㈠ 紫晶存儲主要都應用在哪些行業
是一家從事光存儲、藍存儲、冷數據存儲的公司。自2010年成立起，
公司面向大數據時代冷熱數據分層存儲背景下的光磁電混合存儲的應用需求，
㈡ 浪潮信息是如何滿足東數西算新基建不同存儲需求的
東數西算新基建需要承接千行百業的豐富應用，這些應用對存儲的需求各不相同，而浪潮信息存儲能夠以客戶為中心，針對業務場景進行定製。比如，容器（Docker）作為雲化的一部分，目前在互聯網、金融、電信等行業，有越來越多的企業用戶開始部署容器，數據顯示，容器採用率從2018年的49％增加到57％，這項技術正在成為主流。具體可以在網路找他們的官網了解。
㈢ 存儲伺服器是用來做什麼的
一、存儲伺服器的作用和功能
1、文件共享功能
文件共享（即文件伺服器）是網路存儲器最基本的應用。我們可以在"網上鄰居"中找到網路存儲器設備，並在它的共享目錄中存儲公用文件。此外，部分NAS也內置了文件伺服器功能，我們可以通過瀏覽器訪問和管理NAS中的文件，並以HTTP方式上傳和下載文件，就像訪問軟體下載網站一樣方便。
2、數據備份功能
NAS網路存儲器的另一項重要功能是備份。大多數NAS都具有多種備份功能，包括本地備份（將電腦上的數據通過區域網備份到NAS中）、異地備份和NAS間備份等等。部分NAS還具有一鍵備份功能，將USB存儲設備（如閃盤和外置硬碟）插入NAS上特定USB介面，按一下備份按鈕就能把USB存儲設備上的文件備份到NAS中。
3、網路列印功能
網路列印機共享也是家庭用戶常用的功能，將普通列印機通過USB介面與NAS相連，開啟NAS網路存儲器的網路列印機功能，我們就能在區域網中共同使用這台列印機。
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4、多媒體文件共享
只要把照片和錄像存放在NAS網路存儲器的指定目錄中，就能通過瀏覽器登陸NAS的Web網站進行觀看。
5、媒體伺服器
NAS網路存儲器產品普遍具有UPnP-AV功能（或稱流媒體功能），在網路中可以被Windows MCE系統、Xbox360和PS3等設備發現，無須額外的操作就能播放存儲在NAS中的多媒體文件。該功能讓NAS變成了一台媒體伺服器，供網路中的各種客戶端使用。
6、Web伺服器
不少NAS網路存儲器還具有Web伺服器功能，支持PHP、ASP程序和SQLite、MySQL資料庫，我們可以用它來搭建中小型網站，也就是把它當作網站伺服器來使用，構建個人網站。
7、FTP伺服器
我們還可以用NAS網路存儲器搭建FTP伺服器，供大家上傳/下載文件，絕大多數下載軟體均支持FTP,所以使用起來很方便。
8、iTunes伺服器
我們可以用NAS網路存儲器搭建iTunes伺服器，讓iTunes軟體和iPod等設備從NAS上獲得音樂和視頻。
9、動態DNS
有了動態DNS功能，我們就能把NAS網路存儲器的Web服務、FTP服務等發布到互聯網上，讓每個人都能訪問得到。
10、下載伺服器
部分網路存儲器還具有下載功能，通過瀏覽器或專用下載軟體在NAS中開啟HTTP、FTP和BT下載任務，就可以關閉電腦，讓NAS自行下載。我們還可以結合動態DNS功能，在異地通過互聯網控制NAS網路存儲器進行下載，回到家時NAS就已經下載完畢了，多方便呀。
㈣ 大數據時代,數據的存儲與管理有哪些要求
數據時代的到來，數據的存儲有以下主要要求：
首先，海量數據被及時有效地存儲。根據現行技術和預防性法規和標准，系統採集的信息的保存時間不少於30天。數據量隨時間的增加而線性增加。
其次，數據存儲系統需要具有可擴展性，不僅要滿足海量數據的不斷增長，還要滿足獲取更高解析度或更多採集點的數據需求。
第三，存儲系統的性能要求很高。在多通道並發存儲的情況下，它對帶寬，數據容量，高速緩存等有很高的要求，並且需要針對視頻性能進行優化。
第四，大數據應用需要對數據存儲進行集中管理分析。
㈤ 大數據存儲與應用特點及技術路線分析
大數據存儲與應用特點及技術路線分析
大數據時代，數據呈爆炸式增長。從存儲服務的發展趨勢來看，一方面，對數據的存儲量的需求越來越大；另一方面，對數據的有效管理提出了更高的要求。大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成度、數據安全性、數據穩定性，系統可擴展性、性能及成本各方面因素。
大數據存儲與應用的特點分析
「大數據」是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基於雲計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。其常見特點可以概括為3V:Volume、Velocity、Variety(規模大、速度快、多樣性)。
大數據具有數據規模大(Volume)且增長速度快的特性，其數據規模已經從PB級別增長到EB級別，並且仍在不斷地根據實際應用的需求和企業的再發展繼續擴容，飛速向著ZB(ZETA-BYTE)的規模進軍。以國內最大的電子商務企業淘寶為例，根據淘寶網的數據顯示，至2011年底，淘寶網最高單日獨立用戶訪問量超過1.2億人，比2010年同期增長120%,注冊用戶數量超過4億，在線商品數量達到8億，頁面瀏覽量達到20億規模，淘寶網每天產生4億條產品信息，每天活躍數據量已經超過50TB.所以大數據的存儲或者處理系統不僅能夠滿足當前數據規模需求，更需要有很強的可擴展性以滿足快速增長的需求。
(1)大數據的存儲及處理不僅在於規模之大，更加要求其傳輸及處理的響應速度快(Velocity)。
相對於以往較小規模的數據處理，在數據中心處理大規模數據時，需要服務集群有很高的吞吐量才能夠讓巨量的數據在應用開發人員「可接受」的時間內完成任務。這不僅是對於各種應用層面的計算性能要求，更加是對大數據存儲管理系統的讀寫吞吐量的要求。例如個人用戶在網站選購自己感興趣的貨物，網站則根據用戶的購買或者瀏覽網頁行為實時進行相關廣告的推薦，這需要應用的實時反饋;又例如電子商務網站的數據分析師根據購物者在當季搜索較為熱門的關鍵詞，為商家提供推薦的貨物關鍵字，面對每日上億的訪問記錄要求機器學習演算法在幾天內給出較為准確的推薦，否則就丟失了其失效性；更或者是計程車行駛在城市的道路上，通過GPS反饋的信息及監控設備實時路況信息，大數據處理系統需要不斷地給出較為便捷路徑的選擇。這些都要求大數據的應用層可以最快的速度，最高的帶寬從存儲介質中獲得相關海量的數據。另外一方面，海量數據存儲管理系統與傳統的資料庫管理系統，或者基於磁帶的備份系統之間也在發生數據交換，雖然這種交換實時性不高可以離線完成，但是由於數據規模的龐大，較低的數據傳輸帶寬也會降低數據傳輸的效率，而造成數據遷移瓶頸。因此大數據的存儲與處理的速度或是帶寬是其性能上的重要指標。
(2)大數據由於其來源的不同，具有數據多樣性的特點。
所謂多樣性，一是指數據結構化程度，二是指存儲格式，三是存儲介質多樣性。對於傳統的資料庫，其存儲的數據都是結構化數據，格式規整，相反大數據來源於日誌、歷史數據、用戶行為記錄等等，有的是結構化數據，而更多的是半結構化或者非結構化數據，這也正是傳統資料庫存儲技術無法適應大數據存儲的重要原因之一。所謂存儲格式，也正是由於其數據來源不同，應用演算法繁多，數據結構化程度不同，其格式也多種多樣。例如有的是以文本文件格式存儲，有的則是網頁文件，有的是一些被序列化後的比特流文件等等。所謂存儲介質多樣性是指硬體的兼容，大數據應用需要滿足不同的響應速度需求，因此其數據管理提倡分層管理機制，例如較為實時或者流數據的響應可以直接從內存或者Flash(SSD)中存取，而離線的批處理可以建立在帶有多塊磁碟的存儲伺服器上，有的可以存放在傳統的SAN或者NAS網路存儲設備上，而備份數據甚至可以存放在磁帶機上。因而大數據的存儲或者處理系統必須對多種數據及軟硬體平台有較好的兼容性來適應各種應用演算法或者數據提取轉換與載入(ETL)。
大數據存儲技術路線最典型的共有三種：
第一種是採用MPP架構的新型資料庫集群，重點面向行業大數據，採用Shared Nothing架構，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，再結合MPP架構高效的分布式計算模式，完成對分析類應用的支撐，運行環境多為低成本 PC Server，具有高性能和高擴展性的特點，在企業分析類應用領域獲得極其廣泛的應用。
這類MPP產品可以有效支撐PB級別的結構化數據分析，這是傳統資料庫技術無法勝任的。對於企業新一代的數據倉庫和結構化數據分析，目前最佳選擇是MPP資料庫。
第二種是基於Hadoop的技術擴展和封裝，圍繞Hadoop衍生出相關的大數據技術，應對傳統關系型資料庫較難處理的數據和場景，例如針對非結構化數據的存儲和計算等，充分利用Hadoop開源的優勢，伴隨相關技術的不斷進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景就是通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐。這裡面有幾十種NoSQL技術，也在進一步的細分。對於非結構、半結構化數據處理、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型，Hadoop平台更擅長。
第三種是大數據一體機，這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品，由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統以及為數據查詢、處理、分析用途而特別預先安裝及優化的軟體組成，高性能大數據一體機具有良好的穩定性和縱向擴展性。
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㈥ 存儲伺服器的應用包括哪些
應用一、存儲和調用數據兼重的應用 如視頻伺服器，用戶資料庫伺服器，社交網路伺服器，簡訊和聊天伺服器，網游伺服器等等。存儲伺服器DIY組裝時，考慮到應用的不同，需要採用不同的伺服器架構，以方便將來的實際工作，切不可組裝時省錢應用起來耗時耗功。中高端存儲伺服器一般採用主流的雙路伺服器主板，配合RAID磁碟備份，軟體系統盡可能精減，並安裝思創科達SDBS8.0等數據備份軟體，以方便網路管理人員的操作管理。
應用二、以單純存儲數據為主的應用 偶爾有數據查詢和調用的，這多用低端伺服器配合海量硬碟，如單路伺服器和大量硬碟，比如安全視頻監控所用伺服器，企業生產數據備份伺服器等等。這類單路存儲伺服器可以使用英特爾單路伺服器主板，並配合Xeon3400/3200系列多核處理器，並配合RAID使用，主板如Intel S3420GPLC/Intel S3200SH等都是不錯的選擇。當然有人使用高端台式機主板，這並不是一個負責任的選擇，試想萬一主板損壞，一二天不能做數據備份損失並不是一塊主板的錢可以彌補的。
㈦ 大數據、高性能環境對存儲的需求
大數據、高性能環境對存儲的需求
一直以來，高性能計算的主要目的就是提高運算速度，來解決大規模科學計算和海量數據的處理問題。高性能計算每秒萬億次級的強大計算能力，使其成為石油、生物勘探、氣象預測、生命科學研究等領域的重要技術選擇。但是隨著數據量以及數據價值的不斷增長，金融、電信、互聯網等領域對高性能計算的需求不斷加大。隨著技術的發展，高性能計算系統的處理能力越來越強，任務的計算時間越來越短，對業務的價值不斷提高。但是，要想實現快速的任務計算處理，高性能計算系統的存儲能力是關鍵。因為在計算開始，要從存儲系統中讀取數據；計算結束時，要向存儲系統中寫入計算後的結果。如果這之間的讀取和寫入速度不匹配，不僅會拖延高性能項目的完成周期，低延遲還會嚴重影響高性能創造價值的能力。通常，高性能計算要求存儲系統能夠滿足性能、可擴展性要求，保護投資回報：吞吐量達到幾個甚至幾十個GB/s，容量能擴展至PB級；透明的訪問和數據共享；集中式的智能化管理，高性價比；可按需獨立擴展容量和性能等。中橋分析師在深圳華大基因研究院實地測試了EMC Isilon 產品在其HPC 環境下的運行情況，並記錄下其結果。
背景
高性能計算（High Performance Computing—HPC ）指通常使用很多處理器（作為單個機器的一部分）或者某一集群組織中幾台計算機（作為單個計算資源操作）的計算系統和環境。長期以來，高性能計算應用的主要領域是科學與工程計算，諸如高能物理、核爆炸模擬、氣象預報、石油勘探、地震預報、地球模擬、葯品研製、CAD 設計中的模擬與建模、流體力學的計算等。如今，像金融證券、政府信息化、電信行業、教育、企業、網路游戲等領域對HPC的需求也在迅猛增長。
高性能計算的應用
高性能計算有著廣泛的行業應用基礎，下面列舉幾個行業對高性能計算的應用需求：
1. 航空航天行業
在航空航天行業，隨著中國航空航天事業的快速發展，尤其是載人航天技術的巨大成功，我國科技人員對空氣動力學的數值模擬研究提出了越來越多的需求，常規的計算能力遠遠無法滿足復雜的大型飛行器設計所帶來的巨大需求。在航空航天企業的設計過程中，研究人員往往需要把飛機表面分成幾百萬甚至幾千萬個離散型的網格點，然後通過高性能計算平台求解方程，得出每個網格點的溫度、速度、摩擦力等各種參數，並模擬出連續型的曲線，進而為飛機設計提供寶貴的參考資料。對這類計算來說，網格點分割得越細密，計算結果的精確度也就越好。但是這些大規模設計計算問題不但單個作業計算量龐大，且需不斷調整、重復計算，因此高性能在航天航空行業中占據著舉足輕重的地位。
2. 能源行業
石油能源作為國家戰略資源，對於國家經濟、安全、軍事等各方面都具有非常重要的戰略意義。石油勘探承擔著尋找儲油構造、確定井位的重要任務。目前的主流做法就是人為的製造相應規模的地震（視勘探地區面積與深度不同），同時在相應的地層遍布若干震波收集點。由於不同材料的地質環境對地震波的影響是有規可循的，所以藉助這一點，通過相關的演算法，即可以通過對地震波的傳遞演算來「計算出」地質結構，從而找出我們所需要的能源位置。這種計算量無疑是異常龐大的，由於地震波法勘探收集的數據通常都以TB計，近年來海洋油氣勘探所採集的數據甚至開始向PB規模發展。為此，只有藉助高性能計算，才能在最短的時間內處理這些海量數據。
3. 生命科學
在現代生命科學領域，以數據為驅動力的改變正引發著巨大的變革。海量生物數據的分析將會增強疾病的實時監控能力和對潛在流行病做出反應的能力，但海量數據的挖掘、處理、存儲卻面臨著前所未有的挑戰。特別是隨著新一代測序技術的迅猛發展，基因組學研究產生的海量數據正以每12- 18個月10倍的速度增長，已遠超越著名的摩爾定律，這使得眾多生物企業和科研機構面臨強大的數據分析和存儲需求。
在國內，生物基因行業的發展勢頭也不可小覷。2011年1 月30日，國家發改委已批復同意深圳依託華大基因研究院組建國家基因庫，這是中國首次建立國家級基因庫，首期投資為1500萬元。深圳國家基因庫是一個服務於國家戰略需求的國家級公益性創新科研及產業基礎設施建設項目，是目前我國唯一一個獲批籌建的國家級基因庫，是全球僅次美國、日本和歐洲三個國家級基因庫之後的世界第四個國家級基因庫。現在，該國家基因庫已經收集了100萬GB的生物數據，包含基因組、轉錄組、蛋白質組、代謝組及表型的數據，同時也積累了約四十萬份生物樣本。預計該基因庫最終將達到10億GB級別的數據容量。深圳國家基因庫和國際上已有的基因庫相比，它的特點是既有「濕庫」也有「干庫」：前者把千萬種實體的動植物、微生物和人類組織細胞等資源和樣本納入網路；後者匯集巨量的核酸、基因表達、蛋白、表型等多類數據信息，成為「大數據」生物學時代研究生物生長發育、疾病、衰老、死亡以及向產業化推廣的利器。
4. 金融行業
金融說到底就是數據。在金融市場中，擁有速度就意味著更高的生產力和更多的市場份額。金融計算模型相當復雜，數據收集越多，計算結果越精確。金融分析師都迫切地需要一個能模擬復雜現實環境，並進行精確處理的金融計算程序，以便對每個投資產品及時地評估投資收益，衡量投資風險，以期獲得更好的投資回報。也正因此，高性能計算已經越來越多地應用到全球資本市場，以期在最短時間內實現對市場的動態響應與轉換。
5. 氣象預報
世紀二十年代初，天氣預報方程已基本建立。但只有在計算機出現以後，數值天氣預報才成為可能。而在使用並行計算機系統之前，由於受處理能力的限制，只能做到24小時天氣預報。高性能計算是解決數值預報中大規模科學計算必要手段。採用高性能計算技術，可以從提高解析度來提高預報精度。
6. 游戲動漫和影視產業
隨著3D、4D電影的興起和高清動漫趨熱，由高性能計算（HPC ）集群構成的「渲染農場」已經成為三維動畫、影視特效公司不可或缺的生產工具。動漫渲染基於一套完整的程序進行計算，從而通過模型、光線、材質、陰影等元素的組合設定，將動漫設計轉化為具體圖像。以《玩具總動員》為例，如果僅使用單台工作站（單一處理器）進行動畫渲染，這部長達77分鍾的影片的渲染時間將會是43年，而採用集群渲染系統，只需約80天。
㈧ 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。
㈨ 現在比較火熱的對象存儲應用場景是什麼
對象存儲系統的出現主要是為了滿足數據歸檔和雲服務兩大需求，我們對這兩種場景可進行進一步的細化：
● 存儲資源池(空間租賃)
使用對象存儲構建類似存儲空間租賃服務，向個人、企業或應用提供按需擴展的彈性存儲服務。用戶向資源池運營商按需購買存儲資源後，通過基於web協議訪問和使用存儲資源,而無需采購和運維存儲設備。多租戶模型將不同的用戶的數據隔離開來，確保用戶的數據安全。
● 網盤應用
在海量存儲資源池基礎上，使用圖形用戶界面(GUI)實現對象存儲資源的封裝，向用戶提供類似DropBox的網盤業務。用戶可通過PC客戶端、手機客戶端、Web頁面完成數據的上傳、下載、管理與分享。在網盤幫助下個人和家庭用戶能夠實現數據安全、持久的保存和不同終端之間的數據同步;企業客戶通過網盤應用可實現更高效的信息分享、協同辦公和非結構化數據管理，同時企業網盤還可用於實現低成本的Windows遠程備份，確保企業數據安全。
● 集中備份
在大型企業或科研機構中，對象存儲通過與ComvaultSimpana、SymantecNBU等主流備份軟體結合，可向用戶提供更具成本效益、更低TCO的集中備份方案。相對原有的磁帶庫或虛擬磁帶庫等備份方案：重復數據刪除特性能夠幫助用戶減少低設備采購，智能管理特性使得備份系統無需即時維護，從而降低CAPEX和OPEX;分布式並行讀寫帶來的巨大吞吐量和在線/近線的存儲模式有效降低RTO和RPO。
● 歸檔和分級存儲
對象存儲通過與歸檔軟體、分級存儲軟體結合，將在線系統中的數據無縫歸檔/分級存儲到對象存儲，釋放在線系統存儲資源。對象存儲提供幾乎可無限擴展的容量，智能管理能力，幫助用戶降低海量數據歸檔的TCO;對象歸檔採用主動歸檔模式使得歸檔數據能夠被按需訪問，而無需長時間的等待和延遲。
㈩ 分布式存儲和傳統存儲比較在哪些應用場景比較有優勢
1、分布式存儲優勢
分布式存儲可以使生產系統在線運行的情況下進行縱向擴展（Scale-Up）或橫向擴展（Scale-Out），且存儲系統在擴展後可以達到容量與性能均線性擴展的效果。其具有以下特性：
高性能
分布式存儲系統能夠將所有存儲節點的處理器資源、硬碟資源、網路資源進行整合，將任務切分給多台存儲節點，進行並發數據處理，避免了單個硬碟或設備造成的瓶頸，提升整個集群的處理能力。分布式存儲系統具有良好的性能擴展能力，可以滿足應用程序對存儲性能不斷增長的要求。
高擴展性
分布式存儲系統通過擴展集群存儲節點規模從而提高系統存儲容量、計算和性能的能力，通過增加和升級伺服器硬體，或者指通過增加存儲節點數量來提升服務能力。分布式存儲系統支持在線增加存儲節點，對前端業務透明，系統整體性能與存儲節點數量呈線性關系。
高可用性
分布式存儲系統同時基於硬體及軟體設計了高可用機制，在面對多種異常時（如存儲節點宕機、網路中斷、硬碟故障、數據損壞等）仍可提供正常服務，提高分布式存儲系統硬體的可用性可以通過增加存儲節點數量或者採用多種硬體冗餘機制保證。分布式存儲系統多採用副本機制或糾刪碼機制保證數據的高可用性，副本機制可以提供較高的數據冗餘度，但會降低存儲系統有效空間的利用率，糾刪碼機制可以在保證一定數據冗餘度的情況下，大幅提高存儲系統的有效空間利用率。
高安全性
分布式存儲系統支持可靠的許可權控制及互信確認機制，同時採用私有的數據切片及數據編碼機制，可以從多重角度保證集群系統不受惡意訪問和攻擊，保護存儲數據不被竊取。
2、分布式存儲應用場景
分布式的「四高」特性，使得其在高性能計算、大數據視頻雲及大數據分析等應用場景中有著廣泛的應用。
高性能計算場景
在如氣象氣候、地質勘探、航空航天、工程計算、材料工程等領域，基於集群的高性能計算，已成為必需的輔助工具。集群系統有極強的伸縮性，可通過在集群中增加或刪減節點的方式，在不影響原有應用與計算任務的情況下，隨時增加和降低系統的處理能力。根據不同的計算模式與規模，構成集群系統的節點數可以從幾個到成千上萬個。這些業務對後端的存儲系統提出了新的需求，包括統一的存儲空間、高效率的文件檢索、高帶寬的吞吐性能，高可靠的數據安全保障等。
大數據視頻雲應用場景
隨著視頻高清技術及超高清技術的普及，視頻大數據應用場景，如雪亮工程、平安城市、廣電媒資、影視製作、視頻網站等領域，對存儲設備提出了大容量、高讀寫性能、高可靠性、低延時及可擴展性等需求。針對這樣大規模視頻數據應用場景，就需要一個技術先進、性能優越的存儲系統作為後端數據存儲的支撐者。
大數據分析應用場景
伴隨著互聯網技術及人工智慧的發展，各種基於海量用戶/數據/終端的大數據分析及人工智慧業務模式不斷涌現，同樣需要充分考慮存儲功能集成度、數據安全性、數據穩定性，系統可擴展性、性能及成本各方面因素。
在數據爆發增長的「數字時代」，軟體定義的分布式存儲是存儲技術高速發展的結晶，並具有著很大的成長空間，必將應用於更廣泛的大數據業務場景。