NetApp Meningkatkan Kecanggihan AI & Infrastruktur Aman di INSIGHT 2023

 NetApp Meningkatkan Kecanggihan AI & Infrastruktur Aman di INSIGHT 2023

kemitraan NetApp dengan Cisco menghadirkan kumpulan arsitektur aman--

 

 

SINGAPURA, Radar Seluma.Disway.Id,  - NetApp® (NASDAQ: NTAP), perusahaan perangkat lunak global yang berpusat pada data dan berbasis cloud, hari ini mengumumkan beberapa pembaruan portofolio inovatif, termasuk penyempurnaan pada saluran data terbaik di industri untuk hybrid multi-cloud AI dan kemajuan dalam penyimpanan data paling aman terhadap ransomware. Hal ini menggambarkan solusi NetApp yang terdepan di industri mendorong kesederhanaan, penghematan, keamanan, dan keberlanjutan bagi pelanggan.

 

BACA JUGA: Allianz Insiden Ransomware Meningkat, Penjahat Gunakan Eksfiltrasi.

BACA JUGA: FIFGROUP Targetkan Penyaluran Pembiayaan Motor Rp5,7 Miliar, IMOS= 2023

 

 

“Ada dua gangguan besar yang dihadapi pelanggan saat ini: peluang AI dan ancaman ransomware,” kata Harv Bhela, Chief Product Officer di NetApp. “Hari ini, NetApp meluncurkan inovasi-inovasi baru yang menjadikan pipeline data AI mudah untuk diterapkan, serta dapat diskalakan dan berperforma tinggi di seluruh data estate hybrid multi-cloud Anda – sekaligus melindungi data tersebut dari ancaman yang terus meningkat. Solusi-solusi ini menempatkan kami di garis depan menciptakan hasil bisnis AI yang sukses bagi pelanggan kami."

 

Saluran data terbaik di industri untuk AI

 

Agar tetap kompetitif, perusahaan harus berinovasi dan meningkatkan efisiensi melalui inisiatif AI mereka, namun mungkin kesulitan untuk mendapatkan hasil yang berarti dari sejumlah besar data berbeda yang mengalir tanpa hambatan melalui jalur lima tahap. Kumpulan data yang diperlukan untuk menyalurkan saluran ini mungkin ada di data lake di seluruh perusahaan, di lokasi, dan/atau di cloud. Hal ini meningkatkan kompleksitas desain dan operasional karena silo data menyebabkan kurangnya visibilitas terhadap jenis dan lokasi data, sehingga sulit untuk dikelola atau digunakan dalam beban kerja AI.

 

Sumber: