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    Für die neuen Workloads der Yottabyte-Ära

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Neue Workloads in der Yottabyte-Ära

In den letzten drei Jahrzehnten sind Speicherlösungen für hochwertige Daten immer wichtiger geworden und haben sich zusammen mit den Daten-Workloads weiter entwickelt. Während alle Branchen digitalisiert werden, sind auch die Daten-Workloads vielseitiger geworden. Inzwischen gibt es nicht nur die herkömmlichen Datenbank-Workloads, sondern außerdem High-Performance Data Analytics (HPDA), Big Data und KI (künstliche Intelligenz), mit rasch wachsenden Datenmengen. Diese neuen Workloads haben eine positive Entwicklung auf die Entwicklung der digitalen Ökonomie.

KI
KI-Technologie hat sich aus einem spezialisierten Bereich mit Fokus auf die Wahrnehmung und das Verständnis der Welt, hin zu einem weitergefassten Feld mit Fokus auf die Weiterentwicklung und Transformation dieser Welt entwickelt. Die Weiterentwicklung der KI wird durch die Qualität und Quantität der verfügbaren Daten bestimmt.
Workloads
KI
KI-Technologie hat sich aus einem spezialisierten Bereich mit Fokus auf die Wahrnehmung und das Verständnis der Welt, hin zu einem weitergefassten Feld mit Fokus auf die Weiterentwicklung und Transformation dieser Welt entwickelt. Die Weiterentwicklung der KI wird durch die Qualität und Quantität der verfügbaren Daten bestimmt.
Big Data
Big Data Analyse ist eins der wichtigsten Mittel für Unternehmen, um informierte Entscheidungen treffen zu können. Unternehmen können die Analyseergebnisse großer Datensätze verwenden, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und so einen Wettbewerbsvorteil im Markt zu erlangen.
High Performance Computing
Die Kombination aus HPC, KI und Big Data beschleunigt die Entwicklung der HPDA-Technologie, die durch ihre Datenintensität charakterisiert wird. Die HPDA-Technologie wird oft in der Forschung, der Förderung von Öl und Gas, dem Gesundheitswesen und Forschung und Entwicklung im Automobilbereich eingesetzt, um die Produktionseffizienz zu verbessern.
Container
Containerisierte Anwendungen wie autonome Steuerung und Datenaustausch entwickeln sich von zustandslos zu zustandsbehaftet weiter. Das liegt an der wachsenden Menge unstrukturierter Daten.

Fünf Änderungen durch neue Workloads

Große Mengen unstrukturierter Daten werden in der Produktion und zur Entscheidungsfindung eingesetzt.
Die Informationsextraktion aus Massen von unstrukturierten Daten kann die Forschung im Bereich menschliches Genoms beschleunigen, die Genauigkeit von Wettervorhersagen erhöhen, bei der Diagnose und Behandlung von Krankheiten helfen, sie ermöglicht eine genauere Lokalisierung von Öl- und Gasvorkommen und beschleunigt die Entwicklung autonomer Fahrzeuge.

Mit der Weiterentwicklung und häufigeren Nutzung von Datenanalyse-Technologien erhalten untrukturierte Massendaten eine noch größere Bedeutung für die Produktion und Entscheidungsfindung in Unternehmen. Das wiederum macht erforderlich, dass die Datenspeicherung flexibel skalierbar, effizienter und zuverlässiger wird.
Die Daten sind mehr verteilt.
Lokale Daten sind oft auf verschiedene Arten von Speichergeräten von verschiedenen Herstellern verteilt, was zu vielen Datensilos führt, welche die Datennutzung erschweren. Nicht lokale Daten sind auf verschiedene Rechenzentren und Edges verteilt, was auch zur Datenisolierung führt und den sofortigen Zugriff sowie einen einheitlichen Schutz verhindert. Außerdem sind immer mehr Daten sowohl auf lokale Rechenzentren als auch in einer Cloud-Infrastruktur verteilt, was die Datenmobilität und die gemeinsame Produktion erschwert.

Die komplizierte Verwaltung ist die primäre Herausforderung, verursacht durch das exponentielle Datenwachstum. Speichersysteme müssen fähig sein, mit den Unterschieden zwischen heterogenen Geräten, regional verteilten Geräten und verschiedenen IT-Infrastrukturen zurechtzukommen, um die Datenverwaltung zu vereinfachen und die Zugriffseffizienz auf die Daten zu verbessern.
Ransomware-Angriffe sind zu einer enormen Bedrohung für Unternehmensdaten geworden.
In den letzten Jahren ist es zu immer mehr Angriffen gekommen. Laut einer Umfrage fand im Jahr 2021 alle 11 Sekunden ein Ransomware-Angriff statt und die Anzahl der Ransomware-Varianten ist von 2021 bis 2022 um 98 % gestiegen.

Für den Schutz vor Ransomware bedeutet dies, dass die Netzwerkebene in den meisten Fällen nur bekannte Viren erkennen und abwehren kann. Als finaler Datenträger sind Speichersysteme verantwortlich für die Erkennung von Angriffen, die sichere Aufbewahrung von Datenkopien und die schnelle Wiederherstellung, sozusagen als letzte Verteidigungslinie für die Datensicherheit.
Multi-Cloud-Bereitstellung ist mittlerweile Standard.
Mit der technologischen Reife cloudnativer Technologie und Märkte setzen immer mehr Unternehmen Multi-Cloud-IT-Strukturen ein, um die Vorteile verschiedener Cloud-Plattformen nutzen zu können. Diese Praxis hat allerdings zu Datensilos geführt, so dass Daten nicht über Multi-Cloud-Anwendungen hinweg gemeinsam genutzt werden können. Außerdem unterscheiden sich die Services der verschiedenen Cloud-Plattformen, was eine Ökosystem-Integration verhindert.

Die Verbindung eines Speichersystems mit mehreren Clouds ermöglicht eine zentralisierte gemeinsame Datennutzung und die Bereitstellung von Multi-Cloud-Anwendungen, so dass der Aufwand für eine Datenmigration reduziert wird, während gleichzeitig die Mobilität der Daten verbessert wird.
Eine anwendungsbasierte Innovation bringt größere Vorteile.
Für die Produktion werden innovative Services genutzt und Speicherressourcen werden ständig weiterentwickelt und segmentiert, was zu einer immer größer werdenden Lücke zwischen Rechenleistung und Daten-Lebenszyklen führt. Daher müssen Rechenleistung und Speicherressourcen flexibel sein und sollten unabhängig geplant und gewartet werden.

Mehr und mehr Unternehmen nutzen eine entkoppelte Rechen-Speicher-Architektur. Sie wollen eine hochgradig zuverlässige, kosteneffiziente Lösung für verschiedene Szenarien.

Die fünf Innovationen bei Huawei Scale-Out Storage

Huawei OceanStor Pacific Scale-Out-Storage kann eine hochentwickelte vereinheitlichte Datenspeicherplattform aufgebaut werden, mit der die unvorhersagbaren Anforderungen und Herausforderungen neuer Workloads durch zuverlässige und einfache Storage-Infrastrukturen bewältigt werden können. OceanStor Pacific hilft ebenfalls, die Verwaltung komplexer Unternehmensdatum zu vereinfachen, die Widerstandsfähigkeit der Daten zu verbessern und das Potenzial von Massendaten endlich richtig zu nutzen, für eine intelligente Weiterentwicklung aller Unternehmens Services.

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Effiziente Hybrid-Workloads
Unterstützt durch das einzigartige SmartBalance-System Design ermöglicht die einheitliche Speicherplattform die Handhabung verschiedener Workloads.
Die native Scale-Out-All-Flash-Architektur von FlashLink® und der intelligente Algorithmus bieten eine schnelle und stabile Leistung bei der Verarbeitung von Massendaten.
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Vereinfachte Datenverwaltung
Von der Datenspeicherung bis zur Datenverwaltung: Scale Out-Storage von Huawei ermöglicht eine globale Datenverwaltung, intelligente Datenmobilität nach Bedarf und intelligente Betriebs- und Wartungsprozesse zwischen Geräten, Rechenzentren und Clouds, so dass Datensilos eliminiert werden und die Betriebseffizienz der Rechenzentrum verbessert wird.
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Neue Daten-Widerstandsfähigkeit
Hohe Serviceverfügbarkeit Zuverlässigkeit wird auf jeder Ebene sichergestellt, einschließlich I/Os, Geräten, Systemen und Lösungen. Die branchenführende, georedundante und rechenzentrumsübergreifende Lösung setzt Datensynchronisierung und Quasi-Synchronisierung ein, um die Kontinuität wichtiger Services sicherzustellen.
Immer sichere Daten: Eine E2E-Ransomware-Lösung zum Schutz von unstrukturierten Massendaten. Zusätzlich bietet OceanCyber ein dreischichtiges Schutzsystem mit einer branchenführenden Ransomware-Erkennungsrate, physisch isolierten Zonen und mehreren Datenwiederherstellungss-Schemata für mehr Sicherheit vor Bedienerfehlern.
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Multi-Cloud-orientiert
Mit Scale-Out-Storage von Huawei wird ein globaler Storage-Ressourcenpool cloudübergreifend aufgebaut. Multi-Cloud-Zugriffssysteme werden unterstützt und diversifizierte Cloud-Daten-Services wie Archivierung, Backup und Datenanalyse durch Cloud-Virtualisierung sowie Publizierung in die Cloud werden ermöglicht.
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Szenariozentrierte Innovation
Die Datenbeschleunigungs-Engine DataTurbo verbindet Anwendungen und Speicher zur Implementierung von Near-Data-Verarbeitung. In neuen analytischen Anwendungsszenarien basierend auf HPC-, KI- und Big Data-Technologien kann ein einziges System eine schwankende Bandbreitenkapazität mit mehreren Milliarden IOPS bieten, was den gleichzeitigen Zugriff von zehntausenden Rechenclients ermöglicht.
Branchenführende Datenreduzierung und einzigartigen SuperCoding-Technologien unterstützen eine große Auswahl von Datenformaten und semantischen Funktionen, was zu geringeren Betriebskosten führt.

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