❶ 誰知道目前我們全球互聯網上的數據量大致有多少講講判斷依據。多少文字信息，圖片，聲音，視頻信息等等
IDC報告顯示，預計到2020年全球數據總量將超過40ZB(相當於4萬億GB)，這一數據量是2011年的22倍。在過去幾年，全球的數據量以每年58%的速度增長，在未來這個速度會更快。如果按照現在存儲容量每年40%的增長速度計算，到2017年需要存儲的數據量甚至會大於存儲設備的總容量。
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❷ 集中式存儲和分布式存儲的區別在哪裡如何選擇
如今全球數據存儲量呈現爆炸式增長，企業及互聯網數據以每年50%的速率在增長，據Gartner預測，到2020年，全球數據量將達到35ZB，等於80億塊4TB硬碟。數據結構變化給存儲系統帶來新的挑戰。非結構化數據在存儲系統中所佔據比例已接近80%。
互聯網的發展使得數據創造的主體由企業逐漸轉向個人用戶，而個人所產生的絕大部分數據均為圖片、文檔、視頻等非結構化數據；企業辦公流程更多通過網路實現，表單、票據等都實現了以非結構化為主的數字化存檔;同時，基於資料庫應用的結構化數據仍然在企業中占據重要地位，存儲大量的核心信息。
數據業務的急劇增加，傳統單一的SAN存儲或NAS存儲方式已經不適應業務發展需要。SAN存儲：成本高，不適合PB級大規模存儲系統。數據共享性不好，無法支持多用戶文件共享。NAS存儲：共享網路帶寬，並發性能差。隨系統擴展，性能會進一步下降。因此，集中式存儲再次活躍。
那麼集中式存儲和分布式存儲的有缺點分別有哪些呢？在面對二者時我們該如何選擇呢？下面我將為大家介紹和分析集中式存儲和分布式存儲的不同之處以及在應用中我們應做的選擇。
分布式和集中式存儲的選擇
集中存儲的優缺點是，物理介質集中布放;視頻流上傳到中心對機房環境要求高，要求機房空間大，承重、空調等都是需要考慮的問題。
分布存儲，集中管理的優缺點是，物理介質分布到不同的地理位置;視頻流就近上傳，對骨幹網帶寬沒有什麼要求;可採用多套低端的小容量的存儲設備分布部署，設備價格和維護成本較低;小容量設備分布部署，對機房環境要求低。
❸ 影像數據是每年增長最快的數據之一，如何有效提高影像數據的存儲管理
隨著最近幾年科技的發展，各類數據呈幾何級增長，影像數據在智慧城市、電力、醫療等行業尤其增長迅速，所以企業面臨著一個巨大的問題：影像數據該如何存儲管理？
面對海量的影像數據，傳統的存儲方式已經無法滿足存儲需求了，杉岩數據推出的海量對象存儲MOS，完美地解決了這個難題：
杉岩海量對象存儲MOS，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。
1、容量可線性擴展，單名字空間達EB級
SandStone MOS可在單一名字空間下實現海量數據存儲，支持業務無感知的存儲伺服器橫向擴容，為爆炸式增長的視頻、音頻、圖片、文檔等不同類型的非結構化數據提供完美的存儲方案，規避傳統NAS存儲的單一目錄或文件系統存儲空間無法彈性擴展難題
2、海量小文件存儲，百億級文件高效訪問
SandStone MOS基於完全分布式的數據和元數據存儲架構，為海量小文件存儲而生，將企業級NAS存儲的千萬文件量級提升至互聯網規模的百億級別，幫助企業從容應對幾何級增長的海量小文件挑戰。
3、中心靈活部署，容災匯聚分發更便捷
SandStone MOS支持多數據中心靈活部署，為企業數據容災、容災自動切換、多分支機構、數據就近訪問等場景提供可自定義的靈活解決方案，幫助企業實現跨地域多活容災、數據流轉、就近讀寫等，助力業務高速發展。
4、支持大數據和AI，統一數據存儲和分析
SandStone MOS內置文件智能化處理引擎，實現包括語音識別、圖片OCR識別、文件格式轉換等批量處理功能，結合標簽檢索能力還可實現語音、證件照片檢索，從而幫助企業更好地管理非結構化數據。同時，SandStone MOS還支持與Hadoop、Spark等大數據分析平台對接，一套存儲即可滿足企業數據存儲、管理和挖掘的需求。
❹ 美國7大存儲公司22Q1財報解讀，Pure突增50%說明了什麼
大家端午安康！除了就西瓜吃粽子外，又到了聊存儲公司財報的日子，廢話不說，直入正題。
Dell，存儲+9%
Red jujube
存儲一哥Dell的存儲增長了9%，非常不錯的成績。
Dell在財報還重點提了其在Dell Tech World 2022上發布的存儲500個軟體特性，最大的變化就是高端存儲PowerMax增加大機的數據縮減，中端存儲PowerStore增加免網關雙活，軟體定義存儲PowerFlex增加文件功能。
估計Dell以後存儲產品線軟體定義的比例會越來越高，而專用硬體部件會越來越少。
存儲的8個世界第一，這個好像是第一次獨立宣傳存儲，而且放在伺服器的前面，感覺存儲在Dell的地位有所上升？
存儲過去一年都基本沒有增長，這次突然增長9%，而且幾乎每個存儲細分領域的需求都在增長，是否反映美國市場反彈？
存儲的市場空間(TAM)，根據Dell的預測，未來5年也會保持增長。
NetApp，+8%
Red jujube
NetApp上個季度整體增長了8%，和Dell差不多，也是非常不錯的成績。
由於上個Q正好是NetApp的財年結束，我們可以看到，整個FY22財年，增長10%，非常不錯的一年。
公有雲上個Q的收入是$120m，而混合雲是$1560m，公有雲的收入不到混合雲的1/10。
但是公有雲的ARR還是繼續保持快速增長。
全快閃記憶體的增長也還有兩位數，還算不錯。
對於下一個財年，NetApp預計增長6-8%，還是屬於比較樂觀的。
HPE，存儲-2%
Red jujube
HPE整體下降0.9%，存儲下降2%。
雖然HPE的存儲下降2%，但Backlog（積壓未發）的訂單達 歷史 新高。說明HPE受供應鏈影響很大。存儲裡面的亮點的Nimble、大數據和HCI有兩位數增長。
HPE財報還重點提到H3C的債券利息增長。
HPE由於國際化程度更高，因此財報裡面提到，中國的封城和俄烏戰爭對其供應鏈應該影響比較大，這也是其無法像Dell和NetApp一樣保持增長的一個原因吧。
但HPE還是謹慎樂觀預測其FY22財年有3-4%的增長。畢竟訂單有，只是暫時交不了貨。
IBM,分布式基礎設施+8%
Red jujube
IBM上個Q整體增長11%，不錯的成績。
但基礎設施部分收入持平，沒有增長。存儲現在已經不單獨公布數據了，大家等看我到時候對咨詢公司的數據解讀吧。
因存儲硬體包含在分布式基礎設施里，而上面也說分布式基礎設施由高端Power小機帶動有所增長，因此估計存儲持平的可能性比較大。
分布式基礎設施增長8%，還不算太差。
Pure Storage，+50%
Red jujube
Pure已經成為一個超過20億美金的公司了。最近一個Q的收入居然增長了50%，如此規模的公司，如此高的增長率， 歷史 罕見。不知道是否上市後的最高增長季？
客戶數超過1萬了，覆蓋全球500強的一半以上了。
Pure預測也比較樂觀，FY23財年預測有22%的增長。從全年預測看不高，因為去年增長是29%。
利潤也大幅上升，估計FY23全年盈利不是問題。
根據GAAP，Pure其實一直沒有盈利。可能今年是Pure真正盈利的一年？從目前的趨勢看，應該問題不大。
VMware，+3%
Red jujube
由於VMware在發布財報的時候，剛剛被Broadcom宣布610億美金收購。因此，我們看到公告說：
由於公司即將被博通收購，公司將取消 5 月 26 日的電話會議和網路直播，這個直播原本用來討論其 2023 財年第一季度財務業績。此外，VMware 將不會提供 2023 年第二季度的財務指導，並將暫停其 2023 整個財年的財務指導。
因此，我們就看不到原來熟悉的財報PPT了。但是，從新聞稿裡面，我們可以看到：
VMware上個Q收入同比增長只有3%，有點差，因為原來一般都在8%左右。從公告內容，也沒有看到任何關於vSAN的信息。西瓜哥個人感覺，VMware被Boradcom收購後，vSAN有可能獨立成存儲產品，不再依賴vSphere銷售，這樣可以擴大市場。
看股票信息，收購宣布後有一個突然增長，從95刀到現在的133刀。懷念一下，估計收購完成後要退市了，一個時代結束了。
Nutanix，+17%
Red jujube
從股市的表現看，VMware被收購，對Nutanix不是利好，股票從21到降到16刀左右，有一個急速的下跌。
我們來看看財報，看是財報問題還是收購問題引起股票下跌。
收入增長了17%，還可以啊。因此，股票下跌主要還是受到VMware被收購的影響吧。
不過，增長17%，比Pure的50%還是差遠了，而且，總收入也比Pure要少。
客戶總數是Pure的一倍還多，因為軟體的緣故吧。
Nutanix調低了FY22的收入預測，這是一個不好的消息，股票下跌應該也有這個原因。
Nutanix最大的問題就是GAAP或Non-GAAP都沒有盈利，還在燒錢。
寫在後面
1、Dell和NetApp代表的傳統存儲都恢復較高增長，說明國外的經濟復甦的程度比較 健康 ；
2、Pure Storage這么大體量，而且是全快閃記憶體，居然有50%的增長，說明國外的企業又有錢了，又敢在存儲上花大錢了，直接上全閃了。
3、VMware增長很低被收購，Nutanix降低未來預測。說明HCI軟體的輝煌時代結束了。
4、Pure和Nutanix的 歷史 差不多，上市時間也差不多，當時收入也差不多。但是，現在Pure漸漸拉開了和Nutanix的差距。其實AFA全閃市場是紅海，廠商太多，但HCI軟體，VMWARE和Nutanix是雙寡頭，理論上Nutanix前景更好。但是從股票的表現，公司的表現看，Pure現在都比Nutanix要好。Pure有硬體創新，而Nutanix只有軟體創新，難道是這個原因？太軟了還是不行啊？
❺ 為什麼IBM說磁帶將是未來十年的主流存儲
5G、AI、IoT、自動駕駛……無數隨時產生著海量數據，對於存儲和處理都提出了極高的需求。IBM大中華區CTO謝東近日提出，磁帶在未來十年仍將是主流存儲媒介，其容量將會每年增長30％，而傳統硬碟的增幅只有10％。
同時，為了滿足冷數據、熱數據的不同需求，未來也需要新的存儲架構，比如IBM就正在考慮快閃記憶體與磁帶混合的FLAPE技術。
IBM還與索尼聯合打破了磁帶存儲密度記錄，在一平方英寸的面積上存儲了2010億比特未壓縮數據。
另據希捷估計，2017年全球數據容量為33ZB，預計到2025年可達175ZB，八年間增長增長超過4倍。
❻ 數字經濟時代，高性能數據分析存儲迎來新機遇
數字經濟時代，數據已成為新的核心生產要素，其重要戰略資源地位和核心科學決策作用已日漸凸顯。數據潛能的激發，有賴於數據的採集、存儲、計算、管理和應用，其中，作為數據採集後進行處理的第一道關口，數據存儲無疑是數字經濟最重要的「底盤」。
海量數據爆發，數據存儲成關鍵
當前，數據呈現指數級增長，數據規模已經從之前的GB、TB、PB，上升到EB級、甚至ZB級。據Hyperion預測，到2025年，全球數據空間將增長到163ZB，這是2011年HPC產生數據16.1ZB的10倍。爆炸式增長的數據，哺育了數字技術發展和應用，但是同時也對計算和存儲提出了更高的要求。
在高性能計算（HPDA）中，計算、存儲、網路三大部件缺一不可。以前，產業創新的焦點都在追求更高的算力。而隨著大數據、多樣性算力等相關技術的快速發展，高性能計算的重心開始從以計算為核心，向以數據為中心的計算演進；傳統HPC開始向高性能數據分析（HPDA）方向演進。據IDC統計，全球67%的高性能計算中心（HPC）已經在使用AI、大數據相關技術，HPC與AI、大數據加速融合，走向以數據密集型為典型特徵的高性能數據分析HPDA時代。
HPDA時代下，各行業數據量迎來了井噴式增長。地震勘探從二維向三維的演進中，數據量增加了10-20倍；電影渲染從2K升級到8K的革命中，數據量增長16倍；衛星測繪領域，探測精準度由20米縮小到2米，數據量同比增長近70倍。
數據規模激增之外，業務模型復雜以及分析效率較低等挑戰，也都在呼喚著更高效率的存儲。
存儲作為數據的承載者，逐步成為推動HPC產業發展的新動能。然而，傳統的HPC存儲在混合負載性能、成本、跨協議訪問等多方面存在壁壘，無法匹配HPDA場景的需求。如何打破存儲性能、成本、效率的限制，充分釋放數據潛能，成為制約HPC產業升級換代的掣肘。
高性能數據分析存儲，加速HPC產業發展
當前，作為數據應用和數據分析的支撐平台，以及 科技 強國的關鍵基礎設施，數據存儲已成為國之重器，在金融核心交易、新型油氣勘探、基因測序、自動駕駛、氣象預測、宇宙 探索 等領域發揮重要作用。數據的存儲與處理能力已經成為提升政府管理水平、提高企業經營效率、增強企業發展韌性的關鍵，數據存儲正成為加速數字化轉型的堅實底座。
新的產業變化以及數據存儲的重要地位，對高端存儲提出了新的挑戰，同時也在加速存儲技術的革新——從HPC部分場景向HPC/HPDA全場景擴展，存儲開始承擔起加速產業向「數據密集型」轉型的重任。根據國際權威分析師機構Hyperion Research 2020年針對HPC市場空間的數據顯示，數據存儲的增速第一，遠高於整體市場平均增速。
高性能數據分析（HPDA）存儲，能夠匹配各HPDA場景的高端存儲，可以讓基因測序、氣象海洋、超算中心、能源勘探、科研與工業創新、智能醫療、深度學習、人臉識別等數據密集型HPDA應用場景，在效率、品質、性價比等方面實現飛躍式提升。
值得注意的是，華為OceanStor Pacific系列下一代高性能數據分析（HPDA）存儲，可以高效應對超高密設計、混合負載設計以及多協議互通上的關鍵挑戰，推動HPC產業向數據密集型升級。目前已經成功應用於自動駕駛、基因測序、氣象預測、衛星遙感等眾多國內外高性能計算場景企業及機構。
存儲作為高性能數據分析的重要引擎，正全面釋放HPC的應用價值，驅動著HPC產業不斷進步，跨越「計算密集型」到「數據密集型」的鴻溝，持續推動人類 社會 繁榮 健康 發展。
❼ 大數據對存儲平台有哪些特殊要求
伴隨著安防大數據時代的來臨，安防行業原有的存儲技術已經無法滿足行業發展新需求，尤其是公共安全視頻監控建設聯網應用工作對數據聯網共享提出了更高的要求，同時以「實戰」為根本的公安業務中，大數據深度挖掘極度依賴數據存儲系統對非結構化數據分析再處理。雲存儲技術的出現，在安防行業大數據發展時代無異於革命性的應用，不斷地解決了安防存儲難題，同時也為視頻監控的深度應用與發展提供強大的驅動力。
當今世界，每個人的一言一行都在產生著數據，並且被記錄著。各行各業爆炸式增長的數據，正推動人類進入大數據時代。根據相關統計，2017年全球的數據總量為21.6ZB，目前全球數據的增長速度在每年40%左右，預計到2020年全球的數據總量將達到40ZB。數據增長在安防行業表現得尤為明顯，在近兩年「平安城市」、「 智能交通」、「 雪亮工程」等不斷開展和深入的過程中，以視頻監控為核心代表的行業發展正朝著超高清、智能化和融合應用的方向邁進，系統性工程中現有視頻監控系統數據採集量正在呈線性增長。海量數據的出現對高效、及時的存儲和處理的要求不斷提升。
從目前行業來看，大數據時代的到來，系統性工程中視頻監控系統對存儲主要有以下幾方面的需求：
一是海量數據及時高效存儲，根據現行的技防法規及標准，一般應用領域視頻監控系統數據採集是7x24小時不間斷的，系統採集的音視頻信息資料留存時限不得少於30日，針對案(事)件信息以及一些特殊應用領域視音頻資料存放時間更長，甚至長期保留，數據量隨時間增加呈線性增長。
二是監控數據存儲系統需要具備可擴展性，不但滿足海量數據持續增加，還需要滿足採集更高解析度或更多採集點的數據需要。
三是對存儲系統的性能要求高。與其他領域不同，視頻監控主要是視頻碼流的存儲，在多路並發存儲的情況下，對帶寬、數據能力、緩存等都有很高的要求，需要有專門針對視頻性能的優化處理。
四是大數據應用需要數據存儲的集中管理分析。但現實情況卻恰恰相反，一方面是系統性工程在分期建設的過程中，采購的設備並不能保證為同一品牌，實際項目中多種品牌、多種型號比比皆是，給視頻監控的存儲集中管理帶來很大難度。同時，在一些大型的項目中，例如特大城市「天網工程」，高速公路中道路監控所跨區域較大，集中存儲較為困難。另外，受網路帶寬及老舊設備影響，系統難以形成統一存儲、統一監控的中心體系架構，導致數據在應用中調取不及時。
總體來看，隨著系統性安防項目的深入開展以及物聯網建設初露崢嶸，大規模聯網監控的建設和高清監控的逐步普及，海量視頻數據已經呈現井噴式地增長，並沖擊著傳統的存儲系統，遺憾的是原有的存儲系統無法滿足大數據時代提出的新要求，亟需新的存儲技術支撐現有業務模式，同時為人工智慧技術在安防領域施展拳腳拓展新的空間。