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Azure NetApp Files einfach erklärt: SAP HANA, HPC, VDI und der Vergleich mit Azure Files (KI-Synchronfassung) · M365.FM – Microsoft 365, Copilot & KI Podcast auf Deutsch

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  Wir sehen uns live im Januar.
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  Azure bietet bereits zahlreiche Speicheroptionen.
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  Blob, Files, Disk.
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  Warum gibt es also überhaupt Azure Net App Files?
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  Das ist die erste Frage, die Leute stellen und sie ist absolut berechtigt.
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  Microsoft fügt ständig neue Speicherdienste hinzu, fast als gäbe es jedes Quartal eine neue Option.
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  Warum also eine weitere?
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  Hier ist der Punkt.
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  Die meisten Azure-Speicherdienste bewältigen allgemeine Anforderungen.
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  Web-Apps, Dateifreigaben, Backups, die alltäglichen Dinge, die ein Geschäft am Laufen halten.
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  Aber manche Workloads passen nicht in dieses Schema.
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  Sie benötigen extrem hohe Geschwindigkeiten.
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  Konsistente Leistung unter Last, bei der jede Millisekunde Verzögerung zählt.
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  Azure Net App Files wurde speziell für solche Workloads entwickelt.
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  Am Ende dieser Folge wissen Sie genau, was ANF ist, wann Sie es nutzen und wann Sie bei etwas Einfacherem bleiben sollten.
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  Wir klären, was es ist, nennen die drei Hauptanwendungsfälle und vergleichen es mit Azure Files.
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  Beginnen wir mit einer einfachen Definition.
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  Was Azure Net App Files eigentlich ist?
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  Azure Net App Files ist ein verwalteter Hochleistungs-Enterprise-Dateispeicher-Dienst direkt in Azure.
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  Das ist kein dritter Anbieter-Add-on oder etwas, das Sie nachträglich hinzufügen.
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  Es ist ein First-Party-Microsoft-Dienst, der vollständig in das Azure-Portal integriert ist.
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  Das unterscheidet es aber. Unter der Haube läuft es mit Net App-Technologie.
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  Dasselbe Speichersystem, das seit Jahrzehnten lokale Rechenzentren antreibt.
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  Net App bietet schon seit den 1990er Jahren Enterprise-Dateispeicherungen.
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  Sie verstehen schnelle und zuverlässige Daten.
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  Microsoft ging eine Partnerschaft ein, um diese Expertise als verwalteten Dienst nach Azure zu bringen.
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  Was bedeutet das für Sie?
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  ANF unterstützt ab Werk sowohl SMB- als auch NFS-Protokolle.
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  Windows Workloads, Linux Workloads ist beherrscht beides.
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  Sie müssen sich nicht für das andere entscheiden.
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  Dasselbe Volume kann bei Bedarf beide Arten von Clients bedienen.
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  Bei der Performance sticht es wirklich hervor.
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  Wir sprechen von Latenzzeiten unter einer Millisekunde und massiven Durchsatz.
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  Nicht schnell genug.
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  Es ist wirklich rasend schnell.
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  Hier ist ein Verdeichen.
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  Wenn Azure-Files die zuverlässige Familienkutsche ist, die Sie ans Ziel bringt,
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  dann ist Azure Net App-Files der Sportwagen, ähm, auf Geschwindigkeit ausgelegt und mit einem Handling wie nichts anderes in der Garten.
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  Und das Beste daran ist vollständig verwaltet.
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  Kein Patchen von Servern, kein Hardware-Austausch.
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  Sie erstellen einfach ein Volume, wählen Ihre Performance-Stufe und können loslegen.
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  Azure und Net App kümmern sich um den Rest.
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  Aber warum braucht man einen Sportwagen für den Speicher?
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  Schauen wir uns die Probleme an, die normaler Speicher nicht lösen kann.
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  Die Probleme, die herkömmlicher Speicher nicht lösen kann.
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  Die meisten Cloud-Speicher bewältigen die tägliche IT-Problem-Rost.
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  Web-Apps, Dateifreigaben, Backups.
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  Die meisten Leute reicht das aus.
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  Man braucht keinen Formel-1-Motor, um zum Supermarkt zu fahren.
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  Aber manche Workloads sind anders.
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  Dellen Sie sich diese wie anspruchsvolle Athleten vor, die jede Millisekunde brauchen und es sich nicht leisten können zu warten.
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  Hier ist das Problem.
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  Ein paar zusätzliche Millisekunden beim Schreiben eines Logs können ein ganzes Transaktionssystem verlangsamen.
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  Geringer Durchsatz drosselt Simulation und lässt Jobs, die Stunden dauern, sollten Tage in Anspruch nehmen.
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  Inkonsistente EOPs sind ein weiteres Problem.
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  Das frustriert VDI-Benutzer am meisten.
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  In einer Minute ist alles in Ordnung.
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  Im nächsten Moment hängt der Desktop, weil der Speicher nicht hinterherkommt.
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  Lassen Sie mich ein konkretes Beispiel geben.
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  Ein 2,3-Tilby-Backup einer SAP-HANA-Datenbank auf herkömmlichem Speicher kann eine Stunde dauern.
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  Das ist eine Stunde Wartung potenzieller Problem.
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  Mit Azure NetApp Files ist dasselbe Backup in zwei Minuten fertig.
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  Kein Tippfehler, zwei Minuten.
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  Das Problem ist nicht, dass Azure Files schlecht wäre.
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  Es ist ein großartiger Dienst für seinen Einsatzzweck, aber er ist auf Kosten optimiert, nicht auf Spitzenleistung.
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  Bietet eine ausreichende Geschwindigkeit zu einem vernünftigen Preis, was für die meisten Workloads gut ist, aber eben nicht fad.
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  Azure NetApp Files schließt diese Lücke.
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  Es wurde für Workloads entwickelt, die keine Kompromisse bei Geschwindigkeit oder Konsistenz eingehen.
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  Wenn jede Millisekunde zählt, ist ANF die Antwort.
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  Wer braucht also wirklich diese Art von Performance?
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  Beginnen wir mit einem der größten Anwender.
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  SAP HANA.
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  Wenn Sie nicht in der Welt der Unternehmensdatenbanken zu Hause sind, haben Sie vielleicht noch nichts davon gehört, aber es ist einer der anspruchsvollsten Workloads, die man in der Cloud betreibt.
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  SAP HANA ist eine In-Memory-Datenbank.
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  Das bedeutet, dass sie zur Geschwindigkeitssteigerung alle Daten im Rahmen speichert.
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  Doch obwohl die Daten im Arbeitsspeicher liegen, benötigt HANA ultraschnellen Speicher für Protokolle, Backups und Snapshots.
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  Diese Schreibvorgänge müssen schnell und zuverlässig erfolgen.
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  Wenn der Speicher nicht mithalten kann, verlangsamt sich die gesamte Daten.
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  Deshalb ist Azure NetApp Files von SAP zertifiziert.
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  Es ist im offiziellen SAP HANA-Hardware-Verzeichnis gelistet, was bedeutet, dass es von SAP selbst getestet und freigegeben wurde.
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  Das ist keine Kleinigkeit.
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  SAP zertifiziert nicht einfach irgendeine Speicherlösung.
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  Sie testen gründlich und nur die Lösungen, die bestehen, kommen auf die Liste.
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  Von welcher Art von Leistung sprechen wir hier?
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  Konstante Latenzzeiten unter einer Millisekunde und bis zu 4,5 GB pro Sekunde Durchsatz pro Volume.
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  Um das einzuordnen, SAPs Mindestanforderung für HANA-Lock-Schreibvorgänge liegt bei unter einer Millisekunde Latenz und ANF liegt komfortabel unter diesem Schwellenwert.
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  Das ist wichtig, da eine Latenz von über einer Millisekunde Datenbanktransaktionen verlangsamen kann.
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  Wenn Sie Tausende von Transaktionen pro Sekunde verarbeiten, summiert sich jede zusätzliche Millisekunde.
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  Microsoft hat sogar ein spezielles Bereitstellungstool namens Application Volume Group für HANA entwickelt.
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  Es optimiert das Volume-Layout, indem es Sie über mehrere Speicherendpunkte verteilt, sodass kein einzelner Endpunkt zum Flaschenhals wird.
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  Stellen Sie es sich wie mehrere Spuren auf einer Autobahn anstelle einer schmalen Straße vor.
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  Und die Backup-Zahlen sind ebenfalls erwähnenswert.
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  Ein 2,3 TB HANA-Backup ist auf ANF in etwa 2 Minuten ab.
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  Auf herkömmlichem Speicher könnte dasselbe Backup 30 bis 60 Minuten dauern.
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  Das ist nicht nur praktisch, es verändert, was mit Ihren Backup-Fenstern möglich ist.
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  Auch die Kostenseite ist interessant.
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  Mit flexiblen Service-Levels können Sie die Leistung exakt an die Bedürfnisse von HANA anpassen, ohne Überprovisionierung.
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  Sie zahlen nicht für zusätzliche Kapazitäten, um den benötigten Durchsatz zu erhalten.
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  SAP ist ein großer Anwendungsfall, aber ANF unterstützt auch eine ganz andere Art von Arbeitslast, High-Performance Computing.
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  High-Performance Computing, HPC
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  High-Performance Computing deckt ein weites Feld ab.
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  Simulationen, Rendering, Finanzmodellierung, wissenschaftliche Forschung.
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  Alles, wo Sie massiv parallele Jobs über hunderte oder tausende von Rechenknoten ausführen.
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  Diese Arbeitslasten haben einen ganz spezifischen Bedarf.
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  Sie benötigen gemeinsamen Dateizugriff mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz.
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  Mehrere Knoten müssen gleichzeitig dieselben Datensätze lesen und schreiben.
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  Wenn Ihr Speicher nicht mithalten kann, warten Ihre Rechenknoten untätig auf Daten.
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  Und ungenutzte Rechenzeit ist verschwendetes Geld.
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  Azure NetApp Files liefert in Benchmark-Tests bis zu 56.000 IOPS bei unter 2 Millisekunden Latenz.
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  Das sind viele Ein-Slash-Ausgabe-Operationen.
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  Und es ist schnell genug, dass der Speicher selten noch zum Flaschenhals wird.
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  Für wirklich große Datensätze gibt es die Funktionen für große Volumes.
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  Es unterstützt Kapazitäten von bis zu 2 Petabyte pro Volume.
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  Das sind 2000 Terabyte in einem einzigen Volume.
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  Überlegen Sie, was das für ein Forschungsteam bedeutet, das mit riesigen Simulationsergebnissen arbeitet.
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  Oder für ein Medienstudio, das ein Medienstudio, das ein Spielfilm macht.
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  Dann gibt es noch den Breakthrough-Modus.
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  Er steigert den Durchsatz auf bis zu 50 Gigabit pro Sekunde aus einem einzigen großen Volume.
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  Das ist genug Bandbreite, um enorme Datensätze schnell zu verschieben.
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  Hier ist ein Beispiel aus der Praxis.
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  Electronic Design Automation, kurz EDA, in der Chip-Design-Industrie.
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  Unternehmen wie NVIDIA und AMD führen tausende von Simulationen gleichzeitig aus,
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  um Chip-Designs vor der Fertigung zu verifizieren.
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  Jede Simulation liest und schreibt gemeinsam, benutzt du dann.
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  Das Speichersystem muss diese gleichzeitige Last bewältigen, ohne langsamer zu werden.
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  ANF ist genau für dieses Muster ausgelegt.
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  Warum also nicht einfach Azure Files dafür wenden?
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  Weil Azure Files Durchsatzbeschränkungen auf Dateiebene hat.
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  300 Megabyte pro Sekunde Egress pro Datei.
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  Das bedeutet, selbst wenn ihr Speicher-Backend mehr Kapazität hat,
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  kann eine einzelne große Datei dieses Limit nicht überschreiten.
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  ANF hat keine Begrenzung auf Dateien.
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  Jede Datei kann die Netzwerkverbindung auslassen.
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  Bei Workloads, die mit großen Simulationsdateien arbeiten, ist dieser Unterschied entscheidend.
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  Microsoft empfiehlt ANF für HPC-Workloads bis zu etwa 4000 Kernen und 6,5 Gigabyte pro Sekunde Durchsatz.
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  Darüber hinaus benötigen sie möglicherweise eine andere Architektur,
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  aber für die große Mehrheit der HPC-Szenarien ist ANF ideal.
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  Dritter wichtiger Anwendungsfall, Virtual Desktop Infrastructure, wo die Benutzererfahrung alles ist.
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  Virtual Desktop Infrastructure, VDI
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  Lassen Sie uns nun über etwas sprechen, das fast jeden betrifft.
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  Die Desktop-Erfahrung.
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  Virtual Desktop Infrastructure oder VDI bedeutet, Windows-Desktops in der Cloud zu hosten.
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  Denken Sie an Azure Virtual Desktop oder Citrix.
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  Anstatt einen vollständigen PC auf Ihrem Schreibtisch zu betreiben,
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  befindet sich der Desktop auf einem Server irgendwo und Sie verbinden sich remote damit.
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  Hier liegt die Herausforderung.
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  Benutzerprofile und App-Daten müssen zentral gespeichert und schnell abrufbar sein.
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  Jedes Mal, wenn sich jemand anmeldet, muss das Profil geladen werden.
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  Einstellungen, Dateien, Anwendungsdaten.
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  Wenn dieser Speicher langsam ist, ist die Anmeldung langsam und langsame Anmeldungen machen Benutzer sehr schnell unzufrieden.
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  Und hier macht ANF einen echten Unterschied.
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  Lange Ladezeiten für Profile sind seit Jahren die häufigste Beschwerde bei VDI-Bereitstellung.
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  Benutzer vergleichen sie mit ihrem alten lokalen Desktop.
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  Und wenn die Cloud-Version sich langsamer anfühlt, bemerken sie das sofort.
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  Azure NetApp-Files löst dies mit hohen IOPs und geringer Latenz.
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  Und ich spreche hier nicht von theoretischen Verbesserungen.
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  Praxisergebnisse zeigen, dass die Anmeldezeiten von 20 bis 30 Sekunden auf unter 5 Sekunden sinken,
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  wenn Unternehmen für ihre Profilspeicherung von Azure Files auf ANF umsteigen.
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  Das ist die Art von Verbesserung, die Benutzer tatsächlich spüren.
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  Warum funktioniert das so gut?
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  Weil ANF bis zu 450.000 IOPs pro Volume unterstützt.
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  Das ist wichtig, wenn sich morgens Hunderte von Benutzern gleichzeitig anmelden.
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  Das nennt man Logonstorm.
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  Alle kommen um 9 Uhr an.
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  Und plötzlich müssen alle Profile gleichzeitig geladen werden.
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  Ein Speichersystem, das diese Parallelität nicht bewältigt, bremst alle aus.
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  ANF bewältigt das.
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  Es gibt mal ein weiteres Feature, das für VAUD nützlich ist.
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  ANF unterstützt bis zu 250 Snapshots pro Volume.
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  Das bedeutet, Sie können das Profil eines Benutzers sofort auf den Stand von gestern zurücksetzen.
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  Wenn ein Profil beschädigt wird oder ein fehlerhaftes Update-Probleme verursacht,
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  müssen Sie nicht aus einem Backup wiederherstellen.
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  Sie verweisen einfach auf den Snapshot von gestern und das war's.
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  Das spart Stunden an Supportzeit.
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  Und der Zuverlässigkeitsfaktor ist ebenfalls wichtig.
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  ANF bietet eine Verfügbarkeits-SLA von 9,99%.
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  Bei geschäftskritischen VDI-Bereitstellungen, wo Ausfallzeiten Produktivitätsverluste bedeuten,
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  ist dieses Maß an Zuverlässigkeit unerlässlich.
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  Hier ist ein Kostenaspekt, den Sie vielleicht nicht erwarten.
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  Da ANF so schnell ist, können Sie tatsächlich kleinere, günstigere, virtuelle Maschinen verwenden
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  und erhalten dennoch eine gute Leistung.
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  Der Speicher übernimmt die Hauptarbeit, sodass die Rechenleistung entlastet wird.
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  Das kann einen Teil der Kosten für den Prämenspeicher ausgleichen.
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  Sie kennen nun die drei Säulen, SAP, HPC, VDI.
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  Doch wie schlägt sich ANF im Vergleich zu seinem Pendant Azure Files?
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  Wie Azure NetApp Files im Vergleich zu Azure Files abschneidet.
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  Sowohl Azure NetApp Files als auch Azure Files sind verwaltete Dateifreigaben in Azure.
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  Das bedeutet, Sie müssen keine Serverpatchen oder Hardware ersetzen.
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  Der eigentliche Unterschied liegt in Leistung und Preis.
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  Vergleichen wir die reinen Zahlen.
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  Azure Files Premium ist auf 100.000 EOPS pro Freigabe begrenzt,
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  was für viele Workloads völlig ausreicht.
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  ANF erreicht jedoch bis zu 450.000 EOPS pro Volume,
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  mehr als das Vierfache dieser Obergrenze.
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  Wenn Sie Workloads ausführen, die einen hohen gleichzeitigen Zugriff erfordern,
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  macht dieser Unterschied wirklich etwas aus.
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  Bei der Latenz zeigt sich ein ähnliches Bild.
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  Azure Files Standard liegt bei etwa 10 Millisekunden
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  und Premium senkt dies auf 2 bis 3 Millisekunden.
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  Das ist respektabel, aber ANF liefert eine Latenz im Sub-Millisekunden-Bereich
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  etwa 0,5 Millisekunden im Ultratier.
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  Das ist der Unterschied zwischen einem Speicher, der ein kleiner Faktor ist,
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  und einem, der im Grunde unsichtbar bleibt.
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  Beim Durchsatz wird der Unterschied noch deutlicher.
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  Azure Files hat Obergrenzen auf Dateiebene.
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  300 MB pro Sekunde ausgehend und 200 MB pro Sekunde eingehend pro Datei.
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  Selbst wenn Ihr Backend mehr Kapazität bietet,
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  kann eine einzelne große Datei dieses Limit nicht überschreiten.
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  ANF hat keine Begrenzungen auf Dateiebene.
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  Jede Datei kann so viel Durchsatz nutzen, wie das Netzwerk zulässt.
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  Wie sieht es mit der Maximalfreigabe?
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  Azure Files ist auf 100 TB pro Freigabe begrenzt.
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  ANF geht mit großen Volumes bis zu 2 PB.
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  Das ist die 20-fache Kapazität.
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  Also wann setzen Sie was ein?
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  Azure Files ist die richtige Wahl für allgemeine Dateifreigaben,
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  Abteilungsfreigaben, Backup-Ziele und kostensensible Workloads.
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  Stellen Sie sich in einer Limousine vor.
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  Zuverlässig, erschwinglich erledigt die Arbeit.
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  ANF ist für Workloads gedacht, bei denen Latenz und Durchsatz entscheidend sind.
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  SAP, HANA, Oracle, SQL Server, HPC, VDI.
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  Jedes Szenario, in dem Sub-Millisekunden-Latenz und hohe IOPs
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  einen echten Unterschied bei der Anwendungsleistung machen.
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  Kommen wir nun zu den Kosten.
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  Azure Files ist für die meisten Anwendungsfälle günstiger und das ist beabsichtig.
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  ANF kann jedoch in bestimmten Szenarien tatsächlich Geld sparen.
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  Wenn Sie dadurch kleinere VMs verwenden können, weil der Speicher schneller ist,
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  sparen Sie Rechenkosten.
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  Wenn es eine Überbereitstellung von Kapazität nur für ausreichend Durchsatz verhindert,
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  sparen Sie Speicherkosten.
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  Das Gesamtbild der Kosten ist also nicht immer direkt ersichtlich.
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  Es gibt eine Funktion, die die Kostenrechnung grundlegend verändert.
• 12:16
  Die flexible Serviceebene.
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  Die flexible Serviceebene sorgt für eine leistungsgerechte Dimension.
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  Hier ist eine Funktion, die die Kostenrechnung verändert.
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  Traditionell hatten ANF-Kapazitätspools ein festes Verhältnis.
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  Je größer Ihr Pool, desto mehr Durchsatz erhielten Sie.
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  Je kleiner der Pool, desto geringer war der Durchsatz.
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  Das klingt oberflächlich betrachtet vernünftig, führt aber zu einem echten Problem.
• 12:34
  Stellen Sie sich vor, Sie haben eine kleine Datenbank.
• 12:36
  Sagen wir ein Täter weit, die für den wahlungsgemäßen Betrieb jedoch einen hohen Durchsatz bildet.
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  Nach dem alten Modell mussten Sie Kapazität übermäßig bereitstellen, nur um genügend Leistung zu erhalten.
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  Sie mussten eventuell 64 TB Speicher auf der Standardebene kaufen, nur um den Durchsatz zu erzielen,
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  den 1 TB eigentlich benötigt, während die restlichen 63 TB leer blieben.
• 12:50
  Sie bezahlen für Speicherplatz, den Sie nicht nutzen.
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  Das ist weder effizient noch kostennützig.
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  Die flexible Serviceebene ändert das Grundlegen.
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  Sie entkoppelt Kapazität von Durchsatz.
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  Zwei unabhängige Stellschrauben statt einer.
• 13:00
  Sie entscheiden, wie viel Speicher Sie benötigen und separat wie viel Leistung Sie brauchen.
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  Sie müssen nicht übereinstimmen.
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  Sie können also jetzt einen 1 TB poolen mit 1 GB pro Sekunde Durchsatz haben.
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  Nach dem alten Modell hätte die gleiche Leistung auf der Standardebene 64 TB Kapazität erfordert.
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  Das ist ein Unterschied von 64 zu 1.
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  Mit der flexiblen Serviceebene zahlen Sie genau für das, was Sie benötigen.
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  Die Kosteneinsparungen sind real.
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  In vielen Szenarien sparen Sie 30% oder mehr im Vergleich zur Nutzung der Ultraebene für dieselbe Leistung.
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  Und das, bevor Sie Rabatte für reservierte Kapazitäten einberechnen.
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  Das Disaster Recovery Szenario macht dies noch deutlicher.
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  Nehmen wir an, Sie benötigen 100 TB Kapazität für einen DR-Standort.
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  Aber Sie benötigen erst bei einem tatsächlichen Failover viel Durchsatz.
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  Nach dem alten Modell müssten Sie die Leistung bereitstellen, die Sie eines Tages benötigen können.
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  Mit dem flexiblen Servicelevel zahlen Sie nur für die Kapazität.
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  128 MB pro Sekunde Basisdurchsatz und sonst nichts.
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  Wenn ein Failover eintritt, skalieren Sie den Durchsatz bei Bedarf nach oben.
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  Wenn es vorbei ist, skalieren Sie ihn nach einer 24-stündigen Abkühlphase wieder herunter.
• 13:55
  Apropos Skalierung.
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  Sie können den Durchsatz bei Bedarf innerhalb der Grenzen erhöhen und nach 24 Stunden wieder sinken.
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  Das ist ideal für Lastspitzen, Monatsabschlussarbeiten, Migrationsfenster und saisonale Peaks, ohne dauerhaft für extra Kapazität zu zahlen.
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  Diese Funktion ist derzeit als Vorschau in allen ANF-Regionen verfügbar.
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  Es ist eine der am häufigsten angefragten Erweiterungen und verändert bereits, wie Kunden über Speicherkosten denken.
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  Das ist das flexible Servicelevel in aller Kürzen.
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  Eine einfache Änderung, die ein großes Problem löst.
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  Verbindungsabschnitt alles zusammengefasst.
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  Also hier ist der Aha-Moment.
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  Azure NetApp Files konkurriert nicht mit Azure Files.
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  Es schließt eine spezifische Leistungslücke, die für die richtigen Workloads entscheidend ist.
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  Die drei Anwendungsfälle, die wir besprochen haben, SAP, HANA, HPC, VDI, haben alle eines gemeinsam.
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  Sie benötigen konsistenten, latenzarmer Hochgeschwindigkeitsdateizugriff.
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  Das ist der rote Faden, der sich durch alle zieht.
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  Ob Datenbanktransaktion, Simulationsjob oder Benutzeranmeldung am Desktop, der Speicher muss ohne Verzögerung liefern.
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  Kein langes Faden.
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  Das flexible Servicelevel macht diese Leistung bezahlbar.
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  Anstatt nicht benötigte Kapazität überzubereitstellen, zahlen sie nur für das, was sie tatsächlich nutzen.
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  Das verändert die gesamte Wirtschaftlichkeit von Hochleistungsspeichern.
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  Es macht Schnelligkeit zugänglich.
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  Darüber hinaus integriert sich ANF in das restliche Azure-Ökosystem.
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  Es nutzt Azure ID für die Zugriffskontrolle.
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  Snapshots übernehmen Backups und die Replikation deckt die Disaster Recovery ab.
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  Es ist kein isoliertes Tool, sondern Teil der breiteren Plattform.
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  Die wahre Stärke liegt in der Kombination, nicht in einem einzelnen Feature.
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  Leistung, Flexibilität und verwaltete Einfachheit.
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  Sie erhalten Enterprise-Speicher ohne den Enterprise-Aufwand, Aufwand.
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  Betrachten Sie ANF als das Spezialwerkzeug in Ihrem Speicherwerkzeugkasten.
• 15:26
  Wir nutzen es nicht für alles, aber wenn...
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  ...
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