Atos gibt über seine Technologiemarke Bull bekannt, dass sein „bullion Server“ gemessen an der internationalen Benchmark der Standard Performance Evaluation Cooperative (SPEC) zum wiederholten Mal Leistungsrekorde gebrochen hat. Der mit einer 16-Socket-Konfiguration durchgeführte Vergleichstest zeigt, dass die Highend-Enterprise-Bullion-x86-Server außergewöhnliche Leistungen erbringen und in Bezug auf Geschwindigkeit und Speicher weltweit unübertroffen sind.
„Diese Anerkennung erfüllt die Gruppe mit großem Stolz. Die technologische Expertise von Bull im Infrastrukturbereich wird damit erneut unterstrichen. Die Leistung gepaart mit der außergewöhnlichen Speicherkapazität, macht Bullion zum Maßstab für Server und hilft uns, Weltmarktführer für #Big-Data und #SAP-HANA zu werden“, meint Emmanuel Le Roux, Head of Server & Appliances Division bei #Atos.
Highend-Server für SAP-HANA und Big-Data
- Eine außergewöhnliche Speicherkapazität von bis zu 24 TByte für große Datenanwendungen im Speicher und in Echtzeit, zum Beispiel mit der SAP HANA-Infrastruktur, für die Bullion die 16-TByte-Zertifizierung erzielt hat;
- Eine signifikante Reduzierung der Gesamtbetriebskosten (TCO) von großen Dats-Lakes und virtualisierten Clustern von bis zu 35 Prozent bei Datenbank-Konsolidierungsprojekten;
- Eine Technologiealternative zu geringeren Kosten für Sparc und HP-UX.
Atos erweitert seine Grenzen und setzt hohe Maßstäbe
„bullion S“, die neueste Generation von Intel-Xeon-Prozessoren (E7v4-Familie) mit insgesamt 384 Kernen und 4 TByte RAM, erreichte gemäß der SPECInt_rate2006-Benchmark eine Spitzenleistung von 14100, Basisleistung 13600. Diese neue Spitzenleistung ist ein Beweis für die Relevanz der für diese Bullion-Server getroffenen technologischen Entscheidungen, eine modulare und konsistente Produktreihe von 2 bis 16 Sockets. Dieses hohe Leistungsniveau kombiniert mit der hochdichten und innovativen Architektur der Plattform ermöglicht es, eine ganze Reihe von Infrastrukturen für alle schweren Workload-Umgebungen wie SAP HANA und den Big-Data oder die Datenbank zu implementieren.
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