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Netapp und AWS liefern Leistungssteigerung für Ontap

Neue Amazon FSx für Netapp Ontap Scale-Out-Dateisysteme unterstützen Unternehmen bei der Migration oder Erweiterung datenintensiver High-Performance-Workloads in die Cloud
E3-Magazin
4. Dezember 2023
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NetApp, ein Unternehmen für Dateninfrastrukturen, hat im Rahmen seiner Zusammenarbeit mit AWS ein Scale-Out-Dateisystem FSx für Ontap angekündigt. Scale-Out-Dateisysteme bieten eine bis zu neunmal höhere Storage-Performance im Vergleich zu bestehenden Dateisystemen und ermöglichen es Kunden, High-Performance-Applikationen auf AWS schneller und effizienter zu betreiben.

Mit FSx für Ontap können Kunden die Datenmanagement-Funktionen von Ontap für eine Vielzahl von Workloads nutzen, darunter User- und Application File Sharing, relationale Datenbanken (SAP Hana), Datenspeicher für VMware Cloud auf AWS sowie Backup und Disaster Recovery. Mit den neuen Erweiterungen können Kunden FSx for Ontap nun für ein breiteres Spektrum an Hochleistungsanwendungen nutzen, darunter High Performance Computing (HPC), Electronic Design Automation (EDA), Visual Effects (VFX) und Filmbearbeitung, Life Sciences, seismische Analysen, maschinelles Lernen und generative KI.

Unternehmen jeder Größe migrieren lokale Workloads zu AWS oder stellen Cloud-native Workloads bereit, um Innovationen zu beschleunigen, die Agilität zu erhöhen, die Sicherheit zu verbessern und Kosten zu senken. Mit FSx für Ontap haben Kunden Zugriff auf die gesamte Bandbreite der Ontap-Funktionen. Dazu gehören Multiprotokoll-Zugriff auf Daten, zeit- und platzsparende Snapshot-Kopien und Replikation für die Datensicherung, Thin Cloning für Betriebs- und Kosteneffizienz sowie Daten-Tiering, Deduplizierung und Komprimierung für weitere Kosteneinsparungen. Scale-out-Dateisysteme erweitern all diese Vorteile durch verbesserte Leistung und Kapazitätsskalierbarkeit.

netapp.com

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Early-Bird-Ticket

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Veranstaltungsort

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Veranstaltungsdatum

Mittwoch, 5. März, und
Donnerstag, 6. März 2025

Tickets

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EUR 590 exkl. USt
Early-Bird-Ticket
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