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HPC Linux®ストレージ環境でのデータ管理に苦労していませんか。HPE Data Management Frameworkは、階層型のストレージ管理アーキテクチャーを実現し、データアクセスとストレージリソースを最適化します。データは、管理者が定義したサービスレベルとスピード要件に基づいて、階層に割り当てられます。たとえば、頻繁にアクセスされるデータは、フラッシュのハイパフォーマンス階層に、あまり頻繁にアクセスされないデータは、キャパシティ階層のハードドライブに、アーカイブデータはテープストレージに配置できます。統合されたポリシーエンジンにより、階層間のデータ移動の指定、バックアップ、アーカイブ、ディザスタリカバリの仕組みとの統合が可能になります。データを適切な階層に割り当てることによって、データはアクセス要件に合わせて最も費用対効果の高いハードウェアに配置されます。さらに、データを多用するワークフローを、データの自動ステージングによって合理化でき、データ収集の遅延を軽減できます。
A scalable database. The data base is distributed across nodes for higher system availability, is scalable to billions of files, and delivers high performance for queries.
Namespace reflection. Maintain a reflection of managed file systems and use it for data management operations instead of compromising the performance of the file system metadata servers.
Support for extensible metadata. Administrators can use metadata to customize queries, use extensible metadata for policy management and create personalized data sets from associated files.
Data curation. Users can stage their files into an independent back end data base for long term curation. Later, users can locate and recall their files to an entirely different file system.
Query engine. Administrators, users, and the built-in policy management engine all use a common query tool to locate files and filter the results.
Native file system integration. Native integration uses the standard tool set for Lustre and Spectrum Scale to increase utilization and automate data management operations.
適切な時間と場所にあるデータ
HPE Data Management Frameworkにより、HPC Linuxストレージ環境で階層型ストレージアーキテクチャーを利用できるようになり、アクセス速度の要件に応じて階層を定義できます。たとえば、迅速にアクセスする必要があるデータはSSDの階層に配置し、使用頻度の低いデータはテープアーカイブに配置できます。
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