利用 Pure Storage 的現代化分析和 VDI 解決方案增強競爭優勢
為推動業務發展的戰略工作負載選擇正確的基礎。
安全性 Ops 分析
快速檢測安全威脅並迅速深入了解其根本原因。
日誌分析
加強對 IT 和安全營運的分析
混和雲分析
透過在 Pure Storage 上使用 Snowflake 擴充資料的可訪問性。
現代倉儲
以全新方法，高速驅動深度資訊。
AIRI//S
AI-Ready 基礎架構
安全性 Ops 分析
支援安全性分析
安全分析是風險管理的必備要件。透過可擴充性和簡便資料儲存裝置增強您的 SIEM 應用程式，保護重要的數字資產。
日誌分析
快速從任何規模的資料中取得深度資訊
利用現代化方法，讓資料儲存達到最佳效能以進行分析。驅動優異的數位體驗，讓效率、安全性和客戶滿意度提升至全新等級。
AIRI//S
用 AIRI//S 簡化 AI 成果
AIRI//S™ 可簡化 AI 部署作業，讓您迅速而輕鬆地擴展，從而使您的資料團隊專注於提供有價值的深度資訊，而不只是管理 IT 方面的業務。
分析、AI 資源及深度資訊
「有了更好的搜索效能，我們的團隊對使用Splunk更有信心。Pure 上的 Splunk 幫助我們在疫情危機時期保持工作效率。」
Veritas 的高級 IT 應用程式專員，基礎設施和雲端服務
尼哈-梅拉（Neha Mehra）
常見問題:
1. 為分析和 AI 合併資料的好處是什麼？
將非結構化資料合併到一個現代化的物件式儲存裝置平台中，打破數據孤島，簡化資料取得，並提供高效能的資料平台，以最大程度地提高數據在分析和人工智能中的價值。
2. 資料分析如何用於安全領域？
在威脅發生之前檢測和阻止威脅是大數據分析可以擔當重要角色的領域。企業組織可以從其串通基礎設施的每個部分收集資料，然後進行分析，以確定異常行為發生的時間和類型。資料分析尤其關鍵，因為安全數據在接下來的至少五到六年內每年會增長 30% 至 40%。
3. 為什麼分析和 AI 開發人員需要在意儲存裝置？
一個有效的分析和 AI 流程簡化了分析師、開發人員和資料科學家的工作，並最大限度地減少了從資料源到準確結果的流程中的所有瓶頸。經驗豐富的資料科學家已經意識到，為 AI 優化的儲存裝置平台能夠提高他們的工作效率。
4. 擴展的 AI 有哪些須注意事項？
雲端或傳統基礎設施通常用於早期AI開發或概念驗證，但當AI用於規模擴展時，資料科學家需要考慮針對AI進行優化的基礎設施。
考量應包含：
- 資料集的擴展和增長
- 高效能 GPU、儲存設備和網路的成本及可用性
- 安全、控制、管理和資料所有權的要求。
通常情況下，混合或就地部署的解決方案能夠以更低的總體擁有成本提供更好、更快速的結果。
問題或建議
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