Молли Пресли, старший вице-президент по маркетингу компании Hammerspace, рассказывает на портале Data Center Knowledge о том, как оркестрация неструктурированных данных может быть использована для оптимизации периферийных и облачных сред и сред дата-центров.

Эффективное управление высокопроизводительными рабочими нагрузками требует столь же высокопроизводительной инфраструктуры. К сожалению, типичные точечные решения по управлению данными, часто используемые для соединения разрозненных блоков, не могут масштабироваться до уровня, необходимого для высокопроизводительных вычислений (HPC).

Вместо того чтобы эффективно преодолевать разрывы, эти решения становятся препятствиями, излишне усложняющими рабочие процессы пользователей. Эти узкие места создают нагрузку на ИТ-ресурсы и бюджеты в различных областях, включая параллельные файловые системы HPC, корпоративные NAS и глобальные пространства имен. В прошлом эти технологии работали независимо друг от друга, изолируя данные и затрудняя их объединение, извлечение и передачу.

Как правило, ИТ-архитектура, поддерживающая быструю обработку и различные наборы данных из разрозненных хранилищ, требовала компромисса: можно было получить только одно или другое. Сегодня оркестрация неструктурированных данных позволяет объединить различные наборы данных и технологии обработки данных из хранилищ разных производителей и географических регионов без ущерба для производительности и безопасного использования глобальных данных.

Бесшовная интеграция

Оркестрация неструктурированных данных — это критически важное технологическое решение, необходимое для бесшовной интеграции наборов данных и технологий обработки данных из хранилищ различных поставщиков и географических регионов. Такая интеграция обеспечивает бесперебойное и безопасное использование глобальных данных при сохранении максимальной производительности.

В последнее время спрос на приложения для анализа данных и возможности искусственного интеллекта значительно увеличил объемы использования данных в разных местах и организациях. Оркестрация данных автоматизирует процесс объединения разрозненных данных из многочисленных систем хранения и местоположений в единое пространство имен и высокопроизводительную файловую систему. Этот процесс позволяет эффективно размещать данные на периферии, в центре обработки данных или на облачном сервисе, наиболее подходящем для рабочей нагрузки.

Традиционная связь 1:1 между данными и служащими их источниками приложениями или вычислительной средой, в которой они были созданы, изменилась. Теперь данные необходимо использовать, анализировать и переназначать для поддержки различных моделей ИИ и разрозненных рабочих нагрузок в совместной удаленной работе.

Технология оркестрации данных облегчает доступ к данным для различных основополагающих моделей, удаленных приложений, децентрализованных вычислительных кластеров и удаленных работников. Такая автоматизация повышает эффективность инициатив по разработке, основанных на использовании данных, углубляет анализ данных и улучшает процессы принятия решений в бизнесе.

Сервисы данных с точной настройкой

Очень важно, чтобы ИТ-команды могли полностью использовать возможности производительности любого сервера, СХД и сети по всем регионам. Такой подход позволяет организациям беспрепятственно хранить, защищать и эксплуатировать данные, автоматически перемещая их в соответствии с политикой или требованиями, обеспечивая легкий доступ к вычислительным ресурсам, используя экономически эффективную инфраструктуру и обеспечивая локальный доступ к файлам для распределенных команд. Такой подход позволяет создать единую, быструю и эффективную глобальную среду данных для каждого этапа рабочего процесса — от первоначального создания до обработки, совместной работы и архивирования на внешних устройствах, в дата-центрах, частных и публичных облаках.

Теперь можно глобально контролировать корпоративные службы данных на уровне файлов всех типов и мест хранения для обеспечения управления, безопасности, защиты данных и соответствия нормативным требованиям. Помимо доступа к данным, хранящимся в удаленных местах, приложения и модели ИИ могут также использовать автоматизированные средства оркестрации для обеспечения высокопроизводительного локального доступа для обработки в случае необходимости. Кроме того, организации могут расширить свой кадровый резерв, получив доступ к членам команды в любой точке мира.

Преимущества оркестрации данных

Оркестрация данных делает данные доступными для децентрализованных компьютерных кластеров, приложений и удаленных сотрудников, что позволяет автоматизировать и упростить процесс разработки, анализа данных и принятия бизнес-решений. Это дает множество преимуществ, в том числе:

  • Доступ к данным для приложений и пользователей не прерывается при перемещении данных в гибридных, децентрализованных или мультивендорных средах хранения.
  • Непрерывное перемещение данных не требует обновления приложений или пользовательских подключений к данным.
  • Размещение данных автоматизируется с помощью политик, основанных на объектах, которые размещают данные там, где они нужны, и тогда, когда они нужны.

Благодаря эффективному управлению данными они становятся более доступными и полезными для отдельных пользователей, систем и организаций, что позволяет задействовать больше вычислительных и интеллектуальных ресурсов и в конечном итоге ускоряет извлечение пользы из данных. Кроме того, каждый случай использования данных усиливает их воздействие и генерирует дополнительные ценные данные.

Анализ данных приводит к инсайтам, на основе которых осуществляется сбор и анализ данных в будущем, создавая непрерывный цикл генерации новых данных. Организуя поток данных и обеспечивая надлежащий сбор и сохранение новых данных, организации могут усилить этот цикл обратной связи и извлечь дополнительные важные инсайты из имеющихся данных. Этот процесс приводит к появлению новых потенциальных источников дохода и повышает эффективность работы организаций.

Настало время для предприятий прекратить борьбу с разрозненными, распределенными и неэффективными средами данных. С помощью автоматизированной оркестрации данных они могут добиться гораздо большего.