Cisco supporta la digital transformation basata sui dati con i nuovi UCS M5

Cisco aggiorna la sua piattaforma di Unified Computing con i nuovi UCS M5, pensati per supportare sia carichi di lavoro data-intensive sia applicazioni edge

Pubblicato il 18 Lug 2017

cisco-ucs

Efficienza e prestazioni nei workload data-intensive e nelle applicazioni edge: sono queste le caratteristiche alle quali Cisco ha lavorato nello sviluppo dei suoi nuovi UCS M5, nuova generazione della sua piattaforma di unified computing.
UCS M5 comprende sistemi, software e un’architettura progettati per garantire efficacia, rapidità di implementazione e di distribuzione di servizi, riduzione dei costi di gestione.
I sistemi hanno cuore Intel Xeon Scalable e si prestano, come accennato, a utilizzo sia a utilizzi in applicazioni data-intensive, sia per analytics real-time, sia ancora per l’in-memory, rispondendo di conseguenza alle esigenze delle imprese che stanno intraprendendo un percorso di digital transformation, sia per chi sta muovendosi verso nuovi applicazioni che richiedono un utilizzo sempre più strategico dei dati.

I componenti della famiglia Cisco UCS M5

Della famiglia UCS M5 due linee di server blade (B200, server multi-purpose per  applicazioni multi-tier tradizionali o distribuite; B480 per applicazioni enterprise mission critical e memory-intensive fino a workload virtualizzati di database distribuiti) e tre linee di server Rack (C220, a 2 socket e a elevata intensità per applicazioni di virtualizzazione, collaborazione e bare-metal; C240, server rack enterprise-class ideale per l’analisi avanzata dei big data, storage software-defined e applicazioni bare metal; C480, con estensibilità incrementabile per database in-memory, analisi avanzata dei big data, virtualizzazione, VDI e applicazioni bare metal, supporta fino a 32 unità).

Completano la piattaforma le soluzioni UCS Director 6.5 e Workload Optimization Manager.
La prima consente ai responsabili data center di completare l’80% delle mansioni operative da una singola console, mentre la seconda utilizza un’analisi avanzata intent-based per abbinare costantemente le richieste dei workload all’infrastruttura in ambienti on premise e multi-cloud.

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