HPE Nimble Storage
HPE Nimble Storage– це розумна система збереження даних на базі Flash та NVDIMM накопичувачів, яка підходить як для центрального застосування для всього спектру задач, так і для резервного копіювання та аварійного відновлення.
HPE Nimble Storage- ідеальне поєднання Flash масиву та прогнозної аналітики.
HPE Nimble Storage об’єднує в собі архітектуру оптимізованої для флеш накопичувачів та аналітику HPE InfoSight на основі штучного інтелекту, що
забезпечує гарантований доступ до даних на рівні 99,9999% та неперевершену швидкодію.
Простота використання:
• Масиви є простими в розгортанні та освоєнні, готові до інтеграції з хмарами, забезпечують безшовну мобільність даних.
• Флеш-масиви HPE Nimble Storage підготовлені до майбутнього використання
накопичувачів NVMe та SCM (Storage Class Memories).
• Забезпечена гарантія ємності при дедуплікації даних1, ліцензії на все програмне забезпечення та фіксовані ціни на послуги підтримки.
• У вас є можливість заміни всього обладнання для модернізації та безкоштовного отримання більш високопродуктивного контролера через три роки.
• Зручність інтеграції з безліччю екосистем та наявність глибокої інтеграції з рішеннями VMware®, додатками Microsoft®, Oracle, SAP, Veeam і т.д.
Ефективна ємність та швидкодія:
• Флеш-масиви HPE Nimble Storage дозволяють легко масштабувати
продуктивність та ємність незалежно одне від одного та без перерви в роботі.
1 https://h20195.www2.hpe.com/V2/GetDocument.aspx…
Peterson Systems LLC G1 із 4G HPE Nimble Storage
• Зменшення об’єму даних в 5-ть (та більше) разів на основі вбудованої дедуплікаціі та компресії даних з блоками змінної довжини.
• Зменшення в 3 рази вартості витрат на резервне копіювання та аварійне
відновлення з реплікацією даних з All-Flash масивів на гібридні масиви Nimble.
• Дедуплікація даних, моментальні знімки та потрійний RAID без впливу на
продуктивність.
• Час реагування пріоритету менше однієї мілісекунди для робочих навантажень, чутливих до продуктивності.
Як Machine Learning забезпечує безперебійну роботу систем HPE Nimble?
• Flash-масиви HPE Nimble Storage автоматично прогнозують та усувають 86%
проблем, перш ніж ви дізнаєтеся про їх виникнення. Без участі системного адміністратора та дзвінків в службу підтримки.
• Система штучного інтелекту навчається на 7500+ різних варіантах IT інфраструктур замовників по всьому світу.
• Було проаналізовано понад 12000 унікальних проблем, які виникали в програмному забезпеченні замовників.
• Система вміє автоматично створювати звернення в службу підтримки HPE.
• Проводиться комплексний аналіз усієї інфраструктури у вирішенні проблем, виходячи за фізичні рамки системи збереження даних.
Відмовостійкість:
• Флеш-масиви HPE Nimble мають гарантовану доступність даних на рівні 99,999928%, що складає прогнозований простій менше 23 секунд на рік.
• Вбудований Triple+ Parity RAID забезпечує можливість одночасного збою трьох будь-яких накопичувачів, а також надає додатковий захист завдяки контролю цілісності всередині накопичувача.
• Шифрування, яке враховує особливості кожної програми, сертифіковане за стандартом FIPS, забезпечує захист даних при їх зберіганні та передачі.
• Знищення даних є вбудованою функцією системи.
• Функції створення миттєвих знімків даних, сумісних з додатками, можливість реплікації даних, а також інтеграція з ПЗ резервного копіювання відомих виробників.
• Спрощується планування масштабування за допомогою прогнозування вимог до ємності, продуктивності та пропускної здатності системи.
Невидимі проблеми:
Понад 800 параметрів моніторяться InfoSight в режимі реального часу, що дозволяє виявляти проблеми поза межами масиву. Наприклад, у одного із замовників після апгрейду ОС масиву продуктивность впала в декілька разів, що було пов’язане з особливостями роботи гіпервізора на хостах. На основі цього випадку був випущений патч та автоматично попереджено
появу подібної ситуації на 600 системах зберігання інших замовників, оскільки сигнатура була миттєво додана в хмару HPE InfoSight. Статистичні алгоритми машинного навчання та передбачення на їх основі – це ключова перевага платформи. Алгоритми, що застосовуються платформою, включають авторегресійні моделі прогнозування і симуляцію за методом Монте-Карло, що дозволяє передбачати «випадкові», як може здатися на перший погляд, події.
Відео на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=EqDKe6kdQgY