Ctera, arquitectura innovadora para mejorar la eficiencia de datos en IA publicada

Ctera Networks Ltd. anunció el desarrollo de una nueva arquitectura de datos para sistemas de IA, que rompe con las barreras tradicionales entre sistemas de archivos y almacenamiento de objetos. La tecnología lanzada, “Ctera Fusion Direct”, elimina las fronteras entre sistemas de almacenamiento independientes, fusionándolos en una única entidad y logrando un avance innovador en el acceso compartido a los mismos recursos de datos por parte de humanos y IA.

El CEO de Ctera, Od Nagle, señaló que el mantenimiento paralelo de sistemas de almacenamiento en red centrados en humanos y en máquinas ha sido ineficiente. Esta ineficiencia ha generado problemas como la construcción de capas de traducción y la duplicación de datos. En comparación, la solución de Ctera integra datos de alto rendimiento, logrando una fusión nativa de ambos tipos de almacenamiento y permitiendo la conversión en tiempo real entre archivos y objetos.

El núcleo de esta innovación es resolver la principal barrera para el desarrollo de IA en las empresas: el aprovechamiento de datos. Nagle enfatizó que la tecnología de Ctera puede integrar de manera eficiente en una sola plataforma los datos necesarios para la colaboración humana y el análisis por máquinas, ayudando a reducir la complejidad de las aplicaciones de IA y a mejorar la competitividad.

Nagle afirmó que esta arquitectura de datos unificada es compatible de forma transparente con el almacenamiento de objetos existente y mejora la accesibilidad a la información en entornos en la nube y en el edge, permitiendo su uso directo sin necesidad de copiar, migrar o modificar datos. Esto permite que los clústeres de IA y GPU procesen datos con el máximo ancho de banda, garantizando la persistencia y seguridad de los datos.

La analista de Frost & Sullivan, Karine Price, elogió que esta tecnología de Ctera, mediante una adaptación colaborativa entre humanos y máquinas, ayudará a muchas empresas a aprovechar al máximo el valor de sus conjuntos de datos no estructurados.