Diskover, um fornecedor de gerenciamento de dados de arquivos e objetos em grande escala, aumenta a capacidade utilizável do flash, eliminando dados inúteis que consomem espaço de armazenamento.
Seu software aproveita metadados de arquivos/objetos nativos e derivados para permitir que os clientes descubram, monitorem e governem propriedades inteiras de dados. Ele cria pipelines de dados para realocar, classificar e filtrar dados para aplicativos, agindo como uma camada de abstração virtual unificada em arquivos distribuídos em silos e armazenamento de objetos de vários fornecedores, fornecendo uma visão de painel único de todos os ativos de dados.
O CEO Will Hall explicou: “Funcionamos como uma camada de abstração sobre todo o armazenamento na nuvem e no local. Um cliente opera 13 fornecedores de armazenamento separados em uma única unidade de negócios, e nossa representação lógica de dados se alinha puramente com as prioridades de negócios. As cargas de trabalho de IA dependem fortemente de ecossistemas de dados interconectados; o armazenamento em silos nega o valor total de uma visão federada unificada. Plataformas como o Snowflake só precisam de uma única conexão com a camada de abstração virtual do Diskover para acessar todos os dados subjacentes, sem construir conectores dedicados para cada armazenamento individual. provedor.”
A função de descoberta de dados muitas vezes revela realidades reveladoras. Hall compartilhou o caso de uma gigante farmacêutica global que estimava possuir 200 milhões de arquivos em todo o mundo. A varredura inicial do Diskover descobriu 8 bilhões de arquivos em apenas um cluster em um único datacenter, com quatro ou cinco clusters comparáveis permanecendo sem avaliação – essa enorme subestimação de dados é comum, e varreduras completas fornecem visibilidade completa dos dados.
Diskover adquiriu CloudSoda em junho de 2025 para integrar tecnologia de movimentação e orquestração de dados, combinando descoberta de dados com recursos de entrega de dados. A plataforma agora oferece visibilidade total da dispersão de dados, otimiza o posicionamento dos dados para reduzir gastos com armazenamento, mantém a conformidade regulatória e filtra e limpa conjuntos de dados para pipelines de IA.
Os sistemas de armazenamento frequentemente acumulam dados redundantes, obsoletos e triviais (ROT): subprodutos temporários de aplicativos que não foram excluídos, arquivos residuais de trabalhos de renderização e outros tipos de lixo digital. Diskover estima que organizações sem gerenciamento de dados dedicado desperdiçam até um terço da capacidade total de armazenamento em dados ROT.
Hall observou que a plataforma executa varreduras diárias cobrindo 600 projetos de clientes, descobrindo grandes volumes de dados efêmeros de fluxo de trabalho, como rascunhos que podem ser eliminados com segurança assim que a lógica do fluxo de trabalho for mapeada. A ferramenta AutoClean do Diskover identifica e remove dados ROT automaticamente. O fluxo de trabalho principal requer varreduras completas regulares do patrimônio de dados para criar um catálogo pesquisável, limpar a confusão de dados e novas varreduras recorrentes para manter ambientes de armazenamento limpos – Hall descreve isso como “colocar seu armazenamento em forma e mantê-lo em forma”.
O AutoClean marca dados de carga de trabalho efêmera para remoção automatizada. Ele mapeia fluxos de trabalho de origem para distinguir dados de sinal valiosos de ruídos inúteis, marcando ambas as categorias. Dados marcados de alta qualidade fluem downstream para ferramentas como o Snowflake, enquanto a desordem marcada é eliminada em massa.
Olivier Rivard, vice-presidente de produto da Diskover, afirmou que a plataforma integra contexto de negócios em camadas além dos metadados básicos do sistema de arquivos. Ele se conecta a registros de projetos no Jira, registra conjuntos de dados no Splunk e ferramentas verticais do setor, incluindo a plataforma de gerenciamento de mídia Autodesk Shotgrid. Os fluxos de trabalho de mídia também geram trabalhos de rastreamento Jurídico, de Suporte e Financeiro (LSF); tarefas com falha criam conjuntos de dados órfãos que permanecem indefinidamente sem regras de limpeza automatizadas. O sistema incorpora lógica pré-construída para tais cenários: arquivos de transferência parcial do Aspera intocados por mais de 15 dias são sinalizados como transferências com falha e excluídos automaticamente.
Os fluxos de trabalho LSF também se aplicam à EDA, com padrões de geração de dados compartilhados que abrangem mídia e entretenimento, ciências biológicas, saúde, produtos farmacêuticos, design de semicondutores, petróleo e gás e fabricação automotiva. Embora a terminologia do setor seja diferente, a criação de dados geralmente é orientada por bancos de dados. As APIs extensíveis do Diskover vinculam o contexto do aplicativo aos metadados do arquivo por meio de marcação automática personalizada para correlacionar registros relacionados.
O Diskover injeta contexto de negócios em metadados de arquivos e objetos capturados, normalmente por meio de APIs de aplicativos ou arquivos JSON, permitindo a identificação precisa de dados ROT gerados por aplicativos. Seu sistema de marcação categoriza os dados por valor de negócios em quatro níveis: ativos principais ativos de alto valor, ativos de alto valor arquivados a frio, dados transitórios de baixo valor e dados ROT a frio regeneráveis marcados para recuperação de capacidade.
Hall enfatizou que o aumento dos custos de armazenamento e o fornecimento limitado de hardware tornam crítica a governança de dados otimizada. “Ficar em forma e permanecer em forma” depende da eliminação automatizada com base nessas quatro camadas de classificação de dados. Mapear fluxos de trabalho verticais da indústria e permitir a automação baseada em regras constituem a principal proposta de valor do Diskover.
Independentemente da escala, o Diskover simplifica conjuntos de dados inchados para maximizar a utilização limitada do armazenamento SSD e HDD.
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