Veeam 跻身 Gartner 2016 数据中心备份和恢复软件魔力象限领导者象限

简介:

提供Availability for the Always-On Enterprise(企业级业务永续的可用性)解决方案的创新公司Veeam Software(卫盟软件)今天宣布,在Gartner6月份发布的2016数据中心备份和恢复软件魔力象限中,Veeam被列为领导者。

2016年“数据中心备份与恢复软件魔力象限”("Magic Quadrant for Data Center Backup and Recovery Software")是对2015年6月最近一次发布的“企业备份软件与集成设备魔力象限”("Magic Quadrant for Enterprise Backup Software and Integrated Appliances")的重新调整和更新。重新命名的魔力象限和更新的市场标准体现了Gartner客户的需求,他们要求更多地关注面向中大型到大型企业的备份和恢复软件,这些软件用于保护数据中心人员所管理的数据中心的工作负载。

Veeam首席执行官Ratmir Timashev表示:“如果问问我们193,000家客户和39,000家合作伙伴的意见,我们觉得他们不但会认同Gartner将我们列为领导者,而且也会认同Veeam引领着一个向传统备份之外拓展的全新行业,帮助企业实现全天候的可用性。正如Gartner所说,‘备份和恢复市场正在发生根本性的变革。厂商如果想要获得长期成功,他们必须做好计划去满足对传统备份和恢复的传统性需要,同时考虑拓展现有能力去集成和开发新兴应用、虚拟机管理程序、快照和复制技术,以及公共云能力。’伴随今年晚些时候即将推出的Veeam Availability Suite v9.5,Veeam将持续创新并为终端用户和合作伙伴提供最好的可用性解决方案,满足中大型和大型数据中心的需求,使他们在当前的数字化转型中赢得成功。”

Veeam宣布其2016年第一季度的全部预订收入相比去年同期增长24%,进一步彰显了行业对可用性需求的增长势头。在2016年第一季度,Veeam大型订单全部预订收入年同比增长达75%,这一成绩明确显示出企业对Veeam创新地提供可用性解决方案的认可,实现服务等级协议(service level agreements,简称SLA)所有应用及数据的恢复时间和恢复点目标(RTPO)少于15分钟。

Gartner免责声明:

Gartner对其研究刊物中所涉及的任何厂商、产品或服务不持任何立场,也不建议技术用户仅选择评级最高或获得其他称号的厂商。Gartner研究刊物包含了Gartner研究机构的观点,不构成事实陈述。Gartner不对本研究的内容作出任何明示或暗示的担保,包括任何适销性或适用于特定用途的担保。

关于Veeam

Veeam了解全球企业在实现全年全天候企业级业务永续(Always-On Enterprise)方面面临的巨大挑战。为解决此问题,Veeam率先推出Availability for the Always-On Enterprise(企业级业务永续的可用性)。与恢复时间(RTO)和恢复点目标(RPO)需要以小时或天来计算的传统备份解决方案不同,Veeam通过提供高速恢复、避免丢失数据、经过验证的可恢复性、有效利用数据和全面透视的全新解决方案,帮助企业在15分钟内满足所有应用程序和数据的恢复时间和恢复点目标 (RTPO)。Veeam Availability Suite(包括Veeam Backup&Replication)利用虚拟化、存储和云技术来实现现代数据中心的强大功能,帮助企业节省时间、降低风险并大幅减少资本支出和运营成本。

Veeam成立于2006年,目前在全球范围内拥有39,000家专业合作伙伴和超过193,000家客户。Veeam的全球总部位于瑞士巴尔市,办事机构遍布全球。



本文出处:畅享网
本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。
目录
相关文章
|
存储 运维 安全
话说数据中心里的软件定义
话说数据中心里的软件定义
153 0
话说数据中心里的软件定义
|
存储 安全 大数据
如何规划软件定义的数据中心网络
数据中心网络是企业IT创建私有云和混合云架构战略中的关键组成部分,它能够改进数据中心的网络的自动化、敏捷性、安全性和分析能力,能够实现企业自有应用程序与公共云服务的无缝集成。随着时间的推移,前沿软件将会逐渐向基于意图的数据中心网络转变,以实现全面自动化和快速修复应用性能问题。
2225 0
|
5月前
|
存储 传感器 监控
探索现代数据中心的冷却技术革新
【4月更文挑战第23天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其稳定性和效率至关重要。然而,随着处理能力的增强,设备发热量急剧上升,有效的冷却方案成为确保数据中心持续运行的关键因素。本文将深入分析当前数据中心面临的热管理挑战,并探讨几种前沿的冷却技术,包括液冷系统、热管技术和环境自适应控制策略。通过比较不同技术的优缺点,我们旨在为数据中心管理者提供实用的冷却解决方案参考。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【7月更文挑战第36天】在数据中心管理和运营中,能源效率已成为关键性能指标之一。随着能源成本的不断上升以及环境保护意识的增强,开发智能化、自动化的解决方案以降低能耗和提高能源利用率变得尤为重要。本文探讨了如何应用机器学习技术对数据中心的能源消耗进行建模、预测和优化,提出了一个基于机器学习的框架来动态调整资源分配和工作负载管理,以达到节能的目的。通过实验验证,该框架能够有效减少数据中心的能耗,同时保持服务质量。
|
5月前
|
存储 大数据 数据处理
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第25天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为其核心基础设施之一,承载了巨大的数据处理需求。随着服务器密度的增加和计算能力的提升,数据中心的能耗问题尤其是冷却系统的能效问题日益凸显。本文将深入探讨现代数据中心所采用的高效冷却技术,包括液冷解决方案、热管技术和环境自适应控制等,旨在为数据中心的绿色节能提供参考和启示。
|
5月前
|
人工智能 监控 物联网
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第27天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为信息处理的核心设施,其稳定性和效率至关重要。而随着计算能力的提升,数据中心面临的一个重大挑战便是散热问题。本文将深入探讨现代数据中心冷却技术的进展,包括传统的空气冷却系统、水冷系统,以及新兴的相变材料和热管技术。通过对不同冷却方式的效率、成本及实施难度的分析,旨在为读者提供一份关于数据中心散热优化的参考指南。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 资源调度 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【5月更文挑战第30天】在数据中心管理和运营中,能源效率的优化是降低运营成本和减少环境影响的关键。本文旨在探讨如何应用机器学习技术来提升数据中心的能源效率。通过对现有数据中心运行数据的深入分析,开发预测性维护模型,以及实施智能资源调度策略,我们可以显著提高数据中心的能效。本研究提出了一种集成机器学习算法的框架,该框架能够实时监控并调整数据中心的能源消耗,确保以最佳性能运行。
|
5月前
|
存储 大数据 数据中心
提升数据中心能效的先进冷却技术
【5月更文挑战第27天】 在信息技术不断进步的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其能源效率已成为评价其可持续性的关键指标。本文将探讨当前数据中心面临的热管理挑战,并展示一系列创新的冷却技术解决方案,旨在提高数据中心的能效,同时确保系统的稳定性和可靠性。通过对比传统冷却方法和新兴技术,我们将分析各种方案的优势、局限性以及实施难度,为数据中心运营者提供科学的决策参考。