Diskover, dostawca rozwiązań do zarządzania plikami i danymi obiektowymi na dużą skalę, zwiększa użyteczną pojemność pamięci flash, eliminując zbędne dane pochłaniające przestrzeń dyskową.
Jego oprogramowanie wykorzystuje natywne i pochodne metadane plików/obiektów, aby umożliwić klientom odkrywanie, monitorowanie i zarządzanie całymi zasobami danych. Buduje potoki danych w celu przenoszenia, sortowania i filtrowania danych dla aplikacji, działając jako ujednolicona wirtualna warstwa abstrakcji w izolowanej, rozproszonej pamięci masowej plików i obiektów pochodzącej od wielu dostawców, zapewniając pojedynczy widok wszystkich zasobów danych.
Dyrektor generalny Will Hall wyjaśnił: „Działamy jako warstwa abstrakcji nad całą chmurą i lokalną pamięcią masową. Jeden klient obsługuje 13 oddzielnych dostawców pamięci masowej w ramach jednej jednostki biznesowej, a nasza logiczna reprezentacja danych jest zgodna wyłącznie z priorytetami biznesowymi. Obciążenia sztucznej inteligencji w dużym stopniu opierają się na wzajemnie połączonych ekosystemach danych; izolowana pamięć masowa neguje pełną wartość ujednoliconego widoku federacyjnego. Platformy takie jak Snowflake potrzebują tylko jednego połączenia z wirtualną warstwą abstrakcji Diskover, aby uzyskać dostęp do wszystkich podstawowych danych, bez konieczności tworzenia dedykowanych łączników dla każdej osoby dostawca pamięci masowej.”
Funkcja odkrywania danych często ujawnia otwierającą oczy rzeczywistość. Hall przedstawił przypadek światowego giganta farmaceutycznego, który oszacował, że przechowuje on 200 milionów plików na całym świecie. Początkowe skanowanie Diskover ujawniło 8 miliardów plików w jednym klastrze w pojedynczym centrum danych, a cztery lub pięć porównywalnych klastrów pozostało nieocenionych — często zdarza się tak ogromne niedoszacowanie danych, a pełne skanowanie zapewnia pełną widoczność danych.
Firma Diskover nabyła CloudSoda w czerwcu 2025 r., aby zintegrować technologię przenoszenia i orkiestracji danych, łącząc odkrywanie danych z możliwościami dostarczania danych. Platforma zapewnia teraz pełny wgląd w rozprzestrzenianie się danych, optymalizuje rozmieszczenie danych w celu ograniczenia wydatków na pamięć masową, utrzymuje zgodność z przepisami oraz filtruje i czyści zbiory danych na potrzeby potoków AI.
Systemy pamięci masowej często gromadzą zbędne, przestarzałe i trywialne dane (ROT): tymczasowe produkty uboczne aplikacji pozostawione nieusunięte, tymczasowe pliki z zadań renderowania i inny cyfrowy bałagan. Diskover szacuje, że organizacje nieposiadające dedykowanego zarządzania danymi marnują aż do jednej trzeciej całkowitej pojemności pamięci masowej danych ROT.
Hall zauważył, że platforma codziennie skanuje 600 projektów klientów, odkrywając ogromne ilości efemerycznych danych dotyczących przepływu pracy, takich jak wstępne wersje robocze, które można bezpiecznie usunąć po zmapowaniu logiki przepływu pracy. Narzędzie AutoClean firmy Diskover automatycznie identyfikuje i usuwa dane ROT. Podstawowy przepływ pracy wymaga regularnego pełnego skanowania zasobów danych w celu utworzenia katalogu z możliwością przeszukiwania, usuwania bałaganu w danych oraz okresowych ponownych skanowań w celu utrzymania czystych środowisk pamięci masowej — Hall opisuje to jako „dopasowanie pamięci masowej i utrzymanie jej w dobrej formie”.
Funkcja AutoClean oznacza efemeryczne dane dotyczące obciążenia w celu automatycznego ich usunięcia. Mapuje przepływy pracy źródeł, aby odróżnić cenne dane sygnałowe od bezużytecznego szumu, oznaczając obie kategorie. Wysokiej jakości oznakowane dane są przesyłane do narzędzi takich jak Snowflake, a oznakowane bałagany są zbiorczo usuwane.
Olivier Rivard, wiceprezes ds. produktu Diskover, stwierdził, że platforma integruje warstwowy kontekst biznesowy wykraczający poza podstawowe metadane systemu plików. Łączy się z rekordami projektów w Jira, zbiorami danych dzienników w Splunk i narzędziami branżowymi wertykalnymi, w tym platformą do zarządzania multimediami Autodesk Shotgrid. Przepływy pracy w mediach generują także zadania śledzenia dotyczące kwestii prawnych, wsparcia i finansów (LSF); zadania zakończone niepowodzeniem tworzą osierocone zestawy danych, które pozostają w nieskończoność bez reguł automatycznego czyszczenia. System zawiera wstępnie zbudowaną logikę na potrzeby takich scenariuszy: częściowe pliki transferu Aspera nietknięte przez ponad 15 dni są oznaczane jako transfery zakończone niepowodzeniem i automatycznie usuwane.
Przepływy pracy LSF dotyczą również EDA, ze wspólnymi wzorcami generowania danych obejmującymi media i rozrywkę, nauki przyrodnicze, opiekę zdrowotną, farmaceutykę, projektowanie półprzewodników, ropę i gaz oraz produkcję motoryzacyjną. Chociaż terminologia branżowa jest różna, tworzenie danych odbywa się zwykle w oparciu o bazę danych. Rozszerzalne interfejsy API Diskover łączą kontekst aplikacji z metadanymi plików poprzez niestandardowe automatyczne tagowanie w celu skorelowania powiązanych rekordów.
Diskover wprowadza kontekst biznesowy do przechwyconych metadanych plików i obiektów, zazwyczaj poprzez interfejsy API aplikacji lub pliki JSON, umożliwiając precyzyjną identyfikację danych ROT generowanych przez aplikację. Jego system znakowania kategoryzuje dane według wartości biznesowej na cztery poziomy: aktywne zasoby podstawowe o wysokiej wartości, aktywa o dużej wartości archiwizowane na zimno, tymczasowe dane o niskiej wartości oraz nadające się do regeneracji zimne dane ROT przeznaczone do odzyskiwania pojemności.
Hall podkreślił, że rosnące koszty przechowywania danych i ograniczone dostawy sprzętu sprawiają, że zoptymalizowane zarządzanie danymi ma kluczowe znaczenie. „Uzyskiwanie dobrej kondycji i utrzymywanie dobrej kondycji” opiera się na automatycznym usuwaniu danych w oparciu o te cztery poziomy klasyfikacji danych. Mapowanie przepływów pracy w branży pionowej i umożliwianie automatyzacji opartej na regułach stanowi podstawową propozycję wartości Diskover.
Niezależnie od skali, Diskover usprawnia rozdęte zasoby danych, aby zmaksymalizować ograniczone wykorzystanie pamięci SSD i HDD.
Pekin Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/dyrektor ds. strategii globalnej
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
E-mail: yangyd@qianxingdata.com
Strona internetowa: www.qianxingdata.com/www.storageserver.com
Koncentracja biznesowa:
Dystrybucja produktów ICT/Integracja systemów i usługi/Rozwiązania infrastrukturalne
Dzięki ponad 20-letniemu doświadczeniu w dystrybucji IT współpracujemy z wiodącymi światowymi markami, aby dostarczać niezawodne produkty i profesjonalne usługi.
„Wykorzystanie technologii do budowy inteligentnego świata”Twój zaufany dostawca usług produktów ICT!
Twoja wiadomość musi mieć od 20 do 3000 znaków!
Polish
