2021年04月08日 10時00分 公開
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コンテナや機械学習でデータの価値を最大化、次世代ストレージの実力とは?デル・テクノロジーズ株式会社提供ホワイトペーパー

データ駆動型ビジネスの浸透に伴い、ストレージに求められる要件は、運用の簡素化、俊敏性の向上、データの価値発揮など、いっそう高度化している。その中で注目されるのが、マイクロサービスや機械学習を採用した次世代アプライアンスだ。

[ITmedia]

 企業経営がデータ駆動型ビジネスへと急速にシフトしていく中、ストレージに求められる要件はいっそう高度化している。クラウドネイティブな技術に対応しながら、シンプルな運用や優れた俊敏性を実現し、データの価値を高めるのは容易ではなく、製品選定も困難になりつつある。

 こうした中で存在感を増しているのが、コンテナベースのマイクロサービスアーキテクチャや統合型の機械学習を採用した、ミッドレンジ向けのストレージアプライアンスだ。データ中心の設計でパフォーマンスや拡張性の最適化を実現する他、インテリジェントな自動化技術で監視/分析も容易になる。また高適応性アーキテクチャにより、高速化とアプリケーションモビリティーを可能にしているのに加え、柔軟な料金体系でコストの最適化も可能だ。

 他にも、NVMeやSCMといった最新技術への対応、仮想化統合、リソースバランサーなど、次世代ストレージに必要とされる機能やサービスを多数搭載している。本資料では、同アプライアンスの機能や管理方法、エコシステムの統合などについて詳しく解説する。

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