Data Storage
โครงสร้างพื้นฐานข้อมูล สำหรับอนาคตและ AI
ในยุคที่ขับเคลื่อนด้วย Generative AI และข้อมูลขนาดใหญ่ ระบบจัดเก็บข้อมูล ไม่ได้เป็นเพียงแค่ที่เก็บไฟล์อีกต่อไป แต่คือขุมพลังสำคัญในการประมวลผล ความปลอดภัย และการขับเคลื่อนนวัตกรรมองค์กรให้ก้าวไปข้างหน้าอย่างไม่มีสะดุด
เทรนด์เทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลล่าสุดที่องค์กรต้องรู้
การเลือกใช้สถาปัตยกรรมจัดเก็บข้อมูลที่ทันสมัยช่วยให้องค์กรสามารถเข้าถึงข้อมูลได้รวดเร็ว
ลดต้นทุนและรองรับปริมาณข้อมูล ที่เติบโตแบบก้าวกระโดดได้อย่างมีประสิทธิภาพ
สถาปัตยกรรมการจัดเก็บข้อมูลเพื่อ AI
- รองรับความต้องการของ Workloads ด้าน AI และโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Machine Learning) ที่ต้องใช้ข้อมูลมหาศาล
- การใช้ All-Flash Arrays และระบบ End-to-End NVMe เพื่อขจัดความล่าช้า (Low-Latency) และเพิ่มความเร็วในการอ่าน-เขียน ข้อมูลให้สูงสุดในการประมวลผล AI Pipelines และระบบ RAG (Retrieval-Augmented Generation)
ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบไฮบริดคลาวด์
- การผสานรวมการจัดเก็บข้อมูลแบบ On-premises (ภายในองค์กร) เข้ากับระบบ Cloud เพื่อความยืดหยุ่นสูงสุด
- มีระบบบริหารจัดการข้อมูลส่วนกลาง (Unified Data Control Plane) ที่ช่วยให้ย้ายข้อมูล สลับ Workloadsและจัดการนโยบาย ความปลอดภัยระหว่างคลาวด์หลายค่ายได้อย่างไร้รอยต่อ
ความปลอดภัยและการกู้คืนข้อมูลอัจฉริยะ
- ป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์และ Ransomware ที่ทวีความรุนแรงขึ้น
- การสำรองข้อมูลที่ไม่สามารถแก้ไขหรือลบได้ และระบบตรวจจับภัยคุกคามด้วย AI แบบ Real-time ที่ฝังอยู่ในตัว Storage เพื่อตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติและกู้คืนข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว
การเก็บข้อมูลและสถาปัตยกรรมแห่งอนาคต
- การเติบโตของศูนย์ข้อมูลทั่วโลกส่งผลต่อการใช้พลังงาน องค์กรจึงต้องการเทคโนโลยีที่ยั่งยืนและประหยัดพลังงาน
- การใช้ High-Density QLC Flash ที่มีความจุสูงแต่ใช้พลังงานต่ำ รวมถึงเทคโนโลยีต้นแบบอย่าง DNA Storage และ Optical Storage ที่ก้าวจากการวิจัยสู่การเริ่มใช้งานจริงสำหรับการเก็บข้อมูลสำรองระยะยาว (Archive) ที่แทบไม่มีการเรียกใช้ แต่มีความทนทานสูงเป็นร้อยปี
ทำไมต้องอัปเกรดระบบ
Data Storage กับเรา?
- รองรับการขยายตัวของข้อมูลระดับ Zettabyte ได้อย่างไม่จำกัด
- เพิ่มความเร็วในการประมวลผลแอปพลิเคชันและ AI สูงขึ้นอย่างเห็นได้ชัด
- ลดค่าใช้จ่ายในการบริหารจัดการด้วยการจัดลำดับชั้นข้อมูลอัตโนมัติ
line
line
