Nimble Storage

Nimble Storage-Studie zeigt: Storage nicht das Hauptproblem für langsame Datenbereitstellung

San Jose, Kalifornien (ots) - Nimble Storage, führender Anbieter von Predictive-Flash-Speichersystemen, veröffentlicht die Ergebnisse einer weltweiten Umfrage. Der "Mind the Gap Report" zeigt, dass Verzögerungen bei der Bereitstellung und Aktualisierung von Anwendungsdaten - der sogenannten "App-Data Gap" - die Produktivität eines Unternehmens deutlich beeinträchtigen und damit finanzielle Verluste nach sich ziehen. Für den Bericht wurden rund 3.000 IT-Verantwortliche und Nutzer von Unternehmensanwendungen in den USA, Deutschland, Großbritannien, Australien, Singapur und Südostasien befragt.

Knapp zwei Drittel aller Umfrageteilnehmer in den USA gaben an, dass die Geschwindigkeit der von ihnen genutzten Anwendungen erhebliche Auswirkungen auf ihre Leistungsfähigkeit hat. Bereits kleine Verzögerungen, die durch die Lücke zwischen Anwendungen und Daten entstehen, können zu erheblichen Beeinträchtigungen führen. Obwohl mehr als 40 Prozent der Anwender eigenen Angaben zufolge den Einsatz bestimmter Softwareanwendungen meiden, weil diese zu langsam sind, haben nur 18 Prozent der IT-Verantwortlichen den Eindruck, dass ihre Anwender mit den Softwaresystemen im Unternehmen unzufrieden sind.

Der Nimble Labs Research Report, bei dem über 12.000 Supportfälle von Kunden analysiert wurden, bei denen Probleme aufgrund einer zu langsamen Datenbereitstellung auftraten, zeigt, dass 46 Prozent der Probleme das Speichersystem betrafen und vor allem durch Hardware- und Softwareprobleme, Unterstützung bei der Softwareaktualisierung und Leistungsengpässe bedingt waren. Alle weiteren Probleme traten aufgrund von Fehlkonfigurationen (28 Prozent), mangelnder Interoperabilität (11 Prozent), einer verminderten Leistung durch die Anwendung von Best Practices für andere Komponenten (8 Prozent) sowie Problemen im Zusammenhang mit Hosts, Rechnern oder VMs (7 Prozent) auf.

Um die Lücke zwischen Anwendungen und Daten zu schließen, müssen IT-Unternehmen Predictive-Analytics-Lösungen nutzen, die durch Datenanalysen und maschinelles Lernen die Leistung und Verfügbarkeit von Anwendungen optimieren können. Mithilfe dieser Technologien können Leistungsengpässe frühzeitig erkannt, die Auswirkungen von Problemen gemindert oder gänzlich vermieden werden.

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