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Dr. Georgios Rimikis – Hitachi Data Systems: „Wir sehen insgesamt zehn Trends in drei Kategorien für 2015, die sich alle um das Dachthema Business-defined IT drehen. Im Segment Konvergenz, Automatisierung und Integration sind dies: Software-defined Storage sowie Management-Automatisierung und eine schnellere Einführung konvergenter Plattformen. Dank konvergenter Plattformen, die in alle Systeme sowie den Application Stack integriert sind, können Unternehmen Anwendungen wie SAP HANA innerhalb kürzerer Zeit einführen und erzielen so einen schnelleren ROI. Made by SARENZA Damen Square Simonenbsp;7 Sandalen orange d1mx1j2j
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Dr. Georgios Rimikis – Hitachi Data Systems:

Durch eine höhere Automatisierung sind ebenfalls Einsparungen bei Ressourcen und Investitionen möglich. Anhand einer intelligenten Orchestration Layer ist ein automatisiertes, dynamisches Management von Servern, Speicher und Netzwerk möglich, dass die Arbeitslasten zwischen Private und Public Clouds nach vorher festgelegten Parametern verteilt. Dazu gehören unter anderem Kosten, Leistung, Ablageort und die entsprechenden Governance-Richtlinien.“

„Im Bereich Infrastruktur wird der Schwerpunkt auf Speichervirtualisierung liegen – und zwar auf weltweiter Ebene. Unternehmen erhalten so einen einzigen Speicher-Pool, der sich über mehrere physische Speichersysteme an verschiedenen Orten erstreckt. Da die Flut an Daten weiterhin zunehmen wird, ist dies dringend notwendig, damit Firmen den Überblick be- bzw. erhalten, wo welche Informationen abgelegt sind und welche Kopien es gibt. Immer intelligentere Flash-Module – der dritte Trend in diesem Bereich – können unterstützen, den Betrieb schneller zu gestalten.

Wir erwarten auch, dass 2015 Solid State Drives (SSDs) durch Enterprise Flash-Module abgelöst werden. Diese Flash-Speicher sind speziell für Enterprise-Anforderungen entwickelt und zeichnen sich durch eine hohe Leistung, Robustheit und Kapazität aus.“

„Das dritte Segment an Trends dreht sich um Big Data, Internet der Dinge (IoT), Hybrid Cloud und die sogenannten „Data Lakes“ für Big Data Analysen. Mit „Data Lake“ sind Ansammlungen großer Datenmengen gemeint. Wie bei einem Teich lassen sich daraus Proben entnehmen, entsprechend analysieren und daraus Handlungsempfehlungen ableiten. Die Daten im „Teich“ sind statisch und lassen sich beispielsweise in einer Public Cloud speichern.

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