Google Cloud는 컴퓨팅 집약적인 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드의 요구 사항을 해결하도록 특별히 설계된 고성능 스토리지 솔루션인 Parallelstore를 정식 출시했습니다.
Parallelstore는 데이터 집약적인 최신 애플리케이션의 엄청난 성능 요구 사항을 처리할 수 있는 기능으로 인해 특히 제 관심을 끌었습니다. 데이터세트의 크기와 복잡성이 계속 증가함에 따라 이러한 속도에 맞는 스토리지 시스템의 필요성이 가장 중요해졌습니다.
제가 주목한 중요한 측면 중 하나는 Parallelstore의 뛰어난 처리량과 GPU/TPU 활용도를 극대화하는 기능입니다. Parallelstore는 고처리량 병렬 데이터 액세스를 제공하여 지연 시간과 I/O 병목 현상을 최소화하고 개별 컴퓨팅 클라이언트의 네트워크 대역폭을 최대한 활용합니다. 이는 학습 시간이 전체 비용과 효율성에 큰 영향을 미칠 수 있는 AI 워크로드에 매우 중요합니다.
또한 Parallelstore와 프로그램을 통해 데이터를 이동할 수 있다는 것도 또 다른 유용한 기능입니다. 통합된 가져오기/내보내기 API를 통해 조직은 Cloud Storage에서 Parallelstore로의 데이터 전송을 자동화하여 데이터 파이프라인을 간소화하고 수동 개입을 줄일 수 있습니다.
마지막으로 Parallelstore와 Google Kubernetes Engine(GKE) 및 Compute Engine의 통합은 포괄적인 스토리지 솔루션을 제공하려는 Google Cloud의 의지를 보여줍니다. GKE CSI 드라이버 지원을 통해 영구 볼륨으로 Parallelstore 파일 시스템을 동적으로 프로비저닝하고 관리할 수 있으므로 컨테이너화된 워크로드의 스토리지 관리가 간소화됩니다.
전반적으로 Parallelstore 출시는 고성능 스토리지 솔루션의 중요한 진전을 나타냅니다. AI 및 HPC 워크로드의 진화하는 요구 사항을 충족하는 기능과 다른 Google Cloud 서비스와의 원활한 통합을 통해 데이터 집약적인 애플리케이션의 성능을 최적화하려는 조직에 매력적인 선택이 되었습니다.
