Everpure ist die nächste Weiterentwicklung von Pure Storage. Um zu verstehen, was das bedeutet, ist es hilfreich, damit zu beginnen, was Pure Storage überhaupt anders macht.
Als Pure Storage gegründet wurde, war das Ziel einfach: Enterprise Storage für eine Welt neu zu überdenken, die auf All-Flash umstellt. Das bedeutete eine Verbesserung der Performance, eine Vereinfachung des Betriebs und die Beseitigung der durch die herkömmliche Infrastruktur verursachten Unterbrechungen.
Hier kamen Innovationen wie die Evergreen®-Architektur zum Einsatz, sodass Systeme ohne Ausfallzeiten oder Datenmigrationen aktualisiert werden können. Im Laufe der Zeit wurde dieser Ansatz in eine konsistente Betriebsumgebung vor Ort und in der Cloud erweitert, in der Block, Datei und Objekt nativ für einen globalen Storage-Pool waren. Viel anders als der Storage mit einer Architektur und einem Workload der Vergangenheit.
Und es hat funktioniert. Pure Storage wurde dafür bekannt, Storage einfacher zu betreiben. Aber das Problem blieb nicht gleich.
Was ist jetzt anders?
Aufgrund herkömmlicher Infrastrukturansätze bleibt Storage eine Einschränkung, und in vielen Umgebungen ist er einer der größten. In der Vergangenheit wurde diese Einschränkung mit mehr Zeit, mehr Kosten und mehr Aufwand gehandhabt. Die Lichter bleiben eingeschaltet, ja. Echte Innovation vorantreiben, nein. Dann hat sich etwas geändert. Der Druck hat sich verschoben – schnell.
Führungskräfte werden nun gebeten, Kernanwendungen zu unterstützen, Systeme stabil und sicher zu halten und gleichzeitig neue Anforderungen wie AI, Echtzeitanalysen und datengesteuerte Abläufe zu erfüllen. Diese Nachfrage kommt weder in einer stetigen Kurve an, noch kann sie durch eine alternde Architektur gelöst werden. Sie schreitet voran, verändert sich und erweitert sich auf eine Weise, die herkömmliche Umgebungen nicht bewältigen sollten.
Insbesondere AI ändert die Gleichung.
Es müssen nicht nur Daten gespeichert werden. Sie benötigt Daten, die verfügbar, wiederverwendet und ständig umgebungsübergreifend sind. Training, Optimierung und Inferenz hängen alle vom Zugriff auf dieselben Daten ab, oft an verschiedenen Orten gleichzeitig.
Wenn das scheitert, kompensieren Teams die einzige Möglichkeit, wie sie können. Sie erstellen zusätzliche Kopien, fügen Skripte hinzu und bemühen sich manueller, nur um die Dinge am Laufen zu halten. Hier zeigt sich der Stamm.
Umgebungen, die dafür konzipiert sind, Storage-Systeme nacheinander zu verwalten, fallen mit zunehmendem Datenwachstum und häufigeren Datenverschiebungen immer hinter sich. Governance wird schwieriger zu warten, die Transparenz nimmt zu und der Aufwand, alles im Einklang zu halten, nimmt zu.
Dies ist kein Ausfall der Storage-Performance oder -Kapazität allein. Es ist eine Diskrepanz zwischen der Art und Weise, wie Daten jetzt verwendet werden, und der Art und Weise, wie sie noch verwaltet werden. Das ist die Lücke, die Everpure schließen soll.
Warum unterscheidet sich Everpure?
Wenn das Problem darin besteht, wie Daten verwaltet werden, und nicht nur dort, wo sie gespeichert sind, dann löst das Hinzufügen weiterer Systeme oder Tools sie nicht wirklich. Sie benötigen eine grundlegende, einheitliche Architekturänderung, die einen virtuellen Datenpool anstelle isolierter Silos schafft. Eine Evergreen-Architektur, die echte unterbrechungsfreie Updates und nahtlose Skalierung unabhängig von der Workload unterstützt. Und eine einzige intelligente Steuerungsebene, die das Management mit globalen Richtlinien automatisiert, anstatt mit tausend isolierten.
Was sich bei Everpure ändert, ist die Art und Weise, wie Daten in der gesamten Umgebung verarbeitet werden. Anstatt Storage nacheinander zu verwalten, wurde die Everpure-Plattform wie die meisten Storage-Anbieter dafür entwickelt, Daten als Ganzes zu verwalten.
Das gleiche Modell gilt unabhängig davon, ob Daten lokal, in der Cloud oder in AI-Pipelines gespeichert sind. Richtlinien werden nicht für jede Umgebung neu erstellt, und Daten müssen nicht jedes Mal neu geformt oder geschützt werden, wenn sie verschoben werden. Daten können wiederverwendet werden, ohne Kopienschichten zu erstellen, nur um sie zugänglich zu machen. Schutz und Governance verändern sich nicht, wenn Umgebungen skaliert werden, da sie einmal definiert und konsistent angewendet werden. Und der Aufwand, alles im Einklang zu halten, sinkt, wenn die Umgebung wächst.
Hier wird der Unterschied zum herkömmlichen Modell deutlich. In den meisten Umgebungen arbeiten Teams immer noch in isolierten Systemen, die für einzelne Anwendungen und Workloads entwickelt wurden, und fassen Workflows systemübergreifend zusammen, um mit der Nachfrage Schritt zu halten. Mit Everpure übernimmt die Plattform diese Verantwortung direkt, sodass Teams Lücken nicht kompensieren, wenn Daten wachsen und sich bewegen. Es geht nicht darum, Storage zu ersetzen. Es geht darum, die Art und Weise zu ändern, wie Daten über sie hinweg ausgeführt werden.
Warum dies nicht nur eine andere „Plattform“ ist
Viele Anbieter beschreiben ihre Angebote als Plattformen, aber die meisten Umgebungen verlassen sich immer noch auf mehrere Systeme, die koordiniert werden müssen. Everpure verfolgt einen stärker integrierten Ansatz.
Es baut auf einer Architektur auf, die so konzipiert ist, dass sie sich unterbrechungsfrei weiterentwickeln kann, sodass Upgrades und Erweiterungen keine Ausfallzeiten verursachen oder umfangreiche Änderungen erfordern. Es wendet ein konsistentes Betriebsmodell über Umgebungen hinweg an, sodass sich die Art und Weise, wie Daten bereitgestellt, geschützt und geregelt werden, nicht von einem Standort zum anderen ändert.
Und es reduziert den manuellen Aufwand, der erforderlich ist, um alles auf dem Laufenden zu halten, indem es es Teams ermöglicht, die Absicht einmal zu definieren und sich auf die Plattform zu verlassen, um sie auszuführen. Entscheidend ist keine dieser Funktionen. Sie arbeiten als ein System zusammen, ohne dass sie manuell zusammengehalten werden müssen.
Die Enterprise Data Cloud: Ihr Weg zu einem datengesteuerten Unternehmen
An diesem Punkt beginnt sich die Verschiebung darin auszudrücken, wie sich Daten verhalten. Wenn Daten über eine konsistente Plattform verwaltet werden, werden sie nicht mehr an einzelne Systeme gebunden. Sie wird zu etwas, auf das als Teil eines größeren Ganzen zugegriffen, verschoben und verwaltet werden kann.
Das steht für die Enterprise Data Cloud.
Es handelt sich weder um ein Produkt, das Sie installieren, noch um eine separate Ebene, die Sie hinzufügen. Dies ergibt sich, wenn Daten nicht mehr systemweise verwaltet werden, sondern als gemeinsame Ressource in der gesamten Umgebung. Anstatt in Bezug auf Volumes, Arrays oder Umgebungen zu denken, beginnen Teams, in Bezug auf Daten selbst zu denken. Was es ist, wie es verwendet wird und was es in Bezug auf Performance, Schutz und Compliance erfordert.
Das verändert die Arbeitsweise.
Daten können wiederverwendet werden, ohne über Pipelines hinweg dupliziert zu werden. Governance hängt nicht davon ab, wo Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt gespeichert werden. Und die Verschiebung über Umgebungen hinweg birgt keine neuen Risiken oder Nachbesserungen, da die gleichen Richtlinien überall gelten. Dies ist der Wechsel von der Storage-Verwaltung zur Datenverwaltung. Und das ermöglicht es Umgebungen, mit der wachsenden Nachfrage Schritt zu halten, insbesondere da AI das Volumen, die Bewegung und die Wiederverwendung von Daten im gesamten Unternehmen weiter erhöht. Das ist das Modell. Die nächste Frage ist, wer sie tatsächlich umsetzen kann.
