科技驱动未来:飞康如何赢得尤尼克斯的青睐?

简介:

尤尼克斯是日本运动器材业巨头,特别在球拍领域是公认的全球领袖,林丹、谢杏芳、张宁、张亚雯等都曾手持尤尼克斯羽毛球拍征战多届奥运会。作为世界知名的羽拍专业制造商,尤尼克斯坚持以科技驱动未来理念,急需找到适合其环境的最佳业务连续性计划(Business Continuity Planning,BCP)。

很多企业都希望建立自己的业务连续性计划,但是往往苦于缺乏必要的资源。尤尼克斯对整个行业进行了广泛研究,寻找从成本到运营都能满足要求的最佳选择,最终采纳了飞康软件公司提供的数据保护与容灾解决方案,通过FreeStor提供数据保护。

作为一家拥有16年经验的软件定义存储解决方案创新公司,FreeStor可以说是飞康软件在15年间积累的用户经验和技术的结晶。在云时代,只有能够在各种存储资源池,包括存储阵列、服务器、数据中心和云之间实现自由的数据迁移,才能真正帮助企业摆脱管理复杂性和昂贵的成本支出。FreeStor应运而生——作为企业通向云端的媒介,FreeStor能够将本地工作负载数据(无论是服务器还是虚拟机)迁移到公共云上(例如AWS和微软Azure),同时提供灾难恢复和备份服务,并优化存储基础架构——真正为企业提供了灵活性和运营效率。

“采用FreeStor的云服务,公司可以实现强大的业务连续性和容灾能力,却不需要很大的投资。这个方案不仅适合本地,也适合数据中心和云环境,”飞康公司(日本)总经理Masayuki Morimoto表示。

尤尼克斯采纳HOTnet托管服务的“灾难恢复/备份解决方案”是由于其可移动性,可以在任何地方实现即时恢复,遇到突发事件也无需额外成本或人力资源即可实现数据保护。

尤尼克斯现在从其北海道站点,对其东京总部站点的50多台服务器进行远程的异地保护。客户可通过HOTnet的广域网服务,将快照数据复制到位于北海道的数据中心。客户还可设置对服务器、存储、网络及应用实现自动化的容灾。

“只需一个电话,恢复即可轻松完成,”尤尼克斯信息系统总监Katamoto表示:“该服务实施后,运营更为稳固,让我们无需担心数据保护,集中精力开展其他任务。”

“在容灾演练中,我们每次都可以顺利启动容灾端的服务器。我深信,此方案可以保证我们每天的日常数据保护可以顺利进行,而且这样的容灾系统可以帮助我们在灾难发生时把停机时间缩到最短。”尤尼克斯信息系统经理Takayanagi先生补充道。

本文转自d1net(转载)

相关文章
|
安全 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库高效秘籍:10个小技巧,让你轻松应对各种场景!
【8月更文挑战第25天】本文介绍了十个提升MySQL数据库效率与安全性的实用技巧。涵盖查询性能分析、索引优化、慢查询日志利用、图形化工具如MySQL Workbench的应用、性能分析工具、主从复制实现、备份与恢复策略、数据库迁移方法及安全性保障等多个方面。通过具体的示例代码展示每个技巧的实际操作方式,帮助读者深入理解并有效运用MySQL数据库。
611 0
|
索引
antd a-table表格添加序号和分页总数——基础积累
antd a-table表格添加序号和分页总数——基础积累
1203 0
|
3月前
|
安全 数据安全/隐私保护 虚拟化
Windows Server 2022 中文版、英文版下载 (2025 年 8 月更新)
Windows Server 2022 中文版、英文版下载 (2025 年 8 月更新)
750 3
Windows Server 2022 中文版、英文版下载 (2025 年 8 月更新)
|
9月前
|
机器学习/深度学习 缓存 自然语言处理
DeepSeek背后的技术基石:DeepSeekMoE基于专家混合系统的大规模语言模型架构
DeepSeekMoE是一种创新的大规模语言模型架构,融合了专家混合系统(MoE)、多头潜在注意力机制(MLA)和RMSNorm归一化。通过专家共享、动态路由和潜在变量缓存技术,DeepSeekMoE在保持性能的同时,将计算开销降低了40%,显著提升了训练和推理效率。该模型在语言建模、机器翻译和长文本处理等任务中表现出色,具备广泛的应用前景,特别是在计算资源受限的场景下。
1214 29
DeepSeek背后的技术基石:DeepSeekMoE基于专家混合系统的大规模语言模型架构
|
10月前
|
数据采集 Oracle Java
如何使用Scala和Selenium爬取知乎视频并保存到本地
如何使用Scala和Selenium爬取知乎视频并保存到本地
281 16
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的应用
深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域的应用为我们带来了更多可能性,不断推动着人工智能技术的发展。无论是从理论还是实际应用来看,深度学习都在为计算机视觉和自然语言处理领域的发展注入了无限的活力。随着技术的不断创新,我们有理由相信,深度学习将在未来继续刷新我们的认知和想象。
564 0
深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的应用
|
监控 数据可视化 图形学
重构U3D动画系统:运用Animator Controller层叠状态机优化游戏表现
【7月更文第11天】随着Unity 3D(简称U3D)游戏开发的不断深入,高效且流畅的动画系统成为了提升玩家体验的关键因素。本文将深入探讨如何通过重构U3D项目的动画系统,利用Animator Controller的层叠状态机(Layered State Machine)特性,显著提高动画的处理效率与游戏的流畅度。我们将通过一个实战示例,展示如何设置和优化状态机,进而实现角色动画的细腻控制与高效切换。
443 0
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】SDI:多层次特征融合模块,替换contact操作
YOLOv8专栏探讨了该目标检测算法的创新改进,包括新机制和实战案例。文章介绍了U-Net v2,一种用于医学图像分割的高效U-Net变体,它通过SDI模块融合语义和细节信息,提升分割准确性。SDI模块结合空间和通道注意力,经通道减缩、尺寸调整和平滑后,用哈达玛积融合特征。提供的核心代码展示了SDI模块的实现。更多详情和论文、代码链接见原文。
|
安全 前端开发 关系型数据库
PHP:ThinkPHP5.0下载安装和各种配置
PHP:ThinkPHP5.0下载安装和各种配置
1219 0
|
Java 程序员 Spring
SpringBoot 2.x整合Log4j2日志
SpringBoot 2.x整合Log4j2日志
2394 1
SpringBoot 2.x整合Log4j2日志