興味深いコンセプトがあります ZettaLaneは MayaNAS を構築しました NFS,pNFS,SMB をサポートする Lustre パラレルファイルシステムで クラウドオブジェクトストレージの上に動作します
MayaNASは,GPUレベルのスピードでAIトレーニングをストリーミングし,毎秒数十ギガバイトのチェックポイントパフォーマンスを提供し,オブジェクトバケットのコストプロファイルにマッチすることができます. MLPerf Storageベンチマークを使用して検証されています.32に突っ込んだ.42 GB/s Llama 3 70B チェックポイント 2 つのクライアントの書き込み帯域幅. RetinaNet ワークロードでは,1 つの MayaScale 200 Gb/s クライアントが 72 B200 GPU を供給しました.
カリフォルニア州サンタクララに本社を置くZettaLaneは,2018年6月にCTO Supramani (Sam) Sammandamによって設立されました.経験豊富なストレージエンジニアで,ルセント・テクノロジーズのシステム・ソフトウェアで25年以上経験しているIBM,HP,Dell. 企業は完全にリスク資本の支援なしで運営されています.
MayaNASはLustreとOpenZFSを組み合わせて ストレージ経済性を再構築しています各 OST (Object Storage Target) は,vdevsが地域標準クラスの Google Cloud Storage バケットを指す OpenZFS データセットとして機能する.. 大量データの読み書きは,objbacker層を通じてオブジェクトストレージに同時に行われ,コンパクトなNVMeベースの特別なvdevは,メタデータと小さなブロックのみをプールします.データのパス内にローカルSSDまたは短期のスクラッチ層が座っていない..
MLPerf Storage v3.0 の結果にZettaLaneのMayaNASは,一般的なクラウドVMのデータパスで地域GCSを使用してクラウドオブジェクトストレージ上で直接Lustreを実行する唯一のエントリー標準でした.顧客自身のクラウドアカウント内で動作する.
MLCommonsによって検証され,Everpureのようなフラッシュベースの送信とは異なるカテゴリを占めています.純粋に未熟のGiB/s数に焦点を当てることより.S3ネイティブプラットフォームがサポートできない POSIX依存型KVキャッシュを含むNVMeにデータをステージ化せずに完全なパイプラインを実行します.
MayaNASはObject Storageのバックエンド上でファイルサービスを構築する Nasuniに似ているのでしょうか?
サマンダムはこう答えました: 高いレベルでは類似性があります.両者はオブジェクトストレージにファイルシステムを配置しています.多くの競合他社は新しいファイルシステムを構築し,POSIXの適合性を証明するために多くの努力をします.我々は別の道を取ったフィールドで実証されたOpenZFSをベースに,小型NVMeデバイスに保存されているメタデータとオブジェクトストレージに保存されている大量データとの間にネイティブに分割されています.2025 OpenZFS 開発者サミットでこの作業を共有し,LUG 2026でLustre デザインを発表しました.
Nasuni はキャッシュファーストモデルに従います. エッジファイラーはローカルキャッシュからのトラフィックにサービスを提供し,権威あるコピーがオブジェクトストレージに残ります. そのため,パフォーマンスが作業セットキャッシュフィットに大きく依存します.MayaNASは,中間的なローカルデータキャッシュなしでオブジェクトに直接読み書きします.MLPerf テストでは,冷たいオブジェクトは,ネイティブ Google クラウドモニタリング メトリックによって確認された満足した GPU 規模ワークロードを読み取ります.
基本的な違いは,MayaNASは標準的なLustreとpNFS並行ファイルシステムで,NFS/SMB機能があり,変更されていない内核Linuxクライアントで動作する.GPUスケールでの並行スループット用に設計されています,MLPerfのようなベンチマークに適しています.私たちのクラウドネイティブ pNFS実装はLANLからのオープンソースMDS技術を活用しています.Nasuniは分散型エンタープライズファイル用例をターゲットとしています.MayaNASは,企業NASをカバーし,オブジェクトストレージ上のHPCとAIの並行ワークロードに直接拡張する.
基本アイデアは明らかです.オブジェクトストレージは明らかにAIインフラストラクチャの前進方向です.しかし,採用は一般的にS3互換性のためにアプリケーションの再書きを強制します.MayaNASはこの問題を解決します:標準 Lustre または pNFS がオブジェクトストレージ上に実行される対象レベルでのコスト優遇を与え,コード変更をゼロにします.
このアーキテクチャには,OpenZFS-on-object内部,LANL MDS 統合とともにpNFS,MayaScale NVMe-over-TCPブロックストレージ,代理AIのための分岐可能なPostgresこの共通の基盤の上に築かれています.
スタートノート
出版後,サマンダムは追加的な更新情報を提供しました. ゼッタレーンは2018年にLLCとして開始されました.デルのCTOのISGのオフィス内の技術スタッフのポジションを含む2026年にアルバイトに戻り,並列ストレージ開発を進めました.MLCommons による MLPerf 検証により,この製品が公衆の目に届くという自信が生まれましたこれらのベンチマークは,数百万のファイルとともに20TB以上のデータセットを試験し,結果は大企業を含む他の提出者によってピアレビューされています.
資金提供は,前述のように,外部の投資なしで,完全に自給自足で行われています.
透明性のために,私たちはまだ重要な生産顧客展開を持っていません.そしてこれらのMLPerfの結果は,市場普及のための私たちの主要な価値証明として機能します主要なオブジェクト保管業者の1社との協力を期待しています.
北京・チアンシン・ジテング・テクノロジー株式会社
サンディ・ヤン/グローバル戦略ディレクター
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