Diskover, un proveedor de administración de archivos y datos de objetos a gran escala, aumenta la capacidad flash utilizable al eliminar el desorden inútil de los datos que consumen espacio de almacenamiento.
Su software aprovecha los metadatos nativos y derivados de archivos/objetos para permitir a los clientes descubrir, monitorear y administrar complejos de datos.datos de clasificación y filtrado para aplicaciones, actuando como una capa de abstracción virtual unificada a través de múltiples proveedores, almacenamiento de archivos y objetos distribuidos en silos, proporcionando una vista única de todos los activos de datos.
El CEO Will Hall explicó: "Sentamos como una capa de abstracción sobre todo el almacenamiento en la nube y en el local.y nuestra representación lógica de datos se alinea puramente con las prioridades del negocioLas cargas de trabajo de IA dependen en gran medida de ecosistemas de datos interconectados; el almacenamiento en silos niega todo el valor de una vista federada unificada.Plataformas como Snowflake sólo necesitan una sola conexión a la capa de abstracción virtual de Diskover para acceder a todos los datos subyacentes, sin construir conectores dedicados para cada proveedor de almacenamiento individual.
La función de descubrimiento de datos a menudo revela realidades reveladoras. Hall compartió un caso de un gigante farmacéutico global que estimó que tenía 200 millones de archivos en todo el mundo.El escaneo inicial de Discover descubrió 8 mil millones de archivos dentro de un solo clúster en un solo centro de datos, con cuatro o cinco grupos comparables que no se han evaluado, es común la subestimación de datos tan masivos, y los escaneos completos proporcionan una visibilidad completa de los datos.
Discover adquirió CloudSoda en junio de 2025 para integrar la tecnología de movimiento y orquestación de datos, combinando el descubrimiento de datos con capacidades de entrega de datos.La plataforma ahora ofrece una visibilidad completa de la expansión de datos, optimiza la colocación de datos para reducir el gasto de almacenamiento, mantiene el cumplimiento regulatorio y filtra y limpia los conjuntos de datos para las tuberías de IA.
Los sistemas de almacenamiento a menudo acumulan datos redundantes, obsoletos y triviales (ROT): subproductos de aplicaciones temporales que no se eliminan, archivos de rascado de trabajos de renderizado y otro desorden digital.Discover estima que las organizaciones sin gestión de datos dedicados desperdician hasta un tercio de la capacidad total de almacenamiento de datos ROT.
Hall señaló que la plataforma ejecuta escaneos diarios que cubren 600 proyectos de clientes,Descubrir grandes volúmenes de datos efímeros de flujo de trabajo, como borradores que se pueden eliminar de forma segura una vez que se mapea la lógica del flujo de trabajo. La herramienta AutoClean de Discover® identifica y elimina los datos ROT automáticamente. El flujo de trabajo básico requiere escaneos regulares de datos completos para crear un catálogo buscable, despejar el desorden de datos,y escaneos recurrentes para mantener ambientes de almacenamiento limpios. Hall describe esto como.
AutoClean etiqueta los datos efímeros de la carga de trabajo para su eliminación automática.Los datos etiquetados de alta calidad fluyen río abajo a herramientas como Snowflake, mientras que el desorden etiquetado se limpia a granel.
Olivier Rivard, VP de Producto de Diskover, declaró que la plataforma integra el contexto empresarial en capas más allá de los metadatos básicos del sistema de archivos.y herramientas verticales de la industria incluyendo la plataforma de gestión de medios Autodesk ShotgridLos flujos de trabajo de los medios también generan trabajos de seguimiento de asuntos legales, de apoyo y financieros (LSF); las tareas fallidas crean conjuntos de datos huérfanos que persisten indefinidamente sin reglas de limpieza automatizadas.El sistema incorpora una lógica pre-construida para tales escenarios: archivos de transferencia parciales de Aspera sin tocar durante más de 15 días son marcados como transferencias fallidas y se eliminan automáticamente.
Los flujos de trabajo LSF también se aplican a EDA, con patrones compartidos de generación de datos que abarcan medios y entretenimiento, ciencias de la vida, salud, productos farmacéuticos, diseño de semiconductores,petróleo y gas y fabricación de automóvilesSi bien la terminología de la industria difiere, la creación de datos generalmente se basa en la base de datos.Las APIs extensibles de Discover vinculan el contexto de la aplicación con los metadatos del archivo a través de etiquetas automáticas personalizadas para correlacionar registros relacionados.
Diskover inyecta el contexto empresarial en los archivos y metadatos de objetos capturados, generalmente a través de API de aplicaciones o archivos JSON, lo que permite la identificación precisa de los datos ROT generados por la aplicación.Su sistema de etiquetado clasifica los datos por valor empresarial en cuatro niveles: activos activos de base de alto valor, activos de alto valor archivados en frío, datos de rascado transitorios de bajo valor y datos de ROT en frío regenerables marcados para la recuperación de capacidad.
Hall hizo hincapié en que el aumento de los costos de almacenamiento y el suministro limitado de hardware hacen que la gobernanza optimizada de los datos sea crítica.Ponerse en forma y mantenerse en forma se basa en la limpieza automatizada basada en estos cuatro niveles de clasificación de datosEl mapeo de los flujos de trabajo verticales de la industria y la automatización basada en reglas constituyen la propuesta de valor central de Diskover.
Independientemente de la escala, Diskover agiliza los estados de datos hinchados para maximizar la utilización limitada del almacenamiento de SSD y HDD.
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Sandy Yang, directora de estrategia global
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