TATLIN.DATACUBE

Новейшая платформа с гибкой масштабируемой архитектурой для эффективного хранения и массивно-параллельной обработки различных типов данных в задачах высокоскоростной аналитики и искусственного интеллекта

Правила игры по работе с данными изменились. Аналитика в режиме, близком к реальному времени, стала базовым минимумом, а классические SQL‑запросы к DWH усложнились и дополнились Spark и Trino. Приход ИИ нагрузил ИТ‑инфраструктуру до предела.

Современные GPU не терпят «голодания». Качество работы ИИ напрямую зависит от скорости передачи данных: большие языковые модели (LLM) поглощают данные петабайтами, а сами модели весят десятки терабайт. Если ваша ИТ-инфраструктура не обеспечивает стабильный поток в сотни ГБ/с, инвестиции в дорогостоящие вычислители будут простаивать.

YADRO работает над созданием платформы хранения, которая обеспечит устойчивую пропускную способность в сотни ГБ/с, бесшовный мультипротокольный доступ к информации и снизит стоимость хранения данных.

Примите участие в создании платформы хранения будущего, которая поможет вам решать актуальные бизнес-задачи, выжать максимум из самых передовых технологий и получить реальное конкурентное преимущество!

Экспертам, которые занимаются развитием ИТ-инфраструктуры и сталкивались с различными вызовами хранения и обработки данных для высокоскоростной аналитики и задач ИИ:

ИТ-директора

Руководители инфраструктуры

Руководители по управлению данными

ИТ‑архитекторы ландшафтов ИИ‑конвейеров

Архитекторы решений ИИ, машинного обучения

Владельцы бизнес-функций

Специалисты по данным

Аналитики данных

Инженеры данных

Инженеры машинного обучения

И другие специалисты, активно участвующие в создании аналитических систем и ИИ‑решений.

Узнайте первыми подробности о новой платформе хранения для ИИ до официального релиза.

Ваши идеи попадут напрямую к разработчикам и могут стать основой функционала продукта.

Возможность первыми протестировать решение на своих кейсах и нагрузках.

Масштабируемая платформа хранения бесшовно подстраивается под любую платформу данных. И становится надёжной и высокопроизводительной инфраструктурной основой, готовой к эффективной работе с задачами искусственного интеллекта, машинного обучения и крупномасштабных аналитических нагрузок.