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운영 효율성을 높여주는 HCI의 표준 'UCP HC' 소프트웨어와 하드웨어가 통합된 하이퍼컨버지드 인프라(HCI)는 소프트웨어정의 데이터센터의 기반을 마련하는 데 없어서는 안 될 필수적인 솔루션이다. HCI는 단일 x86서버 내에 서버와 스토리지가 소프트웨어 기반으로 통합 구현되어, 물리적인 장애 포인트를 최소화하고 운영 편리성을 극대화한 어플라이언스다. 효성인포메이션시스템의 대표적인 HCI 솔루션 UCP HC는 가상화, 서버, 스토리지를 통합하여 구성·관리할 수 있어 디지털 트랜스포메이션을 위한 비즈니스 민첩성과 운영 효율성을 높여준다. UCP HC의 대표적인 여섯 가지 특장점은 다음과 같다. UCP HC의 차별화 포인트 레거시 아키텍처의 서버와 외장 스토리지로 구성된 경우 스토리지 엔지니어가 사전에 물리 디스크의 RAID 타입을 결정하여 포맷한 뒤에 데.. 더보기
디지털 전환을 위한 명쾌한 가이드 디지털 전환(Digital Transformation)은 기업들에 새로운 수익 창출의 기회를 제공하고, 고객의 요구를 충족시키는 기업의 경쟁력이다. 가트너 조사에 따르면, 기업 고위 경영진의 87%가 기업의 우선 과제로 디지털 전환을 꼽았지만, 실제 디지털 전환을 성공적으로 구현 중인 기업은 많지 않다. 그리고 시스템을 디지털화했을 뿐 업무 프로세스의 변화가 없는 경우도 많다. 이에 효성인포메이션시스템은 기업이 디지털 전환이라는 IT의 흐름에 부응할 수 있도록 차세대 아키텍처 설계부터 클라우드, 빅데이터, 모바일, 컨테이너 등 IT 서비스의 안정적인 운영과 자동화에 이르는 전체적인 로드맵을 제시하고 있다. 디지털 전환을 위한 두 가지 미션 효성인포메이션시스템은 디지털 전환을 기업의 경쟁 기반을 변화시키는.. 더보기
성공적인 클라우드 전환을 위한 꿀팁! 기존에 경험하지 못한 새로운 세상이 펼쳐지고 있다. 산업 현장의 데이터뿐 아니라 우리가 경험하고 생각하는 모든 것이 데이터화되고 있다. 그러나 이처럼 폭증하는 데이터를 수용할 인프라도, 방법도 제대로 갖춰져 있지 않은 것이 현실이다. 자원 부족과 서비스 불안정이 이슈로 대두되는 이유다. 이를 해결하기 위해 온·오프라인, 가상환경에 대한 디지털화가 가속화되고 있으며, 기업들은 비즈니스 환경에 대응하기 위해 클라우드를 선택하고 있다. 클라우드의 끊임없는 진화 과거의 ‘클라우드’ 개념은 ‘서버, 스토리지, 네트워크의 물리적 장비를 가상화하고, 가상화된 장비의 운영을 자동화하는 것’이었다. IaaS(Infrastructure as a Service)로 표현되는 것처럼 인프라가 중심이다. 그러나 현재는 비즈니스 .. 더보기
데이터센터 인프라를 현대화하고 싶다면! 완벽한 디지털 트랜스포메이션 미래를 준비하기 위해서는, 인프라 운영 리더가 먼저 스토리지 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 현재의 스토리지와 데이터 전략을 앞으로도 충분히 활용할 수 있는 실행 방안과 기술 그리고 아키텍처로 전환하는 데 필요한 4단계 접근법을 알아본다. 변화의 시대, 지금이 중요하다 가트너 리서치에 따르면, 현재 데이터센터 인프라 현대화를 총괄하는 인프라 운영 리더의 약 1/3이 인프라 운영을 직접 경험해보지 않았으며, 이 수치는 꾸준히 증가하고 있다. CIO들은 인프라 운영 리더의 역할 변화를 절실히 필요로 하고, 이러한 상황을 타개하기 위해 외부 인사 영입까지 적극적으로 나서고 있다. CIO들은 왜 이런 선택을 할 수밖에 없고, 인프라 운영 리더와 CIO의 목표 간 간극은 어디서부터 .. 더보기
HCSF, 데이터 시대가 원하는 차세대 고성능 인프라 정확하고 빠른 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하려는 기업이 늘고 있다. 이전에는 데이터를 저장하는 일이 주 관심사였다면, 최근에는 데이터 저장을 넘어 분석을 위한 고성능 인프라에 주목하고 있다. 완벽한 데이터 분석을 위한 인프라의 요건과 이를 충족시켜주는 최적의 솔루션을 만나본다. 데이터 분석을 위한 최우선 조건 데이터 분석을 위해서는 고성능 스토리지가 필수적이다. 분산된 데이터를 여러 애플리케이션과 연동할 때 다양한 프로토콜을 지원하고, 데이터를 신속히 가져와서 분석해야 하기 때문이다. 이 때 데이터 분석과 관리를 위한 단계별 요구사항을 충족시켜주지 못하면 데이터는 사일로화 된다. 결국, 데이터 분석을 원하는 사용자들은 분석 비용과 시간이 증가할 뿐만 아니라, 데이터 인사이트를 도출하기 어려운 한계.. 더보기

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