하이브리드 스토리지를 추천합니다. 빅데이터와 딥러닝 기반의 업무의 경우 대량의 데이터를 처리하는 사례입니다. 하지만, 대부분의 경우 메타데이터기반의 분산파일 아키텍처로 구성되어 있습니다. 이런 구조는 IO가 주로 메타데이터기반에 집중되고 나머지는 순차처리 혹은 단발적인 엑세스가 이루워짐으로 메타데이터는 플래시에 순차처리 공간은 저가저속의 HDD(NL SAS 혹은 SATA)가 혼용 구성한 비용 효율적인 하이브리드 구성이 적합할 것입니다.
[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]스토리지 구매를 한다면 앞으로 빅데이타 및 딥러닝 기반으로 한다면 어떤 스토리지가 더 나을까요?