Cisco mit fünfter UCS-Generation und erweiterten Verwaltungs-Tools
Server-Familie mit "Intel Xeon Scalable"-Prozessoren
Cisco hat die fünfte Generation seiner UCS-Server und neue zugehörige Verwaltungssoftware vorgestellt: Die UCS-M5-Familie nutzt die "Intel Xeon Scalable"-Prozessorfamilie. Ein neues Werkzeug namens "Workload Optimization Manager" soll IT-Organisationen bei der Verwaltung, Auswertung und Optimierung von Hybrid-Cloud-Umgebungen unterstützen.
Die Server-Generation M5 umfasst laut Cisco-Angaben folgende Geräte:
* UCS B200 M5 Blade Server: Der generische Server mit halber Blade-Breite zielt auf den Betrieb traditioneller verteilter oder Multi-Tier-Anwendungen und unterstützt bis zu zwei GPUs.
* UCS B480 M5 Blade Server: Dieser ist konzipiert für anspruchsvollere Workloads wie arbeitsspeicherintensive, kritische Unternehmensanwendungen oder auch virtualisierte verteilte Datenbanken.
* UCS C220 M5 Rack Server: Ein generischer Zwei-Socket-Rack-Server mit hoher Dichte für unterschiedliche Arbeitslasten von Virtualisierung über Collaboration bis hin zu nativ installierten ("Bare-Metal"-) Applikationen.
UCS C240 M5 Rack Server: Ein Storage- und I/O-optimierter Rack-Server für Big-Data-Analysen, Software-Defined Storage oder nativ installierte Applikationen.
UCS C480 M5 Rack Server (Bild): Auf der Basis einer modularen Architektur für flexible Upgrades bietet das Gerät laut Cisco Scale-up-Erweiterbarkeit für In-Memory-Datenbanken, Big-Data-Analysen, Virtualisierung, VDI (Virtual Desktop Infrastructure) und nativ installierte Anwendungen. Mit Support für bis zu sechs GPUs habe sich die GPU-Dichte verdreifacht, zudem unterstütze das Gerät nun bis zu 32 Laufwerke.
Softwareseitig neu ist die Version 6.5 von UCS Director, mit der sich laut Cisco-Angaben 80 Prozent der Administrationsaufgaben von einer zentralen Konsole aus erledigen lassen. Version 6.5 biete eine Reihe zusätzlicher Automationsfunktionen, etwa für Powershell und die VM-Migration.
Das Werkzeug Workload Optimization Manager wiederum biete Analysefunktionen, um die Anforderungen der Workloads kontinuierlich mit der Infrastrukturbasis abzugleichen, und dies lokal wie auch über Cloud-Umgebungen hinweg. Damit könne ein Entscheider zum Beispiel schnell bewerten, ob Workloads kostengünstiger vor Ort im eigenen Rechenzentrum oder einer Public Cloud laufen.
Weitere Informationen finden sich unter www.cisco.com.
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