Переосмысление производительности, эффективности и отказоустойчивости в All-Flash центрах обработки данных

Переход на All-Flash Storage: почему SSD вытесняют HDD в корпоративных системах хранения данных

Современная цифровая экономика переживает трансформацию инфраструктуры хранения данных. Происходит значительный переход от традиционных центров обработки данных (ЦОД), основанных на механических жестких дисках (HDD) и гибридных систем хранения, к архитектурам, полностью построенным на твердотельных накопителях (SSD), известным как All-Flash Array (AFA). Этот сдвиг, изначально обусловленный требованиями к производительности традиционных корпоративных приложений и базовых систем искусственного интеллекта, сегодня становится не просто технологическим трендом, а необходимостью для предприятий. Он закладывает технологический фундамент для следующей, еще более требовательной волны инноваций, в центре которой находится искусственный интеллект.

Рынок корпоративных систем хранения данных (СХД) находится в стадии постепенного отказа от HDD и гибридных массивов в пользу AFA, что обусловлено потребностями современных, интенсивно работающих с данными отраслей.¹ Этот переход продиктован необходимостью в более быстром доступе к данным, повышенной надежности и улучшенной операционной эффективности.¹ Ведущие производители, такие как NetApp, Dell и Pure Storage, уже представили флеш-массивы, оптимизированные по емкости на базе технологии QLC (Quad-Level Cell), фактически “убивая” необходимость использования HDD для все большего числа сценариев использования.⁴

Рис. 1 В RoadMap SK Hynix накопители 244ТБ уже скоро

В конце 2022 года аналитическое агентство Gartner прогнозировало, что доходы от AFA превысят доходы от HDD и гибридных массивов в 2023 году и вырастут до 55% от всех доходов на рынке внешних СХД к 2026 году, что свидетельствует об окончательном переломном моменте на рынке.⁵ Первоначально внедрение флеш-памяти было ограничено специфическими высокопроизводительными задачами из-за высокой стоимости в пересчете на гигабайт ($/GB) по сравнению с превосходством HDD по этому же показателю.⁶ Появление гибридных массивов стало компромиссным решением, направленным на сбалансирование производительности и стоимости.⁶ Однако технологические достижения в NAND-памяти, такие как QLC, и передовые методы сокращения данных (дедупликация, компрессия) кардинально снизили совокупную стоимость владения (Total Cost of Ownership, TCO) для систем, полностью построенных на флеш-памяти.⁴ В результате экономические и производительные аргументы решительно склонились в пользу флеш-технологий для большинства рабочих нагрузок.

Помимо чистой производительности, AFA дают значительные операционные “плюшки”. К ним относятся сокращение занимаемого пространства в стойках, снижение энергопотребления и снижение требований к охлаждению, что упрощает архитектуру ЦОД. В отчете от IDC отмечается, что ЦОД на базе All-Flash являются «ключевым выбором» для «эпохи интеллектуальной цифровизации» благодаря этим неотъемлемым преимуществам в производительности, плотности размещения и энергоэффективности.¹¹

Рынок AFA год от года демонстрирует уверенный рост. По прогнозам SNS Insider, объем рынка вырастет с 14,59 млрд долларов США в 2023 году до 74,62 млрд долларов к 2032 году, что соответствует среднегодовому темпу роста (CAGR) в 19,93%.¹ Другие аналитические отчеты показывают аналогичную динамику: Mordor Intelligence прогнозирует CAGR в 26,30%¹², а Market Research Future — 15,0%.²

Агентный ИИ: как автономные системы меняют требования к хранению данных

В то время как ЦОДы завершают переход на All-Flash инфраструктуру, на горизонте появляется новый, еще более требовательный класс рабочих нагрузок, готовый кардинально изменить правила игры. Это не просто очередная итерация искусственного интеллекта, а фундаментальный архитектурный и поведенческий сдвиг. Речь идет об агентном ИИ (Agentic AI) — системах, которые являются не реактивными инструментами, а проактивными, автономными сущностями, что накладывает совершенно новые требования на базовую инфраструктуру.

Генеративный ИИ, ярким примером которого являются модели вроде ChatGPT, по своей природе реактивен. Его основная сила заключается в создании контента в ответ на конкретные запросы пользователя.¹⁷ Агентный ИИ представляет собой сдвиг парадигмы от этой реактивной модели к проактивным, автономным системам.¹⁹ Эти системы способны «автономно преследовать долгосрочные цели, принимать решения и выполнять сложные, многоэтапные рабочие процессы без постоянного вмешательства человека».²¹
Авторитетные источники, включая NVIDIA, OpenAI и научные публикации, характеризуют агентный ИИ как системы, использующие сложное мышление и итеративное планирование для решения комплексных, многошаговых задач с ограниченным прямым контролем.²² Gartner определяет «Агентный ИИ» как один из главных стратегических технологических трендов на 2025 год, описывая его как «виртуальную рабочую силу», способную помогать, разгружать и расширять возможности человека.²³ Эта трансформация от пассивного инструмента к активному участнику цифровых экосистем переопределяет саму концепцию искусственного интеллекта, автономии и помощи.²⁰

В основе архитектуры агентного ИИ лежат три ключевых компонента, которые отличают его от предыдущих поколений ИИ:

• Механизм рассуждений (LLM). В ядре большинства современных агентных систем находится большая языковая модель (LLM), которая служит механизмом для рассуждений и планирования.¹⁸ Агент использует LLM для декомпозиции сложных целей на более мелкие, выполнимые шаги.²⁴
• Персистентная память. В отличие от LLM, которые по своей природе не имеют состояния (stateless), агенты требуют наличия сложных систем памяти для сохранения контекста, обучения на основе прошлого опыта и принятия обоснованных решений.²⁰ Эта память часто спроектирована по аналогии с человеческим познанием и включает:
  • Эпизодическую память. Способность вспоминать конкретные прошлые события и взаимодействия (например, путем логирования действий и их результатов).²⁸
  • Семантическую память. Хранение структурированных, фактических знаний (например, в графах знаний или векторных базах данных).²⁸
  • Процедурную память. Запоминание того, как выполнять определенные задачи или последовательности действий.²⁸
• Использование внешних инструментов. Определяющей чертой агентов является их способность взаимодействовать с окружением. Они используют внешние инструменты — API, базы данных, веб-браузеры или даже другие программные приложения — для сбора информации и выполнения действий в реальном мире.¹⁹

Агентный ИИ функционирует в непрерывном цикле, концепция которого хорошо описана в четырехэтапной модели NVIDIA ³¹ и находит отражение в других источниках.¹⁸

Рис. 2 Непрерывный цикл Агентного ИИ

Этот цикл является двигателем его автономного поведения:

• Восприятие (Perceive). Агент собирает данные из своего окружения. Это могут быть вводимые пользователем данные, показания датчиков или ответы от API.¹⁸
• Рассуждение (Reason). LLM-оркестратор анализирует полученные данные, обращается к своей памяти и формирует план для достижения поставленной цели.¹⁸ Этот процесс часто включает в себя такие методы рассуждений, как «цепочка мыслей» (chain-of-thought) или «дерево мыслей» (tree-of-thought).²⁹
• Действие (Act). Агент выполняет план, используя доступные ему инструменты.¹⁸
• Обучение (Learn). Результат действия обеспечивает обратную связь, которая используется для обновления памяти агента и совершенствования будущих стратегий, часто с применением принципов обучения с подкреплением (reinforcement learning).²²

Определяющей характеристикой агентного ИИ является его непрерывный операционный цикл с сохранением состояния, который фундаментально ломает традиционную модель вычислений «запрос-ответ» без сохранения состояния. Традиционные приложения и даже генеративный ИИ работают на транзакционной основе: поступает запрос, он обрабатывается, и отправляется ответ. После этого система в значительной степени сбрасывает свое состояние в ожидании следующего запроса.¹⁷ Агентный ИИ, напротив, определяется своей способностью преследовать
долгосрочные цели²¹, что требует от него поддержания состояния и контекста на протяжении многочисленных взаимодействий и периодов времени.²⁰

Цикл «Восприятие-Рассуждение-Действие-Обучение» — это не единичная транзакция, а непрерывный процесс. Фаза «Действие» генерирует новые данные, а фаза «Обучение» немедленно записывает эти новые знания в персистентную память.²⁶ Следующий шаг «Восприятие» или «Рассуждение» сразу же считывает данные из этой обновленной памяти. Это создает плотный, высокочастотный цикл чтения-модификации-записи, который происходит постоянно и автономно. Система хранения данных — это не просто хранилище, обслуживающее задачу; она становится активным участником «мыслительного процесса» агента. Следовательно, производительность системы хранения — ее задержка, пропускная способность и способность обрабатывать смешанные, случайные операции ввода-вывода — напрямую определяет скорость и эффективность когнитивного цикла агента. Медленная система хранения приводит к медленно думающему, неэффективному агенту.

Таблица 1. Сравнение ключевых характеристик: генеративный ИИ vs. агентный ИИ

Природа архитектуры агентного ИИ напрямую порождает специфические, повышенные требования к производительности систем хранения данных. Сложные, многогранные шаблоны ввода-вывода, характерные для агентов, делают традиционные архитектуры хранения устаревшими и требуют перехода к высокопараллельным, низколатентным, ориентированным на графические процессоры (GPU) решениям.

Рабочие нагрузки агентного ИИ не являются монолитными. Цикл рассуждений агента требует одновременного высокоскоростного доступа к множеству разнородных источников данных.³³ Этот процесс включает в себя:

• Высокопроизводительное последовательное чтение из больших, неструктурированных наборов данных (например, документов, изображений, видео) для первоначального сбора и анализа данных.³⁶
• Низколатентное случайные чтение/запись в векторные базы данных для семантического поиска по сходству, что является ключевым компонентом для извлечения релевантных воспоминаний или знаний.³³
• Транзакционный доступ к структурированным базам данных (например, SQL) для получения фактических, операционных данных.³³
• Непрерывную запись мелкими блоками в файлы журналов и хранилища персистентной памяти для фиксации действий, результатов и полученных знаний (эпизодическая память).²⁸

Такое сочетание операций создает эффект I/O blender, при котором система хранения должна одновременно обслуживать множество различных типов запросов без снижения производительности.⁸ All-flash массивы, особенно те, которые обладают высоким качеством обслуживания (Quality of Service, QoS) и низкой tail latency, критически важны для обработки таких нагрузок.³⁶

Как NVMe over Fabrics и GPU Direct Storage ускоряют работу агентного искусственного интеллекта

Для агентного ИИ, который часто работает на распределенных кластерах GPU, технология NVMe over Fabrics (NVMe-oF) становится незаменимой. Она расширяет преимущества производительности NVMe на всю сеть (обычно через RDMA over Converged Ethernet – RoCE), позволяя создавать дезагрегированные, общие пулы хранения, которые обеспечивают производительность, сопоставимую с локальными SSD.³⁹ Эта архитектура критически важна для эластичного масштабирования рабочих нагрузок ИИ.⁴¹

В традиционных архитектурах данные, перемещаемые из хранилища в GPU, сначала должны пройти через центральный процессор (ЦП) и системную память, что создает значительное узкое место и потребляет ценные ресурсы ЦП.³⁹ Технологии, такие как NVIDIA GPUDirect Storage (GDS), создают путь для передачи данных между NVMe-хранилищем и памятью GPU, обходя ЦП.⁴²

Рис 3 Принцип работы NVIDIA GDS (источник: NVIDIA)

Этот канал значительно увеличивает пропускную способность и снижает задержку, что является важным требованием для удовлетворения вычислительных аппетитов современных GPU, используемых в процессах рассуждения и инференса агентных систем.⁴² Производители СХД сейчас создают эталонные архитектуры, специально разработанные для GDS, часто включающие all-flash системы с процессорами обработки данных (DPU) NVIDIA BlueField для разгрузки задач хранения и ускорения конвейера данных ИИ.⁴⁶ Тестирование, проведенное Western Digital, показало увеличение пропускной способности на 460% при включении GDS.⁴²

«Мыслительный процесс» агента (цикл восприятия-рассуждения-действия) представляет собой непрерывный цикл извлечения данных из хранилища, их обработки на GPU и записи результатов обратно в хранилище.²⁴ Традиционные пути данных, заставляющие этот ввод-вывод проходить через ЦП, создают серьезное узкое место. GPU, способный обрабатывать данные с огромной скоростью, простаивает в ожидании данных.³⁶ Таким образом, наиболее эффективной архитектурой для агентного ИИ является дезагрегированная модель: пулы GPU, соединенные высокоскоростной, низколатентной фабрикой (например, NVMe-oF) с пулами all-flash хранилищ, с потоком данных, идущим напрямую между ними (GDS). Это фундаментальный отход от сервер-центричных архитектур прошлого.

Таблица 2: Сравнение требований к СХД: традиционные, базовые ИИ и агентные ИИ нагрузки

Снижение энергопотребления в ЦОД: преимущества All-Flash хранения для ИИ-нагрузок

Рост популярности искусственного интеллекта ставит перед отраслью критически важную задачу управления энергопотреблением. В то время как ИИ создает недостаток электроэнергии в ЦОД, all-flash инфраструктура, необходимая для его функционирования, предлагает значительные преимущества в эффективности по сравнению с устаревшими системами. Это создает сложное, но управляемое уравнение совокупной стоимости владения (TCO) и устойчивого развития.

Ресурсы,, необходимые для ИИ, приводят к колоссальному росту энергопотребления ЦОД. Международное энергетическое агентство (МЭА) прогнозирует, что спрос на электроэнергию со стороны ЦОД может более чем удвоиться к 2030 году, причем ИИ будет самым значительным драйвером этого роста.⁵⁰ Глобальное потребление электроэнергии ЦОДами уже составляло 1-1,3% от общемирового в 2022 году и продолжает стремительно расти.⁵² Некоторые прогнозы предполагают, что к 2030 году на ЦОДы может приходиться до 21% мирового спроса на энергию.⁵¹

Этот всплеск создает нагрузку на электрические сети, ведет к росту цен на энергию и усугубляет экологические проблемы, делая энергоэффективность первостепенной задачей для операторов ЦОД.⁵² Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг прямо заявляет, что ЦОДы ограничены по мощности, а значит, и по доходам, что стимулирует спрос на наиболее энергоэффективное оборудование.⁵⁵

All-flash массивы по своей природе более энергоэффективны, чем системы на базе HDD или гибридные системы.
Сравнение по показателю ватт на терабайт (Вт/ТБ) является неоднозначным и зависит от рабочей нагрузки. Для задач с интенсивной записью современные HDD высокой плотности могут быть более энергоэффективными в пересчете на терабайт.⁵⁷ Однако для смешанных и интенсивно читающих нагрузок, характерных для ИИ, SSD на базе QLC-памяти высокой плотности демонстрируют значительное преимущество в энергоэффективности, особенно в больших масштабах, поскольку для достижения той же емкости и производительности требуется гораздо меньше накопителей.⁵⁸ Pure Storage подчеркивает, что их модули DirectFlash до 10 раз более энергоэффективны, чем сопоставимые системы на HDD, если учитывать плотность и вспомогательную инфраструктуру.⁶⁰

Анализ совокупной стоимости владения (TCO) для круглосуточных рабочих нагрузок ИИ должен выходить за рамки первоначальной стоимости приобретения (CapEx). Хотя AFA имеют более высокую начальную стоимость $/ГБ, их более низкие операционные расходы (OpEx) часто приводят к значительно более низкой TCO в долгосрочной перспективе.⁶

Ключевые компоненты TCO, говорящие в пользу AFA для нагрузок ИИ, включают:

• Энергопотребление и охлаждение. Значительное снижение потребления энергии напрямую ведет к уменьшению счетов за электричество.⁴
• Пространство в стойке. Превосходная плотность флеш-памяти означает, что для хранения того же объема данных требуется меньше стоек, что экономит ценное пространство в ЦОД.⁵⁸
• Надежность и обслуживание. SSD более надежны и имеют более длительное среднее время наработки на отказ (MTBF), чем HDD, что снижает затраты на замену и административные издержки.⁵⁶
• Производительность: Превосходная производительность флеш-памяти максимизирует утилизацию дорогостоящих ресурсов GPU, не давая им простаивать в ожидании данных. Эта «стоимость неэффективности» является основной скрытой статьей расходов в системах на базе HDD.⁴⁵

Исследование Solidigm пришло к выводу, что QLC SSD высокой плотности могут снизить TCO примерно на 30% по сравнению с HDD для рабочих нагрузок ИИ, с потенциалом еще большей экономии за счет сжатия данных и более высокой утилизации.⁶³

Для рабочих нагрузок ИИ критически важным показателем энергоэффективности является не просто «ватт на терабайт» в состоянии покоя, а «полезная работа на ватт». ЦОД для ИИ в первую очередь предназначен для выполнения вычислений, а самыми дорогими и энергоемкими компонентами являются GPU.⁵² Если GPU простаивают в ожидании данных от медленного хранилища (что характерно для HDD), ЦОД потребляет огромное количество энергии, не производя ценного результата, что является определением неэффективности.⁴⁵

All-flash массивы, благодаря своей низкой задержке и высокой пропускной способности, обеспечивают GPU данными с необходимой скоростью, максимизируя их утилизацию (часто с 30-60% при использовании HDD до 85-98% с флеш-памятью).⁴⁵ Следовательно система в целом становится значительно более эффективной. Она выполняет задачу ИИ быстрее, позволяя всей системе раньше перейти в режим ожидания, что экономит общее количество энергии (в джоулях) на задачу. Это означает, что обсуждение TCO и должно перейти от статического, компонентного взгляда (Вт/ТБ) к динамическому, системному (работа ИИ/ватт или TCO/обученная модель). В этой новой парадигме all-flash является значительно более экономически выгодным выбором для интенсивных нагрузок ИИ.

Таблица 3. Анализ TCO и энергоэффективности: All-Flash Array (AFA) vs. гибридный массив для круглосуточных нагрузок ИИ

Как All-Flash массивы обеспечивают высокую доступность и защиту данных для автономных ИИ-агентов

Эпоха агентного ИИ повышает требования к надежности инфраструктуры. Поскольку автономные агенты могут напрямую влиять на бизнес-процессы, последствия потери, повреждения или недоступности данных многократно усиливаются. Это делает передовые функции отказоустойчивости и защиты данных, присущие корпоративным AFA, критически важным бизнес-требованием.

Агентный ИИ, по своей сути, работает с «ограниченным участием человека».²⁹ Агент, принимающий автономное решение на основе поврежденных или недоступных данных, может иметь прямые и серьезные последствия в реальном мире — от неверных финансовых транзакций до ошибочных медицинских диагнозов или сбоев в работе роботизированных систем.¹⁸

Эта автономия означает, что базовая инфраструктура хранения должна обеспечивать бескомпромиссный уровень надежности и целостности данных. Способность системы противостоять сбоям перестает быть просто технической задачей ИТ-отдела; она становится ключевым элементом управления бизнес-рисками.⁶⁷

Корпоративные AFA включают в себя несколько уровней отказоустойчивости для обеспечения непрерывной работы. На уровне накопителей это начинается с алгоритмов выравнивания износа (wear-leveling) и надежной коррекции ошибок (ECC).⁹

На системном уровне передовые схемы RAID, такие как RAID 2.0. Эта функция становится критически важной по мере роста емкости SSD, когда время восстановления могло бы стать окном уязвимости.⁶⁹

Помимо отказоустойчивости, необходима надежная защита данных. Современные AFA предлагают целый комплекс функций:

• Неизменяемые снимки (Snapshots) и клоны. Создание мгновенных, не занимающих много места и неизменяемых копий данных. Это важно для быстрого восстановления после логических ошибок (например, если агент повредил набор данных) и как защита от программ-вымогателей.¹⁰
• Обнаружение программ-вымогателей с помощью ИИ. Сама система хранения использует машинное обучение для мониторинга шаблонов ввода-вывода на предмет аномалий, указывающих на атаку программы-вымогателя. При обнаружении она может автоматически уведомить администраторов и сделать последний, безопасный снимок до шифрования данных.⁷¹
• Синхронная репликация и кибер-хранилища (Cyber Vaulting). Для критически важных агентных систем ЦОДы в режиме active-active с синхронной репликацией обеспечивают нулевую потерю данных (RPO=0) и практически мгновенное переключение при сбое (RTO≈0) в случае катастрофы на всей площадке.⁶⁹ Это можно сочетать с «кибер-хранилищами» в изолированной, «воздушно-изолированной» (air-gapped) среде для максимальной защиты.⁷²

Агентный ИИ форсирует слияние высокой доступности, аварийного восстановления и кибербезопасности на уровне хранения данных. Автономия агента означает, что система хранения должна стать активным, интеллектуальным участником обеспечения надежности и безопасности всей операции ИИ. Автономный агент — это мощный инструмент, но также и потенциальная единая точка отказа. Если он действует на основе неверных данных, результат будет плачевным.⁶⁸ Следовательно, данные, которые он использует, должны быть постоянно доступны (отказоустойчивость) и проверяемы на корректность (целостность данных).

Более того, сам агент и данные, на которые он опирается, становятся ценными целями для злоумышленников. Атакующий может «отравить» данные, чтобы манипулировать решениями агента.⁶⁸ Это означает, что система хранения не может быть пассивным хранилищем; она должна активно защищать данные. Функции, такие как обнаружение аномалий с помощью ИИ ⁷², превращают СХД в инструмент инженеров безопасности. Неизменяемые снимки ⁷¹ предоставляют гарантированную точку отката — критически важную кнопку «отмены» для вышедшего из-под контроля агента или атаки.

Рис. 4 Необходимо не забывать о возможных ошибках агентов и иметь множественные точки восстановления

Платформа хранения становится фундаментом доверия для агента. Прогноз Gartner о том, что к 2028 году 100% зрелых продуктов хранения будут включать возможности «киберхранения» (cyberstorage), отражает эту новую реальность.⁷⁵

Таблица 4: Механизмы отказоустойчивости и защиты данных в современных AFA для агентного ИИ

Гравитация данных и агентный DevOps: как ИИ меняет инфраструктуру хранения и разработку ПО

«Гравитация данных» — это концепция, согласно которой большие наборы данных притягивают к себе приложения и сервисы, что затрудняет перемещение данных.⁷⁷ Приложения генеративного и агентного ИИ создают и используют огромные объемы неструктурированных данных, усугубляя эту проблему.⁷⁸ Вместо того чтобы перемещать петабайты данных в облако или центральный вычислительный кластер, что медленно, дорого и создает проблемы с безопасностью и суверенитетом данных, возникает новая парадигма: перенос вычислений к данным.⁷⁸

Это стимулирует потребность в «агентно-ориентированной инфраструктуре» (agent-native infrastructure), которая является распределенной, с интеллектуальным хранением и вычислениями, расположенными совместно на периферии (edge), в частных ЦОД и в гибридных облаках, и все это управляется как единое целое.⁸⁰

Рис. 5 Принцип гравитации данных. Источник: tigosoftware.com

Отличием агентного ИИ является его потребность в персистентной, долгосрочной памяти.²⁶ Эта память — это структурированная, развивающаяся база знаний, которую агент использует для обучения и совершенствования.²⁸

Это требование коренным образом меняет системы хранения. Они эволюционируют от простых репозиториев блоков, файлов и объектов к интеллектуальным платформам данных, которые нативно поддерживают необходимые агентам структуры данных, такие как векторные базы данных и графы знаний.³³ Стартапы, такие как Mem0, создают специализированный «слой памяти для приложений ИИ», подчеркивая, что память становится отдельным и критически важным компонентом стека инфраструктуры ИИ.⁸⁴ Этот слой должен быть персистентным, масштабируемым и поддерживать состояние (stateful).³⁴

Лидеры отрасли, такие как генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг, формулируют новое видение ЦОД, описывая его не как центр обработки данных, а как «фабрику ИИ».⁸⁵ В этой модели энергия и данные являются сырьем, а интеллект (токены) — продуктом. Это видение требует фундаментальной перестройки архитектуры, где вычисления, сети и хранение больше не являются изолированными компонентами, а представляют собой глубоко интегрированную, единую платформу.⁸⁷

Платформа данных NVIDIA AI является эталонным дизайном для этой модели, объединяя GPU, DPU, высокоскоростные сети и интеллектуальное хранение для создания системы, способной снабжать агентов ИИ данными, необходимыми для рассуждений.⁸⁷ Производители CХД создают решения на основе этой модели, формируя единые слои данных, охватывающие структурированные и неструктурированные данные и ускоряющие весь конвейер ИИ.⁸⁷ Будущее хранения данных — это не отдельное устройство, а оркестрированный, интеллектуальный компонент фабрики ИИ, развивающийся совместно с возможностями агентов, которых он обслуживает.⁸⁹

Появление агентного ИИ знаменует конец «хранения» как отдельного инфраструктурного острова (silos). Оно будет полностью поглощено новой, единой «платформой данных ИИ», где будет функционировать как персистентная, долгосрочная память. Ценность СХД больше не будет измеряться только IOPS и емкостью, а его способностью интеллектуально управлять, обрабатывать и предоставлять данные в рамках этой интегрированной экосистемы фабрики ИИ.

Агентный ИИ требует высокопроизводительного, низколатентного и отказоустойчивого хранения Хранилище должно функционировать как персистентная, долгосрочная память, обрабатывая сложные типы данных, такие как векторы и графы. Проблема «гравитации данных» диктует, что эта инфраструктура не может быть централизованной; она должна быть распределенной, но управляться как единая логическая сущность. Лидеры отрасли уже движутся к этому видению, создавая «платформы данных ИИ» и «фабрики ИИ», которые тесно интегрируют вычисления, сети и хранение, часто используя DPU для стирания границ между ними.⁴⁸

В этом новом мире вопрос «Какое хранилище мне нужно для моего ИИ?» становится некорректным. Правильный вопрос: «Какая интегрированная платформа данных мне нужна для питания моих агентов ИИ?». Хранилище перестает быть отдельным решением о покупке и становится неотъемлемой характеристикой общей платформы инфраструктуры ИИ. Его ценность измеряется тем, насколько хорошо оно обеспечивает когнитивный цикл агента, управляет данными в гибридном облаке и предоставляет необходимые API для оркестрации. Это окончательная эволюция от поставщика «коробок» к поставщику платформы.

Трансформационное влияние агентного ИИ распространяется на основные процессы создания корпоративных инноваций: разработку и развертывание программного обеспечения. Традиционный жизненный цикл разработки ПО (SDLC), ранее представлявший собой линейную последовательность действий, выполняемых человеком, коренным образом преобразуется в динамичный, автоматизированный и совместный процесс, управляемый ИИ-агентами. Эта эволюция, получившая название «Агентный DevOps», выходит за рамки простого автодополнения кода с помощью ИИ и переходит к состоянию, в котором автономные агенты управляют целыми рабочими процессами, от идеи и написания кода до тестирования, обеспечения безопасности и развертывания в производственной среде.⁹¹ Эта новая парадигма предъявляет беспрецедентные требования к базовой инфраструктуре, особенно к управлению данными и средами, что делает такие функции, как моментальные снимки (snapshots) и клоны хранилищ, более важными, чем когда-либо.

Происходит сдвиг от ИИ как пассивного помощника к ИИ как активному участнику и оркестратору.⁹¹ ИИ-агенты теперь способны автономно выполнять сложные, многоэтапные задачи, которые ранее требовали значительных усилий со стороны разработчиков.⁹³ Это включает в себя:

• Автоматизированная разработка и отладка. Агенты могут преобразовывать требования, изложенные на естественном языке, в функциональный код, проводить рефакторинг устаревших систем, выявлять ошибки в реальном времени и даже предлагать или применять исправления без вмешательства человека.⁹⁴
• Интеллектуальное тестирование. ИИ-агенты автоматизируют весь цикл тестирования, от генерации тестовых случаев на основе требований к приложению до выполнения тестов, анализа результатов и выявления областей высокого риска для целенаправленной проверки.⁹⁸
• Непрерывная безопасность (Агентный DevSecOps). Агенты постоянно отслеживают уязвимости, обеспечивают соблюдение политик и могут даже инициировать немедленное реагирование на угрозы, превращая DevSecOps из процесса, основанного на правилах, в интеллектуальную, адаптивную защиту.¹⁰⁰

В этой модели инженеры DevOps переходят от практического выполнения к стратегическому надзору, управляя командой специализированных ИИ-агентов и устанавливая правила и ограничения, в рамках которых они действуют.¹⁰³

По мере того как ИИ-агенты ускоряют и распараллеливают SDLC, узким местом становится не создание кода, а предоставление сред. Для проверки изменений, запуска тестов и отладки проблем разработчикам и их коллегам-агентам требуется частый доступ к изолированным, приближенным к производственным средам.⁹⁴ Традиционный подход к ручному предоставлению сред или созданию полных физических копий данных является неприемлемо медленным и дорогостоящим, занимая часы или дни и потребляя огромные объемы хранилища.¹⁰⁶ Конвейер CI/CD, управляемый агентами, который может запускать сотни сборок и тестов одновременно, требует возможности так же быстро создавать и удалять сотни соответствующих сред.¹⁰⁸

Эта потребность в скорости и эффективности превращает моментальные снимки и клоны на уровне хранилища из полезных функций в основополагающие технологии для современного DevOps.¹⁰⁷

• Снимки (Snapshots) — это мгновенные, доступные только для чтения копии тома данных на определенный момент времени. Они очень эффективны с точки зрения занимаемого пространства, обычно используя механизмы копирования при записи (copy-on-write, CoW), что делает их идеальными для создания согласованных точек резервного копирования и восстановления без влияния на производительность.¹¹⁰
• Клоны (Clones) — это полностью доступные для записи, независимые копии тома, часто создаваемые из снимка. Они позволяют разработчикам и ИИ-агентам работать с набором данных, подобным производственному, в полностью изолированной среде без какого-либо риска для исходных данных.¹¹⁰

Ключевое преимущество заключается в том, что эти операции могут выполняться практически мгновенно и с минимальными затратами на хранение, обеспечивая быстрое создание по требованию эфемерных сред, необходимых для агентных рабочих процессов.¹¹³

Как агентный DevOps меняет управление данными: автоматизация, клоны и изоляция в реальном времени

Использование ИИ-агентов в качестве основных действующих лиц в жизненном цикле DevOps коренным образом меняет требования к этим функциям управления данными:

• Автоматизация через API. Ручное создание снимков и клонов через графический интерфейс уходит в прошлое. Весь жизненный цикл копий данных — создание, монтирование и удаление — должен быть доступен через надежные, идемпотентные API.¹¹⁵ ИИ-агентам необходимо программно предоставлять собственные тестовые среды по требованию, интегрируя операции хранения непосредственно в конвейер CI/CD как код.¹¹⁶
• Масштабируемое клонирование без копирования (Zero-Copy Cloning). Концепция «клонирования без копирования» становится критически важным фактором. Этот метод позволяет мгновенно создавать доступную для записи копию базы данных или среды без физического дублирования базовых блоков данных.¹¹⁸ Для управляемого агентами CI/CD, где бесчисленные параллельные тесты могут выполняться на многотерабайтной производственной базе данных, клонирование без копирования является единственным способом обеспечить необходимый доступ к данным без непомерных временных задержек и затрат на хранение.¹⁰⁵
• Производительность и изоляция. Клоны должны не только создаваться мгновенно, но и быть полностью производительными и логически изолированными. Система хранения должна гарантировать, что интенсивные операции ввода-вывода в сотнях параллельных тестовых клонов не влияют на производительность производственной среды или других клонов.¹¹¹
• Автоматизированное управление и очистка. Когда ИИ-агенты могут автономно создавать копии данных, возникает риск «разрастания клонов», когда сотни неиспользуемых копий потребляют ресурсы и создают потенциальные уязвимости безопасности. Поэтому платформа хранения должна поддерживать автоматизированное управление, включая каталогизацию, отслеживание и установку политик времени жизни (TTL) для эфемерных клонов, обеспечивая их автоматическую очистку после завершения теста или рабочего процесса.¹²²

В эпоху агентного DevOps система хранения перестает быть пассивным репозиторием. Она становится активным, интеллектуальным и автоматизированным участником производственного процесса. Способность предоставлять мгновенные, эффективные с точки зрения занимаемого пространства, управляемые через API и полностью изолированные копии данных по требованию — это не просто функция, а необходимое топливо для высокоскоростных инноваций, обещанных агентным ИИ.

Заключение

Переход к ЦОД на базе all-flash, уже идущий полным ходом, значительно ускоряется и архитектурно переопределяется появлением агентного ИИ. Уникальные требования автономных, сохраняющих состояние агентов к новому уровню производительности производительности, надежности и устойчивой эффективности делают высокопроизводительные, интеллектуальные all-flash платформы данных фундаментальным требованием для конкурентоспособных предприятий. Агентный ИИ — это не просто еще одна рабочая нагрузка; это новый вычислительный субъект, для которого хранилище является не отдельным устройством, а неотъемлемой частью его когнитивной архитектуры — его персистентной памятью.

Стратегические рекомендации для ИТ-лидеров

В свете этих выводов ИТ-руководителям и архитекторам инфраструктуры следует пересмотреть свои стратегии, чтобы подготовиться к эпохе агентного ИИ:

1. Пересмотрите дорожные карты развития СХД. Сместите критерии оценки с традиционного показателя $/ТБ на метрики, имеющие значение для ИИ: производительность на ватт, совокупную стоимость владения для круглосуточных нагрузок и поддержку архитектур с прямым доступом к GPU. Приоритетом должна стать способность системы минимизировать задержку в цикле рассуждений агента.
2. Приоритезируйте сквозное использование NVMe. Планируйте будущее инфраструктуры на основе NVMe-oF, чтобы обеспечить масштабируемую, низколатентную производительность для распределенных рабочих нагрузок ИИ. Это не опережающая инвестиция, а закладка фундамента для будущей масштабируемости и эффективности.
3. Инвестируйте в возможности платформы данных. Выбирайте поставщиков, которые предлагают не просто «сырое» хранилище, а единую платформу данных с надежными сервисами данных, интеллектуальным управлением и глубокой интеграцией с фреймворками ИИ. Ценность заключается в экосистеме, а не только в аппаратном обеспечении.
4. Объедините стратегии отказоустойчивости и безопасности. Рассматривайте отказоустойчивость, защиту данных и киберустойчивость не как отдельные функции, а как интегрированную стратегию, необходимую для снижения рисков при развертывании автономных систем ИИ. Хранилище должно стать активным защитником доверия к данным.
5. Примите модель «фабрики ИИ». Начните планировать будущее, в котором инфраструктурные силосы будут устранены в пользу единой, оркестрированной платформы ИИ. Сотрудничайте с поставщиками, которые разделяют это стратегическое видение и создают интегрированные решения, а не изолированные компоненты.

Предприятия, которые первыми осознают этот сдвиг и начнут строить свои ЦОДы не как хранилища данных, а как фабрики интеллекта, получат решающее конкурентное преимущество в наступающей эпохе автономных систем.

BAUM MDS: Платформа данных, созданная для эры искусственного интеллекта

Итак, ландшафт корпоративных ИТ-инфраструктур кардинально меняется под давлением двух мегатрендов: повсеместного перехода на All-Flash архитектуры и появления агентного искусственного интеллекта. Эти изменения порождают новые требования к производительности, эффективности, отказоустойчивости и гибкости систем хранения данных. Просто быть производительным уже недостаточно. Современная СХД должна быть интеллектуальным, масштабируемым и экономически эффективным ядром, способным питать самые требовательные рабочие нагрузки, включая автономных ИИ-агентов и высокоскоростные CI/CD конвейеры.

На этом фоне традиционные подходы к проектированию СХД, даже в рамках All-Flash, демонстрируют свои ограничения. Многие решения являются эволюцией архитектур, изначально созданных для механических дисков, и не могут в полной мере раскрыть потенциал современных технологий.

В ответ на эти вызовы была разработана BAUM MDS — многоузловая система хранения данных класса All-NVMe, спроектированная с нуля для удовлетворения потребностей приложений настоящего и будущего. Это не просто обновление существующей технологии, а фундаментальное переосмысление архитектуры хранения, нацеленное на то, чтобы стать не только заменой решений от уходящих с рынка ведущих мировых вендоров, но и платформой, готовой к вызовам завтрашнего дня. Мы покажем особенности архитектуры и функциональных возможностей BAUM MDS, чтобы показать, как именно эта система отвечает на вызовы, поставленные в первой части, и почему она является стратегическим выбором для построения «фабрик ИИ».

В основе BAUM MDS лежит полностью симметричная архитектура Active-Active, которая фундаментально отличается от большинства традиционных двухконтроллерных систем. Вместо классической схемы с двумя контроллерами, работающими в паре, MDS представляет собой кластер, который может масштабироваться от двух до 16 узлов, работающих как единое целое.

Ключевые архитектурные принципы

Полностью симметричная обработка ввода-вывода (Symmetric Active-Active)

В отличие от ALUA-архитектур, где один путь к LUN является «оптимальным», а другой — «неоптимальным», в BAUM MDS все контроллеры кластера абсолютно равноправны. Любой узел может обслуживать любую операцию ввода-вывода для любого LUN в системе. Нагрузка по обработке операций ввода-вывода равномерно распределяется между всеми узлами, что исключает появление «узких мест» и обеспечивает предсказуемо низкую задержку вне зависимости от того, через какой узел хост обращается к данным

Scale-Out

Система масштабируется горизонтально путем добавления в кластер отдельных контроллеров, а не только пар, вплоть до 16 узлов. Это позволяет линейно наращивать не только емкость, но и производительность. Если текущей производительности становится недостаточно, предприятию не нужно менять всю систему на более старшую модель — достаточно добавить в кластер новые узлы, увеличивая совокупную вычислительную мощность и пропускную способность.

Высочайшая отказоустойчивость без парной зависимости

Определяющей особенностью архитектуры BAUM MDS является полное отсутствие «парности» контроллеров, характерной для многих конкурирующих решений. Все контроллеры в кластере полностью независимы. Это означает, что система способна выдерживать отказ не просто одного контроллера, а нескольких любых контроллеров в кластере (вплоть до N-1) без остановки сервисов и потери доступа к данным. Нагрузка отказавшего узла автоматически и прозрачно перераспределяется между всеми оставшимися в строю, обеспечивая непрерывность бизнес-процессов на уровне, недоступном для классических двухконтроллерных или попарно-кластерных систем.

Отказ от распределенного менеджера блокировок (DLM-free)

Традиционные кластерные системы часто полагаются на Distributed Lock Manager (DLM) для координации доступа к данным, что может стать серьезным узким местом производительности. В BAUM MDS ответственность за обработку блоков данных динамически и алгоритмически делится между контроллерами, что минимизирует внутренние блокировки и связанные с ними задержки, обеспечивая максимальный параллелизм обработки запросов.

Эта архитектура изначально спроектирована для обеспечения высочайшего уровня доступности и производительности, что делает ее идеальной платформой для консолидации критически важных приложений и новых рабочих нагрузок, таких как агентный ИИ

Архитектурные решения, заложенные в BAUM MDS, напрямую отвечают на требования к производительности, экономичности и надежности, которые мы определили в первой части статьи.

Агентный ИИ с его непрерывным циклом «Восприятие-Рассуждение-Действие-Обучение» и сложным профилем нагрузки («блендер ввода-вывода») требует от СХД сверхнизкой задержки и огромной пропускной способности BAUM MDS обеспечивает эти характеристики за счет следующих технологий:

Сквозная NVMe-архитектура

Система полностью построена на протоколе NVMe, от накопителей до хост-интерфейсов. Заложенная поддержка NVMe over Fabrics (NVMe-oF), включая варианты на базе RDMA (RoCE), позволяет создавать пулы хранения с производительностью, сопоставимой с локальными дисками. Это критически важно для эластичного масштабирования GPU-кластеров, где вычислительные ресурсы и ресурсы хранения должны масштабироваться независимо друг от друга.

Но классические протоколы, такие как FC и iSCSI тоже поддерживаются и будут доступны с первой версии программного обеспечения.

GPU Direct – Ready

Архитектура MDS и ее дорожная карта предусматривают интеграцию с технологиями прямого доступа к данным для GPU, такими как NVIDIA GPUDirect Storage (GDS). Это достигается за счет поддержки RDMA. Такая архитектура позволяет максимально утилизировать дорогостоящие GPU, не допуская их простоя в ожидании данных, что является ключевым фактором эффективности для ИИ-нагрузок.

Показатели производительности

Благодаря симметричной многоузловой архитектуре и отсутствию блокировок, BAUM MDS демонстрирует отличные показатели производительности. Заявленные характеристики — до 3 миллионов IOPS на узел и до 48 миллионов IOPS на кластер при задержках менее 0.5 миллисекунды — превосходят большинство отечественных и многих зарубежных конкурентов в среднем ценовом сегменте. Это позволяет системе эффективно справляться с «блендером ввода-вывода», обеспечивая стабильную производительность для одновременного доступа к структурированным, неструктурированным и векторным базам данных, что характерно для когнитивного цикла ИИ-агента.

Экономия на масштабе: как BAUM MDS оптимизирует All-Flash хранение для корпоративных нагрузок

BAUM MDS предлагает ряд технологий для снижения совокупной стоимости владения (TCO), который делает all-flash хранение экономически выгодным даже для масштабных по объему данных задач.

Эта экономия достигается за счет комбинации интеллектуальных технологий, которые одновременно повышают эффективность и продлевают срок службы накопителей.

Оптимизация для Read-Intensive и QLC NAND через последовательную запись

Сердцем экономической эффективности MDS является архитектура DataPath, оптимизированная для работы с недорогими накопителями TLC и, что особенно важно, QLC с высокой плотностью. Это достигается за счет
исключительно последовательной и выровненной записи. Все входящие операции записи, независимо от их исходного размера, локализации, агрегируются в кэше и записываются на накопители большими последовательными блоками. Такой подход минимизирует эффект усиления записи (Write Amplification) — главный бич флеш-памяти, который приводит к преждевременному износу. Это позволяет безопасно и эффективно использовать QLC-накопители, которые традиционно считались менее подходящими для смешанных нагрузок из-за меньшего ресурса перезаписи, для широкого круга корпоративных задач.

Встроенная эффективность данных как часть архитектуры

В отличие от систем, где дедупликация и сжатие являются дополнительными функциями, которые могут влиять на производительность, в BAUM MDS inline-дедупликация и компрессия являются неотъемлемой частью архитектуры. Данные дедуплицируются и сжимаются «на лету», еще до записи на физические носители. Это позволяет достигать высоких коэффициентов сокращения данных, что значительно снижает требуемую физическую емкость и, как следствие, стоимость хранения одного терабайта, делая систему конкурентоспособной по TCO даже с гибридными массивами.

RAID 2.0: Интеллектуальная виртуализация для максимальной эффективности и надежности

BAUM MDS использует продвинутый механизм виртуализации дискового пространства, известный как RAID 2.0. Эта технология является ключевым элементом, обеспечивающим как производительность, так и бережное отношение к флеш-накопителям.

RAID 2.0: как виртуализация данных решает проблему надежности и TCO в эпоху многотерабайтных SSD

Традиционные уровни RAID, разработанные десятилетия назад для HDD, становятся неэффективными и даже опасными в мире многотерабайтных SSD. Главная проблема — долгое время восстановления (ребилда) после отказа диска. Восстановление одного большого SSD в традиционной RAID-группе может занимать часы или даже дни, создавая огромное «окно уязвимости», во время которого отказ еще накопителей приведет к полной потере данных.

RAID 2.0, решает эту проблему кардинально, переходя от управления физическими дисками к управлению виртуализированным пулом данных.

1. Блочная виртуализация. Вместо того чтобы объединять диски в жесткие группы (например, 8+2), RAID 2.0 разбивает каждый NVMe-накопитель в пуле на тысячи мелких логических блоков, называемых «чанками» (Chunks, CKs).
2. Глобальное распределение данных (Striping). Данные и избыточность (четность) распределяются не внутри небольшой группы дисков, а по чанкам, взятым со всех накопителей в пуле. Логические RAID-группы (Chunk Groups, CKGs) формируются динамически из чанков с разных физических SSD. В результате данные любого LUN оказываются равномерно «размазаны» по всему дисковому пространству массива

Это дает три ключевых преимущества, напрямую влияющих на TCO и надежность:

• Сверхбыстрое восстановление. При отказе одного SSD данные не восстанавливаются на один выделенный «горячий» резервный диск. Вместо этого потерянные данные пересчитываются и записываются в выбранные чанки на всех оставшихся исправных дисках пула. Этот процесс «многие-ко-многим» на порядки быстрее традиционного ребилда (минуты вместо часов), что практически исключает риск потери данных из-за второго сбоя во время восстановления.
• Идеальное выравнивание износа. Поскольку данные и операции ввода-вывода равномерно распределяются по всем накопителям, все SSD изнашиваются с одинаковой скоростью. Это исключает появление «горячих точек», когда одни диски выходят из строя раньше других из-за перегрузки, и значительно продлевает общий срок службы всего массива. Именно это позволяет эффективно использовать QLC NAND.
• Отсутствие деградации производительности. Во время восстановления данных в RAID 2.0 каждый диск вносит лишь небольшой вклад в процесс, поэтому общее влияние на производительность системы минимально, и критически важные приложения продолжают работать без заметных задержек.

Комбинация симметричной многоузловой архитектуры, всегда включенных технологий сокращения данных и интеллектуального распределения нагрузки RAID 2.0 позволяет BAUM MDS обеспечивать высочайшую производительность и надежность при значительно более низкой совокупной стоимости владения, чем у конкурентов.¹

Отказоустойчивость, киберзащита и георепликация: три уровня защиты данных в BAUM MDS

Для автономных систем, где ошибка может привести к серьезным последствиям, надежность инфраструктуры выходит на первый план. BAUM MDS обеспечивает защиту данных корпоративного класса на нескольких уровнях.

• Кластерная многоузловая отказоустойчивость.
  Как уже отмечалось, благодаря полностью независимой многоузловой архитектуре, система способна выдерживать отказ нескольких контроллеров в кластере без остановки сервисов и потери доступа к данным.
• Комплексная защита от киберугроз
  Roadmap BAUM MDS включает в себя современные механизмы киберустойчивости. Неизменяемые (immutable) снимки защищают данные от шифрования программами-вымогателями и от случайного или преднамеренного удаления. В дорожной карте продукта заложена интеграция с системами предиктивного обнаружения угроз на основе анализа аномалий ввода-вывода, что превращает СХД в активный элемент системы безопасности.
• Географически распределенная доступность
  Для обеспечения катастрофоустойчивости дорожная карта включает синхронную и асинхронную репликацию данных между площадками. Также в планах развития — реализация полноценного метрокластера, который обеспечит нулевую потерю данных (RPO=0) и практически мгновенное восстановление (RTO≈0) в случае выхода из строя целого ЦОД.

BAUM MDS и агентный DevOps: как автоматизация копий данных ускоряет CI/CD

Переход к агентному DevOps требует от инфраструктуры способности мгновенно и с минимальными затратами предоставлять сотни изолированных, полнофункциональных сред для разработки и тестирования. Традиционные подходы, основанные на создании полных физических копий, здесь абсолютно неприменимы. BAUM MDS идеально отвечает этим новым требованиям благодаря своим передовым функциям управления копиями данных.

• Масштабируемое управление копиями данных
  Функционал BAUM MDS позволяет создавать полноценные (плотные) снимки и клоны производственных сред. Важной особенностью является поддержка до 64 тыс виртуальных объектов (в том числе, снимков и клонов) в рамках одного кластера хранения, что обеспечивает нужную масштабируемость для самых крупных и динамичных CI/CD конвейеров. Архитектура системы оптимизирована для мгновенного создания этих копий без значительного влияния на производственные нагрузки.
• Масштабируемость и производительность
  ИИ-агенты в CI/CD конвейере могут одновременно запрашивать десятки и сотни клонов для параллельного выполнения тестов. Архитектура BAUM MDS, рассчитанная на миллионы IOPS и параллельную обработку запросов, гарантирует, что даже при массовом создании и использовании клонов производительность как самих клонов, так и основной производственной среды не будет деградировать.
• Автоматизация через API:
  Управление жизненным циклом копий данных в BAUM MDS полностью автоматизируется. Система предоставляет надежные API, позволяя ИИ-агентам или системам оркестрации (например, Kubernetes) программно запрашивать, монтировать и удалять среды по мере необходимости. В планах поддержка драйверов CSI (Container Storage Interface) обеспечивает нативную интеграцию с контейнерными платформами, превращая операции с хранилищем в неотъемлемую часть конвейера “инфраструктура как код” (IaC).
• Автоматизированное управлениие.
  В условиях, когда агенты могут создавать сотни эфемерных сред, возникает риск “разрастания клонов”. Платформа MDS предусматривает средства для автоматизированного управления жизненным циклом копий, включая политики времени жизни (TTL), что обеспечивает автоматическую очистку неиспользуемых клонов и предотвращает неконтролируемое потребление ресурсов.

Таким образом, BAUM MDS превращает хранилище из пассивного хранилища данных в активного участника и ускорителя инновационного процесса, предоставляя разработчикам и их ИИ-агентам необходимую гибкость и скорость.

Почему BAUM MDS выделяется на рынке: симметричная архитектура, QLC и готовность к будущему

Ключевое конкурентное преимущество BAUM MDS заключается в уникальном сочетании характеристик, которые редко встречаются в одном продукте ¹:

1. Полноценная многоузловая симметричная архитектура, которая на отечественном рынке является уникальным предложением и позволяет достичь уровня производительности и доступности, ранее доступного только в самых дорогих high-end системах.
2. Лучшая в отрасли экономика хранения (IOPS/$) за счет комбинации inline-дедупликации, сжатия и архитектуры, оптимизированной для использования недорогих QLC-накопителей без ущерба для надежности.
3. Готовность к будущему. Дорожная карта продукта включает поддержку передовых технологий, таких как CXL (Compute Express Link) и SCM (Storage Class Memory), дальнейшее развитие AIOps для предиктивного управления и обеспечения SLA, а также реализацию горизонтально-масштабируемого файлового доступа (Scale-Out NAS).

Эта стратегия позволяет BAUM MDS не просто конкурировать по цене, но и предлагать технологическое превосходство. Система позиционируется как ядро для построения «фабрик ИИ» — интегрированных платформ, где вычисления, сети и хранение работают как единый, слаженный механизм.34

Цифровая трансформация на отечественной основе: роль BAUM MDS в эпоху искусственного интеллекта

Появление агентного ИИ — это не просто очередной технологический цикл, а фундаментальный сдвиг, требующий пересмотра всей ИТ-инфраструктуры. Как показал наш анализ, BAUM MDS является не просто ответом на эти вызовы, а платформой, спроектированной для лидерства в новую эпоху.

Ее многоузловая симметричная архитектура обеспечивает беспрецедентный уровень производительности и отказоустойчивости, необходимый для критически важных бизнес-приложений и непрерывных когнитивных циклов ИИ-агентов. Инновационный подход к работе с флеш-памятью и встроенные механизмы сокращения данных кардинально снижают совокупную стоимость владения, делая all-flash хранилище экономически оправданным для самых широких сценариев использования. Передовые функции управления данными, такие как мгновенные API-управляемые клоны, напрямую отвечают на потребности современных агентных DevOps-конвейеров, ускоряя циклы разработки и инноваций.

Для российских предприятий и государственных структур выбор BAUM MDS — это не только решение текущих технологических задач, но и стратегическая инвестиция в цифровой суверенитет. Это возможность построить ИТ-инфраструктуру мирового класса на базе отечественной разработки, которая не уступает, а по ряду ключевых архитектурных решений и превосходит продукты ушедших с рынка глобальных лидеров.¹

В мире, где данные — это новая нефть, а интеллект — главный продукт, BAUM MDS предлагает надежную, производительную и экономически эффективную «фабрику» для его производства. Это платформа, готовая не просто хранить данные, а стать активным участником их превращения в ценность.

Источники

1. All-Flash Array Market to Reach USD 74.62 Billion by 2032, Driven by Rising Demand for High-Performance Storage | Research by SNS Insider – GlobeNewswire, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.globenewswire.com/news-release/2025/04/10/3059290/0/en/All-Flash-Array-Market-to-Reach-USD-74-62-Billion-by-2032-Driven-by-Rising-Demand-for-High-Performance-Storage-Research-by-SNS-Insider.html
2. All Flash Array Market Report Size, Share and Industry Trend 2032, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.marketresearchfuture.com/reports/all-flash-array-market-7654
3. What is All Flash? | Supermicro, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.supermicro.com/en/glossary/all-flash
4. The Era Of Flash Media Storage Is Now – Forrester, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.forrester.com/blogs/the-era-of-flash-is-now/
5. Gartner: Flash array revenue to overtake HDD – Blocks and Files, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://blocksandfiles.com/2022/10/03/gartner-flash-array-revenue/
6. Hybrid Flash vs. All-Flash Storage: Making The Right Decision | CTC Technologies, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.ctctechnologies.com/articles/hybrid-flash-vs-all-flash-storage-making-the-right-decision
7. All Flash from Pure Storage: Lower TCO than Disk | Mindsight, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://gomindsight.com/insights/blog/how-all-flash-from-pure-storage-can-have-a-lower-tco-than-disk/
8. High-Performance Flash Storage Arrays – Simplyblock, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.simplyblock.io/glossary/what-is-flash-storage-array/
9. SSD vs HDD: Which is Better for Your Needs? – Lexar Enterprise, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://lexarenterprise.com/ssd-vs-hd/
10. All Flash Arrays (AFAs) vs Hard Drive Arrays | Seagate US, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.seagate.com/blog/all-flash-array-vs-hard-drive-array/
11. Elevating All-Flash Datacenters to Accelerate Intelligence-Digitalization – Huawei Enterprise.pdf
12. All-flash Array Market – Size, Share & Analysis – Mordor Intelligence, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/all-flash-array-market
13. Data Center Storage Market Size, Share, Trends, Forecast 2034, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.gminsights.com/industry-analysis/data-center-storage-market
14. AI Powered Storage Market to Reach USD 190.18 Billion by 2032, growing at a 25.58% CAGR | SNS Insider – GlobeNewswire, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.globenewswire.com/news-release/2025/03/07/3038971/0/en/AI-Powered-Storage-Market-to-Reach-USD-190-18-Billion-by-2032-growing-at-a-25-58-CAGR-SNS-Insider.html
15. AI-powered Storage Market – MarketsandMarkets, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/ai-powered-storage-market-29450656.html
16. Enterprise Storage Systems Market Insights – IDC, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.idc.com/promo/enterprise-storage-systems/
17. Agentic AI vs. generative AI: The core differences | Thomson Reuters, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.thomsonreuters.com/en/insights/articles/agentic-ai-vs-generative-ai-the-core-differences
18. Agentic AI vs. Generative AI – IBM, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai-vs-generative-ai
19. AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges – arXiv, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://arxiv.org/html/2505.10468v1
20. Agentic AI vs. LLMs: Understanding the Shift from Reactive to Proactive AI, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.arionresearch.com/blog/agentic-ai-vs-llms-understanding-the-shift-from-reactive-to-proactive-ai
21. Agentic AI: Autonomy, Accountability, and the Algorithmic Society – arXiv, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://arxiv.org/pdf/2502.00289
22. Generative to Agentic AI: Survey, Conceptualization, and Challenges – arXiv, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://arxiv.org/html/2504.18875v1
23. Explore Gartner’s Top 10 Strategic Technology Trends for 2025, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.gartner.com/en/articles/top-technology-trends-2025
24. What is Agentic AI? Key Benefits & Features – Automation Anywhere, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.automationanywhere.com/rpa/agentic-ai
25. Building Effective Agents with Spring AI (Part 1), дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://spring.io/blog/2025/01/21/spring-ai-agentic-patterns
26. Memory in Agentic AI: How to Build Long-Term IT Knowledge – Algomox, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.algomox.com/resources/blog/agentic_ai_memory_it_knowledge
27. What is Agentic AI – Akka, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://akka.io/what-is-agentic-ai
28. What Is AI Agent Memory? | IBM, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.ibm.com/think/topics/ai-agent-memory
29. The AI Agent Index – arXiv, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://arxiv.org/html/2502.01635v1
30. Agentic AI: A Self-Study Roadmap – KDnuggets, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.kdnuggets.com/agentic-ai-a-self-study-roadmap
31. The Road to Agentic AI: Defining a New Paradigm for Technology and Cybersecurity, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.trendmicro.com/vinfo/us/security/news/security-technology/the-road-to-agentic-ai-defining-a-new-paradigm-for-technology-and-cybersecurity
32. What is Agentic AI? A Practical Guide – K2view, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.k2view.com/what-is-agentic-ai/
33. Architect’s Guide To Agentic AI – DDN, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.ddn.com/blog/architects-guide-to-agentic-ai/
34. Building stateful AI agents: why you need to leverage long-term memory in AI apps, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://hypermode.com/blog/building-stateful-ai-agents-long-term-memory
35. LLMs, AI Agents, and Agentic AI: Understanding the Next AI Evolution – ILI Digital, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://ili.digital/resource/understanding-llms-ai-agents-agentic-ai/
36. Understanding AI Workloads and the Critical Role of SSDs in Performance – ScaleFlux, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://scaleflux.com/blog/understanding-ai-workloads-and-the-critical-role-of-ssds-in-performance/
37. Infrastructure for AI: Why Storage Matters – IBM, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.ibm.com/think/insights/infrastructure-for-ai-why-storage-matters
38. The Value of Data Storage for the AI Era – Solidigm, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.solidigm.com/products/technology/value-of-data-storage-for-ai-era-idc.html
39. NVMe hard drives and the future of AI storage. – Yole Group, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.yolegroup.com/industry-news/nvme-hard-drives-and-the-future-of-ai-storage/
40. The Role of NVMe in Modern Data Centers and AI – Host – Webflow Ecommerce website template – Servnet LTD, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.servnetuk.com/post/the-role-of-nvme-in-modern-data-centers-and-ai
41. Leverage Fast Block Storage for AI Cloud Architecture Efficiency – Lightbits Labs, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.lightbitslabs.com/blog/leverage-fast-block-storage-for-ai-cloud-architecture-efficiency/
42. NVIDIA® GPUDirect® Storage – Digital Assets, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://documents.westerndigital.com/content/dam/doc-library/en_us/assets/public/western-digital/collateral/tech-brief/tech-brief-nvidia-gpu-direct-openflex-data24-4000.pdf
43. Use Cases for NVMe-oF for Deep Learning Workloads and HCI Pooling – SNIA.org, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.snia.org/educational-library/use-cases-nvme-deep-learning-workloads-and-hci-pooling-2020
44. NVIDIA GPUDirect Storage: 4 Key Features, Ecosystem & Use Cases – Cloudian, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://cloudian.com/guides/data-security/nvidia-gpudirect-storage-4-key-features-ecosystem-use-cases/
45. How Pure Storage Eliminates Computational Bottlenecks, Optimizing GPU Utilization for AI Workloads, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://blog.purestorage.com/purely-technical/pure-storage-optimizing-gpu-performance-utilization-for-ai-workloads/
46. Storage vendors rally behind Nvidia at GTC 2025 – Blocks and Files, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://blocksandfiles.com/2025/03/18/nvidia-storage-announcements/
47. Supermicro Adds New Petascale JBOF All-Flash Storage Solution Integrating NVIDIA BlueField-3 DPU for AI Data Pipeline Acceleration, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://ir.supermicro.com/news/news-details/2024/Supermicro-Adds-New-Petascale-JBOF-All-Flash-Storage-Solution-Integrating-NVIDIA-BlueField-3-DPU-for-AI-Data-Pipeline-Acceleration/default.aspx
48. Choose the Right Storage for Enterprise AI Workloads | NVIDIA Technical Blog, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://developer.nvidia.com/blog/choosing-the-right-storage-for-enterprise-ai-workloads/
49. The Critical Role of High-Performance Storage in AI Workloads – ScaleFlux, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://scaleflux.com/blog/the-critical-role-of-high-performance-storage-in-ai-workloads/
50. AI is set to drive surging electricity demand from data centres while offering the potential to transform how the energy sector works – News – IEA, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.iea.org/news/ai-is-set-to-drive-surging-electricity-demand-from-data-centres-while-offering-the-potential-to-transform-how-the-energy-sector-works
51. AI has high data center energy costs — but there are solutions | MIT Sloan, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/ai-has-high-data-center-energy-costs-there-are-solutions
52. AI & Data Center Energy Concerns – JE Dunn Construction, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://jedunn.com/the-look-ahead/advanced-facilities-group/ai-data-center-energy-concerns/
53. Navigating Data Center Power Demand: AI’s Impact on Electricity Needs, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://alliedpg.com/news/navigating-data-center-power-demand/
54. From code to current: How to keep AI data centers in check for a sustainable grid, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.utilitydive.com/news/ai-data-centers-sustainable-renewable-energy-demand-response/736387/
55. Nvidia CEO Predicts AI Spending Will Increase 300%+ in 3 Years – IO Fund, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://io-fund.com/semiconductors/data-center/nvidia-ceo-predicts-ai-spending-will-increase-300-percent-in-3-years
56. Which type of storage will ride the generative AI wave: SSDs or HDDs? | Kearney, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.kearney.com/industry/technology/article/-/insights/which-type-of-storage-will-ride-the-generative-ai-wave-ssds-or-hdds
57. Flash vs Hard Drive: Power Consumption in SSD vs HDD – Solved Magazine – Scality, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.solved.scality.com/high-density-power-consumption-hdd-vs-qlc-flash/
58. AI Is Accelerating the Shift from Hybrid to All-Flash Arrays – Solidigm, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.solidigm.com/products/technology/ai-accelerating-hybrid-array-to-all-flash-arrays.html
59. The case for high-cap SSDs overtaking HDDs as datacenter standard – Blocks and Files, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://blocksandfiles.com/2024/12/20/the-future-of-the-hdd-is-the-ssd/
60. Demystifying DirectFlash Modules vs. SSDs vs. HDDs vs. Hybrid – Pure Storage Blog, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://blog.purestorage.com/purely-educational/demystifying-directflash-modules-vs-ssds-vs-hdds-vs-hybrid/
61. The Data Center of the Future Is All-flash. Will the Last HDD Seller Please Turn Out the Lights? – Pure Storage Blog, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://blog.purestorage.com/perspectives/the-data-center-of-the-future-is-all-flash-will-the-last-hdd-seller-please-turn-out-the-lights/
62. Are Solid State Drives / SSDs More Reliable Than HDDs? – Backblaze, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.backblaze.com/blog/how-reliable-are-ssds/
63. High-Density QLC SSDs Can Markedly Decrease TCO in AI-Focused Environments, Says Solidigm, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://techstrong.ai/sponsored-content/high-density-qlc-ssds-can-markedly-decrease-tco-in-ai-focused-environments-says-solidigm/
64. Gartner Forecasts US$202bn Spend on AI Servers in 2025 | Data Centre Magazine, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://datacentremagazine.com/it/why-is-gartner-forecasting-such-huge-growth-for-it-in-2025
65. SSD vs. HDD Power Consumption Testing – Storage – Level1Techs Forums, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://forum.level1techs.com/t/ssd-vs-hdd-power-consumption-testing/218303
66. Agentic AI Needs a Systems Theory – arXiv, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://arxiv.org/html/2503.00237v1
67. Exploring the Future of Agentic AI Swarms – Codewave, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://codewave.com/insights/future-agentic-ai-swarms/
68. What is Agentic AI in Cybersecurity? | Balbix, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.balbix.com/insights/understanding-agentic-ai-and-its-cybersecurity-applications/
69. Huawei All-Flash Reliability for Mission-Critical Business, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://e.huawei.com/en/blogs/storage/2018/huawei-all-flash-reliability-assurances-for-your-mission-critical-businesses
70. What Is MPIO (Multipath Input/Output)? – Pure Storage, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.purestorage.com/knowledge/what-is-mpio.html
71. ThinkSystem DM Series All-Flash Array Datasheet – Lenovo Press, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://lenovopress.lenovo.com/datasheet/ds0047-lenovo-dm-series-all-flash-array
72. Stop ransomware attacks—data protection and security solutions | NetApp, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.netapp.com/cyber-resilience/ransomware-protection/
73. Agentic AI: Data requirements | dbt Labs, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.getdbt.com/blog/agentic-ai-data-requirements
74. On Agentic AI and Evolution in Cybersecurity – HUMAN Security, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.humansecurity.com/learn/blog/agentic-ai-cybersecurity-evolution/
75. Gartner 2024 Strategic Roadmap for Storage – Superna, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://superna.io/gartner-2024-strategic-roadmap-for-storage
76. Gartner unveils hottest storage trends for 2023 – Blocks and Files, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://blocksandfiles.com/2023/09/07/gartner-storage-trends-2023/
77. Understanding Data Gravity – CrowdStrike, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.crowdstrike.com/en-us/cybersecurity-101/next-gen-siem/data-gravity/
78. How enterprise AI can ease the data gravity burden – Blocks and Files, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://blocksandfiles.com/2025/01/21/how-enterprise-ai-can-ease-the-data-gravity-burden/
79. Data storage is the oxygen of machine learning and AI. | Seagate US, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.seagate.com/blog/data-storage-is-the-oxygen-of-machine-learning-and-ai/
80. Building On Prem Agentic AI Infrastructure – A Complete Guide – XenonStack, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.xenonstack.com/blog/on-prem-agentic-ai-infrastructure
81. The Future of Compute: How AI Agents Are Reshaping Infrastructure (Part 2) – Work-Bench, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.work-bench.com/post/the-future-of-compute-how-ai-agents-are-reshaping-infrastructure-part-2
82. It’s Not Magic, It’s Memory: How to Architect Short-Term Memory for Agentic AI – Jit.io, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.jit.io/resources/devsecops/its-not-magic-its-memory-how-to-architect-short-term-memory-for-agentic-ai
83. Enabling Long-Term Memory in Agentic AI Systems with Solace Agent Mesh, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://solace.com/blog/long-term-memory-agentic-ai-systems/
84. Mem0 – The Memory Layer for your AI Apps, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://mem0.ai/
85. blogs.nvidia.com, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://blogs.nvidia.com/blog/computex-2025-jensen-huang/#:~:text=%E2%80%9CAI%20is%20now%20infrastructure%2C%20and,you%20will%2C%20are%20improperly%20described.
86. NVIDIA CEO Envisions AI Infrastructure Industry Worth ‘Trillions of Dollars’, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://blogs.nvidia.com/blog/computex-2025-jensen-huang/
87. Storage Leaders Build Infrastructure to Fuel AI Agents With NVIDIA AI Data Platform, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://blogs.nvidia.com/blog/storage-leaders-ai-data-platform-agents/
88. Hewlett Packard Enterprise drives agentic AI era with an intelligent, unified data layer for AI | HPE, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.hpe.com/us/en/newsroom/press-release/2025/03/hewlett-packard-enterprise-drives-agentic-ai-era-with-an-intelligent-unified-data-layer-for-ai.html
89. How Agentic AI Could Catalyze Cloud Computing – Global X ETFs, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.globalxetfs.com/articles/how-agentic-ai-could-catalyze-cloud-computing
90. Agentic AI and the rise of intelligent enterprise orchestration – Computer Weekly, дата последнего обращения: июня 25, 2025, https://www.computerweekly.com/blog/Data-Matters/Agentic-AI-and-the-rise-of-intelligent-enterprise-orchestration
91. Emerging agentic AI trends reshaping software development – GitLab, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://about.gitlab.com/the-source/ai/emerging-agentic-ai-trends-reshaping-software-development/
92. How Agentic AI Will Disrupt Your Software Delivery Lifecycle | LinearB Blog, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://linearb.io/blog/how-agentic-ai-will-disrupt-your-software-delivery-lifecycle
93. Agentic AI in DevOps: The Future of Automation with a Human Touch – Yanof Nasr – Medium, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://yanofnasr.medium.com/agentic-ai-in-devops-the-future-of-automation-with-a-human-touch-342e454ff5d7
94. The Agentic AI Revolution in AppDev and DevOps – theCUBE Research, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://thecuberesearch.com/the-agentic-ai-revolution-in-appdev-and-devops/
95. Ghosts in the Machine: How AI Agents Will Take Over DevOps, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://devops.com/ghosts-in-the-machine-how-ai-agents-will-take-over-devops/
96. Agentic AI Applications in Modern Software Development – DhiWise, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://www.dhiwise.com/post/agentic-ai-for-software-development
97. The Future of Debugging: AI Agents for Software Error Resolution – Akira AI, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://www.akira.ai/blog/ai-agents-for-debugging
98. AI Agents in Testing: Smarter Automation Beyond Chatbots & Assistants – ACCELQ, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://www.accelq.com/blog/ai/
99. A Complete Guide on AI Agents For Software Testing – Testsigma, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://testsigma.com/blog/ai-agent-for-software-testing/
100. DevSecOps with Agentic AI: Autonomous CI/CD Security Testing – TestingXperts, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://www.testingxperts.com/blog/devsecops-with-agentic-ai/
101. Revolutionizing the DevOps Lifecycle for Enterprises with Agentic AI (Part – II), дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://www.infolob.com/revolutionizing-the-devops-lifecycle-for-enterprises-with-agentic-ai-part-ii/
102. The Future of AI in DevSecOps: Advanced and Automated Security – Checkmarx, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://checkmarx.com/blog/the-future-of-ai-in-devsecops-advanced-and-automated-security/
103. Perforce Commits to Building Agentic AI Fabric for DevOps Workflows, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://devops.com/perforce-commits-to-building-ai-agentic-fabric-for-devops-workflows/
104. Agentic AI Vs DevSecOps Vs DevOps: A New Security Challenge, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://informationsecuritybuzz.com/agentic-ai-vs-devsecops-vs-devops/
105. How to Use Snowflake Zero Copy Cloning in Your CI/CD Pipelines | phData, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://www.phdata.io/blog/how-to-use-snowflake-zero-copy-cloning-in-your-ci-cd-pipelines/
106. Kubernetes Volume Cloning with Cloud Volumes ONTAP – NetApp, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://www.netapp.com/blog/kubernetes-persistent-volumes-cloning/
107. Storage for DevOps – Tintri, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://tintri.com/wp-content/uploads/2022/12/The-Essential-Guide-to-Storage-for-DevOps-3.pdf
108. AI-Driven Software: Why a Strong CI/CD Foundation Is Essential – The New Stack, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://thenewstack.io/ai-driven-software-why-a-strong-ci-cd-foundation-is-essential/
109. The Role of the CI/CD Pipeline in Cloud Computing – Civo.com, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://www.civo.com/blog/the-role-of-the-ci-cd-pipeline-in-cloud-computing
110. Snapshot vs Clone in Storage – Simplyblock, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://www.simplyblock.io/glossary/snapshot-vs-clone-in-storage/
111. Snapshots or Clones for Data Protection? – Verge.io, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://www.verge.io/blog/storage/snapshots-or-clones-for-data-protection/
112. www.purestorage.com, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://www.purestorage.com/au/knowledge/what-is-oracle-cloning.html#:~:text=Snapshot%2Dbased%20cloning%20uses%20the,at%20the%20time%20of%20creation.
113. DevOps tips & tricks: Using ACFS Snapshots to clone Pluggable Databases in Base VM Service – Oracle Blogs, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://blogs.oracle.com/developers/post/devops-tipstricks-using-acfs-snapshots-to-clone-pluggable-databases
114. What Is Oracle Cloning and How Does It Work? – Pure Storage, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://www.purestorage.com/au/knowledge/what-is-oracle-cloning.html
115. 5 principles for deploying your API from a CI/CD pipeline | Red Hat Developer, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://developers.redhat.com/blog/2019/07/26/5-principles-for-deploying-your-api-from-a-ci-cd-pipeline
116. Cloud APIs Ultimate Guide {+Server Automation Benefits} – phoenixNAP, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://phoenixnap.com/kb/cloud-api
117. The Role of APIs in Scaling Agentic AI Across Platforms – Softude, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://www.softude.com/blog/apis-role-in-scaling-agentic-ai
118. dbt Clone Command: Usage and Examples – Hevo Data, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://hevodata.com/data-transformation/dbt-clone/
119. Zero Copy Cloning Snowflake game-changer for cloning in 2025 – Brolly Academy, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://brollyacademy.com/zero-copy-cloning-snowflake/
120. How Snowflake’s Zero Copy Clone Streamlines Database and Table Replication Without Added Storage – Beyond Key, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://www.beyondkey.com/blog/zero-copy-cloning-snowflake/
121. Support for Shallow Clone / Zero Copy Cloning in Apache Iceberg · Issue #12263 – GitHub, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://github.com/apache/iceberg/issues/12263
122. What is Copy Data Management? – Silk, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://silk.us/blog/copy-data-management-challenges-benefits/
123. IBM Storage Defender Copy Data Management, дата последнего обращения: июня 26, 2025, https://www.ibm.com/products/storage-copy-data-management

Отслеживать