VMware Cloud on Equinix Metal: Latenz, Leistung, Sicherheit und Datenlokalisierung

Equinix und VMware erweitern globales Cloud-Service-Angebot 

9. November 2022, 12:30 Uhr | Jörg Schröper
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© Wolfgang Traub

Equinix und VMware gaben auf der VMware Explore 2022 Europe eine erweiterte globale Zusammenarbeit zur Bereitstellung neuer digitaler Infrastrukturen und Multi-Cloud-Services bekannt.

Gemeinsam stellten die Unternehmen VMware Cloud on Equinix Metal vor, einen verteilten Cloud-Service, der eine leistungsfähigere, sicherere und kostengünstigere Cloud-Option zur Unterstützung von Unternehmensanwendungen bieten soll. Der Service kombiniere die von VMware verwaltete und unterstützte Cloud-Infrastruktur als Dienst mit dem vernetzten, globalen Bare-Metal-as-a-Service-Angebot von Equinix. Der Service soll die Cloud-Umgebungen der Kunden auf verteilte Metro-Standorte ausdehnen, um geschäftskritische Leistungsanforderungen am Edge zu erfüllen und gleichzeitig die Integrität der Unternehmens-Workloads zu bewahren.

„Bislang fehlte den Kunden eine geeignete Cloud-Option, die Sicherheit und Kontrolle vor Ort mit hoher Leistung, Datenlokalisierung und niedrigen Gesamtbetriebskosten kombiniert“, sagte Dave McCarthy, Research Vice President, Cloud and Edge Infrastructure Services bei IDC. 0Für geschäftskritische Anwendungen, die auf niedrige Latenzzeiten und eine leistungsstarke Netzwerkbandbreite angewiesen sind, war es bisher üblich, Workloads vor Ort zu halten oder Echtzeitanforderungen wie die Datenverarbeitung in Zweigstellen oder Metrostationen durchzuführen. Mit ihren gemeinsamen Stärken seien Equinix und VMware laut McCarthy gut positioniert, um einen verteilten Cloud-Service bereitzustellen, der den Anforderungen von Unternehmensanwendungen gerecht werde. bei denen Latenz, Leistung, Sicherheit und Datenlokalisierung die wichtigsten Faktoren sind.

VMware Cloud on Equinix Metal eigne sich besonders gut für verteilte Cloud-Anwendungsfälle wie Smart Cities, Videoanalyse, Spieleentwicklung, Echtzeit-Finanzmarkthandel, POS im Einzelhandel und eine Vielzahl von Anwendungsfällen mit IoT- und ML-Affinität.
 


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