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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。
过去二十年,数字经济蓬勃发展,深刻改变了人们的生产和生活方式。数据已经成为数字经济时代最核心的生产要素。移动互联网成为社会的数字基础设施,社交网络、电子商务、移动支付已经重构每一个中国人的生活方式,人工智能在各行业的应用持续拓展和深化,有望成为新一代的技术基础设施。工业互联网已在千行百业生根发芽,赋能工业企业实现数字化转型,通过对数据的采集和分析形成智能反馈,推动形成全新的生产制造和服务体系,提高企业生产效率,创造差异化的产品和增值服务,随着5G网络部署逐渐铺开,企业的智能化升级正得到进一步加速。
证券公司每天产生的数据中80%以上是非结构化数据,持续的数据增长,证券服务向智能化、敏捷化、价值化方向发展,对后端存储提出了挑战。1、变革的动力:证券信息化升级以影像、图片、扫描件为主的非结构化数据激增,数据量从TB级向PB级跃进。每年新增大量应用,复杂性增加,海量文件的访问性能面临新挑战。机构内部业务繁杂,存在数据壁垒,需搭建统一数据平台,提高跨业务共享效率。技术演进推动应用的容器化部署,这要求存储吸收容器技术提供持久化存储服务。利用大数据的价值,借力AI实现业务创新,比如智能运维(AIOps),进一步降本提效也是大势所趋。如果存储自身能够提供AI能力,支撑智能运维,自然是锦上添花。
制造业是立国之本、兴国之器、强国之机。智能制造为中国制造业跨越发展提供了历史性机遇。人工智能与制造业深度融合所形成的新一代智能制造技术,成为新一轮工业革命的核心驱动力。
在新制造环境下,工业视觉在质量管理的流程中扮演相当重要的角色。作为智能制造的“智慧之眼”,工业视觉不仅提高检测效率和准确度,进一步提升产出功率与降低查验人员的作业负荷,还可让产品的出货质量更稳定。
如果说云计算是近几年的一大热点,那么超融合就是热点中的热点。超融合也属于云计算中私有云架构的一种,但是超融合与云计算的区别是什么呢?
一、相同点:
1、双方都希望通过将网络、计算、存储等资源进行重新规划,得到更好地利用。
2、都向着降低成本,提高弹性可扩展能力方向发展。
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