戴尔科技集团硬盘免费换全闪火热进行中
扫码立即参与
随着时代发展,
技术的果实逐渐惠及IT民工。
从硬盘到全闪存的变更,
带来了肉眼可见的好处。
遥想存储当年,
JBOD上架了,
2套系统,
手动装盘。
费劲之余,
腰酸背痛,
耳鸣眼花……
而今全闪存上市了,
轻量级操作,
部署存储,
1天5套都不是问题。
你以为这就完了?
当然不!
硬盘换全闪的好处,
远不止这些!
01应用存储匹配难?
换全闪存啊!
全闪存系统下,所有需求都变成1个终极需求:容量!全闪存容量杠杠的,性能一砖撂倒!
一劳永逸,不必时时评估压力,不必投入前期调研,至少节省几十万优化分析费用及应用重新规划的费用。
02机械盘存储业务慢?
还是老方法,全闪存一砖撂倒!
比如有的企业,前期部署了一套机械盘存储系统,压力测试的时候吞吐量爆表,但是业务上线之后蜗步难移,便是落入了典型的“延迟坑”。压力测试的时,使用了多线程高并发方式,而忽略了I/O的延迟。而这个业务恰恰是并发I/O很少但是同步I/O占比较大,由于系统延迟较高,导致性能无法满足要求。此时,就让全闪存大显身手吧!无需优化I/O路径,无需进行应用级和内核级优化,至少节省数十万的不必要费用,而且省去大量时间成本。
03硬盘占地大、功耗高?
愣什么,用全闪存啊!
看着满满的硬盘扩展柜,成就感爆棚?
累死人哦!占地面积大哦!功耗都不够烧哦!
全闪存就不一样了——
节省机柜占用,降低功耗方面的OPEX成本,简直是居家必备省钱好手!
然鹅,又有人提出新问题了。
全闪存好我知道,可全闪存贵啊!
憋担心!
这个问题我们替你
近期
戴尔科技集团发布
“有效容量1:1促销计划”
相同的有效容量
相同的促销价格
10倍的性能提升
你买普通存储阵列
我们给你免费升级至全闪阵列
鸟枪换大炮
就这么简单!
活动细则:
2019年5~7月,凡客户新购买50TB~100TB有效容量(即可用逻辑容量)的10000RPM或15000RPM磁盘的戴尔易安信Unity 400/Unity 500普通阵列或SC5020/SC7020 (须配置双活及容灾软件)时:
◆ Unity 400/Unity 500可以同等价格“免费”(无附加费用)升级至Unity 350F/Unity 450F全闪存阵列,或“增加”3000美金(未税)进一步升级至Unity 450F / Unity 550F
◆ 同时,戴尔易安信SC存储的SC5020/SC7020 (须配置双活及容灾软件), 可以同等价格“免费”(无附加费用)升级至SC 5020F/SC 7020F全闪存阵列
点击文末“阅读原文”可了解该促销计划的详细内容以及订购方式
注1:SSD可选1.92TB/3.84TB/7.68TB三种;
注2:本促销适合全闪存存储并签订4:1全闪存存储效率保障协议的客户;
注3:以上价格信息仅适用于新购设备,不适合已购买设备的升级;
注4:戴尔科技集团对本促销细则保留解释权,包括但不限于随时更新本细则,并将以与客户签订的最终协议为准。
通过这个活动,你将获得如下价值:
⊙高效缩减: 高效率全局在线重复数据删除技术
⊙降低成本: CPEX & OPEX,费时费力变为精简高效
⊙免费升级: 采用高效数据缩减技术弥补CAPX成本
我们的口号是:
相同的有效容量!
相同的促销价格!
10倍的性能提升!
不加价!
心动你就来!
识别图中二维码或点击“阅读原文”
立享存储优惠!
???
相关阅读推荐:为了让更多人用好HPC,戴尔科技与维谛技术联手干了这件事
了解更多数字化转型方案查看此链接:
https://www.dellemc-solution.com/home/index.html
好文章,需要你的鼓励
云安全公司Sysdig记录了首例由AI Agent全程自主执行的勒索软件攻击,将其命名为JadePuffer。该AI利用Langflow严重漏洞(CVE-2025-3248,评分9.8)入侵服务器,窃取OpenAI、AWS、阿里云等平台凭证,随后加密并删除目标数据库的1342条配置项,留下比特币勒索信。由于加密密钥随用随弃,付款也无法恢复数据。整个攻击过程超过600个独立操作步骤,AI还能在31秒内自主修复错误,无需人工介入。
来自延世大学与首尔大学的研究提出将3D场景直接分解为以物体为单位的词元组,无需后处理即可实现场景编辑、语义检索和实例分割,语义存储量缩减140倍。
韩国存储芯片巨头SK Hynix宣布计划在美国IPO,发行约1780万股,以上周五首尔收盘价计算,募资规模或达280亿美元。公司将以美国存托凭证(ADR)形式上市,每份ADR代表十分之一普通股,预计本周四定价、周五开始交易。受AI需求驱动,SK Hynix今年股价累计涨幅约260%,一季度营收同比增长近200%。AI系统对HBM、DRAM、NAND等存储芯片需求旺盛,市场供应持续紧张。
耶鲁大学与谷歌研究院联合提出RLMF方法,通过元认知反馈让大语言模型学会准确判断自身不确定性,使AI在表达置信程度时更加诚实可靠,显著超越现有方法。