[질문] 최신 레퍼런스를 알려주세요?
최신 레퍼런스의 경우 상담 요청을 주시면, 적용되는 환경에 따른 레퍼런스를 상세히 말씀 드리도록 하겠습니다.
[질문] 기존에 QoS를 사용하는데 둘다 이용가능한가여? 다른 DDoS 방어 기능은 없을까요?
오늘 세미나에서 말씀드린 QoS는 서비스 별로 간섭이 없도록 하는 솔루션입니다. DDoS의 경우 보안솔루션을 도입하셔서 방어를 하셔야 합니다.
[질문] 도커를 올릴 때도 클라우드 스토리지 사용 때처럼, 도커를 열어둘 수 있는 용량이나 숫자제한이 있을 것 같은데, 기본상품일 경우 대략 몇개 정도 열어두기가 가능한 시스템일지요?
말씀하신 용량이나 숫자제한의 경우 도커의 Limitation에 Dependency합니다.
[질문] 히타치제품으로 교체한다면 기존 히타치 레거시 제품에 대해 처분이나 불용처리는 가능할까요? 아니면 연동이나 재활용이 가능한지 궁금합니다
연동 및 재활용을 위한 솔루션을 제공해 드릴수 있습니다. 상세한 방법론에 대해서는 상담 요청 부탁 드립니다.
[질문] HIAA에서 데이터센터를 고려할때 서버 및 스토리지 제품군과 잘 맞는 벤더사가 있을까요?
대부분의 타 벤더 주요 제품들과는 호환이 가능합니다만 호환성 리스트 확인은 필요합니다.
[질문] 주요 타깃 고객 층은 어디인가요? B2C, B2B 중 어느 층에 더 비중을 두나요?
B2B에 더 비중을 두고 있습니다.
[질문] 히타치는 강한 내구성은 SW 적 특성인가요? HW 적 특성인가요?
고객으로부터 SW/HW 모두 내구성이 좋다는 피드백을 많이 받고 있습니다.^^
*** AI를 이용해 기존 시스템을 완젼 대치하는게 일반적인가요? 보완적 시스템으로 사용되는게 일반적인가요?
기존 환경보다 더 빠르고 효율적으로 구성하기 위한 보완적 시스템으로 봐주시면 될 것 같습니다.
[질문] Self-healing은 각 고객사와의 SLA 계약기준에 따라 조정이 가능할 것으로 보이는데요. 복구시간과 데이터 정합성 등 기준이 궁금합니다.
복구시간(RTO)와 데이터 정합성(RPO)는 적용하는 스토리지 솔루션에 따라 Zero(0)에서부터 수 분~시간 단위까지 기준이 달라집니다. 업무(서비스)에 따라 적용하는 솔루션이 달라지기 때문에 현 업무에 맞추어 상담을 받아보시는 것을 권장 드립니다.
[질문]데이타가 매년 늘어나는데 계속 스토리지 장비만 교체한다고 성능이 좋아지진 않던데 근본적인 해결이 DB구성시에 논리적 설계인가요? 다른물리적 장비가 어느정도 받쳐줘야 하는지요?
논리적 설계도 중요하지만 기존 DB가 가지고 있는 한계로 인하여 성능 병목이 발생하는 경우가 있습니다. 최근 IT 트렌드에서는 DB도 고속의 In-memory DB를 사용하여 성능 향상을 이끌어내는 경우가 많아졌습니다. 효성에서는 In-memory DB 중 하나인 SAP HANA에 대해서도 제공해 드리고 있으니, 필요시 상담 요청해주시기 바랍니다.
[질문]데이터센터 진화 방향에서 HIAA와 HAD 적용 운영시 모든 운영 환경의 플랫폼에서 적용 가능한가요?
HIAA와 HAD는 하이퍼바이저와 서버 OS(Window, Linux), 서버, 타 회사의 호환성 확인은 필요하시만 대부분은 가능합니다.
[질문] 데이터 중심의 시대 데이터센터 현대화를 통한 바이모달 IT 대응 전략 궁금합니다.
바이모달 IT는 신속한 대응이 핵심입니다. 최근 이러한 IT 트렌드에 맞추어 IT환경 구축시간을 기존 몇일~몇주 걸리던 것을 수 시간~수분으로 줄이는 H/W 및 솔루션을 제공해 드리고 있습니다.
[질문]플랫폼을 활용시 데이터 센터의 장애시에 참고가능한 센터의 실제 사례나 RTO, RPO 등의 적용값 등이 있을까요
데이터 센터의 장애 상황에 따라 RTO/RPO는 다르지만, RTO/RPO를 Zero(0)까지 구성하는 솔루션도 제공해 드리고 있습니다.
[질문] 쿠버네티스와 도커 기반의 컨테이너 플랫폼에서 미들웨어, 가상 인프라와 관리툴의 통합 모니터링 환경 구축이 가능한가요?
현재 일반적으로 지원하고 있는 REST API를 통해 통합 모니터링이 가능합니다.
질문) 다양한 OS 사용하고 싶은데요.
하이퍼바이저 사용할수 있나요.?
하이퍼바이저를 사용하시면 다양한 OS 사용 가능하십니다.
[질문] HIAA 가 문제의 원인을 찾아내는 것은 기존의 많은 기준 데이터가 학습이 되어야 할 텐데요. 이 학습데이터는 이미 준비가 된 것인가요? 아니며 운영 중에 계속 학습이 이루어지는 건가요?
Hitachi에서 수십년간 IT H/W를 제공해온 노하우를 적용하여 많은 장애 원인 데이터에 대해 DB화 시켜 솔루션에 적용시켜 놓았습니다. 그리고 운영 내내 AI로 학습하여 장애 임계치를 보다 정확하게 조정합니다.
[질문] 전체적으로 AI Operation Stand-by 개념인거 같은데요, 기존 히타치 라인업에서 미들 및 하이클래스ㄱㅏ 모두 적용가능하시다고 하는데요 최소한의 라인업이 있지 않은지요~ 스토리지 가상화도 모델에 따라 다르던데요.
Hitachi 스토리지 라인업인 G 시리즈와 F 시리즈들은 동일 SVOS를 사용하고 있습니다. 이 SVOS는 미드레인지 및 하이엔드가 동일합니다.
[질문]자동화된 복구시의 loss를 줄이기 위한 방법을 인공지능적으로 파악 및 솔루션 제안이 가능한 것인지요?
서버, 네트워크, 스토리지의 H/W를 연동함으로써 인공지능을 활용하여 Root Cause를 찾을 수 있습니다. 기존 IT환경에서는 장애 시 원인을 찾기위한 시간이 많이 필요하였으나 오늘 설명드릴 솔루션으로 이 시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다.
안녕하세요