平台增强与战略方向 - 公司宣布对其存储平台进行增强，旨在帮助组织充分利用人工智能潜力，并简化跨本地和云环境的工作流程[1] - 在人工智能时代，数据是获取洞察、实现自动化和赢得竞争优势的关键资产，公司的企业数据云架构提供统一架构和运营模型，实现端到端的数据控制、自动化和网络弹性[2] - 公司强调成功取决于数据的安全性和可访问性，需要提供统一、一致且实时的体验，并宣布将企业数据云大幅扩展至公有云[3] 新产品与服务发布 - 推出Pure Storage Cloud Azure Native服务，该服务已全面上市，是首个为Azure VMware Solution构建的同类服务，可帮助客户降低开销、无缝迁移且无需重构，并在Azure门户中提供[5] - 宣布Portworx与Pure Fusion的集成，预计在27财年上半年全面上市，该集成允许企业为所有工作负载的数据和存储管理维护单一统一平台[5] - 推出Portworx Pure1 AI Copilot，现已全面上市，这是首个面向Portworx客户的人工智能平台工程助手，用户可通过自然语言界面监控Kubernetes和Portworx集群[5] - 宣布Pure1 AI Copilot与模型上下文协议服务器集成，预计在26财年第四季度全面上市，使IT团队无需深厚技术专长即可进行故障排除、配置或优化[6] - 宣布Pure Key Value Accelerator与NVIDIA Dynamo集成，预计在26财年第四季度全面上市，旨在加速多GPU环境中的人工智能推理工作负载，提高可扩展性和推理速度[10] - 推出下一代数据缩减引擎Purity Deep Reduce，预计在27财年上半年全面上市，使用先进的模式识别和基于相似性的缩减技术来提高效率[10] - 更新下一代FlashArray产品组合，包括FlashArray//XL 190（预计26财年第四季度上市）以及FlashArray//X R5和FlashArray//C R5（现已上市）[10] 技术能力与效率提升 - 公司平台实现数据移动性、敏捷性和一致性，覆盖企业的全工作负载和协议谱系[3] - 智能控制平面是平台的核心，作为一个统一控制层，自动化整个数据资产的数据配置、保护和治理[4] - 公司提供大规模数据存储和管理，跨每个环境统一和管理数据，块、文件和对象通过策略进行管理和治理，所有数据通过单一控制台控制[8] - 公司架构独特设计，使组织能够在同一可扩展基础上运行企业应用程序和现代人工智能/机器学习管道，FlashArray系列支持延迟敏感应用程序和高带宽、高并发工作负载[10]

公司荣誉与市场地位 - 公司连续第十二年被Gartner魔力象限报告评为领导者 在2025年企业存储平台魔力象限中执行能力最高且愿景最前瞻 [1] - 过去五年公司一直在Gartner主存储魔力象限中保持最高执行力和最前瞻愿景地位 [2] 产品平台与技术优势 - Pure Storage平台通过统一存储架构提供无与伦比的敏捷性和风险降低能力 支持最广泛的本地部署、公有云和混合环境用例 [2] - 企业数据云(EDC)技术使企业能够将全域数据统一到虚拟化数据云中 通过智能控制平面进行治理并实现服务化交付 [3] - Pure Fusion技术将存储统一为可调节资源池 新增工作负载自动化预设和远程配置功能 支持全舰队文件、块和对象存储 [6] - 下一代FlashArray和FlashBlade产品线扩展 专为要求最苛刻的高性能工作负载设计 可无缝扩展满足未来应用需求 [6] - FlashArray新增对象存储支持 创建真正统一的块、文件和对象单一架构平台 [6] 客户认可与市场反馈 - 截至2025年8月21日 客户在Gartner Peer Insights上给予4.9分(满分5分)总体评分 基于689条评论 [5] - 98%的评论者表示愿意推荐公司产品 [5] - 能源行业IT经理评价"FlashArray是我们拥有过的最稳固存储平台" [5] - 医疗保健行业工程师评价"从始至终都是非常稳定的体验和产品" [12] - 银行业IT领导者评价"卓越性能和强大数据保护功能突出" [12] 安全与合规能力 - 内置合规性和增强的网络弹性功能嵌入整个平台 通过安全治理策略和第三方网络安全集成进一步降低风险 [6] - 与Rubrik成为首个网络安全合作伙伴 集成工作流编排能力增强生产和非生产数据的威胁检测 [6] - 与CrowdStrike合作提供首个经过验证的本地弹性安全存储解决方案 用于CrowdStrike LogScale [6] 行业背景与市场趋势 - Gartner将企业存储平台定义为支持多样化块、文件和对象存储工作负载及用例的市场 [2] - AI兴起导致数据量和业务需求呈指数级增长 传统存储模式无法跟上节奏造成碎片化、数据孤岛和数据蔓延问题 [3]