EDAワークロードに対応したGoogle Cloud

コンピューティングリソースとストレージリソースを必要に応じて個別に拡張できるため、ダウンタイムが短縮されます。

キャッシュ ボリュームでオンプレミスのデータをクラウドに拡張します。

テスト済みソリューションでコンピューティングとストレージの要件を管理します。

データをVertex AIにセキュアに拡張し、高度な問題解決を実現します。

必要に応じてコンピューティングリソースをスケールアウトし、遅延を発生させません。

コンピューティングリソースやストレージリソースを増やす待ち時間がありません。

常に接続され、常に同期されるため、最適なパフォーマンスが得られます。

アップグレード、インストール、メンテナンス、修理は必要ありません。

EDAの業界標準の負荷を使用して高スループットをテストしました。

階層化機能を備えた対費用効果の高いストレージで、コストをさらに削減できます。