Краткий обзор

В современной корпоративной среде искусственный интеллект (ИИ) перестал быть экспериментальной технологией и превратился в инструмент для создания конкурентных преимуществ. Однако для раскрытия полного потенциала ИИ требуется переосмысление базового элемента ИТ-инфраструктуры — систем хранения данных (СХД). Традиционные архитектуры хранения, разработанные для предсказуемых корпоративных нагрузок, оказались неспособны справиться с уникальными и чрезвычайно требовательными профилями ввода-вывода, характерными для всего жизненного цикла ИИ — от сбора и подготовки данных до обучения моделей и их развертывания в реальном времени. Этот разрыв привел к формированию нового рынка специализированных, высокопроизводительных и интеллектуальных платформ данных, которые становятся не просто хранилищем, а активным компонентом ИИ-конвейера.

Эта статья представляет собой исчерпывающий анализ ведущих платформ хранения данных, оптимизированных для ИИ, от восьми ключевых поставщиков: VAST Data, WekaIO, Hammerspace, Dell (AI Platform), Hitachi Vantara (AI solutions), Vdura, Peak AIO и Pure Storage.

Ключевые выводы показывают, что рынок переживает стремительный рост, прогнозируемый совокупный годовой темп роста (CAGR) составляет 24-26%, что свидетельствует о масштабных инвестициях в инфраструктуру ИИ. Наблюдается четкое разделение рынка на два основных подхода: с одной стороны, интегрированные, полнофункциональные программно-аппаратные комплексы, предлагающие простоту развертывания «под ключ» (например, Dell AI Factory, Pure Storage AIRI); с другой — гибкие, программно-определяемые платформы, разделяющие аппаратное и программное обеспечение, что обеспечивает большую гибкость и потенциальную экономию затрат (VAST Data, WekaIO, Hammerspace, Peak AIO).

Особое внимание уделяется практическим бизнес-кейсам в ключевых отраслях. В здравоохранении эти платформы ускоряют геномные исследования и анализ медицинских изображений, что приводит к более быстрой диагностике и разработке персонализированных методов лечения. В финансовом секторе они обеспечивают сверхнизкую задержку для алгоритмической торговли и анализа больших данных для обнаружения мошенничества в реальном времени. В автомобильной промышленности — являются основой для обучения моделей автономного вождения, обрабатывая петабайты данных с датчиков. В медиа и развлечениях — позволяют создавать глобальные рабочие процессы для совместной работы над спецэффектами и рендерингом.

Отдельный раздел посвящен технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG), которая превращает СХД в активную базу знаний для больших языковых моделей (LLM). Анализ показывает, как ведущие поставщики разрабатывают специализированные решения для RAG, интегрируя векторные базы данных и механизмы быстрого извлечения данных непосредственно в свои платформы.

Переосмысление функций систем хранения

Рабочие нагрузки искусственного интеллекта коренным образом изменили традиционные решения хранения данных, создав новый рынок для высокопроизводительных, интеллектуальных платформ данных.

1.1 Конвейер данных ИИ: Новый профиль ввода-вывода

Жизненный цикл ИИ представляет собой многоэтапный процесс, каждый из которых предъявляет свои, зачастую противоречивые, требования к подсистеме хранения. Эффективность всего конвейера напрямую зависит от способности СХД обслуживать эти разнообразные профили нагрузки без задержек и узких мест.

• Сбор и подготовка данных (ETL)
  Этот начальный этап требует огромной пропускной способности для приема петабайтов структурированных и неструктурированных данных из различных источников, таких как датчики на периферии, журналы событий, базы данных и файловые хранилища. Характер нагрузки на этом этапе часто представляет собой смешанные операции чтения и записи, поскольку данные не только собираются, но и очищаются, преобразуются и размечаются.
• Обучение модели и создание контрольных точек (Checkpointing)
  Этот этап является наиболее требовательным к производительности СХД. Для максимальной загрузки дорогостоящих графических процессоров (GPU) требуется сверхнизкая задержка при чтении множества небольших файлов в случайном порядке. Одновременно с этим, процесс обучения требует периодического сохранения состояния модели (контрольных точек), что генерирует интенсивные последовательные операции записи больших объемов данных. Для больших языковых моделей (LLM) частое создание контрольных точек объемом в несколько петабайт создает серьезные проблемы для пропускной способности СХД на запись.
• Инференс (вывод) и развертывание
  На этапе инференса, когда обученная модель делает предсказания на основе новых данных, ключевым требованием является минимальная задержка при извлечении данных в реальном времени. Это особенно критично для новых типов нагрузок, таких как Retrieval-Augmented Generation (RAG), где модель должна быстро обращаться к внешним базам знаний для генерации точных и контекстуально релевантных ответов.

Традиционный подход к построению инфраструктуры, при котором для каждого этапа создаются отдельные, изолированные кластеры хранения, порождает так называемую «гравитацию данных». Данные приходится постоянно перемещать между хранилищем для исходных данных, кластером для их предварительной обработки и кластером для обучения модели, что значительно снижает общую эффективность и увеличивает затраты времени и ресурсов.

1.2 Динамика рынка и траектория роста

Стремительное внедрение ИИ во всех отраслях стимулирует беспрецедентный спрос на специализированные решения для хранения данных. Аналитические прогнозы единодушно указывают на взрывной рост этого сегмента рынка, что подтверждает его стратегическую важность.

Согласно прогнозам, мировой рынок СХД с поддержкой ИИ вырастет с примерно 35.95 млрд долларов США в 2025 году до более чем 255.24 млрд долларов к 2034 году, демонстрируя совокупный годовой темп роста (CAGR) в диапазоне 24-27%. Этот рост обусловлен экспоненциальным увеличением объемов корпоративных данных, генерируемых устройствами Интернета вещей (IoT), социальными сетями и корпоративными приложениями, а также растущей потребностью в аналитике реального времени и интеллектуальной инфраструктуре.

В географическом разрезе Северная Америка в настоящее время доминирует на рынке, занимая долю от 36% до более 40%. Это объясняется высокой концентрацией технологических компаний и значительными инвестициями в исследования и разработки в области ИИ. Однако ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион продемонстрирует самые высокие темпы роста в прогнозируемый период благодаря активной цифровизации экономики в таких странах, как Китай, Япония и Индия. Эти данные имеют решающее значение для глобальных корпораций, планирующих развертывание своей ИИ-инфраструктуры в различных регионах мира.

1.3 Несостоятельность устаревших СХД в эпоху ИИ

Устаревшие архитектуры хранения, такие как традиционные NAS (Network Attached Storage) и SAN (Storage Area Network), были спроектированы десятилетия назад и основаны на предположениях о локальности данных и моделях их извлечения, которые кардинально отличаются от требований современных ИИ-приложений.⁹ Попытки адаптировать их к новым реалиям приводят к возникновению критических узких мест, которые сводят на нет инвестиции в дорогостоящие вычислительные ресурсы.

Простое добавление емкости традиционных СХД является ошибочной и дорогостоящей стратегией. Потребности ИИ в данных растут экспоненциально, а не линейно, что нарушает классические модели соотношения затрат на вычисления и хранение.⁹ Основные проблемы устаревших систем включают:

• Перегрузка по емкости и задержки
  Традиционные архитектуры не были рассчитаны на интенсивность ввода-вывода, необходимую для постоянной подачи данных в конвейеры обучения или выполнения инференса в реальном времени. Любая задержка со стороны СХД приводит к простою GPU, что напрямую снижает эффективность всей системы.¹¹
• Усиление записи (Write Amplification) и износ накопителей
  Частые и объемные операции записи, характерные для обучения ИИ (например, создание контрольных точек), быстро изнашивают обычные твердотельные накопители (SSD), сокращая срок их службы и увеличивая эксплуатационные расходы.¹¹
• Нерациональное энергопотребление и охлаждение
  Увеличение количества устаревших СХД для масштабирования производительности приводит к непропорциональному росту энергопотребления и тепловыделения, что делает такие решения неустойчивыми с точки зрения затрат и экологических норм.¹¹

Эти фундаментальные недостатки устаревших систем заставляют предприятия пересматривать свой подход к инфраструктуре хранения. Речь уже не идет о тактической закупке емкости, измеряемой в стоимости за терабайт. Вместо этого на первый план выходят такие метрики, как «время до получения результата» (time-to-insight) и «эффективность использования GPU». Медленная СХД напрямую снижает рентабельность инвестиций (ROI) во весь дорогостоящий вычислительный кластер. Это смещает принятие решений о покупке СХД с уровня ИТ-отдела, сфокусированного на затратах, на уровень высшего руководства, принимающего стратегические инвестиционные решения для максимизации отдачи от многомиллионных вложений в GPU.

В ответ на эти вызовы рынок формирует два основных архитектурных подхода. Первый — это интегрированные, полнофункциональные программно-аппаратные комплексы, такие как Dell AI Factory или Pure Storage AIRI, которые предлагают простоту и быстроту развертывания «под ключ».¹² Второй — это гибкие, программно-определяемые платформы от таких компаний, как VAST Data, WekaIO, Hammerspace и Peak AIO, которые разделяют аппаратное и программное обеспечение. Этот подход предлагает большую гибкость, потенциальную экономию за счет использования стандартного оборудования (commodity hardware) и позволяет избежать привязки к одному поставщику.¹⁴ Выбор между этими двумя философиями становится фундаментальным стратегическим решением, которое определяет операционную модель и совокупную стоимость владения (TCO) ИИ-инфраструктурой на долгие годы вперед.

Анализ решений поставщиков

Сравнительная матрица поставщиков: Обзор

2.1 VAST Data. Подход Disaggregated, Shared-Everything (DASE)

Ключевая архитектура

VAST Data разработала архитектуру DASE (Disaggregated and Shared-Everything), которая отделяет интеллектуальные ресурсы (C-nodes) от узлов хранения (D-nodes). Это позволяет клиентам независимо масштабировать производительность (добавляя C-nodes) и емкость (добавляя D-nodes), преодолевая ограничения традиционных архитектур «shared-nothing». Платформа построена на стандартном оборудовании и использует комбинацию недорогой QLC флэш-памяти для хранения данных и более быстрой памяти класса СХД (SCM) для метаданных и буферизации, что позволяет достичь производительности all-flash систем при более низкой стоимости.

Платформа для ИИ

VAST AI Operating System представляет собой комплексную платформу, включающую VAST DataStore для неструктурированных данных, VAST DataBase (объединяющую функциональность транзакционной базы данных, хранилища данных и озера данных), VAST DataEngine (глобальный механизм выполнения функций) и VAST DataSpace (глобальное пространство имен). Цель этой платформы — унифицировать весь конвейер данных ИИ, от необработанных файлов и объектов до структурированных таблиц и векторных вложений, устраняя необходимость в перемещении данных между разрозненными системами.

Ключевые функции для ИИ

Платформа поддерживает высокопроизводительный доступ к данным через NAS с использованием технологий RDMA и GPUDirect Storage, что позволяет GPU напрямую обращаться к данным в хранилище, минуя CPU. Уникальная технология сокращения данных «Similarity» от VAST работает эффективнее, чем традиционная дедупликация, на наборах данных ИИ, которые часто содержат похожие, но не идентичные блоки. VAST имеет глубокую интеграцию с экосистемой NVIDIA, включая сертификацию для DGX SuperPOD и поддержку DPU BlueField для разгрузки сетевых и дисковых операций.

2.2 WekaIO

Ключевая архитектура

WekaFS — это программно-определяемая, распределенная параллельная файловая система, созданная для современных нагрузок. Она использует гибридную архитектуру, сочетающую управление метаданными файловой системы с объектным хранилищем, что позволяет эффективно обрабатывать широкий спектр профилей ввода-вывода — от множества мелких файлов до больших блоков. Система автоматически распределяет данные между высокопроизводительным уровнем на NVMe флэш-памяти и емкостным уровнем на базе объектного хранилища (локального на HDD или облачного), представляя все это в виде единого пространства имен.

Платформа для ИИ

Фреймворк «Weka AI» представляет собой набор эталонных архитектур и SDK, построенных на базе WekaFS. Он разработан для ускорения процессов DataOps, решая проблемы хранения для интенсивных по вводу-выводу рабочих нагрузок на протяжении всего конвейера данных — от периферии до ЦОД и облака (edge-to-core-to-cloud).

Ключевые функции для ИИ

WekaFS демонстрирует одну из лучших в отрасли производительностей с технологией GPUDirect, обеспечивая пропускную способность свыше 80 ГБ/с для одного GPU-клиента. Платформа оптимизирована для всех этапов конвейера ИИ — от сбора данных и ETL до обучения и инференса, стремясь стать единой платформой хранения для всех задач. Партнерская экосистема (Weka Innovation Network — WIN) гарантирует наличие проверенных и интегрированных решений с другими технологическими лидерами.

2.3 Hammerspace

Ключевая архитектура

Hammerspace предлагает программно-определяемую платформу Global Data Platform, построенную на базе стандартной параллельной файловой системы (с использованием pNFS). Ее основная ценность заключается в создании единого глобального пространства имен, которое объединяет изолированные данные, хранящиеся на СХД от любого поставщика, в любом ЦОД и в любом облаке, без необходимости физической миграции данных.

Платформа для ИИ

Сильной стороной платформы для ИИ является ее мощный механизм оркестрации данных. Он автоматически перемещает данные к вычислительным ресурсам (включая GPU-кластеры) на основе заданных пользователем политик и метаданных, гарантируя, что данные будут находиться локально по отношению к вычислениям в нужный момент.

Ключевые функции для ИИ

Концепция «Tier 0» превращает локальные NVMe-накопители внутри GPU-серверов в общий, сверхбыстрый уровень производительности глобальной файловой системы. Это позволяет значительно ускорить операции, такие как создание контрольных точек, и снизить задержки, поскольку ввод-вывод для локальных данных происходит в обход сети. Такой подход напрямую решает задачу максимальной загрузки GPU и устранения простоев. Платформа является открытой и основана на стандартах (NFS, SMB, S3), что позволяет избежать привязки к проприетарным клиентским протоколам.

2.4 Dell AI Platform

Ключевая архитектура

Стратегия Dell заключается в предоставлении комплексной, сквозной и проверенной платформы «AI Factory», которая интегрирует вычисления, хранение и сетевые технологии. Это не столько единая архитектура хранения, сколько портфель продуктов, разработанных для совместной работы.

Компоненты платформы для ИИ:

• Хранение
  Dell PowerScale является флагманским решением NAS с горизонтальным масштабированием для ИИ, предлагая производительность параллельной файловой системы с простотой NAS. PowerScale поддерживает GPUDirect Storage и NFS через RDMA и сертифицирован для NVIDIA DGX SuperPOD. Другие продукты, такие как PowerStore (на базе QLC) и PowerMax, также позиционируются для рабочих нагрузок ИИ.
• Вычисления
  Серверы Dell PowerEdge AI (например, XE9680) специально созданы для ИИ и высокопроизводительных вычислений (HPC) и оптимизированы для новейших GPU от NVIDIA.

Ключевые функции для ИИ

Сила подхода Dell заключается в тесном инженерном сотрудничестве с NVIDIA по всему стеку, что позволяет предлагать проверенные эталонные архитектуры для конкретных классов систем ИИ (например, DGX H100, B200). Это снижает сложность развертывания и риски для предприятий, которые ищут готовое решение «под ключ».

2.5 Hitachi Vantara

Ключевая архитектура

Hitachi Vantara предлагает портфель платформ для блочного (Virtual Storage Platform — VSP), файлового (Hitachi Content Software for File — HCSF) и объектного (Hitachi Content Platform — HCP) хранения. Их стратегия для ИИ в значительной степени сосредоточена на интеллектуальном управлении и эксплуатации.

Платформа для ИИ

Ядром их стратегии ИИ являются «AI Operations» (AIOps), управляемые с помощью Hitachi Ops Center. Эта система использует ИИ для предоставления предиктивной аналитики, автоматизации управления данными, оптимизации производительности, а также для улучшения планирования работоспособности и емкости систем хранения.

Ключевые функции для ИИ

Платформа HCP позиционируется как масштабируемое и безопасное объектное хранилище, подходящее для рабочих нагрузок ИИ/ML, аналитики и облачных приложений, с возможностью масштабирования до экзабайтов и сотен миллиардов объектов. Акцент на AIOps направлен на снижение операционной нагрузки по управлению крупномасштабной инфраструктурой ИИ, что является ключевой проблемой для многих предприятий.

2.6 Vdura

Ключевая архитектура

Vdura (ранее Panasas) опирается на многолетний опыт в области HPC со своей параллельной файловой системой PanFS. Архитектура разделяет плоскости управления и данных и сочетает параллельную файловую систему с объектным хранилищем, что делает ее хорошо подходящей для смешанных и сложных профилей ввода-вывода, характерных как для HPC, так и для ИИ.

Платформа для ИИ

VDURA Data Platform — это программно-определяемая система, которая обеспечивает интеллектуальное тирирование данных в реальном времени между полностью флэш-уровнем (устройство V5000) и гибридными уровнями (флэш/HDD) в зависимости от этапа конвейера ИИ. Все данные управляются в рамках единого пространства имен.

Ключевые функции для ИИ

Vdura делает акцент на экономической эффективности и гибкости в выборе носителей, позволяя клиентам находить баланс между производительностью и стоимостью хранения. Их проверенная эталонная архитектура с GPU AMD Instinct демонстрирует четкую ориентацию на предоставление протестированных решений для суперкластеров ИИ.

2.7 Peak AIO

Ключевая архитектура

Peak AIO — это программно-определяемое решение для хранения (SDS), разработанное с нуля специально для рабочих нагрузок ИИ. Оно превращает стандартный сервер с NVMe-накопителями (от таких поставщиков, как Dell, HPE, Supermicro) в высокопроизводительный сервер данных для ИИ.

Платформа для ИИ

Платформа явно нацелена на GPU-кластеры среднего размера (например, до 10 серверов DGX), для которых традиционные корпоративные СХД или сложные параллельные файловые системы являются слишком дорогими и избыточными.

Ключевые функции для ИИ

Основное внимание уделяется простоте и экономической эффективности с целью высвободить большую часть бюджета на покупку GPU. Платформа поддерживает GPUDirect и RDMA через NFS для обеспечения высокой производительности (более 40 ГБ/с на узел 2U) без сложных драйверов и администрирования («простота по принципу «подключи и забудь»»). Модель масштабирования позволяет начинать с малого (от 30 ТБ) и плавно расти, что идеально подходит для развивающихся ИИ-проектов.

2.8 Pure Storage

Ключевая архитектура

Весь портфель Pure Storage построен на технологии all-flash, что подчеркивает ориентацию на производительность, простоту и эффективность. Компания предлагает системы с вертикальным масштабированием для унифицированного блочного и файлового доступа (FlashArray) и системы с горизонтальным масштабированием для унифицированного быстрого файлового и объектного доступа (UFFO) (FlashBlade).

Платформа для ИИ:

• AIRI (AI-Ready Infrastructure)
  Это конвергентное, полнофункциональное решение, разработанное совместно с NVIDIA и сертифицированное для DGX BasePOD. Оно объединяет вычислительные ресурсы NVIDIA DGX с хранилищем Pure FlashBlade, предоставляя готовое к развертыванию решение для ИИ, что упрощает инфраструктуру и устраняет неопределенность при проектировании.
• FlashBlade
  Флагманский продукт для неструктурированных данных и ИИ. Модель FlashBlade//EXA предназначена для ИИ/HPC экстремального масштаба и имеет дезагрегированную архитектуру, разделяющую узлы метаданных и данных для обработки высококонкурентных нагрузок.

Ключевые функции для ИИ

Pure Storage предлагает гарантированную производительность для рабочих нагрузок ИИ через соглашения об уровне обслуживания (SLA). Высокая плотность хранения и энергоэффективность (экономия до 85-90%) являются важными преимуществами. Модель подписки Evergreen обеспечивает непрерывные и без прерывания работы обновления программного и аппаратного обеспечения, что ценно для долгосрочных проектов ИИ.

Анализ архитектур выявляет несколько ключевых тенденций, формирующих рынок. Во-первых, само понятие «производительность» становится многогранным. Это уже не только пиковая пропускная способность (ГБ/с) и количество операций ввода-вывода в секунду (IOPS). Для ИИ критически важными становятся скорость обработки метаданных, задержка при низкой глубине очереди и способность одновременно обрабатывать смешанные профили ввода-вывода. Например, медленная обработка метаданных может стать узким местом при работе с миллионами мелких файлов, даже если система демонстрирует высокую пропускную способность при последовательном чтении. Это означает, что заказчики должны оценивать производительность на своих реальных рабочих нагрузках, а не на основе общих маркетинговых показателей.

Во-вторых, формируется новая ось конкуренции между двумя философиями: «оркестрация и мобильность данных» против «консолидации данных». Такие поставщики, как Hammerspace, строят свою ценность на объединении и оркестрации данных на месте в существующих, разнородных хранилищах. Это контрастирует с подходом VAST Data, Weka и Pure Storage, чья цель — стать единой, консолидированной платформой, на которой будут храниться все данные для конвейера ИИ. Это ставит перед клиентами фундаментальный стратегический выбор: интегрировать существующий гетерогенный ландшафт хранения или мигрировать на новую, унифицированную платформу.

Наконец, модель «программно-определяемого» хранения создает сложную новую экосистему аппаратных партнерств. Такие компании, как Peak AIO, Vdura и VAST, указывают на партнерство с производителями серверов, такими как Dell, HPE, Supermicro и AMD. Это означает, что выбор поставщика серверов может влиять на выбор программного обеспечения для хранения, и наоборот. Крупные производители, такие как Dell, оказываются в двойственном положении: они продают собственные интегрированные решения (PowerScale) и одновременно выступают в качестве аппаратной платформы для своих программно-определяемых конкурентов. Эта динамика «сотрудничества-соперничества» создает новый уровень сложности, который заказчикам необходимо учитывать при планировании своей инфраструктуры.

Анализ бизнес-кейсов

В этом разделе представлены конкретные, реальные примеры того, как платформы хранения, рассмотренные в Разделе 2, развертываются для решения конкретных бизнес-задач в ключевых отраслях. Основное внимание уделяется проблеме, решению (поставщик и технология) и измеримым бизнес-результатам.

Матрица бизнес-кейсов ИИ и решений поставщиков

3.1 Революция в здравоохранении и науках о жизни

Внедрение ИИ в здравоохранении радикально меняет подходы к диагностике, лечению и научным исследованиям. Эффективность этих преобразований напрямую зависит от способности инфраструктуры хранения справляться с беспрецедентными объемами и сложностью медицинских данных.

• Бизнес-кейс
  Ускорение геномного секвенирования и медицинских исследований
  • Проблема
    Геномные исследования генерируют огромные наборы данных — один человеческий геном может занимать до 4 ТБ. Вычислительные конвейеры для анализа этих данных часто упираются в производительность СХД, что замедляет жизненно важные исследования и разработку персонализированной медицины.⁵²
  • Решения и результаты:
    • Dell
      В институте TGen (Translational Genomics Research Institute) платформа Dell Genomic Data Analysis Platform, включающая серверы и СХД, позволила сократить время секвенирования генома с 14 до 10 дней, а время аналитических процессов для подбора индивидуального лечения — с 7 дней до 4 часов.⁵²
    • WekaIO
      Медицинский исследовательский фонд Оклахомы (OMRF) и Швейцарский институт биоинформатики (SIB) используют Weka для ускорения своих исследований и создания высокопроизводительных платформ для обработки данных.⁵⁴
    • Hammerspace
      Платформа позиционируется для геномики, позволяя объединять данные с научных инструментов и вычислительных кластеров, а также автоматизировать их оркестрацию для таких задач, как выравнивание последовательностей и поиск вариантов.⁵⁵
• Бизнес-кейс
  Анализ медицинских изображений с помощью ИИ
  • Проблема
    Анализ огромного количества медицинских изображений (МРТ, КТ) с помощью ИИ для выявления патологий требует высокопроизводительного хранилища с низкой задержкой, способного непрерывно снабжать данными обучающиеся модели.⁵⁶
  • Решения и результаты:
    • Peak AIO
      В рамках передового проекта, координируемого Лондонским центром ИИ с участием 10 крупнейших больниц NHS, экономичное и высокопроизводительное хранилище Peak AIO стало ключевым элементом для развертывания платформы AIDE (AI Deployment Engine) на системах NVIDIA DGX. Его доступная стоимость позволила направить больше средств на закупку GPU, что обеспечило успех всего проекта.⁵⁸ Решение также оптимизировано для работы с фреймворками, такими как MONAI, который является стандартом в медицинской визуализации.⁵⁹
    • Dell
      Клиника Northwestern Medicine использует решение Dell AI Factory на базе серверов PowerEdge XE9680 для запуска мультимодальных LLM в диагностике. Это позволило повысить производительность в радиологии на 40% и оперативно оповещать врачей о критических состояниях пациентов, требующих немедленного внимания.⁶⁰
• Бизнес-кейс
  Создание цифровых двойников в здравоохранении
  • Проблема
    Построение и симуляция цифровых двойников органов, пациентов или даже целых больничных процессов требует мощной платформы данных для интеграции и обработки разнородных потоков информации в реальном времени.
  • Решения и результаты
    В Детской больнице Техаса (Texas Children’s Hospital) компания Mark III Systems использует Dell AI Factory с технологиями NVIDIA для создания цифровых двойников, формируя «проект будущего здравоохранения».⁶¹

3.2 Трансформация финансовых услуг

Финансовая отрасль, где скорость и точность данных определяют успех, активно внедряет ИИ для решения широкого круга задач. Это предъявляет экстремальные требования к производительности и надежности СХД.

• Проблема
  Финансовым компаниям требуется сверхнизкая задержка для алгоритмической торговли и обнаружения мошенничества в реальном времени, высокая пропускная способность для анализа рисков на больших данных, а также строгая безопасность и соответствие нормативным требованиям для всех данных.
• Решения и результаты:
  • Vdura
    Предлагает гибкую архитектуру, позволяющую использовать all-flash хранилища для задач, требующих минимальной задержки (например, трейдинг), и экономичные HDD-массивы для долгосрочного хранения архивных данных в целях комплаенса, обеспечивая при этом сквозное шифрование.
  • WekaIO
    WekaFS позиционируется для финансовой аналитики, где ее высокая производительность в любом масштабе критически важна для рабочих нагрузок с интенсивным вводом-выводом.
  • Dell
    Платформа Dell AI Factory используется для предотвращения мошенничества путем выявления подозрительных транзакций за миллисекунды, автоматизации процессов одобрения кредитов и улучшения обслуживания клиентов с помощью ИИ-чат-ботов. Платформа AI-Ready Enterprise (совместно с NVIDIA и VMware) специально нацелена на финансовый сектор для интеллектуальной торговли и обнаружения мошенничества.
  • Hitachi Vantara
    Цифровые решения для финансового сектора используют ИИ для анализа транзакционных данных, создания новых финансовых продуктов и повышения операционной эффективности при одновременном усилении кибербезопасности.

3.3 Ускорение будущего мобильности (автономное вождение)

Разработка систем помощи водителю (ADAS) и полностью автономных транспортных средств (AV) является одной из самых требовательных к данным областей ИИ, создавая огромные проблемы для инфраструктуры хранения.

• Проблема
  Разработка ADAS/AV ежедневно генерирует петабайты данных с датчиков (камер, лидаров, радаров), которые необходимо собирать, обрабатывать и использовать для обучения ИИ-моделей. Это создает масштабный конвейер данных, требующий экстремальной пропускной способности и масштабируемого хранения.
• Решения и результаты:
  • WekaIO
    Компания TuSimple, занимающаяся разработкой автономных грузовиков, выбрала WekaFS после того, как стандартные NAS-системы не смогли обеспечить необходимое масштабирование. Weka показала наивысшую производительность среди всех протестированных параллельных файловых систем, сократив время одного цикла обучения (эпохи) с двух недель на предыдущей системе до всего четырех часов. Компания WeRide также использует Weka для разработки своего ИИ-управляемого транспорта.
  • Dell
    PowerScale является основой для разработки ADAS более чем у 70% ведущих поставщиков автомобильных компонентов. Компания Continental использует Dell AI Factory с NVIDIA для масштабирования своей ИИ-инфраструктуры, что позволило ускорить инновации в ADAS и снизить количество ошибок водителей на 20% благодаря обратной связи от ИИ. Subaru использует PowerScale для расширения своего хранилища и аналитических возможностей для системы помощи водителю следующего поколения.
  • Pure Storage
    Решение AIRI, разработанное совместно с NVIDIA, позиционируется для ключевых автомобильных кейсов, включая разработку AV, цифровых двойников и оптимизацию производства. Компания NavInfo использует AIRI для своей навигационной системы для автономных транспортных средств.

3.4 Развитие медиа и развлечений

Индустрия медиа и развлечений требует высокопроизводительных СХД для рендеринга визуальных эффектов (VFX) и анимации высокого разрешения, а также глобальных файловых систем для организации совместной работы творческих команд, разбросанных по всему миру.

• Проблема
  Производственные процессы в медиаиндустрии требуют одновременного доступа к огромным файлам (4K, 8K видео) с низкой задержкой для рендеринга, а также возможности для художников и режиссеров, находящихся в разных географических точках, работать с единой версией контента.
• Решения и результаты:
  • Hammerspace
    Креативная студия BUCK использовала Global Data Platform для устранения разрозненности данных между своими офисами, обеспечив глобальную совместную работу в реальном времени. Облачная студия Psyop применила Hammerspace для создания единого пространства имен для своей библиотеки контента, что позволило художникам из любой точки мира получать доступ и изменять данные без создания многочисленных копий. Meta также использует Hammerspace для своей инфраструктуры генеративного ИИ, совместно разрабатывая развертывание параллельной файловой системы NFS.
  • WekaIO
    Платформа WEKA обеспечила работу с видеопотоком 8K общим объемом 1.5 ПБ для шоу группы Dead & Company в концертном зале Sphere в Лас-Вегасе. Это позволило рендерить огромные файлы за минуты вместо часов и поддерживать импровизационный характер шоу. Глобальная постпродакшн-студия Picture Shop внедрила WEKA для решения проблем с производительностью воспроизведения, что устранило необходимость в ручном кэшировании и обеспечило надежные параллельные рабочие процессы.
  • Hitachi Vantara
    Крупная медиастудия, столкнувшаяся с проблемами масштабирования при ежедневном приеме огромных объемов видео, развернула Hitachi Content Software for File. Это позволило объединить устаревшие платформы в единую современную файловую систему для всего творческого процесса, включая VFX, 4K и воспроизведение контента.

Анализ этих бизнес-кейсов показывает, что наиболее успешные внедрения ИИ-хранилищ достигаются не только за счет технологического превосходства, но и благодаря глубокой интеграции в отраслевые рабочие процессы и экосистемы. Например, успех Peak AIO в здравоохранении тесно связан с поддержкой фреймворка MONAI, а доминирование Dell в автомобильной отрасли подкрепляется широкой партнерской экосистемой ADAS/AV. Это говорит о том, что универсальная платформа хранения менее эффективна, чем та, которая предлагает проверенные эталонные архитектуры или целенаправленно создана для конкретных отраслевых инструментов.

Кроме того, концепция «единого пространства имен» или «глобальной файловой системы» является ключевой технологией для достижения двух различных, но критически важных бизнес-результатов. С одной стороны, она обеспечивает операционную эффективность за счет устранения внутренних разрозненных хранилищ данных, как в случае с Hitachi в здравоохранении. С другой стороны, она способствует гибкости бизнеса, позволяя создавать новые, глобально распределенные операционные модели, как в примерах Hammerspace и Weka в медиаиндустрии. Это различие имеет решающее значение для формулирования ROI: в первом случае ценность заключается в экономии затрат и улучшении принятия решений, во втором — в доступе к лучшим талантам и ускорении производственных циклов.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) и современный стек данных

В этом разделе представлен целенаправленный анализ Retrieval-Augmented Generation (RAG) — одной из самых значимых технологий в области генеративного ИИ. Рассматриваются ее архитектурные компоненты, уникальные требования, которые она предъявляет к системам хранения, и то, как анализируемые поставщики позиционируют свои платформы для извлечения выгоды из этого преобразующего приложения.

4.1 Архитектура RAG. Превращение хранилища в активную базу знаний

Что такое RAG? Retrieval-Augmented Generation — это метод, который оптимизирует вывод большой языковой модели (LLM), заставляя ее обращаться к авторитетной внешней базе знаний перед генерацией ответа. Этот подход «заземляет» LLM на фактических, актуальных и часто проприетарных корпоративных данных, что значительно снижает вероятность «галлюцинаций» (генерации ложной информации) и повышает точность и релевантность ответов.

Конвейер RAG и его требования к хранению

Процесс RAG представляет собой многоступенчатый конвейер, каждый этап которого предъявляет особые требования к инфраструктуре данных:

1. Прием и разделение (Ingest & Chunking)
   Неструктурированные данные (документы PDF, текстовые файлы, веб-страницы) принимаются и разбиваются на управляемые фрагменты (чанки).
2. Создание вложений (Embedding)
   Специальная модель-эмбеддер преобразует каждый чанк в числовое векторное представление (эмбеддинг), которое отражает его семантическое значение.
3. Индексация
   Эти векторы сохраняются и индексируются в специализированной векторной базе данных (например, Milvus, Pinecone, Chroma) для эффективного поиска по семантической близости.
4. Извлечение (Retrieval)
   Запрос пользователя также преобразуется в вектор, после чего в векторной базе данных выполняется поиск для нахождения чанков с наиболее близкими по значению векторами. Этот этап критически зависит от производительности хранилища. Он требует сверхнизкой задержки при случайном чтении, чтобы доставить релевантный контекст в LLM без задержки в генерации ответа, измеряемой показателем «время до первого токена» (Time to First Token, TTFT).
5. Дополнение и генерация (Augmentation & Generation)
   Извлеченные фрагменты данных добавляются к исходному запросу пользователя (промпту) и передаются в LLM для генерации ответа, основанного на предоставленном контексте.

Этот конвейер превращает платформу хранения из пассивного поставщика данных для пакетного обучения в активный, запрашиваемый компонент процесса инференса в реальном времени.

4.2 Решения и архитектуры поставщиков для RAG

Ведущие поставщики СХД активно разрабатывают и продвигают решения, оптимизированные для RAG, понимая, что производительность на этапе извлечения является ключевым фактором успеха.

• VAST Data
  Платформа VAST InsightEngine представляет собой целенаправленно созданное решение для RAG. Она использует микросервисы NVIDIA NIM для создания эмбеддингов данных в реальном времени по мере их поступления и сохраняет триллионы векторов в собственной базе данных VAST Vector Database. Архитектура DASE на базе all-flash обеспечивает необходимую производительность для быстрого извлечения.²² Это пример глубоко интегрированного подхода «все в одном».
• WekaIO
  Предлагает WEKA AI RAG Reference Platform (WARRP) — проверенный проект для развертывания высокопроизводительных RAG-приложений.⁸¹ Эта эталонная архитектура использует платформу WEKA Data Platform для высокоскоростного доступа к данным и интегрируется с компонентами экосистемы, такими как векторная база данных Milvus и система оркестрации GPU Run:ai. Это подход, основанный на эталонной архитектуре, предоставляющий проверенный «рецепт» с участием партнеров.⁸¹
• Dell
  Предоставляет «Масштабируемую архитектуру для RAG с микросервисами NVIDIA» — эталонный дизайн, использующий серверы PowerEdge и хранилище PowerScale.⁸⁴ Основное внимание уделяется предоставлению проверенной аппаратной основы корпоративного класса для развертывания программного стека RAG от NVIDIA, включая фреймворк NeMo.⁸⁴ Dell также предлагает коннектор PowerScale RAG Connector для оптимизации приема данных в приложениях на базе LangChain.⁸⁵
• Hammerspace
  Позиционирует свою Global Data Platform как идеальную основу для RAG, поскольку она способна объединять распределенные, изолированные источники данных.¹⁵ Механизм оркестрации данных может автоматически «прогревать» релевантные наборы данных и доставлять их к GPU на полной скорости, гарантируя, что компонент извлечения в RAG будет иметь быстрый доступ к необходимой базе знаний, независимо от ее физического местонахождения.¹⁵

Рост популярности RAG выявляет две важные тенденции в развитии рынка. Во-первых, RAG создает новый, высокомаржинальный уровень программного обеспечения и решений поверх высокопроизводительного оборудования для хранения. Борьба идет не просто за продажу «железа», а за предоставление интегрированной платформы данных, которая упрощает развертывание RAG. Поставщики переходят от продажи простого хранилища к предложению комплексных решений, таких как InsightEngine от VAST или WARRP от Weka. Это позволяет им получать большую долю прибыли и глубже интегрироваться в основные ИИ-приложения своих клиентов.

Во-вторых, распространение RAG будет способствовать конвергенции между управлением неструктурированными данными (файловые и объектные хранилища) и управлением структурированными данными (базы данных). Процесс RAG включает в себя преобразование неструктурированных данных (например, PDF-файлов) в высокоструктурированные, запрашиваемые векторные эмбеддинги, хранящиеся в базе данных. VAST Data явно следует этой тенденции, встраивая

VAST DataBase (включающую векторную базу данных) непосредственно в свою платформу рядом с хранилищем неструктурированных данных DataStore. Такая архитектура устраняет необходимость в отдельном продукте для векторной базы данных и в процессах ETL для перемещения данных в нее. Это указывает на будущее, в котором различие между «озером данных» (неструктурированные файлы) и «базой данных» (запрашиваемые векторы) стирается, а успешные платформы ИИ должны будут бесшовно управлять обоими типами данных в рамках единой системы.

4.3 Прогноз на будущее: Перспективы развития хранилищ для ИИ

Рынок хранилищ для ИИ находится в стадии бурного развития, и можно выделить несколько ключевых тенденций, которые будут определять его в ближайшие годы.

• Тренд 1 — Становление «Операционной системы для данных»
  Поставщики выходят за рамки традиционного хранения, предлагая комплексные платформы, включающие базы данных, механизмы выполнения кода и сервисы управления данными. Их цель — стать полноценной операционной системой для ИИ, как это делает VAST Data со своей VAST AI Operating System.
• Тренд 2 — AIOps как обязательный стандарт
  По мере роста масштабов ИИ-инфраструктуры, управление с помощью ИИ (AIOps) станет стандартной функцией для автоматизации настройки производительности, планирования емкости и предиктивного обслуживания. Это снизит потребность в высококвалифицированных администраторах и повысит надежность систем.
• Тренд 3 — Оркестрация данных как ключевой дифференциатор
  Способность интеллектуально и автоматически перемещать данные к вычислительным ресурсам (как локальным, так и облачным) станет критически важной возможностью, особенно в гибридных и мультиоблачных средах. Поставщики, предлагающие продвинутые инструменты оркестрации, получат значительное конкурентное преимущество.
• Тренд 4 — Углубление интеграции в экосистему
  Успех поставщика будет зависеть не только от его собственных технологий, но и от прочности его партнерских отношений с производителями GPU (NVIDIA, AMD), облачными провайдерами и разработчиками программных фреймворков для ИИ. Глубоко интегрированные и сертифицированные решения будут пользоваться наибольшим спросом.

Источники

1. AI Powered Storage Market Size to Cross USD 255.24 Bn by 2034 — Precedence Research, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.precedenceresearch.com/ai-powered-storage-market
2. AI-Powered Storage Market Size, Share | CAGR of 26.5%, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://market.us/report/ai-powered-storage-market/
3. WekaFS™ for Weka AI™, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.weka.io/wp-content/uploads/files/2017/11/Weka_AI_datasheet_W07R4DS201807_Web.pdf
4. What Kind of Storage Architecture Is Best for Large AI Models? | Huawei Enterprise, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://e.huawei.com/au/blogs/storage/2023/storage-architecture-ai-model
5. What is AI Storage? | Glossary | HPE, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.hpe.com/us/en/what-is/ai-storage.html
6. What is AI Storage? | Glossary | HPE EUROPE, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.hpe.com/emea_europe/en/what-is/ai-storage.html
7. Emerging storage requirements for the evolution of AI workloads | Micron Technology Inc., дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.micron.com/about/blog/storage/ai/emerging-storage-requirements-for-the-evolution-of-ai-workloads
8. AI Storage And Servers: Meeting The Demands Of Artificial Intelligence — StoneFly, Inc., дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://stonefly.com/blog/artificial-intelligence-ai-storage-requirements/
9. The AI Revolution Has a File Problem — And Your Current Storage Can’t Solve It — Nasuni, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.nasuni.com/blog/the-ai-revolution-has-a-file-problem-and-your-current-storage-cant-solve-it/
10. AI Powered Storage Market to Reach $162.5 Billion by 2031 — Allied Market Research, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.alliedmarketresearch.com/press-release/ai-powered-storage-market.html
11. The Storage & Memory Struggles in Today’s AI Data Centers (Part 1) — ScaleFlux, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://scaleflux.com/blog/when-data-becomes-a-monster-the-storage-memory-struggles-in-todays-ai-data-centers/
12. Transforming Financial Services with AI and Edge Computing — Dell Technologies, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.delltechnologies.com/asset/en-my/solutions/business-solutions/briefs-summaries/transforming-financial-services-with-ai-and-edge-computing.pdf
13. Discover AIRI: Next-gen AI Infrastructure — Pure Storage, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.purestorage.com/products/integrated-platforms/airi.html
14. Vast — PNY AI Storage, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://aistorage.pny.eu/about-vast/
15. Hammerspace — The Data Platform for AI Anywhere, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://hammerspace.com/
16. PEAK:AIO AI-controlled storage revolution — sysGen GmbH, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.sysgen.de/en/loesungen/data-storage/peak-aio/
17. VAST Data — Wikipedia, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/VAST_Data
18. VAST Data DASE Architecture | Macnica Galaxy, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.macnica.com/apac/galaxy/en/products-support/products/VAST-Data/VAST-Data-DASE-Architecture.html
19. VAST Storage Configuration — Juniper Networks, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.juniper.net/documentation/us/en/software/jvd/jvd-ai-dc-apstra-amd/vast_storage_configuration.html
20. The VAST Data Platform Redraws the Data Infrastructure Landscape, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://assets.ctfassets.net/2f3meiv6rg5s/6HbtWDFHz4GP8IGPUCXylv/3650957fb2a0579da3db395a858948d7/the-vast-data-platform-redraws-the-data-infrastructure-landscape.pdf
21. VAST Data: From storage solutions to unified AI platform — Blocks and Files, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://blocksandfiles.com/2024/02/27/vast-data-ai-platform/
22. VAST InsightEngine with NVIDIA | iMotionData, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.imotiondata-vast.com/vastvectordatabase-vastinsightengine
23. WekaIO High-Performance Storage Solutions — Server Simply, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.serversimply.com/solutions/sds-software-defined-storage/wekaio
24. AI Pipeline (What It Is & Why It’s Important) — WEKA, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.weka.io/learn/glossary/ai-ml/ai-pipeline/
25. Global Data Platform — Hammerspace, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://hammerspace.com/software/
26. Hammerspace challenges object storage norms for AI — Blocks and Files, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://blocksandfiles.com/2025/02/07/hammerspace-file-vs-object-ai-training/
27. Artificial Intelligence — Hammerspace, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://hammerspace.com/artificial-intelligence/
28. Hammerspace: The High-Performance Data Platform for AI Anywhere — YouTube, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=zEcONWvfwKI
29. Fastest AI Data Platform in the Cloud — Hammerspace, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://hammerspace.com/fastest-ai-data-platform-in-the-cloud/
30. Hammerspace Wins the «Data Platform Tech — AI-Optimized Data Platforms» Category in the SiliconANGLE TechForward Awards — PRWeb, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.prweb.com/releases/hammerspace-wins-the-data-platform-tech—ai-optimized-data-platforms-category-in-the-siliconangle-techforward-awards-302538550.html
31. PowerEdge AI Servers with GPU Acceleration | Dell USA, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.dell.com/en-us/shop/storage-servers-and-networking-for-business/sf/poweredge-ai-servers
32. Dell PowerScale and NVIDIA: Tackling the AI Data Challenge, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.dell.com/en-us/blog/dell-powerscale-and-nvidia-are-tackling-the-ai-data-challenge/
33. Advancing the Future of Data Centers with PowerScale Innovations — Dell Technologies, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.dell.com/en-us/blog/futureproof-your-data-center-with-powerscale-innovations/
34. New Dell Storage Products Pack In Features: 5 Things To Know — CRN, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.crn.com/news/data-center/2025/new-dell-storage-products-packs-in-features-five-things-to-know
35. PowerEdge AI Servers with GPU Acceleration | Dell Ireland, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.dell.com/en-ie/shop/storage-servers-and-networking-for-business/sf/poweredge-ai-servers
36. Automotive Data Storage Solutions | Dell USA, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.dell.com/en-us/lp/dt/storage-automotive-solutions
37. Data Storage Platforms — Hitachi Vantara, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.hitachivantara.com/en-us/products/storage-platforms
38. AI Infrastructure Operations Management — Hitachi Vantara, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.hitachivantara.com/en-us/solutions/ai-analytics/ai-operations
39. Hitachi Vantara Hitachi Content Platform (HCP) Reviews, Ratings & Features 2025 | Gartner Peer Insights, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.gartner.com/reviews/market/file-and-object-storage-platforms/vendor/hitachi-vantara/product/hitachi-content-platform-hcp
40. VDURA Shows Off AI Data Functionality in AMD Blueprint — Futuriom, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.futuriom.com/articles/news/vdura-shows-off-ai-data-functionality-in-amd-blueprint/2025/09
41. VDURA — Wikipedia, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/VDURA
42. VDURA: Parallelized durable storage for AI and high performance workloads — Intellyx, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://intellyx.com/2025/02/24/vdura-parallelized-durable-storage-for-ai-and-high-performance-workloads/
43. AI Data Servers — Storage Reinvented — PEAK:AIO, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.peakaio.com/ai-data-servers/
44. Peak AIO — PNY AI Storage, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://aistorage.pny.eu/peak-aio/
45. The Pure Storage Platform for AI, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.purestorage.com/content/dam/pdf/en/white-papers/bwp-the-pure-data-storage-platform-for-ai.pdf
46. AIRI AI Infrastructure Re-Imagined, Optimized, Ready for Enterprise — Pure Storage, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.purestorage.com/content/dam/pdf/en/solution-briefs/sb-meet-airi-infrastructure-modern-innovation.pdf
47. AIRI//S: High-performance AI for Automakers | Pure Storage, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.purestorage.com/content/dam/pdf/en/solution-briefs/sb-airi-automaker-performance.pdf
48. Unstructured Data Storage — FlashBlade, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.purestorage.com/products/unstructured-data-storage.html
49. Meet FlashBlade//EXA. More AI. Less Waiting. — Pure Storage, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.purestorage.com/demos/platform/powering-ai-at-scale/meet-flashblade-exa/6369735568112.html
50. AI Storage and Infrastructure Solutions, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.purestorage.com/solutions/ai.html
51. Machine Learning/AI Use Case — WEKA, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.weka.io/resources/use-case/machine-learning-ai-use-case/
52. Dell Customer Stories: Enabling the future of healthcare, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://i.dell.com/sites/doccontent/shared-content/data-sheets/en/Documents/Dell-Customer-Stories-Enabling-the-future-of-healthcare.pdf
53. The Healthcare Challenge — Hitachi Vantara, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.hitachivantara.com/en-us/pdf/customer-story/healthcare-challenge-case-study.pdf
54. Customers — WEKA, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.weka.io/customers/
55. Life Sciences — Hammerspace, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://hammerspace.com/life-sciences/
56. AI Case Studies in Healthcare, Finance, Retail & More — WebMob Technologies, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://webmobtech.com/blog/ai-in-business-case-studies/
57. Proven 8 Use Cases And AI Case Studies In Healthcare — Tezeract, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://tezeract.ai/ai-case-studies-in-healthcare/
58. Customer Success Stories — PEAKAIO, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.peakaio.com/success-stories/
59. PEAK:AIO, MONAI, and Solidigm: Revolutionizing Storage for Medical AI, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.solidigm.com/products/technology/peak-aio-monai-storage-for-medical-ai.html
60. Northwestern Medicine | Dell USA, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.dell.com/en-us/lp/dt/customer-stories-northwestern-medicine
61. Customer Stories | Dell Singapore, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.dell.com/en-sg/lp/dt/customer-stories
62. Customer Stories | Dell USA, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.dell.com/en-us/lp/dt/customer-stories
63. Customer Stories | Dell Canada, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.dell.com/en-ca/lp/dt/customer-stories
64. AI Data Storage: Benefits, Challenges & Best Practices — lakeFS, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://lakefs.io/blog/ai-data-storage/
65. VDURA for Financial Services: Secure, Scalable, and Built for Your Workflows — YouTube, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=jsSKR6G07PY
66. WEKA — Celesta Capital, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.celesta.vc/portfolio/wekaio
67. Unleash AI in Financial Services with an End-to-End Platform, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.connection.com/media/5wpnq4nf/dell-technologies-ai-enterprise-nvidia-financial.pdf?la=en
68. Finance Solutions: Hitachi, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.hitachi.com/products/it/finance/index.html
69. eBook — Turning AI into ROI for Banking and Financial Services — Hitachi Vantara, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.hitachivantara.com/en-us/pdf/ebook/turning-ai-roi-banking-financial-services.pdf
70. Automotive Data Storage Solutions | Dell India, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.dell.com/en-in/dt/storage/automotive-data-storage-solutions.htm
71. Case Study: Data-driven development for autonomous vehicles – From data recording to data generation | Auto.AI Europe, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.auto-ai.eu/sessions/case-study-data-driven-development-for-autonomous-vehicles-from-data-recording-to-data-generation
72. WekaIO Case Study — YouTube, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=wBY3IwGWr_A
73. Pure Storage Solutions for Automakers, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.purestorage.com/content/dam/pdf/en/solution-briefs/sb-pure-solutions-automaker.pdf
74. Media & Entertainment — Hammerspace, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://hammerspace.com/media-entertainment-2/
75. Exploring the Future of Media and Entertainment Insights — Dell, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.dell.com/en-us/blog/exploring-the-future-of-media-and-entertaiment-insights/
76. Category: Case Studies — Hammerspace, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://hammerspace.com/category/case-studies/
77. Hammerspace Achieves 10x Revenue Growth in 2024 Fueled by AI Storage and Hybrid Cloud Computing Demand — Business Wire, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.businesswire.com/news/home/20250128695287/en/Hammerspace-Achieves-10x-Revenue-Growth-in-2024-Fueled-by-AI-Storage-and-Hybrid-Cloud-Computing-Demand
78. Hitachi Content Software for File Enables Next-Generation Media Platform, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.hitachivantara.com/en-us/pdf/case-study/content-software-file-enables-next-generation-media-platform-case-study.pdf
79. What is RAG? — Retrieval-Augmented Generation AI Explained — AWS — Updated 2025, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/
80. Retrieval Augmented Generation: Everything You Need to Know About RAG in AI — WEKA, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.weka.io/learn/guide/ai-ml/retrieval-augmented-generation/
81. WEKA AI RAG Reference Platform, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.weka.io/resources/white-paper/weka-ai-rag-reference-platform/
82. Unlocking AI Knowledge: A Deep Dive into Retrieval-Augmented Generation (RAG) — Knit, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.getknit.dev/blog/unlocking-ai-knowledge-a-deep-dive-into-retrieval-augmented-generation-rag
83. WEKA AI RAG Reference Platform — WEKA, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.weka.io/resources/reference-architecture/warrp-weka-ai-rag-reference-platform/
84. Dell Scalable Architecture for Retrieval … — Dell Technologies, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://www.delltechnologies.com/asset/en-us/solutions/industry-solutions/industry-market/dell-scalable-architecture-for-retrieval-augmented-generation-with-nvidia-microservices-whitepaper.pdf
85. White Papers | Dell Technologies Info Hub, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://infohub.delltechnologies.com/en-au/t/white-papers/
86. 10 AI ML In Data Storage Trends To Look Out For In 2024 — AiThority, дата последнего обращения: октября 2, 2025, https://aithority.com/it-and-devops/cloud/10-ai-ml-in-data-storage-trends-to-look-out-for-in-2024/