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
Industry Solutions
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企业选择错误的人工智能存储平台可能会产生严重影响。因此,人们需要了解可能影响企业选择人工智能数据存储策略的6个准则。人工智能和机器学习如今已成为企业最重要的两个工具,可帮助企业利用其核心数字资产创造竞争优势。但是在采用人工智能数据存储之前,企业必须根据机器学习平台如何获取、处理和保留数据来考虑一系列要求。
几十年来,衡量存储技术进步的主要依据是存储容量和读写速度。不过,随着企业数字化转型的不断深入,云计算、大数据、5G、AI、IoT等新技术的不断应用,企业对于存储的要求越来越高,不仅要求存储具备更高的性能和容量,而且对存储管理、安全、成本等等方面也提出了更高的要求,存储面临着更多的挑战。当然,这也进一步推动了存储技术的变革。预计在2020年,以下存储技术将受到企业的青睐,并进一步在业务场景中应用和普及。
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。
分析师预测,数据备份将在2020年进一步推进容器和边缘这两个新领域的发展。但是,在企业充分保护边缘和容器中的数据之前,他们将不得不费力地处理令人困惑的信息,甚至可能是对术语的误解。2020年新备份工具的驱动力包括自动驾驶汽车和其他物联网技术计划的增长,Kubernetes的广泛采用以及《加州消费者隐私法》(CCPA)的颁布。专家说,将设计新产品和技术来应对这些挑战。有望在2020年流行的其他技术包括更好的分析工具,用于分类、搜索和删除数据,以及针对诸如勒索软件和IT基础设施复杂性之类的原有问题进行改进。
当今市场上几乎所有备份解决方案都要求具有某种形式的云存储支持。IT规划人员需要了解他们的备份解决方案提供哪种类型的云存储,以及其解决方案的体系结构是否可以真正利用云存储。令人惊讶的是,大多数数据保护解决方案虽然支持云存储,但实际上并没有带来什么价值。毫无疑问,云存储可以成为备份基础设施的一个具有价值的补充,但其前提是备份软件的架构能够充分利用它。
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。
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