Seagate presentó hoy nuevas soluciones empresariales diseñadas para ayudar a las empresas a acceder y almacenar fácilmente más datos valiosos.
En su conferencia virtual Datasphere, Seagate presentó un revolucionario software de almacenamiento de objetos de código abierto, junto con una arquitectura de referencia impulsada por él y una comunidad de desarrolladores correspondiente, todo creado para administrar el aumento masivo y la expansión de datos empresariales no estructurados, como videos, análisis , imágenes médicas, sensores IoT y más.
“Vivimos en una economía de datos”, dijo el CEO de Seagate, Dave Mosley. “El valor de los datos empresariales se desaprovecha con demasiada frecuencia. Las empresas luchan por acceder a todo el potencial de sus datos. Seagate adaptó sus ofertas para que coincidieran con la nueva realidad ávida de información. Las innovaciones de administración de datos rentables, sin fricciones y confiables que Seagate presentó hoy ayudarán a las empresas a obtener más valor de sus datos”.
Las nuevas soluciones empresariales incluyen el software CORTX™, la comunidad CORTX™ colaborativa y de código abierto y la arquitectura de referencia Lyve Drive™ Rack, que funciona con el software CORTX. Aquí hay una mirada más cercana a las novedades.
Software CORTX
CORTX es un software de almacenamiento de objetos de código abierto diseñado por científicos de datos de Seagate y expertos en almacenamiento de big data con gran experiencia en software de almacenamiento de objetos. El almacenamiento de objetos es un medio para administrar y catalogar de manera eficiente grandes cantidades de datos en paquetes u objetos flexibles que se pueden buscar y analizar rápidamente en grandes volúmenes. Es un método eficiente para almacenar datos para cargas de trabajo de TI 4.0 como inteligencia artificial, aprendizaje automático y dispositivos IoT.
La cantidad de datos que el mundo está creando y recopilando está aumentando enormemente. La cantidad de datos que el mundo almacena no lo es. Los modelos y el aprendizaje automático que están a la vanguardia de algunas de las investigaciones más importantes en la actualidad dependen del acceso a conjuntos de datos competitivos, pero las limitaciones en el almacenamiento conducen a la pérdida innecesaria de datos.
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