戴尔已验证 PowerStore 可与 AWS Outposts 协同运行，使企业能够在本地部署完全托管的 AWS 服务，同时从 PowerStore 连接高性能、NVMe 优先的块存储。该集成现已推出，专为需要低延迟、数据驻留和跨混合云环境一致操作的组织而设计。
凭借对 AWS Outposts 的原生支持， 戴尔 PowerStore 使 IT 团队能够在数据中心或边缘运行 AWS 云时保持熟悉的体验。管理员可以通过 AWS 管理控制台预置 Amazon EC2 实例，并附加 PowerStore 支持的块卷。Outposts 上的 EC2 实例还可以直接从 PowerStore 启动，从而为依赖外部启动介质的工作负载增加了灵活性，并简化了集群管理。
此次集成的目标客户是那些对延迟敏感、合规性要求严格且部署在边缘的应用，这些应用受益于本地数据处理，但仍需要 AWS 原生工具和服务。PowerStore 的企业数据服务（包括快照、加密、安全启动、网络弹性以及通过双主动-主动控制器实现的高可用性）无需额外许可即可包含在内，从而为在 AWS 上进行标准化的团队提供了简单易懂的运维模型。
架构和数据服务
- NVMe 优先性能：PowerStore 专为高 IOPS 和低延迟而设计，允许应用程序运行得更快，基础设施在混合和边缘部署中更高效地运行。
- 数据缩减和效率：戴尔为 PowerStore 提供业界领先的 5:1 数据缩减保证，帮助减少占用空间和 TCO，同时简化 Outposts 的容量规划。
- 无需 RAID 复杂性的弹性：动态弹性引擎消除了传统 RAID 管理的运营开销，提供了简化、无忧的保护和精简的恢复路径。
- 内置 HA/DR：本机复制和 Metro Volume 可实现跨站点的高可用性和灾难恢复，支持关键任务工作负载的持续运行。
- 纵向和横向扩展：容量和性能可以无中断地扩展，以满足混合云环境中常见的波动应用需求。
- 自动化与生态系统契合：REST API、容器支持和 Ansible 集成将 PowerStore 融入 DevOps 工作流。AI 驱动的遥测技术可提供主动洞察，加速故障排除，并简化持续运营。
AWS Outposts 的运营经验
PowerStore 旨在保留 AWS 原生体验，同时在本地提供企业存储语义。管理员使用标准 AWS 控制台和工具管理 Outposts 上的 EC2，并使用 PowerStore 卷支持这些实例，以实现通常与企业阵列相关的性能、弹性和数据服务。最终实现跨云和本地的单一运营模型，并在需要时提供本地数据控制。
支持混合云工作负载，包括：
- 混合云应用程序：对延迟敏感的应用程序（例如实时分析、AI/ML 推理、交易系统和媒体处理）受益于本地高 IOPS NVMe 存储。
- 受监管的工作负载（例如金融、医疗保健和公共部门的工作负载）可以将数据存储在原地以满足居住和合规性要求，同时保留 AWS 服务模式。
- 遗留系统现代化：旧应用程序可以在不完全重新平台化到公共云的情况下进行现代化改造，从而降低风险并加快时间表。
- 边缘分析和成本控制：在本地处理大数据可最大限度地降低出口成本，同时保持管道靠近数据源。
- 备份和恢复：通过 PowerStore GUI 访问的 Storage Direct 与本地 PowerProtect Data Domain 和 AWS 上的 Data Domain Virtual Edition 集成，实现跨边缘、核心和云的端到端数据保护。
- 私有云和边缘场景：工厂车间、智能城市部署和开发/测试环境通过 AWS 工具和本地控制获得安全、低延迟的基础设施。
更广泛的戴尔生态系统
PowerStore 与戴尔的运营堆栈紧密相连。戴尔 AIOps 提供实时分析和主动建议，而 ProSupport 和 ProDeploy 则旨在简化部署并最大限度地减少停机时间。Storage Direct 简化了跨本地 PowerProtect 设备和基于云的 Data Domain VE 的混合备份工作流程，支持跨环境的一致数据保护策略。
PowerStore 和 PowerFlex
虽然 PowerStore 专注于块存储用例，强调效率、弹性和简单性，但戴尔指出，需要更广泛的 PB 级、横向扩展灵活性来满足现代分布式工作负载的客户可以评估 PowerFlex 的 AWS 前哨站。 PowerStore 和 PowerFlex 共同涵盖了从整合企业存储到弹性横向扩展架构的一系列领域，两者都与 AWS 原生操作保持一致。
戴尔 PowerFlex 750
底线
对于支持 AWS、云和本地应用程序的 IT 管理员，PowerStore 已通过 AWS Outposts 验证，可将企业级块存储和数据服务引入本地 AWS 托管环境。此次集成旨在实现低延迟性能、合规性驱动的数据驻留和边缘计算需求，同时不牺牲 AWS 运维体验。最终效果是，在数据和工作负载所在位置即可实现云敏捷性、企业级性能和简化的运维。
Amazon