解决不同存储场景,不同数据形态的存储问题
提供高效、智能、可靠的数据管理方案
联系方式
售后服务热线
400-838-3331转3
关注官方公众号
服务邮箱
support@szsandstone.com
关注杉岩小助手
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。
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。
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。
扫码关注