Diskover, ein großer Anbieter für Datei- und Objektdatenmanagement, erhöht die nutzbare Flash-Kapazität, indem es nutzloses Datengewirr eliminiert, das Speicherplatz verschlingt.
Die Software nutzt native und abgeleitete Datei-/Objektmetadaten, um Kunden die Erkennung, Überwachung und Verwaltung ganzer Datenbestände zu ermöglichen. Es baut Datenpipelines auf, um Daten für Anwendungen zu verschieben, zu sortieren und zu filtern. Dabei fungiert es als einheitliche virtuelle Abstraktionsschicht für isolierte, verteilte Datei- und Objektspeicher mehrerer Anbieter und bietet eine einheitliche Ansicht aller Datenbestände.
CEO Will Hall erklärte: „Wir bilden eine Abstraktionsschicht über allen Cloud- und On-Prem-Speichern. Ein Kunde betreibt 13 verschiedene Speicheranbieter innerhalb einer einzigen Geschäftseinheit, und unsere logische Datendarstellung richtet sich ausschließlich nach Geschäftsprioritäten. KI-Workloads basieren stark auf miteinander verbundenen Datenökosystemen; isolierter Speicher macht den vollen Wert einer einheitlichen föderierten Ansicht zunichte. Plattformen wie Snowflake benötigen nur eine einzige Verbindung zur virtuellen Abstraktionsschicht von Diskover, um auf alle zugrunde liegenden Daten zuzugreifen, ohne dafür dedizierte Konnektoren zu bauen.“ Jeder einzelne Speicheranbieter.“
Die Data-Discovery-Funktion bringt oft augenöffnende Realitäten ans Licht. Hall erzählte von einem Fall eines globalen Pharmariesen, der schätzungsweise 200 Millionen Akten weltweit besaß. Der erste Scan von Diskover deckte 8 Milliarden Dateien in nur einem Cluster in einem einzigen Rechenzentrum auf, wobei vier oder fünf vergleichbare Cluster noch nicht bewertet wurden – eine solch massive Datenunterschätzung kommt häufig vor, und vollständige Scans liefern vollständige Datentransparenz.
Diskover hat CloudSoda im Juni 2025 übernommen, um Datenbewegungs- und Orchestrierungstechnologie zu integrieren und dabei Datenerkennung mit Datenbereitstellungsfunktionen zu kombinieren. Die Plattform bietet jetzt vollständige Transparenz über die Datenwucherung, optimiert die Datenplatzierung, um die Speicherausgaben zu senken, sorgt für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und filtert und bereinigt Datensätze für KI-Pipelines.
In Speichersystemen sammeln sich häufig redundante, veraltete und triviale (ROT) Daten an: temporäre Anwendungsnebenprodukte, die nicht gelöscht werden, Arbeitsdateien aus Rendering-Jobs und andere digitale Unordnung. Diskover schätzt, dass Unternehmen ohne dediziertes Datenmanagement bis zu einem Drittel der gesamten Speicherkapazität für ROT-Daten verschwenden.
Hall wies darauf hin, dass die Plattform täglich Scans von 600 Kundenprojekten durchführt und dabei riesige Mengen kurzlebiger Workflow-Daten aufdeckt, beispielsweise grobe Entwürfe, die sicher gelöscht werden können, sobald die Workflow-Logik zugeordnet ist. Das AutoClean-Tool von Diskover identifiziert und entfernt ROT-Daten automatisch. Der Kernarbeitsablauf erfordert regelmäßige Scans des gesamten Datenbestands, um einen durchsuchbaren Katalog zu erstellen, Datenunordnung zu beseitigen und wiederkehrende erneute Scans, um saubere Speicherumgebungen aufrechtzuerhalten – Hall beschreibt dies als „Ihren Speicher fit machen und fit bleiben“.
AutoClean markiert kurzlebige Arbeitslastdaten zur automatisierten Entfernung. Es bildet Quell-Workflows ab, um wertvolle Signaldaten von nutzlosem Rauschen zu unterscheiden, und markiert beide Kategorien. Qualitativ hochwertige getaggte Daten fließen nach unten zu Tools wie Snowflake, während getaggte Unordnung in großen Mengen gelöscht wird.
Olivier Rivard, VP of Product bei Diskover, erklärte, dass die Plattform mehrschichtigen Geschäftskontext integriert, der über grundlegende Dateisystem-Metadaten hinausgeht. Es verbindet sich mit Projektdatensätzen in Jira, Protokolldatensätzen in Splunk und vertikalen Branchentools, einschließlich der Medienverwaltungsplattform Autodesk Shotgrid. Medien-Workflows generieren außerdem Tracking-Jobs für Recht, Support und Finanzen (LSF). Fehlgeschlagene Aufgaben führen zu verwaisten Datensätzen, die ohne automatische Bereinigungsregeln auf unbestimmte Zeit bestehen bleiben. Das System integriert eine vorgefertigte Logik für solche Szenarien: Teilweise Aspera-Übertragungsdateien, die länger als 15 Tage unberührt geblieben sind, werden als fehlgeschlagene Übertragungen gekennzeichnet und automatisch gelöscht.
LSF-Workflows gelten auch für EDA mit gemeinsamen Datengenerierungsmustern aus den Bereichen Medien und Unterhaltung, Biowissenschaften, Gesundheitswesen, Pharmazie, Halbleiterdesign, Öl und Gas sowie Automobilfertigung. Auch wenn die Branchenterminologie unterschiedlich ist, erfolgt die Datenerstellung in der Regel datenbankgesteuert. Die erweiterbaren APIs von Diskover verknüpfen den Anwendungskontext über benutzerdefiniertes automatisches Tagging mit Dateimetadaten, um verwandte Datensätze zu korrelieren.
Diskover fügt Geschäftskontext in erfasste Datei- und Objektmetadaten ein, typischerweise über Anwendungs-APIs oder JSON-Dateien, und ermöglicht so eine präzise Identifizierung von anwendungsgenerierten ROT-Daten. Sein Tagging-System kategorisiert Daten nach Geschäftswert in vier Ebenen: hochwertige aktive Kernressourcen, kalt archivierte hochwertige Vermögenswerte, geringwertige vorübergehende Scratch-Daten und regenerierbare kalte ROT-Daten, die zur Kapazitätsrückgewinnung markiert sind.
Hall betonte, dass steigende Speicherkosten und ein begrenztes Hardware-Angebot eine optimierte Datenverwaltung von entscheidender Bedeutung seien. „Fit werden und fit bleiben“ basiert auf einer automatischen Bereinigung auf der Grundlage dieser vier Datenklassifizierungsebenen. Die Abbildung vertikaler Branchenabläufe und die Ermöglichung regelbasierter Automatisierung bilden das zentrale Wertversprechen von Diskover.
Unabhängig vom Umfang rationalisiert Diskover aufgeblähte Datenbestände, um die begrenzte SSD- und HDD-Speicherauslastung zu maximieren.
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