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HPE kündigt die nächste Hauptversion von HPE Data Fabric Software an, die KI in die Komplexität der Optimierung und Verwaltung einer globalen Datenebene einbringt. Mit dieser Version der HPE Data Fabric Software ist es jetzt einfach, KI zur Lösung komplexer, vielschichtiger Anwendungsfälle in Bereichen wie Compliance, Governance, Sicherheitsanalyse, Metadatenverwaltung und Überwachung der Datenbestände Ihres Unternehmens zu verwenden.
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Alle löschenNeu in dieser Version: HPE Data Fabric Software erweitert ihre globalen Namespace-Funktionen weiter und bringt KI in eine Reihe von Betriebs-, Governance-, Compliance-, Metadatenverwaltungs- und anwendungsbasierte Datenanwendungsfälle.
Die Einführung des Model Context Protocol (MCP), des neuen Standards für die Modell-Daten-Interaktion, bietet eine sichere Lösung und zukünftige Kompatibilität mit den vielfältigen und sich schnell weiterentwickelnden KI-Tools.
An erster Stelle steht die Sicherheit. Die Lösung basiert auf „Zero Trust“ und wird dann auf mehreren Ebenen ohne implizites Vertrauen zwischen Services, Benutzern oder Komponenten durchgesetzt.
Erweitert die Zero Trust-Prinzipien auf KI-gesteuerte Workflows, indem die Benutzeridentität über MCP an Polaris weitergegeben wird, was eine fein abgestimmte, benutzerbezogene Governance und einen sicheren Datenzugriff ermöglicht.
Kombiniert KI mit einheitlichen Metadaten und einem globalen Namespace, um intelligente Datenermittlung, Richtliniendurchsetzung und automatisierte Einblicke in alle Unternehmensdaten zu ermöglichen.
Der integrierte globale Namespace bietet einen zentralen Zugriffspunkt für die Daten, der es Benutzern und Anwendungen ermöglicht, alle verfügbaren Daten zu sehen, und einen konsistenten Access Point, der es Benutzern und Anwendungen ermöglicht, alle Unternehmensdatenbestände zu sehen und darauf zuzugreifen.
Ermöglicht die Optimierung der Datenlandschaft eines Kunden, indem Duplikate und Datenbewegungen reduziert und Computing-Ressourcen basierend auf der Datenaffinität optimiert werden.
Beschleunigt Einblicke durch die Kombination von Daten aus mehreren Unternehmenssystemen in einem einzigen konsistenten globalen Namespace.
Erweitert den globalen Namespace mit dem föderierten Polaris-Katalog und ermöglicht so clusterübergreifenden Datenzugriff und einheitliche Metadaten-Sichtbarkeit.
Integriert offene Tabellenformate wie Apache Iceberg und externe Datenspeichersysteme und ermöglicht so einen nahtlosen hybriden und Multi-Cloud-Datenzugriff.
Diese Version erweitert die Metadatenerfassung des globalen Namespaces auf Lakehouse-Metadaten. Es werden nun Lakehouse-Metadaten gesammelt und über die KI-Schnittstelle bereitgestellt, sodass sowohl geschäftliche als auch Audit-/Governance-Fragen zu Lakehouse-Metadaten beantwortet und Einblicke schneller gewonnen werden können.
Ein Lakehouse-Dimensionskatalog bietet weitere Einblicke in Metadaten für die Governance sowie in die Sichtbarkeit des Katalogs über mehrere Engines hinweg und verbessert so die Herkunftsverfolgung, Überprüfbarkeit und Richtliniendurchsetzung im gesamten Lakehouse-Ökosystem.
Ermöglicht clusterübergreifende Metadatenföderierung, wodurch verteilte Polaris-Kataloge interoperabel werden und eine einheitliche Governance gewährleistet ist.
Ermöglicht KI-gestützte Metadaten-Einblicke und beschleunigt so Compliance, Auditierung und Datenherkunftsanalysen im gesamten Unternehmen.
HPE Data Fabric Software kann sowohl Objekt- als auch Dateidatenspeicher in der Cloud zusammenfassen, dort bereitgestellt und in den globalen Namespace integriert werden. Dadurch wird eine effiziente Konnektivität und Datenverarbeitung gewährleistet, wo auch immer sich die Daten befinden.
Die integrierte Spiegelung synchronisiert Daten über Standorte hinweg – auch bei Latenz- und Leistungsproblemen.
Eine einzige Benutzeroberfläche ermöglicht die Einrichtung und Konfiguration von Datamanagement, Sicherheit und Souveränität an mehreren Standorten.
Die ereignisgesteuerte Objektreplikation ermöglicht die nahtlose Übertragung von Daten zwischen Cloud-, Edge- und On-Premise-Umgebungen.
Das automatisierte Tiering mit integriertem Lifecycle Management und Inline-Erase Coding senkt die Kosten und maximiert die Effizienz.
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