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近日,北京成为国内首个开启乘用车无人化运营试点的城市,自动驾驶商业化运营再度按下“快进键”。近年来,政策的屡屡破冰、大量资本及跨界造车新势力的加速融入,都极大推动了自动驾驶商业化落地进程。有研究机构预测,预计到2025年,全球约30%的销售汽车将支持L2级或以上的自动化。
不断攀升的人力成本、运营成本、差旅成本……随着市场竞争进入微利时代,企业成本精细化管控成为焦点,如何控制IT软硬件成本同样困扰着无数CIO、CTO们。以IT重要基础设施存储为例,非结构化数据的爆发式增长,使得数据存储成本越来越高,让很多企业不得不舍弃大量有价值的数据,造成各种数据资产信息的缺失。在业务复杂性、数据安全性、扩容性价比的多重压力下,企业逐渐采用更加高效的分布式存储方案。
机器视觉、网上银行、自动驾驶……新的业务场景、新的数据形态、新的响应需求,企业的存储基础设施正面临着前所未有的挑战。分布式存储,凭借大规模集群下的整体性能和容量优势、系统扩展能力强、运维管理效率高、可用性和可靠性高等特点,受到越来越多用户的青睐,并进入企业的存储基础设施建设选型范围。然而,对于正在推进分布式存储落地的企业而言,如何进行系统选型?需要关注哪些方面?有什么好的解决方案?这份选型指南,请收好!
说到企业存储IT老炮儿们接触最多的就是块存储和文件存储了但如今,随着数据量爆炸式增长对象存储,成为存储技术的新网红
当今时代,数据和信息犹如各行各业的业务基础和命脉。信息化在带来便捷的同时,也必须面对数据丢失的风险。
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。
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