High Performance Computing-Lösungen

Haben Ihre High Performance Computing (HPC)- und AI-Umgebungen Schwierigkeiten mit der Dateiverwaltung? HPE Data Management Framework 7 (DMF7) bietet zentralisiertes Datenmanagement über HPC- und KI-Speichersysteme hinweg und schützt skalierbare, parallele Dateisysteme wie Lustre und Spectrum Scale. Namespace-Spiegelung wird verwendet, um einen unabhängigen Snapshot des Dateisystemstatus zu erstellen, der es Ihnen ermöglicht, Dateisysteme in einem bekannt guten Zustand wiederherzustellen. Dieses System bewahrt Dateiversionen, sodass Benutzer Dateien aus früheren erfolgreichen Auftragsläufen wiederherstellen können. HPE DMF7 automatisiert die Datenverschiebung zwischen den Ebenen in einer Speicherhierarchie, zum Beispiel zwischen Flash und Festplatte. Administratoren und Benutzer können HPE DMF7 auch verwenden, um Dateien zwischen Dateisystemen zu verschieben, wenn z. B. Dateien aus einem Speicher verschoben werden müssen, der entsorgt wird. HPE DMF7 verbessert die Auslastung teurer Hochleistungsspeicher durch automatisches Verschieben von Daten auf kostengünstigere Speicherebenen, wodurch ein virtueller Speicherplatz geschaffen wird, der über die physische Kapazität hinaus zu skalieren scheint.

Sind Sie auf der Suche nach den besten und leistungsfähigsten Verfahren für Ihr Finanzunternehmen? Die Finanzdienstleistungsbranche (FSI) steht vor einer Vielzahl an Herausforderungen in Bezug auf den Markt, die Technologie und Gesetzgebung. Der Hochfrequenzhandel treibt den Technologiewettlauf für die/den schnellsten Konnektivität, Datenzugriff und Computing-Leistung an. Eine stärkere Regulierungsaufsicht erfordert stabile Lösungen für eine konforme Archivierung. Die vorhandene IT-Infrastruktur stellt als isolierte Umgebung eine Herausforderung dar, die nur schlecht an die Geschäftsanforderungen angepasst ist und somit höhere Komplexität und Kosten quer durch die Abteilungen verursacht. Heute bietet sich FSI-Unternehmen eine beispiellose Transformationsmöglichkeit zur Modernisierung der IT mit neueren Lösungen zur schnelleren Umsatzsteigerung, Margenerhöhung und Verbesserung der Kundenbindung und Wettbewerbsdifferenzierung. Dies bedeutet, dass erstklassige IT-Lösungen eine hohe Skalierbarkeit, Agilität und Leistungsfunktionen bieten und zugleich die Effizienz verbessern und die Kosten senken müssen.

Halten Sie mit dem technologischen Fortschritt der Genomik-Branche Schritt? Die HPE Next Generation Sequencing (NGS)-Referenzarchitektur ist die Lösung, die Ihnen dabei hilft. Mit HPE Apollo Systemen und den modernsten Intel® skalierbaren System-Framework-Technologien haben wir eine Lösung entwickelt, mit der für die Benutzer das Rätselraten beim High-Performance Computing (HPC) beendet wird, indem ein umfassende, speziell konzipierte Lösung bereitgestellt wird, die die erforderliche Leistung liefert, um die aggressivsten und anspruchsvollsten NGS Workloads schneller zu betreiben und sich gleichzeitig flexibel an sich ständig ändernde Workloads und Anforderungen anzupassen.

Benötigen Sie eine maßgeschneiderte, skalierbare HPC-Speicherlösung, die Ihre Leistungsanforderungen erfüllt? Scalable Storage for Lustre bietet eine maßgeschneiderte, modulare Lustre-Konfiguration, die auf spezifische Workloads zugeschnitten werden kann. Die Lösung basiert auf dem HPE ProLiant DL360 Gen10 Server, HPE ProLiant DL380 Gen10 Server, HPE D3710 Enclosure, HPE MSA 2050 SAN Speicher für Metadaten und HPE D6020 Disk Enclosure für Kapazität und bietet Flexibilität bei der Auswahl von Laufwerken, getestete Konfigurationen für Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit durch Modularität. Eine von Hewlett Packard Enterprise getestete Version von Community Lustre wird einschließlich des ZFS-Dateisystems für Datenintegrität, Datenkomprimierung und Dateisystem-Snapshots bereitgestellt. Der Integrated Manager for Lustre bietet eine vereinfachte Systemverwaltung und -optimierung über eine Webinterface und die nahtlose Integration mit dem HPE Data Management Framework (DMF) sorgt für eine systemeigene, automatisierte Dateiverwaltung und optimierte Daten-Workflows.