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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。
大数据分析手段的广泛应用,助推数据快速增长,存储形态相继经历了从传统存储到大数据存储1.0再到大数据存储2.0的变迁,以应对海量数据的挑战。1.0时代解决了海量存储的问题,通过分布式架构和软件定义,让数据能够存得下。2.0时代解决了便捷管理的问题,通过多协议访问、生命周期管理、异构存储管理、混合云管理,让企业管好数据。
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。
陈坚,我们很多年前就加了微信,一直无缘见面交流。
在2020年5月底最后几天里,正好碰着他出差北京公干,我们就约见聊了一下中国的软件定义存储(SDS)以及杉岩数据的发展情况。同时,我对杉岩数据在现在这样特别的环境下,最近还获得了新一轮的融资特别好奇。
最新官方消息:近日,杉岩数据喜获1.5亿元B+轮融资,本轮融资由大型央企中远海运发展领投,襄禾资本、无锡金投跟投。
与此同时,近日杉岩数据中标某省数据中心云存储资源池的2EB容量级分布式存储特大单,由20万块磁盘打造的超级海量存储集群。
通信科技发展到今天,当数据量达到TB级,网络传输的效率其实还不如快递。百兆光纤宽带看似很快,但在遇到真正的“大数据”时,高速公路也会秒变停车场。
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。
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