ストレージ管理をAIで簡素化
環境の分散化が進み、仮想化戦略が進化するなか、手動によるストレージ管理では対応が困難になっています。HPE Data Services Cloud Consoleを通じて提供されるHPE Alletra Storage MP B10000向けAIOpsは、予測インテリジェンスを活用して異常を検知し、推奨アクションを提示し、VMとストレージ全体のパフォーマンスをリアルタイムで最適化することで、運用を効率化し、信頼性と効率性を向上させます。
- 100%
導入までの時間を短縮
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問題を未然に防止
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トラブルシューティングを迅速化
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管理に費やす時間を削減
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インテリジェントなセルフサービスで運用を変革
AI主導のインテントベースプロビジョニング
ストレージに関する知識を必要としないAI主導のセルフサービスプロビジョニングにより、ワークロードを展開するまでの時間が数日から数分にまで短縮されます。
ソフトウェアアップデートの自動化
自動ステージングと最適なスケジューリングに関する推奨事項を通じてOSアップデートを簡素化します。
詳細な分析に基づくサステナビリティインサイト
総エネルギー消費量、温室効果ガス排出量、およびコストを完全に可視化することで、ITサステナビリティ目標を推進します。
問題の予測と予防をプロアクティブに行うことで耐障害性を向上
予測分析と稼働状態に関する推奨事項
シグネチャーベースのウェルネスレポートと処方的推奨など、エージェント型AI搭載コパイロットで強化された機能により、運用の中断を未然に防ぎます。
クロススタックのパフォーマンスと競合インサイト
パフォーマンスのボトルネックにつながる要因を特定し、VMおよびストレージレベルでのターゲットを絞ったトラブルシューティングと最適化を実現します。
AI主導のリアルタイムランサムウェア検出
悪意のある暗号化を示す入出力異常を機械学習主導で検出し、ランサムウェアから保護します。
戦略的プランニングを最適化し、コストの最小化とリソース効率の最大化を実現
キャパシティ予測
過去の傾向と日々の更新情報に基づいた高度なキャパシティプランニングにより、プロアクティブな通知を実現します。
リソースプランニングシミュレーション
新たなワークロードをプランニングする際に仮説シナリオをシミュレーションすることで、ボトルネックを回避し、ハードウェア使用率を最大限に高めます。
ヘッドルームトレンド分析
利用傾向を追跡して最もリソースを消費しているハードウェアを特定することで、リソースの割り当てを最適化し、競合を最小限に抑えます。
