Addressing storage issues in different storage scenarios and data formats
Provide efficient, intelligent, and reliable data management solutions
Quick retrieval and invocation of business, enabling data to unleash greater value
当非结构化数据爆炸式增长,分布式对象存储,为何成为越来越多企业的选择?
杉岩数据已服务恒丰银行、广发银行信用卡中心、江苏银行、浙江农信、成都农商银行等众多知名银行业金融机构,并获得众多老客户的持续复购。在严苛的生产环境中,杉岩智能分布式存储产品的性能、易用性和稳定性表现卓越。
各类业务系统产生的录音、录像、图片、日志等非结构化数据快速增长,给IT基础架构带来巨大挑战。如何选择适合金融企业自身的存储系统优化之道?
杉岩MOS海量对象存储产品QoS特性从单网关控制升级至全局分布式架构,在QoS控制精准性以及管理便捷性方面带来了极大提升,可以有效限制非核心业务流量,保障核心业务服务质量,为客户关键业务保驾护航提供有力支撑。
在存储架构升级更替过程中,企业会面临业务切换及数据迁移的挑战,如何最大化缩短业务切换的时间,快速将数据迁移至新存储?杉岩对象存储通过回源和异构两种技术方案,满足用户在不同场景下的业务切换需求。
随着对象存储的普及,大中型企业基于一套对象存储构建统一的非结构化数据管理平台,以支撑多个部门或者不同业务线亿级甚至百亿级文件的存储和管理,已较为常见。
近年来,证券行业加速了数字化转型进程。作为数字化转型的基石,传统IT基础架构向软件定义、分布式架构演进已成为大势所趋;同时,越来越多的证券企业以信创转型为契机,推进从底层架构、管理系统、业务系统到核心系统的全面重构。凭借在大数据智能存储领域的领先技术积累和产品实力,目前,杉岩数据存储产品和解决方案已在海通证券、广发证券、东方证券等众多证券行业头部企业商用部署,并获得众多老客户的持续复购。在严苛的生产环境中,杉岩数据产品的性能、易用性和稳定性表现卓越,已在影像系统、非结构化数据统一管理、私有云等多个场景积累了大量实践案例。
一打开手机,微信、今日头条、邮箱……各种应用通知信息不断,让我们随时随地畅享便捷,及时获取各种信息。而在企业级存储领域,当杉岩对象存储系统新增“事件通知”,又会带来哪些省心和便捷?
随着企业业务的不断发展,企业数据中心的数据量呈指数级增长。传统存储在性能、扩展性、数据共享、运维管理等方面的难点凸显,对象存储成为应对海量非结构化数据增长的最佳选项。
为积极探索普惠金融发展模式,国内某商业银行(简称Y银行)不断革新业务和底层技术,携手杉岩数据,用新一代分布式存储技术升级传统存储架构,让营业部柜员操作简化、效率提升,服务客户质量改善,带来了更轻盈、更高效、更安全的服务体验。
说到企业存储IT老炮儿们接触最多的就是块存储和文件存储了但如今,随着数据量爆炸式增长对象存储,成为存储技术的新网红
一般来说,从文件迁移到对象,涉及到访问数据的协议和方式转换,客户对应用没有办法做到无感知,同城需要配置定时任务,在业务不忙时发起迁移,第二天监控迁移到监控迁移到效果。在大型数据中心里面,这种情况尤其突出。在交付某券商客户对象存储项目时,客户原有NAS存储了近6000万文件,客户利用业务空窗期通过传统方式进行历史数据搬迁,耗时长达2个月,运维工作也需要持续的人力投入。
近期IDC发布了2020年SDS中国区市场报告,我们可以从统计数据分析出存储市场正在发生的格局变化。
从SDS的整体数据来看,SDS的市场份额占比相比2019年增长了5.4%,是增长最快的一个市场,而较热门的HCI也仅增长了2%。而传统存储则从2019年的占比65%下降到57.7%,下降了超过7个百分点。从这个数据可以看出,SDS和HCI在不断地蚕食传统存储市场。
对象存储是一种将数据作为对象进行管理的计算机数据存储体系结构,与其他存储体系结构(例如将数据作为文件层级管理的文件系统)以及将数据作为块和扇区内的块进行管理的块存储相对。每个对象通常包括数据本身,可变数量的元数据和全局唯一标识符。
移动互联网和物联网等技术把我们带入海量数据时代,数据终端呈现指数级增长,数据的类型和数量越来越多。在企业内部,新增数据中超过80%都是非结构化数据。
IT初期规划中,由于数据规模较小,企业往往采用NAS存储非结构化数据。但当文件超过千万级,NAS会出现性能瓶颈,严重影响业务效率;而且数据量攀升带来的频繁扩容、升级,也增加了不小的维护工作量。
从杉岩在金融行业的实践来看,对象存储的稳定性已经在多个项目中得到了验证。以杉岩MOS对象存储为例,帮助广发证券管理6亿文件(PB级),从2017年稳定运行至今零故障,客户多次扩容升级,支持的应用范围不断扩展;再如帮助CFCA管理50亿电子认证文件,帮助中国人保广东分公司和中山农商行(百TB级)管理金融影像数据等。无论是容量还是访问性能较原有NAS都有显著提升,而且持续稳定运行。下面从3个维度解答一下您的问题,希望对您有所帮助。
随着数据分析和人工智能应用的普及,企业数据量大增,创新业务层出不穷,企业对数据分析灵活性、性能和成本的要求越来越高,传统大数据Hadoop系统搭建的数据分析平台已无法满足企业的要求。越来越多的企业以数据湖为基础构建大数据处理平台,数据湖的典型特征是存储和计算分离,能够降低系统成本同时获得更好的系统扩展性。
智能应用高速发展,引发非结构化数据存储需求大爆发,各行业每天都在产生大量数据,比如:新增数据中,80%以上都是非结构化数据,在商业领域中,占比更是超过了95%,随着企业逐渐向互联网化转型,一些新兴的应用场景开始出现,以传统IT+新型IT为代表的双模IT共同驱动企业未来的数字化发展。传统IT主要承载稳态业务,新型IT承载敏态业务。
当网盘、跑游戏、做备份、存视频,云数智趋势下,对象存储过得风生水起,从BAT的公有云到企业私有云都有出镜。IDC中国SDS市场数据显示,2018年对象存储增长率超过150%,2019Q1对象存储在中国SDS市场占据19.6%的份额,实现了“very fast”的增长。
对象存储(Object Storage Service,OSS),也叫基于对象的存储,是一种解决和处理离散单元的方法,可提供基于分布式系统之上的对象形式的数据存储服务。对象存储和我们经常接触到的块和文件系统等存储形态不同,它提供RESTful API数据读写接口及丰富的SDK接口,并且常以网络服务的形式提供数据的访问。简单理解,对象存储类似酒店的代客泊车。顾客(前端应用)把车钥匙交给服务生,换来一张收据(对象的标识符)。顾客不用关心车(数据)具体停在哪个车位,这样省事儿、省时间。
开源的最大魅力,是能够满足人们的探索欲和求知欲,让我们可以很深入地了解一个系统,如果我们发现它的设计或者实现中有任何不合理的或者错误的地方,我们可以提出自己的想法并且实现它,亲手来完善一个大家都在关注的事物,让无数人受益其中。今天我们就来聊一聊一个开源对象存储系统——OpenStack Swift。
什么是对象存储?什么是OSD对象存储设备?
存储局域网(SAN)和网络附加存储(NAS)是我们比较熟悉的两种主流网络存储架构,而对象存储(Object-based Storage)是一种新的网络存储架构,基于对象存储技术的设备就是对象存储设备(Object-based Storage Device)简称OSD。
随着我行数字化业务的持续开展和监管要求的不断提高,各线上线下业务渠 道不断拓展,其产生的影像、音频、视频等非结构化数据急速增加,我行正面临 现有的文件存储设施不能适应业务增长、系统管理复杂、扩展能力差、访问能力 差等问题。因此亟需启动开放式海量非结构化数据的存储平台项目,来满足我行 海量的非结构化数据存储、读取和管理需求。本文将从我行非结构化数据存储的 现状及痛点入手,深入剖析我行当前影像系统的架构方案瓶颈和不足,以及对对 象存储架构体系转型升级的需求进行深入分析,并提出相应的转型思路,同时结 合实际现状,抛出转型过程中需要克服的几个难点问题,希望对各位同行有所帮助和借鉴。
在过去的十年中,云存储服务出现爆炸式增长,这在很大程度上是因为低成本基于对象的存储库的激增,这种存储库被证明是当今很多超大规模工作负载的理想选择。另一方面,块存储主要保留在本地,支持关键任务和数据密集型工作负载。然而,这似乎正在发生改变。Taneja Group最新两项研究表明,企业正越来越多地转向云进行块存储,以寻求更高效更灵活的方式来支持其工作负载。
非结构化数据是增长最快的数据类型之一。随着企业日积月累地生成、收集和存储越来越多的数据,必然会带来一个问题:什么是存储非结构化数据的最佳方式?直白来说,非结构化数据就是不遵循传统数据库格式的数据,其结构是不规则或不完整的。电子邮件、文档形式的文本以及多媒体(如照片、视频和音频文件)等数据就是常见的非结构化数据。在存储非结构化数据时,NAS(网络附属存储)和对象存储是目前两个主要的选择。
如今,由于各种原因,对象存储与块存储的争论引起了人们的浓厚兴趣。由于云计算的惊人发展以及供应商基于对象的存储解决方案的出现,对象存储越来越受到人们的关注。与此同时,块存储仍然是企业继续保持良好状态的支柱。
以下是IT专业人员应该了解的对象存储和数据块存储,以及它们如何适应当今的数据存储环境的内容。
块存储
典型设备:磁盘阵列、硬盘
块存储主要是将裸磁盘空间整个映射给主机使用的。
就是说例如:磁盘阵列里面有5块硬盘,然后可以通过划逻辑盘、做Raid、或者LVM等方式逻辑划分出N个逻辑的硬盘。但是逻辑盘和物理盘是两个完全不同的概念。假设每个硬盘100G,共有5个硬盘,划分为逻辑盘也为5个,每个100G,但是这5个逻辑盘和原来的5个物理盘意义完全不同了。例如第一个逻辑盘第一个20G可能来自物理盘1,第二个20G来自物理盘2,所以逻辑盘是多个物理盘逻辑虚构出来的硬盘。
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