HPC 및 AI Linux® 스토리지 환경에서 데이터 관리의 향상이 필요하십니까? HPE 데이터 관리 프레임워크(DMF)는 스토리지 인프라를 보다 효율적으로 활용하고 통찰력을 발휘하는 시간을 단축하며 페타바이트 수준의 백업 및 특정 시점 데이터 복원을 지원합니다. 새로운 아키텍처는 확장형 메타데이터를 허용하므로 간소화된 데이터 세트 생성이 가능하도록 쿼리하는 속성을 사용하여 데이터에 태그를 지정할 수 있습니다. 데이터 세트 라벨 지정, 작업 스케줄러 통합 및 내장된 정책 엔진과 함께 자동 데이터 세트 생성, 데이터 스테이징 및 처리를 위한 데이터 이동을 통해 데이터 집약적 워크플로를 자동화하고 간소화할 수 있습니다. 이 자동화된 데이터 관리 기능을 사용하면 정의된 데이터 계층에서 오래된 데이터를 제거하여 스토리지 인프라를 효율적으로 활용하고 제한이 없어 보이는 가상 스토리지 공간을 제공할 수 있습니다. 필요할 때 필요한 만큼의 데이터가 자동으로 검색되므로 스토리지를 “내부에서 더 크게” 볼 수 있습니다.

새로운 기능

  • 향상된 확장성, 성능 및 보안을 위해 분산된 데이터베이스로 업데이트된 아키텍처.
  • 확장형 메타데이터, 데이터 세트 라벨 지정 및 작업 스케줄러 통합을 통한 향상된 데이터 관리.
  • Lustre 데이터 관리를 간소화하는 향상된 Lustre 파일 시스템 통합.

특징

데이터 워크플로 간소화

HPE 데이터 관리 프레임워크는 쿼리할 수 있는 확장형 메타데이터를 제공하여 데이터 세트 생성 및 조작을 간소화합니다. 예를 들어, 확장된 메타데이터 속성을 사용하여 데이터 샘플의 지리적 위치를 식별하고 해당 위치에서 데이터 수집을 간소화할 수 있습니다.

데이터 세트 라벨 지정은 데이터 파일을 쉽게 참조할 수 있도록 허용하고 해당 데이터 세트를 수집할 필요가 없도록 하여 데이터 파일 세트의 데이터 조작을 간소화합니다.

작업 스케줄러 통합을 통해 필요한 경우 DMF 작업을 자동으로 활성화할 수 있습니다.

더욱 효율적인 스토리지 인프라 활용

HPE 데이터 관리 프레임워크는 보관한 오래된 데이터를 제거하여 활성 데이터에 필요한 리소스를 확보합니다. 사용자 정의 정책을 기반으로 가장 경제적인 스토리지 계층 중 하나로 데이터를 옮겨 데이터 비용을 절감합니다.

보관할 데이터를 자동화하고 원활한 전송 및 검색을 통해 제한이 없어 보이는 가상 스토리지 공간을 제공하여 일반적으로 활성 스토리지 리소스에 필요한 데이터가 있는 것처럼 보이게 할 수 있습니다.

페타바이트 수준 백업 및 복구

HPE 데이터 관리 프레임워크(DMF)는 주간(및 야간) 동안 “롤링” 백업을 허용하여 페타바이트 단위의 데이터 백업이 가능하도록 합니다. 페타바이트 수준에서 백업은 너무 오래 걸려서 일반적인 백업 일정을 지키기 어렵습니다.

DMF는 데이터 버전을 유지하고 특정 시점 복구를 통해 데이터를 세부적으로 복구할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 이전에 실행했던 작업을 쉽게 재현할 수 있습니다.

파일 시스템을 생성, 수정, 삭제 및 복원할 수 있으며 기존 파일 시스템에 공간을 제공하기 위해 파일을 삭제할 수도 있습니다. 모든 파일 데이터가 메타데이터 리포지토리에 보관되므로 필요할 때 파일을 같은 파일 시스템이나 다른 파일 시스템에 복원할 수 있습니다.

향상된 Lustre 통합

HPE 데이터 관리 프레임워크는 사용 가능한 API에서 Lustre 영구 변경 로그 및 “복사 툴”을 사용하여 Lustre 파일 시스템을 기본적으로 관리함으로써 Lustre 파일 시스템에 고급 데이터 관리 역량을 제공합니다.

DMF는 Lustre Robinhood 정책 엔진으로 Lustre 파일 관리를 간소화하므로 별도의 추적 데이터베이스가 더 이상 필요하지 않습니다.

  • Linux®는 Linus Torvalds의 등록 상표입니다.