NetApp BlueXP可简化混合多云数据存储，优化成本和性能、实现安全性和灵活消费，且均由先进的人工智能运维(AIOps)技术提供支持
以云为主导、以数据为中心的跨国软件公司NetApp® (NASDAQ: NTAP)今天宣布推出NetApp BlueXP，这是一款统一控制平面解决方案，可为企业内部和云环境的存储和数据服务提供简单的混合多云体验。
如今，越来越多的企业转向混合多云环境，以加速数字化转型并推动增长，即使是在经济不确定时期。但在管理这些环境时，企业面临着可能阻碍创新的严峻挑战和低效现象。依托BlueXP，NetApp正引领企业进一步走向“演进云”(evolved cloud)，助力简化及自动化跨企业内部和公共云的关键操作，从而助推企业业务提升并改善客户体验。
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用户可利用NetApp BlueXP来管理更广泛的混合多云数据资产，包括企业内部的统一存储，以及与领先的公共云供应商合作实现的第一方本地存储。利用当下云主导环境所需的灵活消费选项，BlueXP提供由人工智能运维(AIOps)技术驱动的简单而强大的体验，以及综合广泛的数据服务能力，以部署、自动化、查看、管理、保护、治理和优化数据、基础设施和支撑它们的业务流程。
IDC云数据管理研究总监Archana Venkatraman表示：“当前的云环境错综复杂。企业纷纷寻求更好的云体验，即更简单、更精简、更易管理的云，并能够在整个混合多云环境中实现性能和成本优化。‘演进云’是整体云管理中极为坚实、由人工智能驱动且极为实用的方式之一，企业将会很快从转向运营、金融运维(FinOps)和创新中受益。”
NetApp首席执行官George Kurian表示：“随着BlueXP的推出，NetApp拥有了独特的优势，能够帮助企业发挥云的价值，使基础设施、应用和数据转化为企业业务的真正资产。通过采用演进云方式，客户可以将云计算整合到其架构和运营中，消除复杂问题，加快创新，进而快速实现至关重要的业务成果。”
NetApp BlueXP的功能包括：
统一存储管理：以软件即服务(SaaS)交付的BlueXP全局控制平面为范围广泛的混合多云环境提供了单点可视化管理，涵盖管理NetApp AFF、FAS、StorageGRID和E系列企业内部存储的能力，以及通过Amazon FSx for NetApp ONTAP、Azure NetApp Files、Google Cloud Volumes Service和Cloud Volumes ONTAP管理主要云服务的能力，所有这些都在单个控制台中实现。
AIOps驱动的健康监测：由人工智能/机器学习(AI/ML)驱动的全面自动化功能降低了人力需求、资源负荷和风险状况，人工智能支持的健康和状态监测不仅能对基础设施和工作负载问题发出警告，还能主动提供指导，避免出现故障问题。BlueXP集成了NetApp领先的Active IQ技术，可在混合多云中实现始终在线的遥测服务。
网络韧性：通过一体化的零信任模式统一控制数据保护和安全。可通过单个勒索软件仪表板查看整个公司范围内的勒索软件漏洞，只需一次点击就能自动修复许多问题。
治理视图：全面查看数字资产，监测合规性和访问权限。可通过AI/ML能力对用户和数据层面的活动进行审计，实时检测异常情况，并采取预先设定的行动。
无缝移动：集成的数据移动器可实现在所有主要云端和数据中心复制、同步、分层和缓存数据，让数据移动如“拖放”一般简单。集成的安全性和效率确保数据在传输过程中得到保护，并尽可能存储在成本较低的存储层上。
灵活消费：BlueXP支持客户只为所需功能付费，以及按使用量计费。数字钱包让数据服务的多种许可证能够随着企业需求的变化而轻松交换。NetApp Keystone是领先的存储即服务(STaaS)产品，整合到BlueXP之后，使客户能够管理其基于消费的数据中心存储及云存储。
OpenText首席执行官兼首席技术官Mark J. Barrenechea表示：“OpenText为大多数《财富》100强公司服务，提供企业级云原生解决方案和信息管理软件，助其业务腾飞。我们正在系统集中化方面进行投资，以减少复杂性。在帮助企业向云端迁移的过程中，我们正在利用NetApp的产品组合，通过统一控制平面积极监测和管理我们的混合多云环境，这让我们能够通过单次无缝体验，高效地将新客户引入他们首选的云端。”
NetApp BlueXP是管理NetApp业界领先的数据管理软件——NetApp ONTAP的首选方法，无论是在云端还是在企业内部。今天发布的最新版本ONTAP涵盖二十多项重大创新，包括新的防篡改快照功能以及集成式的、AIOps驱动的勒索软件防护，使ONTAP成为确保数据存储安全的领先方案。此外，新版本还包括对NetApp创新的统一多协议技术的扩展模块，支持同时对同一数据进行NAS文件和S3对象访问，提高了ONTAP作为大规模数据湖的存储库的灵活性，这些数据湖广泛用于当今的现代AI/ML工作流。
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