BAUM о Data-driven decision making: эффективность решений через данные

Data-driven decision making (DDDM) — принятие решений на основе данных.

В современном мире DDDM-подход становится необходимостью из-за роста объёма данных, цифровой трансформации корпоративных и государственных структур, расширения аналитических и AI-возможностей и усложнения продуктов и сервисов.

Данные выходят на передний план: они определяют решения, корректируют процессы и становятся основой оценки эффективности.

Для успешной реализации DDDM требуется надёжная инфраструктура для сбора, хранения и обработки данных, а также культура и среда, полностью ориентированные на данные — обучение, управленческий консалтинг, активное комьюнити.

BAUM понимает, что лежит в основе этих трендов, и ориентирует свои разработки на создание таких решений.

#BAUMTechnologies

BAUM об индустрии хранения данных и дорожной карте IEEE

Мы изучили документ, который редко упоминается в индустриальной прессе, и сделали короткие заметки в нашем блоге. INTERNATIONAL ROADMAP FOR DEVICES AND SYSTEMS от IEEE содержит массу ценной информации и служит отправной точкой для понимания состояния индустрии хранения на ближайшие 15 лет.

В нём рассматриваются ключевые технологии: NAND/SSD, HDD, ленты, оптические накопители, а также их текущие возможности, ограничения и перспективы развития.

BAUM предлагает изучить материал и поделиться своими мыслями в комментариях. Подробнее — в блоге BAUM!

#BAUMIndustry

BAUM о ключевых выводах Gartner Magic Quadrant 2025

Gartner представил обновлённый Magic Quadrant for Enterprise Storage Platforms 2025, в котором ведущие позиции заняли Dell Technologies, HPE, Huawei, IBM, NetApp и Pure Storage.

Отчёт подчёркивает, что рынок корпоративного хранения стремительно смещается в сторону интеграции с AI-инфраструктурой — системы хранения становятся не просто элементом ИТ-ландшафта, а фундаментом для построения и масштабирования AI-решений.

Параллельно усиливается тенденция на универсальные платформы хранения (block/file/object) и развитие автоматизированных AIOps-подходов.

Для участников рынка ключевым становится осознание глобальных технологических изменений: движение от узких продуктовых решений к комплексным моделям, где гибкость, оптимизация и готовность к AI-сценариям выходят на передний план.

Подробнее — в блоге BAUM!

#BAUMIndustry

BAUM делится экспертными знаниями о SSD: история, технологии и перспективы

В стремительно развивающемся мире цифровых технологий SSD продолжают играть ключевую роль в повышении производительности и надёжности ИТ-инфраструктуры.

Провели исследование, в ходе которого:

— рассмотрели историю SSD, от первых экспериментальных устройств середины XX века до современных NVMe-накопителей.

— проанализировали физические основы работы SSD, включая структуру NAND-флэш памяти, роль контроллеров и алгоритмов управления данными.

— изучили различные классификации SSD, форм-факторы, интерфейсы и показатели производительности, определяющие современное технологическое разнообразие.

— обозначили перспективы и возможные пути развития технологий SSD, включая новые типы памяти, протоколы и архитектуры.

Детальное изучение темы SSD — это возможность понять технологии и подобрать оптимальные решения для любых задач.

Подробнее — читайте в блоге BAUM!

#BAUMStorage

BAUM о SSD 2.0: корпоративные vs потребительские накопители

BAUM продолжает делиться экспертными материалами о технологиях хранения данных.

В предыдущей статье мы рассмотрели историю развития и ключевые технологии SSD. Теперь переходим к следующему этапу — сравнению корпоративных и потребительских твердотельных накопителей.

В новой статье мы подробно анализируем ключевые параметры, которые определяют выбор SSD: производительность, ресурс и надёжность, устойчивость к сбоям и экономическую эффективность.

Подробнее — в блоге BAUM!

#BAUMStorage

BAUM о Knowledge management: знания для достижения бизнес-результатов

Knowledge management (KM, управление знаниями) — это системный подход к созданию, обмену и использованию знаний внутри организации.

В основе KM — превращение разрозненных данных в осмысленные знания через опыт, контекст и интерпретацию. Только так информация становится реальным инструментом для принятия решений.

Основная задача KM — трансформация данных в знания, обеспечивающие достижение бизнес-целей.

BAUM создает решения, которые поддерживают этот путь — от инфраструктуры до прикладного ИИ, помогающего компаниям управлять знаниями и использовать их на практике.

#BAUMTechnologies

DDDM & Knowledge management — синергия данных и знаний

Ранее мы говорили о Data-driven decision making и Knowledge management. Их сочетание — не случайность, а стратегическая необходимость.

DDDM превращает данные в ценные инсайты.
KM обеспечивает их сохранение, распространение и повторное использование в организации.

Вместе они обеспечивают обоснованные решения на основе данных, формируя среду, где знания работают на результат.

Мы готовим и в ближайшее время опубликуем в блоге BAUM материал с наиболее целостным и широким взглядом на рассматриваемые темы.

#BAUMTechnologies

BAUM UDS: высокопроизводительный storage для AI и GPU-кластеров

Сценарий — дообучение языковых моделей на собственных данных.
Датасеты и чекпоинты должны быть доступны быстро и централизованно для нескольких GPU-серверов одновременно.
Вычислительные возможности GPU растут быстрее, чем их память — это создаёт ограничение при обучении моделей.

BAUM UDS — унифицированная система хранения для решения широкого спектра корпоративных задач, которая поддерживает SAN и NAS. Легко монтируется через NFS/SMB к любому Linux-серверу с GPU и обеспечивает быстрый и одновременный доступ к данным для всех серверов кластера.

Результат — GPU-кластеры работают на полную мощность. Обучение моделей ускоряется, интеграция становится простой, масштабируемость полная, а производительность стабильна и предсказуема с использованием UDS.

#BAUMProduct #BAUM_UDS

Создатель NFS о новой парадигме хранения данных

На встрече NLUUG архитектор NFS Том Лайон открыто заявил:
традиционные сетевые файловые системы (NFS/SMB) не выдерживают нагрузок современного облака.

Причина проста: они проектировались для работы с отдельными файлами, а не для распределённой совместной работы с общими данными.
Когда много клиентов одновременно меняют один датасет — согласованность превращается в проблему, которую за десятилетия так и не решили.

Лайон предлагает новый путь — от общего файлового доступа к моделям «локальная копия → commit», ближе к принципам git.
Сейчас он работает над концептом BeyondFS.

Фактически это признание самого создателя NFS: в облаке и enterprise нужна иная парадигма хранения.

Критика старых интерфейсов имеет право на существование и не необоснованна. Разработчики NFS, которому в этом году исполнилось 25 лет, продолжают работать над его развитием. Появившаяся технология NFS LOCAL IO значительно увеличивает производительность протокола и позволяет строить TIER0. Возможно, BeyondFS так и останется концептом.

Заметки и выводы по теме — в блоге BAUM!

#BAUMIndustry

Гравитация данных — сила, которую важно направлять

Гравитация данных (Data Gravity) — это свойство информационных систем, при котором большие объёмы данных притягивают к себе приложения, сервисы и вычислительные ресурсы.

Чем больше данных — тем сильнее их гравитационное поле.
Данные становится труднее перемещать, снижается гибкость процессов, растут затраты и требования к безопасности.

Понимание гравитации данных помогает при проектировании архитектуры, планировании инфраструктуры и миграции систем.

Данные могут стать как центром тяжести, так и огромным потенциалом для принятия решений. Всё определяется тем, насколько осознанно ими управлять.

BAUM учитывает современные вызовы и ведёт разработку решений, соответствующих требованиям времени.

#BAUMTechnologies

BAUM UDS: высокопроизводительный storage для AI и RAG

RAG сегодня — не модная надстройка, а рабочий способ сделать ИИ более точным.

В основе RAG лежит простой, но важный принцип: прежде чем сгенерировать ответ, LLM должна обратиться к авторитетному внешнему источнику знаний.

Скорость и стабильность доступа к данным становятся не менее значимыми, чем качество самой LLM. Если хранилище медленное — RAG начинает тормозить и фантазировать. Проблема выглядит как ошибка модели, но причина — инфраструктура.

Решения вроде VAST или WEKA могут быть избыточны для задач RAG или дообучения на 10–20 серверах.
BAUM UDS предлагает оптимальный путь к стабильной работе кластера.

#BAUMProduct #BAUM_UDS

SNIA инициировала StorageAI — стандарты хранения для ИИ

SNIA (Storage Networking Industry Association) — международная некоммерческая ассоциация, задающая стандарты в области хранения данных.

Объявила о запуске инициативы StorageAI — открытый, вендор-независимый набор стандартов для хранения, обработки и передачи данных в инфраструктурах для ИИ и высокопроизводительных вычислений.
Цель — оптимизация взаимодействия между хранилищем и вычислительными ресурсами.

В проект вошли ключевые игроки рынка: AMD, Cisco, Dell, IBM, Intel, Micron, NetApp, Samsung, Seagate и другие.

Инициатива заслуживает внимания, так как стандартизирует технологии и делает их открытыми для всех. Возможны трудности из-за отсутствия окончательно принятых решений, но подход задаёт вектор для будущих инфраструктур ИИ.

Подробнее — в блоге BAUM!

#BAUMIndustry #BAUMTechPulse

Скрытые глубины SCSI: почему протокол всё ещё актуален

SCSI остаётся основой корпоративного хранения данных уже более 40 лет. Эволюция от параллельных шин к SAS, Fibre Channel и iSCSI не изменила главного — логическая модель протокола сохранилась и продолжает расширяться стандартом T10.

За пределами базовых READ/WRITE существует набор функций, определяющих надёжность и устойчивость промышленного хранилища:
• Protection Information — контроль целостности на уровне блока.
• Persistent Reservations — безопасная координация доступа нескольких хостов к одному LUN; фундамент кластеров и виртуализации.
• ALUA — предсказуемая маршрутизация в многопутевых конфигурациях.
• XCOPY и оффлоад-операции — перенос части нагрузки с хоста на массив.

Эти возможности редко обсуждаются, но именно они отличают зрелые системы хранения.

В условиях роста требований к отказоустойчивости и распространения гиперконвергентных решений их понимание становится обязательным при проектировании инфраструктуры.

Статья на эту тему — в блоге BAUM!

#BAUMIndustry

Генеративный ИИ в бизнесе: почему проваливается 95% проектов

По данным отчета MIT “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, несмотря на инвестиции в размере $30–40 млрд, лишь немногие компании получают ощутимую выгоду от внедрения генеративного ИИ.

Фактически лишь 5% пилотных проектов, где технологии действительно интегрированы в ключевые бизнес-процессы, обеспечивают реальный финансовый результат. Остальные 95% так и остаются экспериментами.
Так образуется разрыв GenAI — как среди покупателей технологий, так и среди разработчиков.

Почему возникает разрыв

• 80% компаний тестируют инструменты вроде ChatGPT и Copilot, 40% пытаются внедрять — но часто они лишь частично повышают эффективность сотрудников, и почти не влияют на показатели P&L.

• Запускается масса пилотов, но масштабировать решения сложно — системные изменения не происходят.

• Инвестиции уходят в фронт-проекты — клиентский сервис, маркетинг. Тогда как максимальная прибыль проявляется в бэк-проектах: автоматизации операций, управлении цепочками поставок, документообороте и других значимых направлениях бизнеса.

Рынок развивается быстрее, чем появляются понятные ориентиры. В следующем материале мы расскажем, что именно нужно, чтобы попасть в те самые 5%.

#BAUMIndustry