Scopri perché Pure Storage è stata nominata ancora una volta leader nel Gartner Magic Quadrant 2022™ per i file system e l'object storage distribuiti.
Data analytics

Soluzioni di data analytics e AI

Ottieni più valore dai tuoi dati, con un'esperienza
dati agile, a performance elevate e facile da implementare, che fornisce analytics moderni e AI in tempo reale.

Business data analytics supportati dal data storage all-flash

Sfrutta tutto il valore della AI e dei tuoi data analytics

Pure rimuove tutte le complicazioni dal data storage, per trasformare i colli di bottiglia in innovazioni. Le soluzioni Pure per analytics e AI semplificano le operazioni, massimizzano il valore degli analytics e trasformano l'infrastruttura legacy per garantire una delivery agile, con dati strutturati e non strutturati moderni.

Semplicità

Semplifica le operazioni, per concentrarti sugli insight. Scegli una soluzione di storage efficiente, disaggregata e facile sia da installare che da aggiornare, con un singolo punto di controllo per la connettività di rete, il provisioning e petabyte di storage. Pianifica capacità e performance con la gestione Pure1® ed esegui Kubernetes senza problemi con Portworx®.

Accelera l'estrazione di insight dai data analytics

Performance

Accelera gli analytics su qualunque scala, con performance prevedibili e coerenti. Massimizza l'efficienza di operazioni dati e ricerche. Ottimizza l'indicizzazione a intervalli ravvicinati. Acquisisci più dati con una velocità di trasmissione elevata o utilizza i sistemi all-flash a bassa latenza per ridurre i tempi di generazione di insight.

Puoi supportare qualunque workload di dati e risolvere le problematiche tipiche dei dati non strutturati

Agilità 

Con un'infrastruttura agile puoi adattarti a qualsiasi workload e ottenere il massimo da tutti i tuoi strumenti di analytics. Raggiungi la stessa agilità dell'hybrid cloud con il supporto per lo storage Unified Fast File and Object (UFFO), esegui deployment Kubernetes ovunque con Portworx e sfrutta Evergreen//One™ per adottare anche on-premise i modelli di consumo tipici del cloud.

Aumenta la produttività dei data analytics
Gartner Magic Quadrant per i file system e l'object storage distribuiti

Pure Storage nominata ancora una volta leader nel Gartner® Magic Quadrant™ 2022

per i file system e l'object storage distribuiti

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Che cosa sono i data analytics?

L'espressione data analytics indica il processo utilizzato per estrarre informazioni approfondite sfruttabili dai dati non elaborati. Per le aziende, si tratta di applicare le giuste tecniche analitiche per identificare pattern e tendenze nascoste che è possibile sfruttare per migliorare il proprio business.

Altre domande frequenti:

1. Quali sono i diversi tipi di data analytics?

Ci sono quattro tipi di data analytics:

  • Analytics descrittivi: consentono di definire le caratteristiche degli eventi che si sono verificati nel corso del tempo (ad es. monitorare il chilometraggio dell'auto) 

  • Analytics diagnostici: consentono di determinare il motivo per cui si è verificato o si sta verificando un evento (ad es. sfruttando i file del registro degli eventi per determinare la causa principale di un arresto anomalo)

  • Predictive analytics: consentono di prevedere eventi futuri (ad es. colli di bottiglia nei requisiti di data storage)

  • Analytics prescrittivi: consentono di imporre una linea d'azione basata su scenari previsionali (ad esempio, prevedere un futuro collo di bottiglia dello storage e suggerire l'acquisto di capacità aggiuntiva per evitare che si verifichi)

2. Che cosa sono i Log Analytics?

La misurazione è essenziale per apportare dei miglioramenti: per questo ogni applicazione, dispositivo IoT, server e servizio cloud genera automaticamente dei file di log con metriche utili che indicano qual è lo stato operativo della macchina o come si comporta il programma in fase di runtime. Con Log Analytics si indica il processo di analisi dei file di log per tradurli in informazioni approfondite utili.

3. Quali vantaggi offrono i data analytics per i sistemi di data storage?

Il monitoraggio e l'analisi dei sistemi di data storage offrono i seguenti vantaggi: 

  • Migliore processo decisionale: i predictive analytics contribuiscono a prendere decisioni più efficaci in fatto di miglioramenti e upgrade, prevedendo i problemi di storage prima che si verifichino.

  • Maggiore sicurezza: la visibilità granulare su stato e performance del sistema di data storage consente di migliorare la sicurezza.

  • Provisioning semplificato: dai data analytics si possono ricavare informazioni approfondite utili per il provisioning efficiente della capacità quando serve, facendoti risparmiare soldi e risorse.
"...La collaborazione tra Meta e Pure continua: AI Research SuperCluster (RSC) è solo l'ultimo esempio di come Pure sta aiutando Meta a realizzare i suoi obiettivi di ricerca nel campo dell'AI."

Pure Storage collabora con Meta sull'AI Research SuperCluster

FlashArray e FlashBlade forniscono una soluzione di storage solida e scalabile per RSC di Meta.

Per saperne di più

Non accontentarti di quello che diciamo noi

Collaboriamo con le migliori aziende di tutti i settori.

"Pure ci offre un vantaggio enorme, permettendoci di essere sempre un passo avanti alla concorrenza".

Keith Martin
Senior Director della divisione Cloud Capacity Engineering di ServiceNow

"I nostri dati viaggiano veloci, come i nostri addetti alle consegne. È tutta questione di velocità, ovvero della nostra capacità di acquisire dati, analizzarli e reinserirli in canali sfruttabili".

Dan Djuric
VP della divisione Global Infrastructure and Enterprise Information Management di Domino's

Partnership

Offri nuovi livelli di funzionalità, scalabilità e performance agli utenti degli analytics.

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