Neues Konzept zur Modernisierung von Speicherinfrastrukturen

Pure Storage führt "Data Hub"-Architektur ein

| Redakteur: Tina Billo

Mit dem Data-Hub-Konzept will Pure Storage die Art und Weise wie Daten gespeichert werden auf neue Beine stellen.
Mit dem Data-Hub-Konzept will Pure Storage die Art und Weise wie Daten gespeichert werden auf neue Beine stellen. (Bild: Pure Storage)

Mit der jetzt vorgestellten Data-Hub-Architektur verfolgt Pure Storage das Ziel, Unternehmen ein zentrales Speichersystem an die Hand zu geben, mit dem sich Datensilos aufheben lassen und das ihnen den Echtzeitzugriff auf alle ihre Daten erlaubt. Die Basis hierfür stellt die Flashblade-Plattform des Herstellers.

Gemäß Pure Storage setzen die meisten Unternehmen für die Analyse ihrer Daten nach wie vor auf Data Lakes, auf separaten Systemen betriebene Data-Warehouse- und Streaming-Analytics-Anwendungen sowie KI-Cluster. Dies erschwere ihnen, Informationen zusammenzuführen, auszutauschen sowie bereitzustellen und damit den größtmöglichen Nutzen aus ihnen zu ziehen.

Die von dem Hersteller propagierte und auf der hauseigenen Flashblade-Plattform basierende Data-Hub-Architektur hebe diese Silostrukturen auf. Der vor allem auf den Umgang mit unstrukturierten Informationen und datenintensiven Workloads ausgerichtete ganzheitliche Ansatz ermögliche, nicht nur Daten zu erfassen und zu speichern. Vielmehr ließen sie sich dadurch vereinheitlichen und KI-, Analyse- sowie cloudbasierte Anwendungen schneller zur Verfügung stellen.

Datenzentrische Lösung

Laut Pure Storage zeichnet sich die Data-Hub-Architektur dadurch aus, dass diese alle Data Lakes, Backup- und Data Warehouse-Appliances, Datenanalyse-Anwendungen sowie KI-Clustern zugesprochenen Leistungsmerkmale abdecke.

So ließen sich von dateibasierten Workloads, Mainstream- und cloudnativen, objektbasierten Anwendungen erzeugte Dateien und Objekte mit dem von Backup- und Data-Warehouse-Appliances gebotenen hohen Durchsatz speichern. Die skalierbare Architektur, auf der auch Data Lakes aufsetzen und bei der die Software und nicht der Nutzer die Ausfallsicherheit und Performance verwalte, schaffe die Basis dafür, dass Batch-Jobs nahezu unbegrenzt skaliert werden könnten.

Als weitere Charakteristiken führt Pure Storage an, dass die Plattform mit jedem Datentyp und Zugriffsmuster zurechtkomme, Datenströme jedweder Art mit beliebigen I/O-Mustern steuern sowie aufgrund ihrer massiv-parallelen Architektur mit den von KI-Anwendungen an Speichersysteme gestellten Anforderungen Schritt halten könne.

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