FORSA

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FORSA ist eine innovative In-Memory-Speichervirtualisierungssoftware, die von Formulus Black entwickelt wurde, um den Standardspeicher von Servern in leistungsstarken Blockspeicher zu verwandeln. Durch die Nutzung von Industriestandard-DRAM oder Intel® Optane™ Persistent Memory (PMem) ermöglicht FORSA Anwendungen, extrem niedrige Latenzzeiten und hohe Durchsatzraten zu erreichen, ohne dass Codeänderungen erforderlich sind. Diese Lösung kann auf handelsüblicher Serverhardware innerhalb von 20 Minuten bereitgestellt werden und bietet einen kosteneffizienten und effektiven Ansatz für In-Memory-Computing. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Schnelle Bereitstellung: FORSA kann auf Standard-Serverhardware in weniger als 20 Minuten installiert werden, was eine schnelle Integration in bestehende Infrastrukturen ermöglicht. - In-Memory-Speichervirtualisierung: Die Software stellt DRAM oder Intel® Optane™ PMem als In-Memory-Blockspeicher bereit und liefert außergewöhnliche Leistung für datenintensive Anwendungen. - Anwendungsbeschleunigung: FORSA verbessert die Leistung jeder Anwendung durch die Nutzung von In-Memory-Speicher, ohne dass Codeänderungen oder spezialisierte Hardware erforderlich sind. - Umfassende Datendienste: Die Lösung umfasst über ein Dutzend Datendienste wie hochverfügbare Replikation, sofortige Snapshot- und Klonfunktionen sowie unterbrechungsfreie Sicherung und Wiederherstellung, um die Datenintegrität und -verfügbarkeit sicherzustellen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: FORSA adressiert die Herausforderungen, eine Hochleistungsspeicherung ohne die Komplexität und Kosten herkömmlicher In-Memory-Computing-Lösungen zu erreichen. Indem es den Serverspeicher als Hochgeschwindigkeits-Blockspeicher fungieren lässt, ermöglicht es Unternehmen, Daten in Echtzeit zu verarbeiten und darauf zuzugreifen, was zu schnelleren Entscheidungsprozessen und verbesserter operativer Effizienz führt. Dieser Ansatz reduziert die Betriebskosten von Rechenzentren, indem weniger Server benötigt werden, während die Leistung und Zuverlässigkeit verbessert werden, was es zu einer idealen Lösung für Organisationen macht, die ihre datenintensiven Arbeitslasten optimieren möchten.