06.02.2017 (eh)
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Pure Storage meldet allgemeine Verfügbarkeit von Flashblade

  • Inhalt dieses Artikels
  • Große unstrukturierte Datensätze fördern Nachfrage zu neuartigen Big-Data-Flash-Lösungen
  • Big-Data-Analyseplattform Spark wird populärer – »FlashBlade« passt hier ideal
  • Markt der unstrukturierten Daten wächst rasant

Ein Blade des FlashBlade-Systems kommt in der Bauform einer PCIe-Steckkarte (Bild: Pure Storage)Ein Blade des FlashBlade-Systems kommt in der Bauform einer PCIe-Steckkarte (Bild: Pure Storage)»FlashBlade« von Pure Storage ist eine All-Flash-Datenplattform, die vor allem die Masse der unstrukturierten Daten in der Cloud speichern, verarbeiten, und nahezu latenzfrei zugänglich machen soll. Angekündigt vor fast genau vier Monaten, wobei als allgemeine Verfügbarkeit (General Availability) Ende 2016/Anfang 2017 angegeben wurde. Pure Storage hielt Wort, und meldet nun, dass die Lösung jetzt allgemein verfügbar ist. Es ist das zweite Produkt des Unternehmens, das speziell für unstrukturierte High-Performance-Workloads entwickelt wurde.

Was die Speicherkapazität anbelangt, gibt Pure Storage für die Blades eine »nutzbare« (»usable«) Kapazität von 8,8 TByte bzw. 52 TByte an. (Unter »usable« kalkuliert Pure Storage mit einer 3:1 Datenreduktion.) Da in das entsprechende 4U-Gehäuse bis zu 15 Blades einbaubar sind, sind somit maximal 1,6 PByte nutzbare Kapazität verfügbar. Sieben 8-TByte-Blades sind eine Art Mindestbestückung, was 98 TByte nutzbarem Speichervermögen entspricht. FlashBlade wird ab sofort mit der Software »Elasticity 1.x« weltweit ausgeliefert.

FlashBlade ist seit Juli 2016 für ausgewählte Kunden als Directed-Availability-Release verfügbar. Laut Pure Storage hat sich das Produkt quer durch alle Branchen und Segmente erfolgreich entwickelt. Es werde insbesondere bei den Unternehmen erfolgreich eingesetzt, die ihr Geschäftsmodell, den Vertrieb und die Produktentwicklung umstellen mussten, um das immer höhere Datenaufkommen zu bewältigen.

Datenintensive Storage-Workloads nehmen in der Tat allenthalten zu. Dies betrifft beispielsweise die Bereiche Echtzeit- und Big-Data-Analysen, Genomsequenzierung, erweiterte Analysen im Profisport, Finanzanalysen, Erdöl- oder Erdgasexploration sowie große Plattformen für Onlinespiele. Entsprechend steigen die Anforderungen an Storage-Systeme.

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Große unstrukturierte Datensätze fördern Nachfrage zu neuartigen Big-Data-Flash-Lösungen

Güner Aksoy, Regional Sales Director Central Europe, Pure StorageGüner Aksoy, Regional Sales Director Central Europe, Pure Storage»Immer mehr Unternehmen möchten mit Big-Data-Analysen ihre Umsätze steigern, den Kundenservice verbessern, neue Marktchancen erschließen und ihre Entscheidungsfindung verbessern. Die Workload-Anforderungen dieser Analysen lassen sich mit herkömmlichen Storage-Architekturen kaum erfüllen. 2016 wurden die ersten Umsätze mit ganz neuen All-Flash-Arrays erzielt, auch als Big-Data-Flash bezeichnet. Diese Plattformen waren speziell an diese Art von Umgebung angepasst«, erklärt Eric Burgener, Research Director Storage beim Marktforschungsinstitut IDC. »Big-Data-Flash-Plattformen sind in der Lage, sehr große unstrukturierte Datensätze mit einem hohen Grad an Parallelität zu analysieren. Dabei bieten sie die Performance und Zuverlässigkeit eines All-Flash-Systems. FlashBlade von Pure Storage gehört zu den Pionieren in diesem wachstumsstarken neuen Markt und kommt bereits in verschiedenen Branchen zum Einsatz. IDC geht davon aus, dass die Umsätze bis 2020 auf 1,05 Milliarden US-Dollar steigen werden.«

»FlashBlade eignet sich ideal für zahlreiche Anwendungen, die speziell für Unternehmen in der DACH-Region zunehmend wichtig sind. So erzeugen Sensoren in hoch automatisierten Umgebungen immer mehr unstrukturierte Daten«. erklärt Güner Aksoy, Regional Sales Director Central Europe von Pure Storage. »Diese müssen effizient verwaltet oder für Real-Time-Analysen genutzt werden.«

Big-Data-Analyseplattform Spark wird populärer – »FlashBlade« passt hier ideal

Wie gut sich FlashBlade dafür eignet, zeigt laut Aksoy dessen Nutzung durch das Formel 1-Team von Mercedes. Das Mercedes AMG Petronas-Formel-1-Team nutzt die Arrays bereits als kompaktes, mobiles Rechenzentrum und bringt sie zu jedem Rennen mit, um in Echtzeit die Daten von nahezu 250 Sensoren pro Wagen zu speichern und zu verarbeiten. Ob es an FlashBlade von Pure Storage lag oder nicht – jedenfalls wurde 2016 Nico Rosberg vom Mercedes AMG Petronas-Formel-1-Team Fahrerweltmeister, und Mercedes gewann zum dritten Mal in Folge die Konstrukteurs-Weltmeisterschaft.

Pure Storage verweist auch darauf, dass Unternehmen haben die Umstellung von der Analyse historischer Daten im klassischen Batch-Modus auf iterative Echtzeitanalysen durch den Einsatz von »Apache Spark« beschleunigt. Mit diesem Framework werde Big Data in »Big and Fast Data« gesteigert. Moderne Analysen und skalierbarer High-Performance-Storage für Dateien und Objekte seien hier unerlässlich, um Innovationszyklen zu beschleunigen, Kunden und Interessenten in Echtzeit zu erreichen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Markt der unstrukturierten Daten wächst rasant

»Auch in der DACH-Region wird die Big-Data-Analyseplattform Spark zunehmend populär«, erläutert Aksoy. »So setzen beispielsweise Banken auch hierzulande auf dieses Framework, um hochkomplexe Finanzmodelle zu entwickeln und durchzurechnen. Auch dabei ist FlashBlade eine ideale Unterstützung.«

»Mit FlashBlade kann Pure sein Versprechen einlösen und Kunden aus allen Branchen ermöglichen, erhebliche Wettbewerbsvorteile durch die Nutzung ihrer Daten zu erzielen. FlashBlade wurde für den rasant wachsenden Markt der unstrukturierten Daten optimiert, und fördert außerdem den innovativen Umgang mit diesen Daten«, sagt Scott Dietzen, CEO von Pure Storage. »Die hervorragende Leistung der Kunden unserer Beta- und Directed-Availability-Releases hat es uns ermöglicht, das Potenzial von FlashBlade aufzudecken – nicht nur im technischen und kreativen Bereich, sondern auch in der Medizin, in der Wissenschaft und im Sicherheitswesen.«

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