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Die auf All-Flash-Plattformen fokussierte Pure Storage mit Zentrale im kalifornischen Mountain View hat mit Pure1 Meta einen Analytik-Dienst für das Performance-Management vorgestellt. Laut den Angaben setzt dieser auf der KI-Engine (künstliche Intelligenz) Meta auf und liefert eine globale prädiktive Intelligenz durch die Erfassung und Analyse von über einer Billion Array-Telemetrie-Datenpunkten pro Tag. Unternehmen sollen mit Hilfe des neuen Dienstes sowohl die Kapazität als auch Performance vorhersagen können, versprechen die Kalifornier.

Als Grundlage dafür dient Pure Storage zufolge die Array-Level-Intelligenz von Purity, die eine manuelle Verwaltung und Anpassung überflüssig machen soll. Ein globales Sensornetzwerk mit Tausenden von vernetzten Arrays ermögliche Pure Storage ein Cloud-basiertes Management und prädiktive Unterstützung, die bereits mehr als 500 Sev1-Probleme verhindert habe. Pure 1 Meta liefere Unternehmen nun Antworten auf Fragen zur Performance-Prognose.

Dazu analysiere die Meta-AI-Engine auch einen "Data Lake“ mit mehr als sieben PByte Daten, um sowohl Problem-Fingerprints als auch Workload-DNA zu erzeugen. Meta scanne die gesamte eingehende Array-Telemetrie gegen eine Bibliothek von Problem-Fingerprints, um Vorfälle in Echtzeit vorhersagen und beheben zu können. Pure Storage erfasst dafür nach eigenen Angaben Hunderte von Variablen, die sich auf die Performance beziehen und verwendet diese zur Vorhersage der Leistungsbelastung.

Anwender können diese Workload-DNA mithilfe des neuen Workload Planners in Pure 1 nutzen, um Fragen über die Bereitstellung neuer Workloads, Interaktion, Performance und Kapazitätswachstum sowie Workload-Optimierung zu beantworten. Unternehmen seien dadurch in der Lage, Risiken zu reduzieren, die Konsolidierung zu erhöhen und eine bessere Sichtbarkeit für Upgrades oder Erweiterungen zu erhalten.

Mit der Erweiterung des "Meta Global Sensor“-Netzwerks auf Virtualisierungsumgebungen sollen ausserdem mehr Einblicke in die neue VM-Visibility-Funktion in Pure 1 zur Verfügung stehen. VM Visibility versorge Anwender mit VM-Level-Performance-Metriken wie Latenz, IOPS und Bandbreite, um Probleme zu beheben und ihre jeweiligen Ursachen zu identifizieren. Der Performance-Pfad wird visuell dargestellt, sodass Kunden Top-VMs mit Latenzproblemen leicht identifizieren und die problematische VM (Virtuelle Maschine) schnell mit einem Volume korrelieren können.
www.purestorage.com