Für wen ist dieses Konzept interessant?

• Kunden, die High Performance Computing Umgebungen haben
• Kunden, die Echtzeitanalysen von großen Datenmengen durchführen

In der Regel sind das Unternehmen, die:

• GPU-basierte Applikationen nutzen (in der Regel AI/ML)
• Parallele Filesysteme evaluieren oder nutzen (z.Bsp. IBM Spectrum Scale (GPFS), Quantum StorNext, Lustre)
• Große Rechencluster betreiben, die auf Speichersysteme von Dell ISILON oder Pure FlashBlade zugreifen

Verticals:

• Finanzinstitute
• Echtzeitanalysen der Märkte
• Erkennen von abnormen Investitionsmustern
• Risikomanagement
• Bis zu 1TB an Daten an einem Handelstag
• Gesundheitswesen
• Gensequenzierung
• Präzisionsmedizin
• Forschung und Entwicklungen in der Pharma-Industrie
• Eine einzige Untersuchung mit einem Cryo-EM erzeugt ca. 4-8TB
• Industrie
• GPU getriebene Workloads
• Deep Learning
• Kombination von verschiedenen Analysemechanismen (Cognitve Analytics)
• Ein 12-Stunden Flug erzeugt ca. 844 TB

Die richtigen Ansprechpartner für diese Technologie sind in der Regel:

Infrastruktur Direktor/VP und Solution Architekten wenn es um HPC-Infrastruktur geht. Sie haben den Fokus auf die gesamte Compute- / Speicherinfrastruktur und unterstützen die Nutzer aller Applikationen.

Sie verstehen die Eigenschaften, Vorteile und Limitierung der unterschiedlichen Konzepte und Technologien.

Wenn es dagegen um hochperformante Datenanalyse geht, sind zudem noch der

• CDO (Chief Data Officer)
• Datenanalysten
• Anwender der Applikationen und Entwicklungsteams

gefragt, um die Anforderungen bei Skalierung und Performance der Workflows abzuklären und die Vorteile der Architektur aufzuzeigen.