Daten waren der erste Brückenkopf für die Cloud. Microsoft hat Blob bereits vor mehr als einem Jahrzehnt eingeführt. Daher ist es erstaunlich, dass Cloud-Daten heute noch so begrenzt sind.
Die Herausforderung besteht darin, dass die cloudnative Speicherprimitive der Objektspeicher (Azure Blob) ist, die meisten Unternehmensdaten jedoch aus Dateidaten bestehen. Der Versuch, Dateidaten in der Cloud als Dateidaten zu speichern, ist mühsam – er ist hoffnungslos teuer und bietet keine echte Cloud-Elastizität.
Die Herausforderung, vor der wir standen, bestand darin, die fantastischen Eigenschaften von Azure Blob-Speicher für daten aus der Cloud. Das war eine riesige Herausforderung, und ich freue mich (und bin mehr als nur ein bisschen stolz), Ihnen mitteilen zu können, dass wir dieses Ziel erfolgreich erreicht haben!
Hintergrund
Dateidaten sind lokal isoliert. Das ist ein großes Problem, da die meisten Unternehmensdaten aus Dateidaten bestehen. Dies ist besonders bedauerlich, da Dateidaten die Grundlage für KI/ML bilden und es von entscheidender Bedeutung ist, diese Daten in die Cloud zu verlagern, da sich das weltweite KI/ML-Ökosystem ganz klar dort konzentriert.
Für KI-/ML-Workloads ist Microsoft Azure die führende Cloud-Plattform, was vor allem auf die Weitsicht des Unternehmens bei der Zusammenarbeit mit OpenAI (GPT4) und Meta (LLama-2).
Allerdings sind die Möglichkeiten zur Speicherung von Dateidaten in der Cloud begrenzt. Im Vergleich zu lokalen Lösungen sind bestehende Cloud-Dateidienste teuer, verfügen nicht über die für Unternehmen erforderlichen Funktionen, lassen sich nur schlecht skalieren und bieten eine eingeschränkte Leistung. Erschwerend kommt hinzu, dass die Dateidienste der einzelnen Cloud-Anbieter maßgeschneidert sind und nur eine minimale Interoperabilität mit anderen Clouds oder lokalen Umgebungen aufweisen.
Unternehmen stehen vor der Wahl zwischen zwei unattraktiven Optionen: Entweder sie zahlen für teure und einschränkende Cloud-Dateidienste oder sie verzichten auf ihre lokale IT-Infrastruktur und durchlaufen den langwierigen und kostspieligen Prozess der Umstellung ihrer Dateidatenanwendungen auf Cloud-Objektdienste. Die Umstellung ihrer Dateidatenanwendungen auf Cloud-Objektdienste bedeutet, dass es zwischen 18 und 36 Monaten dauert, bis Unternehmen beginnen, den Nutzen der Cloud zu realisieren.
Wir stellen Azure Native Qumulo (ANQ) vor
Bereits im April 2023 haben wir die die allgemeine Verfügbarkeit unseres Azure Native Qumulo Scale Service, gemeinsam mit Microsoft entwickelt. Dies war eine Branchenneuheit und wurde eng in das Azure-Portal integriert. Damit konnten Kunden innerhalb weniger Minuten ein sicheres Unternehmensdateisystem mit einer Kapazität von bis zu 10 PB bereitstellen.
Aber das war erst der Anfang. Heute freue ich mich sehr, bekanntgeben, Ab Dienstag, dem 14. November 2023, ist ein umfangreiches Update für die Azure-nativer, skalierbarer Dateidienst von Qumulo; ein im Unternehmensalltag bewährter, funktionsreicher Scale-Out-Dateidienst mit einem Cloud-native Architektur, Dadurch können wir bei den anspruchsvollsten Anwendungen unübertroffene Wirtschaftlichkeit und Leistung bieten. Dank der elastischen und bedarfsorientierten Funktionen von ANQ zahlen Kunden nur für die tatsächlich genutzte Kapazität und Leistung.
Mit Azure Native Qumulo (ANQ) bieten wir Teams, die mit unstrukturierten Daten arbeiten, folgende Vorteile:
Unschlagbare Wirtschaftlichkeit – Mit Preisen ab nur 30 US-Dollar pro TB für aktive Workflows, die monatlich über den Azure Marketplace für die tatsächlich genutzte Kapazität abgerechnet werden, ist ANQ fast 80 % günstiger als die nächstgünstigste Alternative und mit den Gesamtkosten für Dateispeicher vor Ort vergleichbar. Sehen Sie sich unsere TCO-Rechner und überzeugen Sie sich selbst.
Unbegrenzte elastische Leistungsfähigkeit – Mit einem in den Basisspeicherkosten enthaltenen Durchsatz von 1 GBps und einem Preis von lediglich 0,00011 $ pro zusätzlichem GBps Durchsatz / gespeicherten TB, der minutengenau gemessen und stündlich über den Azure Marketplace abgerechnet wird, ermöglicht ANQ Workflows, Kapazität und Leistung unabhängig voneinander zu nutzen, was die Flexibilität erhöht und gleichzeitig die Kosten senkt. Nutzen Sie unser Preisrechner Probieren Sie es doch einfach mal aus, um zu sehen, wie viel Sie Ihre Arbeitslast kosten wird.
Unübertroffene Datensicherheit – Basierend auf Azure ZRS-Blob speichert Daten mit einer Datenbeständigkeit von 12 Neunen, und für die meisten Kunden macht ANQ nun eine zweite Datenkopie überflüssig, wie sie in lokalen Umgebungen so häufig erforderlich ist.
Einfachheit und Geschwindigkeit von Cloud-Diensten – Im Gegensatz zu einer lokalen Infrastruktur, deren Anschaffung, Bereitstellung und Inbetriebnahme Wochen oder sogar Monate dauern kann, lässt sich ANQ direkt über die Azure-Serviceportal innerhalb weniger Minuten.
Umfassende Unternehmensdatendienste – Die umfangreichen Datendienste von ANQ, darunter Kontingente, Snapshots, Multi-Protokoll-Zugriff, Integrationen für Unternehmenssicherheit und Echtzeit-Datenanalysen, haben sich bei über 1.000 Kunden in mehr als 20 Ländern sowie in Hunderten anspruchsvoller Workflows bewährt – von KI- und ML-Pipelines bis hin zu sicherheits- und complianceorientierten Anwendungsfällen im Zusammenhang mit Daten aus dem Gesundheitswesen und dem Finanzsektor.
ANQ ermöglicht zahlreiche Arbeitsabläufe
Viele Unternehmen verfügen heute über Workloads, die von der Skalierbarkeit und Flexibilität der Cloud für ihre Datei-Workloads profitieren würden, sind jedoch durch die Einschränkungen der Cloud-Dateilösungen behindert.
Gesundheitswesen und medizinische Bildgebung
ANQ kann entweder als Primärspeicher für PACS oder zur Archivierung mit PACS VNA verwendet werden. Erfahren Sie, was Daytoner Kinderkrankenhaus muss Was sagen sie zur Nutzung von ANQ für ihre PACS-Daten?KI/ML
Ich habe bereits darüber geschrieben, wie Qumulo seinen Kunden mit seiner KI-/ML-Workloads überall mit unserer Scale Anywhere™-Plattform. KI-/ML-Workloads sind datengestützt, Es handelt sich größtenteils um unstrukturierte Daten, von denen der Großteil als Dateien vor Ort gespeichert ist, während Azure das Zentrum der KI-/ML-Revolution bildet. ANQ überbrückt diese Kluft!Energie (Öl und Gas, erneuerbare Energien)
Die Energiesektor, Unabhängig davon, ob es sich um konventionelle oder erneuerbare Energien handelt, fallen bei der Exploration, Förderung und Überwachung riesige Datenmengen an. Diese Anwendungsfälle erfordern einen hohen Durchsatz, um die Anforderungen an die Datenübertragungsgeschwindigkeit bei der seismischen Exploration, bei Windkraftanlagen und bei Lagerstellensimulationen zu erfüllen.Medien und Unterhaltung
Videobearbeitung, Workflows in der Postproduktion, Animation und beim Rendering sowie die entsprechenden Teams sind zunehmend geografisch verteilt und hybrid organisiert. Gerade ANQ sorgt dafür, dass diese hybriden Szenarien aus On-Premise- und Cloud-Lösungen nahtlos zusammenwirken. Und mit dem Qumulo Global Namespace unterstützen wir verteilte Teams, insbesondere im Medien- und Unterhaltungssektor!Genomsequenzierung
Für die Genomsequenzierung wird zunächst HPC-Speicher benötigt, um die von den Sequenziergeräten in Labors und Krankenhäusern ausgegebenen FASTQ-Dateien zu erfassen. Ein einzelner Durchlauf kann bis zu mehrere Terabyte an Daten erzeugen. Die Sequenzierung erfordert einen hohen Rechenaufwand, um die Rohdaten für die nachgelagerten Prozesse in verwertbare Dateiformate zu bringen. Ein weiteres Beispiel für einen Anwendungsfall mit sporadischer Auslastung, der perfekt zur Skalierbarkeit von ANQ passt.Notfallwiederherstellung und Geschäftskontinuität
Dies ist ein fast schon naheliegender Anwendungsfall für unsere Kunden. Warum sollten Sie Azure nicht für Ihre BC-/DR-Workloads nutzen, insbesondere angesichts der überzeugenden wirtschaftlichen Vorteile von ANQ?
Azure Native Qumulo (ANQ) Cold
Außerdem möchte ich bekannt geben, dass „Azure Native Qumulo Cold“ im Februar 2024 allgemein verfügbar sein wird.
ANQ Cold basiert auf dem „Cold Blob“-Konzept von LRS und kostet weniger als 10 US-Dollar pro TB und Monat. Damit ist es die perfekte Kombination aus dem Unternehmensdateisystem von Qumulo, das als führend in Gartners „Magic Quadrant“ für verteilte Datei- und Objektspeichersysteme Sechs Jahre in Folge – und der LRS-Cold-Blob-Speicher von Azure bietet unübertroffene Wirtschaftlichkeit für die langfristige Aufbewahrung aktiver, aber bekannter „Cold“-Daten.
Zwar ist der Azure Cold Blob Storage für ruhende Daten preislich attraktiv (3,60 $/TB/Monat), doch können die Kosten für den Zugriff auf die Daten bis zu zehnmal so hoch sein.
Mit ANQ Cold ist das kein so großes Problem mehr!
Alle Metadaten des Dateisystems werden zwischengespeichert, sodass Sie nach Herzenslust Namespace-Operationen durchführen können, ohne dass die gefürchteten Zugriffsgebühren anfallen. Um es unseren Kunden noch einfacher zu machen, stellen wir zudem den Datenzugriff auf bis zu 2,5 % der gespeicherten Kapazität ohne zusätzliche Kosten zur Verfügung. Das ist eine Menge Daten, auf die Sie von Ihrer Cold-Tier-Dateispeicherebene aus zugreifen können
Bei einem Petabyte in ANQ Cold sind das beispielsweise bis zu 25 TB an kostenlosen Lesezugriffen pro Monat, was einem Wert von etwa 750,00 US-Dollar pro Monat entspricht. Um dies in aussagekräftigere Zahlen zu übersetzen: Das entspricht etwa 25.000 hochauflösenden medizinischen Bildern oder 5.000 HD-Filmen in voller Länge oder mehr als einer Million PDF-Dokumenten.
Wenn Sie an einer privaten Vorabvorführung von „ANQ Cold“ interessiert sind, nehmen Sie Kontakt mit uns auf hier.
Kunden können ANQ und ANQ Cold als eigenständige Dienste nutzen oder sie mithilfe von mit ihren unstrukturierten Datenspeichern im Rechenzentrum und am Netzwerkrand koppeln. Qumulo Global Namespace, Die einheitliche Datenebene von Qumulo und Nexus, unsere einheitliche Steuerungsebene, um ein echtes Hybrid-IT-Betriebsmodell zu realisieren und weltweit verteilte Standorte von einer einzigen gemeinsamen Plattform aus zu bedienen, die sich überall skalieren lässt.
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