Die Flow-Suite nutzt P5 Archive zur Langzeitsicherung von von Medien

Produktionsspeicher läuft immer schneller voll als erwartet. Doch die Dateien müssen vorgehalten und gesichert werden, als Referenz, für Wiederverwendung, Monetarisierung und Compliance. Archivierung dient all diesen Zwecken. Und als Datenmigration zum Langzeitspeicher schafft sie schnell Platz auf dem Produktionsstorage.

  • Archivierung und Restore ausgelöst in der Flow-Oberfläche
  • Die Integration wird bei Flow mitgeliefert
  • Archiware P5 mit Browserinterface und Auto-Erkennung
  • Lauffähig auf macOS, Windows, Linux, Synology, QNAP & NETGEAR
  • Archiv auf Disk-, Tape- oder Cloudstorage
  • Kompatibel mit Einzellaufwerken und Libraries aller Hersteller
  • Mit Tapecloning-Option für maximale Sicherung und Auslagerung
  • Parallelisierung mehrerer Laufwerke für maximalen Datendurchsatz
Setupgraphik EditShare Flow

EditShare erleichtert durch die Integration mit Archiware P5 Archive in die Flow-Suite dieses Vorgehen erheblich. Der User stößt den Archivie- rungsprozess einfach in Flow an. Archivierte Files werden dort als solche gekennzeichnet und auf Wunsch wiederhergestellt. Der Produktionsspeicher ist einfacher zu verwalten, da nur laufende Produktionen dort gehalten werden. Abgeschlossene werden archiviert und so Platz geschaffen.

Aber P5 Archive bietet viel mehr als nur einfache Filemigration. P5 Archive verschiebt Daten auf Disk-, Tape- und Cloudstorage und unterstützt so jede Speicherstrategie. In den meisten Fällen bietet jedoch LTO Tape die meisten Vorteile und den besten Preis.

LTO Tape ist das bewährteste Langzeitspeichermedium auf dem Markt, und dabei das kostengünstigste pro TB. Aus diesem Grund wird es in den Datencentern so gut wie aller Großunternehmen für die Langzeitsicherung eingesetzt.

Screenshot EditShare

Vorteile von LTO Tape

  • Bester Preis/TB
  • Beste Langzeitsicherung mit 30 Jahren Lebensdauer
  • Bester Schutz vor Malware durch Air Gap und Offlining
  • Einfache Skalierbarkeit bis hin zu Petabytes an Daten
  • Skalierbare Durchsatz durch Parallelisierung