Старший директор конкурентной разведки Dell Джон Хайд опубликовал три новых сообщения в блоге AI Factory, посвященных ключевым конкурентам, включая VAST Data.
Первый пост,«Где фабрики искусственного интеллекта достигли своего первого потолка», утверждает Dell PowerScale, обеспечивающий эквивалентную производительность Nvidia AI, используя при этом на 72% меньше энергии, на 80% меньше места в стойке и в 8 раз меньше серверных коммутаторов, чем конкурирующие эталонные модели. Хайд объясняет, что фабрики искусственного интеллекта на базе Nvidia часто сталкиваются с узкими местами в центрах обработки данных из-за высоких требований к графическому процессору, хранилищам и сетевому оборудованию.
Он утверждает, что встроенные платформы хранения данных с искусственным интеллектом, такие как AI OS от VAST Data, требуют гораздо большего количества серверных коммутаторов из-за дезагрегированной архитектуры масштабирования. Дополнительные коммутаторы увеличивают занятость стойки, затраты на кабели, охлаждение и электропитание еще до запуска каких-либо рабочих нагрузок графического процессора.
Хайд подчеркивает, что предприятия должны оценить, сколько энергии потребляет их архитектура хранения данных.
Согласно результатам тестирования Dell, согласованным с эталонными проектами Nvidia, PowerScale соответствует производительности Everpure и VAST при гораздо меньших затратах на инфраструктуру. В частности, по сравнению с VAST, он обеспечивает такую же производительность, потребляя на 41 % меньше энергии и занимая почти на 50 % меньше места в стойке.
Хайд также оспаривает заявления VAST об общественной эффективности. Он поясняет, что рекламируемая 77% экономия энергии и 73% сокращение пространства VAST за счет разгрузки BlueField DPU отражают внутренние обновления по сравнению со старым стеком, а не конкурентные преимущества по сравнению со стандартными эталонными архитектурами Nvidia.
Второй блог Хайда,«Это называется базой данных. Она не действует как база данных».утверждает, что платформы, мощные в метаданных и векторных рабочих нагрузках, не могут полностью квалифицироваться как базы данных корпоративного уровня. Структурированные критически важные для бизнеса таблицы, записи и данные временных рядов требуют надежных возможностей, которые не могут удовлетворить системы, ориентированные только на индексирование.
Он ссылается на анализ исследования CUBE, проведенный в июне 2025 года, описывающий базу данных VAST как, по сути, «распределенный индекс», в котором отсутствует зрелая оптимизация SQL, планирование запросов на основе затрат, управление на основе ролей и комплексная интеграция инструментов бизнес-аналитики, предлагаемая корпоративными платформами, такими как Snowflake и BigQuery. В отчете сделан вывод, что, несмотря на быстрый рост доходов, VAST еще не достиг зрелости, сопоставимой со стандартами Databricks или облачных баз данных, установленными Snowflake и крупными гипермасштабировщиками — точка зрения, подтвержденная theCUBE в феврале 2026 года.
Хайд далее ссылается на результаты исследований NAND: хотя VAST поддерживает открытые форматы, такие как Apache Iceberg, его ядро базы данных является проприетарным и вертикально настраиваемым. Эта тесно интегрированная конструкция отличается от компонуемого подхода открытой экосистемы, принятого Dell, NetApp, HPE и Everpure, что приближает VAST к закрытой архитектуре в стиле HCI.
Напротив, Dell изначально поддерживает Apache Iceberg на ObjectScale, обеспечивая плавное взаимодействие между данными, хранящимися в PowerScale/ObjectScale, и основными рабочими нагрузками Databricks и Snowflake без миграции данных.
Третий пост Хайда,«План следующей оценки»,излагаются пять основных критериев оценки для ИТ-покупателей, оценивающих платформы данных искусственного интеллекта, включая адаптацию к гравитации данных, эксплуатационные накладные расходы, использование графического процессора, физическое пространство и совместимость стека аналитики.
Хайд утверждает, что при оценке предложений по хранилищу с использованием ИИ следует уделять внимание реальным эксплуатационным факторам, выходящим за рамки эталонных демонстраций: выбор архитектур, совместимых с реальной серьезностью корпоративных данных; полный учет заданий по синхронизации, затрат на персонал, эффективности графического процессора и занимаемой аппаратной части; и сохранение существующих цепочек аналитических инструментов вместо принудительной миграции рабочей нагрузки.
Он отмечает, что группы продаж поставщиков ориентированы на руководителей высшего звена, в то время как группы по производству, обработке данных и FinOps несут фактические эксплуатационные расходы, что требует участия нескольких команд в оценках поставщиков.
Хайд также предложил пять целевых вопросов, чтобы выявить истинные архитектурные сильные стороны поставщиков: прогнозируемая на три года доля данных в пространстве имен; работа по устойчивой синхронизации и кадровые потребности; воспроизводимые показатели TTFT открытой модели, пропускной способности токена и частоты попадания в кэш; полностью документированное энергопотребление, пространство и потребление коммутаторов в целевом масштабе; и встроенная совместимость с существующими развертываниями Databricks и Snowflake.
VAST Data отказалась от подробных комментариев, заявив лишь, что не реагирует на контент конкурентов.
Комментарий: Выпуск компанией Dell шести подробных блогов с критикой, посвященных VAST, свидетельствует о сильном конкурентном давлении со стороны быстрорастущего конкурирующего поставщика инфраструктуры данных.
Пекинская компания Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Сэнди Янг/Директор по глобальной стратегии
WhatsApp/WeChat: +86 13426366826
Электронная почта: yangyd@qianxingdata.com
Веб-сайт: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com.
Бизнес-направление:
Распространение продуктов ИКТ/Системная интеграция и услуги/Инфраструктурные решения
Имея более чем 20-летний опыт распространения ИТ-технологий, мы сотрудничаем с ведущими мировыми брендами, предоставляя надежные продукты и профессиональные услуги.
«Использование технологий для построения интеллектуального мира»Ваш надежный поставщик услуг в области ИКТ!
Ваше сообщение должно содержать от 20 до 3000 символов!
Russian
