Hlavní strana -> Zprávy
Aktuality -> Hardware - 5. 4. 2006

Rozvoj rozhraní SAS a SATA RAID

MaXLine_Pro_614.jpgMaxtor a LSI Logic pokračují ve spolupráci při zavádění rozhraní Serial Attached SCSI (SAS) mezi distributory a rozvíjení SAS a Serial ATA (SATA) RAID. Vedoucí rozšiřovatelé SAS nedávno dokončili testy kompatibility, které dodaly spolehlivé komponenty SAS a SATA pro rozvoj úložných řešení. Adaptéry LSI MegaRAID SAS dohromady s pevnými disky Maxtor Atlas SAS a Maxtor MaXLine, umožňují spojit nároky na výkon a kapacitu serverů a vysokovýkonných pracovních stanic.

Testování zahrnovalo rodinu disků Maxtor Atlas SAS s adaptérem LSI MegaRAID SAS a rodinu podnikových disků Maxtor MaXLine SATA s adaptéry LSI 3Gb/s a 1.5Gb/s MegaRAID SATA. Disky Maxtor Atlas 15K II SAS jsou ideální pro aplikace, které vyžadují nejvyšší výkon a disky Maxtor Atlas 10K V SAS jsou optimální pro aplikace, které vyžadují vyvážený výkon s kapacitou. Adaptéry LSI MegaRAID SATA mohou být kombinovány s disky Maxtor MaXLine Pro 500 nebo MaXLine III pro aplikace, které vyžadují nejvyšší kapacitu a hustotu dat.

 
  

- PR -

Od zálohování k jistotě obnovy

QNAP představuje novou éru kybernetické odolnosti a datové suverenity v době AI


Rozvoj umělé inteligence zásadně mění způsob, jakým organizace pracují s daty. Data jsou stále nejcennějším aktivem podniků, ale současně rostou nároky na jejich ochranu, dostupnost a možnost využívat je pro lokální AI aplikace bez nutnosti jejich přesunu do veřejného cloudu. Právě na tuto změnu reagovala společnost QNAP na veletrhu Computex 2026, kde představila novou strategii „Ready & Recovery“ a ekosystém řešení zaměřených na kybernetickou odolnost, vysokou dostupnost a datovou suverenitu v éře AI.

  

- PR -

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita datového prostředí


Zavádění umělé inteligence v organizacích se často redukuje na výběr konkrétního modelu nebo AI asistenta. Diskuze se točí kolem jejich schopností, výkonu a dostupnosti. Z pohledu podnikové praxe je to ale vedlejší téma. Skutečná otázka totiž nezní, jakou AI organizace používá. Správná otázka je: Jaká data má AI k dispozici? V praxi se ukazuje, že rozhodujícím faktorem není volba modelu, ale kvalita a struktura datového prostředí, do kterého je AI integrována. Právě to rozhoduje o úspěchu nebo neúspěchu většiny AI projektů.