Disaggregierter Datenspeicher

Was ist ein disaggregierter Datenspeicher?

• Disaggregierter Datenspeicher eignet sich besonders gut für eine Vielzahl von Workloads, die hohe Leistung, Skalierbarkeit und Flexibilität erfordern. Zu den wichtigsten Workloads, die von disaggregiertem Datenspeicher profitieren, gehören:
  Cloud Computing und Virtualisierung
  Cloud-Dienstanbieter und virtualisierte Umgebungen profitieren von der Möglichkeit, Datenspeicher- und Computing-Ressourcen unabhängig voneinander zu skalieren, wodurch die Ressourcennutzung verbessert wird und die Kosten gesenkt werden.
• Big Data-Analysen
  Datenintensive Anwendungen wie Hadoop, Spark und andere Big Data-Frameworks können disaggregierten Datenspeicher nutzen, um große Datensätze effizient zu verarbeiten und eine schnellere Datenverarbeitung und -analyse zu ermöglichen.
• High-Performance Computing (HPC)
  HPC-Umgebungen, die erhebliche Rechenleistung und schnellen Datenzugriff erfordern, können von der geringen Latenz und den hohen Durchsatzleistungen der disaggregierten Datenspeicherung profitieren.
• Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML)
  KI- und ML-Workloads umfassen häufig die Verarbeitung großer Datenmengen und das Trainieren komplexer Modelle. Disaggregierter Datenspeicher kann die erforderliche Leistung und Skalierbarkeit bereitstellen, um diese anspruchsvollen Aufgaben zu bewältigen.
• Content Delivery Networks (CDNs) und Media Streaming
  CDNs und Medien-Streaming-Services erfordern eine effiziente Speicherung und Abfrage großer Mediendateien. Disaggregierter Datenspeicher kann dazu beitragen, die Leistung und Skalierbarkeit für diese Anwendungsfälle zu optimieren.
• Datenbankanwendungen
  Relationale Datenbanken (z. B. MySQL, PostgreSQL) und NoSQL-Datenbanken (z. B. MongoDB, Cassandra) können von der hohen Verfügbarkeit und den Leistungsmerkmalen eines disaggregierten Datenspeichers profitieren.
• Transaktionale Workloads
  Anwendungen, die einen hohen Transaktionsdurchsatz und eine geringe Latenz erfordern, wie etwa Finanzdienstleistungen, können disaggregierten Datenspeicher für eine verbesserte Leistung und Zuverlässigkeit nutzen.
• DevOps und kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD)
  Entwicklungs- und Testumgebungen, in denen Ressourcen schnell hoch- und heruntergefahren werden müssen, können von der Flexibilität und Agilität profitieren, die disaggregierter Datenspeicher bietet.
• Sicherung und Disaster Recovery
  Disaggregierter Datenspeicher kann Backup und Disaster Recovery-Lösungen verbessern, indem er skalierbaren und effizienten Speicher für große Datenmengen bereitstellt und so schnelle Wiederherstellungszeiten gewährleistet.
• Edge Computing
  In Edge Computing-Szenarien, in denen Daten näher an der Datenquelle verarbeitet werden, kann disaggregierter Datenspeicher dazu beitragen, Datenspeicherressourcen an verteilten Standorten effizient zu verwalten.
• Internet of Things (IoT)
  IoT-Anwendungen generieren riesige Datenmengen, die gespeichert und verarbeitet werden müssen. Disaggregierter Datenspeicher kann die Skalierbarkeit und Leistung bieten, die zur Verarbeitung von IoT-Daten erforderlich ist.
  
  Insgesamt ist disaggregierter Datenspeicher ideal für Umgebungen, in denen Ressourcenflexibilität, effiziente Skalierung und hohe Leistung entscheidend sind. Durch die Trennung von Datenspeicher und Rechenleistung können Unternehmen ihre Infrastruktur besser an die spezifischen Anforderungen ihrer Workloads anpassen, was zu mehr Effizienz und Kosteneinsparungen führt.
  

HPE bietet eine Reihe von Lösungen an, die disaggregierten Datenspeicher unterstützen und den unterschiedlichen Anforderungen von Unternehmen an skalierbare, leistungsstarke und effiziente Speicherinfrastrukturen gerecht werden. Das Portfolio von HPE umfasst Hardware, Software und Services, die darauf ausgelegt sind, disaggregierte Datenspeicherarchitekturen zu ermöglichen und zu optimieren. Hier sind einige wichtige Angebote:

HPE Alletra ist eine Cloud-native Dateninfrastruktur, die Workload-optimierte Systeme bereitstellt. Sie bietet ein nahtloses Cloud-Erlebnis für die Dateninfrastruktur, ob vor Ort oder in der Cloud. Die Alletra Systeme sind darauf ausgelegt, ein disaggregiertes Speichermodell mit hoher Leistung, Skalierbarkeit und Cloud-Management-Funktionen zu unterstützen.

Obwohl HPE SimpliVity in erster Linie für hyperkonvergente Infrastrukturen bekannt ist, kann es auch disaggregierte Speicherszenarien unterstützen, indem es Computing- und Datenspeicherressourcen entkoppelt und so Flexibilität und Effizienz für verschiedene Workloads bietet.

HPE Synergy ist eine Composable Infrastructure, die es der IT ermöglicht, physische und virtuelle Ressourcen in flexiblen Pools zusammenzustellen. Es unterstützt die disaggregierte Datenspeicherung, indem es eine schnelle Bereitstellung und Skalierung von Speicherressourcen unabhängig von Computing-Ressourcen ermöglicht.

HPE Ezmeral ist ein Software-Portfolio, das für containerisierte Anwendungen und Datenanalyse-Workloads entwickelt wurde. Es unterstützt die disaggregierte Datenspeicherung, indem es eine Plattform für das Management und die Orchestrierung containerisierter Umgebungen bereitstellt, die Speicherung und Computing entkoppeln können.

HPE GreenLake ist ein verbrauchsbasiertes IT-Modell, das das Beste der Cloud in die On-Premises-Infrastruktur bringt. Es unterstützt den disaggregierten Datenspeicher, indem es flexible und skalierbare Storage Lösungen mit nutzungsabhängiger Bezahlung anbietet.

HPE StoreFabric bietet eine Reihe von Netzwerklösungen zur Optimierung der Speicherkonnektivität. Dazu gehören Hochleistungsadapter und -Switches, die effiziente Verbindungen mit geringer Latenz zwischen Datenspeicher- und Computing-Ressourcen ermöglichen.

HPE Data Services Cloud Console bietet eine einheitliche Cloud-Managementerfahrung für die Dateninfrastruktur. Es unterstützt den disaggregierten Datenspeicher, indem es eine zentrale Verwaltung, Orchestrierung und Automatisierung von Datenspeicherressourcen in hybriden Umgebungen ermöglicht.

HPE InfoSight nutzt KI und maschinelles Lernen, um prädiktive Analysen und automatisierten Support bereitzustellen. Es optimiert den disaggregierten Datenspeicher, indem es Probleme vorhersagt und verhindert und so optimale Leistung und Ressourcennutzung gewährleistet.

Diese Lösungen von HPE bieten einen umfassenden Satz an Tools und Technologien zur Unterstützung und Optimierung disaggregierter Datenspeicherumgebungen und gewährleisten hohe Leistung, Skalierbarkeit und effiziente Verwaltung der Speicherressourcen.