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    多云戰(zhàn)略的堅實(shí)后盾:IBM發(fā)布多項(xiàng)存儲新能力

    2021-10-14 15:53:15   作者:   來源:CTI論壇   評論:0  點(diǎn)擊:


      IBM對公有云集成進(jìn)行了調(diào)整,推出了一系列更新項(xiàng)以幫助新收購的Turbonomic團(tuán)隊(duì)提高執(zhí)行力,還有一些更新幫助IBM產(chǎn)品保持競爭力。讓我們詳細(xì)看看。
      上周,IBM上任已經(jīng)18個月的首席執(zhí)行官兼董事長Arvind Krishna,向參加線上會議的金融分析師和行業(yè)分析師表示,IBM的戰(zhàn)略是專注于幫助企業(yè)引領(lǐng)下一階段的數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮,而他提及的下個階段,主要是受到混合云和人工智能等各種技術(shù)推動的。實(shí)現(xiàn)這一價值,是IBM的使命。
      但是這個使命對IBM來說并不容易。當(dāng)今幾乎所有企業(yè)都涉足于混合多云領(lǐng)域,由此帶來的挑戰(zhàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出簡單地通過快速存儲陣列傳輸數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)必須跨越云的邊界,必須越來越多地從邊緣進(jìn)入企業(yè)流程,將這些數(shù)據(jù)引入AI引擎也會帶來很多新挑戰(zhàn),例如吞吐量、延遲、甚至是所謂的“數(shù)據(jù)重力”,等等。
      IBM存儲團(tuán)隊(duì)并不輕松,當(dāng)前幾乎任何廠商都可以利用現(xiàn)有的閃存技術(shù)開發(fā)一款高速存儲陣列,但是,很少有廠商可以提供一個具有凝聚力的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,應(yīng)對數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中不斷變化的需求。這一點(diǎn)很難,IBM選擇了開發(fā)各種能夠減輕企業(yè)IT架構(gòu)師負(fù)擔(dān)的工具。
      本周,IBM宣布對存儲產(chǎn)品組合進(jìn)行一系列更新,這表明IBM正在很好地執(zhí)行他們的戰(zhàn)略。IBM對公有云集成進(jìn)行了調(diào)整,推出了一系列更新項(xiàng)以幫助新收購的Turbonomic團(tuán)隊(duì)提高執(zhí)行力,還有一些更新幫助IBM產(chǎn)品保持競爭力。讓我們詳細(xì)看看。
      Turbonomic為IBM存儲增添活力
      今年早些時候IBM收購了Turbonomic公司,此次收購旨在加強(qiáng)IBM AIOps工具和服務(wù)組合。Turbonomic公司曾經(jīng)是應(yīng)用資源管理和網(wǎng)絡(luò)性能管理領(lǐng)域的先驅(qū),提供了支持AI的工具,幫助企業(yè)組織更好地管理大量復(fù)雜的資源。
      Turbonomic(IBM保留了該公司的品牌)為企業(yè)運(yùn)營帶來了全棧可觀察性和管理功能,利用AI確保一系列IT基礎(chǔ)設(shè)施的性能、資源優(yōu)化和成本控制,使其成為IT管理員AIOps工具箱中一個有價值的補(bǔ)充功能。
      本周IBM第一次把Turbonomic與IBM存儲產(chǎn)品進(jìn)行了集成,宣布Turbonomic將從IBM FlashSystem存儲系統(tǒng)中收集一系列數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)將被用于優(yōu)化操作,防止不必要的過度配置,以及引導(dǎo)智能的存儲密度決策。IBM表示,此次集成將讓客戶能夠?qū)⒋鎯γ芏忍岣?0%,而不會對應(yīng)用性能產(chǎn)生任何影響。
      此外,IBM宣布Turbonomic將通過IBM FlashSystem觀察和監(jiān)控Instana、Red Hat OpenShift或者其他“主流管理程序”,讓運(yùn)營團(tuán)隊(duì)可以快速可視化和實(shí)現(xiàn)修復(fù)措施的自動化。
      隨著IBM開始使用Turbonomic技術(shù)來幫助管理企業(yè)整體架構(gòu),Turbonomic與FlashSystem的集成對IBM來說就是自然而然的一步了,現(xiàn)在IBM還沒有公布更多信息,但我預(yù)計未來Turbonomic將會被更深入地集成到支持IBM Spectrum Storage軟件套件的更多存儲產(chǎn)品中。
      支持微軟Azure的IBM Spectrum Virtualization
      一直以來,IBM都是積極擁抱多云技術(shù)的。曾幾何時,這個愿景還是以IBM自己的私有云雄心為核心的。但是近年來,隨著幾乎所有企業(yè)都在把某一個主流公有云提供商作為自身虛擬基礎(chǔ)設(shè)施的一個組成部分,IBM也開始把多云與之聯(lián)系起來。
      早在2019年初,IBM就推出了Spectrum Virtualize軟件的公有云版本——Spectrum Virtualize for Public Cloud,但卻一直到本周,IBM才開始支持AWS公有云。這一變化是與IBM增加支持微軟Azure是有關(guān)的。
      今年早些時候,IBM正式通過IBM Spectrum Virtualize for Public Cloud on Azure 支持微軟Azure云,這給Azure帶來了數(shù)據(jù)遷移、災(zāi)難恢復(fù)、快照等功能,甚至還有IBM的不可變快照功能IBM Safeguarded Copy。
      此舉讓IBM在企業(yè)級IT領(lǐng)域贏得了一次勝利。雖然AWS仍然是占據(jù)主導(dǎo)地位的公有云產(chǎn)品,但是Azure的增長速度要快于整個公有云市場,最近微軟在其財報中公布,Azure收入同比增長了51%,而同時期內(nèi)AWS的增幅是37%。
      眾多新特性發(fā)布
      除了有關(guān)Azure和Turbonomics的消息之外,IBM還發(fā)布了對存儲產(chǎn)品組合的更新,主要涉及到網(wǎng)絡(luò)彈性、云原生和可擴(kuò)展性能等核心屬性。
      IBM正持續(xù)致力于對云與安生技術(shù)的基礎(chǔ)支持。例如,IBM宣布IBM Spectrum Protect Plus可以幫助微軟Azure工作負(fù)載中的Red Hat OpenShift數(shù)據(jù)和Kubernetes數(shù)據(jù),此外該軟件還支持直接備份到S3對象存儲。
      此外IBM加大了對對象存儲的支持,IBM Spectrum Scale增加了一個高性能的對象接口。性能方面,IBM新增了一個Nvidia GPU Direct Storage的接口,讓支持Nvidia GPU Direct Storage的應(yīng)用在使用IBM Spectrum Scale的情況下,運(yùn)行速度提高100%。
      最后,IBM還公布了一款新的硬件系統(tǒng)IBM Elastic Storage System 3200,該系統(tǒng)配置了38TB的IBM FlashCore模塊,大小是現(xiàn)有最大系統(tǒng)的一倍。
      這在密度上帶來的整體影響令人印象深刻。IBM稱,新的FlashCore模塊僅通過兩個機(jī)架單元就可以把ESS 3200總?cè)萘刻岣叩?12TB。
      分析師視角
      IBM一直致力于提供業(yè)內(nèi)最好的技術(shù),然而現(xiàn)實(shí)是,IBM在工程和構(gòu)建存儲解決方案方面的輝煌歷史,在IBM對外廣泛傳遞信息的時候被忽略了,常常是到最后才提一嘴。
      正如IBM最近的投資者日上重申的,IBM堅持不懈地致力于幫助企業(yè)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值,IBM解決方案堆棧的一個關(guān)鍵組成部分是數(shù)據(jù)管理,而數(shù)據(jù)管理能力需要有一個能夠保護(hù)數(shù)據(jù)和把數(shù)據(jù)傳輸?shù)剿璧胤降牡讓踊A(chǔ)架構(gòu)。
      IBM花了近20年的時間擺脫了自己的硬件業(yè)務(wù),但是仍然把存儲保留了下來,這一點(diǎn)是有道理的,因?yàn)榇鎯τ贗BM試圖幫助企業(yè)克服挑戰(zhàn)來說是至關(guān)重要的。但同時,IBM并不怎么提及硬件,而是說IBM如何幫助你把業(yè)務(wù)提升到數(shù)據(jù)驅(qū)動的下一代轉(zhuǎn)型中,聽起來像是一個更有價值的故事。
      數(shù)據(jù)對企業(yè)至關(guān)重要,而存儲是企業(yè)從橫跨多個云、一直到邊緣的數(shù)據(jù)獲得快速、有價值洞察的基石。本周的這些公告表明,IBM將持續(xù)投入,為客戶提供構(gòu)建這些解決方案的存儲基礎(chǔ)設(shè)施。
    【免責(zé)聲明】本文僅代表作者本人觀點(diǎn),與CTI論壇無關(guān)。CTI論壇對文中陳述、觀點(diǎn)判斷保持中立,不對所包含內(nèi)容的準(zhǔn)確性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保證。請讀者僅作參考,并請自行承擔(dān)全部責(zé)任。

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