Quand Hitachi Data Systems rencontre Hana

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HDS lance une offre packagée avec Hana, la solution In-Memory de SAP. Basée sur le stockage AMS 2000 et le système serveur Compute Blade 2000, elle promet une haute disponibilité et évolutivité.

Difficile d’analyser des volumes de données en perpétuelle croissance. Pourtant, ce type de traitement s’avère essentiel pour mieux connaître ses clients, optimiser ses activités, etc. SAP Hana (ou High-Performance Analytic Appliance) est une appliance virtuelle basée sur la technologie In-Memory permettant de relever ce défi.

A même de traiter tout type de source de données (analysées en temps réel qu’elles soient analytiques ou transactionnelles), Hana intègre les composants logiciels SAP optimisés pour divers matériel en partenariat avec les constructeurs. Depuis 1994, Hitachi Data Systems (et même sa maison mère Hitachi) a passé une alliance stratégique avec SAP permettant à ses équipes de vendre, intégrer et déployer les solutions de l’éditeur à travers des processus de “certifications croisées” en haute disponibilité et évolutivité.

Une convergence sous haute virtualisation

Hitachi Data Systems (HDS) propose donc sa nouvelle Converged Platform for SAP Hana associant son équipement de stockage AMS 2000 (Adaptable Modular Storage) et sa solution serveur en lames Hitachi Compute Blade 2000 avec la technologie SAP Hana.

La technologie de virtualisation de SAP permet d’étendre la charge de travail sur trois niveaux (client, application, base de données) apportant souplesse et évolutivité à la plateforme matérielle sous-jacente. Grâce à son infrastructure de stockage, HDS étend ces capacités à un quatrième niveau : le stockage virtualisé. Au final l’entreprise dispose de mécanismes de virtualisation pour les serveurs et le stockage : provisionnement automatisé des ressources, mécanismes de continuité d’activité évolués, évolutivité et fonctions de prédictibilité, etc.

Un tel package facilite un déploiement rapide, et une meilleure maîtrise de l’évolutivité de l’infrastructure.
Cependant, le plus lourd du projet tient généralement dans la compréhension et l’organisation (ou réorganisation) des données. Mais c’est déjà cela de gagné.


Auteur : José Diz
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