戴尔科技:做好混合云时代的数据守护者

作者:任新勃   【原创】   2020-11-25 16:47:02

关键字: 数据保护 戴尔科技

那么技术日新月异的今天,戴尔科技的存储策略,如何面对混合云趋势,以及面对AI技术和应用戴尔中国研发团队有哪些最新的动作?

2020年,疫情在全球范围持续蔓延,但是未能阻挡人类不断进步。2020年11月18日,“以科技之名 · 致敬攀登者”为主题的2020戴尔科技峰会在京召开。此次峰会的主题,是致敬人类登顶珠峰60周年的壮举,也致敬各行各业面对危机时涌现的开拓者、逆行者,并在“新数据时代”和产业变革兴起之时,致敬推动数字技术崛起的攀登者。

 

从边缘计算到核心数据中心再到云计算的一站式、端到端全面解决方案的戴尔科技集团,也不断为全球数字化转型做出自己的贡献。那么技术日新月异的今天,戴尔科技的存储策略,如何面对混合云趋势,以及面对AI技术和应用戴尔中国研发团队有哪些最新的动作?针对至顶网提出的问题,戴尔科技集团全球副总裁、中国研发集团总经理刘伟,戴尔科技集团大中华区售前系统工程部总经理杨捷,戴尔科技集团大中华区数据保护解决方案部总经理陈洁以及戴尔科技集团大中华区数据保护产品技术总监李岩分享了各自的观点。

 

混合云时代,数据保护与云的融合是最大挑战

 

戴尔科技提供端到端全面解决方案,从边缘计算到核心数据中心再到云计算包括面向企业级用户的Dell EMC Power家族全系列存储、数据保护、非结构化数据、服务器、网络、融合架构等产品,能够保证企业在数字化转型过程中,实现产品和业务的全面融合。保证数字化和业务场景的全面融合。

 

首先从产品上看,它拥有包括以卓越的现代存储技术和专业能力为起点的“第五代存储”核心产品Dell EMC PowerStore、性能强劲的企业级高端存储Dell EMC PowerMax、入门级存储Dell EMC PowerVault、面向现代化数据中心的Dell EMC PowerEdge系列服务器、集成了业内领先的存储软件和服务器硬件于一体的非结构化数据存储Dell EMC PowerScale、拥有卓越数据保护和轻松驾驭数据管理能力的Dell EMC PowerProtect、帮助企业释放软件潜力的软件定义存储Dell EMC PowerFlex、网络交换机Dell EMC PowerSwitch、自主基础架构融合产品Dell EMC PowerOne、与VMware联合工程设计的高性能超融合(HCI)平台Dell EMC VxRail等产品。

 

戴尔科技集团全球副总裁、中国研发集团总经理刘伟表示对于戴尔科技集团而言更重要的是赋能混合云的生态,通过戴尔端到端的产品和解决方案让企业用户能够有一个统一的云管理平台,“既能够看得到、管得到公有云里面的负载,也能够看得到、管得到私有云里面的负载。”

 

戴尔科技集团大中华区售前系统工程部总经理杨捷表示,除了端到端的产品,戴尔科技也通过资源和运维的方式,结合开源的技术来助力混合云数据管理。

 

“每一家的存储产品都有自己的一些管理特点,有自己的接口及参数。比如戴尔科技基于容器Kubernetes、VMware新推出的Tanzu,用一些开源的技术去调用存储里面的参数,通过一些标准的接口,帮助客户去优化存储的运维管理“,杨捷谈到。

 

现今混合云存储最大的一个挑战是数据保护与云的对接,目前来看整个业界也在积极完善云上的数据保护。戴尔科技集团大中华区数据保护产品技术总监李岩分享了戴尔科技在混合云上数据保护的四个应用场景来说明戴尔易安信如何把传统和未来的数据保护很好的结合。

 

第一个场景,备份到云,把云作为一个目标端,把本地的数据进行梳理,通过戴尔的备份软件备份到云。第二个场景,数据分层。长期保留的数据放到云上,减少用户成本。第三个场景,云灾备,“比如说很多小型的客户没法向大的企业一样自己做一个灾备中心。这个时候除了自己的数据中心之外,可以把云作为灾备中心的一部分,把我们的备份数据放到云里作为灾备的一个点,这样就可以保证本身数据出问题的时候,云里面有一个灾备的数据可以恢复回来。”第四个场景,云原生的数据,戴尔科技的软件定义数据保护解决方案是可以运行公有云上,实现云原生数据的备份。从而解决了各种场景之下的云的备份的需求。

 

赋能AI,释放价值是戴尔中国研发集团的长期目标

 

随着数据价值越来越重要,目前各行各业都希望利用AI技术来释放数据的价值。刘伟分享了戴尔中国研发团队针对AI的工作重点。

 

第一部分是赋能。戴尔科技作为一个底层架构的科技型公司,需要了解客户实际的业务需求,基于AI核心的底层技术的角度,通过学习、模型训练让AI更加有效、更快。之后在使用模型过程中或推理过程中,基于特定的应用场景推出适合用户的基础架构。

  

“比如有的企业数据存储过程中,AI的需求更多的是大带宽,需要特别大的带宽把大量数据送进去处理。但是对于自动驾驶,对存储的低时延要求特别高。”刘伟分享到。

 

同时,针对AI的算力需求,戴尔科技也在积极探索更专注于机器学习的AI平台,适应包括集中处理和分布处理的能力。所以赋能AI方面是从底层架构,戴尔中国研发团队积极的针对不同的机器学习应用场景做出探索。

   

最后刘伟表示,戴尔中国研发集团也用了很多AI的技术,大大提升了设备效能和自动化的管理能力。所以AI是两方面的工作,一个是赋能客户,一个是企业自用。

 

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