#06-1 Fusion概要編NEW

概要
00:00 はじめに
00:25 IBM Fusionとは:コンテナ・AI・VMを統合するオールインワン基盤
00:48 Fusionで展開できるソリューション(仮想マシン/コンテナ/AI)
01:23 半導体価格の上昇とストレージ業界の納期問題
02:42 オールインワン構成の「IBM Fusion HCI」
03:06 一括提供で個別の納期調整が不要
03:47 まとめ
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#06-2 Fusion仮想基盤編NEW

概要
00:00 はじめに
00:19 VMware vSphere 8のサポート終了と次期仮想基盤の検討
00:58 移行先としてのOpenShift Virtualization
01:29 仮想マシン移行後のコンテナ化・モダナイズ
01:53 なぜOpenShiftなのか:KVMベースの実績ある技術
02:39 Fusion HCIならOpenShiftとハードウェアをIBMが一括サポート
02:53 アプリケーションのモダナイズもIBMが支援
03:20 仮想・コンテナ・AI基盤で異なるストレージ要件
04:07 ブロック・ファイル・オブジェクトに対応するFusion Data Foundation
04:35 まとめ
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#06-3 Fusion AI基盤編NEW

概要
00:00 はじめに
00:11 FusionでAIは使える?watsonx/Red Hat OpenShift AI
00:49 オンプレミスでAIを動かすメリット
01:28 GPUサーバー搭載モデル(Dell/Lenovo)
02:31 最大3ラックまでの拡張性
03:25 3ラック超の拡張:外部サーバーでOpenShiftクラスターを動的に構築
04:59 コンテナでAIを動かすメリット
05:52 RAGを自動化するコンテンツアウェアストレージ
07:27 IBMのコンサル・デリバリーチームによる支援
08:01 まとめ
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#07-1 Scale概要編NEW

概要
00:00 はじめに
00:13 IBM Storage Scale(旧GPFS)とは
00:42 バラバラの保管場所を1つのネームスペースに統合
01:18 提供形態(ソフトウェア/アプライアンス/サービス)
01:52 AFM:データが手元にあるように見える機能
02:48 Storage Scaleが向いているお客様
03:34 導入事例(自動車部品メーカー/医療系研究機関)
04:59 まとめ
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#07-2 Scaleデータ階層化編NEW

概要
00:00 はじめに
00:24 データ階層化が求められる背景
01:39 ポリシーによる自動データ配置
02:22 SSD・HDD・テープへの階層化
02:50 IBM Storage Protect(旧TSM)との連携
03:16 階層化できる保存先(Flash/HDD/テープ/オブジェクト)
03:33 S3の取り出し料金とテープによるコスト削減
04:16 テープの取り出し速度は?
04:54 マイグレーションとリコールの仕組み
06:05 まとめ
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#01 基本編

概要
00:00 はじめに
00:19 IBM Storageの歴史と技術革新
00:43 IBM Storageの製品ラインナップ
01:44 データ保護と復旧
03:22 データのモダナイゼーション
04:18 ITの効率化+データのモダナイゼーション
05:50 まとめ
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#02 エントリー編

概要
00:00 はじめに:FlashSytem紹介
00:15 ラインナップと新エントリーモデルC200
00:44 主な特長(高密度・運用効率・ランサムウェア対策)
01:09 FlashCore Moduleの技術と性能メリット
02:28 ストレージ運用におけるサイロ化問題
03:05 FlashSystem gridによるストレージの最適化
03:43 FlashSystem gridによるデータ移行自動化
04:17 セーフガード・コピーによるランサムウェア対策
04:50 AIモニタリングと高速リカバリー実現
05:30 まとめ IBM Storageの推しポイント3つ 資料一括ダウンロードはこちら

#02-1 FlashSystem概要編

概要
00:00 はじめに
00:17 AIを活用し共創して運用する新しいストレージ
00:52 新モデル IBM FlashSystem 9600/5600/7600
02:06 全モデル共通の操作性とラインナップ
02:45 次世代ITアーキテクチャー:あらゆる場所にAI
03:37 ストレージ基盤の3つの課題
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#02-2 FlashSystemランサムウェア対策編

概要
00:00 はじめに
01:28 データ侵害コスト調査:AI・自動化の効果
02:18 バックアップから迅速に復旧できますか(3つの確認ポイント)
03:03 ランサムウェア攻撃を60秒以内に検知
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#02-3 FlashSystem効率化編

概要
00:00 はじめに
00:24 IBM独自デザインのFlashCore Module(FCMの歩み)
01:35 FCM5:6対1圧縮と40μs低遅延
03:19 省電力・省スペースを実現する高密度設計
03:48 FlashSystem gridによるストレージの最適化
04:56 FlashSystem gridによるデータ移行の自動化
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#02-4 FlashSystem AI編

概要
00:00 はじめに
00:26 AI-Driven Dynamic Storage:ストレージと会話する運用
01:59 FlashSystem.ai デモ:ストレージの自動構成
02:11 デモ:自然言語でランサムウェア対策を設定
03:54 AIを活用したストレージ基盤と運用負荷の軽減
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#02-5 FlashSystem保守・購入編

概要
00:00 はじめに
00:17 保守メニュー IBM Expert Care(Basic/Advanced/Premium)
01:13 価格上昇への対応:3つの選択肢
01:50 ケース①②:仮想化とデータ削減で調達を抑制
02:53 ケース③:グリッドで利用率を平準化
03:17 調達頻度の抑制とストレージアシュアランス
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#03 コンテナ編

概要
00:00 はじめに
00:21 コンテナ活用のメリット紹介
01:07 IBMのコンテナソリューション「IBM Fusion」
01:29 OpenShiftに必要な機能を統合提供
01:57 IBM Fusionの提供形態(HCI/ソフトウェア)
02:10 最短4時間で構築可能なHCIモデル
02:42 コストを抑えた仮想環境構築が可能なソフトウェアモデル
03:10 IBMって高い?年間約400万円からスモールスタート
03:45 仮想・コンテナ・AIを統合する次世代基盤
04:27 まとめ
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#04 セキュリティ編

概要
00:00 はじめに
00:18 バックアップ・災害とランサムウェア対策の違いと影響範囲
01:45 IBMが考えるランサムウェア対策の3つの柱
02:31 複数センサーで高密度に脅威検知「IBM Storage Defender」
04:21 運用・ライセンス管理を一本化した利便性
05:09 まとめ
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#05 AI編

概要
00:00 はじめに
00:17 AI時代におけるインフラの課題
01:37 NVIDIAと共同検証したAI基盤に最適なストレージ
02:06 IBM Storage Scaleで分散データの一元管理とメタデータ活用
03:26 階層化によるストレージコスト最適化
03:47 アクセス頻度に応じた自動データ配置
05:06 まとめ 資料一括ダウンロードはこちら

#00 5分でわかるストレージ(ストレージの基礎)

概要
00:00 はじめに
00:10 ストレージとは?ストレージの定義
00:46 オンプレミス型エンタープライズストレージの概要
01:29 企業用ストレージに求められる要素
01:58 企業用ストレージの冗長性・サービス継続性
03:11 RAID・キャッシュ
03:36 セキュリティ機能とランサムウェア対策
04:41 まとめ
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まとめ IBM Storageの推しポイント3つ

1

最新技術で実現する高効率・高性能なストレージ運用

IBM Storageは独自技術「FlashCore Module」を採用し、圧倒的なパフォーマンスと高密度を実現。
AIを活用したモニタリングで、障害予兆を検知し迅速な回復を支援します。さらに「FlashSystem Grid」による ストレージ自動最適化・データ移行によって、サイロ化問題を解消し、運用の効率化を実現。 ストレージ容量を効率よく管理することが可能です。

2

強固なセキュリティとサイバー攻撃への対策

セーフガード・コピーやIBM Storage Defenderにより、ランサムウェア対策を多層的に強化。 復旧だけでなく、「検知+保護+迅速なリカバリー」を前提としたセキュリティ設計をご提供可能。 IBM Storage内のセキュリティ運用やライセンス管理も一元化し、シンプルで実用的なソリューションです。

3

柔軟で拡張性のある次世代インフラ基盤(仮想・コンテナ・AI対応)

OpenShift対応の「IBM Fusion」では仮想環境とコンテナ環境を一体化。 最短4時間で構築可能なHCIや、スモールスタート可能なソフトウェアモデルで導入障壁を低減。 AI時代の課題を見据えた「IBM Storage Scale」により、分散データを統合管理しつつ、メタデータを有効活用。 データアクセスの自動階層化によってストレージコストも最適化します。