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ストレージ容量の計画は常に困難でしたが、データ量とIT需要の高まりに伴い、この難しさが増しています。 時間の経過とともに利用可能な容量と成長を判断するには、組み込みのシステム監視ツール、ログファイル、ストレージ管理ソフトウェアを使用するだけの簡単なプロセスです。 しかしながら、これらの数値は、比較的静的な条件下での有機成長のみを反映している。 ほとんどのストレージ環境は非常に複雑で動的なので、容量とパフォーマンスの要件を予測することは困難です。

ストレージ管理者は、正確な予測を行うために、驚異的な数の変数を考慮する必要があります。 ストレージリソースが必要となるサーバーのアップグレードやアプリケーションの実装など、今後予定されているITイニシアチブはありますか? 新しいユーザー、デバイス、および場所の追加は、ストレージのニーズにどのように影響しますか? ストレージ最適化、シンプロビジョニング、またはストレージ階層化によって容量が節約できますか?

これらのタイプの質問は、膨大なデータセットを分析し、パターンを識別し、自律的な決定を下す能力を持つ人工知能(AI)の応用にとって熟練している。 Pure Storageは、Pure1 Metaプラットフォームを使用して、ストレージ管理、サポート、容量計画にAIを活用することを可能にします。

Pure1メタは、AIと機械学習における大きな進歩を表しています。 これは、毎日数千のクラウド接続アレイから1兆以上のテレメトリデータポイントを収集するPure Storageのグローバルセンサネットワークによって推進されます。 Meta AIエンジンは7PB以上のデータレイクを分析して問題指紋を生成し、問題指紋のライブラリに対してすべての着信アレイテレメトリをスキャンし、リアルタイムで問題を特定し解決します。

また、Metaは何千もの変数をキャプチャして分析し、100,000以上のワークロードの特性に基づいて連続的に洗練された一連のワークロードDNAを生成します。 Pure1 Metaで生成されたワークロードDNAを使用することで、容量とパフォーマンスの両方を予測し、ワークロードの展開と最適化に関するインテリジェントなアドバイスを得ることができます。 パフォーマンス予測の質問に対する明確な回答により、過剰プロビジョニングやダウンプロビジョニングによるダウンタイムによる無駄な費用を招く回避策に頼る必要はありません。

顧客は、ワークロード・シミュレーションを含むように最近アップグレードされたPure1のMeta Workload Plannerを通じて、ワークロードDNAを活用することができます。 ストレージ管理者は、シミュレーションを使用して、さまざまな構成オプションでどのような特定のワークロードがどのように見えるかを確認できます。 これにより、ベンダのデータシートおよび合成実行に関連する推測が不要になります。

Pure1のグローバルダッシュボードは、アレイ全体から主要な集計メトリックを提供することで、管理の経験を簡素化します。 単一のダッシュボードから、顧客はすべてのアレイにわたる平均負荷性能、最後の24時間の性能傾向および容量消費予測を見ることができます。 最近のアラートやアレイ全体のメッセージも、ストレージフットプリントの可視性を向上させます。

利用可能なリソースを最適化し、ハードウェアの購入を計画しようとするストレージ管理者は、使用可能な容量を継続的に評価し、将来の需要を予測する必要があります。 また、ストレージ環境の変更が容量とワークロードのパフォーマンスに与える影響を予測する必要があります。 Pure StorageのPure1 Metaがどのように容量計画の質問に明確な回答を提供し、リスクを軽減し、リソースの利用率を高め、アップグレードと拡張の計画を改善できるかをご紹介します。 お問い合わせ!

 

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