マルチクラウドハイブリッドソリューション

従来型のオンプレミス環境からアジャイルでハイブリッドなITインフラストラクチャへのトランスフォーメーション

Rescaleのエンタープライズ向けのビッグコンピュートプラットフォームには、ソフトウェア定義のマルチクラウドストレージとデータ管理機能が一式含まれています。このプラットフォームは、ワークロードに特化した最適なストレージを提供し、クラウドでのデータの取得、処理、可視化を容易にします。

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業界を代表する多くの企業がクラウド戦略を取り入れ、競争を有利に進めています

ワークフローに即応するマルチクラウドストレージ

基本的なワークフローやマルチステップのワークフローに合わせて、ジョブやデータを簡単に作成および複製。

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合理的なデータ管理

データの取得、処理、共有や処理結果の保存が容易

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データを共有および可視化するクラウドデスクトップ

簡易な操作でデータ分析と可視化をすぐに可能にするリモートデスクトップ

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統合

Slurm、Sun Grid Engine (SGE)、Platform LSF、PBS Pro、Univa、HTCondorのような主要なスケジューラソリューションと直接統合。

統一性

オンプレミスとクラウドのリソース全体で統一されたハードウェアの管理と運用を実現。

カスタマイズ

既存のIT資産を活用しながら、クラウドへの戦略的な移行を進める企業に合わせた統合を実現。

ストレージ、データ、ワークフローの自動化

Rescaleのマルチクラウドストレージは、顧客のビッグデータワークロードに合わせてパフォーマンスを最適化します。Rescaleプラットフォームは、ストレージのボトルネックや複雑さを解消し、クラウドでデータを自在に管理できるようにします。さらに、チームがすばやくデータを処理、分析、視覚化し、グローバルに共有します。

すべてを自動化

  • ストレージの取得、プロビジョニング、構成、テスト、チューニングをすべて自動化
  • データを階層化し、取得からアーカイブ、また、オブジェクトストレージから高速なローカル、共有、および並列ファイルシステムへのデータの移動を自動化
  • データをすばやく処理し、一定の期間だけ効率的に保存およびアーカイブ可能

グローバルなコラボレーション

  • 組織内で安全にデータを共有し、結果を共有
  • データを再利用でき、データセットを保存して後で使用したり、ジョブのクローンを作成したり、結果を再実行したりすることが容易
  • リモートの仮想デスクトップ(VDI)を使用して、クラウドで直接データをすばやく可視化し分析

ワークロードに合わせた最適化

  • 決められた期間内にジョブを完了するために必要となリソースだけを割り当て
  • IOPSとスループットに基づいてパフォーマンスを最適化
    • 各ジョブのストレージパフォーマンスのボトルネックを解消
  • コストの最適化 – 適切なデータを適切なタイミングで適切な階層に配置
    • ハイパフォーマンスのプライマリファイルストレージ(エフェメラルおよびパーシステント)から短期的および長期的なオブジェクトストアへのデータの階層化

データの管理

  • ユーザー、グループ、プロジェクトごとにソフトウェアおよびハードウェアのクォータと予算を設定
  • ユーザーにプロアクティブにアラートを発行し、ユーザー自身によるデータ管理をサポート
  • ユーザー、グループ、プロジェクトに対して個別に予算を割り当て、コストを管理

ハイブリッドクラウドソリューション関連のHPCのリソース

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クラウドファーストの戦略が今後主流になるでしょう。クラウドでシミュレーションすることで、企業は製品をより早く市場に提供できます。そして、必要なときにいつでも提供できるようになるのです。クラウドのキャパシティは無限です。ここにクラウドの真の価値があります。クラウドへの移行は、コストの削減するためではなく、自社の価値を高めるための戦略です。

デンマークカントリーマネージャー、Mark Milton氏
EDRMedeso

Rescaleを採用したことで、試作コストを3%削減できただけでなく、分析スピードの向上や総工数の削減にもつながりました。Rescaleのアーキテクチャー特化型のマルチクラウドインフラストラクチャを選択することは、社内のスパコンのキャパシティを増強する場合と比較して、問題解決の速度とコストの両面で最良の経済的な選択肢となりました。

計算力学技師、Tetsuya Okimoto氏
トーヨーエイテック株式会社

Rescaleは、ハイブリッドおよびマルチクラウド対応のインフラストラクチャのコントロールプレーンによって工学部のHPC能力を近代化し、Rescaleの使いやすい単一のプラットフォームでシミュレーションを加速させました。

Pritesh Narayan,博士、西イングランド大学ブリストル校、航空宇宙、航空、マネジメントクラスターリーダー