NetApp与AWS签署战略合作协议以增强基于云的数据服务

2024-09-20 16:11来源： δ֪

与AWS签署的战略合作协议为生成式AI等现代数据工作负载提供性能和可扩展性

加州圣何塞--(美国商业资讯)--智能数据基础设施公司NetApp® (NASDAQ: NTAP)今天宣布扩大与Amazon Web Services (AWS)长达十年的合作关系，以帮助共同客户在人工智能(AI)时代持续推动业务增长和创新。签署新的战略合作协议(SCA)是基于通过加速生成式AI工作、简化交易和提供CloudOps价值来使共同客户受益的承诺。

NetApp和AWS已合作长达十多年，共同为全球数千家客户加速创新。在此期间，NetApp已获得十多项AWS能力认证，包括制造和工业软件、金融服务技术和云运营软件能力。AWS能力认证可证明AWS合作伙伴具备经证实的AWS技术专长和客户成功经验。NetApp是唯一一家在AWS上使用Amazon FSx for NetApp ONTAP^®原生构建第一方数据存储服务的企业存储供应商，该服务通过在AWS上提供行业领先的数据管理操作系统来为客户释放云技术的最佳潜力。NetApp和AWS之间的创新为客户提供了基于云的数据和运营服务的强大技术基础，使他们能够为克服当前和未来的挑战做好准备。NetApp还通过Spot by NetApp、NetApp Cloud Insights和Instaclustr by NetApp等CloudOps解决方案支持云基础设施环境（包括AWS）的运营。这些解决方案将机器学习(ML)和分析相结合，以简化、自动化和优化云端运营，从而帮助客户降低成本、保护数据并充分利用其云投资。

NetApp云销售高级副总裁Ashish Dhawan表示：“借助AWS上的NetApp云解决方案，我们的客户可以保持对整个混合云环境中数据的完全掌控，同时受益于AWS行业领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。我们的工程团队是如此齐心协力，才使这一切成为可能。NetApp和AWS共同通过在AWS上迁移工作负载和部署新应用程序来提供数据丰富的体验，从而帮助客户持续推动业务增长和创新。”

NetApp和AWS之间合作的扩大将使客户在以下方面受益：

加速生成式AI工作：该战略合作协议将加速生成式AI工作，通过在AWS上迁移工作负载和部署新应用程序来提供数据丰富的体验，从而帮助客户持续推动业务增长和创新。NetApp最近发布了BlueXP工作负载工厂，以帮助客户通过Amazon Bedrock连接ONTAP与基础模型(FM)，并扩展其内部数据资产以构建生成式AI应用程序。AWS和NetApp还发布了参考架构指南，使客户能够使用检索增强生成(RAG)和适用于Amazon Bedrock的API，将FSx for ONTAP上的专有企业数据集成到生成式AI管线中，从而实现基础模型的安全、高性能使用。AWS和NetApp之间的合作有助于简化、加速并生成独特、高质量且高度相关的数据洞察。NetApp旗下的Instaclustr管理开源矢量数据库，这是在RAG架构中提供快速准确结果的关键组件。AWS和NetApp在这些先进工作负载上的密切合作使客户能够更轻松、更快速地使用RAG从其数据中释放价值。
简化交易：该战略合作协议将增加AWS Marketplace，尤其是NetApp CloudOps解决方案的购买量，从而简化客户的流程。它还将使客户能够更轻松地实施技术概念验证，以评估AWS上的NetApp解决方案可以如何支持其运营。
提供CloudOps价值：该战略合作协议更好地将NetApp定位为适用于AWS环境的CloudOps解决方案的可信提供商。来自AWS的投资使NetApp能够通过AWS Marketplace更好地定位和提供成本和性能优化解决方案。NetApp与AWS的密切关系向客户表明，他们可以相信NetApp解决方案将无缝集成到他们的云运营中，并帮助他们实现其工作负载和数据的性能、保护、可扩展性和可用性目标。

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关于NetApp

NetApp是一家智能数据基础设施公司，将统一数据存储、集成数据服务和CloudOps解决方案相结合，让充满颠覆变化的世界为每个客户带来机遇。NetApp创建无孤岛的基础设施，然后运用可观察性和人工智能来实现最佳的数据管理。作为唯一原生嵌入全球最大云中的企业级存储服务，我们的数据存储提供无缝的灵活性，我们的数据服务具有卓越的网络弹性、治理和应用程序敏捷性，为用户创造数据优势。我们的CloudOp解决方案通过可观察性和人工智能来持续优化性能和效率。无论数据类型、工作负载或环境如何，都可以通过NetApp改造数据基础架构以实现业务机遇。如需了解更多信息，请访问 www.netapp.com 或在 X 、 LinkedIn 、 Facebook 和 Instagram.

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