最近,HPE发布软件定义机会引擎,收购CloudPhysics,实现跨地方和云的智能IT。2月23日,HPE全球高级副总裁兼存储事业部总经理Tom Black对此发表博客文章。
我正式给大家介绍一下我们的软件定义机会发动机(简称SDOE)。这个新的解决方案由HPEInfoSight支持,通过利用软件和数据驱动的分析,我们的合作伙伴和客户可以从现实世界的数据中获利,这些数据可以帮助他们以最透明、最有效、最经济的方式实现IT目标
同时,HPE对CloudPhysics的收购非常高兴。这是一家基于SaaS的数据驱动平台,可以跨越当地和云实现更智能的IT。此次收购扩大了我们在大多数I优艾设计网_Photoshop问答T环境中为客户和合作伙伴带来现实世界洞见的能力。
数字转型越来越重要,传统的IT基础设施购买过程逐渐被淘汰
我们的客户面临着决定成败的关键时刻。受疫情影响,数字转型已成为最需要优先推进的业务。但是,每次购买IT基础架构时,IT部门仍会面临几个艰难决定:什么才是满足服务等级协议(SLA)的正确基础架构配置?我们选择固定资产还是运营支出应该在哪里推进现代化:本地还是云?为了继续前进,如何表现投资回报率?
这些问题没有统一的答案。每个客户都处于变革的不同阶段,面临着独特的挑战。由于缺乏或缺乏可视性,合作伙伴和卖方很难描述符合客户环境的独特价值主张。这将导致创建的信息技术基础结构规划和购买过程不准确、耗时、不经济、无法计算价值。
我们知道,客户和合作伙伴通过我们提供的技术满足新的需求,利用软件和分析,以新的方式监视、分析和优化IT运营,提供解决方案,最终获得突破性和正常性的体验。
可靠的顾问用数据说话
利用我们的新SDOE工具,顾客可以根据自己的IT环境从实际的数据中迅速获得目标报价,优化基础结构,加快数字转型。HPEInfoSight作为发动机,利用基于云的机械学习功能从HPE服务器、存储和虚拟资源中获得世界智能和洞察力。自2010年以来,HPEInfoSight分析了1250兆个数据点。
SDOE因为他们真正了解客户的工作负荷、配置和使用模式,所以帮助我们的合作取得了信赖。该工具为客户自动生成报价,配合最佳存储解决方案,将过程时间从前几周缩短到约45秒。因此,我们的合作伙伴可以更高效、更战略地为客户提供更好的成果。
客户和合作伙伴可以从数据驱动的对话中获利。根据每个客户的独特优先级和明显简化的过程,这些对话可以快速收集重点内容,当前销售过程中的会议数量平均减少了5次。
通过HPE,我们的合作伙伴获得了关键任务存储的领先技术和支持。据SYNEX负责HPE产品管理的HPE副社长SteveFlynn说,SDOE是下一代一流的智能支持,可以为客户的存储环境提供洞察力和透明度。该平台大大提高了速度、便利性、精度等性能,利用该平台,可以根据最终客户的独特需求选择最佳的存储解决方案。为我们的合作伙伴提供SDOE是我们的荣幸,它同时也扩大了SYNNEX解决方案的阵容。
像SDOE这样的解决方案确实是独一无二的,我赞赏工程队全身心地投入工作,感谢他们开发了这个新的人气产品。
CloudPhysics:跨信息技术环境扩大由数据驱动的合作
我们收购了受到好评的CloudPhysics公司,以进一步提高合作伙伴的能力,以数据驱动的洞察力为目的。
CloudPhysics简单的软件即服务(SaaS)解决方案可以监视和分析IT基础设施,估计云转移的成本和可行性,模拟客户IT基础设施构筑虚拟环境。该解决方案可在数分钟内完成部署,在短短15分钟内即可生成洞见,并且已被证明可大幅提高基础架构的投资回报率。数据捕获是行业中最精细的操作之一,包括针对虚拟机、主机、数据存储和网络的200多项指标迄今为止,Cloud Physics在全球范围内收集了200万亿个数据样本以及来自100万个虚拟机实例的数据。
通过加强可视性以及对各方需求的理解,CloudPhysics打造的采购流程能使客户和合作伙伴双方都受益。客户可以通过更有效的IT基础架构规划和采购来实现他们的IT目标。我们的合作伙伴也将享受更短的销售周期、更好的机会和更高的成交率。更重要的是,我们的合作伙伴也成为可靠的顾问,进一步加快了我们客户的变革。
我们期待CloudPhysics的创新平台扩充我们的产品组合,欢迎该公司世界一流团队加入HPE大家庭。这个独特的IP在融入SDOE工具的同时,对这次重要的收购进行更多的交流。我们将进一步开展数据驱动的讨论,最大限度地向各种信息技术用例的客户提供可量化的收益,包括容量计划、RCA/故障排除、性能分析、风险/情况评价。收购完成后几周内,我们将发布更多相关信息。
随着我们在世界范围内推出SDOE工具和收购CloudPhysics,HPE存储将进一步提高客户满意度,我们在这方面的努力将永远持续下去。利用软件和数据驱动的分析,HPE存储通过真正的智能转型销售和客户体验消除复杂性和猜测,根据客户的喜好和具体需求转型为简单、数据驱动的决策过程。
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