{"id":71280,"date":"2019-05-08T05:34:55","date_gmt":"2019-05-08T09:34:55","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=71280"},"modified":"2026-04-19T19:15:58","modified_gmt":"2026-04-20T02:15:58","slug":"pure1-meta-einfuehrung-von-workload-simulationen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/de\/products\/pure1-meta-einfuehrung-von-workload-simulationen\/","title":{"rendered":"Pure1 Meta: Einf\u00fchrung von Workload-Simulationen"},"content":{"rendered":"<p>In den letzten Jahren haben wir <a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/products\/introducing-pure1-meta-pures-ai-platform-enable-self-driving-storage\/\">Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen eingef\u00fchrt<\/a>, mit denen Last und Kapazit\u00e4t vorausgesagt und <a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/pure1-meta-gets-smarter-introducing-simulations-hardware-upgrades\/\">Hardware\u00e4nderungen in Pure1\u00ae simuliert<\/a> werden k\u00f6nnen. Hunderte von Kunden haben vertrauensvoll aufger\u00fcstet und schlafen jetzt nachts ruhiger, weil sie wissen, dass unsere Modelle hart arbeiten, um sicherzustellen, dass wir zuk\u00fcnftige Entwicklungen vorhersagen k\u00f6nnen. Zusammen helfen diese beiden Funktionen Kunden, das Wachstum in ihrer Umgebung vorherzusagen und die Auswirkungen sich \u00e4ndernder Hardwarekomponenten auf Last und Kapazit\u00e4t zu simulieren.<\/p>\n<p>Aber uns war klar, dass unsere Arbeit noch nicht vorbei war. Die Storage-Umgebung eines Kunden ist nicht statisch und es kommen jeden Tag neue Anforderungen hinzu. Unsere Modelle k\u00f6nnen anhand von Daten aus der Vergangenheit den besten zuk\u00fcnftigen Verlauf vorhersagen, aber wir konnten keine \u00c4nderungen der externen Anforderungen einbeziehen. Zu solchen \u00c4nderungen kann beispielsweise geh\u00f6ren, dass es n\u00f6tig wird, die Oracle-Workload zu verdoppeln oder die f\u00fcnffache Anzahl an VDI-Benutzern zu unterst\u00fctzen. In der Vergangenheit konnten wir unseren Kunden nicht dabei helfen, bei Verwendung mehrerer Arrays den besten Platz f\u00fcr eine Workload zu finden, um die Gesamtlast und die genutzte Kapazit\u00e4t zu optimieren. Um diese Probleme zu l\u00f6sen und das Storage-Management radikal zu vereinfachen, starten wir Workload-Simulationen innerhalb des Workload Planners.<\/p>\n\t\t<!-- Start of Brightcove Player -->\n\t\t\t\t\t\t<div style=\"display: block; position: relative; min-width: 0px; max-width: 100%;\">\n\t\t\t\t\t<div style=\"padding-top: 56%; \">\n\t\t\t\t\t\t<video-js\n\t\t\t\t\t\t\t\tid=\"6066827546001\"\n\t\t\t\t\t\t\t\tdata-video-id=\"6066827546001\" data-account=\"5392214335001\"\n\t\t\t\t\t\t\t\tdata-player=\"1DXKj6g1E\"\n\t\t\t\t\t\t\t\tdata-usage=\"cms:WordPress:7.1.3:2.8.8:javascript\"\n\t\t\t\t\t\t\t\tdata-embed=\"default\" class=\"video-js\"\n\t\t\t\t\t\t\t\tdata-application-id=\"\"\n\t\t\t\t\t\t\t\tcontrols   \t\t\t\t\t\t\t\tstyle=\"width: 100%; height: 100%; position: absolute; top: 0; bottom: 0; right: 0; left: 0;\">\n\t\t\t\t\t\t<\/video-js>\n\n\t\t\t\t\t\t<script src=\"https:\/\/players.brightcove.net\/5392214335001\/1DXKj6g1E_default\/index.min.js\"><\/script> \t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<!-- End of Brightcove Player -->\n\t\t\n<p>Bei Pure streben wir immer nach Einfachheit, und in diesem Sinne f\u00fchren wir einen neuen und verbesserten Look f\u00fcr den Workload Planner ein. Auf der Landing Page des Planungsabschnitts von Pure1 sehen Sie eine Sternenkarte, auf der die projizierte Last und die Kapazit\u00e4t f\u00fcr alle Ihre Arrays auf einen Blick angezeigt werden, sodass Sie schnell herausfinden k\u00f6nnen, um welche Arrays Sie sich heute k\u00fcmmern sollten. Das Zeitfenster f\u00fcr die Vorausberechnung kann auf einen Monat oder ein Jahr eingestellt werden, sodass Sie zwischen allt\u00e4glichen taktischen Entscheidungen und langfristigen Strategien wechseln k\u00f6nnen. Sie k\u00f6nnen auch alle Simulationen, die Sie f\u00fcr jedes Array durchgef\u00fchrt haben, im Fenster mit der Simulationszusammenfassung anzeigen.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-71281 size-large alignnone\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/1-1024x605.png\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"605\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/1-1024x605.png 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/1-300x177.png 300w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/1.png 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p>Die neuen Funktionen finden Sie unter der Schaltfl\u00e4che \u201eSimulate Workload\u201c (Workload simulieren). Im Overlay sehen Sie alle Datentr\u00e4ger auf diesem Array sowie Performance-Kennzahlen wie Bandbreite, Latenzzeit und IOPS. Dar\u00fcber hinaus haben wir Kapazit\u00e4tsdaten analysiert, um einen Sch\u00e4tzwert f\u00fcr den von jedem Datentr\u00e4ger genutzten Speicherplatz zu erhalten. Wir glauben, dass sich unsere Kunden dadurch beim Migrieren von Kapazit\u00e4ten viel sicherer f\u00fchlen werden als zuvor. Sie k\u00f6nnen eine Sortierung anhand jeder dieser Kennzahlen f\u00fcr den Zeitraum durchf\u00fchren und sich dann auf die am st\u00e4rksten betroffenen Bereiche konzentrieren.<\/p>\n<p>Nachdem Sie eine Teilmenge oder alle Daten f\u00fcr die Simulation ausgew\u00e4hlt haben, k\u00f6nnen Sie drei Operationen an ihnen durchf\u00fchren.<\/p>\n<p><strong>1) Skalieren.<\/strong> Sie k\u00f6nnen basierend auf einem Multiplikator das Auf- oder Abw\u00e4rtsskalieren einer Workload simulieren, die durch eine beliebige Gruppe von Datentr\u00e4gern dargestellt wird. Eine Skalierung nach unten auf 0,5x bedeutet eine Halbierung der Workload und 2x bedeutet die doppelte Workload. Dieser Multiplikator wirkt sich sowohl auf die Performance als auch auf die Kapazit\u00e4t aus, die von dem Satz an Datentr\u00e4gern genutzt wird. Wenn Sie Ihre Angaben \u00fcbernehmen, k\u00f6nnen Sie die Auswirkungen Ihrer \u00c4nderungen auf die Vorausberechnungen f\u00fcr das Array sehen.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-71292 size-large alignnone\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/2-1024x570.png\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"570\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/2-1024x570.png 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/2-300x167.png 300w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/2.png 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p><strong>2) Klonen.<\/strong> Die zweite Operation, die Sie simulieren k\u00f6nnen, ist das Klonen einer Reihe von Datentr\u00e4gern. Wenn Sie auf \u201eKlonen\u201c klicken, werden Sie zu einer zweiten Seite weitergeleitet, auf der Sie ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen, auf welche Arrays Sie die Workload klonen m\u00f6chten. Hier k\u00f6nnen Sie mehrere Ziel-Arrays ausw\u00e4hlen, auf die der Klonvorgang erfolgen soll. Wenn Sie Ihre Angaben \u00fcbernehmen, geben die Modelle die \u00c4nderung bei Workload und Kapazit\u00e4t f\u00fcr jedes der Ziel-Arrays zur\u00fcck.<\/p>\n<p><strong>3) Migrieren.<\/strong> Der letzte Vorgang, den Sie simulieren k\u00f6nnen, ist die Migration einer Reihe von Datentr\u00e4gern. Wenn Sie Ihre Angaben \u00fcbernehmen, geben die Modelle die \u00c4nderung bei Workload und Kapazit\u00e4t f\u00fcr jedes der Ziel-Arrays sowie die Reduzierung auf dem Quellen-Array zur\u00fcck. Sie k\u00f6nnen die Mehrfachauswahloption verwenden, um den besten Ort f\u00fcr das Verschieben der Workload auszuw\u00e4hlen.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-71303 size-large\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/3-1024x566.png\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"566\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/3-1024x566.png 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/3-300x166.png 300w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/3.png 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p>Schon einzeln sind diese Vorg\u00e4nge sehr leistungsf\u00e4hig. In Kombination sogar noch mehr. Sie k\u00f6nnen skalierte Datentr\u00e4ger migrieren, Datentr\u00e4ger auf zwei unterschiedliche Arrays klonen und sie auf jedem Array unterschiedlich skalieren und vieles mehr.<\/p>\n<p>Die Workload-Simulationen funktionieren nahtlos zusammen mit den Hardware-Simulationen. Sie k\u00f6nnen die Aufteilung Ihrer simulierten Last basierend auf \u00c4nderungen aufgrund der Workload und auf \u00c4nderungen aufgrund von Hardware-Upgrades anzeigen.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-71314 size-large\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/4-752x994.png\" alt=\"\" width=\"752\" height=\"994\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/4.png 752w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/4-227x300.png 227w\" sizes=\"auto, (max-width: 752px) 100vw, 752px\" \/><\/p>\n<p>Jeder Infrastrukturadministrator muss planen und dimensionieren. Unser Ziel ist es, das Ganze mit Pure zu vereinfachen. Dabei sorgen wir daf\u00fcr, dass unsere Kunden v\u00f6llig sorglos sein k\u00f6nnen, weil sie wissen, dass Pure1 auf sie aufpasst.<\/p>\n<p>Wir haben noch viel mehr auf Lager. Wir wollen aus den Simulationen unserer Kunden lernen und das Tool so anpassen, dass es diese verbessert. Wir m\u00f6chten die optimale Platzierung f\u00fcr eine geklonte oder migrierte Workload vorschlagen, um Performance und Kapazit\u00e4tsauslastung zu maximieren. Wir m\u00f6chten die beste Hardware f\u00fcr die Ausf\u00fchrung dieser Workload-S\u00e4tze vorschlagen. Wir m\u00f6chten, dass diese Auto-Platzierungs-Services hinter einer REST-API mit Tools integriert werden k\u00f6nnen und dass gewonnene Erkenntnisse direkt aus Pure1 in Aktionen umgesetzt werden k\u00f6nnen. Falls es Ihnen noch nicht aufgefallen ist: Ich bin begeistert von dem Potenzial, das sich daraus ergibt, und von dem Mehrwert, den wir unseren Kunden bieten k\u00f6nnen!<\/p>\n<p>Besuchen Sie einfach <a href=\"https:\/\/pure1.purestorage.com\/\">Pure1\u00ae<\/a>, um sich selbst ein Bild zu machen. Wenn Sie mehr erfahren m\u00f6chten, rufen Sie die folgenden Links auf oder <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/de\/contact.html\">nehmen Sie Kontakt zu Pure Storage auf<\/a>.<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/de\/products\/pure-1.html\">Besuchen Sie die Pure1-Webseite<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=45xWdaQbKiM\">Sehen Sie sich diese Pure1-Demo an<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=n7R4I4O0dLE\">Sehen Sie sich diesen Vortrag an, den ich \u00fcber maschinelles Lernen mit Pure1 Meta\u2122 gehalten habe<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In den letzten Jahren haben wir Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen eingef\u00fchrt, mit denen Last und Kapazit\u00e4t vorausgesagt und Hardware\u00e4nderungen in Pure1\u00ae simuliert werden k\u00f6nnen. 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