• Dokumentation für NetApp Lösungen
  • Künstliche Intelligenz
    • KI-konvergente Infrastrukturen
      • NVA-1173 NetApp AIPod mit NVIDIA DGX Systemen
        • Einführung
        • Hardwarekomponenten
        • Software-Komponenten
        • Der Netapp Architektur Sind
        • Beispiel Für Bereitstellungsdetails
        • Validierungs- und Dimensionierungsleitfaden
        • Schlussfolgerung und zusätzliche Informationen
      • NetApp AFF A400 mit Lenovo ThinkSystem SR670 V2 für KI- und ML-Modelltraining
        • Einführung
        • Technologieüberblick
        • Testplan
        • Testergebnisse
        • Testkonfiguration
        • Testverfahren und detaillierte Ergebnisse
        • Anpassungen der Architektur
        • Schlussfolgerung
      • NetApp AIPod mit NVIDIA
        • Überblick
        • NetApp AIPod mit NVIDIA DGX Systemen
          • Einführung
          • Hardwarekomponenten
          • Software-Komponenten
          • Der Netapp Architektur Sind
          • Validierungs- und Dimensionierungsleitfaden
          • Schlussfolgerung und zusätzliche Informationen
        • Design-Leitfaden: ONTAP AI mit NVIDIA DGX A100 Systems
        • ONTAP AI mit NVIDIA DGX A100 Systems Deployment Guide
        • Design-Leitfaden: ONTAP AI mit NVIDIA DGX A100-Systemen und Mellanox Spectrum Ethernet-Switches
        • Implementierungsleitfaden für ONTAP AI mit NVIDIA DGX A100-Systemen und Mellanox Spectrum Ethernet-Switches
      • EF-Series AI mit NVIDIA
        • Überblick
        • NVIDIA DGX SuperPOD mit NetApp EF-Series
        • EF-Series AI mit NVIDIA DGX A100 Systems und BeeGFS Design
        • EF-Series AI mit NVIDIA DGX A100 Systems und BeeGFS Deployment
        • BeeGFS mit NetApp E-Series Deployment Guide
      • BeeGFS mit NetApp E-Series Referenzarchitektur
      • Implementieren von IBM Spectrum Skalierbarkeit mit NetApp E-Series Storage
      • NetApp AFF A800 und Fujitsu Server PRIMERGY GX2570 M5 für Trainings-Workloads im KI- und ML-Modell
    • Daten-Pipelines, Data Lakes und Management
      • Amazon FSX for NetApp ONTAP (FSX ONTAP) für MLOps
        • Überblick
        • Teil 1 – Integration von Amazon FSX for NetApp ONTAP (FSX ONTAP) als privaten S3-Bucket in AWS SageMaker
        • Teil 2 – Nutzung von Amazon FSX for NetApp ONTAP (FSX ONTAP) als Datenquelle für Modelltraining in SageMaker
        • Teil 3 – Aufbau Einer vereinfachten MLOPS-Pipeline (CI/CT/CD)
      • MLOps für die Hybrid-Multi-Cloud mit Domino Data Lab und NetApp
        • Einführung
        • Technologischer Überblick
        • Der Netapp Architektur Sind
        • Ersteinrichtung
        • Offenlegung vorhandener NetApp Volumes für Domino
        • Zugriff auf dieselben Daten in unterschiedlichen Umgebungen
        • Weitere Informationen
      • NVIDIA AI Enterprise with NetApp and VMware
        • Einführung
        • Technologischer Überblick
        • Der Netapp Architektur Sind
        • Ersteinrichtung
        • NVIDIA NGC Software
          • Überblick
          • Einrichtung
          • Beispiel: Anwendungsfall – TensorFlow Training Job
        • Weitere Informationen
      • NetApp StorageGRID Data Lake für Workloads für das autonome Fahren
      • Open-Source-MLOps mit NetApp
        • Einführung
        • Technologischer Überblick
        • Der Netapp Architektur Sind
        • NetApp Trident-Konfiguration
          • Beispiel für Trident Back-Ends für NetApp Implementierungen
          • Beispiel: Kubernetes StorageClasses for NetApp AIPod Deployments
        • Apache Airflow
          • Apache Airflow Deployment
          • Verwenden Sie das NetApp DataOps Toolkit mit Airflow
        • JupyterHub
          • JupyterHub-Bereitstellung
          • Verwenden Sie das NetApp DataOps Toolkit mit JupyterHub
        • MLflow
          • MLflow-Bereitstellung
          • Daten-zu-Modell-Rückverfolgbarkeit mit NetApp und MLflow
        • Kubeflow
          • Kubeflow Deployment
        • Beispiel Kubeflow Operations und Tasks
          • Bereitstellen eines Jupyter Notebook Workspace für Data Scientist oder Entwickler
          • Verwenden Sie das NetApp DataOps Toolkit mit Kubeflow
          • Beispiel-Workflow – Trainieren eines Modells zur Bilderkennung
        • Beispiel Für Trident-Vorgänge
        • Beispiel für hochperformante Jobs für AIPod Implementierungen
          • Single-Node-KI-Workload ausführen
          • Ausführung eines synchronen, verteilten KI-Workloads
      • MLRun-Pipeline mit Iguazio
        • Einführung
        • Technologischer Überblick
        • Software- und Hardware-Anforderungen erfüllt
        • Übersicht Über Die Fehlervorhersage Für Netzwerkgeräte: Anwendungsbeispiel
        • Einrichtung
          • Überblick
          • Kubernetes-Cluster Konfigurieren
          • Persistent Volume Claim Definieren
        • Einsatz
          • Bereitstellen der Anwendung
          • Code von GitHub
          • Konfigurieren Sie Die Arbeitsumgebung
          • Implementierung Von Grafana Dashboard
        • Schlussfolgerung
        • Weitere Informationen
      • NetApp DataOps Toolkit
      • Datenverschiebung mit E-Series und BeeGFS für KI- und Analyse-Workflows
      • Vector Datenbanklösung mit NetApp
        • Überblick
        • Einführung
        • Lösungsüberblick
        • Vektordatenbank
        • Technologieanforderungen
        • Bereitstellungsverfahren
        • Verifizierung Der Lösung
          • Überblick
          • Milvus Cluster-Einrichtung mit Kubernetes vor Ort
          • Milvus mit Amazon FSX ONTAP für NetApp ONTAP – Datei- und Objektdualität
          • Sicherung von Vector Datenbanken mit NetApp SnapCenter
          • Disaster Recovery mit NetApp SnapMirror
          • Performance-Validierung
        • Vector Datenbank mit Instaclustr unter Verwendung von PostgreSQL: Pgvektor
        • Anwendungsfälle Für Vector Database
        • Schlussfolgerung
        • Anhang A: Values.yaml
        • Anhang B: Prepare_Data_netapp_New_Py
        • Anhang C: verify_data_netapp.py
        • Anhang D: docker_compose.yml
    • Anwendungsfälle
      • Verantwortungsvolle KI und vertrauliche Inferenz - NetApp AI mit Protopia Image Transformation
        • Überblick
        • Lösungsbereiche
        • Technologieüberblick
        • Test- und Validierungsplan
        • Testkonfiguration
        • Testverfahren
        • Vergleich der Inferenzgenauigkeit
        • Obfuskationsgeschwindigkeit
        • Schlussfolgerung
        • Weitere Informationen und Bestätigungen
      • Sentiment-Analyse mit NetApp AI
        • Einführung
        • Anwendungsfälle
        • Der Netapp Architektur Sind
        • Designüberlegungen
        • Bereitstellung von Stimmungsanalysen im Support-Center
        • Validierungsergebnisse
        • Videos und Demos
        • Schlussfolgerung
        • Wo Sie weitere Informationen finden
      • Distributed Training in Azure – Click-Through-Rate Prediction
        • Einführung
        • Technologieüberblick
        • Softwareanforderungen
        • Anforderungen an die Cloud-Ressourcen
        • Anwendungsbeispiel für die Click-Through-Rate-Prognose
        • Einrichtung
          • Installieren und Einrichten des AKS-Clusters
          • Erstellen Sie ein delegiertes Subnetz für Azure NetApp Files
          • Peer AKS vnet und Azure NetApp Files vnet
          • Installation Von Trident
          • Einrichten von „Dask with RAPIDS Deployment“ auf AKS mit Helm
          • Azure NetApp Files-Performance-Tiers
        • Klicken Sie sich durch die Verarbeitung der Tarifprognosen und das Modelltraining
          • Bibliotheken für die Datenverarbeitung und das Modelltraining
          • Criteo Click Logs Tag 15 in Pandas laden und ein scikit-Learn Zufallswaldmodell trainieren
          • Laden Sie Tag 15 in Damast und trainieren Sie ein Damast CuML zufälligen Wald Modell
          • Überwachung des DASK mit dem systemeigenen Task-Streams-Dashboard
          • Vergleich der Schulungszeit
          • Überwachen Sie „Dask and RAPIDS“ mit Prometheus und Grafana
          • Datensatz- und Modellversionierung mit dem NetApp DataOps Toolkit
          • Jupyter-Notebooks für Referenz
        • Schlussfolgerung
        • Wo Sie weitere Informationen finden
      • Distributed Azure Training – Lane Detection
        • Zusammenfassung
        • Lösungsüberblick
        • Lane-Erkennung – verteiltes Training mit RUN KI
        • Schlussfolgerung
        • Weitere Informationen
      • Hybrides Cloud-KI-Betriebssystem mit Daten-Caching
        • Zusammenfassung
        • Fallübersicht zu Anwendungsfall und Problembeschreibung
        • Lösungsüberblick
        • Konzepte und Komponenten
        • Hardware- und Software-Anforderungen
        • Details zur Lösungsimplementierung und -Validierung
          • Überblick
          • ONTAP AI Implementierung
          • Kubernetes Deployment
          • Implementierung von cnvrg.io
        • Schlussfolgerung
        • Weitere Informationen
      • Verschieben von Daten von einer Big-Data-Umgebung in eine KI-Umgebung
      • KI-Inferenz am Edge - NetApp mit Lenovo ThinkSystem – Lösungsdesign
        • Einführung
        • Technologieüberblick
        • Testplan
        • Testkonfiguration
        • Testverfahren
        • Testergebnisse
        • Optionen zur Dimensionierung der Architektur
        • Schlussfolgerung
      • Umgangssprachlich AI mit NVIDIA
        • Zusammenfassung
        • Lösungsüberblick
        • Lösungstechnologie
        • Erstellen Sie einen virtuellen Assistenten mit Jarvis, BlueXP Copy and Sync und Nemo
          • Überblick
          • Jarvis-Bereitstellung
          • Passen Sie die Staaten und Abläufe für den Einzelhandel an
          • Stellen Sie eine Verbindung zu APIs von Drittanbietern als Fulfillment Engine her
          • Demonstration des NetApp Retail Assistant
          • Verwenden Sie NetApp BlueXP, um den Gesprächsverlauf zu archivieren
          • Erweitern Sie die Intent-Modelle mit Nemo Training
        • Schlussfolgerung
        • Danksagungen
        • Weitere Informationen
      • NetApp Orchestrierungslösung mit Run:AI
        • Zusammenfassung
        • Lösungsüberblick
        • Lösungstechnologie
        • Optimale Cluster- und GPU-Auslastung bei AI-Ausführung
          • Überblick
          • Führen Sie AI-Installation aus
          • Führen Sie AI-Dashboards und -Ansichten aus
          • Projekte für Data Science-Teams erstellen und GPUs zuweisen
          • Jobs in Ausführen der KI-CLI senden
          • Erreichen Einer Hohen Cluster-Auslastung
          • Zuweisung von fraktionalen GPUs für weniger anspruchsvolle oder interaktive Workloads
          • Hohe Cluster-Auslastung durch GPU-Zuweisung über Uota
          • Gerechtigkeit Bei Der Grundlegenden Ressourcenzuweisung
          • Gerechtigkeit Wegen Zu Viel Quoten
          • Speichern von Daten in einem mit Trident bereitgestellten PersistenzVolume
        • Schlussfolgerung
        • Testdetails für Abschnitt 4.8
        • Testdetails für Abschnitt 4.9
        • Testdetails für Abschnitt 4.10
        • Weitere Informationen
      • Solution Design: NetApp ONTAP AI für Workloads für das autonome Fahren
      • NetApp ONTAP AI Referenzarchitektur für das Gesundheitswesen: Diagnostische Bildgebung
      • NetApp ONTAP AI Referenzarchitektur für Financial-Services-Workloads
      • Generativer KI- und NetApp-Nutzen
      • AI Deployment mit NetApp E-Series und BeeGFS
      • Quantum StorNext mit NetApp E-Series Systems Design Guide
      • Quantum StorNext mit NetApp E-Series Systems Deployment Guide
  • Moderne Datenanalysen
    • Cloud-Datenmanagement mit NetApp File-Object Dualität und AWS SageMaker
      • Lösungsüberblick
      • Lösungstechnologie
      • Datendualität für Data Scientists und andere Applikationen
      • Schlussfolgerung
    • Apache Kafka-Workloads mit NetApp NFS-Storage
      • Einführung
      • NetApp Lösung für das alberne Namensproblem in NFS auf Kafka-Workloads
      • Funktionale Validierung – Korrektur von Silly-Umbenennung
      • Warum NetApp NFS für Kafka-Workloads?
      • Performance-Übersicht und Validierung in AWS – Cloud Volume ONTAP
      • Performance-Übersicht und Validierung in AWS – FSX for NetApp ONTAP
      • Performance-Übersicht und Validierung mit AFF On-Premises
      • Schlussfolgerung
      • Wo Sie weitere Informationen finden
    • Conflient Kafka mit NetApp ONTAP Storage Controllern
      • Überblick
      • Nutzen
      • Technologieüberblick
      • Validierung der Performance in einem fließenden Verhältnis
      • Performance-Tests mit dem Produce-Consume Workload Generator
      • Leitfaden zu Best Practices für die Performance
      • Schlussfolgerung
    • NetApp Storage-Lösungen für Apache Spark
      • Lösungsüberblick
      • Zielgruppe
      • Lösungstechnologie
      • NetApp Spark-Lösungen im Überblick
      • Anwendungsfälle: Zusammenfassung
      • Anwendungsfälle und Architekturen für KI, ML und DL
      • Testergebnisse
      • Hybrid Cloud-Lösung
      • Python-Skripte für jeden größeren Anwendungsfall
      • Schlussfolgerung
      • Wo Sie weitere Informationen finden
    • Big-Data-Analysedaten zu künstlicher Intelligenz
      • Einführung
      • Herausforderungen für Kunden
      • Data Mover-Lösung
      • Data Mover-Lösung für KI
      • GPFS zu NetApp ONTAP-NFS
      • HDFS und MapR-FS auf ONTAP NFS
      • B„Geschäftsgewinne“
      • GPFS zu NFS - Detaillierte Schritte
      • MapR-FS zu ONTAP NFS
      • Wo Sie weitere Informationen finden
    • Best Practices für Confluent Kafka
      • Einführung
      • Details zur Lösungsarchitektur
      • Technologieüberblick
      • Confluent Verification
      • Performance-Tests mit Skalierbarkeit
      • Fließender s3-Anschluss
      • Conflient Self-Rebalancing Cluster
      • Best Practices-Richtlinien
      • Dimensionierung
      • Schlussfolgerung
    • NetApp Hybrid-Cloud-Datenlösungen – Spark und Hadoop basierend auf Kundenanwendungsfällen
      • Lösungsüberblick
      • Data Fabric von NetApp für Big Data-Architekturen
      • Hadoop Datensicherung und NetApp
      • Übersicht über Anwendungsfälle für die Datensicherung in Hadoop
      • Anwendungsfall 1 – Backup von Hadoop-Daten
      • Anwendungsfall 2: Backup und Disaster Recovery von der Cloud in On-Premises-Systeme
      • Anwendungsfall 3 – Enabling DevTest on Existing Hadoop Data
      • Anwendungsfall 4: Datensicherung und Multi-Cloud-Konnektivität
      • Anwendungsfall 5 – Beschleunigen Sie Analyse-Workloads
      • Schlussfolgerung
    • NetApp und Dremio's Next Generation Hybrid Iceberg Lakehouse Lösung
      • Einführung
      • Lösungsüberblick
      • Technologieanforderungen Erfüllt
      • Bereitstellungsverfahren
      • Übersicht Über Die Lösungsüberprüfung
      • Anwendungsfälle von Kunden
      • Schlussfolgerung
    • Verschiedene Lösungen für verschiedene Analysestrategien – Lösungsüberblick
    • NetApp StorageGRID mit Splunk SmartStore
    • NetApp E-Series E5700 und Splunk Enterprise
    • Apache Spark Workload mit NetApp Storage-Lösung (Deployment Guide)
  • Öffentliche und hybride Cloud
    • NetApp Hybrid-Multi-Cloud mit VMware
      • VMware für Public Cloud
        • Überblick
        • VMware Cloud auf Hyperscaler-Clouds
        • Unterstütze Konfigurationen
        • VMware in der Konfiguration von Hyperscalern
          • Einführung
          • Konfiguration von VMC für AWS
          • Konfigurieren Sie AVS für Azure
          • Konfigurieren Sie GCVE für GCP
        • NetApp Storage in Hyperscaler-Clouds
          • Einführung
          • Zusätzlicher NFS-Datenspeicher für VMC
          • Zu Gast verbundener Speicher für VMC
          • Zusätzlicher NFS Datastore für AVS
          • Über den Gast verbundener Speicher für AVS
          • Zusätzlicher NFS-Datenspeicher für GCVE
          • Über den Gast verbundener Speicher für GCVE
          • Regionale Unterstützung für NFS-Datenspeicher
        • Zusammenfassung und Schlussfolgerung
      • Anwendungsfälle für VMware Hybrid Cloud
        • Anwendungsfallübersicht
        • Lösungen für AWS/VMC
        • Lösungen für Azure / AVS
        • Lösungen für GCP/GCVE
      • NetApp für AWS/VMC
        • Überblick
        • Schutz von Workloads auf AWS/VMC
          • Disaster Recovery mit VMC auf AWS (mit Gast verbunden)
          • Veeam Backup & Restore in VMware Cloud mit AWS FSX ONTAP
          • Disaster Recovery (DRO) mit FSX ONTAP und VMC
          • Nutzung von Veeam Replizierung und FSX ONTAP für die Disaster Recovery in VMware Cloud on AWS
        • Migration von Workloads auf AWS/VMC
          • Migration von Workloads in FSX ONTAP-Datastore mithilfe von VMware HCX
        • Regionale Unterstützung für NFS-Datenspeicher
      • NetApp für Azure/AVS
        • Überblick
        • Schutz von Workloads auf Azure/AVS
          • Disaster Recovery mit ANF und JetStream (zusätzlicher NFS-Datastore)
          • Disaster Recovery mit ANF und CVO (über Gast verbundener Storage)
          • Disaster Recovery (DRO) mit Azure NetApp Files und AVS
          • Verwenden von Veeam Replizierung und Azure NetApp Files-Datastore für die Disaster Recovery zu Azure VMware-Lösung
        • Migration von Workloads auf Azure/AVS
          • Migrieren Sie Workloads mithilfe von VMware HCX in einen ANF-Datastore
        • Regionale Unterstützung für NFS-Datenspeicher
      • NetApp für GCP/GCVE
        • Überblick
        • Schutz von Workloads in GCP/GCVE
          • Disaster Recovery mit Veeam (ergänzender NFS-Datastore)
          • Disaster Recovery mit Veeam (Gast-vernetzter Storage)
          • Verwenden von Veeam Replication und dem Google Cloud NetApp Volumes Datastore für die Disaster Recovery in GCVE
        • Migration von Workloads auf GCP/GCVE
          • Migrieren Sie Workloads mithilfe von VMware HCX zum Cloud Volume Service NFS-Datastore
          • Migrieren Sie VM-Workloads mithilfe von Veeam Replication in den Google Cloud NetApp Volumes NFS-Datastore
        • Regionale Unterstützung für NetApp Volumes NFS Datastores
      • BlueXP  Disaster Recovery
        • 3-2-1 Datensicherung für VMware mit SnapCenter Plug-in und BlueXP Backup und Recovery für VMs
        • DR mit BlueXP  DRaaS
          • Überblick
          • DR für NFS Datastores
          • DR für VMFS Datastores
    • VMware Sovereign Cloud
      • VMware-Ressourcen für Souveräne Cloud
      • NetApp und VMware Sovereign Cloud
        • Sovereign Cloud Overview
        • Anwendungsfälle mit NetApp
    • NetApp Hybrid-Multi-Cloud mit Red hat OpenShift
      • Überblick
        • Überblick
        • Wertversprechen
        • Validierte Lösungen
        • Validierte Versionen
        • Unterstützte Storage-Optionen
      • On-Premises
        • Überblick
        • Lösungsüberblick
        • Konfiguration von Red hat OpenShift-Container-Workloads auf VMware
        • Container-Workloads auf VMware schützen
        • Container-Workloads auf VMware migrieren
      • Hybrid Cloud mit selbst gemanagten Komponenten (lokal/AWS/GCP/Azure)
        • Überblick
        • Lösungsüberblick
        • Container-Workloads von Red hat OpenShift auf AWS konfigurieren
        • Konfiguration von Red hat OpenShift-Container-Workloads auf GCP
        • Konfigurieren Sie Container-Workloads von Red hat OpenShift auf Azure
        • Container-Workloads auf AWS/GCP/Azure schützen
        • Container-Workloads zu AWS/GCP/Azure migrieren
      • Hybrid Cloud mit vom Provider gemanagten Komponenten
        • Überblick
        • Lösungsüberblick
        • Container-Workloads von Red hat OpenShift auf AWS konfigurieren
        • Konfiguration von Red hat OpenShift für Google Cloud
        • Container-Workloads auf AWS schützen
        • Container-Workloads auf AWS migrieren
        • Zusätzliche ROSA Lösungen für Container und Virtualisierung
      • Datensicherung von Container-Applikationen mit Tools von Drittanbietern
        • Überblick
        • OADP-Installation
        • Backup von Container-Applikationen mit Velero
        • Applikationen Migrieren
        • Wiederherstellung von Backups mit Velero
        • Backups und Restores werden gelöscht
  • Einheitliche
    • Virtualisierungsübersicht
    • VMware Virtualisierung
      • VMware Virtualisierung für ONTAP
      • VMware vSphere Foundation
        • NFS Reference Guide für vSphere 8
          • Überblick
          • NFS nConnect Funktion mit NetApp und VMware
          • Managen Sie NFS-Datenspeicher mit OTV 10
          • Disaster Recovery von NFS-Datenspeichern mit VMware Site Recovery Manager
          • Autonomer Ransomware-Schutz für NFS-Storage
        • VVol Reference Guide für vSphere 8
        • VMFS Deployment Guide für vSphere 8
        • NetApp All-Flash SAN-Array mit VMware vSphere 8
          • Überblick
          • ONTAP Tools für VMware vSphere
          • Einblicke in die Cloud
          • VMware vSphere Metro Storage-Cluster mit SnapMirror Active Sync
      • VMware Cloud Foundation
        • NetApp Storage mit VMware Cloud Foundation
        • VCF mit NetApp ASA-Arrays
          • Überblick
          • ISCSI als zusätzlicher Speicher für Management-Domänen
          • VVols als ergänzender Storage für Workload Domains
          • NVMe/TCP als zusätzlicher Storage für Workload-Domänen
          • Schützen Sie Workload-Domänen mit dem SnapCenter Plug-in für VMware vSphere
        • VCF mit NetApp AFF-Arrays
          • Überblick
          • NFS als Hauptspeicher für Workload-Domänen
          • NFS und VVols als ergänzender Storage für Workload Domains
      • Migration von VMs
        • Migrieren Sie VMs zu ONTAP Datastore
        • Migrieren Sie VMs zu Amazon EC2 und verwenden Sie Amazon FSX for ONTAP
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        • Vereinfachte, automatisierte Oracle-Implementierung auf Amazon FSX ONTAP mit iSCSI
        • Oracle in VMware Cloud on AWS mit Gastbetriebssystem FSX ONTAP
        • Kostensenkung für Oracle Active Data Guard mit Amazon FSX ONTAP
        • Schnelle Wiederherstellung und Klonen von Oracle VLDB mit Amazon FSX ONTAP
        • Oracle 19c im Standalone-Neustart auf AWS FSX/EC2 mit NFS/ASM
        • Oracle Database Deployment and Protection auf AWS FSX/EC2 mit iSCSI/ASM
        • Oracle Database Deployment auf AWS EC2 und FSX Best Practices
          • Anwendungsfall
          • Lösungsarchitektur
          • Zu berücksichtigende Faktoren
          • Implementierungsverfahren
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          • Datenbankmigration
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        • Schnelle Wiederherstellung von Oracle VLDB mit Incremental Merge auf ANF
        • Vereinfachte, automatisierte Oracle-Implementierung auf Azure NetApp Files mit NFS
        • Implementierung und Schutz von Oracle Datenbanken auf Azure NetApp Files
          • Anwendungsfall
          • Lösungsarchitektur
          • Zu berücksichtigende Faktoren
          • Implementierungsverfahren
          • Datenbanksicherung
          • Datenbankmigration
      • Google Cloud
        • Überblick: Oracle Datenbanken mit Google Cloud NetApp Volumes
      • On-Premises/Hybrid-Cloud
        • Oracle RAC Deployment and Protection in VCF mit VVols
        • Oracle SI Deployment and Protection in VCF mit VVols
        • Vereinfachte, automatisierte Oracle-Implementierung auf NetApp C-Series mit NFS
        • Vereinfachte, automatisierte Oracle-Implementierung auf NetApp ASA mit iSCSI
        • Oracle 19c RAC-Datenbanken auf FlexPod DataCenter mit Cisco UCS und NetApp AFF A800 über FC
        • Technischer Bericht: SAP with Oracle on UNIX and NFS with NetApp Clustered Data ONTAP and SnapManager for SAP 3.4
        • Bereitstellung von Oracle auf NetApp ONTAP
        • Automatisierte Implementierung von Oracle 19c für ONTAP auf NFS
          • Überblick
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          • Automatisierte Oracle 19c AWX/Tower-Implementierung
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        • Automatisierte Oracle Datensicherung
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        • Überblick
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        • Referenzdesign (High-Level-Design in Echtzeit)
        • Schlussfolgerung
        • Wo Sie weitere Informationen finden
      • SAP with Microsoft SQL Server on Windows Using Clustered Data ONTAP
      • Modernisieren von Microsoft SQL Server
      • Leitfaden zu Best Practices für Microsoft SQL Server mit ONTAP
      • Best Practices Guide for Microsoft SQL Server with NetApp EF-Series
    • Open Source-Datenbanken
      • Automatisierte SQL HA-Implementierung und DR in AWS FSX/EC2
      • MySQL Datenbank auf NetApp ONTAP
    • SnapCenter für Datenbanken
      • PostgreSQL Backup, Recovery und Klonen auf ONTAP
      • SnapCenter-Oracle-Klonlebenszyklus
      • Backup, Recovery und Klonen für Oracle Database auf ANF
      • BlueXP SaaS für Oracle – Azure
      • BlueXP SaaS für Oracle – AWS
      • Hybrid-Cloud-Datenbanklösungen mit SnapCenter
        • Einführung
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        • Anforderungen der Lösung erfüllen
        • Konfiguration der Voraussetzungen
          • Überblick
          • Voraussetzungen vor Ort
          • Voraussetzungen für die Public Cloud
        • Erste Schritte – Übersicht
          • Überblick
          • Erste Schritte vor Ort
          • Erste Schritte mit der AWS Public Cloud
        • Workflow für Entwicklungs- und Test-Bursting in die Cloud
        • Disaster-Recovery-Workflow
    • Fallstudien aus der Praxis
      • Die Firma für Medizinprodukte migriert On-Premises-SQL-Workloads auf Amazon FSX ONTAP, um Kosten zu senken
    • Toolkits für DB-Automatisierung
      • SnapCenter-Oracle-Klonlebenszyklus
      • Migration Von Oracle
      • Oracle HA/DR mit AWS FSX ONTAP
      • AWS FSX ONTAP und EC2-Bereitstellung
    • DB-Sizing-Toolkits
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      • Übersicht über die ONTAP Cyber-Vault
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      • Best Practice-Richtlinien für NetApp XCP
        • Einführung
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          • High-Performance-Computing für ONTAP NFS
          • Mit dem XCP Data Mover können Millionen von kleinen Dateien auf flexiblen Speicher migriert werden
          • Mit dem XCP Data Mover können Sie große Dateien migrieren
          • Dateien sind doppelt vorhanden
          • Spezifischer datentbasierter Scan und Kopie von Daten
          • Erstellen einer CSV-Datei aus SMB/CIFS-Freigabe
          • Datenmigration von 7-Mode zu ONTAP
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