Storage

Anwendungsfall: Red Hat Gluster Storage für Big Data und Analytics

Übersicht

Petabytes an Daten speichern, integrieren und analysieren

Big Data ist Fluch und Segen zugleich.

Ihre gesammelten Daten sind der Schlüssel zu wertvollen Geschäftsinformationen, die Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können. Doch Big Data und das Internet der Dinge (IoT) bringen herkömmliche Storage-Systeme an ihre Grenzen. So gelingt es den meisten Unternehmen kaum, diese enormen Datenmengen zu verwalten und zu analysieren.

Einer Gartner-Studie zufolge sind „im Jahr 2015 85 % der Fortune-500-Unternehmen nicht in der Lage, Big Data als Wettbewerbsvorteil zu nutzen.“ Wie schaffen Sie es, zu den anderen 15 % zu gehören? Der erste Schritt ist eine offene, softwaredefinierte Storage-Technologie wie Red Hat® Gluster Storage, die Ihnen folgende Vorteile bietet:

  • Schaffung einer flexiblen, kosteneffizienten Umgebung für neue Funktionen zur Datenanalyse
  • Einfacher Zugriff auf alle Daten über ein einziges Enterprise Repository
  • Schutz Ihrer Investitionen in traditionelles Data Warehousing
  • Nutzung der Innovationskraft von Open Source Communities

Maschinendatenanalysen

Enorme Mengen an Maschinendaten analysieren

Betriebliche Analysefunktionen ermöglichen die Auswertung von maschinengenerierten Daten, um daraus geschäftsrelevante Informationen zu gewinnen. Red Hat Gluster Storage und Splunk bieten gemeinsam eine schnelle, einfache und sichere Möglichkeit, große Mengen an Maschinendaten zu analysieren, die von unternehmenskritischen Systemen generiert werden.

Mit Splunk erhalten IT-Abteilungen und geschäftliche Nutzer eine Operational Intelligence-Lösung, die Echtzeit-Entscheidungen in den unterschiedlichsten Anwendungsfällen ermöglicht. Mit Red Hat Gluster Storage können Sie große Mengen Bestandsdaten zu niedrigen Kosten speichern und datengestützte geschäftliche Entscheidungen treffen, die einerseits die Rentabilität steigern und andererseits Ressourcenverschwendung vermeiden.


Erfahren Sie, wie Red Hat Storage Maschinendatenanalysen vereinfacht

Sicherheitsanalysen

Sicherheitsbedrohungen einfacher prognostizieren und schneller reagieren

In den letzten zehn Jahren hat parallel zum Datenwachstum in Unternehmen und Institutionen auch die Häufigkeit von Cyber-Angriffen zugenommen. Sicherheitsanalysen stellen eine effektive Möglichkeit dar, eine Vielzahl von Sicherheitsbedrohungen zu prognostizieren und darauf zu reagieren.

Red Hat und Cisco haben gemeinsam eine softwaredefinierte Storage-Lösung für Implementierungen von Splunk Enterprise entwickelt, die eine einfachere und im Vergleich zu proprietären Storage-Lösungen deutlich kostengünstigere Mustererkennung bei Sicherheitsbedrohungen ermöglicht.


Big Data Analytics

Mehr Möglichkeiten für Ihre Daten

Das Wachstum unstrukturierter Datenmengen stellt für fast alle Unternehmen eine Herausforderung dar. Die Fähigkeit, große Mengen an Protokollen, Maschinendaten, Dokumenten und anderen unstrukturierten oder semistrukturierten Daten kosteneffizient zu speichern, ist ein wichtiges Ziel für viele CIOs.

Red Hat Gluster Storage ist eine skalierbare, flexible Storage-Plattform, die sich einfach in Ihre Big Data-Umgebung integrieren lässt und mit Ihrem Unternehmen wächst, wenn sich Ihre Anforderungen ändern. Zudem ermöglicht die Lösung es Ihnen, vorhandene Standardhardware weiter zu verwenden. So erzielen Sie zusätzliche Kosteneinsparungen, wenn Sie Workloads für Big Data-Analysen mit Red Hat Gluster Storage bereitstellen. Weitere Vorteile von Red Hat Gluster Storage:

  • POSIX-kompatibler Enterprise-Class Storage für Big Data-Analysen
  • Nahtloser Wechsel zwischen On-Premise-Umgebungen sowie Private und Public Clouds
  • Agile und lose gekoppelte Infrastruktur für höhere geschäftliche Flexibilität
  • Sichere, kosteneffiziente und interoperable Plattform
Lesen Sie unseren Standpunkt zu Big Data
Lesen Sie unsere Einblicke zu Big Data

Wir hatten einfach keine kostengünstige Möglichkeit, all die Daten zu speichern, die wir von unseren Netzwerkgeräten erhalten. Mithilfe von Red Hat Storage konnten wir dieses Problem schnell und einfach lösen.

David Yaffe, Technical Analyst Network and Enterprise Information Systems, SaskTel

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