Stellen Sie optimale Performance bereit mit einem modernen Ansatz beim Daten-Storage für Analytics. Setzen Sie neue Maßstäbe bei Effizienz, Sicherheit und Kundenzufriedenheit mit digitalen Benutzererfahrungen.
Das bloße Sammeln von Daten reicht nicht aus. Für wirklich effektive Analysen benötigen Sie eine Strategie, bei der alle Ihre Daten nicht nur erfasst werden, sondern die auch sicherstellt, dass Sie die Daten nutzen können, um schnelle, umsetzbare Einblicke zu erhalten.
Unterstützen Sie mehr Benutzer und Datenquellen mit hochgradig paralleler Geschwindigkeit in beliebigem Umfang. Speisen Sie mit hohem Durchsatz mehr Daten ein oder nutzen Sie All-Flash-Systeme mit niedriger Latenz, um schneller Erkenntnisse zu gewinnen.
Eine disaggregierte Scale-out-Architektur ermöglicht umfangreichere Abfragen und historische Suchen mit einem einzigen, schnellen Storage-System. Fügen Sie ganz einfach weitere Rechenkapazität und weiteren Storage hinzu, wenn Datenquellen und Datenmengen wachsen.
Disaggregierter Storage, der einfach zu installieren und aufzurüsten ist und der kein Performance-Tuning erfordert. Implementieren Sie eine lokale Infrastruktur mit Service-Nutzungsmodellen durch Pure as-a-Service™.
Beim Analysieren von IT Operations wird die IT-Infrastruktur Ihres Unternehmens – sowohl lokal als auch in der Cloud – überwacht und analysiert, um Fehler zu beheben und Ausfallzeiten zu verhindern, bevor sie zum Problem werden.
Zu den allgemeinen Vorteilen von IT Operations Analysen gehören:
Log-Dateien sind computergenerierte Nachrichten, die Ereignisse, Prozesse und andere Informationen während des Betriebs aufzeichnen.
Zu den allgemeinen Vorteilen von Log Analytics gehören:
Wir arbeiten mit den Besten aus allen Branchen zusammen.
„Splunk auf Pure Storage gibt Antworten innerhalb von Sekunden; es ist sehr schnell. Unser DevOps-Team bewirbt Splunk auf Pure im gesamten Unternehmen, um zu zeigen, was für ein leistungsfähiges Tool es sein kann.“
“FlashBlade hatte Funktionen, die für uns extrem wichtig waren: die Fähigkeit, große Mengen an Streamingdaten in Echtzeit zu verarbeiten und einen Datensatz für mehrere Workloads gleichzeitig verfügbar zu machen.”
Die wachsende Geschwindigkeit von Geschäftsvorgängen macht Log Daten immer wichtiger.
