[질문]데이터의 분석 기법들이 인공지능(AI), 머신러닝 및 딥러닝, 신경망 및 실시간 데이터 스트림 분석으로 대체되고 있다는 점에서 퓨어스토리지에서는 어떤 작업에 의해 스토리지가 어느정도의 응답시간과 데이터량을 제공하고 어느 작업의 요청에 의해 처리가 되는지에 대한 정보 제공 기술이 있는지 사용자는 단순히 운영을 하면서도 스토리지의 성능을 벤더의 제공 수치에만 의존을 할뿐이지 실 운영시 어느 정도의 성능을 제공 하는지를 알지를 못함
1. 스토리지 블레이드 형태로 블레이드 단위로 확장합니다. 2. 블레이드는 17TB, 52TB 두 종류가 있습니다. 3. 한 대의 섀시에는 7개~15개의 블레이드를 장착할 수 있고 1.6PB까지 데이터를 저장 가능합니다. 4. 5대의 장비를 연결하여서 하나의 데이터 공간으로 관리하여서 8PB까지를 하나의 데이터 공간으로 제공합니다. 5. 장비 한 대당 17GB/Sec, 5대 장비를 연결하여서 80GB/Sec의 Bandwidth를 제공합니다.
[질문] 리눅스플랫폼이 많으면 기존엔 가각 컨버젼하고 업데이트해야 하는 컨데이터가 너무 많지만 이것을 PaaS 대표적인 맨텍의 아코디언을 사용하면 한번에 전환하고 컨테이너를 관리할 수 있다는 말씀인지 궁금하고 그럼 이제는 paas 하나만 잘 관리하고 업데이트 패치하면 된다는 말씀 같은데 그럼 paas에 종속되는 문제는 없는 것인지요? 언제든 타 paas로 이전이 가능한 구조가 필수 일것 같은데 이런 문제는 어떻게 해결하셨는지요?
(질문) 레거시, 클라우드, SaaS 등으로 가면서 데이타센터 하드웨어 어플라이언스 위주의 보안 정책 관리가 힘들어졌고 재택, 원격 근무가 보편화된 시대에 확장성이나 보안 문제를 드러난 VPN보다 클라우드 엣지 솔루션을 보안 정책으로 검토하고 있습니다. 이때 추천할 만한 솔루션은 어떤 것이 있는지 문의드립니다.
[질문]데이터의 분석 기법들이 인공지능(AI), 머신러닝 및 딥러닝, 신경망 및 실시간 데이터 스트림 분석으로 대체되고 있다는 점에서 퓨어스토리지에서는 어떤 작업에 의해 스토리지가 어느정도의 응답시간과 데이터량을 제공하고 어느 작업의 요청에 의해 처리가 되는지에 대한 정보 제공 기술이 있는지 사용자는 단순히 운영을 하면서도 스토리지의 성능을 벤더의 제공 수치에만 의존을 할뿐이지 실 운영시 어느 정도의 성능을 제공 하는지를 알지를 못함