解决不同存储场景,不同数据形态的存储问题
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小到智能手机、电脑、键盘,大到电视、汽车……每个消费者都期望买到的是完美无暇的产品。而对产品生产企业来说,一旦公开销售后发现产品质量缺陷,所导致的退货、索赔、品牌声誉受损的成本将不可估量。因此,产品的质量检测是生产制造中非常重要的一环,关乎产品的精密度、美观度、质量把控等多方面。
在日益激烈的市场竞争下,为满足对产品质量的全流程追溯和管控的要求,企业正加速迈向智能制造的步伐,智能产线、智能装备纷纷投入应用。
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。
不断攀升的人力成本、运营成本、差旅成本……随着市场竞争进入微利时代,企业成本精细化管控成为焦点,如何控制IT软硬件成本同样困扰着无数CIO、CTO们。以IT重要基础设施存储为例,非结构化数据的爆发式增长,使得数据存储成本越来越高,让很多企业不得不舍弃大量有价值的数据,造成各种数据资产信息的缺失。在业务复杂性、数据安全性、扩容性价比的多重压力下,企业逐渐采用更加高效的分布式存储方案。
机器视觉、网上银行、自动驾驶……新的业务场景、新的数据形态、新的响应需求,企业的存储基础设施正面临着前所未有的挑战。分布式存储,凭借大规模集群下的整体性能和容量优势、系统扩展能力强、运维管理效率高、可用性和可靠性高等特点,受到越来越多用户的青睐,并进入企业的存储基础设施建设选型范围。然而,对于正在推进分布式存储落地的企业而言,如何进行系统选型?需要关注哪些方面?有什么好的解决方案?这份选型指南,请收好!
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
自动驾驶、智能制造、AI……新技术带来数据量的爆炸式增长,这也导致企业的存储成本快速上升。
以自动驾驶为例,L3级自动驾驶项目需要存储50到120PB的传感器数据,这些数据要求在短时间内分析完成,完整测试产生的数百PB数据需要存储30年以上。这对训练效率和海量存储的成本优化提出了更高的要求。
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