Unternehmensnachrichten über ZettaLane betreibt das parallele Dateisystem Lustre über Objektspeicher

Hier ist ein interessantes Konzept: ZettaLane hat MayaNAS entwickelt, ein paralleles Lustre-Dateisystem, das NFS, pNFS und SMB unterstützt und auf Cloud-Objektspeicher läuft.

MayaNAS kann KI-Training mit GPU-Geschwindigkeit streamen, eine Checkpoint-Leistung von mehreren zehn Gigabyte pro Sekunde liefern und Objekt-Bucket-Kostenprofile anpassen. Validiert durch MLPerf Storage-Benchmarks, erreichte es eine Llama 3 70B Checkpoint-Schreibbandbreite von 32,42 GB/s auf zwei Clients. Für RetinaNet-Workloads versorgte ein MayaScale-200-Gbit/s-Client 72 B200-GPUs.

ZettaLane mit Hauptsitz in Santa Clara, Kalifornien, wurde im Juni 2018 von CTO Supramani (Sam) Sammandam gegründet, einem erfahrenen Speicheringenieur mit über 25 Jahren Systemsoftware-Erfahrung bei Lucent Technologies, IBM, HP und Dell. Das Unternehmen operiert gänzlich ohne Risikokapitalunterstützung.

MayaNAS kombiniert Lustre und OpenZFS, um die Speicherökonomie neu zu gestalten. Jedes OST (Object Storage Target) fungiert als OpenZFS-Datensatz, dessen vdevs auf regionale Google Cloud Storage-Buckets der Standardklasse verweisen. Lese- und Schreibvorgänge für Massendaten werden gleichzeitig über die Objbacker-Schicht in den Objektspeicher übertragen, während ein kompaktes NVMe-basiertes Spezial-VDEV nur Pool-Metadaten und kleine Blöcke speichert. Innerhalb des Datenpfads befindet sich keine lokale SSD oder flüchtige Arbeitsschicht.

Supramani (Sam) Sammandam kommentierte: „Unter den Ergebnissen von MLPerf Storage v3.0 war MayaNAS von ZettaLane der einzige Eintrag, der standardmäßiges Lustre direkt auf Cloud-Objektspeicher ausführte – mit regionalem GCS im Datenpfad auf generischen Cloud-VMs, keine lokale SSD, Betrieb im eigenen Cloud-Konto des Kunden.“

„Von MLCommons bestätigt, nimmt es eine andere Kategorie ein als Flash-basierte Einreichungen wie Everpure. Es liefert parallelen Dateisystemdurchsatz gepaart mit Objektspeicherökonomie, anstatt sich ausschließlich auf rohe GiB/s-Zahlen zu konzentrieren. Es führt vollständige Pipelines aus, ohne Daten auf NVMe bereitzustellen, einschließlich POSIX-abhängiger KV-Caches, die S3-native Plattformen nicht unterstützen können.“

Wir haben einen Vergleichspunkt angesprochen: Ähnelt MayaNAS Nasuni, das Dateidienste auf Objektspeicher-Backends aufbaut?

Sammandam antwortete: „Auf einer hohen Ebene gibt es Ähnlichkeit: Beide platzieren ein Dateisystem im Objektspeicher. Viele Wettbewerber erstellen brandneue Dateisysteme und unternehmen große Anstrengungen, um die POSIX-Konformität nachzuweisen. Wir haben einen alternativen Weg eingeschlagen und auf dem praxiserprobten OpenZFS mit seiner nativen Aufteilung zwischen Metadaten auf kleinen NVMe-Geräten und Massendaten im Objektspeicher aufgebaut. Wir haben diese Arbeit auf dem OpenZFS Developer Summit 2025 geteilt und unser Lustre-Design auf der LUG 2026 vorgestellt.“

„Nasuni folgt einem Cache-First-Modell: Edge-Filer bedienen Datenverkehr aus lokalen Caches, während autorisierende Kopien im Objektspeicher verbleiben, sodass die Leistung stark von der Arbeitssatz-Cache-Passung abhängt. MayaNAS liest und schreibt direkt auf Objekte ohne zwischengeschalteten lokalen Datencache. Bei MLPerf-Tests liest kaltes Objekt zufriedene Arbeitslasten im GPU-Maßstab, bestätigt durch native Google Cloud Monitoring-Metriken.

„Der grundlegendere Unterschied liegt in seiner Natur: MayaNAS ist ein standardmäßiges Lustre- und pNFS-Paralleldateisystem mit NFS/SMB-Funktionen, das mit unveränderten In-Kernel-Linux-Clients arbeitet. Es wurde speziell für den parallelen Durchsatz im GPU-Maßstab entwickelt und eignet sich daher gut für Benchmarks wie MLPerf. Unsere Cloud-native pNFS-Implementierung nutzt die Open-Source-MDS-Technologie von LANL. Nasuni zielt auf verteilte Anwendungsfälle für Unternehmensdateien ab; MayaNAS deckt Unternehmens-NAS ab und erstreckt sich direkt darauf Parallele HPC- und KI-Workloads im Objektspeicher.

„Das bringt den Kerngedanken auf den Punkt. Objektspeicherung ist eindeutig die Vorwärtsrichtung für die KI-Infrastruktur, doch die Einführung erzwingt im Allgemeinen Anwendungsumschreibungen für S3-Kompatibilität. MayaNAS löst dieses Problem: Standard-Lustre oder pNFS läuft über Objektspeicherung und bietet Kostenvorteile auf Objektebene ohne Codeänderungen.“

„In dieser Architektur gibt es weitere Komponenten: OpenZFS-on-Object-Interna, pNFS zusammen mit LANL-MDS-Integration, MayaScale NVMe-over-TCP-Blockspeicher und verzweigbare Postgres für agentische KI, die alle auf dieser gemeinsamen Grundlage aufbauen.“

Bootnote

Nach der Veröffentlichung lieferte Sammandam weitere Aktualisierungen: „ZettaLane begann im Jahr 2018 als LLC. Ich habe es neben anderen Karrierepositionen in Teilzeit geleitet, einschließlich einer Position als technischer Mitarbeiter im CTO-Büro von Dell ISG, wo ich beobachtete, wie VAST und WEKA in der KI-Infrastruktur Fuß fassten. Im Jahr 2026 kehrte ich in Vollzeit zurück, um die Entwicklung paralleler Speicher voranzutreiben, und die MLPerf-Validierung von MLCommons gab mir die Sicherheit, das Produkt der Öffentlichkeit zugänglich zu machen. Diese Benchmarks.“ Übungsdatensätze mit mehr als 20 TB sowie Millionen von Dateien, deren Ergebnisse von anderen Einreichern, darunter großen Unternehmen, einer Peer-Review unterzogen wurden.

„Wie bereits erwähnt, erfolgt die Finanzierung weiterhin vollständig aus eigenen Mitteln und ohne externe Investitionen.

„Um die Transparenz zu gewährleisten, haben wir noch keine bedeutenden Produktionskundenbereitstellungen. Das stellt unseren nächsten wichtigen Meilenstein dar, und diese MLPerf-Ergebnisse dienen als unser primärer Wertbeweis für die Markterschließung. Wir hoffen, die Zusammenarbeit mit einem der führenden Anbieter von Objektspeichern zu sichern.“

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