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    戴爾科技PowerScale賦能數據存儲和管理 助力企業打破數據壁壘

    2022年05月23日 18:39:06 來源:中文科技資訊

      數據驅動之下,不論是制造、醫療還是金融,新的應用場景不斷落地,并不斷釋放出數據紅利。數據在催生大量新興產業的同時,也成為數字經濟的新型生產要素,正不斷推動數字經濟發展。

      在鋼鐵行業,頭戴防護鏡,手持鋼鏟,冒著飛濺的鋼花的工作場景,被自動機器人、可視化監控平臺、無人行車等數字化、智能化的生產工序取代;

      在醫療行業,讓患者勞心勞神的長時間排隊掛號、檢查、就診、繳費、取藥的一系列流程,被預約掛號、診間支付、線上就診等取代;

      在金融行業,以線下物理網點為中心的服務模式,被越來越完備的線上服務所取代,無論是個人業務的轉賬、消費、理財,還是企業業務的貸款、投資等。

      數字驅動

      各行業釋放數據紅利

      今年1月,國務院印發《“十四五”數字經濟發展規劃》,其中將推進數字經濟發展作為重要內容,提出“打造數字經濟新優勢” ,數字化推動數據資源的開發利用,釋放數據紅利,實現經濟、社會、產品的全面數字化和智能化升級。

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      數據發展

      帶來全球新視野

      在數字時代,數據是業務創新發動機最重要的“燃料”。數據資源奠定了數字經濟發展的根基。數字化轉型使數據量、數據位置以及數據類型快速發生改變。5G、物聯網、人工智能、AR/VR 等正逐漸成為數字經濟的技術支撐,隨之帶來的是數據量的暴增。

      根據IDC的數據,到2025年,全球數據總量將達到175ZB 。數據位置也有了很大變化。

      以前這種數據增長主要是企業的核心數據中心。隨著物聯網、5G等技術的發展,以及數據的實時、近實時分析,更多數據將在云、邊緣端生成和處理。有預測顯示,到2025年,75%的企業生成數據將在數據中心或云之外創建和處理

      此外,數據類型也在不斷發生變化,以前更多的是結構化數據,現在視頻、音頻、圖像等非結構化數據增長更為迅速。IDC數據顯示,到2025年全球預計80%的數據將是非結構化的

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      企業構建數字經濟紅利

      遇到的數據存儲挑戰

      如此海量、多類型、多位置的數據,會在各種場景中產生和使用,從而推動企業業務創新和突破。在這一過程中,當前企業的數據存儲和管理,面臨以下挑戰:

      存管分離:

      由于企業的業務使然,很多數據經常分布在不同的存儲平臺上,如本地、公有云等。由于企業數據的存放雜亂無章,缺乏智能的數據子集標簽識別和監控管理,這就直接導致很多“盲區”,企業很難了解什么數據存儲在哪里,尤其在各種存儲孤島情況下,這種“盲區”不僅帶來數據存儲利用率低,更難以釋放蔓延在各種孤島上的數據的價值

      數據壁壘:

      隨著5G、大數據、人工智能、物聯網、云等技術的快速發展,更多的數據的產生和處理不局限于數據中心,而是在云端、邊緣等

      對企業而言,如何跨越數據的“圍墻壁壘”,與邊緣、云進行數據交互和處理,以及如何跨地域(國內、國際)進行數據交互,是當前企業,尤其是出海企業的一大考慮因素。

      多樣化、復雜性:

      對企業而言,隨著新興技術與行業的更深入結合,業務需求也更加多樣化,這就導致對IT需求的復雜化

      例如EDA前端設計,大量協同工作,為應對海量小文件的讀寫需求;需要存儲具有高IOPS的特性;而基因測序,需要高吞吐量的存儲,避免測序過程中出現性能瓶頸。如自動駕駛,模擬和驗證階段,需要高達數百PB的數據保留在一套存儲中,這就對存儲容量提出了高需求。

      安全隱患:

      隨著數據跨核心、邊緣和云,以及非結構化數據價值的凸顯,如何在釋放數據價值的同時,在數據生命周期過程中,不僅通過系統自身的安全設置來保護數據,同時構建完備的網絡防御體系,來確保數據安全,直接關系到企業的生存和發展

      高碳低效:

      碳達標、碳中和,是當前以及今后中國的主要目標。而從企業來看,當前無論是傳統企業還是新興企業,都正在通過數字化等新技術來減少能源消耗、提高生產率。

      數據存儲除了技術創新以外,節能環保也是一個重要指標。數據中心的高能耗、高成本,很大程度是因為數據存儲所消耗的資源。而企業當前的只管“生”數據,不管“用”數據的粗放式管理,使得存儲規模不斷龐大,隨之能耗也不斷增加

      戴爾聚焦未來

      釋放數據潛能,智享創新未來

      埃森哲認為,當前的數字世界一切充滿不確定性。在這一世界里,業務的增長取決于彈性和富有生產效率的勞動力。

      面對海量數據的挑戰,戴爾科技基于數據存儲和管理的強大優勢,推出了滿足任何工作負載的戴爾 PowerScale,靈活應對核心、邊緣和云上的各種工作負載,以智慧賦能數據存儲和管理,釋放數據潛能,助力企業智享創新未來。

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      戴爾PowerScale提供從最小11TB到PB級的存儲能力,其搭載的英特爾®至強®Platinum處理器采用軟件定義的基礎設施和敏捷云架構,為PowerScale提供卓越的性能與效率,加速處理嚴苛的文件工作負載。

      存管融合, 以明悉享未來:

      戴爾PowerScale通過OneFS,跨集群節點構建智能的、融合的存儲和數據管理平臺,消除存儲孤島;同時DataIQ能夠在文件、對象和云之間提供文件和對象數據的單一視圖來打破數據孤島,對客戶端透明,其智能數據標簽,能夠讓企業迅速檢索、查找和訪問數據。

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      隨需而變,以精智享未來:

      戴爾PowerScale的部署靈活性,打破邊界,可以輕松部署在核心數據中心、邊緣和云上,從而實現無邊界數據價值延展,DataIQ提供企業內部和云中異構存儲平臺的整體視圖,實現跨異構存儲平臺(云、邊緣和核心)數據的統一管理,跨地域數據交互共享,釋放數據價值。

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      智能洞察,以洞察享未來:

      戴爾PowerScale同時支持高帶寬和高IOPS,高性能密度NVMe全閃,通過數據湖支持不同業務流程的混合負載;內置的多協議功能(包括NFS、SMB、HDFS、S3、HTTP、FTP及Swift等協議),支持多種數據類型和不同的工作負載。

      無論非結構化數據在邊緣、數據中心還是云端;存儲資源的統一管理和運維,智能、輕松的新節點添加,支持業務敏捷。

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      全面防護,以安全享未來:

      OneFS自身強大的防護能力,定期進行的只讀型快照、本地協議審核記錄、多種協議的身份驗證支持、Cyber Resilience,以及通過SmartConnect、Access Zones和RBAC實現邏輯隔離等功能,還具有支持加密功能復制和快照的容災能力。

      PowerScale面對威脅還能實施主動保護,包含實時勒索軟件保護、反病毒掃描、SmartLock支持第三方的安全憑據提供、高級審計日志分析和報告,以及用于快速文件恢復的快照索引等先進功能。集成的勒索軟件防護和智能AirGap防范網絡攻擊,保證數據網絡安全。即使有節點出現故障,也能夠快速進行切換,確保了6個9的高可用性。

      高效低碳,以綠色享未來:

      戴爾PowerScale基于各種企業級功能,通過數據全生命周期管理,自動化數據分層、數據去重和壓縮,來釋放更多存儲容量,實現存儲高效利用,降低能耗,實現低碳。

      以人工智能為例,隨著各行各業與人工智能的深度融合,如精準營銷、智能風控、智能安防、智能家居、在線教育、遠程醫療、自動駕駛、智能物流等。

      這些基于人工智能對數據力量充分利用的過程中,不論是數據采集、準備,還是數據訓練和推理,各個階段讀寫的數據類型不同,工作負載不同,對存儲的性能提出了苛刻的要求。

      ●數據采集是100%的寫入,數據準備要求高度隨機讀取,數據推理要求混合讀寫IO和低延遲,數據訓練則是100%的寫入,這就對存儲的吞吐量、延遲提出了高要求。

      ●人工智能整個場景下,各種格式、來源的海量數據在不斷增長,對存儲的擴容提出了高要求。

      ●在人工智能項目中,開發人員既保證基于項目要求,所有數據不可刪除,通過歸檔處理來保證后續的可追溯;同時隨著項目的持續開發,核心、云和邊緣端數據的持續增加,又要求能夠對所有數據進行統一管理并保障數據安全。

      PowerScale的全閃存架構所提供的高性能,能夠很好的消除AI的I/O瓶頸,加快數據迭代,從而提供更快的AI模型訓練和驗證速度;同時PowerScale構建的統一數據湖,支持多種協議接口,能夠滿足AI訓練各階段對數據的訪問需求;根據數據類型和屬性,自動進行數據分層,進一步提升了存儲性能。

      PowerScale 4到252個節點的橫向擴展硬件架構,單節點性能達數個GB/s,能夠線性增加系統容量和性能,從而保障了高帶寬和大容量;此外跨核心、云、邊緣端數據智能存儲管理和保護,滿足了數據歸檔需求;同時快照、備份、復制等功能,智能完善的數據防勒索,實時行為分析、入侵檢測、安全隔離、快速恢復,更進一步保障了數據安全。

      結語

      可以看到,戴爾PowerScale橫向擴展存儲解決方案,不論是其容量、擴展性、性能、可靠性、安全性,都堪稱“排頭兵”。滿足企業跨數據中心、邊緣和云的工作負載的復雜數據需求;打破數據壁壘,以智慧賦能數據存儲和管理,幫助企業將數據變價值,以智享創新未來。

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      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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