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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。
主要看企业的生产环境和对应的压力。磁盘阵列比较适合对接数据库,高性能、低时延。分布式存储更适合大容量的数据存储。分布式存储有不同的服务,有块、文件、对象。块可以对接虚拟化和容器,如果虚机较多、资源占用加大,可以使用分布式块存储来对接;
目前我社正在考虑建设新一代双活数据中心,在规划核心系统使用的存储时,是使用集中存储还是使用分布式存储是我们考虑的难点。请问如果考虑使用分布式存储,在分布式存储的选型上应重点考虑哪些方面,在关键性能指标、存储的稳定性、健壮性、并发性、数据复制、双活等方面主要侧重考虑哪些问题。
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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