❶ 有適合中小企業數據存儲管理的一體機嗎
備份一體機，是比較傳統的數據備份方式，雲備份是近年來興起的數據備份方式，一個代表傳統技術，一個是大數據時代的趨勢。
價格方面，備份一體機，國內有愛數、浪擎這些，國外的就是塞門鐵克，惠普、CommVault 這些，一套設備下來都是要幾十萬，國內要稍微便宜一點，但是也是要十萬 。雲備份國外有亞勢備份，國內有多備份， 對比起來成本就會低很多，價格方面一般幾萬能搞定。有些微型企業數據量沒那麼大的，花費會更少。雲備份這方面會靈活很多，對於一些中小企業來說用備份一體機，會有點資源浪費的感覺。
功能方面，備份一體機能實現數據的 實時備份、定時備份、數據存儲、災難時業務接管、
數據容錯等功能。這些功能現在的雲備份產品也能做到，不過，對比備份一體機在發生災難之後，立馬業務接管，雲備份貌似還做不到這么快的速度。部分雲備份產品會把備份在雲端的同時，也會備份到本地，這樣在數據發生故障的時候，也可以很快就恢復數據。另外就算本地數據除了問題，丟失了，雲端還存有一份，所以雲備份數據幾乎是沒有可能丟失的。
總的來說，備份一體機功能會更齊全，但是價格昂貴；雲備份，雖然還達不到備份一體機的全面和恢復速度，但是靈活性更強，性價比很高了。對於中小企業來說，其實是更加適合的。
❷ 寶德科技李瑞傑的寶德大數據一體機怎麼樣
產品不錯的，寶德老闆李瑞傑在伺服器行業做了好多年，是老牌企業了。寶德主要是伺服器和PC整機研發、生產、銷售和為客戶提供雲計算綜合解決方案等業務，為互聯網、教育、廣電、電信、交通、電力等行業提供IT產品和服務。寶德伺服器市場佔有率連續多年穩居國內前五和全球前九。寶德重視研發與創新，擁有從板卡到整機系統的完全自主研發和靈活定製能力，開發了多系列產品。隨著雲計算、大數據、人工智慧和邊緣計算等科學技術的融合發展，寶德自主開發了「寶德雲」，發布了大數據一體機，推出了人工智慧（AI）伺服器，包含AI加速計算伺服器和AI推理伺服器兩條產品線，並打造了邊緣計算產品線。 寶德引領伺服器技術發展方向，是業內最早從事自主安全產品研發的廠商，早在十幾年前就自主開發了操作系統——寶德紅星OS，注冊「寶德自強」品牌，與鯤鵬、飛騰、龍芯、申威和兆芯為代表的「中國芯」的合作已經取得了一定的成果，構建了包括自強伺服器、自強台式機、自強存儲設備、自強網路安全產品和自強雲系統等完整的國產化設備和解決方案，在獨到的加固、保密和安全等產品技術領域有深厚的積累。
❸ 可以應對多種備份場景的統一備份一體機推薦一個
TStor 是騰訊雲面向混合雲場景打造的存儲一體機產品系列。繼年初公布對象存儲一體機之後，該產品系列再添新成員：TStor B2000，是面向混合雲備份場景的一體機產品。
依據權威咨詢機構 IDC 和 Gartner 的預測，將來大部分企業的 IT 基礎設施將基於混合雲架構來構建，企業的利用和數據在雲上雲下同時存在，數據管理、數據保護和容災更為簡單，因而對數據保護產品提出了新的要求：
兼容公有雲和私有雲環境，做到雲上雲下災備對立治理
具備高可擴展性，應答數據的海量增長
安全可靠，保證數據的安全性和備份業務的連續性
TStor B2000備份一體機，是一款基於混合雲架構打造的，安全可靠、雲邊協同、開箱即用的數據保護平台。作為企業級數據安全愛護治理平台，反對對業務零碎的定時和實時備份、異地容災、間斷數據保護等性能，實用於操作系統、資料庫、文件、虛擬機、雲平台等利用，無效實現對業務零碎的全方位愛護。該產品的架構如下圖所示：
性能個性
TStor B2000備份一體機的性能個性異樣豐盛，能夠籠罩各類企業應用備份需要：
多場景：面向傳統數據中心、雲計算、大數據三大場景，籠罩操作系統、資料庫、文件、虛擬機、雲平台等利用；
全方位：提供全生命周期的數據保護計劃；
精細化：MySQL 資料庫的熱備份、Informix 資料庫的熱備份、Exchange 單郵件復原、Oracle事務級精準的復原和撤銷等；
高效化：間斷日誌備份，RPO 趨近於0，根本不佔用業務系統資源，幫忙用戶實現更高效的數據保護。另外聯合高效數據壓縮和重刪技術，極大地節儉了備份數據傳輸和存儲老本；
除了豐盛的備份性能外，TStor B2000備份一體機還提供了弱小的雲邊協同性能，實用於公有雲、私有雲與混合雲等多種企業IT架構，一套備份零碎即可同時治理雲上雲下的數據。
利用場景
TStor B2000反對如下場景：
本地備份：將本地業務數據備份至備份一體機，是典型的傳統IT架構下的備份場景。
備份上雲：本地業務的利用數據備份上雲，實現數據異地備份及歸檔。
雲上備份：應用備份一體機將私有雲上的業務數據備份至雲存儲。
本地復原：將備份一體機或者雲存儲中的數據恢復至本地。
雲上復原：本地數據中心故障後，應用雲上資源搭建業務零碎並復原數據。
一個典型的混合雲場景下的備份計劃，就是上述5種場景的組合，既有本地業務數據的備份與復原，也有雲上業務的備份與復原，同時數據能夠在雲上雲下流動，其架構如下圖所示：
為了最大水平保障備份數據的可靠性和備份業務的可用性，TStor B2000反對集群部署模式，由多個節點協同工作，數據跨節點冗餘散布。在多個節點同時故障的狀況下，備份數據仍然不會失落。另外，備份軟體應用雙機主備模式部署，主節點故障後，備節點主動拉起，接管主節點的備份業務，持續對外提供備份服務，保障了備份業務的連續性。
各型號比照
目前，TStor B2000備份一體機應用軟硬一體的形式交付，開箱即用，提供圖形化界面方便管理。產品有四種規格，分為單機版與集群版。單機版實用於中小規模的備份場景，性價比高。集群版實用於中大規模場景，具備高性能、高牢靠、橫向擴大的能力。四種型號的具體規格如下表所示：
在企業向混合雲架構轉型的過程中，TStor B2000備份一體機以其安全可靠的架構，豐盛全面的個性，簡略易用的設計，以及混合雲場景下弱小的雲邊協同的性能，成為企業建設災備計劃的最佳抉擇。
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❹ 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。
❺ 誰能說說華為大數據一體機怎麼樣
在德國CeBIT（漢諾威消費電子、信息及通信博覽會）上，華為發布了大數據一體機，為全球的客戶提供更易部署和管理、更高性能和更低TCO的大數據解決方案，幫助客戶加速數字化轉型。
華為發布FusionCube大數據一體機
此次華為發布的FusionCube大數據一體機，使用了華為專門針對大數據應用優化的FPGA壓縮技術，可以使數據的壓縮速度從MB/s級別提升到GB/s級別，有效釋放CPU，降低落盤IO。通過該技術，有效存儲容量可提升250%，同時和傳統壓縮方案對比，可降低30%的CPU佔用率，為客戶帶來更高價值。另外，華為伺服器秉承開放、共贏的理念，與業界大數據軟體提供商廣泛開展合作，比如華為與Hortonworks建立了合作夥伴關系，加入了其MDS(Modern Data Solutions)夥伴關系項目，為雙方更加緊密的合作奠定了基礎。FusionCube大數據一體機將幫助客戶在大數據應用上提供了一站式的解決方案。
華為IT伺服器產品線總裁邱隆表示：「大數據快速的發展，能夠給客戶的數據帶來快速增值變現，華為伺服器將大數據定位為重要的戰略方向，華為伺服器在自身高質量、創新、高性價比的基礎上，致力提供一個開放的計算平台，通過和業界主流大數據廠家合作，面向客戶提供最佳性價比的大數據解決方案。華為伺服器通過與Hortonworks建立夥伴關系，實現了在大數據領域的強強聯合，將華為伺服器硬體的優勢和Hortonworks的大數據平台優勢相結合，雙方的客戶將能從這次合作中受益。通過雙方合作將給最終客戶提供簡單、高效、低TCO的大數據解決方案，幫助用戶實現數據的價值。」
❻ 寶德李瑞傑公司的大數據一體機性能如何
寶德當家人李瑞傑在IT行業搞了二十多年，寶德在國產民族品牌里口碑不錯的，性能穩定是寶德的產品特點。寶德李瑞傑重視研發與創新，寶德自主開發了「寶德雲」，發布了大數據一體機，推出了人工智慧（AI）伺服器，包含AI加速計算伺服器和AI推理伺服器兩條產品線，並為出色完成邊緣計算工作負載量身打造了邊緣計算產品線。。希望我的回答能給您帶來幫助
❼ 在客戶信息的大數據中還包含哪些內容
大數據的周期運轉可以看出客戶的喜愛，與常用軟體。
從大數據的生命周期來看，無外乎四個方面：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析，共同組成了大數據生命周期里最核心的技術，下面分開來說：
一、大數據採集
大數據採集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的採集。
資料庫採集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle也依然充當著許多企業的數據存儲方式。當然了，目前對於開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的數據同步和集成。
網路數據採集：一種藉助網路爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，並將其統一結構化為本地數據的數據採集方式。
文件採集：包括實時文件採集和處理技術flume、基於ELK的日誌採集和增量採集等等。
二、大數據預處理
大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對採集到的原始數據所進行的諸如「清洗、填補、平滑、合並、規格化、一致性檢驗」等一系列操作，旨在提高數據質量，為後期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規約。
數據清理：指利用ETL等清洗工具，對有遺漏數據(缺少感興趣的屬性)、噪音數據(數據中存在著錯誤、或偏離期望值的數據)、不一致數據進行處理。
數據集成：是指將不同數據源中的數據，合並存放到統一資料庫的，存儲方法，著重解決三個問題：模式匹配、數據冗餘、數據值沖突檢測與處理。
數據轉換：是指對所抽取出來的數據中存在的不一致，進行處理的過程。它同時包含了數據清洗的工作，即根據業務規則對異常數據進行清洗，以保證後續分析結果准確性。
數據規約：是指在最大限度保持數據原貌的基礎上，最大限度精簡數據量，以得到較小數據集的操作，包括：數據方聚集、維規約、數據壓縮、數值規約、概念分層等。
三、大數據存儲
大數據存儲，指用存儲器，以資料庫的形式，存儲採集到的數據的過程，包含三種典型路線：
1、基於MPP架構的新型資料庫集群
採用SharedNothing架構，結合MPP架構的高效分布式計算模式，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，重點面向行業大數據所展開的數據存儲方式。具有低成本、高性能、高擴展性等特點，在企業分析類應用領域有著廣泛的應用。
較之傳統資料庫，其基於MPP產品的PB級數據分析能力，有著顯著的優越性。自然，MPP資料庫，也成為了企業新一代數據倉庫的最佳選擇。
2、基於Hadoop的技術擴展和封裝
基於Hadoop的技術擴展和封裝，是針對傳統關系型資料庫難以處理的數據和場景（針對非結構化數據的存儲和計算等），利用Hadoop開源優勢及相關特性（善於處理非結構、半結構化數據、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型等），衍生出相關大數據技術的過程。
伴隨著技術進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景：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，其中涉及了幾十種NoSQL技術。
3、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。它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、分析而預安裝和優化的軟體組成，具有良好的穩定性和縱向擴展性。
四、大數據分析挖掘
從可視化分析、數據挖掘演算法、預測性分析、語義引擎、數據質量管理等方面，對雜亂無章的數據，進行萃取、提煉和分析的過程。
1、可視化分析
可視化分析，指藉助圖形化手段，清晰並有效傳達與溝通信息的分析手段。主要應用於海量數據關聯分析，即藉助可視化數據分析平台，對分散異構數據進行關聯分析，並做出完整分析圖表的過程。
具有簡單明了、清晰直觀、易於接受的特點。
2、數據挖掘演算法
數據挖掘演算法，即通過創建數據挖掘模型，而對數據進行試探和計算的，數據分析手段。它是大數據分析的理論核心。
數據挖掘演算法多種多樣，且不同演算法因基於不同的數據類型和格式，會呈現出不同的數據特點。但一般來講，創建模型的過程卻是相似的，即首先分析用戶提供的數據，然後針對特定類型的模式和趨勢進行查找，並用分析結果定義創建挖掘模型的最佳參數，並將這些參數應用於整個數據集，以提取可行模式和詳細統計信息。
3、預測性分析
預測性分析，是大數據分析最重要的應用領域之一，通過結合多種高級分析功能（特別統計分析、預測建模、數據挖掘、文本分析、實體分析、優化、實時評分、機器學習等），達到預測不確定事件的目的。
幫助分用戶析結構化和非結構化數據中的趨勢、模式和關系，並運用這些指標來預測將來事件，為採取措施提供依據。
4、語義引擎
語義引擎，指通過為已有數據添加語義的操作，提高用戶互聯網搜索體驗。
5、數據質量管理
指對數據全生命周期的每個階段（計劃、獲取、存儲、共享、維護、應用、消亡等）中可能引發的各類數據質量問題，進行識別、度量、監控、預警等操作，以提高數據質量的一系列管理活動。
❽ 資料庫一體機與大數據技術區別何在
資料庫一體機與大數據技術區別何在
作為近期信息管理領域最為熱門的兩項技術，資料庫一體機與大數據技術的硬體架構基本相同，但軟體體系有著本質的區別，這也導致了兩者擁有不同的特徵表現。
隨著企業數據量的快速增長，以及用戶對服務水平要求的不斷提高，相當長的一段時間以來，傳統關系資料庫技術在生產實踐中表現出明顯的能力不足。如何以合理的成本獲得海量數據的高可用性已經成為現代IT領域的重大挑戰。為了應對這一挑戰，近年來，IT市場中相繼出現了許多新的技術手段，其中最為引人注目的便是由主流資料庫廠商主導的資料庫一體機（例如Oracle ExaData以及IBM Netezza等），以及以開源力量為主的大數據技術。
不過，雖然資料庫一體機與大數據技術都是當今的熱門話題，並都已經被廣泛應用，但卻有相當一部分用戶仍然無法深入了解兩者之間的本質區別與關系。同時，很多用戶也在為如何在企業內部對這兩者進行正確定位而感到困惑。為此，本文特別對資料庫一體機（也可稱新一代主流關系型資料庫）和大數據技術（例如Hadoop，主要指MapRece與NoSQL）的相關技術特點進行對比。
硬體與軟體
從本質上來講，資料庫一體機與大數據技術的硬體架構基本相同，同樣是採用x86伺服器集群的分布式並行模式，以應對大規模的數據與計算。但是，資料庫一體機的賣家們通常會對其產品的硬體體系進行面向產品化的、系統性的整體調優，同時也會有各自的特色手段。比方說Oracle ExaData的Infiniband、Flash Cache，IBM Nettezza的FPGA（現場可編程邏輯門陣）等。[page] 資料庫一體機與大數據技術最為核心的區別是在軟體體繫上。資料庫一體機的核心是SQL體系，這不只是指SQL解析，更重要的是指包括SQL優化引擎、索引、鎖、事務、日誌、安全以及管理等在內的完整而龐大的技術體系。這一體系是成熟的、面向產品的。
大數據技術軟體體系中的MapRece則提供了一個面向海量數據處理的分布式編程框架，使用者需要自行編制所需要的計算邏輯。MapRece對數據的讀寫是批量連續的，而不是隨機的。而大數據技術的另一體系NoSQL則大都只是提供了海量數據的分布式存儲，以及基於索引的快速讀取機制，為使用者提供的大多是編程API（雖然也有類SQL的語言，但其本質並不是完整的SQL體系）。
由於SQL體系的復雜性與處理邏輯的整體關聯性，導致資料庫一體機在擴展性上遠不及大數據技術體系，雖然前者已經在很大程度上改善了傳統關系資料庫垂直擴展的瓶頸。MapRece與NoSQL的單個集群往往可以擴展到數千個節點，而資料庫一體機如果在硬體上擴展到這個規模，從軟體上來講，已經是沒有意義的了。
特徵與本質
基於軟體體系的不同，導致了資料庫一體機和大數據技術有著不同的特徵表現。資料庫一體機往往適合於存儲關系復雜的數據模型（例如企業核心業務數據），並且需要限制為基於二維表的關系模型。同時，資料庫一體機適合進行一致性與事務性要求高的計算，以及復雜的BI計算。
大數據技術則更適合於存儲較簡單的數據模型，並且可以不受模式的約束。因而其可存儲管理的數據類型更加豐富。大數據技術還適合進行一致性與事務性要求不高的計算（主要是指NoSQL的查詢操作），以及對超大規模海量數據的、批量的分布式並行計算（基於MapRece）。
需要注意的是，NoSQL資料庫由於擺脫了繁瑣的SQL體系約束，其查詢與插入的效率比資料庫一體機更高。大數據技術比資料庫一體機所能處理的數據量也相對大些，這主要是因為其集群可以擴展得更大。
從本質上講，MapRece是對海量數據分布式計算領域的一個重要創新，但也只是在適合於並行處理的大規模批量處理問題上更占優勢，而對一些復雜操作，則不一定具有優勢。NoSQL則可以看作是對傳統關系資料庫進行簡化的結果。由於NoSQL資料庫的設計思想只是提取出關系型資料庫的索引機制，並加了上分布式存儲，把SQL體系中那些對「某些特殊問題」而言並不需要的東西統統刪去，由此實現了更優秀的效率、擴展性與靈活性。[page] 因此，我們可以明顯地看到，在實踐中，有很多問題（特別是流行的大數據問題），關系資料庫中的許多設計並不需要，這才是NoSQL發展壯大的根本立足點。
關系與協作
通過前面的分析，我們不難得出這樣的結論：大數據技術與資料庫一體機應該是相輔相成，並非互相替代的。它們針對不同的應用場景設計，並相互補充與合作。具體來說，大數據技術可以實現：
■處理企業內海量的、模型簡單、類型多樣的非結構化與半結構化數據（例如社會化數據、各種日誌甚至圖片、視頻等），其處理結果可以被直接使用；
■以上處理結果也同時可以被當成是新的輸入存儲到企業級數據倉庫中，這時大數據機相當於是面向大數據源的、新的ETL（提取-轉換-載入）手段；
■面向海量數據的、不太適合SQL的存儲或計算。
而資料庫一體機則應該還是作為企業數據倉庫的主流技術，至少在很長一段時間內應該是這樣。它負責存儲與計算最主要的、有重大價值的企業關鍵業務數據。
現存的誤區
有些人認為，雖然大數據技術的原始開源狀態還不適合充當企業級數據倉庫主平台的要求，但經過開發、補充，應該是可以的。其實這個觀點沒有錯。但實際上，對開源的大數據技術進行補充開發，所要補充的正是大數據技術在原始設計上就去除了的、那些本屬於關系型資料庫體系的東西。
如果進行這樣的補充開發，企業不僅會面臨龐大的、難於估計的開發工作量，同時也難以像專業資料庫廠商那樣實現這些工作的理論化、產品化與體系化。雖然從純技術的角度上講，開發什麼都有可能。但是如果企業真的准備這樣做，是要開發另一個商業化的關系資料庫嗎？很明顯，這違背了大數據技術的設計初衷。
❾ 藍海大腦的大數據一體機好不好呢
首先聲明我不是拖(笑哭)，以自身的經驗告訴大家還是很不錯的，他家的大數據一體機支持主流 GPU 顯卡虛擬化，可有效大大提高計算性能和圖像渲染能力，同時還能快速實現系統擴展。另外，這個大數據一體機還支持大規模並發運行（百萬個理論節點），一站式部署，開箱即用，可助力企業在深度學習、數據科學、數據分析、數據挖掘、虛擬模擬、機器識別、視覺識別等領域快速發展。