ストレージはコンテナや機械学習でどう変わった？ 拡張性やセキュリティの実態：デル・テクノロジーズ株式会社提供ホワイトペーパー

データの複雑化／増大により、ストレージの要件は、新たなアプリケーションの利用に耐え得る信頼性や、優れたコスト効率など、いっそう高度化している。これらを満たすとされる、コンテナや機械学習を採用した次世代ストレージの実力とは？

[ITmedia]

　データの複雑性と規模の増大が続き、ビジネス環境も大きく変化する中、利便性の高いインテリジェントストレージシステムへのニーズが増加している。その要件は、新たなアプリケーションの利用に耐え得る高い信頼性、優れたコスト効率、データ削減、セキュリティなど多様化／高度化しており、最適な製品を見つけるのは容易ではない。

　こうした背景から開発されたのが、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、高いパフォーマンスや拡張性、データ削減率を実現した、次世代型のストレージ基盤だ。クラウドライクなシンプルさをオンプレミス環境にもたらし、自動化により運用を合理化。また監視／分析／トラブルシューティングを容易にする予測分析機能を搭載している他、柔軟な料金体系でコスト削減にも貢献する。

　本資料では、同ストレージ基盤について、ハードウェアの概要からドライブ、物理コンポーネント、モデルごとのアーキテクチャの比較まで、詳しく紹介する。ケーブル配線や導入に関するガイダンスも掲載されているので、ぜひ参考にしてもらいたい。

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