Отказ от закона Мура — возможно лучшее, что может произойти с компьютерами, считает Стэнли Вильямс, старший научный сотрудник исследовательского подразделения Hewlett Packard Enterprise, сыгравший ведущую роль в разработке памяти на основе мемристоров. По убеждению Вильямса, прекращение следования закону Мура позволит ускорить переход от устаревающей компьютерной архитектуры на новые.

Вильямс считает, что отказ от старых принципов будет способствовать творческому подходу к проектированию процессоров, тогда как Закон Мура сдерживает инновацию в этом области.

По мнению исследователя, на смену традиционной архитектуре могут прийти компьютеры, построенные из групп процессоров и ускорителей различного назначения, а также системы, в которых главную роль играет память, а не процессор (именно такую архитектуру имеет компьютер The Machine, который создали в HPE). В более отдаленной перспективе возможен переход на нейроморфные процессоры — спроектированные по образцу головного мозга человека, прогнозируют в компании.

По мнению Вильямса, определенную роль в продолжении развития компьютеров в постмуровскую эпоху могут также сыграть специализированные интегральные схемы и программируемые матрицы FPGA, связываемые друг с другом с помощью быстрых межсоединений наподобие Gen Z.

Недавно я рассказывал вам о HPE VSA – SDS-решении от компании HPE, основанном на LeftHand OS. Следующим продуктом, пополнившим семейство StoreVirtual, стало аппаратное решение StoreVirtual 3200. Это массив, работающий под управлением модифицированной LeftHand OS, основывающийся на двух основных концепциях: горизонтальном масштабировании и низкой стоимости за гигабайт размещаемых данных. Это позволяет продукту уверенно вступить на рынок начальных решений для хранения данных. А теперь предлагаю рассмотреть StoreVirtual 3200 детальнее.

Аппаратная часть

Аппаратная часть StoreVirtual 3200 представлена в виде двухконтроллерного шасси с дисковой корзиной на 12 LFF- или 25 SFF-дисков, с возможностью наращивать емкость за счет дополнительных дисковых полок, подключая до трех штук через интерфейс SAS с пропускной способностью 12 Гбайт/c. Суммарно это дает нам до 100 SFF- или 48 LFF-дисков. Перечень поддерживаемых носителей стандартный, но от этого не менее впечатляющий:

При типовом перечне носителей неожиданно видеть 64-битные ARM-процессоры вместо стандартных для современных СХД Intel Xeon. Причину отказа от стандартных Xeon обозначили четко – их излишняя для массивов начального уровня производительность ощутимо увеличивает стоимость всего решения.

Подключение к хостам может быть реализовано на базе 1/10 GE iSCSI (SFP+ или Base-T) или 8/16 Гбайт/c FC. При заказе необходимо выбрать один протокол доступа, смешивание в рамках одного массива недопустимо.

В конце 2016 года StoreVirtual 3200 получил обновление, позволившее предоставлять файловый доступ, – отдельный файловый модуль, являющийся 1U-стоечным сервером ProLiant.

Такой подход является морально устаревшим на фоне унифицированных массивов, поэтому останавливаться подробно на нем не буду.

Программная часть

Программная функциональность достойна и покрывает потребности практически любого пользователя сегмента low-end. Массив предлагает функции, представленные и в старших линейках.

• Тонкие тома (Thin Provisioning).
• Высвобождение неиспользуемого объема (Space Reclamation – T10 UNMAP).
• Консистентные снэпшоты.
• Удаленное копирование и клонирование томов.
• Поддержка протоколов многоканальности DSM/MEM MPIO.
• Онлайн-миграция данных (Peer motion Volume Migration).
• REST Web Services API.
• SMI-S.
• Многоуровневое хранение данных (Adaptive Optimization).
• Асинхронная репликация.
• Географически-разнесенный кластер.

Последние три функции активируются отдельно приобретаемой лицензией Advanced Data Services Suite.

Для массива начального уровня младшей ценовой категории подобный перечень функций звучит очень «вкусно», к тому же есть еще одно преимущество, выгодно выделяющее StoreVirtual 3200 среди конкурентов, Network RAID — технология горизонтального масштабирования и сетевого рейда. Пользователи HPE SVA и те, кто прочитал мою предыдущую статью (ссылка), хорошо знакомы с этой технологией. За счет синхронной репликации данных между узлами кластера она позволяет защищать данные от потери при выходе из строя целого узла, при этом уровень защиты можно выбрать самостоятельно, например Network RAID Level 10+2 — максимально параноидальный, при котором каждый блок данных дублируется на четырех разных узлах. Есть экономичный Network RAID Level 0, при котором резервирование не происходит вовсе. Это позволяет делать отказоустойчивые кластеры из систем хранения с прозрачной архитектурой и единым пулом дискового пространства.

На этапе выхода StoreVirtual 3200 был выпущен с сырой прошивкой, не позволяющей реализовывать горизонтальное масштабирование. Технология Network RAID была заявлена в технических характеристиках только с уровнем защиты Network RAID Level 0. Осенью 2016 года в уже упомянутом обновлении была добавлена возможность масштабировать решение до двух устройств, что позволило использовать уровень защиты Network RAID 10 для наращивания объема и производительности массива, а при покупке лицензии – реализовывать георазнесенные кластеры. Важно понимать одно ограничение: при наращивании второй системы StoreVritual 3200 она должна полностью соответствовать изначальной, поэтому в некоторых сценариях рациональнее будет сразу построить кластер, а не наращивать дисковые полки.

Заключение

Пытаясь оценить StoreVirtual 3200, я опирался на видение конечного пользователя, когда встает задача приобретения блочных массивов и при этом бюджет ограничен. Приоритетными становятся следующие факторы:

1. Простота развертывания и настройки.
2. Удобство эксплуатирования.
3. Надежность решения и прозрачность сервисной поддержки.

HPE StoreVirtual 3200 — массив хранения под управлением LeftHand OS, обеспечивающий горизонтальное масштабирование при низкой стоимости размещения данных.

Развертывание StoreVirtual 3200 не вызывает затруднений. Все, что необходимо пользователю, – это ноутбук, подключенный напрямую в массив. По заранее настроенному IP-адресу доступен специальный веб-интерфейс, который за несколько простых и понятных форм позволит инициализировать массив и провести первичную конфигурацию, а пользователи SVA, решившие перейти на аппаратную платформу, могут перенести данные с помощью утилиты HPE StoreVirtual Migration Manager.

Эксплуатирование не вызвает сложностей — основные функции управления, достаточные для настройки и полноценного использования массива, собраны в веб-интерфейсе. Дизайн, знакомый всем пользователям продуктов HPE, прост и интуитивно понятен, хоть и производит ощущение сырого продукта, зато логика процессов доступна и оформлена во вполне очевидные визарды.

Про сервисную поддержку HPE рассказывать нет необходимости – это то, из-за чего в большинстве случаев и выбирают продукты этого бренда среди других аналогичных решений.

Все это делает массив StoreVirtual 3200 вполне стоящим блочным хранилищем, особенно, при учете фактора цены за гигабайт хранимых данных. Преимущества можно обозначить следующими сценариями использования:

1. Первые СХД компании. Хранение корпоративных данных в небольших компаниях. Критичным будет являться наличие локальной защиты данных (снэпшоты, клоны и копирование томов), поддержка основных типов дисков и возможность их «смешивания» в одном решении, изредка тонкие тома и многоуровневое хранение. В перспективе, в случае взрывного роста данных компании, получим простое масштабирование и прозрачную миграцию на старшие решения (речь идет о HPE StoreServ 3Par).

2. Распределенное хранение для филиальных сетей. Для географически распределенных инфраструктур характерна структура «основных-филиальных» ЦОД, когда критические продуктивные нагрузки обрабатываются центральной инфраструктурой, а в филиальные ЦОД вынесены текущие операционные задачи. Такой подход позволяет существенно сэкономить на инфраструктуре за счет «упрощения» филиальной системы. В этом плане массив StoreVirtual 3200 удовлетворяет практически всем требованием, которые могут возникнуть при построении филиальной SAN-сети.

3. Видеонаблюдение. Одна из самых распространенных схем построения бюджетного видеонаблюдения строится на использовании локальных дисков серверов или же подключаемых к ним DAS-полок. Это позволяет существенно сократить стоимость решения, но при этом появляется единая точка отказа – рейд-контроллер, что означает возможность риска потерять все записанные данные в случае его выхода из строя. При увеличении количества камер увеличивается и количество серверов, DAS-полок и, как следствие, узких мест системы. Выделенная СХД является логичным решением этой проблемы, но сильно возрастающая цена решения отпугивала многих. В случае использования StoreVirtual 3200 под задачи видеонаблюдения мы ликвидируем узкие места за счет дублирования всех компонентов внутри массива, а низкая стоимость за гигабайт позволяет нам избежать неподъемного увеличения стоимости проекта.

Алексей Козьмин, инженер компании Treolan

Самой горячей темой нынешнего года стал бизнес, основанный на данных. Умение работать с ними – первый шаг к цифровому предприятию. И технологии Больших Данных должны сыграть важную роль в процессе цифровой трансформации бизнеса, государства и общества.

Как показали выступления участников форума BIG DATA 2017, организованного издательством «Открытые системы», отношение компаний к Большим Данным становится все более взвешенным и осмысленным, а на рынке постепенно появляется все больше новых лучших практик в этой области. (Традиционное ежегодное мероприятие, уже шестое, собрало в этом году более 400 участников.)

Андрей Белозеров, советник министра правительства Москвы Артема Ермолаева по стратегическим проектам и инновациям, рассказал об инновациях в городском управлении. В прошлом году столичный Департамент информационных технологий создал собственное подразделение по работе с Большими Данными, сейчас оно состоит из 40 человек. Работать есть с чем: у города много источников данных. Так, он закупает у всех операторов «большой четверки» данные, позволяющие оценить миграцию жителей. Есть и свои источники: например, вся муниципальная техника оснащена телематикой, и технология Интернета вещей, по словам Белозерова, «перевернула город».

«Сейчас мы в реальном времени видим на карте, как транспорт расползается на уборку, и понимаем, кого надо премировать, а кого – наказывать», — заявил он. Следующим этапом должны стать носимые устройства для дворников, позволяющие контролировать их работу, а может быть, даже и выдавать им оперативные задания. Тем не менее, как признал Белозеров, термин Data Science в чиновничьей среде пока вызывает ужас, и приходится проводить много работы, объясняя, зачем это нужно и какую ценность несет.

Сбербанк, традиционный участник мероприятий, посвященных тематике Больших Данных, добился на этом поприще действительно заметных успехов. Елена Ивашечкина, заместитель директора департамента корпоративных клиентов Сбербанка, продемонстрировала, что анализ данных играет большую роль не только в розничном бизнесе: корпоративные клиенты требуют не меньшего внимания. По словам Ивашечкиной, анализируя доступные данные и выявляя на ранних стадиях, какие проблемы могут возникнуть, некоторые компании удается «спасти», не дать им попасть в действительно сложные ситуации.

Ценность не в данных, а в людях

«Все больше компаний осознают, что им нужны Большие Данные, хотя пока в своих попытках их использовать эти компании подобны человеку, пытающемуся пить из шланга с мощной струей воды», — провел аналогию Евгений Степанов, руководитель направления HPE Big Data Platform в России. Большинство компаний пока лишь ведут пилотные проекты и выбирают технологии. Только 2% заказчиков сумели достичь какой-либо зрелости в своих подходах.

Дмитрий Марченко, директор по маркетингу облачной платформы Microsoft, также отметил, что большинство компаний не способны справиться с нынешними объемами данных. Надвигается волна данных, вызванная растущим использованием технологий Интернета вещей, и многих эта волна захлестнет. Тем не менее Марченко призвал не отказываться от сбора данных: «Данных не бывает слишком много, даже если вы сейчас не знаете, что с ними делать. Избыточность – не то, на чем в подобном случае надо экономить».

Как напомнил Петр Борисов, руководитель направления Big Data в DIS Group, чтобы трансформировать компанию, мало внедрить технологии Больших Данных. Нужно изменить сознание людей и дать данные в руки каждому сотруднику, предоставив им инструменты самообслуживания.

С этим тезисом согласен и Роман Раевский, генеральный директор компании «Полиматика Рус». Он подчеркнул: цель аналитики меняется, она превращается в служебный процесс, необходимый для непрерывного воздействия на аудиторию или процессы. Иной становится и роль самих аналитиков – теперь это скорее генераторы прибыли, чем программисты.

Федор Павлов, консультант по технологиям хранения Dell EMC, говоря о проблемах экономической эффективности проектов Больших Данных, заметил: корень проблемы в том, что компании, пытаясь найти ценность в данных, совершенно забывают про человека. Они занимаются исключительно технологиями, а это не работает. По мнению Павлова, надо вспомнить, что Большие Данные еще и инструмент познания человека, изучения его модели поведения. Выигрывают те, кто ставит правильную цель — сделать жизнь клиента лучше, чтобы тот сам с радостью платил за услуги.

Сергей Золотарев, директор департамента универсальных платформ данных IBS, рассказал о создании озер данных на базе свободного ПО. По его мнению, миграция на Hadoop уже становится типичным проектом, в последнее время заказчики хотят не корпоративное хранилище, а именно озеро данных. При этом в крупных проектах удается снизить капитальные затраты вдвое, а операционные – втрое.

Еще одна тенденция заключается в том, что вычислять все чаще надо не «потом», а «здесь и сейчас». Как полагает Роман Гоц, директор Bull в России и СНГ, интерес компаний все больше смещается к обработке данных в реальном времени. Типичными задачами при этом становится анализ твитов или мониторинг логов тяжелых ERP для выявления проблем с производительностью.

Искусственный интеллект нашел свою нишу

«Главное, что изменилось за последние годы, – появилось много технологий, использующих возможности Больших Данных», — сказал Андрей Пивоваров, руководитель группы перспективных технологий предпроектного консалтинга Oracle. Возникли новые идеи использования данных. Ярким примером может служить искусственный интеллект, за последний год он занял свою нишу в операционной деятельности компаний, появились явные позитивные примеры его использования. Как следствие, возник интерес со стороны крупных промышленных предприятий.

«Раньше искусственный интеллект порождал у заказчиков сверхожидания. Сейчас клиенты стали более реалистичными», — отметил Константин Горбач, директор по продажам Yandex Data Factory. Очень многое зависит от верной постановки задач. Например, не стоит ожидать удвоения продаж или выявления нового, доселе неизвестного направления в развитии. Но вполне достижима 3-5-процентная экономия на каком-либо процессе, оптимизация расходования сырья, снижение брака.

О важности искусственного интеллекта сказал и Денис Афанасьев, генеральный директор CleverData. Компании, действительно понимающие своего клиента, получают серьезное конкурентное преимущество. Однако важно не только понять эти потребности, но и применять искусственный интеллект для таргетирования и персональных рекомендаций, обеспечить согласованность кампаний в различных каналах.

Цифровому государству – цифровые дороги

Участники круглого стола «Большие персональные данные» (его модератором выступил Дмитрий Мариничев, интернет-омбудсмен) сошлись в том, что регулирование рынку нужно, но не в том радикальном виде, который предполагает, к примеру, «закон Яровой».

Как заявил Александр Савельев, старший научный сотрудник Научно-учебной лаборатории по информационному праву НИУ ВШЭ, понятие «Большие Данные» во многом остается маркетинговым термином, оно до сих пор не устоялось, а значит, не готово к регулированию. Однако большие данные не должны оставаться в вакууме, и сегодня к ним применяется юридическая практика из смежной области баз данных. «Нужно ли что-то сверх этого? На мой взгляд, пока нет», — сказал Савельев.

«Большие Данные, наоборот, переросли правовое регулирование. Многие компании накопили огромные объемы данных и теперь не знают, как с ними работать», — считает Сергей Алимбеков, заместитель директора по технологическому развитию ФРИИ. В стране существует «черный рынок» Больших Данных. Государству надо извлекать из этого пользу, хотя бы в виде налогов.

Складывается впечатление, что сейчас главная задача многих компаний – отделить Большие Данные от персональных данных, чтобы не попасть под жесткое регулирование. Все знают: для развития страны необходимы дороги. А в условиях цифровой экономики нужны «цифровые дороги», а этим дорогам – четкие правила, по которым можно вести бизнес с использованием данных.

На прошедшей в Ганновере выставке CeBIT компания Hewlett Packard Enterprise продемонстрировала центральный компонент The Machine, компьютера принципиально новой архитектуры, призванного переопределить традиционные отношения между памятью и процессорами, существующие еще с тех времен, когда только появились системы параллельных вычислений.

Об особенностях The Machine рассказал Эндрю Уилер, заместитель директора HPE Labs. Он напомнил, что центром традиционной архитектуры является процессор, а ниже в иерархии стоят несколько уровней оперативной памяти, флеш-накопители, жесткие диски и т. п., которые общаются друг с другом, чтобы выяснить, у кого в данный момент самая свежая копия необходимой процессору информации. The Machine построена иначе: здесь имеется обширный пул энергонезависимой памяти, к которой напрямую обращаются процессоры, выполняющие приложения.

«Мы хотим, чтобы в этом огромном пуле памяти размещались все данные для оперативного и полуоперативного доступа, — объясняет Уилер. — Тем самым мы рассчитываем избавиться от большей части замедляющих работу программного обеспечения операций по перемещению данных между памятью и системами хранения».

Устранив эти накладные затраты, удастся ускорить обработку гигантских срезов данных, типичных для задач аналитики и машинного обучения.

Презентация The Machine, которую в HPE провели на CeBIT, была не лишена театральности. В затемненном пространстве в центре стенда HPE стоял стеклянный шкаф, подсвеченный синими и белыми лампами. Внутри — одна из «узловых плат» (node board) The Machine с памятью, процессорами и оптическими межсоединениями.

Сама плата довольно длинная. Можно даже сказать — чересчур длинная. Ее конструкторы взяли за основу полку 21х71 см, используемую в высокопроизводительных серверах HPE Apollo, но так как с добавлением все большего числа модулей памяти место закончилось, то саму плату и полку увеличили примерно на 15 см, сообщил Уилер. В результате узловые платы опытного образца The Machine на эту длину выступают из серверных стоек.

Продемонстрированная HPE узловая плата The Machine представляет собой опытный образец компьютера, центром которого является память, а не процессор. В дальней части платы видны совместно используемая память и радиаторы управляющих ею матриц FPGA. Еще один крупный радиатор на переднем плане — процессор, вокруг него — дополнительная память. Перед процессором — матрицы FPGA, которые управляют оптическими межсоединениями, связывающими узел с объединительной платой серверной стойки

Четыре массивных радиатора, которые можно было видеть среди расположенных рядами модулей памяти, — это управляющие программируемые логические матрицы (FPGA), благодаря которым процессоры The Machine могут обращаться ко всему пулу. Блоки FPGA в противоположной части, в свою очередь, управляют оптическими межсоединениями. Все перечисленное будет занимать меньше места, когда FPGA заменят специализированными интегральными схемами. По словам Уилера, это произойдет на последующих этапах разработки.

А сейчас FPGA обеспечивают необходимую инженерам HPE гибкость: основа «ткани памяти» (memory fabric) The Machine еще меняется.

Наработками, появившимися в процессе создания The Machine, в HPE поделились с другими производителями оборудования, входящими в консорциум Gen-Z. Консорциум занимается созданием открытых альтернатив технологии универсальной памяти Intel 3D Xpoint.

«Конструкция опытного образца The Machine такова, что есть возможность использовать технологии Gen-Z по мере их разработки», — отметил Уилер. В HPE рассчитывают обеспечить полное соответствие спецификациям Gen-Z, когда работа над ними будет закончена.

Gen-Z был учрежден в октябре 2016 года, за месяц до того, как в HPE запустили The Machine первый раз.

«С тех пор мы прошли путь от первой загрузки до эксплуатации достаточно масштабной системы», — заявляет Уилер. Сейчас у опытного образца машины 40 узлов и пул памяти емкостью 160 Тбайт. Для сравнения, самый большой серийно выпускаемый сервер HPE, Superdome X, имеет до 48 Тбайт оперативной памяти, набранной модулями DIMM по 128 Гбайт.

Как признаются в компании, машинное время экспериментального варианта The Machine пользуется огромным спросом — настолько, что в HPE на сегодня не могут этот спрос полностью удовлетворить.

Но у разработчиков, которые хотят выяснить, насколько обработка в памяти позволяет ускорить анализ обширных срезов данных, есть и другие варианты выбора, в том числе использование Superdome X в максимальной конфигурации и выполнение кода на симуляторах The Machine.

В HPE доработали Linux и еще ряд программных продуктов в соответствии с требованиями необычной архитектуры The Machine и выпустили изменения по лицензиям открытого кода, чтобы желающие могли ознакомиться с особенностями их выполнения в ткани памяти.

Разумеется, симуляции гораздо медленнее, чем реальная система. Но по мере накопления опыта эксплуатации The Machine, в HP дополнительно калибруют модели, вследствие чего прогнозы относительно повышения быстродействия, которые выдает симулятор, становятся все точнее.

Как сообщают в компании, судя по этим оценкам, The Machine способна, например, сократить время на вычисление финансовых портфельных рисков с двух часов всего до пары секунд.

Объем продаж корпоративных систем хранения данных в мире в четвертом квартале снизился на 6,7% по сравнению с предыдущим годом до 11,1 млрд долл. Суммарная емкость систем при этом выросла на 18,3% и достигла 52,4 эксабайт.

Сегмент ODM-оборудования (Original Design Manufacturing), поставляемого напрямую операторам гипермасштабируемых центров обработки данных, вырос на 3,2% до 1,2 млрд долл. Продажи серверных систем хранения снизились на 7,8% до 3,4 млрд долл., а внешних — на те же 7,8% до 6,4 млрд долл. В 2016 году рынок корпоративных систем хранения данных сильно изменился, отмечают аналитики IDC. Несмотря на сокращение общего объема продаж, инвестиции в программно-конфигурируемые и облачные системы, все виды систем на базе флеш-памяти и конвергированные системы выросли. Производители изменили ассортимент в соответствии со спросом.

Несмотря на падение продаж на 17,3%, Dell Technologies осталась на первом месте среди производителей внешних систем хранения. Ей принадлежит 32,9% рынка. Второе место делят HPE (с учетом результатов работы открывшегося в мае совместного предприятия H3C), IBM и NetApp (по 10%), а замыкает пятерку лидеров Hitachi (7%).

Продажи массивов, полностью построенных на флеш-памяти, выросли на 61,2% до 1,7 млрд долл.

Источник: IDC, март 2017.

В четвертом квартале 2016 года объем продаж оборудования для локальных беспроводных сетей (WLAN) в мире снизился по сравнению с 2015 годом на 0,1% до 2,43 млрд долл. Тем не менее, за год в целом продажи выросли на 3,1%. При этом сегмент оборудования корпоративного класса вырос за год на 7,2% до 5,4 млрд долл., а потребительского — сократился на 2,1% до 3,98 млрд долл.

На оборудование стандарта 802.11ac приходится 63,4% реализованных за год точек доступа в корпоративном сегменте и лишь 27,6% в потребительском. Медленное внедрение стандарта 802.11ac в потребительском сегменте в сочетании со снижением цен на оборудование стандарта 802.11n ведет к снижению денежного объема продаж, отмечают аналитики IDC. Рост корпоративного сегмента обеспечивают проекты цифровой трансформации и потребность в обновлении оборудования.

Cisco остается крупнейшим производителем корпоративного оборудования беспроводных локальных сетей, хотя объем продаж в четвертом квартале у нее снизился на 0,2%, а доля рынка с 45% в 2015 году упала до 43,6%. На втором месте находится Aruba-HPE с долей 13,5%. Huawei и Ubiquiti вновь резко увеличили продажи — на 55,3% и 97,2%, соответственно — и заняли третье и четвертое места (6,2% и 5,2% рынка). Brocade-Ruckus замыкает пятерку с долей 5,1%.

В четвертом квартале 2016 года мировой объем продаж серверов в денежном выражении упал на 1,9% по сравнению с 2015 годом до 14,8 млрд долл., а в количественном — на 0,6% до 2,9 млрд штук. За год в целом серверов было продано на 0,1% больше, но поступления от продаж снизились на 2,7%.

Гипермасштабируемые центры обработки данных Facebook, Google и других крупнейших компаний выросли, отмечают аналитики Gartner, одновременно в существенном объеме производя замены серверов. Корпоративные центры росли медленнее, так как в них продолжают использовать серверные приложения через виртуализацию и, в некоторых случаях, через облачные системы.

Hewlett Packard Enterprise заняла в четвертом квартале первое место среди производителей серверов с долей рынка 22,9%, несмотря на падение продаж на 11%. Dell заняла второе место с долей 17,4% и ростом продаж на 1,8%. За ней следует IBM (11,7% рынка, падение на 12,2%) и Huawei, увеличившая продажи на 88,4%, а долю рынка — с 4% до 7,7%.

По количеству проданных серверов лидирует Dell — 19,1% рынка. HPE снизила продажи на 19,4% и опустилась на второе место с долей 17,2%. Huawei на третьем месте (доля 8,4%, рост продаж на 64%). Далее идут Lenovo (7,5%) и Inspur Electronics (4,8%).

После разрыва отношений с компанией EMC, вошедшей в состав Dell Technologies и занимающей сейчас ведущие позиции на рынке корпоративных систем хранения данных, компании HPE приходится искать возможности для восстановления положения. В приобретение Nimble Storage компания готова вложить миллиард долларов.

Nimble Storage выпускает конвергированные системы хранения данных на флеш-памяти. Они снабжены программами, предсказывающими запросы приложений на обращения к данным и упреждающими их, что позволяет повысить общую производительность системы хранения. Технологии предсказывающего анализа Nimble Storage ориентированы в основном на работу в компаниях малого и среднего бизнеса, но HPE, по-видимому, сможет применить их и в условиях центров обработки данных. Многие из приложений в центрах выполняются в памяти или на флеш-накопителях, а технологии Nimble как раз и предназначены для ускорения работы приложений в массивах, полностью построенных на флеш-памяти.

Технологии прогнозного анализа в сочетании с недавно приобретенными технологиями SimpliVity и 3Par можно было бы применить и в системах гиперконвергированной инфраструктуры, отмечается в заявлении исполнительного вице-президента HPE Антонио Нери.