Hammerspace
正在通过一项革命性技术颠覆数据存储领域：基于并行NFS（网络文件系统）架构实现数据的全局统一。该公司首席执行官David Flynn（如图）表示，这项技术在企业级市场（尤其是在生成式人工智能领域）潜力巨大。
“数据应始终触手可及”
“无论数据位于哪个数据中心，你都应该能以最快的速度访问到它——即使数据跨系统、跨地域进行了迁移，甚至随时间推移而流动，它始终应该处于相同的逻辑位置。”Flynn解释道，“就像你更换一台iPhone时，所有APP和它背后的数据仍可以保持原样……企业级EB级数据也需实现这种‘无处不在、永久可用’的状态。”
Flynn在SiliconANGLE Media的直播节目《Tech Innovation CUBEd Awards 2025》中接受了专访，与主持人John Furrier深入探讨了数据统一的技术挑战及Hammerspace平台的突破性价值。
打破并行NFS的历史困局
Hammerspace平台解决了行业两大难题：将并行NFS架构引入企业级NAS标准，以及对抗数据重力。Flynn指出，此前将并行NFS融入NAS的尝试均告失败，导致其他公司对此望而却步。而Hammerspace通过将架构深度集成至Linux系统，成功破局。
“我们修复了并行NFS，使其兼容Linux原生环境。这意味着用户无需任何定制软件——无论是在客户端还是存储服务器上。”他补充道，“所有组件均可基于原生Linux运行，Hammerspace仅作为独立的控制平面而存在。这种设计让我们能大规模聚合存储系统，这正是根本性的创新所在。”
超大规模NAS与数据重力的终结
Flynn提出的“超大规模NAS”架构，通过分离元数据与数据，进一步破解了数据重力的难题。Hammerspace的编排平台，即使是在数据在物理层面上处于分散的状态，也能保持逻辑上的统一分布。凭借前瞻性的数据编排系统，该公司荣获“年度顶级数据存储创新”CUBEd大奖。
“这就像分离‘内容’与‘坐标’——即使保存位置发生了变化，用户看到的内容始终不变。”Flynn强调，“数据滞留的代价远超想象。数据重力是一把枷锁，它导致用户被厂商锁定、团队效率下降，甚至让GPU因数据缺失而闲置。数据被困在存储中，就是原罪。”
成本节约：GPU效率的最大化
Flynn认为，成本节约是核心价值。已应用于Meta AI基础设施的Hammerspace平台，将为企业节省大量时间与资源。鉴于GPU成本高昂，最大化其利用率至关重要。
“核心驱动力是提升人与系统的效率。如今GPU稀缺且昂贵，正如NVIDIA首席执行官黄仁勋所言——‘GPU闲置即是原罪’。而‘原罪’指的是：数据被困在存储中，无法及时交付给GPU。”
关于Hammerspace
Hammerspace可以帮助消除AI与高性能计算的数据访问延迟问题。其数据平台提供高吞吐、低延迟的并行全球文件系统，通过pNFS、NFSv3、SMB和S3标准协议，统一边缘、核心与多云数据。原生Linux支持的无代理即时部署，结合免迁移数据同化，大幅加速数据处理流程。该方案可确保GPU的满载运行，加速洞察获取，提升研发效率。
