浪潮云对象国产存储厂商的行业厂商有

全球公有云计算市场的领导地位競争是激烈的三方竞争: AWS vs Azure vs Google国内市场则是阿里云、腾讯云和AWS。对于基础架构即服务 (IaaS) 和平台即服务 (PaaS)亚马逊 Web 服务 (AWS)、Microsoft Azure 和 Google 云平台 (GCP) 在众多云公司中占据着优势,另外紧随其后的是阿里云和腾讯云

Synergy Research Group 首席分析师 John Dinsdale 曾表示:“云服务和数据中心基础设施市场是真正全球性质的,但是中国是個例外全球市场以每年 50% 的速度增长,而中国市场则以每年超过 70% 的速度增长并指出:”尽管市场规模几乎翻了两倍,但AWS在全球的市场份額连续12个季度内一直稳定在33% 左右

与此同时,微软在 SaaS 方面的实力尤为强劲而谷歌云 (Google Cloud) 在2018年从Gartner魔力象限中的愿景者象限升级为领导者象限,並以提供折扣闻名处于积极增长的地位。

中国市场份额上阿里云以40.5%的市场份额仍旧位列第一,腾讯云紧追其后(16.5%) Sinnet(光环新网,AWS中國伙伴)以9.7%排名第三(但AWS中国另一个合作伙伴西云数据并没有计算入内)

随着庞大的工具集继续呈指数级增长,亚马逊的功能是无与伦仳的然而,其成本结构可能会让人感到困惑它只关注公有云,而不是混合云或私有云意味着与您的数据中心进行交互并不是 AWS 的首要任務

拥有卓越功能的云基础架构的AWS的紧密竞争对手。面对企业客户Azure将从企业角度去考虑如何结合现有的数据中心,但很少有公司具有 Microsoft 这樣的企业背景 (Windows支持)Azure知道很多客户仍在运行数据中心,Azure平台努力与数据中心进行交互——混合云是一种真正的优势

作为竞争中资金充足嘚弱势群体,谷歌进入云市场晚了一步它也没有特别吸引企业客户的地方。但它有自己的技术优势比如行业领先的深度学习和人工智能、机器学习和数据分析工具。

界面友好适合于国内中小型企业。有比较多电商、物联网方面的客户案例国内数据中心众多,产品服務比较全面阿里云作为国内云计算的龙头老大,在市场占有率和行业经验都有比较领先的地位

游戏和视频行业的技术比较突出,侧重於构造产业生态圈并且能够很好地打通腾讯开放平台。有比较多的政企、游戏界的客户经验

许多专家建议企业在个案基础上评估其公囿云需求,并让最适合其需求的供应商提供特定的应用程序和工作负载每个领先的供应商都有特殊的优势和弱点,这使得他们成为某些項目的最佳选择

亚马逊最大的优势是其在公共云市场的主导地位。Gartner 指出在其“基础架构即服务” 的Magic Quadrant中,”10多年来AWS 一直是云 IaaS 的市场份額领导者。

其受欢迎的部分原因无疑是其巨大的业务范围AWS拥有庞大且不断增长的可用服务,以及全球最全面的数据中心网络Gartner 的报告总結说,AWS 是最成熟的企业云提供商拥有管理大量用户和资源的最深层功能。

亚马逊的弱点是成本虽然AWS定期降低其价格,但许多企业发现在服务上运行大量工作负载时,很难了解公司的成本结构并有效地管理这些成本然而,一般来说亚马逊的优势超过了这些缺点,各種规模的企业继续将 AWS 用于各种工作中

Azure的优点和缺点:

微软很晚期才进入云市场,但借着以前使用微软的软件的客户微软一进入市场便跳跃式增长——Windows 服务器、Office、SQL Server、Sharepoint、Active Directory、. Net和其他工具等都重新用在云上。

Azure成功的一个重要原因是:如此多的企业部署 Windows 和其他微软软件由于 Azure与其怹应用程序紧密集成,因此使用大量微软软件的企业通常会发现使用Azure也是有意义的。这将建立现有Microsoft客户的忠诚度此外,如果您已经是現有的 Microsoft 企业客户则会期望显著的折扣服务合同。

在缺点方面Gartner 发现了平台的一些缺陷。“虽然微软Azure是一个企业就绪的平台但Gartner客户报告說,微软虽然有企业供应商的悠久历史感觉服务经验没有达到他们期望的企业就绪程度。客户列举了 ISV 合作伙伴生态系统的技术支持、文檔、培训和广度方面的问题

Google的优点和缺点:

谷歌擅长容器,自从谷歌开发了 Kubernets 标准(AWS和Azure提供的服务中使用了此标准)GCP 专注于大数据、分析和机器学习等产品,它还提供了相当大规模的负载均衡

不利的一面是,谷歌在市场份额上是第三(远远落后第二名)这或许是因为咜没有像 AWS 和 Azure 那样提供尽可能多的不同服务和功能,尽管它正在迅速扩张但它也没有AWS或Azure那么多的全球数据中心。

Gartner表示客户通常选择GCP作为苐二提供商而不是战略提供商,尽管GCP正在越来越多的被以开源为中心或以DevOps为中心与微软云依赖较低的客户选择作为战略替代品。

阿里云國内市场占据第一是国内的云计算龙头。开发了服务全球的超大规模通用计算云操作系统飞天并且在早前已经凭借自研的X-Dragon神龙架构服務器,对标AWS的Nitro架构相较于国内其他厂家,其产品类目也是很丰富的国内的数据中心也比较多。

不利的一点是:海外的机房数量并不是佷多因此在和其他海外巨头比较的情况下,没有太多优势不管是数量上还是价格上。

国内云厂家的二把手价格上比阿里云还有更多嘚优势,并且有其社交、游戏等领域的行业积累

有待提高的是,腾讯云的所有产品类目都比较少海外的资源也不是那么丰富。

弹性计算云:亚马逊的旗舰计算服务是弹性计算云或者说EC2,亚马逊描述EC2是“一个提供安全可重新定义计算容量大小的云上web服务”。EC2提供多样囮选择包括各种各样的实例,支持windows和Linux裸机实例,GPU实例高性能计算,自动伸缩以及更多的选择亚马逊也提供一个EC2免费套餐,长达12个朤每个月750小时。

容器服务:在计算类使用多容器服务的客户正在增长,并且包含多种选择:DockerKubernetes,亚马逊自己的Fargate服务(使用容器自动化管理服务器和集群的服务)它提供一个私有云选项:Lightsail,用来批量计算工作的Batch用来运行和自动伸缩web应用的Elastic Beanstalk以及一些其他的服务。

虚拟机:微软的主要计算服务叫虚拟机它对Linux、Windows Server、SQL Server、Oracle、IBM 和SAP的支持,以及增强的安全性、混合云功能和对 Microsoft 软件的集成支持与AWS一样,微软也拥有非瑺多的可用实例类型包括 GPU 和高性能计算选项,以及针对人工智能和机器学习优化的实例它也有免费套餐,一年内可以免使用Windows或Linux B1S虚拟机750個小时/月

beanstalk类似功能。微软还提供了一个独有的服务叫Fabric专门为具有微服务体系结构的应用程序设计的。

计算引擎:相比之下谷歌的计算服务类型比竞争对手少一些。它的主要服务被称为计算引擎它拥有自定义和预定义的机器类型、按秒计费、也支持Linux和Windows、值得注意的是Google使用自动节省能源和零碳排放基础设施使用的能源消耗只有传统数据中心的一半,Google也提供免费套餐(12个月的f1-micro实例免费使用)

聚焦Kubernetes:谷歌為有意向部署容器的企业提供 Kubernetes 引擎服务,与所有领先的云提供商一样设置Kubernetes是为了提供容器服务和微服务。而Google一直大量参与Kubernetes项目并提供了額外的专家服务

计算服务:计算服务、弹性伸缩和负载均衡等服务阿里云都有比较丰富的产品线,而且其 X-Dragon神龙架构也是其一大计算服务賣点

容器服务:很好地支持了K8S容器服务和容器景象服务等。

计算服务:标准的云服务器、GPU云服务器、FPGA 云服务器等;在弹性计算上大量嘚投入研发和实践,帮助用户更好的使用云计算产品的类别相对其他厂家,腾讯云的计算实例类型相对较少

S3 to EFS:AWS提供一系列的存储服务,包括面向对象的S3服务与EC2一起使用的持久块存储的EBS,和用于文件存储的EFS一些更具创新性的存储产品包括存储网关(可实现混合存储环境)囷 Snowball (一种物理硬件设备),当不能使用Internet 传输的情况下,可以使用它来传输pb级的数据

数据和存档:在数据库方面,AWS有兼容SQL的数据库叫Aurora RDSDynamoDB NoSQL数据库,ElasticCache內存数据存储Redshift 数据仓库,Neptune图形数据库和一个数据库迁移服务AWS也提供低成本长期存档存储的产品叫Glacier,另外它的存储网关可以轻松的处悝备份和存档。

存储服务:微软云的基本存储服务包括Blob存储用于基于REST的非结构化数据对象存储。适用于大容量工作负载、文件存储和磁盤存储的队列存储它还有一个对大数据应用程序比较有用的数据湖存储。

扩展数据库:Azure的数据库选项特别广泛它有三个基于 SQL 的选项:SQL數据库、MySQL数据库和PostgreSQL数据库。它还具有数据仓库服务以及NoSQL的Cosmos db和表存储。Redis缓存是其内存中的服务而Server Stretch Database是专门为在其自己的数据中心中使用Microsoft SQL Server的組织设计的混合存储服务。与 AWS不同Azure确实提供了实际的备份服务,以及站点恢复服务和存档存储

统一存储及更多:与计算一样,GCP 提供的存储服务选择更少Cloud Storage是其统一的对象存储服务,它还具有持久磁盘选项它提供类似于 AWS Snowball的传输设备,以及在线传输服务

存储:阿里云提供了对象存储、文件存储、归档存储、块存储和表格存储等多种存储模式。

数据仓库:对于大数据需要的海量存储阿里云也提供了对应嘚产品PetaData、HBase 以及OceanBase。

数据库和缓存:腾讯云提供了标准的SQL数据库和其特有的TDSQL针对高速缓存场景的Redis 和Memcached、标准的NoSQL 数据MongoDB ,以及一些适合于大数据的數据库如:HBase、分布式数据库DCDB。

存储:只提供了标准的对象存储和云硬盘服务

展望未来专家表示人工智能、机器学习、物联网 (IoT) 和无服务器计算等新兴技术将成为云供应商的重点差异化点。所有三家领先的云提供商都已开始试验这些领域的产品并有可能在未来一年扩大服務范围。

Sagemaker to Serverless:与其他领域一样AWS在上述每个领域的服务列表最长。亮点包括其用于训练和部署机器学习模型的 SageMaker 服务Lex对话接口为其Alexa服务、Greengrass物聯网消息服务和Lambda无服务器计算服务提供动力。

人工智能和机器学习:在众多面向AI的服务中AWS 提供了DeepLens,这是一款AI驱动的相机用于开发和部署机器学习光学字符识别以及图像和对象识别之类的算法,AWS 宣布了Gluon这是一个开源深度学习库,旨在使开发人员和非开发人员都能轻松构建和快速训练神经网络而无需了解 AI 编程。

认知服务:微软还在人工智能方面投入巨资并在 Azure 上提供机器学习服务和机器人服务。它还提供认知服务包括Bing Web 搜索API、文本分析 API、人脸 API、计算机视觉 API 和自定义视觉服务。对于物联网它有多个管理和分析服务,其无服务器计算服务被称为 “Functions”

Big on AI:对于 Google 云平台而言,人工智能和机器学习是重点领域由于构建机器学习应用程序的开源软件库TensorFlow,Google 在人工智能开发方面处于領先地位TensorFlow库也很受欢迎。以至于AWS最近增加了对TensorFlow的支持

IoT to Serverless:Google 云在API中提供了强大的自然语言、语音、翻译等功能。此外它还提供物联网和無服务器服务,但仍在测试阶段。

AI:阿里云以ET大脑为基础发展了ET工业大脑、ET农业大脑、ET环境大脑、ET医疗大脑等数个AI解决方案,及50多个AI产品

大数据:腾讯云发展出来了大数据基础服务、数据应用和AI三大体系,提供了丰富的技术产品对于用户来说,也是可以更好的去借助云計算的资源来实现自己的需要

在比较这三个云领导者时,定价几乎是最难做比较的但是也能够概述一下。

AWS:亚马逊的定价尤其难以琢磨虽然它确实提供了一个成本计算器,但所涉及的许多变量使得很难获得准确的估计Gartner提议,亚马逊的细粒度定价结构比较复杂强烈建议使用第三方成本管理工具。

Azure:微软的定价也不容易理清楚由于 Microsoft 复杂的软件许可选项和基于情况的折扣的使用,如果没有外部帮助和豐富的经验其定价结构可能难以理解。

Google:相比之下谷歌将其定价作为一个差异化点。其目的是提供“客户友好”的价格击败其他云提供商的价格。Gartner 指出Google使用大幅折扣和特别灵活的合同,试图从目前与云竞争对手花费大量资金的客户那里赢得项目

阿里云:区别于其怹部分厂家,阿里云是以先付费形式来支付的价格来说国内区域会比国外厂家便宜,但比国内其他对手来说最贵;国外区域相比其他国外厂家并没有太多优势但价格折扣空间比较大。

腾讯云:比起阿里云价格更加有优势而且也有针对初创企业的优惠券。

关键提示:以荿本为主选择云提供商的企业需要根据具体情况分析每个项目以选择最佳提供商而且由于供应商经常降价,可能需要经常重新考虑这些計算

最适合你公司的是哪家?

正如开头所指出的为公司提供的最佳公有云供应商将取决于公司具体的需求和工作负载。事实上某些項目的最佳供应商也许不是其他项目的最佳供应商。许多专家认为大多数企业都会在多云方面投入巨资。而实际上实施多云战略可能有助于不锁定供应商或在相应的工作负载使用最适合的服务

AWS: 选择AWS意味着可以使用其丰富的工具和服务集合以及大规模的数据。不选择亚馬逊的唯一原因是你想要特别针对你开发的更多个性化的服务就其规模而言,亚马逊很难做到与每一个客户建立密切的关系但也有经銷商和顾问可以提供这种专注的服务。另外AWS也提供了针对初创企业、教育初创的扶持计划额度也比较高。

Azure:对于企业而言微软最大的吸引力在于微软的商店。所有现有的. net代码都可以在Azure上继续运行将服务器环境连接到Azure,很容易迁移本地应用到云上此外,Azure对混合云的深喥理解将帮助传统数据中心环境与快速扩展 (且功能丰富) 的微软云连接

Google:谷歌增长迅速但仍然在成长。当然这家搜索巨头没有与传统企业咑交道的经验但它完全致力于并且投入了数十亿美元在云领域,并与思科达成了合作以前不喜欢Google云的人,现在可能会觉得惊讶Google有它洎己的长处,例如建立Google云上的机器学习组件

阿里云:如果你的最终用户都在国内,并且所有的基础架构资源也需要部署国内的话阿里雲可能是一个比较好的选择。机房众多并且产品类别比较丰富。

腾讯云:对于直播、游戏、社交行业腾讯云有更多的生态支持和更好的集成性

近日IDC发布了2020年第一季度中国软件定义存储(SDS)市场跟踪申报。申报浮现企业级存储整体市场不才滑,但SDS(软件定义存储分布式存储是SDS的施展)持续呈正增进,增速達25.9%个中浪潮分布式存储发卖额和出货量同比增进186%、512%,成为增速中国第一的厂商

浪潮存储是若何迅猛增进呢?我们可以从中国移动近期嘚“集中收集云资源池二期工程分布式块存储采购项目”找到谜底中国移动此次集采规模大,影响大在存储界掀起不少讨论热浪。从集采设备和事实看中国移动非常正视分布式存储,浪潮、华为等有较大斩获

该项目的落定可以说是树立了运营商在分布式块存储应用采购上的一个“标杆”,也代表着通信行业云化转型的推进走入了一个全新阶段不止是电信行业,金融、天文、情景等领域同样对分咘式存储情有独钟。

可见当前新数据时代已经到来,存储呈现从集中式向分布式架组成长的趋势那么,为何运营商等企业会越来越囸视分布式存储?浪潮分布式存储又是若何脱颖而出

“新数据时代”蓄势待发,分布式存储成主角

据熟悉中国移动的集中收集云资源池二期工程分布式块存储采购项目,在开标初期就吸引十几个厂商关注但因为收集云二期稀奇首要、稀奇关键,中国移动严峻限制了介叺厂商多少厂商也对其门槛望而却步,最终共有5家介入

这充实浮现了中移动在分布式存储手艺选择上的行业影响力与号召力,也再次凸显了数据存储的热度和首要性

进入2020年,中国“新基建”加速与数据慎密相关的5G、数据中心、人工智能等成为首要成长工程。为何国喥要加倍正视数据存储

浪潮存储产品线总司理李辉曾透露,“新基建”对数据处理提出了海量、多元、实时、多云的挑战以5G为例,若昰把5G比做水举动的管道管道十倍百倍的加粗,势需要求存储有充足的容量能接得住。

凭证IDC与浪潮存储连系发布的数据及存储成长研究申报未来,四大新数据特征将会呈现

  • 一是,海量数据的络续涌现到2025年全球新竖立的数据将达到175ZB。

  • 二是企业对实时数据需求增加,箌2023年实时数据占全球数据圈24.5%的份额金融的风险评估、交通的自动驾驶、运营商的智能收集等好多场景,都需要依靠快速实时的数据采集、存储和理会得以实现

  • 三是,数据从单一内部小数据形态向多元动态大数据成长数据情形多样、复杂,大量文本、图片、视频等非组織化数据被发生和存储

  • 四是,未来全球将有跨越70%的企业选择多云安置模式到2023年42.4%的企业将采用边缘+核心的组合架构,核心数据中心的数據存储容量占比将跨越50%

由此可见,新数据时代正蓄势待发而面临“新基建”带来的新数据挑战,企业理当充实行使分布式存储架构在機能和容量扩展方面的优势解决大规模、高并发场景下对数据存储的挑战,同时要考虑闪存阵列以提升存储机能,知足实时数据处理對百万级IOPS、亚毫秒级时延的需求

显然,能够真正应战并为企业用户带来加倍成家的数据存储平台当属分布式存储。分布式软硬一体存儲是撑持海量非组织化数据实现高并发调用的主流存储形态因为软硬一体比软硬星散模式的安置周期(包括需求讨论、上线验收、招标采购、按需验证)更优化,是通向敏捷IT的幻想选择

我们看到,今年初爆发的新冠疫情让各行业企业加快对传统生意的数字化转型。据統计一季度有高达2亿人“搬到”线上办公、超1亿学生同时在线进修、超10亿终端设备天天在线接见在此时代,企业用户生意云化的办法在咣鲜加快对弹性、无邪的分布式IT底细行动的采购需求成为首选——这使得2020年第一季度Top5存储厂商的出货产品中,有约30%是分布式架构产品

Φ国移动3年提议4次存储集采,浪潮存储均中标

纵观2020年第一季度行业存储市场政府、电信、教育三大行业占有中国SDS市场超60%的市场份额,处倳、交通行业SDS增速拜别为77.8%和44.7%远超平均水平。

在电信市场作为今朝全球5G收集笼盖最广、5G客户规模最大的通信运营商,中国移动必然也面臨着“新基建”带来的新数据挑战所以中国移动在全力成长5G和大云5.0,进展借助5G和云手艺拓展视频、政企、云处事、物联网等生意。这僦需要更高机能的存储、低时延的存储系统和更低成本大容量存储

软硬件一体化 更成熟靠得住

解决如上需求,中国移动可选的存储方案囿多个是集中式照样分布式,是软硬一体照样软硬星散不合的运营商有不合的懂得。

然则中国移动显然更认可软硬一体的分布式存储方案从2017年到2019年,中移动连续进行了3次首要的分布式存储项目集采即中国移动年分布式文件存储产品集中采购、中国移动2019年分布式文件存储产品集中采购以及中国移动年分布式块存储产品集中采购。

可见分布式存储已经成为了中国移动在生意立异与手艺立异上的首要选择

分布式存储应用标杆树立

回首已有的3次首要的中国移动分布式存储采购,入围三次集采中标候选人的供给商均有浪潮存储、华为和中移(姑苏)软件

比如第一次中国移动发布的2019年至2020年分布式块存储产品集采事实,共计采购了910套分布式块存储产品上述三家存储厂商中标。该项目成为中国运营商在分布式块存储集采历史上最为首要的大单一度在存储和IT界引起轰动。

此次集采也在分布式块存储规模应用方媔树立了一个“标杆”在立异手艺的推进上,往往标杆客户的带头浸染非常首要不单可以带来行业的指导浸染,而且可以使得首要的掱艺产品供给商获得真正的应用锤炼

笔者视察到,在去年11月发布的“中国移动年分布式块存储产品集中采购”中标企业中浪潮存储是苐1标段分布式块存储容量型的第一中标候选人,占该标段中标份额70%

而在2020年6月发布事实的“中国移动2019年集中收集云资源池二期工程分布式塊存储采购项目中标候选人公示”中,浪潮存储将供给上千个分布式存储节点、总金额过亿元而这也是浪潮存储连续3年内第4次中标中国迻动分布式存储集采。

浪潮分布式存储何以获得青睐三大原因

可以看到,在分布式存储领域的手艺立异与成长上浪潮存储成为领导者の一,所以成为中国移动分布式块存储历史最大单的核心供给商

从几回中国移动集采事实我们还可以看出,中标企业都是在中国存储领域有实力的厂家并没有很小的存储厂家。有业内子士理会中国移动选择实力强的供给商,是因为小的厂家以及小型创业企业大多数嶊崇软硬件解耦的架构,主推开源软件在存储领域投入的人才和资金相对少,所以中国移动选择更成熟靠得住的软硬件一体化产品

对浪潮分布式存储为何能在中国移动多次集采中有超卓示意,我们认为原因有多个首先,浪潮存储在分布式存储领域有多年储蓄研发经验;其次浪潮存储针对运营商关注的NFV生意场景和应用,对硬件和软件进行了周全优化实现了分布式存储在功能、机能、不乱性等方面的朂佳示意;最后,浪潮存储在多个行业遍及安置储蓄了雄厚实践经验。

据悉浪潮存储僵持新数据新存储计策,在分布式存储领域以“掱艺”夺“市场”浪潮在存储研发方面在真金白银大规模投入——1年投入近10亿元资金,投入上千人研发团队络续进行手艺立异,以实現在机能赛道上持续引领加速企业数字化转型。

浪潮推出的分布式存储领域的旗舰型系列产品AS13000在容量、机能、架构、治理、处事上具備综合优势,进而博得了成长机会得以在今年第一季度的分布式存储发卖额同比增进186%,七倍业界平均增速

浪潮分布式存储AS13000具有“多合┅无邪多变”

“软件定义存储是蓝海市场,吸引了大量传统和新兴存储厂商群集浪潮能够在SDS市场持续高速增进,是因为我们贴合应用紦分布式存储手艺做到充足前瞻,让跟随者很难复制”李辉透露。

我们细看浪潮存储近期所斩获的大单除了上述提到的中国移动项目,还包括全球最大天文千里镜FAST、中国情景大数据研究、交通银行伶俐金融等超级工程项目

智算中心将成“新基建”首要之“基”

瞻望未來,国度进一步鼓动落地“新基建”计策使得数字化手艺的成长和变迁呈现出加速的态势。个中云角力经由十余年的成长已经深入应鼡到各行各业,大数据、人工智能的崛起起头鼓动数据价钱的释放5G、IoT正在重塑业界对数据速度的“希望值”。

可见面临新手艺、新应鼡的变迁,高机能存储阵列的大规模应用将成为下一个十年的必然趋势数据浮现,2019年全球外部存储发卖额约285亿美元高机能的闪存存储占有全球约80%的市场份额。

对此中国工程院院士、浪潮首席科学家王恩东认为,智算中心将成为伶俐时代经济社会运行所必需的首要底细荇动

智算中心是伶俐时代最首要的角力力生产中心和供给中心,以融合架构角力系统为平台以数据为资源,能够以强大算力驱动AI模型對数据进行深度加工源源络续发生各类伶俐角力处事,并经由收集以云处事形式向组织及个人进行供给

在“新基建”背景下,智算中惢将成为未来角力力的首要生产中心而数据机能是智算中心的关键。然则海量数据处理、理会等会给智算中心带来伟大挑战。

李辉就此透露:“人工智能、大数据、5G新手艺驱动下数据发生本质改变,从以前‘人工采集、人工过问’过渡到现在‘机械发生、机械处理’嘚新时代数据不单要存好、管好,更要用好”

企业需要安置高机能数据存储底细行动,来承载海量数据处理需求而从运营商领域、科研领域、医疗领域、交通领域等多行业的分布式存储应用趋势来看,分布式存储的未来已来

是以,浪潮存储提出“云存智用 运筹新数據”的理念匡助用户把数据存在一个云情形中,把数据更多更好地供给给人工智能的应用经由一套整体的解决方案匡助用户把各类各樣的新数据存好、管好、用好。

据悉该方案采用业界独一的“一套架构承载五种数据处事”极简架构。该架构除了撑持主流的以NFS/SMB和谈挂載的分布式文件存储还撑持iSCSI以适配数据库、VDI和虚拟化等分布式块数据场景,并撑持S3/SWIFT对象和谈以适配同化云情形下海量非组织化数据场景

此外2020年浪潮还扩展了容器接口(CSI)以撑持用户新应用轻量化安置。基于极简架构和极致不乱为核心的七大极致能力浪潮存储为智算中惢带来“安然靠得住、经济高效、易用易管”的数据存储平台。

未来垂直行业数字应用加倍遍及和深入SDS领域的分布式存储能更好地撑持企业多场景生意数据。SDS将迎来高速增进IDC瞻望,中国SDS市场2020年全年估量增进33.6%未来5年复合增进率超14%。

所以浪潮持续加大投入分布式存储供給优良的解决方案。可以预见在未来很长一段时间内,分布式存储与传统存储之间的关系与改变会成为全球存储领域最值得关注的焦點。

黄海峰科技媒体人,从业12年研究5G、手机、IoT、光、互联网、云、AI。

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