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Lösungen
Weitere Speicherlösungen finden Sie bei diesen Marken von Western Digital
ANSCHNALLEN, BITTECounterpoint Research schätzt, dass die Speicheranforderungen autonomer Fahrzeuge im nächsten Jahrzehnt auf 2 TB anwachsen werden
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Innovationen
ZONED STORAGE
Deckt den Speicherbedarf von Rechenzentren durch größere Kapazität, höhere QoS und geringere TCO.
Big Data: Wertschöpfung dank Erkenntnissen aus Daten
BIG DATA ENTSCHLÜSSELN
Ergebnisorientierte Big-Data-Analysen
Bei Big Data werden enorme Datensätze mithilfe von Berechnungen, Algorithmen, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) analysiert. Dadurch lassen sich Trends, Muster und Zusammenhänge aufdecken, die wertvolle Erkenntnisse liefern, neue Datenbeziehungen offenbaren und präzisere Vorhersagen zugunsten besserer Unternehmensentscheidungen ermöglichen.
Anwendungen sind längst nicht mehr die einzige Datenquelle – Mobilgeräte, IoT- und IIoT-Geräte, vernetzte/autonome Fahrzeuge, Maschinensensoren, Gesundheitsüberwachungssysteme, Wearables, Videoüberwachungsanlagen usw. tragen ebenfalls zur Datenflut bei. Daten werden nicht einfach gespeichert, sondern sie werden erfasst, aufbewahrt, zugänglich gemacht und in Wettbewerbsvorteile umgesetzt.
1,7 MB/s bis 2020
Bis 2020 werden bezogen auf die gesamte Weltbevölkerung in jeder Sekunde 1,7 Megabyte an neuen Daten pro Kopf erzeugt1
403 EB bis 2021
Bis 2021 erreicht die Datenflut 403 Exabyte (EB), ungefähr das Achtfache der 25 EB im Jahr 20162
2,5 Trillionen
Tagtäglich werden derzeit 2,5 Trillionen Byte an Daten erzeugt. Das wachsende „Internet der Dinge“ wird diese Rate noch steigern3
Big-Data-Anwendungen nutzen spezielle GP-GPU-, FPGA- und ASIC-Prozessoren, um große Datensätze mithilfe von Deep Learning zu analysieren und Trends, Muster und Verknüpfungen aufzudecken, wodurch beispielsweise Bild- und Spracherkennung möglich werden. Entsprechend dienen vor allem Verlaufsdaten oder Archivdaten aus einer Cloud als Grundlage für Big Data. Am Ende einer Big-Data-Analyse steht häufig ein „trainiertes“ neuronales Netz, das eine spezifische Aufgabe ausführen kann, beispielsweise das Erkennen und Markieren aller Gesichter in Bild- oder Videomaterial. . . . [oder das Herleiten von] Erkenntnissen anhand vergangener Ereignisse und wahrscheinlicher zukünftiger Ereignisse (vorausschauende Analyse).
QUELLE: EINE NEUE SPEICHERÄRA: OPEN COMPUTING MIT RISC-V UND SPEICHER-FABRICS VON DR. ZVONIMIR BANDIC, WESTERN DIGITAL (EMBEDDED COMPUTING DESIGN, 21.02.2018)
BIG DATA GEWINNBRINGEND NUTZEN
Wertvolle Erkenntnisse durch Big Data
Beim Zuwachs von Daten spricht man von den drei „Vs“: „Volume“ (Datenmenge), „Velocity“ (Geschwindigkeit) und „Variety“ (Vielfalt). Bei der Umorientierung von der Datenerfassung auf die Datennutzung tritt jedoch ein viertes „V“ ins Rampenlicht: „Value“, also der Wert.
Der Wert ist von entscheidender Bedeutung, da er die Integration und Analyse der Daten ungeachtet ihrer Quelle, ihres Typs, ihrer Größe oder ihres Formats ermöglicht, sodass Erkenntnisse zur Lösung unterschiedlichster Geschäftsherausforderungen gewonnen werden können. Ergo sind für künftige große Big-Data-Workloads fortschrittliche Speicherinfrastrukturen mit dedizierten Funktionen erforderlich.
BIG DATA GEWINNBRINGEND NUTZEN
Das Produktportfolio von Western Digital deckt vielfältige Marktsegmente ab und ermöglicht es Kunden, wertvolle Erkenntnisse und Informationen aus Big Data zu gewinnen.
Internet der Dinge
DAS INTERNET DER DINGE
Internet der Dinge gewinnbringend nutzen
Unternehmen aller Branchen nutzen vermehrt Daten aus dem „Internet der Dinge“ (Internet of Things, IoT), um Betriebsabläufe und die Nutzung erfasster Daten zu optimieren. Anhand der erfassten Daten lassen sich Effizienzen fördern und neue Umsatzquellen erschließen. Eine wirklich effektive Nutzung erfordert jedoch neue Speicherlösungen.
Cloud-Objektspeichersysteme eignen sich ideal zum Erfassen der gewaltigen IoT-Datenflut. Sie aggregieren, speichern und schützen Daten in einem zentralisierten Hybrid-Cloud-System und ermöglichen die In-Place-Analyse und sichere Weitergabe von Daten an ein global verteiltes Ökosystem.
55 Milliarden
IoT-Geräte bis 2025
Ein Anstieg von etwa 9 Milliarden im Jahr 20174
15 Billionen US-Dollar
Gesamtinvestition in IoT
Zwischen 2017 und 20254
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DIE NÖTIGE SKALIERBARKEIT UND EFFIZIENZ FÜR IOT BIG DATA
Objektspeichersysteme sind speziell für sehr hohe Datenmengen konzipiert, wie sie beispielsweise vom IoT generiert werden. Durch ihre hohe Dichte, ihren niedrigen Stromverbrauch sowie ihre hohe Zuverlässigkeit und Wirtschaftlichkeit können mehr Daten gespeichert werden, anstatt sie löschen zu müssen.
ESG-WHITEPAPER: DIE DATA-LAKE-STRATEGIE VON WESTERN DIGITAL: INNOVATIONEN FÜR DIE DATENGESTÜTZTE ZUKUNFT
Schaffung eines Data Lake mit geringstmöglichen Gesamtkosten ohne Kompromisse bei Leistung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.
Digitalisierung beschleunigen
DIGITALISIERUNG BESCHLEUNIGEN
Digitalisierung mit Big Data beschleunigen
Eine der größten Hürden der Digitalisierung besteht darin, aus großen Datenmengen verwertbare Erkenntnisse zur Unternehmensoptimierung abzuleiten. Mit herkömmlicher Speichertechnologie lässt sich nur schwer das richtige Verhältnis zwischen Effizienz, Skalierbarkeit und einfachem Zugriff herstellen.
Die Pflege und Bereitstellung herkömmlicher Systeme im Petabytebereich ist schlicht zu kostspielig. Nach einer raschen Umstellung auf die Public Cloud stellen viele Unternehmen jedoch fest, dass sich Daten nur langsam und unter großem Kostenaufwand abrufen lassen. Cloud-Objektspeichersysteme wurden speziell als Private Cloud oder Hybrid Cloud für Big Data ausgelegt und bieten die für Unternehmen erforderliche Skalierbarkeit, Beständigkeit und Zugänglichkeit.
5,2
Zettabyte
Umfang der weltweiten Datenanalysen im Jahr 2025 laut Prognose der IDC5
1,4
Zettabyte
Datenvolumen, das laut Prognose der IDC im Jahr 2025 von kognitiven Systemen zur Analyse genutzt wird5
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MEHR EFFIZIENZ BEI BIG DATA
Mit unseren Cloud-Objektspeichersystemen lassen sich schnell anwachsende Datenmengen in einer Hybrid-Cloud-Konfiguration effizient speichern, zugänglich machen und schützen – für einen wirtschaftlichen und verwaltungsfreundlichen Ansatz.
Mit Hybrid-Cloud-Speicher zu mehr geschäftlicher Agilität
Variable Workloads erfordern eine hoch skalierbare und robuste Infrastruktur mit globalen Zugriffsoptionen und hoher Wirtschaftlichkeit.
Entscheidungsfindung im Finanzwesen
ENTSCHEIDUNGSFINDUNG IM FINANZWESEN
Intelligente und reaktionsfähige Entscheidungsfindung
Willkommen im Zeitalter des digitalen Finanzwesens! Hier führt technologischer Fortschritt zu reaktionsstärkeren Interaktionen in der Cloud, online und im eigenen Rechenzentrum. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen unterstützen das Versicherungswesen und automatisierte Prozesse sorgen für Compliance bei behördlichen und juristischen Auflagen. Obendrein führt eine fundierte und schnelle Entscheidungsfindung zu mehr Umsatz, besserem Kundenservice sowie optimierten Interaktionen und Transaktionen.
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EINE VERLÄSSLICHE RESSOURCE DES FINANZMARKTS
Risiken bei der Handelsfinanzierung lassen sich durch datengestützte Entscheidungen mindern. Die Produkte von Western Digital vereinfachen wichtige Entscheidungsprozesse, fördern reaktionsfähigen E-Commerce und ermöglichen die Erstellung von Echtzeitanalysen.
Big Data – Entscheidungsfindung im Finanzwesen
Sie möchten mehr über die Entscheidungsfindung im Finanzwesen erfahren? Dann schreiben Sie uns über den folgenden Link.
Apache Hadoop optimieren
APACHE HADOOP OPTIMIEREN
In Sachen Workloads: Die smarte Wahl für Ihre Cluster von Apache Hadoop
Es gibt Tausende verschiedene Workloads mit Apache Hadoop® – und jeder Hadoop-Cluster ist einzigartig. Für das gewünschte Ergebnis bei der Auswertung von Big-Data-Workloads mit Hadoop-Instanzen ist die richtige Speicherlösung entscheidend.
Die richtige Festplatte mit dem richtigen Workload mindert Engpässe, verbessert die Performance, reduziert Bandbreiteneinschränkungen und ermöglicht tiefere Einblicke in vorhandene Daten. Für Cluster mit eingeschränkter Rechen- oder Aufnahmeleistung eignen sich Festplatten mit hoher Kapazität und Wirtschaftlichkeit. Bei Clustern, die von zufälligen I/O-Vorgängen ausgebremst werden, lassen sich die gewählten Festplatten mit einer Flash-basierten SSD ergänzen, um SSD-Performance bei zufälligen Vorgängen mit HDD-Kapazität zu vereinen.
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EINE VERLÄSSLICHE RESSOURCE FÜR WORKLOADS IN APACHE HADOOP
Die Produkte von Western Digital eignen sich ideal für die Optimierung von Apache Hadoop. Ihre hohe Kapazität wirkt sich zusammen mit der Performance und dem schonenden Energieverbrauch von HelioSeal und MediaCache positiv auf die Kosten und Leistungsfähigkeit Ihrer Hadoop-Infrastruktur aus. Zudem erhöhen Enterprise-SSDs in Einzel- oder RAID-Konfiguration die Geschwindigkeit bei zufälligen Lese-/Schreibvorgängen, während HDDs für große Datenblöcke reserviert werden.
Apache Hadoop® Disaggregation und Tiering
Mit den Speicherprodukten von Western Digital können Sie die Kosten und den Umfang Ihrer Infrastruktur von Apache Hadoop® minimieren, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
BIG-DATA-EXPERTEN SIND SICH EINIG
Unternehmen erfassen und speichern eine überwältigende Menge an Daten. Jedoch ist nicht das Volumen der erfassten Daten entscheidend, sondern wie sie genutzt werden.
Moderne Unternehmen kennen das Potenzial von Big Data, verstehen aber auch, dass es sich nur im Zusammenspiel mit intelligenter Automatisierung ausschöpfen lässt. Dank der geballten Rechenleistung von ML-Systemen verwalten, analysieren und nutzen Unternehmen ihre Daten so effizient wie nie zuvor.
QUELLE: MACHINE LEARNING AND BIG DATA — REAL-WORLD APPLICATIONS VON KERRI HALE (TOWARDS DATA SCIENCE, 26.03.2018)
Artikel aus unserem Blog
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Angaben
1. Quelle: Big Data Facts von Vishal Kumar (Analytics Week, 26.03.2017) 2. Quelle: Cloud traffic projected to represent 95% of global data center traffic by 2021: Studie von ETCIO (ETCIO, 07.02.2018) 3. Quelle: Data Never Sleeps 5.0, Domo, 2017 4. Quelle: IoT Report: How Internet of Things technology is now reaching mainstream companies and consumers von Peter Newman (Business Insider, 27.07.2018) 5. Quelle: IDC: Data Creation to Reach 163 Zettabytes by 2025 von Timothy King (Data Management News, 11.04.2017)
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