数据与 AI 存储
通过消除数据孤岛,推进数据发现和分类,加快业务成果和创新,释放非结构化数据在整个数据生态系统中的潜在价值。
这是一个数据驱动变革的时代!面对数据爆炸式的增长,传统存储架构显然无法满足数字化业务的需求,企业需要构建面向混合多云、AI 等应用场景的现代化存储解决方案,同时确保数据存储保护的弹性和合规,才能真正挖掘数据的价值 。为此,IBM 从客户实际需求出发,围绕混合多云和人工智能构建数据存储解决方案,为用户提供安全、快速、便宜、方便、灵活的存储解决方案,助力客户管好、用好数据。
数据与 AI 存储
通过消除数据孤岛,推进数据发现和分类,加快业务成果和创新,释放非结构化数据在整个数据生态系统中的潜在价值。
主存储产品市场的用户正在接受混合云 IT 运营模式,以及由软件定义基础设施和资产消费模型所形成的综合数据服务战略。I&O 领导者将与存储产品供应商平台计划合作,以实现 IT 和数据中心运营方式的转型。
人工智能 (AI) 之旅始于数据。因此,AI 不能脱离信息架构 (IA) 而存在。从数据中获得业务价值和洞察并非易事。原有的基础架构不足以应对 AI 工作负载,而数据孤岛又让获取所有信息的全局视图困难重重,从而限制了 AI 的价值。
混合云存储
依托 Red Hat OpenShift 为容器而生的混合云平台,更快地实现应用程序和创新的现代化。
随着数字化转型加速,IT 基础架构发生了翻天覆地的变化,云原生、容器原生逐渐登上了主舞台。
数据保护、弹性与合规
IBM 通过集成机器学习、自动化与存储技术来检测异常和威胁,加快恢复速度并优化成本,
将威胁暴露窗口从几天减少到几个小时,旨在帮助客户保护数据免受泄露和威胁。
数据的激增与加速运营带来的更大压力相互叠加,导致了 IT 基础架构和 IT 运营的变得尤其复杂。
通过全面的和可扩展的数据弹性的技术与方法主动保护数据,从检测到恢复都能抵御网络漏洞。
随着数据需求不断增长,公司面临成本高昂的扩容,进而需要更多名 FTE 实施管理,数据中心的成本也随之增加。
百度智能通过利用 IBM Storage Scale 软件,以及 IBM Lab Services 和 Tape 产品,节约了 90% 以上的电力,降低了 80% 的运营成本。
点击阅读作为大型离散装备制造行业领先的 IT 解决方案和服务供应商,通过与 IBM 携手合作,为轨道交通装备制造业领城提供专业服务,助力企业实现转型升级。