In der Vergangenheit setzte Hitachi auf das Nachrüsten kapazitätsstarker Storage-Hardware, um mit der rapide zunehmenden Menge an Geschäfts? und Applikationsdaten Schritt zu halten. Dies aber erwies sich als teuer, und außerdem war die Verfügbarkeit während der Installation häufig beeinträchtigt. Überdies musste die IT-Abteilung des Unternehmens die nachgerüstete Kapazität aus Kompatibilitätsgründen vom Lieferanten des bestehenden Equipments beziehen, was Hitachi an der Nutzung der eigentlich am besten geeigneten Technologie hinderte. Anstatt weiter diesen teuren und restriktiven Weg zu gehen, entschied man sich bei Hitachi, die File-Storage-Umgebung mit der ARX-Lösung von F5 zu virtualisieren. Seit dieser Zeit profitiert das Unternehmen von niedrigeren Datenmanagement-Kosten, vermehrter IT-Flexibilität und der Fähigkeit, System-Upgrades ohne Unterbrechungen zu implementieren.
Hitachi kann jetzt außerdem von der automatischen Staffelung (Storage Tiering) profitieren, wodurch die bestehenden Storage-Ressourcen besser ausgenutzt werden. Anstatt alle Daten, also auch die inaktiven Datensätze in schnellen und teuren Fibre-Channel-Systemen abzulegen, konnte Hitachi Storage-Policys festlegen, die dafür sorgen, dass inaktive oder unkritische Daten in kostengünstigere, kapazitätsstarke SATA-Massenspeicher ausgelagert werden. Mit diesem Policy-basierten Konzept schaftte es Hitachi, auf seiner bestehenden Storage-Hardware erhebliche Kapazitäten frei zu bekommen, sodass die Beschaffung neuer Speicherkapazität der ersten Kategorie verschoben werden konnte.
"ARX hat unsere Datenspeicherungs-Probleme signifikant entschärft", erklärt Akito Shimizu, Ingenieur im Outsourcing Services Engineering Department von Hitachi Information Systems, und fügt hinzu, durch die Datei-Virtualisierung habe man außerdem erhebliche Kostensenkungen erzielt. Shimizu weiter: "ARX verleiht uns die Flexibilität zum Ausbau unserer Infrastruktur ohne Bindung an einen bestimmten Storage-Anbieter. Wir konnten deshalb unsere Storage-Umgebung optimieren und auch den Kostenaufwand zur Bewältigung unserer wachsenden Datenmengen drastisch reduzieren."