LE SERVICE HDS POUR LA TRANSFORMATION VERS L INNOVATION. FRANCK DIDI EMEA Vice-President Products, Solutions and Services
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- Geneviève Monique Corriveau
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1 LE SERVICE HDS POUR LA TRANSFORMATION VERS L INNOVATION FRANCK DIDI EMEA Vice-President Products, Solutions and Services
2 LES DÉFIS D AUJOURD HUI TRANSFORMER POUR INNOVER UNE CROISSANCE CONTINUE : 3 ZETTA / AN RÉPONDRE FACILEMENT AUX BESOINS DES MÉTIERS. MOBILITÉ, CONCURRENCE WEB RÉDUIRE LE CAPEX PRÉPARER LE FUTUR DÉCOUVRIR LES OPPORTUNITÉS CACHÉES AIDER À LA DÉCISION
3 UNE ÉVOLUTION VERS L INNOVATION FORRESTER RESEARCH 2013 Comptabilité & Finance Ressources Humaines Achat Planning ressource Big Data Marketing Digital Prix dynamique Analyse & prédiction clients Contenu & Réseaux sociaux Applications mobiles clients Real Time Supply Chain
4 UNE ÉVOLUTION VERS L INNOVATION ÉVOLUTION DES DÉPENSES IT - FORRESTER RESEARCH 2013 IT EXTERNE IT INTERNE
5 LES DÉFIS D AUJOURD HUI POUR CE QUE L I.T EST CE QUE L I.T DÉLIVRE STRATÉGIE DE GAINS MESURABLES
6 LA TRAJECTOIRE VERS LE CLOUD HYBRIDE PUBLIC CLOUD PRIVÉ Plus rentable Plus efficace Plus rapide et sûr Plus flexible TRANSFORMATION Hitachi Services Framework
7 ÉTAPE N 1: CONSOLIDATION UNE PLATEFORME POUR LES DONNÉES ET LES TRAITEMENTS CLIENTS SQL SERVER D ÉCONOMIE AVEC LA CONSOLIDATION FILE SERVER FILE SERVER CONSOLIDATION
8 ÉTAPE N 2: VIRTUALISATION PROTECTION D INVESTISSEMENT MOUVEMENTS DYNAMIQUES ET SUPPORT DES ÉVOLUTIONS POSSIBLES Un pool unique de ressources pour : Fichiers, blocs et objets Applications (virtuelles OU physiques) Silos Une gestion unifiée d infrastructure et de gestion VIRTUALISATION
9 ÉTAPE N 3: AUTOMATISATION GESTION ET OPERATIONS AUTOMATISÉES PAR RÈGLE Gestion par règle et automatisation des tâches sensibles GESTION DES RESSOURCES MARQUAGE PAR WORKLOAD ET SLA GESTION DYNAMIQUE DES RESSOURCES HITACHI DYNAMIC TIERING HITACHI COMMAND SUITE 1 SERVICE LEVEL DELIVERY 2 UCP DIRECTOR CYCLE DE VIE DES APPLICATIONS 4 3 PROTECTION DES DONNÉES AUTOMATISATION
10 Abc def g h ijk lm no pq rstuv wx yz Abc defg h ijk lm no q r s tuv wx yz Abc defg h ijk lm no pq rst uv wx yz ÉTAPE N 4: LIBRE SERVICE DÉLIVRER LE SERVICE RAPIDEMENT CALCUL DU ROI AVEC CHARGEBACK OU SHOWBACK Accès aux services ou à un catalogue de service via un portail ou un framework à interfaces ouvertes My Status Active My Account New payment Messages pending My Services Add services View bill View reports MÉTIERS OU UTILISATEURS LIBRE SERVICE
11 DU «STORAGE ECONOMICS» VERS LE «CLOUD ECONOMICS»
12 ANALYSE CLOUD ECONOMICS Today X86 Concept 49% more SAPS 79% reduced Emissions 72% reduced Energy Consumption SAPS CO² in kg kwh % more Memory 5,5 Mil (70%) Reduced Operating costs % reduced Floorspace Memory in TB 0 0 RZ-Fläche Meter Square in m² 1,50 1,00 0,50 0,00 80% Reduction in Yearly Costs of SAPS % less Server Number Anzahl of Servers % less CPU Amount Anzahl of CPU CPU ÉCONOMIE SUR 5 ANS : 5,5 MILLIONS
13 LE SERVICE HDS : UN ACCOMPAGNEMENT TOTAL DESIGN BUILD RUN MAINTAIN & SUPPORT ANALYSE DE GAINS MESURABLES ET GARANTIS DU STORAGE ECONOMICS AU CLOUD ECONOMICS : Comment : Acheter moins de stockage, de serveurs et de licences logicielles? Fournir le bon service et à un coût adapté? Se libérer de certaines contraintes (backup) et des tâches classiques pour mieux innover et répondre aux attentes des métiers? Création de catalogues de services Fonctions éligibles au Cloud privé ou public? COMMENT TRANSFORMER POUR DEMAIN ET APRÈS- DEMAIN? ARCHITECTURES PHYSIQUES ET FONCTIONNELLES PLAN DE MIGRATION
14 LE SERVICE HDS : UN ACCOMPAGNEMENT TOTAL DESIGN BUILD RUN MAINTAIN & SUPPORT ANALYSE DE GAINS MESURABLES ET GARANTIS UTILISATION DES BÉNÉFICES DE LA VIRTUALISATION ET DES MIGRATIONS : Transparentes, rapides, silencieuses et sécurisées Exploitation souple et simplifiée DÉPLOIEMENT DES FONCTIONNALITÉS ET TRANSFERT DE COMPÉTENCES MÉTHODOLOGIE GESTION DE PROJET DE TRANSFORMATION PROUVÉE ET ÉPROUVÉE ÉQUIPE D EXPERTS DÉDIÉS ET SPÉCIALISÉS PROJET GÉRÉ PAR LE CLIENT, PAR HDS OU CONJOINTEMENT OU PAR L UN DE NOS PARTENAIRES
15 LES SERVICES RUN MANAGED SERVICES SERVICES OPÉRATIONNELS SERVICE À LA CARTE PAR STATEMENTS OF WORK DÉLIVRÉS SUR SITE OU À DISTANCE London Paris Frankfurt Chicago San Diego Tokyo Kuala Lumpur Buenos Aries Sydney Sydney Capacity planning, performance planning, KPI, Provisionnement, allocation,
16 VIDÉO
17 LES SERVICES RUN MANAGED SERVICES SERVICES OPÉRATIONNELS SERVICE À LA CARTE PAR STATEMENT OF WORK DÉLIVRÉS SUR SITE OU À DISTANCE LES FULL MANAGED SERVICES TARIFÉS EN : / TB POUR LA GESTION OPÉRATIONNELLE EQUIPEMENTS APPARTENANT AU CLIENT MSS (MANAGED SERVICES SOLUTIONS) TARIFÉS EN : U/ /MOIS POUR TOUT USAGE CONSOMMATION PAR SLA SUR L INFRASTRUCTURE (STOCKAGE ET COMPUTE) EQUIPEMENTS APPARTENANT À HDS Cloud privé sur site ITIL Service Management: Gestion et respect des SLA Rapport des KPI Helpdesk Gestion des incidents Gouvernance
18 LES SERVICES RUN MANAGED SERVICES SERVICES OPÉRATIONNELS SERVICE À LA CARTE PAR STATEMENTS OF WORK DÉLIVRÉS SUR SITE OU À DISTANCE LES FULL MANAGED SERVICES TARIFÉS EN : / TB POUR LA GESTION OPÉRATIONNELLE EQUIPEMENTS APPARTENANT AU CLIENT MSS (MANAGED HITACHI PRIVATE SERVICES CONTENT SOLUTIONS) CLOUD (MANAGED SERVICES TARIFÉS SOLUTIONS) EN : U/ /MOIS POUR TOUT USAGE ARCHIVAGE AS A SERVICE CONSOMMATION PAR SLA SUR EXTENSION L INFRASTRUCTURE DES CAPACITÉS (STOCKAGE ET DE STOCKAGE À COMPUTE) LA DEMANDE DANS UN CONTENT PRIVATE CLOUD NIVEAU EQUIPEMENTS DE SERVICE APPARTENANT ENTERPRISE À CLASS HDS PRIVATE OFFSITE CLOUD Cloud privé sur site ITIL Service Management: Gestion et respect des SLA Rapport des KPI Helpdesk Gestion des incidents Gouvernance
19 LES CENTRES DE DONNÉES EN EUROPE
20 OPTIONS DE CONSOMMATION CLOUD INTÉGRATION HNAS AVEC L ÉCOSYSTÈME HDS HCP FILE TIERING HDI Hitachi Cloud REST API #1 Chicago #2 London #3 Singapore
21 OPTIONS DE CONSOMMATION CLOUD INTÉGRATION AVEC L ÉCOSYSTÈME HDS & TIERS. COLLABORATION BACKUP DATABASE* Hitachi Cloud REST API #1 Chicago #2 London #3 Singapore *Future
22 EXEMPLE DE SERVICE CLOUD SITE PRIMAIRE USERS GROUPS LINUX 2 PB au Total Données non structurées Bandes pour l archivage PRIMARY CLUSTER NETAPP NAS REPLICATION 200% CAPACITY SITE DE DISASTER RECOVERY DR CLUSTER LES DIFFICULTÉS Manque de visibilité des niveaux d utilisation NDMP NETAPP Doute sur l efficacité et difficultés à la mesurer Besoin d archivage pour réduire les capacités vieillissantes TAPE Elimination des sauvegardes redondantes
23 CAPACITÉ HAUTE DISPONIBILITE OPTIONS DE LA CONSOMMATION CLOUD CONSOLIDATION ET SIMPLIFICATION SITE PRIMAIRE LES BÉNÉFICES DE LA SOLUTION USERS GROUPS LINUX Archivage de 60% des données sur Tier 4 Création d index pour mieux mesurer SITE DR l utilisation et la consommation PRODUCTION CLUSTER Classification et rétention en conformité 40% CAPACITY avec les besoins et obligations ARCHIVE SOFTWARE TIERING NETAPP Visibilité sur la totalité et gestion déléguée DR NETAPP REPLICATION Elimination des bandes HITACHI CLOUD SERVICES 60% DE LA CAPACITE SUR LE CLOUD CLOUD ARCHIVE DR REPLICATION CLOUD ARCHIVE
24 LES DÉFIS D AUJOURD HUI POUR CE QUE L I.T EST CE QUE L I.T DÉLIVRE STRATÉGIE DE GAINS MESURABLES
25 TRANSFORMER LES DONNÉES EN VALEUR Sentiment Analysis Risk Analysis Churn Analysis Fraud Detection Network Monitoring One to One Marketing Video Surveillance Geomation Farming Location Based Advertising Oil Exploration Life Sciences Research Asset Tracking On Demand Maintenance Traffic Flow Optimization Seismic Monitoring Satellite Image Analysis Smart Meters ELEC. SECURITY POWER MEDICAL Informations DISTRIBUTION RAILWAY FINANCE PUBLIC TRAFFIC
26 QU EST-CE LE "BIG DATA"? Big Data is a term applied to voluminous data objects that are variety in nature, structure, unstructured or semistructured, including sources internal or external to an organization, and generated at a high degree of velocity with an uncertainty pattern, that does not fit neatly into traditional, structured, relational data stores and requires strong sophisticated information ecosystem with high performance computing platform and analytical capabilities to capture, process, transform, discover and derive business insights and value within a reasonable elapsed time. Source: TBDI The Big Data Institute
27 LA PARTICULARITÉ
28 BIG DATA PARTOUT DANS TOUS LES SECTEURS, DANS TOUT TYPE DE SOCIÉTÉS À TRAVERS LE MONDE ENTIER Sentiment Analysis Risk Analysis Churn Analysis Fraud Detection Network Monitoring One to One Marketing Video Surveillance Geomation Farming Location Based Advertising Oil Exploration Life Sciences Research Asset Tracking On Demand Maintenance Traffic Flow Optimization Seismic Monitoring Satellite Image Analysis Smart Meters
29 LA VISION INTEGRÉE HITACHI POUR L INNOVATION SOCIALE ET LE BIG DATA DE DEMAIN IBM ORACLE HITACHI SAP HP AMAZON TERADATA SAS 1010DATA INFORMATICA MAPR ZETTASET PERVASIVE HSTREAMING HADAPT KARMASPHERE CLOUDERA DATAMEER HORTONWORKS ELEC. POWER TRAFFIC PUBLIC RAILWAY DISTRIBUTION MEDICAL FINANCE SECURITY SOCIAL INNOVATION APPLICATIONS DESKTOP SUPPORT AND AUTOMATED INTERFACE ANALYTICS AND DISOVERY INFORMATION CLOUD DATA ORGANIZATION CONTENT AND CLOUD MANAGEMENT MACHINE HUMAN BUSINESS INFRASTRUCTURE CLOUD INFRASTRUCTURE SINGLE VIRTUALIZATION PLATFORM
30 LE PORTFOLIO DES SERVICES BIG DATA Reference Design & Architecture Services Proof of Concept Software Integration Strategy & Solution Design Services Support Services Customer Care BIG DATA SERVICES STRATEGY Operational Services Performance Select ISV Best of Breed Infrastructure Deployment HDS Build
31 DESIGN BUILD RUN MAINTAIN & SUPPORT STRATÉGIE DE GAINS MESURABLES HITACHI DATA SYSTEMS PREMIER DANS LE CLASSEMENT VISE L EXCELLENCE DANS LE SUPPORT! TECHNICAL SUPPORT ENTERPRISE ARRAYS HP NetApp EMC IBM Hitachi 5,5 6 6,5 7 HITACHI DATA SYSTEMS RÉCOLTE LES HONNEURS DANS SA GESTION DES INCIDENTS ET POUR LE SAVOIR-FAIRE DE SES EXPERTS
32 PREMIER DANS LES 5 CATÉGORIES HITACHI DATA SYSTEMS PREMIER SUR L ENSEMBLE DES 5 CRITÈRES ÉVALUÉS DANS CETTE ÉTUDE 1. QUALITÉ DES PRODUITS 2. CARACTÉRISTIQUES TECHNIQUES 3. FIABILITÉ DES PRODUITS 4. SUPPORT TECHNIQUE 5. COMPÉTENCE DE LA FORCE COMMERCIALE
33 MERCI
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