NeuroBlade、アナリティクス用プロセッサを発表、ワークロードを最大100倍に高速化
配信日時: 2023-05-22 11:18:56
Dell Technologiesと協業し、NeuroBlade SPU(TM)をDell PowerEdgeサーバーの一部に搭載
(2023年5月17日、米国カリフォルニア州パロアルト発)ペタバイトサイズのデータセットにおいてクエリ性能を向上させるデータ分析高速化のパイオニアであるNeuroBladeは 、「NeuroBlade SQL Processing Unit (SPU(TM))」を一部のDell Power Edgeサーバーで利用可能にすることを発表しました。このソリューションは、お客様がDell Technologiesに期待する信頼性とセキュリティに加え、高スループットのデータ分析ワークロードを高速化することが実証されているプロセッサ・アーキテクチャを提供することになります。
NeuroBladeのCEO兼共同創業者であるElad Sityは、「今回の Dell Technologies との協業は、当社の市場開拓戦略に大きな力を与え、革新的で強力な新しいソリューションに対する市場の急速な拡大を裏付けるものです」と述べています。「当社の開発成果により、企業は飛躍的に増大するデータに対応しながら、分析のパフォーマンスを新たなレベルに引き上げることができ、企業にとってかけがえのない競争優位性を生み出すことができます。この成功は、データ分析の新しい基準を打ち立てるために 、Dell Technologiesのような企業と協力してきた、当社のエンジニアリングチームの努力の賜物である と自負しています」。
本日発表した「NeuroBlade SPU G200 PCI-eアクセラレーションカード」は、データ分析専用に設計されたプロセッサであり、クエリの複雑さに関係なく一貫して高いスループットを実現します。NeuroBladeシステ ムは、既存のデータセンター環境にシームレスに統合できるように設計されています。既存のデータ、クエリ、コードを変更することなく、あらゆるデータベースクエリエンジンに接続し、ビジネスインテリジェンス、データウェアハウス、データレイク、ETLなどの分析ワークロードのパフォーマンスを向上させることができます。
顧客によるベンチマークによると、NeuroBladeを使用することで、企業はコンピュータ、ソフトウェア、電力のコストを3分の1から5分の1といったオーダーで削減できる一方、ワークロードに応じて性能を10倍から100倍向上させることができます。McKinseyの調査(※)によると、企業によるデータ関連コストへの支出は、2016年から2018年の水準と比較して、2019年から2021年には50%近く増加しました。データアーキテクチャへの支出は、IT支出全体の最大15%を占めており、分析バリューチェーンにおけるその重要性を示しています。現在の経済情勢において、NeuroBladeのアプローチは、データの増加 ぺスとユー ザーの需要に対応するために必要な支出に、直接影響を与えることができます。
(※)McKinseyの調査:(https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/reducing-data-costs-without-jeopardizing-growth )
NeuroBladeは、2023年5月22日から25日まで米国ラスベガスで開催される「Dell Technologies World」の1222番ブースで、製品の展示を行うとともに、同社チームのメンバーによる 詳しい説明を行う予定です。
NeuroBladeについて
NeuroBladeは、クエリ処理のスピードとスケールに新たな基準を設けることで、データ分析のためのインフラを再発明しています。2018年に設立され、システム、ストレージ、データ分析業界のベテランが率いるNeuroBladeは、ペタバイトスケールでスループットを最大化し、クエリが何桁も速く実行できるように構築した実証済みのCompute For Analyticsアプローチでプロセッサ設計を見直しています。NeuroBladeは、イスラエルのテルアビブおよび米国カリフォルニア州パロアルトに本社を置き、台湾の台北とニューヨークで事業を展開しています。詳細については、https://www.neuroblade.com/をご覧ください。
日本語での問い合わせ先
NeuroBlade日本窓口
info@neuroblade.jp
PDFはこちら
https://prtimes.jp/a/?f=d122400-1-184283997d54becb27c633492ca88c60.pdf
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