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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。
做完CT或者核磁共振检查, “塑料袋+传统胶片”是患者求医问诊的标配,有些医院可以自动将检查影像同步到手机,扫码就能浏览,有些医院会让我们自带U盘去拷贝DICOM格式图像,有区别吗?哪种更靠谱?
最近,某大型半导体制造企业H公司的产线人员小刘常常会遇到这样的抓狂处境——硅片产线质检图片数据部分文件夹无法打开,即使能查看的文件也需要等3分钟以上,严重影响质检效率。
全球数字化时代,数据中心作用不可小觑。自然灾害、数据攻击等危机事件层出不穷,企业纷纷建立双活或多活数据中心防患未然,应用和数据库的高可靠性和高可用性成为关键。
然而,随着海量非结构化数据的涌现,传统数据中心在帮助企业构建数据空间的同时,也面临着一些挑战。如何修炼出一招高效省心的数据灾备大法,让企业打通多活数据中心的任督二脉?且看这份修炼秘籍。
数据湖作为企业数据体系的基础,已成为大数据平台的首要选择。它犹如一个“大水池”,把各类异构数据进行集中存储、“一湖尽收”,在挖好这个"湖"后,重要的步骤就是如何把各种异构数据汇聚注入到湖里。
Hadoop作为部署数据湖最常用的技术,以其生态为核心的大数据框架已经十分成熟。随着数据总量和形式的不断增长,存算分离成了大数据架构发展的主流方向。
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