ストレージ分析を高速化して、洞察が得られるまでの時間を短縮
次世代データ分析はこれまで以上に重要になっており、データと自動化の力を活用できる企業は、それができない企業に比べて大幅な競争上の優位性が得られます。
オンプレミスやクラウドなど、データが存在する場所に関係なく、ビッグデータ分析には高速アクセスが欠かせません。さらに、ビジネスの成長に伴い、ストレージ・インフラストラクチャーは、データを超高速で処理し、デプロイと使用が容易な状態を保つのに十分な拡張性を備え、なおかつコストを低く抑えておく必要があります。
高いパフォーマンス、読み取りと書き込み操作の待ち時間の一貫性、シームレスなモビリティー環境などの主要な機能を備え、お客様のデータがどこに存在しようとも、IBM Storage FlashSystemオールフラッシュ・ストレージは、データ・ストレージ分析のあらゆるニーズにお応えできるよう設計されています。
計算ストレージでフラッシュを利用
フラッシュ・メモリーは応答時間の短縮に役立ち、IBM Storage FlashSystemソリューション は、ダウンタイムの削減とデータ管理の改善に必要な高可用性と低遅延を備えたディスク・アレイを提供します。
すべてのIBM Storage FlashSystemプラットフォームで利用可能なIBM FlashCoreモジュールによるリアルタイム分析で、新しいワークロードに迅速に対応します。複数のストレージ・デバイス、データ・ソース、フォーマットにわたって一貫性のある予測可能なパフォーマンスで、あらゆる分析ツールを強力にサポートし、IBM Storage FlashSystemソリューションによるハイパフォーマンスでアジャイルなデータ・エクスペリエンスは、リアルタイムの最新分析を実現します。
最もスマートな方法であらゆるデータを保存
データ・セットの保存および使用方法はビジネスにおいて非常に重要であり、高性能コンピューティング（HPC）、AI、機械学習、予測分析を統合する強固な基盤が鍵となります。IBM Storage FlashSystemソリューションの革新的な設計は、比類のない拡張性を提供し、ラック・ユニットあたりの実効容量が最大1PBまでストレージ密度を高めます。これは、データ分析など、現在最も要求の厳しいアプリやワークロードを処理するデータセンター向けに設計された高性能オールフラッシュ・ストレージ・ソリューションです。
IBM Easy Tierを使用して、頻繁に使用されるデータをハード・ディスク・ドライブ（HDD）MDiskからフラッシュ・ベースのストレージMDiskに自動的かつシームレスに移行します。この機能は記憶域プール内のHDDを検出し、ボリューム上で頻繁に使用されるデータをより適切なストレージに移動するプロセスを容易にします。動的に階層化されたアーキテクチャにより、データがどの階層に属しているかに関係なく、データ転送がホスト・アプリケーションに対して透過的に行われます。
ストレージ・コストを削減しながら、フラッシュ・ストレージ分析を強化します。データ配置を自動化して、圧縮、スペース効率の高いスナップショット、重複排除を使用することで、同じスペースにより多くのデータを保存します。
高速。スマート。安全。
ハイブリッドクラウド対応ストレージ・ソリューション。
統合されたIBM Storage FlashSystemプラットフォーム・ファミリーを使用して、市場をリードするパフォーマンスと効率性を実現し、オンプレミス、ハイブリッドクラウド、パブリッククラウド、仮想化およびコンテナ化された環境の全体にわたり、管理、データ分析、および運用の複雑性を合理化できます。
保管するだけではなく、加速させます。IBM Storage FlashSystem 5300は、中規模および大規模組織に最適なオールインワンのハイブリッドクラウド・ソリューションです。フラッシュとAIを使用すると、コスト効率が極めて高く、強力なストレージ・ソリューションを導入できます。
これはエンタープライズ・クラスのストレージです。IBM Storage FlashSystem 7300は、ミッドレンジのワークロード向けに設計されています。機密データ向けに、高性能の冗長性とスマートで自己最適化が可能なコンテナ化ソリューションを提供します。
将来に備えましょう。IBM Storage FlashSystem 9500ストレージ管理システムは、人工知能とフラッシュ・ベースのテクノロジーを使用して、オンデマンドでデータ・セキュリティー、拡張性、信頼性を提供します。
ブロック・ストレージの基本的な正常性、容量、パフォーマンスを監視するためのデータ・オブザーバビリティー（可観測性）ダッシュボード。AIの推奨、ビジネスSLA、ポリシーに基づいてデータを最適化することで、少なくとも40％のコスト削減を実現します。