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ITPT#29 : Vexata monte en puissance

Nous avions rencontré Vexata il y a un an. Nous avons profité de ce nouveau "tour" pour refaire un point sur l’activité de cette entreprise. L’architecture choisie est toujours un modèle du genre et correspond parfaitement aux charges de stockage que demandent des applications analytiques de haut niveau. Nous ne sommes pas les seuls à le croire, Fujitsu vient de placer Vexata comme une solution de référence dans le domaine dans son laboratoire nord-américain avec des architectures de référence sur ses serveurs Primergy.

Vexata est connu pour autoriser de très hautes performances en I/O comparativement à des solutions plus classiques de stockage. Son architecture fait la différence sur ce point en éliminant l’usage trop intensif des CPU en routant différemment les données et en ne cantonnant les CPU qu’aux opérations sur les métadonnées. Cette architecture nommée Active Data profite d’une accélération hardware, d’un très fort parallélisme pour traiter les I/O, d’algorithmes pour traiter le scheduling des I/O sur chaque SSD local et du traitement en mémoire des métadonnées. Ces caractéristiques font que l’architecture s’aligne parfaitement avec les besoins des applications analytiques pour le stockage des données.

Un partenariat avec Fujitsu

Ces qualités ont été relevées par Fujitsu qui intègre dans son nouveau laboratoire nord-américain la solution de Vexata en offrant des démonstrations de cette solution sur des architectures de référence s’appuyant sur des serveurs Primergy de Fujitsu. Ce partenariat devrait s'étendre par la suite sur d'autres zones géographiques. Fujitsu y voit l’opportunité de changer véritablement l’économie du stockage pour les applications de machine ou de deep learning ce qui aidera ses clients à passer un cap des simples applications analytiques vers des solutions cognitives. Ces solutions pourront être optimisées dans différents verticaux demandant des performances spécifiques.

L’architecture de référence proposée dans le laboratoire s’appuie sur 4 serveurs Primergy RX2540 avec 4 GPU Tesla V100 de Nvidia, 4 ports à 100 Gbe faisant fonctionner des containers embarquant la pile logicielle d’apprentissage de deep learning dans le Cloud de Nvidia. La connectivité entre les serveurs et Vexata est réalisée par 2 switches Mellanox SN 2700 à 100 Gbe avec 32 ports. Pour le stockage la solution utilise la baie Vexata VX-100FS NVMe-oF d’une capacité de 430 To et une bande passante de 40 Gb/s. L’extension de la solution se réalise horizontalement.

Lors de notre visite nous avons eu droit à une démonstration qui s’appuyait sur une baie totalement flash VX 100-F de Vexata embarquant 16 modules de stockage en RAID 5 connectés par un switch Fibre Channel à 32 Gb sur 16 ports vers des serveurs Primergy RX2540 M4 avec des processeurs Intel Xeon Gold 6154 CPU à 3.00GHz et 192 Go de mémoire relié à un serveur Red Hat sur lequel reposait une base Oracle 12 C sur 4 nœuds. Le serveur Primergy était relié à la base avec une connectivité à 40 Gbe.


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