Soluções de IA e Aprendizado de Máquina
O poder computacional não deve ficar ocioso esperando por dados.
Em IA e aprendizado de máquina em larga escala, dados são combustível. Seja agregando dados brutos em escala PB para centros de computação ou distribuindo pesos de modelos treinados para a borda, o FileBolt conecta silos de dados, garantindo que clusters de GPU funcionem em capacidade total.
1. O Desafio: Gravidade de Dados
O treinamento de grandes modelos requer conjuntos de dados massivos. De registros de direção autônoma a sequenciamento genômico, datasets atingiram a escala de Petabytes. Mover esses dados é frequentemente mais lento e incerto do que o cálculo em si.
Gargalos de transferência para equipes de IA:
- Problemas de Migração Cross-DC: Clusters de treinamento costumam estar em centros de dados remotos com baixo custo energético, enquanto a coleta de dados é global.
- Alto Custo de Interrupção: Se uma transferência de dataset de 50TB falha na metade sem capacidade de retomada, desperdiça dias e deixa recursos de GPU caros ociosos.
- Privacidade e Conformidade: Dados de treinamento envolvendo rostos, voz ou imagens médicas são altamente sensíveis. Ferramentas padrão frequentemente falham na conformidade (LGPD/GDPR).
2. Velocidade: Alimentando Clusters de Alto Desempenho
O FileBolt usa otimização baseada em UDP para maximizar o uso de largura de banda física, igualando a velocidade de computação com a velocidade de dados:
- Saturar Linhas Dedicadas: Seja em redes de 10Gbps ou 100Gbps, a concorrência multi-thread do FileBolt eleva a utilização de largura de banda para mais de 98%.
- Distribuição Rápida de Modelos: Distribua pesos de modelos LLM treinados para nós de inferência globais instantaneamente usando redes edge, encurtando o ciclo de implantação.
3. Segurança: Salvaguardando Ativos de Dados
Dados são o fosso central das empresas de IA. Fornecemos criptografia e controle de link completo para prevenir vazamentos de datasets e parâmetros de modelos.
- Criptografia de Ponta a Ponta: Os dados são criptografados antes de sair do ponto de coleta e descriptografados apenas ao chegar no servidor de treinamento.
- Auditoria de Acesso: (Recurso Enterprise) Registros detalhados de IPs, carimbos de tempo e volumes de download para cada acesso a datasets, garantindo rastreabilidade.
4. Experiência: Projetado para Cientistas de Dados
Simplifique MLOps, permitindo que engenheiros de dados foquem em algoritmos em vez de transferência de arquivos:
- Suporte a Estrutura de Diretórios: Transfira diretamente estruturas de pastas com milhões de arquivos de anotação e pequenas imagens sem comprimir e descomprimir.
- Integração Automatizada: Acione tarefas de transferência via API para alcançar um ciclo fechado desde limpeza de dados e transferência até treinamento de modelos.