Müssen Sie das Datenmanagement in Ihrer Linux®-Storage-Umgebung für HPC und KI verbessern? Das HPE Data Management Framework (DMF) bietet eine effizientere Nutzung der Storage-Infrastruktur, liefert schnellere Einblicke und ermöglicht Datensicherungen im Petabyte-Bereich und sekundengenaue Wiederherstellung. Eine neue Architektur macht erweiterungsfähige Metadaten möglich, wodurch das Kennzeichnen von Daten mit Attributen ermöglicht wird, die abgefragt werden können, um die Erstellung von Datensätzen zu vereinfachen. Neben der Kennzeichnung von Datensätzen, der Job-Scheduler-Integration und der integrierten Richtlinien-Engine können datenintensive Workflows durch automatische Datensatzerstellung, Staging von Daten und Datenverschiebung zur Verarbeitung automatisiert und optimiert werden. Diese automatisierte Datenmanagementfunktion ermöglicht eine effiziente Nutzung der Storage-Infrastruktur, indem veraltete Daten aus definierten Daten-Tiers entfernt werden, und bietet virtuellen Storage, der in seiner Größe unbegrenzt erscheint. Erforderliche Daten werden automatisch nach Bedarf abgerufen, sodass der Storage „innen größer aussieht“.

Neuerungen

  • Aktualisierte Architektur mit verteilter Datenbank für bessere Skalierbarkeit, Leistung und Sicherheit.
  • Verbessertes Datenmanagement mit erweiterungsfähigen Metadaten, Kennzeichnung von Datensätzen und Job-Scheduler-Integration.
  • Verbesserte Integration in das Lustre-Dateisystem zur Vereinfachung des Lustre-Datenmanagements.

Funktionen

Optimieren von Daten-Workflows

Das HPE Data Management Framework stellt erweiterungsfähige Metadaten bereit, die abgefragt werden können, und vereinfacht somit die Erstellung und Bearbeitung von Datensätzen. Beispielsweise kann ein erweitertes Metadatenattribut verwendet werden, um die geografische Position für Datenproben zu bestimmen und so die Erfassung von Daten von diesem Ort zu vereinfachen.

Die Datensatzkennzeichnung vereinfacht die Datenbearbeitung von einem Satz von Datendateien, indem sie einfache Verweise auf diese Daten ermöglicht, und hilft, die Erfassung dieses Datensatzes unnötig zu machen.

Die Job-Scheduler-Integration ermöglicht auf Wunsch eine automatische Aktivierung von DMF-Aufgaben.

Effizientere Nutzung der Storage-Infrastruktur

Das HPE Data Management Framework kann alte oder veraltete Daten ins Archiv verschieben und somit Ressourcen für aktive Daten frei machen. Datenbezogene Kosten werden reduziert, indem Daten basierend auf benutzerdefinierten Kriterien auf eines der kosteneffizientesten Storage-Tiers verschoben werden.

Stellen Sie virtuellen Storage bereit, der durch automatisiertes und nahtloses Übertragen und Abfragen zu archivierender Daten grenzenlos erscheint und ermöglicht, dass aktive Storage-Ressourcen scheinbar grundsätzlich über die erforderlichen Daten verfügen.

Sicherung und Wiederherstellung im Petabyte-Bereich

Das HPE Data Management Framework (DMF) ermöglicht Sicherungen von Petabytes von Daten, indem es „rollende“ Sicherungen tagsüber (und nachts) ermöglicht. Im Petabyte-Bereich benötigen Sicherungen zu viel Zeit für typische Sicherungszeitfenster.

DMF pflegt Versionen von Daten und ermöglicht eine sekundengenaue Wiederherstellung für eine granulare Wiederherstellung von Daten. Beispielsweise können so vorherige Job-Ausführungen einfach reproduziert werden.

Dateisysteme können erstellt, geändert, gelöscht und wiederhergestellt werden, sodass Dateien gelöscht werden können, um Platz in einem bestehenden Dateisystem zu schaffen. Da alle Dateidaten im Metadaten-Repository aufbewahrt werden, können die Dateien bei Bedarf in demselben oder in einem anderen Dateisystem wiederhergestellt werden.

Verbesserte Lustre-Integration

Das HPE Data Management Framework bietet erweiterte Datenmanagement-Funktionen für das Lustre-Dateisystem und die Möglichkeit, das Lustre-Dateisystem mithilfe des persistenten Änderungsprotokolls und des „Kopiertools“ von Lustre über verfügbare APIs nativ zu verwalten.

DMF vereinfacht das Lustre-Dateimanagement, da die Lustre Robinhood-Richtlinien-Engine und separate Tracking-Datenbanken nicht mehr benötigt werden.

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