エッジデータセンターでMars400Cephストレージを使用する
多くの業界は、データを最も価値のあるリソースと見なしています。
ただし、AIとMLが今日普及する前に、データを最も効率的に調査および分析したものはほとんどありません。
たとえば、ユーティリティには大量のセンサーデータがありますが、使用するものはほとんどありません。
IoTは、データ爆発の重要な要因の1つです。これらのセンサーはすべて、データセンターから遠く離れたエッジにあり、指数関数的に増加するデータ量を作成します。これが、ユーザーがIoTデータストレージにCephストレージまたはSUSEEnterpriseStorageの使用を検討する必要がある理由です。
以下は、北米のエネルギー産業のセンサーデータを収集および分析するEdgeデータセンターに使用されるMars200cephストレージアプライアンスの使用例です。
顧客は天然ガスプラントでIoTセンサーデータを収集し、エッジデータセンターでローカルデータの取り込み、集約、分析を行います。（AI＆MLツールを介した）一連のローカルデータ処理の後、結果と元のデータセットがエッジデータセンターに保存されます。アプリケーションは、正確な結果のみを中央のデータセンターにアップロードします。
各エッジデータセンターには、限られたスペース、電力、および冷却システムがあります。お客様は、コンピューティングノード、ネットワーク、およびストレージ用に、各エッジデータセンターにミニラックのみを配置できます。
このIoTアプリケーションがCephストレージ の使用につながる主な理由は次のとおりです。
（1）高可用性を備えたスケーラビリティ
センサーはスリープしません。お客様は、中断することなくスケールアウトできるシステムを必要としています。センサーからのデータ量がシステム容量を非常に迅速に拡張するため、高可用性を備えたオンデマンドのスケールアウトがこれまで以上に不可欠になります。
（2）統一されたストレージプロトコルを備えたストレージシステム。
さまざまなセンサータイプからのデータは、独自のシステムにトラップされ、サイロ化されます。すべてのAIおよび機械学習主導の分析は、データに直接アクセスできる必要があります。これらのデータは、さらなる決定に使用されます。エッジデータセンターストレージを簡単で便利なクラスターにすることが重要です。これにより、オブジェクト、ブロック、およびファイルシステムを単一のクラスターで提供できます。
（3）ソフトウェア定義のストレージシステムは、ミニクラスターから開始できます。
Mars 200 / Mars 400 cephクラスターを使用すると、お客様は3台の1U ARMマイクロサーバーでcephクラスター（またはSUSE Enterprise Storage）を起動できます。導入が簡単で、消費電力が70％少なく、スケールアウトが簡単で、メンテナンスも簡単です。これには、エッジデータセンター要件のすべての基本的な要素が含まれます。
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