数据备份资深老牌厂商 Commvault 的新玩法
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据备份资深老牌厂商 Commvault 的新玩法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
作者 | 宋慧
出品 | CSDN 云计算
头图 | 付费下载于视觉中国
已经连续十年,被权威分析机构 Gartner 企业备份与恢复软件魔力象限评为领导者(leaders)的 Commvault,在数据备份和恢复领域的技术实力和优势毋庸置疑。不过,十年之后的今天,企业数据在备份之上,被赋予了更多期待,这也是前几年数据中台爆火的原因。
现在,数据管理、分析和数据价值挖掘的需求与应用层出不穷。而 Commvault 很早就开始了对敏感数据的分析与挖掘,并与生态伙伴一起推出了相关的数据产品和方案。近日,Commvault 全新发布了软硬一体的产品与方案,宣布在中国推出 HyperScale X 系列高性能集群架构一体机,希望为用户进一步简化部署、数据备份及恢复,服务更多运营与业务场景需求。在发布一体机这个时间节点,CSDN 采访了 Commvault 中国区技术总监李可,听听 Commvault 对于数据备份与数据分析最新趋势的观察和理解。
疫情与网络攻击威胁下数据安全成为必选项,数据治理强调灵活性
中国 IT 市场在发展成熟,数据应用快速迭代的同时,国家对数据安全的法律法规也在逐步推出,例如等保三级等。疫情后,国际国内的安全威胁事件层出不穷,大到如 SolarWinds 多个国家大规模网络攻击,小到无数物联网 IoT 设备被不停入侵。政策的推进、安全形势的严峻,都让数据安全市场受到空前的重视。
李可在采访中也坦言,越来越多的客户意识到甚至受到安全事件的影响,数据安全从以前被讨论该不该做,变成了必须要做的事情。另一方面,用户对于数据安全的需求和认知也有很大转变,不再停留于传统的对数据基本备份,而是在数据备份之上,更进一步完成数据容灾和验证。
同时,随着云化的深入,用户数据产生并分布在私有云、公有云或混合云中。用户想要进行数据治理,就要将数据在多平台上灵活的迁移,可以通过数据保护或数据管理软件来实现。因此 Commvault 早前推出了全新智能数据服务平台,通过软件订阅、硬件集成设备、生态或 SaaS 等多种形式,平台几乎囊括和充分利用了 Commvault 所有产品组合,以平台化提供数据管理与保护、数据安全、数据合规与治理、数据转换和数据洞察等服务。
Commvault 数据管理平台
软件优势之上推出一体机,应对快速变化的数据市场
除了汇集以往技术和产品优势,推出数据管理平台,李可表示 Commvault 也在软件定义(如软件定义存储 SDS、超融合)以及硬件层面,不停研究与探索,并于近期重磅推出了软硬一体的新产品。
本次发布的新品 Commvault HyperScale X 数据保护集群一体机是软件定义存储(SDS)在备份和容灾领域的突破性实践。对比传统备份一体机和开源存储集群,Commvault HyperScale X 通过管理、性能、容量、扩展、企业数字化转型支撑及授权合规等能力,为用户整合通用服务器,形成横向扩展形成统一存储池。另外 HyperScale X 一体机的节点同时也兼具介质管理能力和扩展计算能力,通过统一视图实现监控、管理备份软件和存储设备。这些技术创新、以及开箱即用的软硬一体化的产品,将为企业带来简化的安装体验,同时减少复杂耗时配置,并降低操作员或网络配置错误风险。
另外,Commvault HyperScale X 系列针对小型、中型、大型的企业用户,提供了多种一体机方案,例如 HSX 1200 单节点一体机针,对中小企业和大型企业的分支机构,提供预装系统和软硬件一体化方案,备份层标配就是全闪存,希望成为用户第一套数据安全加固方案。针对中大型企业基础架构,Commvault 的 HSX 2300 一体机集群,可以实现 PB 级别存储,去重备份性能在 35TB/小时以上,用于数据中心多环境、多应用、上云备份和容灾架构。对于大型企业,多地、复杂的架构,则可以采用 HSX 4300 大规模、高密度一体机集群,实现超高扩展存储集群和超高去重压缩效率和容灾备份效率。除了一体机,CSDN 了解到 Commvault 还将 HyperScale 技术以软件形式,与合作伙伴共同设计、检测验证服务器配置,提供给需要大容量、高性能的大型用户。
可以看到,从数据管理平台,到 HyperScale X 一体机,Commvault 在多年积累的数据备份和软件优势之上,正在更进一步,探索灵活扩展的数据管理和存储的软硬一体化方案,以应对快速发展变化的数据市场。市场在发展变化,Commvault 也在发展变化,这也许是 Commvault 能够连续十年处于 Gartner 魔力象限右上角领导者象限的原因,而 Commvault 的新思路,也值得数据行业的关注和借鉴。
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