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Examens de client

Le personnel de vente de Beijing Qianxing Jietong Technology Co.,Ltd sont très professionnel et patient. Ils peuvent fournir des citations rapidement. La qualité et l'emballage des produits sont également très bons. Notre coopération est très lisse.

—— LLC de》 de Festfing DV de 《

Quand je recherchais l'unité centrale de traitement d'Intel et le disque transistorisé de Toshiba instamment, Sandy de Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd m'a donné beaucoup d'aide et m'a obtenu les produits que j'ai eus besoin rapidement. Je l'apprécie vraiment.

—— Kitty Yen

Sandy de Beijing Qianxing Jietong Technology Co.,Ltd est un vendeur très soigneux, qui peut me rappeler des erreurs de configuration à temps où j'achète un serveur. Les ingénieurs sont également très professionnels et peuvent rapidement compléter le processus de essai.

—— Strelkin Mikhail Vladimirovich

Nous sommes très satisfaits de notre expérience de travail avec Beijing Qianxing Jietong. La qualité du produit est excellente et la livraison est toujours à l'heure. Leur équipe de vente est professionnelle, patiente et très serviable pour toutes nos questions. Nous apprécions vraiment leur soutien et nous nous réjouissons d'un partenariat à long terme. Fortement recommandé !

—— Ahmad Navid

Qualité: Grande expérience avec mon fournisseur. Le MikroTik RB3011 était déjà utilisé, mais il était en très bon état et tout fonctionnait parfaitement.et toutes mes préoccupations ont été traitées rapidementUn fournisseur très fiable, très recommandé.

—— Geran Colesio

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Société Nouvelles

Diskover trouve et élimine les données ROT

Diskover, un fournisseur de gestion de données de fichiers et d'objets à grande échelle, augmente la capacité flash utilisable en éliminant l'encombrement inutile des données consommant de l'espace de stockage.

Son logiciel exploite les métadonnées de fichiers/objets natives et dérivées pour permettre aux clients de découvrir, surveiller et gérer des parcs de données entiers. Il crée des pipelines de données pour déplacer, trier et filtrer les données des applications, agissant comme une couche d'abstraction virtuelle unifiée sur un stockage de fichiers et d'objets distribué et cloisonné par plusieurs fournisseurs, offrant ainsi une vue unique de tous les actifs de données.

Le PDG Will Hall a expliqué : "Nous constituons une couche d'abstraction sur tout le stockage cloud et sur site. Un client exploite 13 fournisseurs de stockage distincts au sein d'une seule unité commerciale, et notre représentation logique des données s'aligne uniquement sur les priorités de l'entreprise. Les charges de travail d'IA dépendent fortement des écosystèmes de données interconnectés ; le stockage en silo annule toute la valeur d'une vue fédérée unifiée. Des plates-formes comme Snowflake n'ont besoin que d'une seule connexion à la couche d'abstraction virtuelle de Diskover pour accéder à toutes les données sous-jacentes, sans créer de connecteurs dédiés pour chaque fournisseur de stockage individuel.

La fonction de découverte de données révèle souvent des réalités révélatrices. Hall a partagé le cas d’un géant pharmaceutique mondial qui estimait détenir 200 millions de dossiers dans le monde. L'analyse initiale de Diskover a découvert 8 milliards de fichiers au sein d'un seul cluster dans un seul centre de données, avec quatre ou cinq clusters comparables n'ayant pas encore été évalués. Une telle sous-estimation massive des données est courante et les analyses complètes offrent une visibilité complète des données.

Diskover a acquis CloudSoda en juin 2025 pour intégrer la technologie de mouvement et d'orchestration des données, combinant la découverte de données avec des capacités de livraison de données. La plateforme offre désormais une visibilité complète sur la prolifération des données, optimise le placement des données pour réduire les dépenses de stockage, maintient la conformité réglementaire et filtre et nettoie les ensembles de données pour les pipelines d'IA.

Les systèmes de stockage accumulent fréquemment des données redondantes, obsolètes et triviales (ROT) : sous-produits d'applications temporaires non supprimés, fichiers de travail issus des tâches de rendu et autres encombrements numériques. Diskover estime que les organisations sans gestion de données dédiée gaspillent jusqu'à un tiers de leur capacité de stockage totale en données ROT.

Hall a noté que la plate-forme effectue des analyses quotidiennes couvrant 600 projets clients, révélant des volumes massifs de données de flux de travail éphémères, telles que des brouillons, qui peuvent être purgées en toute sécurité une fois la logique du flux de travail cartographiée. L'outil AutoClean de Diskover identifie et supprime automatiquement les données ROT. Le flux de travail principal nécessite des analyses régulières complètes du parc de données pour créer un catalogue consultable, éliminer l'encombrement des données et des analyses récurrentes pour maintenir des environnements de stockage propres. Hall décrit cela comme « mettre en forme votre stockage et le rester ».

AutoClean marque les données de charge de travail éphémères pour une suppression automatique. Il cartographie les flux de travail sources pour distinguer les données de signal précieuses du bruit inutile, en marquant les deux catégories. Les données balisées de haute qualité circulent en aval vers des outils tels que Snowflake, tandis que l'encombrement balisé est purgé en masse.

Olivier Rivard, vice-président produit de Diskover, a déclaré que la plate-forme intègre un contexte commercial en couches au-delà des métadonnées de base du système de fichiers. Il se connecte aux enregistrements de projet dans Jira, aux ensembles de données de journaux dans Splunk et aux outils de l'industrie verticale, notamment la plateforme de gestion multimédia Autodesk Shotgrid. Les flux de travail multimédia génèrent également des tâches de suivi juridique, support et finance (LSF) ; les tâches ayant échoué créent des ensembles de données orphelins qui persistent indéfiniment sans règles de nettoyage automatisées. Le système intègre une logique prédéfinie pour de tels scénarios : les fichiers de transfert Aspera partiels intacts pendant plus de 15 jours sont signalés comme échecs de transfert et supprimés automatiquement.

Les flux de travail LSF s'appliquent également à l'EDA, avec des modèles de génération de données partagés couvrant les médias et le divertissement, les sciences de la vie, les soins de santé, les produits pharmaceutiques, la conception de semi-conducteurs, le pétrole et le gaz et la fabrication automobile. Bien que la terminologie du secteur diffère, la création de données est généralement basée sur une base de données. Les API extensibles de Diskover relient le contexte de l'application aux métadonnées des fichiers via un marquage automatique personnalisé pour corréler les enregistrements associés.

Diskover injecte le contexte métier dans les métadonnées des fichiers et des objets capturés, généralement via des API d'application ou des fichiers JSON, permettant une identification précise des données ROT générées par l'application. Son système de balisage classe les données par valeur commerciale en quatre niveaux : actifs de base actifs de grande valeur, actifs de grande valeur archivés à froid, données de travail transitoires de faible valeur et données ROT à froid régénérables marquées pour la récupération de capacité.

Hall a souligné que la hausse des coûts de stockage et la fourniture limitée de matériel rendent cruciale une gouvernance optimisée des données. « Être en forme et rester en forme » repose sur une purge automatisée basée sur ces quatre niveaux de classification des données. La cartographie des flux de travail verticaux de l'industrie et l'activation de l'automatisation basée sur des règles constituent la proposition de valeur fondamentale de Diskover.

Quelle que soit l'échelle, Diskover rationalise les parcs de données volumineux pour maximiser l'utilisation limitée du stockage SSD et HDD.

Pékin Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/Directrice de la stratégie mondiale
WhatsApp/WeChat : +86 13426366826
Courriel : yangyd@qianxingdata.com
Site Web : www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Objectif commercial :
Distribution de produits TIC/Intégration et services de systèmes/Solutions d'infrastructure
Avec plus de 20 ans d'expérience dans la distribution informatique, nous collaborons avec de grandes marques mondiales pour fournir des produits et des services professionnels fiables.
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Coordonnées

Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.

Personne à contacter: Ms. Sandy Yang

Téléphone: 13426366826

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