Nuove funzioni di machine learning nei software di gestione aiutano l'automazione dello storage management. Anche sui nuovi array della linea VSP.
Infrastrutture IT complesse rischiano di rendere complessa anche la parte di gestione, ma applicando funzioni di
automazione e di Intelligenza Artificiale questo rischio si può evitare o quantomeno ridurre.
Hitachi Vantara ha deciso di seguire questo approccio per quanto riguarda lo storage, sviluppando alcune nuove
funzioni di machine learning integrate nei software di gestione. Queste si uniscono a una nuova famiglia di storage array di fascia alta della linea VSP.
I software per lo storage management coinvolti sono
Hitachi Infrastructure Analytics Advisor (HIAA), Automation Director e Data Instance Director. Il primo effettua analisi del traffico dati che attraversa il datacenter, usando il machine learning per due scopi fondamentali: prevedere quando sarà effettivamente necessario
acquistare nuovo storage e aiutare a identificare le cause di eventuali
problemi nell'accesso alle informazioni.
Il machine learning tocca anche
Automation Director per la parte di
orchestration e
Data Instance Director per la protezione dei dati, grazie a una maggiore integrazione con Infrastructure Analytics Advisor. I tre moduli ora
operano in sinergia e per questo HIAA può indicare loro, ad esempio, come configurare una risorsa di storage per ottimizzarne le prestazioni o risolvere malfunzionamenti.
Lato hardware, Hitachi Vantara ha presentato alcuni nuovi modelli dei suoi storage array VSP. Le novità riguardano i modelli all-flash VSP F, con l'introduzione di due array
di fascia enterprise (
F700 e
F900) e due di livello midrange (
F350 e
F370). Le novità per la linea ibrida VSP G sono praticamente speculari, con due array di fascia top (
G700 e
G900) e due midrange (
G350 e
G370). Tutti questi array usano una nuova release del sistema operativo SVOS RF.
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