Computational Storage

SNIA richtet neue Technical Work Group ein

| Redakteur: Tina Billo

Die neu von der SNIA gebildete technische Arbeitsgruppe verfolgt das Ziel, den Einsatz von Computational Storage in Mainstream-Anwendungsumgebungen zu erleichtern. Das Fundament hierfür sollen gemeinsam erarbeitete Standards und Spezifikationen legen.
Die neu von der SNIA gebildete technische Arbeitsgruppe verfolgt das Ziel, den Einsatz von Computational Storage in Mainstream-Anwendungsumgebungen zu erleichtern. Das Fundament hierfür sollen gemeinsam erarbeitete Standards und Spezifikationen legen. (Bild: SNIA)

Mit der Gründung der Computational Storage Technical Work Group (TWG) reagiert die SNIA auf das wachsende Interesse an dem Konzept, traditionellen Speichermedien und -systemen zusätzliche Funktionen für die Verarbeitung von Daten mitzugeben. Die jetzt von dem Branchenverband ins Leben gerufene technische Arbeitsgruppe soll die hierfür nötigen Voraussetzungen schaffen.

Der TWG zugehörige Mitgliedsunternehmen konzentrieren sich dabei auf verschiedene Aufgaben. An erster Stelle steht die Entwicklung von Standards. Deren Verabschiedung soll sicherstellen, dass die von unterschiedlichen Herstellern in ihre Computational Storage-Lösungen integrierten Funktionen interoperabel sind. Zudem ist die Definition von Schnittstellen und APIs vorgesehen, die den neuen Features Rechnung tragen und die Installation, Bereitstellung, Verwaltung und Absicherung der Systeme vereinfachen.

Auf der Agenda steht zudem, gemeinsam zu bestimmen, welche spezifischen Rechenfunktionen sich für die Implementierung in Speichermedien und -systeme anbieten und diese in enger Abstimmung zu entwickeln. Dies soll den Boden für Storage-Architekturen und Software legen, die dem aufkommenden, als transformativ angesehenen Computational Storage Vorschub leisten und die Akzeptanz der neuen Funktionen sowie deren Übernahme am Markt beschleunigt.

Derzeit zählt die Computational Storage TWG dreizehn Mitglieder - sowohl reine Computational Storage-Anbieter als auch Hersteller von Solid-State-Memory sowie CPU-/FPGA-Lösungen. Hierzu gehören Arm, Eideticom, Inspur, Lenovo, Micron Technology, NetApp, NGD Systems, Nyriad, Samsung Electronics, Scaleflux, SK Hynix, Western Digital Corporation und Xilinx.

Paradigmenwechsel: "Bringing Intelligence to Storage"

Der Grundgedanke von Computational Storage besteht darin, dass Storage-Geräte und -Systeme künftig neben ihren reinen Speicher- auch Rechenfunktionen übernehmen und somit Daten für die Verarbeitung nicht länger zwischen Storage-, Speichereinheiten und Prozessoren verschoben werden müssen. Dies bietet in punkto Leistung und Skalierbarkeit Vorteile und damit ideal für Anwendungen geeignet, deren Speicher-Workloads sich mit traditionellen Lösungen kaum noch bewältigen lassen. KI, Big Data Analytics, Content Delivery, Datenbanken, maschinelles Lernen oder die Mustererkennung sind nur einige Beispiele von vielen.

Computational Storage besitzt das Potenzial, Daten schneller und mit niedrigerer Latenzzeit zu verarbeiten sowie die Energieeffizienz zu verbessern. Experten sehen das Konzept daher aus architektonischer Sicht als einen der bedeutendsten Paradigmenwechsel in der IT und die transformativste Veränderung seit der Übernahme der Von-Neumann-Architektur an. Die Basis für den Wechsel stellen bereits PCIe und NVMe, künftige latenzarme Interconnect-Standards wie GenZ und OpenCAPI sollen zudem das Fundament für eine Peer-to-Peer-Architektur oder sogar vollständige Betriebssystem-Ökosysteme für Compute, Memory, Storage und Networking bilden.

"Es gibt eine Reihe von Anwendungen, die von Computational Storage profitieren, darunter Disaggregation, Verschlüsselung / Entschlüsselung und betriebssystemtaugliche Berechnungen", erläutert Scott Shadley, Co-Chair der SNIA Computational Storage TWG. "Die Aktivitäten der neuen Arbeitsgruppe werden der Industrie und den Anwendern helfen, dieses neue Paradigma der Computerarchitektur zu verstehen und besser zu nutzen."

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