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Diskover は ROT データを検出して削除します

大規模なファイルおよびオブジェクトデータ管理ベンダーである Diskover は、ストレージ領域を消費する無用な乱雑なデータを排除することで、使用可能なフラッシュ容量を増やします。

そのソフトウェアは、ネイティブおよび派生したファイル/オブジェクトのメタデータを活用して、顧客がデータ資産全体を検出、監視、管理できるようにします。アプリケーションのデータを再配置、並べ替え、フィルタリングするためのデータパイプラインを構築し、マルチベンダーのサイロ化された分散ファイルおよびオブジェクトストレージにわたる統合された仮想抽象化レイヤーとして機能し、すべてのデータ資産を単一ペインで表示します。

CEO の Will Hall 氏は次のように説明しました。「当社はすべてのクラウドおよびオンプレミスストレージ上の抽象化レイヤーとして配置されています。1 つのクライアントが 1 つのビジネスユニット内で 13 の個別のストレージベンダーを運用しており、当社の論理データ表現は純粋にビジネスの優先順位と一致しています。AI ワークロードは相互接続されたデータエコシステムに大きく依存しており、サイロ化されたストレージでは統合されたフェデレーションビューの価値がすべて無効になります。Snowflake のようなプラットフォームでは、専用の構築をせずに、すべての基礎となるデータにアクセスするために Diskover の仮想抽象化レイヤーへの 1 つの接続のみが必要です。個々のストレージプロバイダーごとにコネクタを提供します。」

データ検出機能により、多くの場合、目を見張るような現実が明らかになります。ホール氏は、世界中で 2 億ファイルを保持していると推定される世界的な製薬大手の事例を紹介しました。 Diskover の最初のスキャンでは、単一データセンターのわずか 1 つのクラスター内で 80 億個のファイルが検出され、4 ～ 5 個の同等のクラスターが未評価のままでした。このような大量のデータが過小評価されるのは一般的であり、フルスキャンにより完全なデータの可視性が実現されます。

Diskover は、データ移動とオーケストレーションテクノロジを統合し、データ検出とデータ配信機能を組み合わせるために、2025 年 6 月に CloudSoda を買収しました。このプラットフォームは、データのスプロール化を完全に可視化し、データ配置を最適化してストレージ支出を削減し、法規制順守を維持し、AI パイプライン用のデータセットをフィルタリングしてクリーンアップするようになりました。

ストレージシステムには、削除されずに残された一時的なアプリケーションの副産物、レンダリングジョブからのスクラッチファイル、その他のデジタルクラッタなど、冗長、時代遅れ、些細 (ROT) データが頻繁に蓄積されます。 Diskover は、専用のデータ管理を持たない組織では、ROT データの合計ストレージ容量の最大 3 分の 1 が無駄になると推定しています。

Hall 氏は、このプラットフォームは 600 のクライアントプロジェクトをカバーするスキャンを毎日実行し、ワークフローロジックがマッピングされたら安全に消去できる下書きなどの大量の一時的なワークフローデータを明らかにしていると述べました。 Diskover の AutoClean ツールは、ROT データを自動的に識別して削除します。コアワークフローでは、検索可能なカタログを構築するための定期的な完全なデータ資産スキャン、データの混乱の解消、クリーンなストレージ環境を維持するための定期的な再スキャンが必要です。ホール氏はこれを「ストレージを適切に調整し、適切な状態に維持する」と表現しています。

AutoClean は、自動削除のために一時的なワークロードデータにタグを付けます。ソースワークフローをマップして、貴重な信号データを無用なノイズから区別し、両方のカテゴリにタグ付けします。高品質のタグ付きデータは下流の Snowflake などのツールに流れ、タグ付きの乱雑なデータは一括でパージされます。

Diskover 製品担当副社長の Olivier Rivard 氏は、このプラットフォームは基本的なファイルシステムのメタデータを超えて、階層化されたビジネスコンテキストを統合していると述べました。 Jira のプロジェクトレコード、Splunk のログデータセット、メディア管理プラットフォーム Autodesk Shotgrid などの垂直産業ツールに接続します。メディアワークフローでは、法務、サポート、財務 (LSF) 追跡ジョブも生成されます。タスクが失敗すると、自動クリーンアップルールがなければ無期限に残る孤立したデータセットが作成されます。システムには、このようなシナリオ向けに事前構築されたロジックが組み込まれています。15 日以上変更されなかった部分的な Aspera 転送ファイルには、失敗した転送としてフラグが付けられ、自動削除されます。

LSF ワークフローは EDA にも適用され、メディアとエンターテイメント、ライフサイエンス、ヘルスケア、製薬、半導体設計、石油とガス、自動車製造にまたがる共有データ生成パターンを備えています。業界用語は異なりますが、データ作成は通常、データベース主導で行われます。 Diskover の拡張可能な API は、カスタム自動タグ付けを介してアプリケーションコンテキストをファイルメタデータにリンクし、関連するレコードを関連付けます。

Diskover は、通常はアプリケーション API または JSON ファイルを通じて、キャプチャされたファイルとオブジェクトのメタデータにビジネスコンテキストを挿入し、アプリケーションで生成された ROT データの正確な識別を可能にします。そのタグ付けシステムは、ビジネス価値に基づいてデータを 4 つの層に分類します。高価値のアクティブなコア資産、コールドアーカイブされた高価値の資産、低価値の一時的なスクラッチデータ、および容量再利用のためにマークされた再生成可能なコールド ROT データです。

Hall 氏は、ストレージコストの上昇とハードウェア供給の制約により、最適化されたデータガバナンスが重要になると強調しました。「健康を維持し、健康を維持する」には、これら 4 つのデータ分類層に基づく自動パージが必要です。垂直業界のワークフローをマッピングし、ルールベースの自動化を可能にすることが、Diskover の中核となる価値提案を形成します。

規模に関係なく、Diskover は肥大化したデータ資産を合理化し、限られた SSD および HDD ストレージの使用率を最大化します。

北京乾興解放科技有限公司
サンディ・ヤン/グローバル戦略ディレクター
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
電子メール: yangyd@qianxingdata.com
ウェブサイト: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
ビジネスの焦点:
ICTプロダクト流通/システムインテグレーション＆サービス/インフラソリューション
20 年以上の IT 流通経験を持つ当社は、主要な世界的ブランドと提携して、信頼性の高い製品とプロフェッショナルなサービスを提供しています。
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連絡先の詳細

Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.

コンタクトパーソン: Ms. Sandy Yang

電話番号: 13426366826

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