Pure Storage 發表 FlashBlade//EXA：以 Metadata 與資料 I/O 分離架構瞄準 AI、HPC

Pure Storage 於 2025 年 3 月發表 FlashBlade 家族新成員 FlashBlade//EXA，鎖定人工智慧（AI）與高效能運算（HPC）等大規模平行處理環境。新系統引進 Metadata 與資料 I/O 分離架構，並允許資料節點採用第三方標準硬體，藉此提升架構擴充彈性與整體效能，目標提供 10TB/s 等級以上的傳輸率。

Pure Storage 表示，FlashBlade//EXA 預定於 2025 年夏季正式推出，建議售價目前尚未公布。

FlashBlade 架構逐步拆分

Pure Storage 第一代 FlashBlade 於 2017 年問世，結合專屬刀鋒模組硬體與 Scale-Out 擴展架構，為原本以區塊儲存為主的產品線帶來分散式檔案與物件儲存平台。此後，Pure Storage 持續調整 FlashBlade 的硬體與擴充方式，先後推出 FlashBlade//S、FlashBlade//E，最新則是 FlashBlade//EXA。

最初的 FlashBlade 刀鋒模組同時負責系統控制與儲存空間，架構相對單純、管理也較為簡便，但控制功能與儲存容量綁定，擴充彈性受到限制。2022 年推出的 FlashBlade//S，改採控制器刀鋒與儲存模組分離的設計，刀鋒模組主要提供系統控制功能，儲存容量則由 DFM 儲存模組提供。不過，DFM 模組仍須依附於刀鋒模組。

到了 2023 年推出的 FlashBlade//E，Pure Storage 進一步將控制與儲存單元徹底分離，系統由控制器機箱與擴充櫃組成，使用者可依需求獨立擴充控制器刀鋒或儲存刀鋒。FlashBlade//EXA 則再向前推進，將系統拆分為專門處理 Metadata 的 FlashBlade 節點，以及專門負責資料儲存、可採用第三方硬體的資料節點。

針對 AI 與 HPC 的 Metadata 瓶頸

Pure Storage 指出，在 AI 與 HPC 等大規模平行處理環境中，Metadata 存取請求的數量可能超過資料 I/O。若傳統儲存架構無法同步擴展 Metadata 處理能力，Metadata 便可能成為整體效能瓶頸。

FlashBlade//EXA 的設計是將 Metadata 與資料 I/O 分別交由 Metadata 叢集與資料叢集處理，兩者再透過不同的 NFS 連線架構與前端主機溝通。透過這種分離方式，Pure Storage 預期可在擴展系統容量的同時，提升 Metadata 請求與資料傳輸的處理能力。

資料節點開放採用第三方硬體

FlashBlade//EXA 的另一項改變，是資料叢集不再完全依賴 Pure Storage 的專屬硬體。資料節點可使用支援 NFSv3 的第三方標準伺服器，這也打破 FlashBlade 過去一貫以專屬刀鋒模組為核心的硬體架構。

在連線設計上，Metadata 資料節點透過 NFS 4.1 連結 GPU 伺服器；資料節點則透過建構於 400GbE RDMA 的 NFSv3 連結 GPU 伺服器。Pure Storage 表示，這種架構可支援 10TB/s 等級以上的資料傳輸率，但實際部署效能仍會受到硬體配置、網路環境與工作負載特性影響。

FlashBlade//EXA 產品資訊

從第一代 FlashBlade 到 FlashBlade//EXA，Pure Storage 的產品演進顯示其持續將控制、儲存、Metadata 與資料傳輸等功能拆分。對 AI 與 HPC 使用者而言，這種設計可能帶來更彈性的擴充方式；不過，FlashBlade//EXA 的實際效能、部署複雜度與第三方硬體整合表現，仍有待產品正式上市後進一步觀察。