Samsung presenta i nuovi SSD fail-proof PCIe Gen4

Progettati per il settore enterprise e i data center, i nuovi SSD PCIe Gen4 usano la tecnologia fail-proof per garantire l'affidabilità delle unità a stato solido anche in presenza di chip NAND difettosi.

Samsung ha presentato i suoi nuovi SSD basati su tecnologia fail-proof: unità a stato solido in grado di continuare a funzionare nel caso in cui dovessero verificarsi problemi a livello di singoli chip di memoria NAND.

La società sudcoreana ha spiegato che i suoi SSD PCIe Gen4 NVMe destinati a grandi aziende e data center potranno continuare a lavorare senza problemi di sorta anche in caso di malfunzionamenti. In questo modo, spiegano i portavoce di Samsung, le imprese potranno contenere i costi e organizzarsi in maniera più efficace: è infatti sempre problematico spegnere un SSD che ha manifestato qualche problema sostituendolo previo backup del suo contenuto.

Samsung aggiunge che la sua tecnologia fail-proof rileverà automaticamente i chip danneggiati insieme con i dati da essi gestiti e provvederà a spostare le informazioni altrove, nelle aree di memoria regolarmente funzionanti.

Gli SSD Samsung PCIe Gen4 NVMe vengono distribuiti con le sigle PM1733 e PM1735 con capienza compresa tra 0,8 e 30,72 TB. Le unità sono commercializzate in due varianti: con fattore di forma 2,5 polici U.2 e nei modelli HHHL.
Le versioni U.2 offrono una velocità di lettura massima pari a 6,4 GB/s; 3,8 GB/s in scrittura; i modelli HHHL arrivano fino a 8 GB/s in lettura garantendo le stesse prestazioni degli U.2 in scrittura.

Ogni SSD utilizza un meccanismo di virtualizzazione che divide il supporto in 64 unità di più piccole dimensioni: in questo modo più utenti possono usarle in maniera simultanea e indipendente. I provider cloud possono così offrire più servizi utilizzando le medesime risorse a livello di SSD e ridurre i carichi di lavoro a livello di CPU.
Questi nuovi SSD, inoltre, possono anche usare la tecnologia di machine learning V-NAND: essa consente una lettura accurata dei dati durante le elaborazioni ultraveloci di big data.

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