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膨大な量の構造化・非構造化データの処理を伴うAIワークロードには,それに適したソリューションが必要です。ピュア・ストレージは、既存のデータセンターに完全対応する、アーキテクチャ的に最適化された高性能の AI ソリューションを提供します。
導入が容易で高性能なデータ・エクスペリエンスは,ビジネスの重要な洞察を導き出す鍵となります。ピュア・ストレージのオールフラッシュ分散プラットフォームが、リアルタイムの分析を可能にします。
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プライベート·クラウドクラウドをを进さ,vmまたはコンテナベースのワークロードをしてクラウドでしし,统で,统ますなをでます。
ピュア・ストレージは,ハイブリッド・クラウドとマルチ・クラウドのエコシステムを統合します。プライベート・クラウドとパブリック・クラウドの障壁を取り除き、データおよびアプリケーションのモビリティを実現することで、どこでもアプリケーションを実行できます。
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組織の多くが,データへのエントリー・ポイントの保護に年間数百万ドルという多額のコストを費やしていますが,データ保護を強化する戦略的価値に対しては過小評価しています。ピュア・ストレージのFlashBlade®は,ランサムウェア攻撃からのリカバリを支援するソリューションを提供します。
ピュア・ストレージのバックアップ・アーキテクチャは,必要なタイミングを逃さずデータのバックアップとリストアを確実に実行し,バックアップ・アプライアンスをはじめとするデータ・サイロのデータを全て集約するのに十分な容量と高速性を提供します。
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従来型の它ソリューションは教育機関にとっては十分でなく,ボトルネックとなり,時間とリソースを無駄にするリスクがあります。ピュア・ストレージは,このような問題に対する改善策を提供します。解決策はあります。オールフラッシュのシンプルさと効率性を備えたモダン・データ・エクスペリエンスにより,すべてのワークロードを強力にサポートします。
ピュア·ストレージの电子设计自动化(eda)ワークワークソリューションは,これまでにない高度性,效率性,简介性提供し,次世代のチップををサポートしします。
データは,より優れた総合医療を提供するために欠かせないものとなっています。ピュア・ストレージのソリューションが患者ケアの提供を効率化し、コストを削減し、データのサイロ化と移行を排除します。
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コンテナのためのSTaaS(存储作为服务)を提供します。纯服务协调器™は,パブリック・クラウドの俊敏性と,オンプレミス・インフラの信頼性とセキュリティを兼ね備えた環境によって開発部門を支援します。
ピュア·ストレージは,仮想デスクトップ·インフラストラクチャ(vdi)ののの,高度で耐障害性に,拡张がが容易でがな,オールオールフラッシュプラットフォームを提供し。
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Pure1®は,ワークロードや容量のプランニング,分析,技術サポートを含む多方面において,ストレージ管理を変革しています。AI駆動型,フルスタックのデータ・ストレージ管理・監視機能が,自律型ストレージを可能にします。
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技術者としてのビジネス価値を高めましょう。認定資格は,ピュア・ストレージや他のテクノロジーに関する専門知識を証明する貴重な資産です。
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ピュア・ストレージのチャネル・パートナーは,迅速でスマート,かつ革新的なビジネスを推進するための技術とソリューションを提供し,お客様がかつて想像もしなかった成果を達成するためのお手伝いをします。
主要ベンダーとの技術アライアンス・パートナー(TAP)プログラムを通じて,AI,分析,クラウド,近代的なデータ保護など,多岐にわたる事前検証済みの共同ソリューションを提供しています。
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AI(人工の能)は,通讯は人间の知能必要とするするするするするなをするが可な,自然学院システムの构筑を的としたコンピュータサイエンスの的としたコンピュータのの。自动驾驶车望予测まで,aiは,现代议会をを成するの实用方法を,激変させてます。
AIはサイエンス・フィクションの類に思われがちですが,実際は,次に挙げるようなアルゴリズムを使用するデータ・サイエンスの概念の延長線上にあるにすぎません。
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AIは,データの大規模化と処理の高速化を促進する,主要な原動力となっています。AIというものを思い浮かべるとき,多くの人は,プロの囲碁棋士に対局で勝利したことや,テスラ社の自動運転車など,AIがこれまでに何を達成したかに注目する傾向があります。しかし,動画配信サービスのレコメンド・エンジンを構築するためにAIを使用するにせよ,よりスマートなチャットボットを制作するためにAIを使用するにせよ,AIシステムの成功を左右するのは,高品質な入力データと優れたデータ処理能力という2つの要素なのです。
これは特に,ニュースでも取り上げられることの多いディープ・ニューラル・ネットワークのトレーニングに当てはまります。すなわち,マルチGPUクラスタを,データを滞りなく供給可能なデータ・ストレージを備えた,高スループットのデータ分析パイプラインとして構成することを意味します。
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