⑴ 什麼是非結構化數據
非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML, HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。
計算機信息化系統中的數據分為結構化數據和非結構化數據。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。
非結構化數據的特點：
分析數據不需要一個專業性很強的數學家或數據科學團隊，公司也不需要專門聘請IT精英去做。真正的分析發生在用戶決策階段，即管理一個特殊產品細分市場的部門經理，可能是負責尋找最優活動方案的市場營銷者，也可能是負責預測客戶群體需求的總經理。
終端用戶有能力、也有權利和動機去改善商業實踐，並且視覺文本分析工具可以幫助他們快速識別最相關的問題，及時採取行動，而這都不需要依靠數據科學家。
以上內容參考：
網路-非結構化數據
⑵ 對象存儲有什麼優勢
簡單介紹一下藍隊雲對象存儲的優勢：
1、邊緣存儲。
藍隊雲邊緣存儲服務在大規模邊緣節點和用戶側部署服務，加速數據存儲至邊緣，並最終將持久化數據保存至中心，有效解決數據上傳鏈路差，帶寬利用率低等行業痛點，降低本地存儲成本。
2、內容加速分發。
面對視頻、游戲等熱點資源分發的業務場景，您可以使用藍隊雲對象存儲作為源站，搭配藍隊雲 融合CDN 進行加速分發，方便您通過 CDN 節點就近訪問資源，提升用戶體驗。
3、多媒體數據處理。
針對有海量用戶生成內容的場景，藍隊雲對象存儲服務的高並發能力可以靈活應對大流量的業務場景。對存儲在雲端的圖片、音視頻等文件進行數據處理。
4、靜態資源託管。
藍隊雲無縫集合各類第三方擴展插件，如 WordPress、Discuz、Emlog 等，並支持一鍵將各類插件里的靜態資源託管到藍隊雲。
5、備份和歸檔。
藍隊雲提供高可用和高可靠的存儲解決方案來備份和歸檔用戶的關鍵數據，用戶可以設置不同的訪問許可權和級別，保障數據訪問安全。
相較於傳統自建方案，用戶無需采購高昂硬體，無需擔心擴容、安全等問題，從而節省更多的存儲、維護、人力成本。
6、海量數據高並發。
藍隊雲針對海量數據高並發的場景做了深度優化，實現對象存儲訪問協議到 HDFS 協議的轉換。
相較於傳統 Hadoop 方案，用戶可獲得更優的讀取、分析性能，更強的穩定性和更好的擴展性。
7、私有雲存儲
企業客戶可以選擇私有化部署藍隊雲對象存儲系統。
基於公有雲存儲的經驗積累，私有雲存儲解決方案具備高可靠、強安全、易擴展等特性。同時還能提供成熟的系統管理和運維，讓企業以更低廉的產品及維護成本，滿足在容量、性能及穩定性上的需求。
藍隊雲對象存儲跨數據中心的副本冗餘，為用戶數據提供異地容災和資源隔離功能，能夠保障服務的高可用性。能夠實現存儲需求的彈性伸縮，從而提高業務靈活性。並且藍隊雲對象存儲按需購買的便捷性，能夠有效避免存儲及帶寬資源的閑置浪費~您值得信賴~
⑶ 什麼是對象存儲
在2004年， ANSI 推出了基於對象的存儲設備（OSD）的1.0版本規范。它定義了基於對象的存儲設備的通訊協議。OSD規范描述了一個 SCSI 命令集合，由他提供一個高水平的OSD介面。這個介面允許客戶端， 比如文件系統和資料庫存放和索引數據。 SNIA』S 技術工作組當前正在開發OSD 規范的2.0版本，這個版本年內完成。
基於對象的存儲
在2004年， ANSI 推出了基於對象的存儲設備（OSD）的1.0版本規范。它定義了基於對象的存儲設備的通訊協議。OSD規范描述了一個 SCSI 命令集合，由他提供一個高水平的OSD介面。這個介面允許客戶端， 比如文件系統和資料庫存放和索引數據。 SNIA』S 技術工作組當前正在開發OSD 規范的2.0版本，這個版本年內完成。
一個OSD設備存放對象，他控制著從對象到物理介質的映射圖。設備同時也跟蹤作為屬性的元數據，例如建立時間標記，從而允許在客戶端非常容易地共享數據。
可以說，OSD最大的賣點在於它結合了SAN的可擴展性和NAS的數據共享。早期的NAS架構的擴展性能並不好，因為所有的元數據的處理都集中在NAS伺服器上。在有限的NAS頭下擴張更多的存儲受到限制，而且這個時候，NAS上的元數據處理變成了瓶頸。如果想擴展，就需要增加更多的NAS伺服器，但是此時的管理成為頭疼的事情，因為數據是分散的， 這就是我們常說到的「NAS 孤島」
OSD的能力在於它將客戶端和OSD設備直接聯系起來，並不需要中間環節管理元數據。Panasas 公司，全球第一家提供商用OSD產品的公司，同時提供面向對象的存儲和並行文件系統。Panasas 公司的 DirectFLOW 的設計，客戶端從帶外管理的控制刀片得到目標的分布和安全屬性。所有的數據流都直接從OSD存儲刀片到客戶端。盡管商用的OSD產品還只是鳳毛麟角，但是OSD技術還是在日新月異。 西捷和IBM已經展示了OSDc產品。 HP已經和開放源代碼廠家 Lustre 文件系統合作，使用OSD作為他的StorageWork 可擴展文件系統的重要部分。
⑷ MinIO 快速入門之一 —— MinIO 簡介
MinIO 官網
MinIO 官方GitHub
MinIO 官方文檔
關於對象存儲，我們可以看下 阿里雲OSS 的解釋。
對象存儲最大的優勢就在於它可以存儲大容量的非結構化數據，例如圖片、視頻、日誌文件、備份數據和容器/虛擬機鏡像等。對於大多數的企業來說，這可以說是最為理想的存儲媒介了。
對於業務已在公有雲上的企業來說，使用公有雲提供的 OSS 服務，可以很好的節省存儲的成本，且一般都提供易接入的 SDK，以阿里雲的OSS 服務為例，在存儲介質的上層封裝可標注的 RESTful API 介面，使用起來十分方便。
但是對於一些沒有選擇業務上雲或者想要下雲的企業來說，要使用公有雲的 OSS，在公網帶寬方面就需要有一定的投入，畢竟需要通過公網傳輸，帶寬太小，傳輸速度就會慢，且在傳輸過程中數據的安全性和完整性也有損失的風險，走專線的費用又十分昂貴，不實在。
這種情況下，MinIO 就是一個不錯的選擇，麻雀雖小，五臟俱全，企業可以以此快速構建自己內部的對象存儲服務。
Minio 是個基於 Golang 編寫的開源對象存儲套件，基於Apache License v2.0開源協議，雖然輕量，卻擁有著不錯的性能。它兼容亞馬遜S3雲存儲服務介面。可以很簡單的和其他應用結合使用，例如 NodeJS、Redis、MySQL等。
如下圖，MinIO 的應用場景除了可以作為私有雲的對象存儲服務來使用，也可以作為雲對象存儲的網關層，無縫對接 Amazon S3 或者 MicroSoft Azure 。
Minio 使用糾刪碼 erasure code 和校驗和 checksum 。 即便丟失一半數量（N/2）的硬碟，仍然可以恢復數據。
保護數據免受硬體故障和無聲數據損壞
糾刪碼是一種恢復丟失和損壞數據的數學演算法，目前，糾刪碼技術在分布式存儲系統中的應用主要有三類，陣列糾刪碼（Array Code: RAID5、RAID6等）、RS(Reed-Solomon)里德-所羅門類糾刪碼和LDPC(LowDensity Parity Check Code)低密度奇偶校驗糾刪碼。Erasure Code是一種編碼技術，它可以將n份原始數據，增加m份數據，並能通過n+m份中的任意n份數據，還原為原始數據。即如果有任意小於等於m份的數據失效，仍然能通過剩下的數據還原出來。
Minio採用Reed-Solomon code將對象拆分成N/2數據和N/2 奇偶校驗塊。 這就意味著如果是12塊盤，一個對象會被分成6個數據塊、6個奇偶校驗塊，可以丟失任意6塊盤（不管其是存放的數據塊還是奇偶校驗塊），仍可以從剩下的盤中的數據進行恢復。
RS編碼以word為編碼和解碼單位，大的數據塊拆分到字長為w（取值一般為8或者16位）的word，然後對word進行編解碼。 數據塊的編碼原理與word編碼原理相同，後文中以word為例說明，變數Di, Ci將代表一個word。
把輸入數據視為向量D=(D1，D2，..., Dn）, 編碼後數據視為向量（D1, D2,..., Dn, C1, C2,.., Cm)，RS編碼可視為如下（圖1）所示矩陣運算。
圖1最左邊是編碼矩陣（或稱為生成矩陣、分布矩陣，Distribution Matrix），編碼矩陣需要滿足任意n*n子矩陣可逆。為方便數據存儲，編碼矩陣上部是單位陣（n行n列），下部是m行n列矩陣。下部矩陣可以選擇范德蒙德矩陣或柯西矩陣。
RS最多能容忍m個數據塊被刪除。 數據恢復的過程如下：
（1）假設D1、D4、C2丟失，從編碼矩陣中刪掉丟失的數據塊/編碼塊對應的行。（圖2、3）
（2）由於B' 是可逆的，記B'的逆矩陣為 (B'^-1)，則B' * (B'^-1) = I 單位矩陣。兩邊左乘B' 逆矩陣。 （圖4、5）
（3）得到如下原始數據D的計算公式 。
（4）對D重新編碼，可得到丟失的編碼
https://www.jianshu.com/p/c2b43ff67df0
⑸ 對象存儲是什麼對象存儲的基本定義
對象存儲是一種將數據作為對象進行管理的計算機數據存儲體系結構，與其他存儲體系結構（例如將數據作為文件層級管理的文件系統）以及將數據作為塊和扇區內的塊進行管理的塊存儲相對。每個對象通常包括數據本身，可變數量的元數據和全局獨立標識符。
對象存儲可以在多個級別實現，包括設備級別（對象存儲設備），系統級別和介面級別。在每種情況下，對象存儲都試圖實現其他存儲架構無法解決的功能，例如可以由應用程序直接編程的介面，可以再多個物理硬體實例的命名空間，以及數據管理功能，如數據復制和數據分發在對象級粒度。
相比於資料庫這種面向結構化數據存儲的技術，對象存儲主要面向存儲大量的非結構化數據。
(5)對象存儲是不是非結構化最好擴展閱讀：
對象存儲、文件存儲和塊存儲的區別如下：
1、速度不同
塊存儲：低延遲（10ms），熱點突出；
文件存儲：不同技術各有不同；
對象存儲：100ms-1s，冷數據；
2、可分步性不同
塊存儲：異地不現實；
文件存儲：可分布式，但有瓶頸；
對象存儲：分步並發能力高；
3、文件大小不同
塊存儲：大小都可以，熱點突出；
文件存儲：適合大文件；
對象存儲：適合各種大小；
4、介面不同
塊存儲：Driver，kernel mole ；
文件存儲：POSIX；
對象存儲：Restful API ；
5、典型技術不同
塊存儲：SAN；
文件存儲： HDFS，GFS；
對象存儲：Swift，Amazon S3；
6、適合場景不同
塊存儲：銀行；
文件存儲：數據中心；
對象存儲：網路媒體文件存儲。
⑹ 請教：關於結構化和非結構化數據存儲
（1）結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；政府行政審批；其他核心資料庫等。這些應用需要哪些存儲方案呢？基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。
（2）非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息）。
面對海量非結構數據存儲，杉岩海量對象存儲MOS，提供完整解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
⑺ 在項目數字化轉型中使用較為普遍的軟體定義存儲一體機有嗎，求推薦
隨著國內企業數字化轉型加速，企業紛紛上雲，數據存儲量呈爆發式增長。傳統存儲擴展性差、成本高等局限性愈發明顯。軟體定義存儲（Software Defined Storage，以下簡稱SDS）以虛擬化方式將各種存儲資源抽象化、進行池化整合，通過智能化管控軟體實現存儲資源的按需分配。軟體定義存儲重新定義了存儲架構，以擴容便捷、成本較低等優勢，成為存儲領域的重要發展方向之一。
深圳市杉岩數據技術有限公司（以下簡稱「杉岩數據」或「杉岩」）是國內軟體定義存儲領域的領導者之一。IDC最新發布的《2019 Q4 中國SDS市場報告》中，杉岩數據在對象存儲市場份額第三，佔比16.3%；在塊存儲市場份額第四，佔比6.9%。
杉岩數據成立於2014年9月，公司以新一代智能分布式存儲技術為核心，致力於提供領先的面向不同業務環境的企業級存儲方案，幫助用戶輕松應對IT向雲遷移的存儲挑戰，為大數據時代的商業決策提供智能存儲，打造雲計算、人工智慧、物聯網等領域的數據存儲基石。
杉岩數據致力於幫助用戶應對數據存儲量、訪問量以及數據管理復雜度，幫助用戶建立以存儲虛擬化和計算虛擬化為核心的雲計算基礎設施環境，並逐步提供數據處理、挖掘、智能分析等方面的大數據專業系統和服務。
2020年7月8日，公司宣布獲得B+輪1.5億元最新融資，本輪融資由大型央企中遠海運領投，襄禾資本、無錫金投跟投。藉助本輪融資，公司將圍繞數據存儲、數據管理、數據價值的客戶價值模型，持續加大產品關鍵技術的研發投入、垂直領域的市場拓展、人才引入以及產業生態鏈的建設，為用戶的數字化轉型提供全面賦能。
杉岩數據融資情況
訪談內容分享如下：
1
不只是存儲優化
以數據為中心的客戶價值金字塔模式
將智能存儲的進階賦能演繹到極致
融中研究：
「SandStone是一種橙紅色石頭，由沙粒經過多年不斷沉積重新排列而成。SandStone 生動地詮釋了『分布式架構』的形成。」為什麼用這個比喻來強調「分布式架構」？有什麼特殊含義？
陳堅：
SandStone對我們確實意義深遠。實際上，我們公司名稱的來源與「Sand Stone」緊密相關。杉岩二字，來源於Sand的音譯杉，以及Stone的意譯岩。取名「SandStone」是因為我們做的是基於P2P的分布式存儲架構，分布式存儲的本質就是把分散的磁碟硬體聚合起來，形成一個很大的存儲資源池。「SandStone」生動地詮釋了「分布式架構』的形成，每個磁碟所在的伺服器節點就像一粒沙子，通過杉岩數據的軟體聚沙成石，形成一個穩定可靠的存儲系統。
SandStone不僅代表了產品的特點，實際也代表了我們的文化、經營理念。從公司內部來看，每一個員工就像一粒沙子，大家團結奮斗、緊密協作，凝聚成一個有機整體，使得整個公司像石頭一樣堅不可摧；從外部合作夥伴的拓展來看，以杉岩為中心，將周圍的合作夥伴聚在一起形成生態圈，每一個夥伴也是一粒沙子，通過不斷吸納聚合，構建穩定的生態圈。因此，SandStone所代表的團結奮斗與凝聚力內核，已內化成了公司企業文化的一部分；SandStone蘊含的分布式理念，也切合了公司與合作夥伴的生態建設理念。
融中研究：
杉岩是做存儲的，為什麼公司取名為杉岩數據而不是杉岩存儲呢？智能存儲與傳統存儲的主要區別是什麼？杉岩的智能存儲方案有什麼特點？
陳堅：
之所以叫杉岩數據而不是杉岩存儲，是因為我們帶給客戶的價值不只是存儲的優化，而是以數據為中心的智能存儲賦能，通過我們的存儲系統，解決客戶在AIoT、5G時代海量數據的存儲、管理以及使用方面的問題。
針對智能存儲，杉岩數據構建了一套以數據為中心的客戶價值金字塔模型，最底座是存儲，作為數據的抓手；中間層是數據的管理，作為內涵；最頂層為未來的智能化應用提供准備及服務，我把它叫做外延。
具體來說，第一層即數據存儲的智能化。存儲側的智能，就是讓客戶使用更加簡單。傳統存儲像煙囪，每一個業務系統配一套存儲，客戶的運維非常困難。分布式存儲則是一個存儲池，客戶面向的是一套承載了不同應用數據的存儲集群，孤立的煙囪不再存在。在存儲集群裡面的故障、性能、容量等告警，都是由存儲系統內部智能化完成，同時還保障數據的可靠性、安全性以及訪問性能。
第二層，數據管理的智能化。用戶存數據後，要管數據。我認為數據是有生命力的，像人一樣有從生到死的過程。醫療影像數據是一個典型的例子：病人拍完CT、X光產生的影像數據馬上要被用於輔助醫生尋找病症、病灶，這時數據是「熱」的。這一次病好後，數據訪問頻率下降，「熱」數據變為「溫」數據。病人徹底康復後，數據變「冷」。對「熱」數據，為了保證訪問性能，相應的軟硬體配置都非常高，價格也高。「冷」數據如果同「熱」數據一樣存儲，性價比較低。醫院一般將冷數據歸檔到公有雲或藍光等單位存儲成本相對較低的存儲介質中。這個例子正好反映了數據全生命周期的智能化管理。
在未來海量數據時代，數據的管理非常關鍵。除了數據全生命周期的管理，杉岩還能實現數據智能化的統一管理，包括：對客戶的傳統存儲和杉岩的分布式存儲的統一管理，保護客戶對傳統存儲的原有投資；對公有雲、私有雲數據的統一管理，實現數據的自由流動；對邊緣設備與中心設備數據的統一管理，實現數據的相互協同。
第三層，金字塔的頂端，是數據挖掘的智能化。數據被存儲、管理，最終都是為了信息和價值的挖掘。目前越來越多的企業藉助AI、機器學習、深度學習這些演算法來使用和挖掘數據價值。杉岩的存儲系統，包括我們的對象存儲，都為海量數據的挖掘和使用去賦能。當然，杉岩不是要做AI，而是為智能化去賦能。這體現在兩個方面，第一，我們的存儲系統裡面自帶數據處理引擎，對業務需要使用的數據進行預先處理。第二，我們為AI的訓練、數據清洗、數據的准備階段提供了友好的統一管理、存儲平台——數據處理引擎「AI in MOS」，還有面向需要對AI進行訓練、學習、應用的公司提供的存儲平台——「MOS for AI」。
融中研究：
杉岩在數據的存、管、挖各個層面的資源投入如何？杉岩在技術底層的優勢有哪些？
陳堅：
在存、管、挖三個層面，杉岩起步聚焦於「存」，致力於為客戶提供一個高可靠、高安全、高性能、高可擴展性的分布式存儲系統，「存」也是目前投入最大的一塊。在「存」方面，目前我們的核心競爭力主要體現在產品性能更高，可用性、可維性更強，特別是在數據的安全性方面，我們積累了很多經驗。
在管方面，隨著客戶持續增加，杉岩面臨的需求也不斷增加，我們通過與客戶的互動交流，了解客戶實實在在的需求與痛點，並提出創新的解決方案。目前我們一些特有的產品功能已經落地了，這是很多企業包括一些大廠都不具備的，比如說我們對傳統存儲與分布式存儲的統一管理、對數據的全生命周期管理等等。
最上層，未來數據的智能應用層面，在智能數據處理引擎「AI in MOS」產品上，我們也在加大投入，今年就會有實際的項目落地。
融中研究：
您剛才講到，在數據挖掘上會加大投入，那麼杉岩在這一塊的發展目標如何？如何與數據挖掘專業公司競爭？
陳堅：
我先做一個澄清，杉岩的產品是有邊界的，我們不會像大數據公司一樣，比如也去做一個精準營銷，我們是為精準營銷賦能。像之前提到的數據處理，即使杉岩不做，這些公司還是要做的，杉岩其實是在幫這些公司做加速。另一方面，在賦能大數據挖掘的過程，杉岩主要針對非結構化數據賦能。以前的基於資料庫的結構化數據，像BI、數據倉庫，這類數據的挖掘已經有非常成熟的解決方案，杉岩的目標不在於此。我們強調對象存儲就是因為對象存儲是存儲非結構化數據最佳的載體。我們通過對非結構化數據的AI挖掘、使用賦能實現差異化。
融中研究：
在當前軟體定義存儲，存在哪些技術局限，大概何時能夠突破？杉岩在這塊有哪些領先優勢？
陳堅：
軟體定義存儲的概念相對於傳統存儲，其設計哲學和傳統存儲剛好相反。傳統存儲以硬體為核心，存儲系統的數據可靠性高度依賴硬體架構的設計。軟體定義存儲，假設硬體是不可靠的或可靠性沒那麼高。
軟體定義存儲的性能更高、擴展性更強、更靈活。但任何一個架構、系統都會有自己的優缺點。軟體定義存儲在技術上的局限性：第一，難以將硬體的性能發揮到極致。第二，在存儲集群大了以後，整個集群的管理、運維也是一個挑戰。一般的企業沒有專門的IT運維人員或運維水平有限，在海量數據時代，存儲產品能不能讓企業實現簡單運維，也是一個挑戰。
杉岩對傳統存儲和分布式存儲都有很深入的理解，既有傳統存儲最核心的架構師和工程師，也有深耕分布式存儲領域近10年的架構師。面對這些局限，杉岩也在做一些事情，比如在軟硬結合方面，與硬體供應商一起做軟硬垂直優化；在大規模集群存儲系統的管理和運維上，借鑒一些AI的演算法能力，讓運維更加智能化、自動化。
2
立足場景尋找最佳匹配行業
以質量和服務構建客戶信任
加速市場拓展
融中研究：
杉岩已服務10+行業的500+客戶，從市場策略來看，杉岩數據在這些行業是齊頭並進還是有所側重？主要的優勢行業有哪些？未來發展或者延伸的重點行業還有哪些？
陳堅：
存儲系統作為一個標准化產品，沒有太多的行業屬性。但是軟體定義存儲有它的最佳應用場景。
杉岩數據依託場景構築產品和解決方案，再通過最佳應用場景去尋找最佳匹配行業，進行市場開拓。例如，杉岩智慧視頻雲存儲的解決方案，可以在安防、軌道交通、能源、電力、金融等等行業領域使用。另外，我們還推出了一個更加通用化、平台式的私有雲產品，適用於金融、政府、教育、醫療等多個行業。
目前，杉岩市場突破的重點在於有大量場景和需求的政府、金融、教育、醫療、交通、能源、製造等行業。市場開拓方面，杉岩在大部分行業齊頭並進，對小部分行業有所側重，例如金融行業將是杉岩數據始終關注的重點行業。
作為存儲廠商，杉岩產品的行業屬性不強，但在產品智能化層面，實際上我們有一些場景化和行業屬性的定製，但這種定製不是為某一客戶定製，而是為一個行業定製，並且可以批量復制和推廣。
融中研究：
杉岩數據如何切入客戶，並獲得客戶的信任？在客戶關系維護和服務方面，杉岩數據採取哪些措施？
陳堅：
從0到1的突破是非常難的。杉岩數據以產品為客戶帶來的價值來切入市場，早期的客戶包括中國移動、中國電信、廣發證券、深圳市供電局等。對TOB市場，標桿的意義重大。杉岩切入市場後，依託案例與標桿客戶在同行業去推廣復制。
杉岩數據依靠高質量的產品和切實的服務獲取客戶的信任。目前為止，我們存儲了2500+PB的數據，從沒丟失過數據，這一點讓用戶非常放心。服務，是創業公司最具競爭力的優勢之一，而大廠流程非常復雜，對TO B客戶服務的理念和經驗也比較缺乏。杉岩與客戶的運維人員緊密溝通，對他們進行多維培訓賦能，客戶能夠親身感受到杉岩對他們的重視。
3
疫情期間，馳援武漢
推出免費服務平台
苦練研發內功蓄勢待發
融中研究：
此次疫情對杉岩數據帶來什麼影響？杉岩數據採取哪些行動？
陳堅：
這次新冠疫情對杉岩數據是一把雙刃劍，但總體來說是利好的局面。一方面，疫情對公司短期的獲客、工作開展產生了一定的沖擊和影響；另一方面，疫情也讓新一代信息技術的價值被充分認識，例如遠程醫療、遠程診斷等會涉及到大量的數據存儲和應用，軌跡、跟蹤、健康碼等其實也都是基於數據的存儲和使用。很多行業對於新一代信息技術的接受程度更高了，特別是政府的智慧城市、醫療領域的遠程醫療、教育領域的遠程教育發展等，帶來的數據存儲機會更多了。
作為一家創業公司，疫情期間，我們也秉承一貫的家國情懷和責任，進最大的努力為抗疫提供支持。2月份，我們給武漢大學人民醫院捐獻了一套分布式存儲產品，助力提升醫院的醫療質量和效率。同時，為了幫助用戶解決疫情期間存儲問題，我們推出了供用戶免費使用的「統一存儲平台軟體SandStone USP」。
此外，我們在產品研發、市場開拓上沒有絲毫懈怠。在產品研發端，我們借機苦練內功、打磨產品，為疫情過後的市場反彈做好准備；在市場開拓方面，我們的銷售團隊通過遠程電話保持與客戶、合作夥伴的緊密互動與溝通，努力介紹杉岩的產品方案和價值亮點，積極拓展新客戶、挖掘老客戶新需求等。
4
分布式存儲市場將形成寡頭壟斷格局
杉岩將始終以差異化取勝
融中研究：
當前存儲市場競爭格局怎麼樣？主要玩家類型有哪些？
陳堅：
從市場格局來說，存儲行業技術門檻很高，需要大量的經驗積累和打磨，大浪淘沙之後，最終玩家不會很多。在傳統存儲領域，全球TOP6的公司占據市場百分之八十幾的份額。在分布式存儲領域，經過五年多的發展，與杉岩數據同期創立的公司中，很多技術不成熟的公司已經慢慢被淘汰了。我相信經過震盪式的發展後，分布式存儲的市場格局會趨於穩定，也會變成一個寡頭壟斷的格局，未來會有一家或幾家來佔領市場絕大部分的份額，杉岩肯定是其中之一。
從競爭來說，杉岩的優勢還是產品。創業公司沒有捷徑可走，品牌、資金都比拼不過大廠，生存發展一定是靠差異化的競爭力。杉岩的差異化競爭優勢主要體現在客戶價值金字塔模型的「管」和「挖」，「存」大家都在做，如果這一層都做不好自然會被淘汰；「管」層面，大廠的產品很全，內部對於傳統存儲和分布式存儲會有一些博弈和競爭，但對於垂直用戶定製化以及工業化需求領域不一定願意涉足，而杉岩獨特的價值和優勢正體現於此。數據智能層面，杉岩的價值和優勢更加明顯。杉岩的設備產品有一些特殊的功能，這是很多大廠不會去做的事情，他們提供的主要是面向全球市場的標准化產品，聚焦於存儲產品的完善。杉岩則是針對垂直細分市場進行產品差異化。
在市場競爭格局中，同類創業公司競爭方面，從目前來說，2013到2015年成立的一批公司，現在的競爭格局越來越清晰了。當前，軟體定義存儲處於繁榮發展期，蛋糕還沒有定型，在不斷擴展、挖掘客戶新場景、新需求的階段，都在共同培育市場。所以，我們正在共創生態鏈，攜手合作夥伴建設新型IT基礎設施建設。
融中研究：
大型廠商加碼存儲，例如華為、華三等大廠也開始發力對象存儲，對杉岩數據的發展會有沖擊嗎？杉岩數據如何平衡與基礎設施合作夥伴華為的競爭與合作？
陳堅：
大廠確實在加大對存儲領域的布局，但我們也看到一個趨勢，大廠現在主要在公有雲方面布局，而在私有雲方面，可能更多的是以傳統存儲、分布存儲的架構來拓展市場。與大廠的競爭要避免正面交鋒，走差異化路線。比如在金融領域，杉岩在智能化數據處理方面獨具特色，這是我們帶給客戶的獨特價值。
⑻ 網站圖片、視頻類比比較多，佔用空間大的類型，適合使用對象存儲嗎
網站圖片和視頻比較多確實會影響網站的載入速度，可以考慮使用對象雲存儲，同時也要考慮成本。以下給您個方案：
1.如果你的伺服器帶寬少可以用別的雲存儲來實現圖片和視頻的訪問速度。
2.如果伺服器帶寬夠大的話，可以考慮增加伺服器的磁碟。
具體的成本，取捨需要自己根據實際需求來衡量。
⑼ 對象存儲是什麼華雲對象存儲怎麼樣
對象存儲技術從根本上改變了存儲藍圖，它處理和解決了曾經被認為是棘手的存儲問題：不間斷可擴展性、彈性下降、限制數據持久、無限技術更新和成本失控。
非結構化數據，圖片、視頻、音頻、文檔郵件等數據都不是問題，提供API介面和豐富的SDK包，方便客戶即開即用，像操作本地文件一樣簡單方便。與傳統存儲相比，華雲StorUltra™加入了對異地多分區災備節點的支持，即使在發生單點電力和網路故障或其他全局災難的時候數據仍然有安全的備份。
⑽ 對象存儲與SAN存儲和NAS存儲相比較有什麼優勢
對象存儲可以簡單理解為用來存儲圖片、音頻、視頻等非結構化數據的數據池。相對於主機伺服器，具有讀寫速度快，利於分享的特點。在這里給大家總結了這六點。
1、網站數據動靜分離，大幅提升網頁性能
一般情況下，我們都是建議使用主機伺服器和對象存儲分工合作的方式來存儲網站數據。主機伺服器主要負責存儲網站的動態數據，對象存儲則用來存儲網站的靜態文件。從而實現網站的動靜分離，當用戶訪問一個網站時，分別從主機伺服器和對象存儲的伺服器同步讀取數據，可以大幅的提升網頁性能。
2、單獨的文件管理界面，管理網站文件和本地電腦一樣方便
無論是騰訊雲、阿里雲、杉岩，對象存儲都有單獨的管理控制台，騰訊雲和阿里雲還有專門的電腦客戶端。你不必打開網站，就可以像使用網路雲盤一樣使用對象存儲來管理你的網站文件，除了上傳、下載、預覽等常用功能，還可以直接在對象存儲上進行圖片處理/媒體轉碼/數據分析等。
3、本質是」內置大容量硬碟的分布式伺服器「，同一個文件支持跨域共享
對象存儲的本質是「內置大容量硬碟的分布式伺服器」，對象存儲有自己的 CPU、內存、網路和磁碟系統，具備一定的智能，同一個對象存儲數據池可以新建不同的存儲桶（bucket），分別用來存儲不同網站的數據，彼此互不幹擾。而且同一個文件可以引用到不同的網站，可以有效的減少數據冗餘。
4、儲存節點多，支持跨地域實時同步，實現異地容災
假設你的圖片等數據存儲在你自己的伺服器上，只能通過定期數據備份的方式保護你的數據。數據量大的話，每次備份都需要大量的時間和佔用大量的磁碟空間，管理起來還不方便。
如果你的數據放置在對象存儲的數據池了，並與網站關聯。那麼靜態文件的備份就可以交給對象存儲。你只需要對網站少量的動態文件進行備份。省時省力。
比如我使用對象存儲，我在離我最近的節點【深圳】來存儲網站的圖片等靜態文件。但是考慮到極端情況，比如深圳節點由於突然停電，可能導致數據全部丟失。但如果之前我選擇了【杭州】作為第二個存儲節點，而且設置【深圳】節點的數據實時增量同步到【杭州】節點。那麼就算深圳節點的數據丟失了，但是我在杭州的數據還是可以使用。等到恢復供電，我再把數據從杭州節點同步回深圳節點就可以了。這就是我們說的異地容災。
5、成本低，資源彈性伸縮，按需付費
對象存儲不像伺服器的流量是固定的，包含在伺服器的費用裡面了。無論你用或不用，都是這么多。對象存儲可以是根據你的實際使用量進行計費。
6、節省伺服器空間
為什麼選擇將這一點放在最後說呢？因為現在伺服器的價格還算實惠，活動也比較多。大部分站長已經不存在伺服器空間不夠用的問題。而且對象存儲的出現也不是為了解決伺服器空間不夠用的問題。而是為了結合【塊存儲】、【文件存儲】各自的優點，從而實現高效的文件讀寫和分享。但是節省了伺服器空間還是不爭得事實，所以還是提一下吧。