大量の非構造化データが生産や意思決定に使用されています。
大量の非構造化データからのナレッジマイニングは、ヒトゲノミクス研究を加速し、天気予報の精度を向上させ、診断と治療を支援し、エネルギー探査における石油やガスの正確な位置を特定し、自律運転車の研究開発を加速することができます。
データ分析技術の進歩と普及に伴い、大量の非構造化データが企業の生産と意思決定をサポートする中心的な役割を果たしています。そのためデータストレージは、より柔軟な拡張性、より高い効率、より優れた信頼性を提供する必要があります。
オンプレミスのデータは、さまざまなベンダーのさまざまなタイプのストレージデバイスに分散されており、その結果、データの利用を妨げる多数のデータサイロが発生します。地域をまたがるデータはさまざまなデータセンターやエッジに分散されるため、データが分離され、即時アクセスや統合された保護が妨げられます。さらに、オンプレミスのデータセンターとクラウドインフラの両方に分散されるデータが増えており、データのモビリティと共同生産が困難になっています。
複雑な管理は、急激なデータ増加によって引き起こされる主な課題です。ストレージシステムはデータ管理を簡素化し、データアクセス効率を向上させるために、異種デバイス、クロスリージョンデバイス、異なるITインフラ間の差異をマスクできなければなりません。
ランサムウェア攻撃は企業データに対する主要な脅威となっています。
近年、ビジネスシステムに対するランサムウェア攻撃が頻繁に発生しています。調査によると、2021年にはランサムウェア攻撃が11秒ごとに発生し、ランサムウェアの亜種の数は2021年から2022年にかけて98%増加しました。
ランサムウェア対策という点では、ネットワーク層はほとんどの場合、既知のウイルスしか阻止できません。データの最終的なキャリアであるストレージシステムは、攻撃を検知し、重要なデータコピーを保持し、サービスを迅速に復元して、データセキュリティの最後の防衛線を構築する責任があります。
マルチクラウド展開がニューノーマルとなっています。
クラウドネイティブ技術と市場の成熟に伴い、さまざまなクラウドプラットフォームの技術的利点を最大限に活用するために、ますます多くの企業がマルチクラウドIT構築を採用しています。ただし、この慣行によりクラウドデータのサイロが発生し、マルチクラウドアプリケーション間でデータを共有できなくなります。さらに、クラウドプラットフォームごとにサービスが異なるため、エコシステムの統合が妨げられます。
1つのストレージシステムを複数のクラウドに接続すると、一元的なデータ共有、オンデマンド呼び出し、マルチクラウドアプリケーションの展開が可能になり、クラウド間のデータ移行とリソースの浪費が大幅に削減され、データ移動効率が向上します。
アプリケーションベースのイノベーションは、より大きな利点をもたらします。
革新的なサービスが本番サービスになり、継続的に開発および細分化されるにつれて、コンピューティング能力とデータライフサイクルとの間のギャップが増大しています。したがって、コンピューティング能力とストレージリソースは、柔軟かつ独立して計画および保守する必要があります。
コンピューティングとストレージを分離したITアーキテクチャを使用する企業がますます増えており、アプリケーション、コンピューティング、ストレージの共同イノベーションを通じて、セグメント化されたシナリオ向けに信頼性が高く、コスト効率が高く、効率的なソリューションを構築することが期待されています。