SchulungenIBMIBM Systems TrainingIBM Spectrum Scale – Remote Data Access (H008G)
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IBM Spectrum Scale – Remote Data Access (H008G) Seminar

IBM Spectrum Scale – Remote Data Access (H008G): Funktionen von IBM Spectrum Scale

Unternehmen und Organisationen erstellen, analysieren und speichern heute mehr Daten als je zuvor. Der zugrunde liegende Speicher einer Organisation muss Big Data und künstliche Intelligenz-Workloads der neuen Ära ebenso unterstützen wie herkömmliche Anwendungen und dabei Sicherheit, Zuverlässigkeit und hohe Leistung gewährleisten. IBM Spectrum Scale stellt sich diesen Herausforderungen als Hochleistungslösung für die Verwaltung von Daten in großem Umfang. Dieser neue Kurs behandelt die Funktionen von IBM Spectrum Scale, die einen speicher- und standortübergreifenden Datenzugriff ermöglichen, um Anwendungen im gesamten Rechenzentrum oder weltweit zu beschleunigen. Die Teilnehmer sollten bereits die Grundlagen der Installation, Konfiguration und Verwaltung eines Spectrum Scale-Cluster-Dateisystems kennen und wissen, wie man das Installer-Toolkit verwendet.

Der Kurs IBM Spectrum Scale – Remote Data Access (H008G) richtet sich an IT-Fachleute, die mit der Verwaltung eines aus Linux-Knoten bestehenden Spectrum Scale-Storage-Clusters betraut sind. Der Kurs enthält Informationen über verschiedene Spectrum Scale-Funktionen, die den Fernzugriff auf die Daten ermöglichen, die in einem Cluster-Dateisystem gespeichert sind. Dazu gehören: Multi-Cluster-Unterstützung, Cluster-NFS, Cluster-Export-Services (CES) und Protokollunterstützung (NFS, SMB, Object und Block), Active File Management (AFM) und AFM-basiertes Asynchronous Disaster Recovery (AFM DR). Die Funktionen werden in den Vorlesungsunterlagen beschrieben und in Laborübungen implementiert.

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Lernziele IBM Spectrum Scale Remote Data Access Seminar

  • Konfigurieren eines Clusters für den Zugriff auf ein entferntes Dateisystem
  • Einbinden eines Spectrum Scale-Dateisystems von einem entfernten Cluster
  • Aktive Dateiverwaltung (AFM) implementieren
  • Zusammenfassen der AFM-Cache-Modi
  • Beschreiben Sie AFM DR
  • Unterscheiden Sie AFM und AFM DR
  • AFM DR implementieren
  • Beschreiben und Implementieren von Clustered NFS (CNFS)
  • Beschreiben der Cluster Export Services (CES) Architektur
  • Implementieren von CES-Protokollen (NFS, SMB, Object und Block)
  • Unterscheiden von CNFS und CES NFS

Inhalte IBM Spectrum Scale Remote Data Access Seminar

  • Welcome and course introduction
  • Unit 1: Spectrum Scale multi-cluster support
  • Exercise 1: Configuring multi-cluster file system access
  • Unit 2: Active File Management (AFM)
  • Exercise 2: Configuring Active File Management (AFM)
  • Unit 3: AFM-based Asynchronous Disaster Recovery (AFM DR)

Wir schulen auch bei dir vor Ort!

Diese IBM Spectrum Scale Remote Data Access Schulung führen wir auch bei dir im Unternehmen als individualisierte IBM Spectrum Scale Remote Data Access-Firmenschulung durch.

IBM Spectrum Scale – Remote Data Access (H008G) Zielgruppe: IBM Spectrum Scale Remote Data Access Seminar

Dieser auf Vorlesungen und Übungen basierende Kurs richtet sich an Personen, die einen Spectrum Scale-Cluster so konfigurieren möchten, dass ein Remote-Datenzugriff möglich ist.

IBM Spectrum Scale – Remote Data Access (H008G) Voraussetzungen: IBM Spectrum Scale Remote Data Access Seminar

Die Teilnehmer müssen bereits die Grundlagen der Installation, Konfiguration und Verwaltung eines Spectrum Scale Cluster-Dateisystems kennen. Diese Voraussetzung kann durch die Teilnahme an den folgenden Kursen erfüllt werden:

  • H005G – IBM Spectrum Scale Grundlegende Administration für Linux und AIX
  • H006G – IBM Spectrum Scale Erweiterte Verwaltung für Linux

Bewertungen

IBM Spectrum Scale Remote Data Access Schulung
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Philipp M.
Wacom Europe GmbH
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Sehr gute Organisation, guter Trainer - alles super!
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Torsten B.
Westdeutscher Rundfunk WDR
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Das Seminar hat nicht nur Spaß gemacht, sondern auch wirklich 'ne Menge gebracht :-)
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Thomas M.
Aldi GmbH & Co. KG
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Lernen in einem sehr entspannten und angenehmen Klima. Prima!
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