Obtenha mais valor dos seus dados com uma experiência de dados de alto desempenho e de fácil implantação que oferece análise em tempo real em uma plataforma distribuída totalmente flash.
Unifique os ecossistemas híbridos e de vários tipos de nuvem com a Pure para obter mobilidade de aplicativos e dados em nuvem privada e pública sem esforço, o que permite a você executar aplicativos em qualquer lugar.
Modernize sua nuvem privada e crie mobilidade contínua de vários tipos de nuvem com armazenamento flexível, sem esforço e econômico.
A ameaça e o custo de violações de dados podem ser devastadores. Chegou a hora de dizer adeus às soluções legadas em silo e apresentar a proteção avançada de dados à sua organização.
Com milhões gastos anualmente para proteger pontos de entrada de dados, muitas empresas ainda subestimam o valor estratégico do aumento da proteção de dados. O Pure FlashBlade® garante soluções para dar suporte à recuperação depois de um ataque de ransomware.
Conte com uma arquitetura de backup ágil o suficiente para fazer backup e restaurar dados quando você mais precisa. Além disso, há espaço suficiente para consolidar seus silos de dados, inclusive os appliances de backup.
Esqueça os ciclos caros de upgrade, o tempo de inatividade disruptivo e as recompras de TBs que você já tem. O modelo de assinatura Evergreen Storage™ oferece expansão e upgrades rápidos e sem interrupção.
Obtenha armazenamento como serviço (STaaS, Storage as a Service) para nuvem pública e privada. Opere uma nuvem híbrida de modo eficiente unificando seu ambiente com uma assinatura e um conjunto de serviços de armazenamento.
O Pure Cloud Block Store™ garante mobilidade contínua de dados, resiliência e uma experiência uniforme, onde quer que seus dados estejam.
O governo não precisa ser lento, especialmente quando você pode obter o desempenho e a potência da solução de armazenamento flash mais inovadora.
É essencial que os dados forneçam serviços integrados e de qualidade superior. Implemente soluções da Pure para atingir melhores resultados na prestação de serviços de assistência, reduzir custos, bem como eliminar silos e migrações de dados.
Somente a Pure Storage proporciona uma experiência avançada de dados para MSPs que querem se destacar no mercado competitivo de hoje.
Forneça armazenamento como serviço para contêineres O Pure Service Orchestrator™ fornece aos desenvolvedores a agilidade da nuvem pública com a confiabilidade e a segurança da infraestrutura local.
O FlashArray//C da Pure é o primeiro array de armazenamento flash totalmente QLC que garante desempenho NVMe, hiperconsolidação e gerenciamento simplificado para cargas de trabalho orientadas por capacidade.
Acelere os resultados nos negócios com seus dados mais críticos, desde os aplicativos de nível básico aos corporativos. O FlashArray//X garante uma experiência avançada para cargas de trabalho da Camada 0 e Camada 1.
O Pure FlashBlade® é a solução mais avançada do setor que oferece armazenamento de objetos e arquivos nativo com expansão horizontal.
A FlashStack™ combina computação, rede e armazenamento de modo a fornecer uma plataforma de infraestrutura avançada para aplicativos essenciais para os negócios, DevOps e análise. A IDC calcula que as organizações possam atingir um ROI de 431% em cinco anos.
Vá além das complexidades da infraestrutura legada e das soluções “faça você mesmo”. Obtenha os insights no tempo que os inovadores orientados por dados precisam com a AIRI®, a primeira infraestrutura pronta para inteligência artificial de pilha completa do setor.
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O Purity proporciona a agilidade que você precisa. A Pure Storage está comprometida em manter todos os dados da sua organização disponíveis, da maneira mais intuitiva possível, para que você possa tomar decisões com base em informações.
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New Storage Architecture For The Era Of Modern Intelligence
Open Letter to the Storage Industry
September 12, 2018
Powered by analytics and AI, the era of modern intelligence has presented the storage industry with a unique opportunity. Data is the new currency and our opportunity is to be its steward. Yet historically we have actively held enterprises back from making progress with data. Legacy architectures, like data silos and data lakes, are built to lock data away, and can’t do the one thing required to realize data’s full value — share.
Data lake is dying. It was built on the obsolete premise that all unstructured data is meant to be stored. A new storage standard is needed in the post-data lake era. Modern intelligence requires an architecture designed not only to store data, but to share and deliver data. We call this new architecture a data hub.
The importance of putting data to work is easy to put into perspective. A recent study conducted by Baidu showed its dataset needed to increase by 10 million times in order to lower its language model’s error rate from 4.5 to 3.4 percent¹. That’s 10,000,000x more data for one percent of progress! A luminary in the field of AI, Professor Andrew Ng from Stanford University, noted “data, not software, is the defensible barrier (competitive edge) for many businesses”² and enterprises must “unify their data warehouses.”³
This emphatic call to unify data takes direct aim at the problem. Data is stuck in a complex sprawl of silos, and the storage industry is largely to blame for it. When an industry is so focused on developing technologies to store things, it naturally creates silos. But in today’s data-first world, silos are counter-productive. Data is out of reach from modern applications that can drive insights and innovation.
It’s time to rethink storage. A data hub is designed on first principles not only to store data, but to unify and deliver data. Unifying data means that the same data can be accessed by multiple applications at the same time with full data integrity. Delivering data means each application has the full performance of data access that it requires, at the speed of today’s business. Data hub shatters legacy infrastructure barriers where applications are given their own silos and replicated datasets.
Data hub is a data-centric architecture for storage that powers data analytics and AI. Its architecture is built on four foundational elements:
- High throughput for file and object store
- Native scale-out design
- Multi-dimensional performance
- Massively parallel architecture
There are four classes of silos in the world of modern analytics: data warehouse, data lake, streaming analytics, and AI clusters. A data warehouse requires massive throughput. Data lakes deliver scale-out architecture for storage. Streaming analytics go beyond batched jobs in a data lake, requiring storage to deliver multi-dimensional performance regardless of data size (small or large) or I/O type (random or sequential). And AI clusters, powered by tens of thousands of GPU cores, require storage to also be massively parallel, servicing thousands of clients and billions of objects without data bottleneck.
Then there is cloud. Applications are increasingly cloud-native, architected on the premise that infrastructure is disaggregated and storage is limitless. The de facto standard for cloud storage is object.
A data hub must have all four qualities. All are essential to unifying data. A data hub may have other features, like snapshots and replication, but if any of the four features are missing from a storage platform, it isn’t built for today’s challenges and tomorrow’s possibilities. For example, if a storage system delivers high throughput file and is natively scale-out, but needs another system with S3 object support for cloud-native workloads, then the unification of data is broken, and the velocity of data is crippled. It is not a data hub.
In this era, it’s better to share and deliver data than to lock it away in silos, and systems built to share data are fundamentally different than those built to store data. Now is the time for the storage industry — Pure included — to deliver a new and modern architecture. We look forward to the rest of the industry embracing this opportunity as well.
To learn more, please visit purestorage.com/datahub
Check out what others thought from our October 3rd CrowdChat.
Add to the discussion tweet using #unifydata
1 Deep Learning Scaling is Predictable, Empirically: https://arxiv.org/pdf/1712.00409.pdf
2 https://hbr.org/2016/11/what-artificial-intelligence-can-and-cant-do-right-now
3 Nuts and Bolts of Applying Deep Learning, https://www.youtube.com/watch?reload=9&v=5PrvLq6_xm8