HPE InfoSight，最先進的數據中心AI
HPE InfoSight是一個基於雲的人工智能平臺，基於獨特的數據收集和分析方法，預測和自動解決問題並不斷改進，使HPE存儲更智能，更可靠。
InfoSight是我們人工智能技術的首次體現，由於採用了一系列突破性的專有算法，HPE提供了業界最佳的智能存儲。 限制收集的傳感器數據量的遺留方法無法提供相同級別的洞察力。 AI需要準確而詳細的數據來學習和應用，如果沒有這些，結果是不可預測的，不可靠的，並且在大多數情況下是不完整的。
第一個使用遙測數據來支持存儲方式
HPE 3PAR實際上是第一個開創使用遙測數據來改變支持存儲方式的供應商。 傳感器數據是HPE 3PAR設計決策的一部分，HPE一直在收集全球系統的遙測數據。
我們現在將HPE InfoSight AI的強大功能應用於所有這些數據，通過提供HPE Nimble Storage客戶常用的相同改造功能來重新定義客戶體驗。
HPE InfoSight每秒攝取數百萬個傳感器數據點，並利用基於雲的機器學習為每個客戶的獨特基礎架構，應用程序和工作負載提供預測和建議。
比任何其它預測分析工具都更智能
HPE的經驗不僅僅來自收集的數據量; 它還是應用程序堆棧的可見性和算法的廣度。
通過使用此類豐富的數據源來培訓HPE InfoSight AI引擎，我們可以提高已安裝基礎中每個系統的可用性，性能和安全性。 結果將是HPE InfoSight比任何其它預測分析產品更智能，也更強大。 通過將HPE InfoSight擴展到HPE 3PAR，我們將可用於分析和構建建議的數據點數量翻了兩番。
市場上最有經驗的人工智能
企業需要在同一基礎架構上開發主流，任務關鍵型應用程序和更新的雲原生應用程序，以便通過多個存儲系統擴展和節省成本。 HPE 3PAR是一個DevOps和容器友好型平臺，允許用戶在同一企業級基礎架構上運行主流和容器化應用程序。
強大的工具集
可為雲，DevOps，虛擬化和容器環境自動化和管理HPE 3PAR。 除了與Docker和Mesosphere DC / OS的現有集成之外，HPE 3PAR現在可與Kubernetes和Red Hat OpenShift配合使用，以提供同行業最佳的自動化和與領先容器平臺的集成。
應用數據科學和機器學習
HPE InfoSight採用先進的分析方法，為從規劃到管理和擴展基礎設施的各個方面創建在統計上準確的預測和見解。隨著HPE InfoSight不斷從已安裝的基礎中學習，基礎架構變得更智能，更可靠。
預測性建議
HPE InfoSight會有預見性地告訴客戶如何在問題發生之前將其預防，通過使用業界首個AI推薦引擎，HPE InfoSight還可以主動提高性能並優化資源。
快速部署＆簡化管理
適用於VMware vRealize Orchestrator的新插件，可通過預先構建的工作流為用戶提供自助式存儲自動化，從而快速部署和簡化存儲管理。
增強工具鏈，加快應用交付
增強的本機基礎架構管理工具鏈，使DevOps團隊能夠使用本機編程語言自動執行存儲功能，從而加快應用交付速度。
節省＞100萬美元的成本
美國一家大型化工公司擁有20多個3PAR系統，分佈在擁有數千個虛擬機的多個數據中心。在他們的VDI部署期間，IT部門意識到他們的一些系統的利用率為80％。
然而，他們使用的監控工具都沒有能夠確定問題的原因。由於問題似乎源於缺乏資源，該公司開始計劃獲得額外的存儲和計算-這將以超過100萬美元的成本解決問題。
在推出HPE InfoSight之後，看到其Cross Stack Analytics的優勢，他們立即能夠確定運行防病毒掃描例程的多個VM正在執行連續掃描，從而導致存儲系統與其虛擬化環境之間出現問題。 糾正問題後，陣列利用率下降了50％。
IT部門還確定了他們可以刪除的幾個額外的空VM，這進一步降低了容量利用率。 由於這些發現和應用變化，他們不再需要新的系統。
通過允許查看其堆棧，HPE InfoSight幫助公司解決以前無法識別的問題，並通過避免不必要的購買來降低其財務浪費。
提供極具吸引力的價值
HPE InfoSight提供了全新的，更好的產品體驗，可應用數據科學和智能案例自動化，幫助最大限度地降低已安裝基礎中遇到已知問題的可能性。 HPE InfoSight實時觀察，學習和預測，將最有經驗的AI帶入數據中心。
“InfoSight是業界第一個也是最成熟的基於雲的企業存儲預測分析平臺”，IDC研究副總裁Eric Burgener表示，“正如他們在收購後承諾的那樣，HPE現在已將InfoSight的覆蓋範圍擴展到HPE 3PAR StoreServ產品線。這對於3PAR客戶來說是一個巨大的勝利，他們可以期待從InfoSight的人工智能和機器學習知識中受益。時間優化，以提高性能，提高可用性，降低成本，提高系統級效率。
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