Backblaze
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1 天有情绪数据
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Backblaze硬盘研究：HGST最可靠，东芝最不可靠 · 跟踪到1个来源
一项对443,000块Backblaze硬盘进行分析的同行评审研究发现，HGST是最可靠的品牌，其次是西部数据（Western Digital），而东芝（Toshiba）和希捷（Seagate）的故障率较高。这项由经济学家Christoph Siemroth和Yeomyung Park进行的研究，重新分析了Backblaze 12年的公开硬盘数据，涵盖了超过166万个驱动器年。研究控制了驱动器年龄、容量和工作温度等因素，显示东芝驱动器…
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AI 存储和内存解决方案通过新合作和技术取得进展
多家公司正在宣布 AI 存储和内存解决方案的进展，以满足日益增长的 AI 工作负载需求。Backblaze 和 CoreWeave 已合作提供经济高效的 AI 基础设施存储，优化跨性能层级的数据放置。Panmnesia 展示了 CXL 内存扩展技术，Meta 已部署该技术，将 AI 推理的服务器需求减少多达 25%，并提高响应时间。此外，Cloudera 和 Vast Data 正在合作提供统一的 AI 数据平台，该平台利用 NVID…
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AI基础设施热潮推动巴黎峰会“新云”增长 · 追踪1个来源
在巴黎举行的RAISE峰会凸显了蓬勃发展的AI基础设施市场，9000名与会者讨论了企业AI采用、编码工具以及“新云”的兴起。法国总理埃马纽埃尔·马克龙强调，在地缘政治转变中，欧洲需要独立的AI基础设施。专家指出，“新云”正超越GPU租赁，提供全面的服务，将自己定位为支持OpenAI和Anthropic等快速增长的AI公司的迷你超大规模云服务商。
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人工智能工作负载重塑数据中心流量，要求持续高带宽传输
人工智能工作负载正在从根本上改变数据中心网络流量，将其转向存储和计算资源之间持续的高带宽传输。这种流量整合为数量更少、规模更大、同步性更高的单次数据流，传输速率从 100 Gbps 到 1 Tbps 不等，这要求重新评估网络基础设施。供应商正在通过优化这些持久、高吞吐量的连接，而不是大量短暂的连接来适应，这对交换和拥塞管理产生了影响。
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数据工程学生使用 Spark、Kafka、Airflow 构建生产级基础设施
数据工程 Zoomcamp 在 10 周后圆满结束，学员们从基础脚本编写进步到设计复杂系统。该项目专注于使用 Spark、Kafka 和 Airflow 等工具构建生产级基础设施。一个毕业项目涉及创建一个存储硬盘仪表板，该仪表板利用了 Backblaze 的真实故障数据，并采用了 Terraform、Docker、dbt 和 Streamlit 等技术。