铠侠 CD8-V 系列 Data Center NVMe™ Mixed Use SSD 高达12T存储容量KCD81VUG12T8

本文主要是介绍铠侠 CD8-V 系列 Data Center NVMe™ Mixed Use SSD 高达12T存储容量KCD81VUG12T8,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

铠侠 CD8-V 系列是一款专为数据中心而设计的混合用途 NVMe™ SSD,旨在支持各种规模扩展和云应用,包括大数据/IoT、在线事务处理和虚拟化。采用 PCIe 4.0 (16 GT/s x4) 接口,CD8-V 系列 SSD 提供高性能,最高达到 1,250K IOPS(随机读取)和 380K IOPS(随机写入)。

关键特性:

  • PCIe 4.0、NVMe™ 1.4 规范兼容
  • 2.5英寸、15毫米 厚度
  • 采用铠侠 112层 BiCS FLASH™ 3D TLC 闪存存储
  • 单端口设计,针对数据中心级工作负载进行优化
  • 具备持续性能和可靠性,适用于苛刻的 24x7 环境
  • 高密度存储部署设计
  • 具备断电保护(PLP)和端到端数据校正
  • 安全选项:SIE、SED

主要应用领域:

  • 大规模数据中心
  • IoT 和大数据分析
  • 在线事务处理(OLTP)
  • 虚拟化环境
  • 流媒体和内容传送网络

性能规格(最高值):

  • 持续 128 KiB 顺序读取:最高可达 7,200 MB/s
  • 持续 128 KiB 顺序写入:最高可达 6,600 MB/s
  • 持续 4 KiB 随机读取:最高可达 1,250K IOPS
  • 持续 4 KiB 随机写入:最高可达 380K IOPS

可靠性和保障:

  • MTTF:250 万小时
  • 保修期:5 年
  • DWPD:3

环境参数:

  • 工作温度:0℃ 到 74℃
  • 非工作温度:-40℃ 到 85℃
  • 湿度(工作时):5% 到 95% R.H.
  • 震动(工作时):21.27 m/s² (5 到 800 Hz)
  • 冲击(工作时):9.8 km/s² (1,000 G)(0.5 毫秒)

以下是CD8-V系列,各容量的具体参数

产品型号KCD81VUG12T8KCD81VUG6T40KCD81VUG3T20KCD81VUG1T60
品牌铠侠铠侠铠侠铠侠
系列CD8-VCD8-VCD8-VCD8-V
容量12,800 GB6,400 GB3,200 GB1,600 GB
尺寸2.5-inch, 15mm thickness2.5-inch, 15mm thickness2.5-inch, 15mm thickness2.5-inch, 15mm thickness
接口PCIe® 4.0, NVMe™ 1.4PCIe® 4.0, NVMe™ 1.4PCIe® 4.0, NVMe™ 1.4PCIe® 4.0, NVMe™ 1.4
顺序读取6,600 MB/s7,100 MB/s7,200 MB/s7,200 MB/s
顺序写入6,000 MB/s6,000 MB/s3,800 MB/s3,500 MB/s
随机读取1,050K IOPS1,150K IOPS1,250K IOPS1,250K IOPS
随机写入380K IOPS380K IOPS340K IOPS310K IOPS
DWPD3333

结语:

铠侠 CD8-V 系列 SSD 以其出色的性能、可靠性和安全性,以及广泛的应用领域,是您数据中心存储解决方案的理想选择。无论是大规模应用、物联网还是在线事务处理,这款 SSD 均能满足您对高性能存储的需求。欢迎咨询了解更多详情,让我们一起探讨如何为您的业务提供最佳的存储解决方案。

这篇关于铠侠 CD8-V 系列 Data Center NVMe™ Mixed Use SSD 高达12T存储容量KCD81VUG12T8的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/915549

相关文章

Spring Security 从入门到进阶系列教程

Spring Security 入门系列 《保护 Web 应用的安全》 《Spring-Security-入门(一):登录与退出》 《Spring-Security-入门(二):基于数据库验证》 《Spring-Security-入门(三):密码加密》 《Spring-Security-入门(四):自定义-Filter》 《Spring-Security-入门(五):在 Sprin

科研绘图系列:R语言扩展物种堆积图(Extended Stacked Barplot)

介绍 R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具,它不仅展示了物种的堆积结果,还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异,为研究者提供了一种有效的数据解读方式。 加载R包 knitr::opts_chunk$set(warning = F, message = F)library(tidyverse)library(phyl

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

论文翻译:arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey https://arxiv.org/abs/2406.04244 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述 文章目录 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述摘要1 引言 摘要 大规模语言模型(LLMs),如GPT-4、Claude-3和Gemini的快

flume系列之:查看flume系统日志、查看统计flume日志类型、查看flume日志

遍历指定目录下多个文件查找指定内容 服务器系统日志会记录flume相关日志 cat /var/log/messages |grep -i oom 查找系统日志中关于flume的指定日志 import osdef search_string_in_files(directory, search_string):count = 0

GPT系列之:GPT-1,GPT-2,GPT-3详细解读

一、GPT1 论文:Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 链接:https://cdn.openai.com/research-covers/languageunsupervised/language_understanding_paper.pdf 启发点:生成loss和微调loss同时作用,让下游任务来适应预训

CentOS下mysql数据库data目录迁移

https://my.oschina.net/u/873762/blog/180388        公司新上线一个资讯网站,独立主机,raid5,lamp架构。由于资讯网是面向小行业,初步估计一两年内访问量压力不大,故,在做服务器系统搭建的时候,只是简单分出一个独立的data区作为数据库和网站程序的专区,其他按照linux的默认分区。apache,mysql,php均使用yum安装(也尝试

Java基础回顾系列-第七天-高级编程之IO

Java基础回顾系列-第七天-高级编程之IO 文件操作字节流与字符流OutputStream字节输出流FileOutputStream InputStream字节输入流FileInputStream Writer字符输出流FileWriter Reader字符输入流字节流与字符流的区别转换流InputStreamReaderOutputStreamWriter 文件复制 字符编码内存操作流(

Java基础回顾系列-第五天-高级编程之API类库

Java基础回顾系列-第五天-高级编程之API类库 Java基础类库StringBufferStringBuilderStringCharSequence接口AutoCloseable接口RuntimeSystemCleaner对象克隆 数字操作类Math数学计算类Random随机数生成类BigInteger/BigDecimal大数字操作类 日期操作类DateSimpleDateForma

Java基础回顾系列-第三天-Lambda表达式

Java基础回顾系列-第三天-Lambda表达式 Lambda表达式方法引用引用静态方法引用实例化对象的方法引用特定类型的方法引用构造方法 内建函数式接口Function基础接口DoubleToIntFunction 类型转换接口Consumer消费型函数式接口Supplier供给型函数式接口Predicate断言型函数式接口 Stream API 该篇博文需重点了解:内建函数式