A. 透過的なホストALUAフェイルオーバー

B. サービス品質(QoS)帯域幅とIOPS制限

C. ハードウェアドライブの故障予測分析

D. リモート非同期レプリケーション

A. HPE Alletra B10000は、ブロックストレージプラットフォーム(FC/iSCSI/NVMe-oF)専用に設計されており、エンドユーザーによる直接ファイル共有のためのSMBやNFSなどのファイルストレージプロトコルにはネイティブに対応していません。

B. オブジェクトストレージはネイティブWindows SMBファイル共有において可能な限り低いレイテンシを提供するため、お客様はAlletra B10000をオブジェクトストレージプラットフォームに交換する必要があります。

C. Alletra B10000を使用して要件を満たすには、エンジニアはブロックストレージLUNを中間ファイルサーバークラスタ(Windows Serverフェールオーバークラスタなど)にプロビジョニングし、そこからSMB経由でエンドユーザーにファイルを共有する必要があります。

D. Alletra B10000はSMBをネイティブでサポートしていますが、アレイのインライン重複排除エンジンはローミングユーザープロファイルメタデータを著しく破損させます。

E. ブロックストレージ上でローミングユーザープロファイルをホストするには、基盤となるLUNにアクセスするために、WindowsクライアントオペレーティングシステムでファイバーチャネルNポートID仮想化(NPIV)を有効にする必要があります。

A. このスクリプトは基本的な線形回帰モデルを使用しており、大量の非圧縮暗号化ビデオデータの追加による複合的なデータ削減効果を考慮していません。

B. APIスクリプトは、StoreOnceアプライアンスでセキュア消去操作を実行するために必要な20%のヘッドルームバッファを考慮していません。

C. この予測では、重複するスナップショット保持期限切れサイクルの影響は考慮されていません。重複すると、バックアップ層の成長は通常、段階的で非線形な軌跡を描きます。

D. 予測モデルでは、ファイバーチャネル複製リンクがバックアップウィンドウ内に新しい監視データを転送するのに十分な帯域幅を持っていることを前提としています。

E. この手法は、30TBの初期ワークロードが過去の平均比率で即座に重複排除されると仮定して、枯渇期間を誤って計算している。

A. アップグレード前に手動LUNマスク解除スクリプトを実行しなかったため、ホストとボリュームのプレゼンテーションマッピングが永久的に破損しました。

B. リリースノートを読まずに、最新のストレージアレイファームウェアがすべてのレガシーホストOSバージョンと普遍的に下位互換性があると仮定する

C. HPE OneConfigハードウェア検証ポータルをバイパスします。このポータルは、新しいソフトウェアライセンスBOMを生成するために、ソフトウェアアップグレードの前に毎回実行する必要があります。

D. 接続されているすべてのファイバーチャネルスイッチを同時に強制再起動せずにアレイファームウェアをアップグレードすると、標準のSANファブリッククリアリングプロトコルに違反します。

E. 接続されているすべてのホストオペレーティングシステムとマルチパスドライバがSPOCKマトリックスで認証されていることを事前に検証せずに、アレイOSのメジャーアップデートを適用する

A. データ削減アルゴリズムはストレージコントローラのCPUサイクルを消費するため、ピーク時のIOPSバースト時にアレイ全体のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

B. データ削減を有効にすると、ホストのローカルRAMキャッシュに現在存在するすべてのデータの読み取りレイテンシが一律に増加します。

C. インライン圧縮処理では、わずかな書き込みペナルティが発生し、アプリケーションのトランザクションコミット時間に若干影響を与える可能性があります。

D. 追加のNVMeエンクロージャを購入することで、パフォーマンスのスケーリングを中断することなく保証できますが、初期設備投資(CapEx)または運用コスト(OpEx)が大幅に増加します。

E. 高頻度で実行されるOLTPデータベーステーブルにおけるインライン重複排除は、小さく一意なトランザクションレコードのエントロピーが高いため、多くの場合、最小限の節約しか得られません。

A. 論理消費量の数値は、アレイがサポートされている設計限界を超えて動作していることを示しています。

B. 短期的な主なリスクは、論理的な割り当て制限ではなく、物理的な容量の枯渇です。

C. 将来の拡張計画は、論理的な配分のみに基づくのではなく、物理的な成長傾向を主眼にすべきである。

D. データ削減技術は現在、大幅な容量削減とプラットフォーム寿命の延長を実現しています。

E. 現在のデータ削減率は無視すべきである。なぜなら、有効容量計算は企業計画には有効ではないからである。

A. 研究ワークロードに対するQoS最大制限を実装する

B. InfoSightアナリティクスを活用して、競合パターンとパフォーマンスのずれを監視します。

C. 本番環境アプリケーション向けにQoSの最小保証を実装する

D. コントローラーの使用をなくすために、圧縮をグローバルに無効にします。

E. 研究環境全体でスナップショットを無効にする

A. 本番サイト間の同期レプリケーション

B. SPOCKで検証済みのマルチパス対応ソフトウェア

C. サイト障害発生後に手動ボリュームインポート手順を実行

D. WAN利用を最小限に抑えるための日次非同期レプリケーション

E. アクティブ/アクティブストレージ表示を提供するピアパーシステンス

A. ストレージアレイコントローラは、集中的なシーケンシャル読み取りワークロードを検出し、CPUサイクルを解放するために重複排除エンジンを自動的に無効にし、すべてのデータを物理的にハイドレーションしてバッファ容量を即座に消費しました。

B. アレイの自動サブLUN階層化エンジンがパニックを起こし、シーケンシャル読み取り要求を満たすために、機械式HDDから100TBのコールドデータすべてをNVMeバッファ階層に直接移行したため、課金イベントが発生しました。

C. 顧客のバックアップソフトウェアは、スキャン前にアレイベースのスナップショットを取得するように構成されていました。アンチウイルスソフトウェアが意図せずすべてのファイルの「最終アクセス日時」タイムスタンプメタデータを変更したため、ストレージアレイはこれらのメタデータ変更を大量の差分書き込みペイロードとして記録し、物理的なスナップショットサイズがバッファ層にまで拡大しました。

D. Data Ops Managerの課金エンジンが誤って設定されています。物理ディスク容量ではなく、ホストネットワーク帯域幅(MB/秒)のみに基づいてOPEXコストを数学的に計算しています。