IBM hat neue, hochverfügbare All-Flash-Speichersysteme für Business-Szenarien mit anspruchsvollen Workloads in datengetriebenen Märkten angekündigt, bei denen es auf Antwortzeiten in Mikrosekunden ankommt. Konkret genannte Zwecke reichen von ERP über Echtzeitfinanztransaktionen bis zu kognitiven Anwendungen wie maschinellem Lernen oder der Verarbeitung natürlicher Sprache. Das Herz der neuen DS8000-AFA-Systeme ist die IBM-POWER8-Plattform in verschiedenen Prozessorausbaustufen.
Hintergrund dieser Ankündigung ist einerseits der geschäftliche Nutzen von künstlicher Intelligenz und Big-Data-Anwendungen, die schnellen Zugriff auf enorme Datenmengen erfordern, zum anderen die Entwicklung hin zu hybriden Clouds: Was Unternehmen nicht sinnvoll auslagern können oder wollen, stellen sie selbst aus einem hochperformanten Private-Cloud-Rechenzentrum heraus zur Verfügung. An dieser Stelle kommen außerdem SDS- (Software-defined Storage) und SDI-Modelle (Software-defined Infrastructure) ins Spiel, die solche Konzepte agil und bestens skalierbar halten sollen. Auf der kommenden CeBIT wird IBM (Halle 2, Stand A10) unter dem Schlagwort „kognitiv“ nicht nur seinen Watson ins Feld führen, sondern auch bereits laufende Beispiele für „Cognitive Business“ vorstellen.
Die neuen All-Flash-Storage-Lösungen von IBM gibt es in drei Klassen: Business, Enterprise und Analytics. An der Kostenunterkante steht das Speichersystem IBM DS8884F (Business Class Storage); es richtet sich an mittelständische Unternehmen und ist für Anwendungen wie ERP, Auftragsabwicklungen und Datenbanktransaktionen geeignet (256 GByte Cache, 6,4–154 TByte Flash Storage). Darüber steht die IBM DS8886F (Enterprise Class Storage) mit 2 TByte Cache und 6,4–614 TByte Flash; sie ist für Highspeed-Transaktionen und Business Intelligence (Data Warehousing, Data Mining etc.) sowie unternehmenskritische Finanztransaktionssysteme gedacht. Für kognitive Echtzeitanalysen und die Entscheidungsfindung schließlich gibt es an der Spitze das Speichersystem IBM DS8888F (Analytic Class Storage) mit 2 TByte Cache und 6,4 TByte bis 1,22 PByte (Petabyte) Flash. Anwendungsfälle sind hier Predictive Analytics, Real-Time-Optimierung, maschinelles Lernen und die Verarbeitung von natürlicher Sprache sowie von Videos.
