エッジデータセンターでMars 400 Cephストレージを使用してください。
多くの産業はデータを最も貴重な資源と見なしています。
しかし、AI＆MLが今日人気になる前に、それらのデータを最も効率的に探索し分析することができる企業はほとんどありませんでした。
例えば、ユーティリティ企業はたくさんのセンサーデータを持っていますが、ほとんど活用していません。
IoTはデータ爆発の重要な要因の1つです。データセンターから遠くのエッジにあるすべてのセンサーが、指数関数的に増え続けるデータ量を作り出します。そのため、ユーザーはIoTデータの保存にCephストレージまたはSUSE Enterprise Storageを使用することを検討すべきです。
以下は、北米のエネルギー産業のセンサーデータを収集し分析するために使用されるエッジデータセンター用のMars 200 Cephストレージアプライアンスのユースケースです。
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のローカルデータの取り込み、集約、分析を行います。ローカルデータ処理（AI＆MLツールを使用）の一連の処理の後、結果と元のデータセットは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、冷却システムがあります。顧客は、各エッジデータセンターにミニラックを配置して、コンピューティングノード、ネットワーク、ストレージを利用することができます。
このIoTアプリケーションがCephストレージ の使用を導く主な理由は次のとおりです:
(1) 高い可用性
を持つスケーラビリティ
センサーは眠りません。顧客は、中断することなくスケールアウトできるシステムが必要です。センサーからのデータ量が急速にシステム容量を拡大するため、高可用性を持つスケールアウトオンデマンドがますます重要になります。
(2) 統一されたストレージプロトコルを持つストレージシステム。
異なるセンサータイプのデータが、独自のシステムに閉じ込められ、サイロ化されています。すべてのAIおよび機械学習に基づく分析は、直接データにアクセスできる必要があります；これらのデータは、さらなる意思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は重要です。このクラスターは、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することができます。
(3) ソフトウェア定義ストレージシステムはミニクラスタから始めることができます。
Mars 200 / Mars 400 cephクラスタを使用すると、顧客は3つの1U ARMマイクロサーバーでcephクラスタ（またはSUSEエンタープライズストレージ）を開始することができます。エッジデータセンターの要件に必要なすべての基本的な要素を含む、展開が容易で、消費電力が70%少なく、スケールアウトが容易で、メンテナンスも容易です。
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