Жорсткий диск WESTERN DIGITAL WD8005FRYZ

WD Gold — надійне сховище для бізнесу та AI-навантажень
WD Gold — серія корпоративних жорстких дисків, розроблена для безперервної роботи, інтенсивних навантажень і зберігання великих обсягів даних. Накопичувачі підходять для бізнес-систем, професійних робочих станцій, серверів, RAID-масивів і локальних AI-сховищ.

Висока надійність для цілодобової роботи
WD Gold розраховані на експлуатацію в режимі 24/7 та забезпечують підвищену довговічність. Накопичувачі мають MTBF до 2,5 млн годин і комплектуються обмеженою гарантією 5 років, що робить їх оптимальним рішенням для критично важливих корпоративних систем і вимогливих робочих процесів.

Стабільна робота під високим навантаженням
Диски витримують робоче навантаження до 550 ТБ на рік, підтримуючи інтенсивні операції читання та запису. Вбудовані датчики обертальної вібрації допомагають виявляти та компенсувати вплив вібрацій, забезпечуючи стабільну продуктивність у багатодискових системах із підвищеним рівнем механічних навантажень.

Сучасна платформа та великі обсяги
Модель WD Gold на 26 ТБ створена на платформі з 11 дисками та використовує 10-те покоління технології HelioSeal. Ця технологія забезпечує основу для подальшого збільшення ємності HDD і вже понад десять років використовується для створення накопичувачів високої щільності.

ArmorCache для захисту та продуктивності
У моделях ємністю 22 ТБ і більше використовується технологія ArmorCache. Вона забезпечує захист даних під час втрати живлення в режимі увімкненого кешування запису (WCE), а також допомагає підвищити продуктивність у режимі вимкненого кешування запису (WCD).

Сумісність із корпоративною інфраструктурою
WD Gold пройшли масштабне тестування з різними HBA-контролерами, серверами та корпоративними системами зберігання даних, включно з конфігураціями RAID та іншими технологіями забезпечення відмовостійкості. Це спрощує інтеграцію накопичувача в уже наявну IT-інфраструктуру.

Для AI та професійних робочих станцій
Великі обсяги WD Gold до 26 ТБ дозволяють зберігати масштабні набори даних для навчання AI-моделей, ітеративні LLM-датасети та результати генеративних робочих процесів безпосередньо на локальному рівні. Це дає змогу зберігати дані ближче до робочого середовища, де вони створюються та обробляються.