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本記事はNutanixのTechnical Marketing Engineer – NCI & SecurityのEric Waltersが2022年10月13日に投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。 

本記事はNutanixのTechnical Marketing Engineer – NC2, NUS, NDBのMike McGheeが2022年10月6日に投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。 

本記事は2022年9月29日に投稿された記事の翻訳版です。原文はこちら。  Nutanixのメリットのシリーズのはじめに、我々はNutanixクラウドプラットフォームが

本記事はNutanixのSVP Product and Solutions MarketingのLee Caswell氏が2022年9月22日に投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。 

本記事はNutanixのTechnical Marketing EngineerのBrian Suhrが2022年9月15日に投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。 

本記事はNutanixのTechnical Marketing EngineerのMike Umpherysが2022年9月8日に投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。 

本記事はNutanixのTechnical Marketing EngineerのMike Umpherysが2022年9月1日に投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。 これまでの記事でNutanixの分散アーキテクチャがどのようにビジネスクリティカルアプリケーションとデータベースに最適なのかをご紹介してきました。このアーキテクチャはその上に構成される他のすべての機能の基盤となっています。この記事では、クローンの作成時間をスピードアップし、あっという間の復元を実現するきめ細やかで効率的なNutanixのスナップショットに焦点を当てることにします。まず最初に何がスナップショットで何がスナップショットでないのかを定義しておきましょう。スナップショットは任意の時間のシステムの状態を参照する事ができるものです。しかしながら、システム内でバックアップを取る際にスナップショットを使うことはできますが、スナップショット自体はバックアップではありません。きめ細やかで効率的なスナップショットはNutanixのデータ保護機構の基盤です。 Nutanixは大規模なLUNやコンテナのレベルではなく、仮想マシンの目線でのスナップショットを単一のvdiskの単位で提供しています。Nutanixのスナップショットの先進性を理解するためには、まずは現在利用されている様々なタイプのスナップショットを理解する必要があります。現在エンタープライズのIT分野で広く利用されているスナップショットにはcopy-on-write(CoW)とredirect-

本記事はNutanixのSenior Technical Marketing EngineerのBhavik Desaiが2022年8月18日に投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。 

本記事はNutanixのSenior Technical Marketing EngineerのBhavik Desaiが2022年8月10日に投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。 

本記事はNutanixのSenior Technical Marketing EngineerのBhavik Desaiが2022年8月3日に投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。  我々はNutanix Cloud Platform(NCP)がAOS 6.5 LTSにて、ビジネスクリティカルアプリケーションとデータベースの要件を満たせるようになっているということを示すインフォクラッフィックスをリリースしました。このブログシリーズでは、それぞれの主張の技術的な背景を述べていき、皆様の重要なアプリケーションにとってNutanixのアーキテクチャがどのようなメリットをもたらすのかを解説していきます。この最初の記事では、動的に分散されたストレージと、そ

  本記事はNutanix Technical Marketing Engineer のNimal Kunnath氏が2022年8月16日に投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。  NutanixとRed Hatは継続してお客様がハイブリッドマルチクラウド環境を進んでゆくためにお望みの認証取得済の、一元化されたソリューションを提供し続けています。プラットフォームに特化したRed Hat OpenShiftクラスタをNutanix上にインストールすることも可能ではあるものの、このやり方では管理者が必要な仮想マシン、オペレーティングシステムイメージ、ロードバランサー、DNSエントリーなどをすべて展開しなければなりません。Nutanix NCM Self-ServiceとRed Hat Ansible Automation Platformを活用してこれらのワークフローをエンドツーエンドで自動化することもできますが、お客様は2つのプラットフォームをネイティブに統合したソリューションを必要とされています。 Red Hat OpenShift 4.11のリリースに伴い、Installer Provisioned Infrastructure もしくは

Nutanix Files™リリース3.8で導入されたSmart DRは、障害復旧のためにアクティブなファイルサーバーインスタンス間で共有レベルのレプリケーションを実現しました。Smart DRについてまだよく知らない方は、この機能の概要とその利点をこちらでご覧ください。Nutanixは、最初のリリース後すぐに、Files 3.8.1リリースで1

 本記事は2021年11月24日にGary Little氏が投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。  皆さん、ようやくここまで来ました。  全面公開です。私は2013年からNutanixのパフォーマンスエンジニアリンググループで働いています。私の意見は偏っているかも知れませんが、それによってNutanixのストレージの性能についてはそれなりの経験と実績を持っています。すでにNutanix上でデータベースワークロードを稼働させている多くのお客様がおられます。しかし、これらのハイパフォーマンスなデータベースを依然として従来型のストレージ上で稼働させるとどうなるでしょうか? 2017年の.Nextでプレゼンテーションを行った際の資料を掘り出してきて、それに最近のプラットフォーム(AOS 6.0とNVME+SSDのプラットフォーム)のパフォーマンスを追加しました。このランダムReadのマイクロベンチマークのパフ

本記事は2020年10月05日にGary Little氏が投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。  今回紹介するのは、ベンチマークVMの再利用、さらに重要なデータセットの再利用により、X-Rayベンチマークの実装サイクルを高速化する方法です。  

本記事は2020年8月18日にGary Little氏が投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。執筆時点の情報となりますので現時点とUI、手順が異なる箇所があります。  AWS上でのNutanixクラスタの作成とX-Rayの実行(Youtube動画)   以下のリンクから、上記ビデオの各セクションにジャンプできます：

本記事は2020年3月27日にGary Little氏が投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。 

本記事は2020年3月23日にGary Little氏が投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。 ストレージ性能テストを担当されるは多くの場合vdbenchを使い慣れており、ハイパーコンバージドインフラストラクチャ（HCI）の性能をテストする際にもvdbenchを使いたいと考えているでしょう。HCIの性能を

本記事は2019年10月1日にGary Little氏が投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。 アプリケーションの統合度を測るためのX-Rayワークロード。Nutanix X-RayはIO/ストレージワークロードをモデル化することができるツールとして知られていますが、CPUを多用するワークロードについてはどうでしょうか?X-Rayは、X-Rayワーカー仮想マシン上でAnsibleスクリプトを走らせることができ、そうすることでほとんどすべてのアプリケーションを展開することが可能です。我々の目的はPostgresデータベースとそれにビルトインされたベンチマークツールであるPGBenchを利用することです。意図的に仮想マシンのメモリに収まり、IOをほとんど発生させないような非常に小さなデータベースを作成するスクリプトを作成しました。X-rayのワークロードファイルは こちら に保存してあります。 

Nutanix centralをインストールし、試しに、仮想サーバを「アクション」→「Quarantine VMs」→「厳格な」→「隔離」と設定したのですが、物理PCから当該仮想サーバにアクセスできてしまいます。（FTP、HTTP等）なお、物理PCと当該仮想サーバは同一セグメント（192.168.2.0/24）に存在します。flowは同一セグメントでも通信を制御（今回は遮断）できると思っていたのですが、この認識で会ってますでしょうか。また、同一セグメントにおいて通信制御はどのようにしたらいいのでしょうか。

本記事は2019年6月28日にGary Little氏が投稿した記事の翻訳版です。 原文はこちら。  

本記事は2019年6月28日にGary Little氏が投稿した記事の翻訳版です。 原文はこちら。  今回の例では、pgbenchの実行は、データサイズの規模を表すスケールファクターを1000で実行しており、これは約15GBのデータベースサイズに相当します。（前回記事を参照）。ベンチマークを実行するLinux VMはRAMが32GBのため、データはメモリにキャッシュされます。そのため、ディスクへのReadがほとんど無いことが予想されます。  監視システムであるPrometheusでpgbenchを実施した結果のディスクIOパターンを見てみます(Linuxエクスポーター経由で性能情報を取得)。 IOパターンを確認すると、ログディスク(sda)への書き込みパターンは非常に一定で、データベースファイル(sdb)への書き込みパターンはバースト的であることが分かりました。 ※ログファイルとデータベースファイルは異なるディスク(sda/sdb)に配置しています。 

本記事は2019年6月28日にGary Little氏が投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。Image By Dani

本記事は2019年6月28日にGary Little氏が投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。 パブリッククラウドの良いところは、Bitnamiのような企業が作成した、あらかじめパッケージングされたアプリケーションの仮想アプライアンスを使用できることです。 Nutanix AHV上でも、これらと同じアプライアンスイメージを使って、簡単にPostgresデータベースのベンチマークを行うことができます。 

本記事は2019年2月17日にGary Little氏が投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。 圧縮の有効性Nutanixクラスタ内で標準の圧縮を利用してデータベースを稼働させた場合にはどれほどの容量削減が期待できるでしょうか? TPCx-HCIベンチマークを稼働させた際には圧縮のみで、おおよそ2:1の削減を実現することができました。TPCx-HCIベンチマークはデータベース統合の構成をシミュレーションすることができます、つまり、ホストあたり多くのデータベースがあることになります。圧縮をしない場合のデータのサイズは45TBほどでした。 圧縮+暗号化加えて、データの保存時暗号化(Data at rest encryption - DARE)を有効にしました。クラスタの機能を利用して、圧縮と暗号化の両方を実現することができます。(まず圧縮を行い、その後暗号化)もしもデータベースエンジン自体が暗号化を行う場合、それによって圧縮の効果は小さくなります。 

本記事はJose Gomez氏が2022年2月25日nutanix.devに投稿した記事の翻訳版です。原文はこちら。  このブログのシリーズの最初の記事である「Nutanix HCI上でRed Hat OpenShiftをはじめよう」では、デジタルトランスフォーメーションのためにクラウドネイティブを実装する中で、NutanixとRed Hatのアライアンスが組織をどのようにご支援するのかを見ていただくには良い内容となっています。