Lors de son Partner Summit EMEA et LATAM, NetApp a annoncé deux baies de stockage bloc EF-Series (déclinaison flash des E-Series), les EF50 et EF80. Ces dernières ciblent les entreprises et les neoclouds qui réclament des performances pour supporter les projets IA, HPC et autres bases de données transactionnelles. Plus précisément, selon Priyadarshi Prasad, vice-président et directeur général de l'infrastructure de données IA chez NetApp, l'EF80 a été conçue pour les charges de travail exigeantes telles que l'IA et le HPC, tandis que l'EF50 est plus adaptée aux environnements de travail mixtes, comme les bases de données. Ces baies ne fonctionnent pas sous Ontap mais sous SANtricity, un OS léger et optimisé pour les performances, hérité du rachat d'Engenio (groupe LSI) en 2011.
Dans leur format 2U, ces baies peuvent contenir jusqu'à 1,5 Po de données sur 24 SSD NVMe. Toutes deux sont optimisées pour les systèmes de fichiers parallèles tels que Lustre et BeeGFS et sont annoncées avec un débit de lecture maximal supérieur à 110 Go/s, 57 Go/s en écriture et jusqu'à 5 millions d'IOPS pour une latence ultra-faible (inférieure à 100 microsecondes). Lors du passage à des performances au niveau rack, la gamme EF offre plus de 100 millions d'IOPS et un débit de lecture de 2,35 To/s pour une consommation inférieure à 37 kW par rack, selon le dirigeant.
Parmi les autres points forts annoncés figurent une observabilité intégrée qui permet aux équipes de corréler le comportement du stockage avec les ralentissements d'entraînement et de vérifier les améliorations, grâce à la télémétrie détaillée. De même, ces systèmes sont conçus nativement pour être mis à jour (firmware) ou réparés (remplacement de composants) pendant qu'ils fonctionnent, évitant ainsi de couper les sessions d'entraînement critiques. Ils surveillent aussi leur propre santé et alertent sur les pannes potentielles avant qu'elles n'arrivent (maintenance proactive). Enfin, ils supportent les solutions de type Prometheus, Grafana, Splunk et prennent en charge l'automatisation pour une configuration bien plus rapide via des flux de travail de type REST/Ansible.