보존, 보호, 컴플라이언스 정책 자동화
컴플라이언스 요건을 이행하기 위해 여러 데이터 소스 및 애플리케이션으로부터 메타데이터 태그를 지정하고 메타데이터 정책을 설정하는 것은 복잡한 프로세스로, 특히 새로운 데이터 소스가 유입되는 경우 더욱 까다로워 별 효과를 거두지 못할 수도 있습니다. 코그니티브 엔진과 동적 메타데이터 관리를 통해 메타데이터 태그 지정 및 데이터 분류를 자동화함으로써 효과적으로 컴플라이언스 및 거버넌스 정책을 시행할 수 있습니다.
- 심도 있는 분류 및 인덱싱 적용
- 포함된 정책을 활용하여 컴플라이언스 자동화
- PII 데이터 인식 및 필요한 조치 이행
정보 자산 확대
데이터 소스가 많아지고 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 IT 팀은 빅데이터 관리에서 한 단계 더 나아가 대량의 데이터 수집을 수행해야 합니다. Veritas Cognitive Object Storage의 통합 코그니티브 엔진 및 동적 메타데이터 기능을 사용하여 방대한 비정형 데이터에 대한 심층 분석을 수행함으로써 기업에 최고의 전략 가치를 선사할 정보 인사이트를 발굴할 수 있습니다.
- 컨텐트 심층 분석 및 정보 자산 발굴
- 외부 AI 및 머신 러닝 엔진으로 분석 확장
- 동적으로 추가된 메타데이터를 분류, 검색, 분석하여 실용적인 인사이트 확보
기본 프레임워크 및 API를 사용하여 손쉽게 차세대 애플리케이션 구축
Veritas Cognitive Object Storage는 온프레미스 인프라스트럭처 환경에서 개발자에게 퍼블릭 클라우드의 모든 혜택을 제공하면서 확장성, 관리, 경제성의 문제를 해결합니다. Veritas Cognitive Object Storage에서 Thrift 프레임워크를 지원하므로 확장 가능한 교차 언어(cross-language) 서비스를 개발할 수 있습니다. 다양한 인터페이스, API, 프레임워크에서 보편적인 방식으로 동시에 컨텐트에 액세스할 수 있어 인터페이스가 아닌 애플리케이션 자체에 초점이 맞춰집니다. 애플리케이션 개발 팀은 통합 코그니티브 엔진 및 동적 메타데이터 기능을 활용하여 데이터 사용 현황을 면밀하게 파악하면서 효율적이고 유용한 애플리케이션으로 만드는 방법을 모색할 수 있습니다.
- 다양한 애플리케이션 및 그룹에서 풀 기반 리소스 활용
- 소프트웨어 정의 기술의 탄력성으로 성능 요구 사항 변화 수용
- 애플리케이션 개발 간소화, 기존 애플리케이션 및 레거시 애플리케이션 현대화
코그니티브 기능, 클라우드 민첩성, 무제한 확장을 온프레미스 보안 및 제어까지
사물 인터넷(IoT) 데이터는 여러 심층 분석 프로젝트를 동시에 확장하고 지원할 수 있는 스토리지 시스템이 필요합니다. 데이터를 최대한 활용하기 위해서는 반드시 데이터 각각의 컨텍스트 속성(예: 센서 유형 및 상태)을 이해해야 합니다. Veritas Cognitive Object Storage의 통합 코그니티브 엔진 및 동적 메타데이터 관리 기능이 물리적 센서와 디지털 세상을 잇는 다리의 역할을 하면서 Ingest에서 실용적인 인텔리전스를 제공합니다.
- 유연한 소프트웨어 정의 방식으로 워크로드 및 활용 사례의 변경 사항을 용이하게 수용
- 규모에 상관없이 조 단위의 오브젝트도 성능 저하 없이 수집, 관리, 보호
- 더 효과적인 검색, 데이터 재사용, 보안, 수익화를 위해 동적 메타데이터 활용