All-Flash für High-Performance-Workloads

flashbladePure Storage gibt die allgemeine Verfügbarkeit von „FlashBlade“ bekannt. Das zweite Produkt des Unternehmens, das speziell für unstrukturierte High-Performance-Workloads entwickelt wurde, wird ab sofort mit einer Kapazität von 8,8 TByte und 52 TByte mit der Software „Elasticity 1.x“ weltweit ausgeliefert.

Wissenschaftler, Techniker und Entwickler suchen nach einer neuen Storage-Plattform, die eine schnelle Performance auch bei einem massiv anwachsenden Datenvolumen bietet und Clients einfach und mühelos verbinden kann. Flashblade soll sich im Vergleich zu vielen anderen Systemen durch eine deutlich geringere Komplexität und niedrigere Kosten auszeichnen.

Da die Digitalisierung der globalen Wirtschaft unaufhaltsam voranschreitet, sind Daten der entscheidende Faktor, wenn es darum geht, im Wettbewerb zu bestehen und sich von der Konkurrenz abzuheben. Unternehmen investieren zunehmend in Experten, Soft- und Hardware, um Daten besser nutzen zu können. Datenintensive Storage-Workloads nehmen zu. Dies betrifft beispielsweise die Bereiche Echtzeit- und Big-Data-Analysen, Genomsequenzierung, erweiterte Analysen im Profisport, Finanzanalysen, Erdöl- oder Erdgasexploration sowie große Plattformen für Onlinespiele. Entsprechend steigen die Anforderungen an Storage-Systeme.

„Immer mehr Unternehmen möchten mit Big-Data-Analysen ihre Umsätze steigern, den Kundenservice verbessern, neue Marktchancen erschließen und ihre Entscheidungsfindung verbessern. Die Workload-Anforderungen dieser Analysen lassen sich mit herkömmlichen Storage-Architekturen kaum erfüllen. 2016 wurden die ersten Umsätze mit ganz neuen All-Flash-Arrays erzielt, auch als Big-Data-Flash bezeichnet. Diese Plattformen waren speziell an diese Art von Umgebung angepasst“, erklärt Eric Burgener, Research Director Storage, IDC. „Big-Data-Flash-Plattformen sind in der Lage, sehr große unstrukturierte Datensätze mit einem hohen Grad an Parallelität zu analysieren. Dabei bieten sie die Performance und Zuverlässigkeit eines All-Flash-Systems. Flashblade von Pure Storage gehört zu den Pionieren in diesem wachstumsstarken neuen Markt und kommt bereits in verschiedenen Branchen zum Einsatz. IDC geht davon aus, dass die Umsätze bis 2020 auf 1,05 Milliarden Dollar steigen werden.“

Flashblade ist ein flexibles Scale-out-System, mit dem Kunden eine All-Flash-Performance für viele Petabyte an Datensätzen erhalten – zu einem ähnlich günstigen Preis wie bei hybriden Legacy-Arrays. Flashblade ist optimiert für eine hohe Parallelität, eine hohe Bandbreite, hohe IOPS-Raten und eine konstant niedrige Latenzzeit und zeichnet sich durch einen geringen Platzbedarf von nur 4U aus. Alle Workloads der High-Performance-Anwendungen von heute lassen sich mit Flashblade bewältigen. Die Installation, Bereitstellung und Inbetriebnahme von FlashBlade erfolgt ganz problemlos, sodass Kunden schnell in der Lage sind, aussagekräftige Datenanalysen zu erstellen. Zusammen bilden Pure Storage FlashBlade und das Pure Storage FlashArray eine vollständige Plattform für Unternehmen, die eine eigene All-Flash-Cloud aufbauen und den größtmöglichen Nutzen aus ihren Daten ziehen möchten.

„Wir sind sehr stolz auf unsere Entwickler, die FlashBlade so unglaublich schnell marktreif entwickeln konnten – auf die Beta-Phase im März folgte schon im Juli die Veröffentlichung des Directed-Availability-Release, und im vierten Quartal konnte die Entwicklung pünktlich abgeschlossen werden“, schwärmt Par Botes, VP von Flashblade bei Pure Storage. „Wir freuen uns darauf, auch zukünftig mit unseren Kunden zusammen Flashblade weiterzuentwickeln. Mit unserer Lösung können sie ihre Abläufe beschleunigen und die Welt verändern – was uns extrem motiviert. Was das Voranbringen von Innovationen mit Flashblade angeht, stehen wir noch ganz am Anfang. Die Herausforderungen der Zukunft nehmen wir gerne an.“

„Flashblade eignet sich ideal für zahlreiche Anwendungen, die speziell für Unternehmen in der DACH-Region zunehmend wichtig sind. So erzeugen Sensoren in hoch automatisierten Umgebungen immer mehr unstrukturierte Daten. Diese müssen effizient verwaltet oder für Real-Time-Analysen genutzt werden. Wie gut sich Flashblade dafür eignet, zeigt dessen Nutzung durch das Formel 1-Team von Mercedes“, erklärt Güner Aksoy.

Das Mercedes AMG Petronas Formel 1-Team nutzt die Arrays bereits als kompaktes, mobiles Rechenzentrum und bringt sie zu jedem Rennen mit, um in Echtzeit die Daten von nahezu 250 Sensoren pro Wagen zu speichern und zu verarbeiten.

„Die Formel 1 ist ja an sich schon eine mobile Erfahrung. Und wir nehmen alles, angefangen bei den Rennwagen über das Personal und die Ausstattung für das Catering bis hin zur kompletten IT-Infrastruktur mit von Stadt zu Stadt – natürlich auch den Storage“, erklärt Matt Harris, Head of IT bei Mercedes-AMG Petronas Motorsport. „Von unserem Storage erwarten wir eine ähnlich hohe Leistung wie von unseren Autos. Unser System muss das schnellste sein und uns einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Flashblade bietet uns die High-Performance-Infrastruktur, die wir für unsere Echtzeit-Analyseplattformen brauchen, damit wir als Erster ins Ziel gehen können.“

Unternehmen haben die Umstellung von der Analyse historischer Daten im klassischen Batch-Modus auf iterative Echtzeitanalysen beschleunigt. Möglich wurde dies durch den Einsatz von Apache-Spark. Mit diesem Framework wird Big-Data noch gesteigert in „Big- and Fast-Data“. Moderne Analysen und skalierbarer High-Performance-Storage für Dateien und Objekte sind unerlässlich, um Innovationszyklen zu beschleunigen, Kunden und Interessenten in Echtzeit zu erreichen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Ohne Daten laufen Unternehmen Gefahr, Einbußen bei Umsatz, Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit zu erleiden.

„Auch in der DACH-Region wird die Big-Data-Analyseplattform Spark zunehmend populär. So setzen beispielsweise Banken auch hierzulande auf dieses Framework um hochkomplexe Finanzmodelle zu entwickeln und durchzurechnen. Auch dabei ist FlashBlade eine ideale Unterstützung“, erläutert Güner Aksoy, Regional Sales Director Central Europe von Pure Storage.

„Mit FlashBlade kann Pure sein Versprechen einlösen und Kunden aus allen Branchen ermöglichen, erhebliche Wettbewerbsvorteile durch die Nutzung ihrer Daten zu erzielen. FlashBlade wurde für den rasant wachsenden Markt der unstrukturierten Daten optimiert und fördert außerdem den innovativen Umgang mit diesen Daten“, so Scott Dietzen, CEO von Pure Storage. „Die hervorragende Leistung der Kunden unserer Beta- und Directed-Availability-Releases hat es uns ermöglicht, das Potenzial von Flashblade aufzudecken – nicht nur im technischen und kreativen Bereich, sondern auch in der Medizin, in der Wissenschaft und im Sicherheitswesen.“

Personalisierte Medizin durch Genomik 

Mit Flashblade können Einrichtungen der Genomforschung sekundäre Analyse-Workflows zur Genomsequenzierung durchführen und alle erforderlichen Schritte zum Konstruieren einer Sequenz ausführen. Flashblade ermöglicht darüber hinaus die Umwandlung von Daten in Basispaare und die Berechnung von Quality-Scores. Unternehmen können damit außerdem genomische Rohdaten konvertieren.

Im Rahmen des ADAM/Big-Data-Genomprojekts des Instituts für Allgemeine Elektrotechnik und Datenverarbeitungssysteme (EECS) an der UC Berkeley werden medizinische Tools und Technologien entwickelt, die dann aus dem wissenschaftlichen Einsatz in die medizinische Pflege übertragen werden können. Forscher und Doktoranden versuchen, in den riesigen Datenmengen Korrelationen zu finden, was ohne Visualisierung kaum möglich ist. Flashblade bietet die Performance und Geschwindigkeit, um schwierige, datenintensive Visualisierungen auszuführen, wenn die Daten dreidimensional verteilt sind.

„Die Technologie von Flashblade erleichtert einer Vielzahl von Unternehmen eine zunehmend agile Softwareentwicklung. Ein wichtiges Argument, wenn man bedenkt welche zentrale Rolle die Software nicht nur in Industriemaschinen sondern auch in Autos spielt. Die produzierenden Unternehmen hier in der Region sind auf agile Softwareentwicklung angewiesen“, so Güner Aksoy.