless- oder selbstgehostete Kubernetes-native Lösung
Optimiert für hohen Durchsatz für Inferenz, Training und RAG
Ermöglicht vereinheitlichte Data Lakehouses für KI und Analytik
Sicher gehostet in EU-Rechenzentren (Serverless)
Volle Kontrolle und erweiterte Funktionen für Self-Hosted-Bereitstellungen
Entwickelt für Skalierbarkeit über Cloud- und On-Premises-Umgebungen hinweg
SOC-2 Typ II-zertifiziert und GDPR-konform
Reed-Solomon-Erasure-Coding für Datenresilienz
Richtlinienbasierte Zugriffskontrolle und Versionierung
Wie verwendet man UltiHash Object Storage?
Erkunden: Überprüfen Sie die UltiHash Serverless- oder Self-Hosted-Optionen basierend auf Ihren Anforderungen.
Bereitstellen: Installieren Sie die Kubernetes-native Lösung On-Premises oder in der Cloud oder melden Sie sich für Serverless an.
Integrieren: Verbinden Sie UltiHash mit Ihrem bestehenden KI-Stack über die S3-kompatible API.
Daten aufnehmen: Speichern Sie Roh- und verarbeitete Daten, einschließlich unstrukturierter Inhalte für GenAI.
Modelle trainieren: Versorgen Sie GPUs mit voller Geschwindigkeit mit High-Throughput-Objektspeicher.
Lakehouse aufbauen: Vereinheitlichen Sie strukturierte und unstrukturierte Daten für Analytik und ML.
Optimieren: Nutzen Sie Deduplizierung und erweiterte Steuerungen zur Verwaltung von Kosten und Leistung.
UltiHash Object Storage's Anwendungsfälle
- Generative AI
- Modelltraining
- Data Lakehouse
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Computer Vision
- Autonome Fahrzeuge
- Speech-to-Text
- Intelligentes Netzwerkmanagement
- Multimodale Pipelines
- Speichern von Modell-Checkpoints
