❶ 谁知道目前我们全球互联网上的数据量大致有多少讲讲判断依据。多少文字信息，图片，声音，视频信息等等
IDC报告显示，预计到2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量是2011年的22倍。在过去几年，全球的数据量以每年58%的速度增长，在未来这个速度会更快。如果按照现在存储容量每年40%的增长速度计算，到2017年需要存储的数据量甚至会大于存储设备的总容量。
根据【比特网】相关文章
❷ 集中式存储和分布式存储的区别在哪里如何选择
如今全球数据存储量呈现爆炸式增长，企业及互联网数据以每年50%的速率在增长，据Gartner预测，到2020年，全球数据量将达到35ZB，等于80亿块4TB硬盘。数据结构变化给存储系统带来新的挑战。非结构化数据在存储系统中所占据比例已接近80%。
互联网的发展使得数据创造的主体由企业逐渐转向个人用户，而个人所产生的绝大部分数据均为图片、文档、视频等非结构化数据；企业办公流程更多通过网络实现，表单、票据等都实现了以非结构化为主的数字化存档;同时，基于数据库应用的结构化数据仍然在企业中占据重要地位，存储大量的核心信息。
数据业务的急剧增加，传统单一的SAN存储或NAS存储方式已经不适应业务发展需要。SAN存储：成本高，不适合PB级大规模存储系统。数据共享性不好，无法支持多用户文件共享。NAS存储：共享网络带宽，并发性能差。随系统扩展，性能会进一步下降。因此，集中式存储再次活跃。
那么集中式存储和分布式存储的有缺点分别有哪些呢？在面对二者时我们该如何选择呢？下面我将为大家介绍和分析集中式存储和分布式存储的不同之处以及在应用中我们应做的选择。
分布式和集中式存储的选择
集中存储的优缺点是，物理介质集中布放;视频流上传到中心对机房环境要求高，要求机房空间大，承重、空调等都是需要考虑的问题。
分布存储，集中管理的优缺点是，物理介质分布到不同的地理位置;视频流就近上传，对骨干网带宽没有什么要求;可采用多套低端的小容量的存储设备分布部署，设备价格和维护成本较低;小容量设备分布部署，对机房环境要求低。
❸ 影像数据是每年增长最快的数据之一，如何有效提高影像数据的存储管理
随着最近几年科技的发展，各类数据呈几何级增长，影像数据在智慧城市、电力、医疗等行业尤其增长迅速，所以企业面临着一个巨大的问题：影像数据该如何存储管理？
面对海量的影像数据，传统的存储方式已经无法满足存储需求了，杉岩数据推出的海量对象存储MOS，完美地解决了这个难题：
杉岩海量对象存储MOS，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。
1、容量可线性扩展，单名字空间达EB级
SandStone MOS可在单一名字空间下实现海量数据存储，支持业务无感知的存储服务器横向扩容，为爆炸式增长的视频、音频、图片、文档等不同类型的非结构化数据提供完美的存储方案，规避传统NAS存储的单一目录或文件系统存储空间无法弹性扩展难题
2、海量小文件存储，百亿级文件高效访问
SandStone MOS基于完全分布式的数据和元数据存储架构，为海量小文件存储而生，将企业级NAS存储的千万文件量级提升至互联网规模的百亿级别，帮助企业从容应对几何级增长的海量小文件挑战。
3、中心灵活部署，容灾汇聚分发更便捷
SandStone MOS支持多数据中心灵活部署，为企业数据容灾、容灾自动切换、多分支机构、数据就近访问等场景提供可自定义的灵活解决方案，帮助企业实现跨地域多活容灾、数据流转、就近读写等，助力业务高速发展。
4、支持大数据和AI，统一数据存储和分析
SandStone MOS内置文件智能化处理引擎，实现包括语音识别、图片OCR识别、文件格式转换等批量处理功能，结合标签检索能力还可实现语音、证件照片检索，从而帮助企业更好地管理非结构化数据。同时，SandStone MOS还支持与Hadoop、Spark等大数据分析平台对接，一套存储即可满足企业数据存储、管理和挖掘的需求。
❹ 美国7大存储公司22Q1财报解读，Pure突增50%说明了什么
大家端午安康！除了就西瓜吃粽子外，又到了聊存储公司财报的日子，废话不说，直入正题。
Dell，存储+9%
Red jujube
存储一哥Dell的存储增长了9%，非常不错的成绩。
Dell在财报还重点提了其在Dell Tech World 2022上发布的存储500个软件特性，最大的变化就是高端存储PowerMax增加大机的数据缩减，中端存储PowerStore增加免网关双活，软件定义存储PowerFlex增加文件功能。
估计Dell以后存储产品线软件定义的比例会越来越高，而专用硬件部件会越来越少。
存储的8个世界第一，这个好像是第一次独立宣传存储，而且放在服务器的前面，感觉存储在Dell的地位有所上升？
存储过去一年都基本没有增长，这次突然增长9%，而且几乎每个存储细分领域的需求都在增长，是否反映美国市场反弹？
存储的市场空间(TAM)，根据Dell的预测，未来5年也会保持增长。
NetApp，+8%
Red jujube
NetApp上个季度整体增长了8%，和Dell差不多，也是非常不错的成绩。
由于上个Q正好是NetApp的财年结束，我们可以看到，整个FY22财年，增长10%，非常不错的一年。
公有云上个Q的收入是$120m，而混合云是$1560m，公有云的收入不到混合云的1/10。
但是公有云的ARR还是继续保持快速增长。
全闪存的增长也还有两位数，还算不错。
对于下一个财年，NetApp预计增长6-8%，还是属于比较乐观的。
HPE，存储-2%
Red jujube
HPE整体下降0.9%，存储下降2%。
虽然HPE的存储下降2%，但Backlog（积压未发）的订单达 历史 新高。说明HPE受供应链影响很大。存储里面的亮点的Nimble、大数据和HCI有两位数增长。
HPE财报还重点提到H3C的债券利息增长。
HPE由于国际化程度更高，因此财报里面提到，中国的封城和俄乌战争对其供应链应该影响比较大，这也是其无法像Dell和NetApp一样保持增长的一个原因吧。
但HPE还是谨慎乐观预测其FY22财年有3-4%的增长。毕竟订单有，只是暂时交不了货。
IBM,分布式基础设施+8%
Red jujube
IBM上个Q整体增长11%，不错的成绩。
但基础设施部分收入持平，没有增长。存储现在已经不单独公布数据了，大家等看我到时候对咨询公司的数据解读吧。
因存储硬件包含在分布式基础设施里，而上面也说分布式基础设施由高端Power小机带动有所增长，因此估计存储持平的可能性比较大。
分布式基础设施增长8%，还不算太差。
Pure Storage，+50%
Red jujube
Pure已经成为一个超过20亿美金的公司了。最近一个Q的收入居然增长了50%，如此规模的公司，如此高的增长率， 历史 罕见。不知道是否上市后的最高增长季？
客户数超过1万了，覆盖全球500强的一半以上了。
Pure预测也比较乐观，FY23财年预测有22%的增长。从全年预测看不高，因为去年增长是29%。
利润也大幅上升，估计FY23全年盈利不是问题。
根据GAAP，Pure其实一直没有盈利。可能今年是Pure真正盈利的一年？从目前的趋势看，应该问题不大。
VMware，+3%
Red jujube
由于VMware在发布财报的时候，刚刚被Broadcom宣布610亿美金收购。因此，我们看到公告说：
由于公司即将被博通收购，公司将取消 5 月 26 日的电话会议和网络直播，这个直播原本用来讨论其 2023 财年第一季度财务业绩。此外，VMware 将不会提供 2023 年第二季度的财务指导，并将暂停其 2023 整个财年的财务指导。
因此，我们就看不到原来熟悉的财报PPT了。但是，从新闻稿里面，我们可以看到：
VMware上个Q收入同比增长只有3%，有点差，因为原来一般都在8%左右。从公告内容，也没有看到任何关于vSAN的信息。西瓜哥个人感觉，VMware被Boradcom收购后，vSAN有可能独立成存储产品，不再依赖vSphere销售，这样可以扩大市场。
看股票信息，收购宣布后有一个突然增长，从95刀到现在的133刀。怀念一下，估计收购完成后要退市了，一个时代结束了。
Nutanix，+17%
Red jujube
从股市的表现看，VMware被收购，对Nutanix不是利好，股票从21到降到16刀左右，有一个急速的下跌。
我们来看看财报，看是财报问题还是收购问题引起股票下跌。
收入增长了17%，还可以啊。因此，股票下跌主要还是受到VMware被收购的影响吧。
不过，增长17%，比Pure的50%还是差远了，而且，总收入也比Pure要少。
客户总数是Pure的一倍还多，因为软件的缘故吧。
Nutanix调低了FY22的收入预测，这是一个不好的消息，股票下跌应该也有这个原因。
Nutanix最大的问题就是GAAP或Non-GAAP都没有盈利，还在烧钱。
写在后面
1、Dell和NetApp代表的传统存储都恢复较高增长，说明国外的经济复苏的程度比较 健康 ；
2、Pure Storage这么大体量，而且是全闪存，居然有50%的增长，说明国外的企业又有钱了，又敢在存储上花大钱了，直接上全闪了。
3、VMware增长很低被收购，Nutanix降低未来预测。说明HCI软件的辉煌时代结束了。
4、Pure和Nutanix的 历史 差不多，上市时间也差不多，当时收入也差不多。但是，现在Pure渐渐拉开了和Nutanix的差距。其实AFA全闪市场是红海，厂商太多，但HCI软件，VMWARE和Nutanix是双寡头，理论上Nutanix前景更好。但是从股票的表现，公司的表现看，Pure现在都比Nutanix要好。Pure有硬件创新，而Nutanix只有软件创新，难道是这个原因？太软了还是不行啊？
❺ 为什么IBM说磁带将是未来十年的主流存储
5G、AI、IoT、自动驾驶……无数随时产生着海量数据，对于存储和处理都提出了极高的需求。IBM大中华区CTO谢东近日提出，磁带在未来十年仍将是主流存储媒介，其容量将会每年增长30％，而传统硬盘的增幅只有10％。
同时，为了满足冷数据、热数据的不同需求，未来也需要新的存储架构，比如IBM就正在考虑闪存与磁带混合的FLAPE技术。
IBM还与索尼联合打破了磁带存储密度记录，在一平方英寸的面积上存储了2010亿比特未压缩数据。
另据希捷估计，2017年全球数据容量为33ZB，预计到2025年可达175ZB，八年间增长增长超过4倍。
❻ 数字经济时代，高性能数据分析存储迎来新机遇
数字经济时代，数据已成为新的核心生产要素，其重要战略资源地位和核心科学决策作用已日渐凸显。数据潜能的激发，有赖于数据的采集、存储、计算、管理和应用，其中，作为数据采集后进行处理的第一道关口，数据存储无疑是数字经济最重要的“底盘”。
海量数据爆发，数据存储成关键
当前，数据呈现指数级增长，数据规模已经从之前的GB、TB、PB，上升到EB级、甚至ZB级。据Hyperion预测，到2025年，全球数据空间将增长到163ZB，这是2011年HPC产生数据16.1ZB的10倍。爆炸式增长的数据，哺育了数字技术发展和应用，但是同时也对计算和存储提出了更高的要求。
在高性能计算（HPDA）中，计算、存储、网络三大部件缺一不可。以前，产业创新的焦点都在追求更高的算力。而随着大数据、多样性算力等相关技术的快速发展，高性能计算的重心开始从以计算为核心，向以数据为中心的计算演进；传统HPC开始向高性能数据分析（HPDA）方向演进。据IDC统计，全球67%的高性能计算中心（HPC）已经在使用AI、大数据相关技术，HPC与AI、大数据加速融合，走向以数据密集型为典型特征的高性能数据分析HPDA时代。
HPDA时代下，各行业数据量迎来了井喷式增长。地震勘探从二维向三维的演进中，数据量增加了10-20倍；电影渲染从2K升级到8K的革命中，数据量增长16倍；卫星测绘领域，探测精准度由20米缩小到2米，数据量同比增长近70倍。
数据规模激增之外，业务模型复杂以及分析效率较低等挑战，也都在呼唤着更高效率的存储。
存储作为数据的承载者，逐步成为推动HPC产业发展的新动能。然而，传统的HPC存储在混合负载性能、成本、跨协议访问等多方面存在壁垒，无法匹配HPDA场景的需求。如何打破存储性能、成本、效率的限制，充分释放数据潜能，成为制约HPC产业升级换代的掣肘。
高性能数据分析存储，加速HPC产业发展
当前，作为数据应用和数据分析的支撑平台，以及 科技 强国的关键基础设施，数据存储已成为国之重器，在金融核心交易、新型油气勘探、基因测序、自动驾驶、气象预测、宇宙 探索 等领域发挥重要作用。数据的存储与处理能力已经成为提升政府管理水平、提高企业经营效率、增强企业发展韧性的关键，数据存储正成为加速数字化转型的坚实底座。
新的产业变化以及数据存储的重要地位，对高端存储提出了新的挑战，同时也在加速存储技术的革新——从HPC部分场景向HPC/HPDA全场景扩展，存储开始承担起加速产业向“数据密集型”转型的重任。根据国际权威分析师机构Hyperion Research 2020年针对HPC市场空间的数据显示，数据存储的增速第一，远高于整体市场平均增速。
高性能数据分析（HPDA）存储，能够匹配各HPDA场景的高端存储，可以让基因测序、气象海洋、超算中心、能源勘探、科研与工业创新、智能医疗、深度学习、人脸识别等数据密集型HPDA应用场景，在效率、品质、性价比等方面实现飞跃式提升。
值得注意的是，华为OceanStor Pacific系列下一代高性能数据分析（HPDA）存储，可以高效应对超高密设计、混合负载设计以及多协议互通上的关键挑战，推动HPC产业向数据密集型升级。目前已经成功应用于自动驾驶、基因测序、气象预测、卫星遥感等众多国内外高性能计算场景企业及机构。
存储作为高性能数据分析的重要引擎，正全面释放HPC的应用价值，驱动着HPC产业不断进步，跨越“计算密集型”到“数据密集型”的鸿沟，持续推动人类 社会 繁荣 健康 发展。
❼ 大数据对存储平台有哪些特殊要求
伴随着安防大数据时代的来临，安防行业原有的存储技术已经无法满足行业发展新需求，尤其是公共安全视频监控建设联网应用工作对数据联网共享提出了更高的要求，同时以“实战”为根本的公安业务中，大数据深度挖掘极度依赖数据存储系统对非结构化数据分析再处理。云存储技术的出现，在安防行业大数据发展时代无异于革命性的应用，不断地解决了安防存储难题，同时也为视频监控的深度应用与发展提供强大的驱动力。
当今世界，每个人的一言一行都在产生着数据，并且被记录着。各行各业爆炸式增长的数据，正推动人类进入大数据时代。根据相关统计，2017年全球的数据总量为21.6ZB，目前全球数据的增长速度在每年40%左右，预计到2020年全球的数据总量将达到40ZB。数据增长在安防行业表现得尤为明显，在近两年“平安城市”、“ 智能交通”、“ 雪亮工程”等不断开展和深入的过程中，以视频监控为核心代表的行业发展正朝着超高清、智能化和融合应用的方向迈进，系统性工程中现有视频监控系统数据采集量正在呈线性增长。海量数据的出现对高效、及时的存储和处理的要求不断提升。
从目前行业来看，大数据时代的到来，系统性工程中视频监控系统对存储主要有以下几方面的需求：
一是海量数据及时高效存储，根据现行的技防法规及标准，一般应用领域视频监控系统数据采集是7x24小时不间断的，系统采集的音视频信息资料留存时限不得少于30日，针对案(事)件信息以及一些特殊应用领域视音频资料存放时间更长，甚至长期保留，数据量随时间增加呈线性增长。
二是监控数据存储系统需要具备可扩展性，不但满足海量数据持续增加，还需要满足采集更高分辨率或更多采集点的数据需要。
三是对存储系统的性能要求高。与其他领域不同，视频监控主要是视频码流的存储，在多路并发存储的情况下，对带宽、数据能力、缓存等都有很高的要求，需要有专门针对视频性能的优化处理。
四是大数据应用需要数据存储的集中管理分析。但现实情况却恰恰相反，一方面是系统性工程在分期建设的过程中，采购的设备并不能保证为同一品牌，实际项目中多种品牌、多种型号比比皆是，给视频监控的存储集中管理带来很大难度。同时，在一些大型的项目中，例如特大城市“天网工程”，高速公路中道路监控所跨区域较大，集中存储较为困难。另外，受网络带宽及老旧设备影响，系统难以形成统一存储、统一监控的中心体系架构，导致数据在应用中调取不及时。
总体来看，随着系统性安防项目的深入开展以及物联网建设初露峥嵘，大规模联网监控的建设和高清监控的逐步普及，海量视频数据已经呈现井喷式地增长，并冲击着传统的存储系统，遗憾的是原有的存储系统无法满足大数据时代提出的新要求，亟需新的存储技术支撑现有业务模式，同时为人工智能技术在安防领域施展拳脚拓展新的空间。