⑴ 什么是非结构化数据
非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
计算机信息化系统中的数据分为结构化数据和非结构化数据。非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。
非结构化数据的特点：
分析数据不需要一个专业性很强的数学家或数据科学团队，公司也不需要专门聘请IT精英去做。真正的分析发生在用户决策阶段，即管理一个特殊产品细分市场的部门经理，可能是负责寻找最优活动方案的市场营销者，也可能是负责预测客户群体需求的总经理。
终端用户有能力、也有权利和动机去改善商业实践，并且视觉文本分析工具可以帮助他们快速识别最相关的问题，及时采取行动，而这都不需要依靠数据科学家。
以上内容参考：
网络-非结构化数据
⑵ 对象存储有什么优势
简单介绍一下蓝队云对象存储的优势：
1、边缘存储。
蓝队云边缘存储服务在大规模边缘节点和用户侧部署服务，加速数据存储至边缘，并最终将持久化数据保存至中心，有效解决数据上传链路差，带宽利用率低等行业痛点，降低本地存储成本。
2、内容加速分发。
面对视频、游戏等热点资源分发的业务场景，您可以使用蓝队云对象存储作为源站，搭配蓝队云 融合CDN 进行加速分发，方便您通过 CDN 节点就近访问资源，提升用户体验。
3、多媒体数据处理。
针对有海量用户生成内容的场景，蓝队云对象存储服务的高并发能力可以灵活应对大流量的业务场景。对存储在云端的图片、音视频等文件进行数据处理。
4、静态资源托管。
蓝队云无缝集合各类第三方扩展插件，如 WordPress、Discuz、Emlog 等，并支持一键将各类插件里的静态资源托管到蓝队云。
5、备份和归档。
蓝队云提供高可用和高可靠的存储解决方案来备份和归档用户的关键数据，用户可以设置不同的访问权限和级别，保障数据访问安全。
相较于传统自建方案，用户无需采购高昂硬件，无需担心扩容、安全等问题，从而节省更多的存储、维护、人力成本。
6、海量数据高并发。
蓝队云针对海量数据高并发的场景做了深度优化，实现对象存储访问协议到 HDFS 协议的转换。
相较于传统 Hadoop 方案，用户可获得更优的读取、分析性能，更强的稳定性和更好的扩展性。
7、私有云存储
企业客户可以选择私有化部署蓝队云对象存储系统。
基于公有云存储的经验积累，私有云存储解决方案具备高可靠、强安全、易扩展等特性。同时还能提供成熟的系统管理和运维，让企业以更低廉的产品及维护成本，满足在容量、性能及稳定性上的需求。
蓝队云对象存储跨数据中心的副本冗余，为用户数据提供异地容灾和资源隔离功能，能够保障服务的高可用性。能够实现存储需求的弹性伸缩，从而提高业务灵活性。并且蓝队云对象存储按需购买的便捷性，能够有效避免存储及带宽资源的闲置浪费~您值得信赖~
⑶ 什么是对象存储
在2004年， ANSI 推出了基于对象的存储设备（OSD）的1.0版本规范。它定义了基于对象的存储设备的通讯协议。OSD规范描述了一个 SCSI 命令集合，由他提供一个高水平的OSD接口。这个接口允许客户端， 比如文件系统和数据库存放和索引数据。 SNIA’S 技术工作组当前正在开发OSD 规范的2.0版本，这个版本年内完成。
基于对象的存储
在2004年， ANSI 推出了基于对象的存储设备（OSD）的1.0版本规范。它定义了基于对象的存储设备的通讯协议。OSD规范描述了一个 SCSI 命令集合，由他提供一个高水平的OSD接口。这个接口允许客户端， 比如文件系统和数据库存放和索引数据。 SNIA’S 技术工作组当前正在开发OSD 规范的2.0版本，这个版本年内完成。
一个OSD设备存放对象，他控制着从对象到物理介质的映射图。设备同时也跟踪作为属性的元数据，例如建立时间标记，从而允许在客户端非常容易地共享数据。
可以说，OSD最大的卖点在于它结合了SAN的可扩展性和NAS的数据共享。早期的NAS架构的扩展性能并不好，因为所有的元数据的处理都集中在NAS服务器上。在有限的NAS头下扩张更多的存储受到限制，而且这个时候，NAS上的元数据处理变成了瓶颈。如果想扩展，就需要增加更多的NAS服务器，但是此时的管理成为头疼的事情，因为数据是分散的， 这就是我们常说到的“NAS 孤岛”
OSD的能力在于它将客户端和OSD设备直接联系起来，并不需要中间环节管理元数据。Panasas 公司，全球第一家提供商用OSD产品的公司，同时提供面向对象的存储和并行文件系统。Panasas 公司的 DirectFLOW 的设计，客户端从带外管理的控制刀片得到目标的分布和安全属性。所有的数据流都直接从OSD存储刀片到客户端。尽管商用的OSD产品还只是凤毛麟角，但是OSD技术还是在日新月异。 西捷和IBM已经展示了OSDc产品。 HP已经和开放源代码厂家 Lustre 文件系统合作，使用OSD作为他的StorageWork 可扩展文件系统的重要部分。
⑷ MinIO 快速入门之一 —— MinIO 简介
MinIO 官网
MinIO 官方GitHub
MinIO 官方文档
关于对象存储，我们可以看下 阿里云OSS 的解释。
对象存储最大的优势就在于它可以存储大容量的非结构化数据，例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等。对于大多数的企业来说，这可以说是最为理想的存储媒介了。
对于业务已在公有云上的企业来说，使用公有云提供的 OSS 服务，可以很好的节省存储的成本，且一般都提供易接入的 SDK，以阿里云的OSS 服务为例，在存储介质的上层封装可标注的 RESTful API 接口，使用起来十分方便。
但是对于一些没有选择业务上云或者想要下云的企业来说，要使用公有云的 OSS，在公网带宽方面就需要有一定的投入，毕竟需要通过公网传输，带宽太小，传输速度就会慢，且在传输过程中数据的安全性和完整性也有损失的风险，走专线的费用又十分昂贵，不实在。
这种情况下，MinIO 就是一个不错的选择，麻雀虽小，五脏俱全，企业可以以此快速构建自己内部的对象存储服务。
Minio 是个基于 Golang 编写的开源对象存储套件，基于Apache License v2.0开源协议，虽然轻量，却拥有着不错的性能。它兼容亚马逊S3云存储服务接口。可以很简单的和其他应用结合使用，例如 NodeJS、Redis、MySQL等。
如下图，MinIO 的应用场景除了可以作为私有云的对象存储服务来使用，也可以作为云对象存储的网关层，无缝对接 Amazon S3 或者 MicroSoft Azure 。
Minio 使用纠删码 erasure code 和校验和 checksum 。 即便丢失一半数量（N/2）的硬盘，仍然可以恢复数据。
保护数据免受硬件故障和无声数据损坏
纠删码是一种恢复丢失和损坏数据的数学算法，目前，纠删码技术在分布式存储系统中的应用主要有三类，阵列纠删码（Array Code: RAID5、RAID6等）、RS(Reed-Solomon)里德-所罗门类纠删码和LDPC(LowDensity Parity Check Code)低密度奇偶校验纠删码。Erasure Code是一种编码技术，它可以将n份原始数据，增加m份数据，并能通过n+m份中的任意n份数据，还原为原始数据。即如果有任意小于等于m份的数据失效，仍然能通过剩下的数据还原出来。
Minio采用Reed-Solomon code将对象拆分成N/2数据和N/2 奇偶校验块。 这就意味着如果是12块盘，一个对象会被分成6个数据块、6个奇偶校验块，可以丢失任意6块盘（不管其是存放的数据块还是奇偶校验块），仍可以从剩下的盘中的数据进行恢复。
RS编码以word为编码和解码单位，大的数据块拆分到字长为w（取值一般为8或者16位）的word，然后对word进行编解码。 数据块的编码原理与word编码原理相同，后文中以word为例说明，变量Di, Ci将代表一个word。
把输入数据视为向量D=(D1，D2，..., Dn）, 编码后数据视为向量（D1, D2,..., Dn, C1, C2,.., Cm)，RS编码可视为如下（图1）所示矩阵运算。
图1最左边是编码矩阵（或称为生成矩阵、分布矩阵，Distribution Matrix），编码矩阵需要满足任意n*n子矩阵可逆。为方便数据存储，编码矩阵上部是单位阵（n行n列），下部是m行n列矩阵。下部矩阵可以选择范德蒙德矩阵或柯西矩阵。
RS最多能容忍m个数据块被删除。 数据恢复的过程如下：
（1）假设D1、D4、C2丢失，从编码矩阵中删掉丢失的数据块/编码块对应的行。（图2、3）
（2）由于B' 是可逆的，记B'的逆矩阵为 (B'^-1)，则B' * (B'^-1) = I 单位矩阵。两边左乘B' 逆矩阵。 （图4、5）
（3）得到如下原始数据D的计算公式 。
（4）对D重新编码，可得到丢失的编码
https://www.jianshu.com/p/c2b43ff67df0
⑸ 对象存储是什么对象存储的基本定义
对象存储是一种将数据作为对象进行管理的计算机数据存储体系结构，与其他存储体系结构（例如将数据作为文件层级管理的文件系统）以及将数据作为块和扇区内的块进行管理的块存储相对。每个对象通常包括数据本身，可变数量的元数据和全局独立标识符。
对象存储可以在多个级别实现，包括设备级别（对象存储设备），系统级别和接口级别。在每种情况下，对象存储都试图实现其他存储架构无法解决的功能，例如可以由应用程序直接编程的接口，可以再多个物理硬件实例的命名空间，以及数据管理功能，如数据复制和数据分发在对象级粒度。
相比于数据库这种面向结构化数据存储的技术，对象存储主要面向存储大量的非结构化数据。
(5)对象存储是不是非结构化最好扩展阅读：
对象存储、文件存储和块存储的区别如下：
1、速度不同
块存储：低延迟（10ms），热点突出；
文件存储：不同技术各有不同；
对象存储：100ms-1s，冷数据；
2、可分步性不同
块存储：异地不现实；
文件存储：可分布式，但有瓶颈；
对象存储：分步并发能力高；
3、文件大小不同
块存储：大小都可以，热点突出；
文件存储：适合大文件；
对象存储：适合各种大小；
4、接口不同
块存储：Driver，kernel mole ；
文件存储：POSIX；
对象存储：Restful API ；
5、典型技术不同
块存储：SAN；
文件存储： HDFS，GFS；
对象存储：Swift，Amazon S3；
6、适合场景不同
块存储：银行；
文件存储：数据中心；
对象存储：网络媒体文件存储。
⑹ 请教：关于结构化和非结构化数据存储
（1）结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。
（2）非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息）。
面对海量非结构数据存储，杉岩海量对象存储MOS，提供完整解决方案，采用去中心化、分布式技术架构，支持百亿级文件及EB级容量存储，具备高效的数据检索、智能化标签和分析能力，轻松应对大数据和云时代的存储挑战，为企业发展提供智能决策。
⑺ 在项目数字化转型中使用较为普遍的软件定义存储一体机有吗，求推荐
随着国内企业数字化转型加速，企业纷纷上云，数据存储量呈爆发式增长。传统存储扩展性差、成本高等局限性愈发明显。软件定义存储（Software Defined Storage，以下简称SDS）以虚拟化方式将各种存储资源抽象化、进行池化整合，通过智能化管控软件实现存储资源的按需分配。软件定义存储重新定义了存储架构，以扩容便捷、成本较低等优势，成为存储领域的重要发展方向之一。
深圳市杉岩数据技术有限公司（以下简称“杉岩数据”或“杉岩”）是国内软件定义存储领域的领导者之一。IDC最新发布的《2019 Q4 中国SDS市场报告》中，杉岩数据在对象存储市场份额第三，占比16.3%；在块存储市场份额第四，占比6.9%。
杉岩数据成立于2014年9月，公司以新一代智能分布式存储技术为核心，致力于提供领先的面向不同业务环境的企业级存储方案，帮助用户轻松应对IT向云迁移的存储挑战，为大数据时代的商业决策提供智能存储，打造云计算、人工智能、物联网等领域的数据存储基石。
杉岩数据致力于帮助用户应对数据存储量、访问量以及数据管理复杂度，帮助用户建立以存储虚拟化和计算虚拟化为核心的云计算基础设施环境，并逐步提供数据处理、挖掘、智能分析等方面的大数据专业系统和服务。
2020年7月8日，公司宣布获得B+轮1.5亿元最新融资，本轮融资由大型央企中远海运领投，襄禾资本、无锡金投跟投。借助本轮融资，公司将围绕数据存储、数据管理、数据价值的客户价值模型，持续加大产品关键技术的研发投入、垂直领域的市场拓展、人才引入以及产业生态链的建设，为用户的数字化转型提供全面赋能。
杉岩数据融资情况
访谈内容分享如下：
1
不只是存储优化
以数据为中心的客户价值金字塔模式
将智能存储的进阶赋能演绎到极致
融中研究：
“SandStone是一种橙红色石头，由沙粒经过多年不断沉积重新排列而成。SandStone 生动地诠释了‘分布式架构’的形成。”为什么用这个比喻来强调“分布式架构”？有什么特殊含义？
陈坚：
SandStone对我们确实意义深远。实际上，我们公司名称的来源与“Sand Stone”紧密相关。杉岩二字，来源于Sand的音译杉，以及Stone的意译岩。取名“SandStone”是因为我们做的是基于P2P的分布式存储架构，分布式存储的本质就是把分散的磁盘硬件聚合起来，形成一个很大的存储资源池。“SandStone”生动地诠释了“分布式架构’的形成，每个磁盘所在的服务器节点就像一粒沙子，通过杉岩数据的软件聚沙成石，形成一个稳定可靠的存储系统。
SandStone不仅代表了产品的特点，实际也代表了我们的文化、经营理念。从公司内部来看，每一个员工就像一粒沙子，大家团结奋斗、紧密协作，凝聚成一个有机整体，使得整个公司像石头一样坚不可摧；从外部合作伙伴的拓展来看，以杉岩为中心，将周围的合作伙伴聚在一起形成生态圈，每一个伙伴也是一粒沙子，通过不断吸纳聚合，构建稳定的生态圈。因此，SandStone所代表的团结奋斗与凝聚力内核，已内化成了公司企业文化的一部分；SandStone蕴含的分布式理念，也切合了公司与合作伙伴的生态建设理念。
融中研究：
杉岩是做存储的，为什么公司取名为杉岩数据而不是杉岩存储呢？智能存储与传统存储的主要区别是什么？杉岩的智能存储方案有什么特点？
陈坚：
之所以叫杉岩数据而不是杉岩存储，是因为我们带给客户的价值不只是存储的优化，而是以数据为中心的智能存储赋能，通过我们的存储系统，解决客户在AIoT、5G时代海量数据的存储、管理以及使用方面的问题。
针对智能存储，杉岩数据构建了一套以数据为中心的客户价值金字塔模型，最底座是存储，作为数据的抓手；中间层是数据的管理，作为内涵；最顶层为未来的智能化应用提供准备及服务，我把它叫做外延。
具体来说，第一层即数据存储的智能化。存储侧的智能，就是让客户使用更加简单。传统存储像烟囱，每一个业务系统配一套存储，客户的运维非常困难。分布式存储则是一个存储池，客户面向的是一套承载了不同应用数据的存储集群，孤立的烟囱不再存在。在存储集群里面的故障、性能、容量等告警，都是由存储系统内部智能化完成，同时还保障数据的可靠性、安全性以及访问性能。
第二层，数据管理的智能化。用户存数据后，要管数据。我认为数据是有生命力的，像人一样有从生到死的过程。医疗影像数据是一个典型的例子：病人拍完CT、X光产生的影像数据马上要被用于辅助医生寻找病症、病灶，这时数据是“热”的。这一次病好后，数据访问频率下降，“热”数据变为“温”数据。病人彻底康复后，数据变“冷”。对“热”数据，为了保证访问性能，相应的软硬件配置都非常高，价格也高。“冷”数据如果同“热”数据一样存储，性价比较低。医院一般将冷数据归档到公有云或蓝光等单位存储成本相对较低的存储介质中。这个例子正好反映了数据全生命周期的智能化管理。
在未来海量数据时代，数据的管理非常关键。除了数据全生命周期的管理，杉岩还能实现数据智能化的统一管理，包括：对客户的传统存储和杉岩的分布式存储的统一管理，保护客户对传统存储的原有投资；对公有云、私有云数据的统一管理，实现数据的自由流动；对边缘设备与中心设备数据的统一管理，实现数据的相互协同。
第三层，金字塔的顶端，是数据挖掘的智能化。数据被存储、管理，最终都是为了信息和价值的挖掘。目前越来越多的企业借助AI、机器学习、深度学习这些算法来使用和挖掘数据价值。杉岩的存储系统，包括我们的对象存储，都为海量数据的挖掘和使用去赋能。当然，杉岩不是要做AI，而是为智能化去赋能。这体现在两个方面，第一，我们的存储系统里面自带数据处理引擎，对业务需要使用的数据进行预先处理。第二，我们为AI的训练、数据清洗、数据的准备阶段提供了友好的统一管理、存储平台——数据处理引擎“AI in MOS”，还有面向需要对AI进行训练、学习、应用的公司提供的存储平台——“MOS for AI”。
融中研究：
杉岩在数据的存、管、挖各个层面的资源投入如何？杉岩在技术底层的优势有哪些？
陈坚：
在存、管、挖三个层面，杉岩起步聚焦于“存”，致力于为客户提供一个高可靠、高安全、高性能、高可扩展性的分布式存储系统，“存”也是目前投入最大的一块。在“存”方面，目前我们的核心竞争力主要体现在产品性能更高，可用性、可维性更强，特别是在数据的安全性方面，我们积累了很多经验。
在管方面，随着客户持续增加，杉岩面临的需求也不断增加，我们通过与客户的互动交流，了解客户实实在在的需求与痛点，并提出创新的解决方案。目前我们一些特有的产品功能已经落地了，这是很多企业包括一些大厂都不具备的，比如说我们对传统存储与分布式存储的统一管理、对数据的全生命周期管理等等。
最上层，未来数据的智能应用层面，在智能数据处理引擎“AI in MOS”产品上，我们也在加大投入，今年就会有实际的项目落地。
融中研究：
您刚才讲到，在数据挖掘上会加大投入，那么杉岩在这一块的发展目标如何？如何与数据挖掘专业公司竞争？
陈坚：
我先做一个澄清，杉岩的产品是有边界的，我们不会像大数据公司一样，比如也去做一个精准营销，我们是为精准营销赋能。像之前提到的数据处理，即使杉岩不做，这些公司还是要做的，杉岩其实是在帮这些公司做加速。另一方面，在赋能大数据挖掘的过程，杉岩主要针对非结构化数据赋能。以前的基于数据库的结构化数据，像BI、数据仓库，这类数据的挖掘已经有非常成熟的解决方案，杉岩的目标不在于此。我们强调对象存储就是因为对象存储是存储非结构化数据最佳的载体。我们通过对非结构化数据的AI挖掘、使用赋能实现差异化。
融中研究：
在当前软件定义存储，存在哪些技术局限，大概何时能够突破？杉岩在这块有哪些领先优势？
陈坚：
软件定义存储的概念相对于传统存储，其设计哲学和传统存储刚好相反。传统存储以硬件为核心，存储系统的数据可靠性高度依赖硬件架构的设计。软件定义存储，假设硬件是不可靠的或可靠性没那么高。
软件定义存储的性能更高、扩展性更强、更灵活。但任何一个架构、系统都会有自己的优缺点。软件定义存储在技术上的局限性：第一，难以将硬件的性能发挥到极致。第二，在存储集群大了以后，整个集群的管理、运维也是一个挑战。一般的企业没有专门的IT运维人员或运维水平有限，在海量数据时代，存储产品能不能让企业实现简单运维，也是一个挑战。
杉岩对传统存储和分布式存储都有很深入的理解，既有传统存储最核心的架构师和工程师，也有深耕分布式存储领域近10年的架构师。面对这些局限，杉岩也在做一些事情，比如在软硬结合方面，与硬件供应商一起做软硬垂直优化；在大规模集群存储系统的管理和运维上，借鉴一些AI的算法能力，让运维更加智能化、自动化。
2
立足场景寻找最佳匹配行业
以质量和服务构建客户信任
加速市场拓展
融中研究：
杉岩已服务10+行业的500+客户，从市场策略来看，杉岩数据在这些行业是齐头并进还是有所侧重？主要的优势行业有哪些？未来发展或者延伸的重点行业还有哪些？
陈坚：
存储系统作为一个标准化产品，没有太多的行业属性。但是软件定义存储有它的最佳应用场景。
杉岩数据依托场景构筑产品和解决方案，再通过最佳应用场景去寻找最佳匹配行业，进行市场开拓。例如，杉岩智慧视频云存储的解决方案，可以在安防、轨道交通、能源、电力、金融等等行业领域使用。另外，我们还推出了一个更加通用化、平台式的私有云产品，适用于金融、政府、教育、医疗等多个行业。
目前，杉岩市场突破的重点在于有大量场景和需求的政府、金融、教育、医疗、交通、能源、制造等行业。市场开拓方面，杉岩在大部分行业齐头并进，对小部分行业有所侧重，例如金融行业将是杉岩数据始终关注的重点行业。
作为存储厂商，杉岩产品的行业属性不强，但在产品智能化层面，实际上我们有一些场景化和行业属性的定制，但这种定制不是为某一客户定制，而是为一个行业定制，并且可以批量复制和推广。
融中研究：
杉岩数据如何切入客户，并获得客户的信任？在客户关系维护和服务方面，杉岩数据采取哪些措施？
陈坚：
从0到1的突破是非常难的。杉岩数据以产品为客户带来的价值来切入市场，早期的客户包括中国移动、中国电信、广发证券、深圳市供电局等。对TOB市场，标杆的意义重大。杉岩切入市场后，依托案例与标杆客户在同行业去推广复制。
杉岩数据依靠高质量的产品和切实的服务获取客户的信任。目前为止，我们存储了2500+PB的数据，从没丢失过数据，这一点让用户非常放心。服务，是创业公司最具竞争力的优势之一，而大厂流程非常复杂，对TO B客户服务的理念和经验也比较缺乏。杉岩与客户的运维人员紧密沟通，对他们进行多维培训赋能，客户能够亲身感受到杉岩对他们的重视。
3
疫情期间，驰援武汉
推出免费服务平台
苦练研发内功蓄势待发
融中研究：
此次疫情对杉岩数据带来什么影响？杉岩数据采取哪些行动？
陈坚：
这次新冠疫情对杉岩数据是一把双刃剑，但总体来说是利好的局面。一方面，疫情对公司短期的获客、工作开展产生了一定的冲击和影响；另一方面，疫情也让新一代信息技术的价值被充分认识，例如远程医疗、远程诊断等会涉及到大量的数据存储和应用，轨迹、跟踪、健康码等其实也都是基于数据的存储和使用。很多行业对于新一代信息技术的接受程度更高了，特别是政府的智慧城市、医疗领域的远程医疗、教育领域的远程教育发展等，带来的数据存储机会更多了。
作为一家创业公司，疫情期间，我们也秉承一贯的家国情怀和责任，进最大的努力为抗疫提供支持。2月份，我们给武汉大学人民医院捐献了一套分布式存储产品，助力提升医院的医疗质量和效率。同时，为了帮助用户解决疫情期间存储问题，我们推出了供用户免费使用的“统一存储平台软件SandStone USP”。
此外，我们在产品研发、市场开拓上没有丝毫懈怠。在产品研发端，我们借机苦练内功、打磨产品，为疫情过后的市场反弹做好准备；在市场开拓方面，我们的销售团队通过远程电话保持与客户、合作伙伴的紧密互动与沟通，努力介绍杉岩的产品方案和价值亮点，积极拓展新客户、挖掘老客户新需求等。
4
分布式存储市场将形成寡头垄断格局
杉岩将始终以差异化取胜
融中研究：
当前存储市场竞争格局怎么样？主要玩家类型有哪些？
陈坚：
从市场格局来说，存储行业技术门槛很高，需要大量的经验积累和打磨，大浪淘沙之后，最终玩家不会很多。在传统存储领域，全球TOP6的公司占据市场百分之八十几的份额。在分布式存储领域，经过五年多的发展，与杉岩数据同期创立的公司中，很多技术不成熟的公司已经慢慢被淘汰了。我相信经过震荡式的发展后，分布式存储的市场格局会趋于稳定，也会变成一个寡头垄断的格局，未来会有一家或几家来占领市场绝大部分的份额，杉岩肯定是其中之一。
从竞争来说，杉岩的优势还是产品。创业公司没有捷径可走，品牌、资金都比拼不过大厂，生存发展一定是靠差异化的竞争力。杉岩的差异化竞争优势主要体现在客户价值金字塔模型的“管”和“挖”，“存”大家都在做，如果这一层都做不好自然会被淘汰；“管”层面，大厂的产品很全，内部对于传统存储和分布式存储会有一些博弈和竞争，但对于垂直用户定制化以及工业化需求领域不一定愿意涉足，而杉岩独特的价值和优势正体现于此。数据智能层面，杉岩的价值和优势更加明显。杉岩的设备产品有一些特殊的功能，这是很多大厂不会去做的事情，他们提供的主要是面向全球市场的标准化产品，聚焦于存储产品的完善。杉岩则是针对垂直细分市场进行产品差异化。
在市场竞争格局中，同类创业公司竞争方面，从目前来说，2013到2015年成立的一批公司，现在的竞争格局越来越清晰了。当前，软件定义存储处于繁荣发展期，蛋糕还没有定型，在不断扩展、挖掘客户新场景、新需求的阶段，都在共同培育市场。所以，我们正在共创生态链，携手合作伙伴建设新型IT基础设施建设。
融中研究：
大型厂商加码存储，例如华为、华三等大厂也开始发力对象存储，对杉岩数据的发展会有冲击吗？杉岩数据如何平衡与基础设施合作伙伴华为的竞争与合作？
陈坚：
大厂确实在加大对存储领域的布局，但我们也看到一个趋势，大厂现在主要在公有云方面布局，而在私有云方面，可能更多的是以传统存储、分布存储的架构来拓展市场。与大厂的竞争要避免正面交锋，走差异化路线。比如在金融领域，杉岩在智能化数据处理方面独具特色，这是我们带给客户的独特价值。
⑻ 网站图片、视频类比比较多，占用空间大的类型，适合使用对象存储吗
网站图片和视频比较多确实会影响网站的加载速度，可以考虑使用对象云存储，同时也要考虑成本。以下给您个方案：
1.如果你的服务器带宽少可以用别的云存储来实现图片和视频的访问速度。
2.如果服务器带宽够大的话，可以考虑增加服务器的磁盘。
具体的成本，取舍需要自己根据实际需求来衡量。
⑼ 对象存储是什么华云对象存储怎么样
对象存储技术从根本上改变了存储蓝图，它处理和解决了曾经被认为是棘手的存储问题：不间断可扩展性、弹性下降、限制数据持久、无限技术更新和成本失控。
非结构化数据，图片、视频、音频、文档邮件等数据都不是问题，提供API接口和丰富的SDK包，方便客户即开即用，像操作本地文件一样简单方便。与传统存储相比，华云StorUltra™加入了对异地多分区灾备节点的支持，即使在发生单点电力和网络故障或其他全局灾难的时候数据仍然有安全的备份。
⑽ 对象存储与SAN存储和NAS存储相比较有什么优势
对象存储可以简单理解为用来存储图片、音频、视频等非结构化数据的数据池。相对于主机服务器，具有读写速度快，利于分享的特点。在这里给大家总结了这六点。
1、网站数据动静分离，大幅提升网页性能
一般情况下，我们都是建议使用主机服务器和对象存储分工合作的方式来存储网站数据。主机服务器主要负责存储网站的动态数据，对象存储则用来存储网站的静态文件。从而实现网站的动静分离，当用户访问一个网站时，分别从主机服务器和对象存储的服务器同步读取数据，可以大幅的提升网页性能。
2、单独的文件管理界面，管理网站文件和本地电脑一样方便
无论是腾讯云、阿里云、杉岩，对象存储都有单独的管理控制台，腾讯云和阿里云还有专门的电脑客户端。你不必打开网站，就可以像使用网络云盘一样使用对象存储来管理你的网站文件，除了上传、下载、预览等常用功能，还可以直接在对象存储上进行图片处理/媒体转码/数据分析等。
3、本质是”内置大容量硬盘的分布式服务器“，同一个文件支持跨域共享
对象存储的本质是“内置大容量硬盘的分布式服务器”，对象存储有自己的 CPU、内存、网络和磁盘系统，具备一定的智能，同一个对象存储数据池可以新建不同的存储桶（bucket），分别用来存储不同网站的数据，彼此互不干扰。而且同一个文件可以引用到不同的网站，可以有效的减少数据冗余。
4、储存节点多，支持跨地域实时同步，实现异地容灾
假设你的图片等数据存储在你自己的服务器上，只能通过定期数据备份的方式保护你的数据。数据量大的话，每次备份都需要大量的时间和占用大量的磁盘空间，管理起来还不方便。
如果你的数据放置在对象存储的数据池了，并与网站关联。那么静态文件的备份就可以交给对象存储。你只需要对网站少量的动态文件进行备份。省时省力。
比如我使用对象存储，我在离我最近的节点【深圳】来存储网站的图片等静态文件。但是考虑到极端情况，比如深圳节点由于突然停电，可能导致数据全部丢失。但如果之前我选择了【杭州】作为第二个存储节点，而且设置【深圳】节点的数据实时增量同步到【杭州】节点。那么就算深圳节点的数据丢失了，但是我在杭州的数据还是可以使用。等到恢复供电，我再把数据从杭州节点同步回深圳节点就可以了。这就是我们说的异地容灾。
5、成本低，资源弹性伸缩，按需付费
对象存储不像服务器的流量是固定的，包含在服务器的费用里面了。无论你用或不用，都是这么多。对象存储可以是根据你的实际使用量进行计费。
6、节省服务器空间
为什么选择将这一点放在最后说呢？因为现在服务器的价格还算实惠，活动也比较多。大部分站长已经不存在服务器空间不够用的问题。而且对象存储的出现也不是为了解决服务器空间不够用的问题。而是为了结合【块存储】、【文件存储】各自的优点，从而实现高效的文件读写和分享。但是节省了服务器空间还是不争得事实，所以还是提一下吧。