Ⅰ 如何實現企業數據 大數據平台 分布式存放
Hadoop在可伸縮性、健壯性、計算性能和成本上具有無可替代的優勢，事實上已成為當前互聯網企業主流的大數據分析平台。本文主要介紹一種基於Hadoop平台的多維分析和數據挖掘平台架構。作為一家互聯網數據分析公司，我們在海量數據的分析領域那真是被「逼上樑山」。多年來在嚴苛的業務需求和數據壓力下，我們幾乎嘗試了所有可能的大數據分析方法，最終落地於Hadoop平台之上。
1. 大數據分析大分類
Hadoop平台對業務的針對性較強，為了讓你明確它是否符合你的業務，現粗略地從幾個角度將大數據分析的業務需求分類，針對不同的具體需求，應採用不同的數據分析架構。
按照數據分析的實時性，分為實時數據分析和離線數據分析兩種。
實時數據分析一般用於金融、移動和互聯網B2C等產品，往往要求在數秒內返回上億行數據的分析，從而達到不影響用戶體驗的目的。要滿足這樣的需求，可以採用精心設計的傳統關系型資料庫組成並行處理集群，或者採用一些內存計算平台，或者採用HDD的架構，這些無疑都需要比較高的軟硬體成本。目前比較新的海量數據實時分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。
對於大多數反饋時間要求不是那麼嚴苛的應用，比如離線統計分析、機器學習、搜索引擎的反向索引計算、推薦引擎的計算等，應採用離線分析的方式，通過數據採集工具將日誌數據導入專用的分析平台。但面對海量數據，傳統的ETL工具往往徹底失效，主要原因是數據格式轉換的開銷太大，在性能上無法滿足海量數據的採集需求。互聯網企業的海量數據採集工具，有Facebook開源的Scribe、LinkedIn開源的Kafka、淘寶開源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求，並將這些數據上載到Hadoop中央系統上。
按照大數據的數據量，分為內存級別、BI級別、海量級別三種。
這里的內存級別指的是數據量不超過集群的內存最大值。不要小看今天內存的容量，Facebook緩存在內存的Memcached中的數據高達320TB，而目前的PC伺服器，內存也可以超過百GB。因此可以採用一些內存資料庫，將熱點數據常駐內存之中，從而取得非常快速的分析能力，非常適合實時分析業務。圖1是一種實際可行的MongoDB分析架構。
圖1 用於實時分析的MongoDB架構
MongoDB大集群目前存在一些穩定性問題，會發生周期性的寫堵塞和主從同步失效，但仍不失為一種潛力十足的可以用於高速數據分析的NoSQL。
此外，目前大多數服務廠商都已經推出了帶4GB以上SSD的解決方案，利用內存+SSD，也可以輕易達到內存分析的性能。隨著SSD的發展，內存數據分析必然能得到更加廣泛的應用。
BI級別指的是那些對於內存來說太大的數據量，但一般可以將其放入傳統的BI產品和專門設計的BI資料庫之中進行分析。目前主流的BI產品都有支持TB級以上的數據分析方案。種類繁多，就不具體列舉了。
海量級別指的是對於資料庫和BI產品已經完全失效或者成本過高的數據量。海量數據級別的優秀企業級產品也有很多，但基於軟硬體的成本原因，目前大多數互聯網企業採用Hadoop的HDFS分布式文件系統來存儲數據，並使用MapRece進行分析。本文稍後將主要介紹Hadoop上基於MapRece的一個多維數據分析平台。
數據分析的演算法復雜度
根據不同的業務需求，數據分析的演算法也差異巨大，而數據分析的演算法復雜度和架構是緊密關聯的。舉個例子，Redis是一個性能非常高的內存Key-Value NoSQL，它支持List和Set、SortedSet等簡單集合，如果你的數據分析需求簡單地通過排序，鏈表就可以解決，同時總的數據量不大於內存（准確地說是內存加上虛擬內存再除以2），那麼無疑使用Redis會達到非常驚人的分析性能。
還有很多易並行問題（Embarrassingly Parallel），計算可以分解成完全獨立的部分，或者很簡單地就能改造出分布式演算法，比如大規模臉部識別、圖形渲染等，這樣的問題自然是使用並行處理集群比較適合。
而大多數統計分析，機器學習問題可以用MapRece演算法改寫。MapRece目前最擅長的計算領域有流量統計、推薦引擎、趨勢分析、用戶行為分析、數據挖掘分類器、分布式索引等。
2. 面對大數據OLAP大一些問題
OLAP分析需要進行大量的數據分組和表間關聯，而這些顯然不是NoSQL和傳統資料庫的強項，往往必須使用特定的針對BI優化的資料庫。比如絕大多數針對BI優化的資料庫採用了列存儲或混合存儲、壓縮、延遲載入、對存儲數據塊的預統計、分片索引等技術。
Hadoop平台上的OLAP分析，同樣存在這個問題，Facebook針對Hive開發的RCFile數據格式，就是採用了上述的一些優化技術，從而達到了較好的數據分析性能。如圖2所示。
然而，對於Hadoop平台來說，單單通過使用Hive模仿出SQL，對於數據分析來說遠遠不夠，首先Hive雖然將HiveQL翻譯MapRece的時候進行了優化，但依然效率低下。多維分析時依然要做事實表和維度表的關聯，維度一多性能必然大幅下降。其次，RCFile的行列混合存儲模式，事實上限制死了數據格式，也就是說數據格式是針對特定分析預先設計好的，一旦分析的業務模型有所改動，海量數據轉換格式的代價是極其巨大的。最後，HiveQL對OLAP業務分析人員依然是非常不友善的，維度和度量才是直接針對業務人員的分析語言。
而且目前OLAP存在的最大問題是：業務靈活多變，必然導致業務模型隨之經常發生變化，而業務維度和度量一旦發生變化，技術人員需要把整個Cube（多維立方體）重新定義並重新生成，業務人員只能在此Cube上進行多維分析，這樣就限制了業務人員快速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統成為死板的日常報表系統。
使用Hadoop進行多維分析，首先能解決上述維度難以改變的問題，利用Hadoop中數據非結構化的特徵，採集來的數據本身就是包含大量冗餘信息的。同時也可以將大量冗餘的維度信息整合到事實表中，這樣可以在冗餘維度下靈活地改變問題分析的角度。其次利用Hadoop MapRece強大的並行化處理能力，無論OLAP分析中的維度增加多少，開銷並不顯著增長。換言之，Hadoop可以支持一個巨大無比的Cube，包含了無數你想到或者想不到的維度，而且每次多維分析，都可以支持成千上百個維度，並不會顯著影響分析的性能。
而且目前OLAP存在的最大問題是：業務靈活多變，必然導致業務模型隨之經常發生變化，而業務維度和度量一旦發生變化，技術人員需要把整個Cube（多維立方體）重新定義並重新生成，業務人員只能在此Cube上進行多維分析，這樣就限制了業務人員快速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統成為死板的日常報表系統。
3. 一種Hadoop多維分析平台的架構
整個架構由四大部分組成：數據採集模塊、數據冗餘模塊、維度定義模塊、並行分 析模塊。
數據採集模塊採用了Cloudera的Flume，將海量的小日誌文件進行高速傳輸和合並，並能夠確保數據的傳輸安全性。單個collector宕機之後，數據也不會丟失，並能將agent數據自動轉移到其他的colllecter處理，不會影響整個採集系統的運行。如圖5所示。
數據冗餘模塊不是必須的，但如果日誌數據中沒有足夠的維度信息，或者需要比較頻繁地增加維度，則需要定義數據冗餘模塊。通過冗餘維度定義器定義需要冗餘的維度信息和來源（資料庫、文件、內存等），並指定擴展方式，將信息寫入數據日誌中。在海量數據下，數據冗餘模塊往往成為整個系統的瓶頸，建議使用一些比較快的內存NoSQL來冗餘原始數據，並採用盡可能多的節點進行並行冗餘；或者也完全可以在Hadoop中執行批量Map，進行數據格式的轉化。
維度定義模塊是面向業務用戶的前端模塊，用戶通過可視化的定義器從數據日誌中定義維度和度量，並能自動生成一種多維分析語言，同時可以使用可視化的分析器通過GUI執行剛剛定義好的多維分析命令。
並行分析模塊接受用戶提交的多維分析命令，並將通過核心模塊將該命令解析為Map-Rece，提交給Hadoop集群之後，生成報表供報表中心展示。
核心模塊是將多維分析語言轉化為MapRece的解析器，讀取用戶定義的維度和度量，將用戶的多維分析命令翻譯成MapRece程序。核心模塊的具體邏輯如圖6所示。
圖6中根據JobConf參數進行Map和Rece類的拼裝並不復雜，難點是很多實際問題很難通過一個MapRece Job解決，必須通過多個MapRece Job組成工作流（WorkFlow），這里是最需要根據業務進行定製的部分。圖7是一個簡單的MapRece工作流的例子。
MapRece的輸出一般是統計分析的結果，數據量相較於輸入的海量數據會小很多，這樣就可以導入傳統的數據報表產品中進行展現。
Ⅱ 中行企業網銀 存儲文件操作失敗
存儲文件操作失敗解決辦法是：
在高級選項裡面把保存項目都勾選就好了。
初次保存：在Word2003文檔窗口中依次單擊「文件」→「保存」菜單命令，或者單擊「常用」工具欄上的「保存」按鈕，打開「另存為」對話框。然後在「文件名」編輯框輸入文件名稱，在「保存位置」下拉列表中選擇Word文檔的保存位置，設置完畢單擊「保存」按鈕即可。
另存為：對於事先已經執行過保存操作的Word2003文檔，如果經過編輯修改後需要保存為一個新的Word文檔，則可以在菜單欄依次單擊「文件」→「另存為」命令。打開「另存為」對話框後重新選擇保存位置或重新命名即可。
後續保存：對於事先已經執行過保存操作的Word2003文檔，如果只需要對最新做出的編輯修改進行保存，則只需要依次單擊「文件」→「保存」菜單命令，或者單擊「常用」工具欄上的「保存」按鈕即可。
Ⅲ 如何重命名存儲過程 (SQL Server Management Studio)
在未將對象更新為反映已對存儲過程所做的更改時，更改存儲過程的名稱或定義可能導致依賴對象失敗。有關詳細信息，請參閱
Ⅳ 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。
Ⅳ 公司的文件數據很多很重要，現在糾結用軟體定義存儲還是私有雲，求破
長期來看的話肯定用軟體定義存儲好，畢竟相對成本低數據更安全可靠，本人推北京金馬的軟體定義存儲產品
Ⅵ 企業文件管理存儲有哪些方法
堅果雲是一款便捷、安全的專業網盤產品，通過文件自動同步、共享、備份功能，為用戶實現智能文件管理，提供高效辦公解決方案。
文件自動收集，集中管理
1，文件自動收集。安裝在員工電腦上的客戶端軟體會自動收集電腦中的辦公文件，並上傳到伺服器中。整個過程完全自動，無需員工手動上傳，不會影響其正常工作。
2，統一文件結構。堅果雲允許管理者預先定義文件存放結構（文件夾結構），並將該文件結構同步到員工的電腦中。這樣，員工就可以按照預先定義好的結構存放文件，避免因結構不統一，導致收集的文件失去價值。
3，文件集中管理。堅果雲自動收集文件後，管理者將可以對它們進行集中管理，查看和編輯員工的工作成果。即使員工離職，也可以輕松地將其文件交給他人保管，無需擔心知識斷層或企業內容丟失。
Ⅶ 如何搭建企業網路存儲伺服器
1.選擇機架設備
小型企業通過在桌面或架子上堆疊伺服器硬體和網路設備來開始運營並不罕見。這樣做的成本的確比較低廉，但會存在未來隱患，隨著公司業務的發展，這些設備可能會成為一個巨大的混亂。這些設備暴露在外會增加物理篡改的風險，也會埋下一些定時炸彈，比如說不小心造成的咖啡溢出，環境灰塵以及員工不小心被暴露的電線絆倒所存在的危險等等。
但是，使用機架式設備能避免這類事故。為什麼這樣說呢?因為這些機架經過專業設計，可以輕松地容納這種類型的硬體。雖然，與非機架安裝等價物相比，它們似乎非常昂貴，但從長遠的角度來說，性價比高，你可以使用它們輕松管理你的設備以及其它好處會遠遠超過其成本。
2.要了解伺服器機架的基本特徵
在購買或安裝伺服器機架之前，你需要學習並了解伺服器機架的基本特徵。伺服器機架通常以機架單位來衡量，通常表示為「U」或「RU」。機架單元的高度相當於1.75英寸（44.5毫米），兼容設備的測量單位為「U」的倍數。通常，伺服器的范圍從1U到4U，網路交換機在1U到2U之間，而一些刀片伺服器在5U到10U之間或甚至更多。
在確定伺服器機架之前，你還需要考慮伺服器機架的寬度和高度（深度）。通常可接受的寬度為19英寸，深度為600-1,000mm。然而，這些機架中的許多通常具有可調節的後支架，即使大多數機架安裝伺服器通常包括可調節的安裝套件，一旦它們具有足夠的深度來容納伺服器就可以使用。
四柱機架是當今市場上最受歡迎的商用伺服器機架之一，它設計用於容納19英寸寬的設備和伺服器。
普通機架的高度約為42U，其中一半的機架高度為24U，但有幾種其他類型的機架，機架高度從5U到20U不等。這些不是對這些機架外部尺寸的測量，因為該特徵高度依賴於機架的設計並且它是變化的。一些機架配有腳輪，有助於緩解運動。
開放式機架和小型壁掛式機櫃是在空間有限的地方安裝IT伺服器的絕佳選擇。但是，你需要意識到，如果你決定使用開放式機架，則必須滿足特殊要求才能安裝伺服器，包括將機架固定在地板上。壁掛式機櫃不適用於由少數伺服器組成或比網路交換機重的任何負載。
3.隔離伺服器以降低噪音
如果你沒有專門放置和存放設備的單獨房間，你將不得不考慮內部伺服器設備附帶的噪音。你需要一個分區的房間，即使它是一個小區域，因為從長遠來看，它是值得的。
建立分區以後，能夠消除或者減弱那些會影響員工整體工作效率的隱患。另外還有一個好處就是能夠防止任何未經授權的人員篡改你的設備，有助於保護設備免受損壞並防止被盜。
在小型企業中，除了將機架放在房間的角落或IT部門內部別無選擇外，強烈建議使用具有隔音功能的機架。 由於通風口無法實現完全隔音，因此這些機架通常通過其降噪特性來衡量。它們產生的噪音和機架本身的整體降噪能力的結合通常會決定它們的工作效果。
4.想要散發熱量則需一個合適的空調機組
IT設備和伺服器產生的熱量通常很高，可能會縮短設備的使用壽命。它們還可能導致中斷和崩潰，這可能很難解釋，這就是為什麼在構建內部伺服器機房時安裝冷卻裝置非常關鍵的原因。
但是，如果你只需要幾個網路交換機，五托架網路連接存儲（NAS）系統或伺服器，你可能不需要擔心冷卻系統，除非你需要更大的NAS，多個伺服器和一個中型UPS，這樣的話熱量會迅速增加。
伺服器機架的熱容量也直接受外部溫度的影響。這就是強烈建議你在伺服器機房安裝空調裝置的原因。
只要打開伺服器並產生熱量，這些空調就必須始終打開。建議使用不同的斷路器安裝獨立的獨立裝置，以便在需要維修任何一個斷路器時可以定期更換它們。
不要想著打開窗戶再加上兩部風扇來散發熱量。
5.學會正確處理電纜
只有正確的電纜管理才能確保適當的通風。這就是為什麼嘗試將42個1U伺服器強制進入全高機架是一個非常糟糕的主意，因為它會導致嚴重的布線限制或限制。許多舊伺服器的機箱通常需要彼此之間1U到2U的空間，以確保正確的氣流。目前，大多數現代機架式伺服器都不需要這些空間。
設置一個裝滿機架的伺服器機房需要的不僅僅是使用一些螺絲來幫助將這些設備固定到位。你需要了解如何管理從這些機架中排列的所有設備及其相應的乙太網電纜中出來的電纜。除了機櫃內布線外，還需要妥善管理或終止用於IP攝像機，台式計算機和所有其他網路設備的乙太網LAN點的電纜。
處理所有這些的最佳方法是使用RJ45配線架終止乙太網電纜。安裝在1U空間中的普通接線板通常提供多達24個埠，並且通常需要某種形式的手動輸入，例如剝離電纜，將其固定到接線板中以及使用線纜測試工具來驗證其連接性。根據你的預算，你可以讓網路專業人士或專家在一天內為你處理所有這些問題。
除了配線架之外，你還需要使用束線帶，因為當你嘗試固定雜散電纜時它們會派上用場。你可以獲得可以重復使用的標准電纜扎帶，當你批量購買時它們非常便宜。
6.學會標記，保持簡單
在設置伺服器時，要學會標記和記錄你所使用的流程，這點是非常重要的。這樣做，便於任何新員工或者供應商在需要了解伺服器機房時，能夠高效並系統的了解到伺服器的整體系統情況。並且還可以防止可能發生的任何災難性錯誤，包括重新啟動或拔出系統而不發出任何形式的警告。
正確標記基礎設施的最簡單和最好的方法之一是使用標簽列印機。該列印機可以從任何硬體商店購買。你必須使用正確描述它們的唯一名稱或其IP地址來標記網路和伺服器設備。你還應該為鍵盤，滑鼠和視頻開關，路由器，NAS設備，冗餘硬體和數據備份設備等其他IT設備執行相同的操作。
這些注意事項應列印出來並妥善詳細，以便輕松解釋與你的內部硬體相關的重要程序。這些列印件應貼在冰箱磁鐵或伺服器機櫃上。為了獲得最佳結果，它們應包括與數據備份，聯網，啟動或關閉這些設備相關的操作說明，以防斷電。
除了以上幾點，還有一些需要你去了解和注意的地方：
a.空間要求
b.地板和櫃子類型
c.設備尺寸
d.加熱和冷卻系統
e.電氣設置
f.防火
g.緊急電氣備份
h.安全和警報
最重要的一點是，以上所有內容都要花錢，所以要規劃好你的預算，不要讓設置伺服器機房花掉了你整個IT預算。
Ⅷ 哪些公司使用的是軟體定義存儲
現在金融、能源、大數據、政企等需要海量數據存儲的企業，很多都使用的是軟體定義存儲，傳統存儲已無法滿足這些企業的存儲需求了，各個公司的情況都有所不同，要根據自身情況定製存儲解決方案！
Ⅸ PB級企業存儲是什麼意思
提供的企業存儲空間達到pb，即100萬GB的空間，（1pb＝1000tb，1tb＝1000gb，1gb＝1000mb）。
Pb為petabyte級，Pb是一個更高級別的存儲單元，其上有EB、ZB、YB等單元，1PB＝1024TB。
未來學家雷蒙德·庫茲韋爾（RaymondKurzweil）在其關於pb級數據定義的論文中解釋：
人類功能性記憶的容量估計為1.25tb，這意味著800個人類記憶相當於1pb。
(9)企業存儲怎麼重新定義擴展閱讀：
pb級數據存儲和使用：
AnyShare支持海量非結構化數據的統一存儲，提供數十億的容量存儲，支持數據的重擦除，提高容量存儲的效率。可以根據需要擴展容量，還可以擴展性能以降低單個GB數據存儲的成本，從而降低總存儲成本。
pbAnyShare存儲容量，支持蠕蟲的特徵對象存儲系統，AnyShareNAS網關的形式實施周期超過三個月的治療非結構化數據存檔、三個月內的活躍的文件存儲在本地業務系統，確保電子檔案，證據，如文件數據固化存儲很長一段時間，防止被篡改和刪除。
AnyShare的固化檔案文件可以根據關鍵詞、文件全稱或標簽等多種搜索方法准確檢索出需要的文件，全文搜索可以在一秒內找到文件。
自動生成的標簽是標簽自動分析AnyShare文檔的文檔內容的分析選擇，和手動標記標簽根據需要手動添加幫助拍位元組的數據進行分類和歸檔根據文檔內容，並且可以准確地根據標簽來提高檢索效率的使用和訪問文檔。