ピュア・ストレージ・ジャパン株式会社:記事一覧

最新記事

• ピュア・ストレージ、事業ポートフォリオの進化を反映した新社名「Everpure」に変更

  Pure Storageは、社名を「Everpure」に変更すると発表した。この変更の意味について同社は「単なる社名変更にとどまらず、ますます複雑化するAI環境において、組織が最も重要な資産である『データ』の制御を取り戻すことを支援するという、当社のコミットメントを示すもの」だと説明している。

  情報掲載日： 2026-02-24 10:37

• ピュア・ストレージ、グローバルでパートナープログラムを刷新--ソリューション提供を強化

  米Pure Storageは2月4日、パートナープログラムの刷新を発表した。新たなプログラム・ティアの追加やMSP向け施策の強化などが含まれる。新パートナープログラムの概要について、ピュア・ストレージ・ジャパン 執行役員 パートナー事業部長の菖蒲谷雄氏に聞いた。

  情報掲載日： 2026-02-12 11:00

• 北海道国立大学機構、ピュア・ストレージ採用でオープンアクセス推進

  北海道国立大学機構は、サイロ化していた研究データを統合・共有するため、ピュア・ストレージの高性能・高信頼性プラットフォームを導入した。これにより、オープンアクセスを支える大容量の統合ストレージ基盤が構築され、3大学協働の研究推進が加速される見通しだ。

  情報掲載日： 2025-12-01 07:15

• 京都府庁、データ基盤を刷新 ピュア・ストレージ導入でサイバーレジリエンスを大幅強化

  京都府庁は、ピュア・ストレージのプラットフォームを活用し、サイバーレジリエンスを強化したエンタープライズデータクラウドを構築する。

  情報掲載日： 2025-11-18 17:08

• AI時代に向けてデータ基盤の新たな姿を考える--ピュア・ストレージの技術革新

  ピュア・ストレージ・ジャパンは、年次イベント「Pure//Accelerate 2025 Tokyo」を東京都内のホテルで開催した。米本社が6月中旬にLas Vegasで開催した「Pure//Accelerate 2025」の日本版という位置付けではあるが、米国での発表を日本で改めて紹介するというレベルにとどまらず、大きなアップデートが多数発表されており、イノベーションの速さを改めて印象付けるイベントとなった。

  情報掲載日： 2025-10-09 07:30

• ピュア・ストレージ、進化するDFMとアーキテクチャーでAI時代のボトルネックを解消

  Pure Storageの年次イベント「Pure//Accelerate 2025」では、ストレージ関連のさまざまな取り組みが発表された。ここでは、よりユーザーに近い立場から技術に関して情報を発信する人物から最新動向を聞く機会があったので紹介したい。

  情報掲載日： 2025-08-06 07:10

• デジタル社会の隠れた環境負荷--持続可能な未来を実現するテクノロジーとは

  AIやデータセンターの台頭でエネルギー消費が増大する中、環境負荷軽減が喫緊の課題だ。特にデータセンターは、電力消費や電子廃棄物で環境に大きな影響を与える。再生可能エネルギーと並行し、ストレージ技術の進化など、根本的な技術革新による持続可能な未来が求められている。

  情報掲載日： 2025-06-27 07:00

• ピュア・ストレージ、「KubeVirt」で仮想マシンとコンテナーを統合

  ピュア・ストレージ・ジャパンは、コンテナー環境向けのデータ管理プラットフォーム「Portworx」で新たに仮想マシン（VM）をサポートすると発表した。Portworx製品担当 VP兼GMのVenkat Ramakrishnan氏は、背景として「BroadcomによるVMwareの買収によって、ユーザー企業がライセンスコストの上昇圧力にさらされており、移行先を探している」ことを挙げた。

  情報掲載日： 2025-04-30 12:30

• ピュア・ストレージ、会長に中川いち朗氏、社長に五十嵐光喜氏を任命

  ピュア・ストレージ・ジャパンは3月26日、日本事業での経営人事を発表した。非常勤の会長に中川いち朗氏、代表執行役員社長に五十嵐光喜氏が就任する。

  情報掲載日： 2025-03-26 13:20

• ピュア・ストレージ、AI/HPC向けの新ストレージアーキテクチャーを発表

  ピュア・ストレージ・ジャパンは、AI/HPC向けのデータストレージプラットフォームの新製品として「FlashBlade//EXA」を発表した。「AI/HPCワークロードに求められる高度な並列処理と膨大なメタデータ処理」に対応するため、データとメタデータを分離することで、AIで使われる膨大なメタデータによって引き起こされていたボトルネックを解消するという。

  情報掲載日： 2025-03-13 11:26