データセンター向けメモリ拡張
デジタル経済は、大規模なデータセットのリアルタイム処理とバッチ処理の両方に大きな需要を生み出しています。世界中のIT企業は、インメモリコンピューティングを活用することで、優れたアプリケーションパフォーマンスを実現し、高度なビジネス分析を利用して有益なインサイトを取得しています。

ただし、インメモリコンピューティングは、サーバーで利用可能なメモリ量を制限したり、DRAMのコストが非常にかかることでボトルネックになる可能性があります。

Ultrastar® DC ME200メモリ拡張ドライブは、既存のシステムメモリを拡張し、サーバーの統合を促進し、複数のサーバーにまたがる数TBの大規模データセットの分割の複雑さを軽減します。Ultrastarメモリドライブは、DRAMの数分の1のコストで、アプリケーションに大容量のシステムメモリを提供します。高度なソフトウェアアルゴリズムの働きにより、さまざまなアプリケーションでDRAMに近いパフォーマンスを維持し、特にトランザクション数の多い高度な並列ワークロードを対象としています。一度設置すれば、ソリューションは透過的になり、既存のOSやアプリケーションスタックを変更する必要はありません。

システムメモリを劇的に拡張
特にWebアプリケーションのキャッシュには、インターネットユーザー、トランザクションイベント、IoTデバイスからの膨大なデータをすばやく取り込み、分析するために、大量のシステムメモリが必要です。仮想サーバーやコンテナベースのアプリケーションなどの同時実行性の高い環境は、メモリの使用量が処理能力をすぐに上回り、追加のメモリと仮想マシンを収容するために高価なスケールアウトサーバーを追加する必要がある典型的な例です。

Ultrastarメモリドライブは、システムメモリを透過的に拡張できるため、より大きなデータセットを分析計算に使用したり、フロントエンドのWebキャッシュに保存するデータを増やしたり、各サーバーで実行できる作業を全体的に増やしたりすることができます。

データセンター向けメモリ拡張
デジタル経済は、大規模なデータセットのリアルタイム処理とバッチ処理の両方に大きな需要を生み出しています。世界中のIT企業は、インメモリコンピューティングを活用することで、優れたアプリケーションパフォーマンスを実現し、高度なビジネス分析を利用して有益なインサイトを取得しています。

ただし、インメモリコンピューティングは、サーバーで利用可能なメモリ量を制限したり、DRAMのコストが非常にかかることでボトルネックになる可能性があります。

Ultrastar® DC ME200メモリ拡張ドライブは、既存のシステムメモリを拡張し、サーバーの統合を促進し、複数のサーバーにまたがる数TBの大規模データセットの分割の複雑さを軽減します。Ultrastarメモリドライブは、DRAMの数分の1のコストで、アプリケーションに大容量のシステムメモリを提供します。高度なソフトウェアアルゴリズムの働きにより、さまざまなアプリケーションでDRAMに近いパフォーマンスを維持し、特にトランザクション数の多い高度な並列ワークロードを対象としています。一度設置すれば、ソリューションは透過的になり、既存のOSやアプリケーションスタックを変更する必要はありません。

システムメモリを劇的に拡張
特にWebアプリケーションのキャッシュには、インターネットユーザー、トランザクションイベント、IoTデバイスからの膨大なデータをすばやく取り込み、分析するために、大量のシステムメモリが必要です。仮想サーバーやコンテナベースのアプリケーションなどの同時実行性の高い環境は、メモリの使用量が処理能力をすぐに上回り、追加のメモリと仮想マシンを収容するために高価なスケールアウトサーバーを追加する必要がある典型的な例です。

Ultrastarメモリドライブは、システムメモリを透過的に拡張できるため、より大きなデータセットを分析計算に使用したり、フロントエンドのWebキャッシュに保存するデータを増やしたり、各サーバーで実行できる作業を全体的に増やしたりすることができます。

データセンター向けメモリ拡張
デジタル経済は、大規模なデータセットのリアルタイム処理とバッチ処理の両方に大きな需要を生み出しています。世界中のIT企業は、インメモリコンピューティングを活用することで、優れたアプリケーションパフォーマンスを実現し、高度なビジネス分析を利用して有益なインサイトを取得しています。

ただし、インメモリコンピューティングは、サーバーで利用可能なメモリ量を制限したり、DRAMのコストが非常にかかることでボトルネックになる可能性があります。

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ただし、インメモリコンピューティングは、サーバーで利用可能なメモリ量を制限したり、DRAMのコストが非常にかかることでボトルネックになる可能性があります。

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データセンター向けメモリ拡張
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ただし、インメモリコンピューティングは、サーバーで利用可能なメモリ量を制限したり、DRAMのコストが非常にかかることでボトルネックになる可能性があります。

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