HPE anunció la disponibilidad de la versión 3 de HPE GreenLake for Block Storage, basado en HPE Alletra Storage MP, que brinda el “primer almacenamiento desagregado de escalamiento horizontal en la industria”, de acuerdo con esta compañía.

Esta oferta de almacenamiento en bloque aporta una experiencia de nube local, así como amplia resiliencia y rendimiento a las cargas de trabajo críticas modernas, impulsada por una arquitectura de almacenamiento donde todo se comparte y gestionada a través de la plataforma en la nube HPE GreenLake

Con la versión 3, HPE desea cumplir la promesa de almacenamiento desagregado con nuevos modelos switcheados multinodo que duplican el rendimiento y ofrecen 2.5 veces más capacidad, según estimaciones difundidas por la compañía.

Las mejoras adicionales incluyen una experiencia de gestión de la nube más sencilla con análisis e informes de rendimiento más extensos basados en Inteligencia Artificial (IA), así como una mayor eficiencia de costos gracias a un nuevo programa que garantiza el cuádruple de compactación de datos.

La versión 3 también libera toda la potencia de NVMe para las redes Ethernet, ya que agrega soporte de NVMe-oF/TCP en las opciones actuales de conectividad, incluyendo canal de fibra, NVMe-oF/FC e iSCSi.

¿Qué aporta el almacenamiento desagregado con escalamiento horizontal?

Las arquitecturas de almacenamiento heredades típicamente consisten en un par de nodos de alta disponibilidad conectados a unidades dedicadas a través de una placa intermedia dentro de un solo chasis de hardware. La placa intermedia puede ser un factor limitante y determina el rendimiento máximo que puede alcanzarse del sistema. Tradicionalmente, para escalar el rendimiento era necesario adquirir un sistema nuevo con otro par de nodos de controlador de alta disponibilidad, incluso si no se requería capacidad adicional. Además de crear un problema de “capacidad huérfana”, este método forma silos que son difíciles de gestionar y mantener. Asimismo, requiere que las aplicaciones sepan dónde residen los datos. El resultado es una infraestructura de almacenamiento incapaz de escalar horizontalmente de manera flexible y económica para cumplir las demandas crecientes e impredecibles de las cargas de trabajo tradicionales, modernas y consolidadas, según explica HPE.

Una arquitectura de almacenamiento en la cual la placa intermedia del chasis es flexible y ofrece IO para eliminar los cuellos de botella, permite agregar controladores incrementales para un mayor rendimiento, de forma independiente y conforme sea necesario, lo que proporciona unidades y JBOFs adicionales para brindar más capacidad a las aplicaciones. Se trata de una arquitectura de almacenamiento en la cual las SSD de almacenamiento se comparten entre todos los controladores en una red de alta velocidad, lo que evita los silos y tolera múltiples fallas de nodos.

Lo anterior constituye la versión 3 de HPE GreenLake for Block Storage basado en HPE Alletra Storage MP:

Se trata de un almacenamiento desagregado con escalamiento horizontal donde todo se comparte y reinventa el almacenamiento en bloque.

La desagregación es posible gracias a bloques flexibles y estandarizados, que consisten en poder de cómputo separado (nodos) y capacidad (repisas de expansión NVMe/JBOFs) interconectados por switches backend NVMe-OF de alta velocidad.

Gestión de la nube in situ impulsada por IA

Asimismo, HPE GreenLake for Block Storage basado en HPE Alletra Storage MP ofrece una experiencia operativa en la nube impulsada por una AIOps para la gestión de infraestructuras. “Esto reduce las fallas y previene interrupciones antes de que ocurran”, de acuerdo con informes de la compañía.

Los administradores pueden confiar en las recomendaciones generadas por IA para eliminar las dudas sobre la gestión de la infraestructura de datos, así como eliminar los escalamientos lentos y frustrantes a través de la automatización del soporte predictivo y el acceso directo a expertos.

De esta manera, con la versión 3 se elimina la incertidumbre de los clientes relacionada con la optimización del almacenamiento con informes y análisis de rendimiento basados en IA mejorados que aceleran la resolución de problemas y las perspectivas.

Las mejoras clave en la elaboración de informes incluyen el análisis de tendencias de aprovechamiento de espacio por conjunto de volúmenes, los principales puntos de acceso del conjunto de volúmenes por latencia, la detección mejorada de desviaciones de la carga de trabajo y la detección de contención de recursos.

También se han optimizado los informes, ahorros de capacidad y las métricas de eficiencia, además de incorporar nuevas métricas de sostenibilidad como las tendencias de consumo energético, señaló la compañía.