Quantum Autonomous Data Management analyse les données non structurées et gère leur placement selon des règles prédéfinies. Cela ouvre de nouvelles perspectives aux intégrateurs de systèmes en matière d’optimisation du stockage, d’archivage et de cyber-résilience.
Savoir quelles données occupent de l’espace de stockage
Avec Autonomous Data Management (ADM), Quantum lance une nouvelle solution destinée à la gestion des données non structurées. ADM répertorie et analyse les données là où elles se trouvent, offrant ainsi une vue centralisée sur les ensembles de données dispersés.
Dabei erkennt die Lösung unter anderem inaktive, redundante, veraltete und potenziell sensible Daten. Unternehmen können dadurch fundierter entscheiden, welche Daten performant verfügbar bleiben müssen und welche sich für andere Storage-Tiers oder die langfristige Archivierung eignen.
De l’analyse au placement automatisé
ADM gère le placement ultérieur des données sur la base de directives définies. Les données fréquemment utilisées peuvent rester sur un support de stockage performant, tandis que les données inactives sont transférées vers des niveaux de stockage adaptés ou archivées à long terme. Cela permet d’utiliser la capacité primaire disponible de manière plus ciblée pour les données et les applications qui nécessitent des performances élevées.
Le schéma Quantum illustre cette approche : ADM relie différentes sources de données à diverses destinations de stockage. En fonction de la politique définie, les données peuvent notamment être transférées vers les niveaux de stockage ActiveScale, vers une archive sur bande Scalar ou vers une archive sécurisée.
De nouvelles approches de projet pour les partenaires intégrateurs
Pour ses partenaires intégrateurs de systèmes, ADM élargit le champ de réflexion en matière de stockage : plutôt que de se contenter de prévoir une capacité supplémentaire, il est possible d’analyser dans un premier temps quelles données occupent l’espace de stockage existant et comment elles devraient être stockées à l’avenir.
Cela peut donner lieu à des projets de classification des données, de hiérarchisation du stockage et d’archivage à long terme. Face à des volumes de données en forte croissance, il devient particulièrement important de déterminer quelles données nécessitent un accès rapide – et lesquelles peuvent être stockées de manière plus économique à d’autres niveaux de stockage.
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