① 什麼是靈動的分布式存儲系統
什麼是分布式系統
分布式系統是由一組通過網路進行通信、為了完成共同的任務而協調工作的計算機節點組成的系統。
分布式系統的出現是為了用廉價的、普通的機器完成單個計算機無法完成的計算、存儲任務。其目的是利用更多的機器，處理更多的數據。
首先需要明確的是，只有當單個節點的處理能力無法滿足日益增長的計算、存儲任務的時候，且硬體的提升（加內存、加磁碟、使用更好的CPU）高昂到得不償失的時候，應用程序也不能進一步優化的時候，我們才需要考慮分布式系統。
因為，分布式系統要解決的問題本身就是和單機系統一樣的，而由於分布式系統多節點、通過網路通信的拓撲結構，會引入很多單機系統沒有的問題，為了解決這些問題又會引入更多的機制、協議，帶來更多的問題。
在很多文章中，主要講分布式系統分為分布式計算（computation）與分布式存儲（storage）。
計算與存儲是相輔相成的，計算需要數據，要麼來自實時數據（流數據），要麼來自存儲的數據；而計算的結果也是需要存儲的。
在操作系統中，對計算與存儲有非常詳盡的討論，分布式系統只不過將這些理論推廣到多個節點罷了。
那麼分布式系統怎麼將任務分發到這些計算機節點呢，很簡單的思想，分而治之，即分片（partition）。
對於計算，那麼就是對計算任務進行切換，每個節點算一些，最終匯總就行了，這就是MapRece的思想；對於存儲，更好理解一下，每個節點存一部分數據就行了。當數據規模變大的時候，Partition是唯一的選擇，同時也會帶來一些好處：
（1）提升性能和並發，操作被分發到不同的分片，相互獨立
（2）提升系統的可用性，即使部分分片不能用，其他分片不會受到影響
理想的情況下，有分片就行了，但事實的情況卻不大理想。原因在於，分布式系統中有大量的節點，且通過網路通信。
單個節點的故障（進程crash、斷電、磁碟損壞）是個小概率事件，但整個系統的故障率會隨節點的增加而指數級增加，網路通信也可能出現斷網、高延遲的情況。
在這種一定會出現的「異常」情況下，分布式系統還是需要繼續穩定的對外提供服務，即需要較強的容錯性。
② 縱觀經濟關於ipfs我們來了解分布式存儲請問一下，目前中國的ipfs公司具體有哪些
隨著5G時代的到來，存儲市場的需求將迎來爆炸式增長，基於分布式存儲打造的安全、高效的數據平台。不但可以為客戶提供安全、高效、低價的數據存儲服務。企業還可以通過便捷的將數據上鏈。我們致力於為政府、企業和個人提供強安全、高容滅的分布式數據存儲生態圈。在未來的儲存市場，所需的服務會更加多樣化，具備一切應有的條件以及產品和技術。
關於分布式：
1.傳統存儲：
單點故障癱瘓整個網路
通信依賴主幹網路帶寬成本昂貴
數據上傳與下載速度慢
存儲空間升級難擴容存儲成本昂貴
2.分布式存儲：
加密碎片數據：數據安全無憂
彈性存儲容量：可擴展性能高
就近多點傳輸：上傳下載極速
去中心資料庫：打破數據壟斷
區塊技術加持：數據溯源確權
選擇中國IPFS公司的方向：
選擇一家的公司有六大標准去考慮，完善的標准才能做出正確的選擇，六大標准，
一.是技術{一測，二測，大礦工競賽排名靠前的公司}
二.是價格{性價比較高的公司，不一定最貴最好}
三.是市場(扶持力度}
四.是戰略{未來計劃}
五.是團隊（背景，能力，水平）
六.是規范（政策合規，法律合規，財稅合規）
注意事項：關於更多問題可以多多利用網路搜索提升認知網路搜索結果-小知識給您放上。
③ 分布式存儲排名前十名有哪些
一、 Ceph
Ceph最早起源於Sage就讀博士期間的工作、成果於2004年發表，並隨後貢獻給開源社區。經過多年的發展之後，已得到眾多雲計算和存儲廠商的支持，成為應用最廣泛的開源分布式存儲平台。
二、 GFS
GFS是google的分布式文件存儲系統，是專為存儲海量搜索數據而設計的，2003年提出，是閉源的分布式文件系統。適用於大量的順序讀取和順序追加，如大文件的讀寫。注重大文件的持續穩定帶寬，而不是單次讀寫的延遲。
三、 HDFS
HDFS(Hadoop Distributed File System)，是一個適合運行在通用硬體(commodity hardware)上的分布式文件系統，是Hadoop的核心子項目，是基於流數據模式訪問和處理超大文件的需求而開發的。該系統仿效了谷歌文件系統(GFS)，是GFS的一個簡化和開源版本。
④ 國內有哪些知名的分布式存儲廠商
杉岩數據，專注軟體定義存儲，已經在政府、金融、醫療、能源、電力等多個行業近百家用戶中成功部署，成功經驗豐富！
⑤ 大數據技術在電子政務領域的應用
大數據技術在電子政務領域的應用
隨著科學技術在社會各領域的不斷滲透, 為人們的生活帶來了巨大改變, 其中, 以大數據技術為代表的現代電子信息技術的廣泛使用, 將人們帶入了「大數據時代」。本文以大數據技術在電子政務領域的應用為研究內容, 在分析大數據技術特徵的基礎上, 這一技術在電子政務領域的實際應用加以介紹, 從而使人們更加深入的了解大數據技術。
近年來, 我國在計算機網路技術研究領域取得了顯著成績, 大數據技術、雲計算技術、物聯網技術等在社會各領域得到了較為廣泛的應用。在此過程中, 為提高政府部門辦事效率, 以大數據技術為核心的電子政務系統應運而生, 並且, 融入了大數據技術的電子政務系統在數據的獲取、處理、分析等方面的效率顯著提高, 為政府相關工作的高效開展奠定了基礎。
1、大數據技術的特徵概述
相比較傳統數據處理技術來說, 大數據技術的主要特徵包括以下四個方面:
(1) 大數據技術涉及到的數據量極為龐大, 在計算機網路快速發展的今天, 網路上的數字信息呈現出幾何指數增長的趨勢, 經過一定時期的積累, 這一數據量將達到驚人的數量, 為此, 只有大數據技術才能夠對此類規模的數據進行有效的處理。
(2) 大數據技術所涉及數據類型眾多, 除常見的文本、聲音、圖像、音頻等數據外, 還包括一些特殊的文件形式, 並且, 不同類型的文件形式其作用自然也就存在著明顯的差異。
(3) 大數據技術有著較快的數據處理數度, 憑借分布式計算機技術的使用, 能夠在最短的時間內完成一定規模數據的處理任務, 並且, 最終得到的結果是有效的。
(4) 大數據技術所處理的數據雖然數據密度較低, 但是, 當密度較低的數據被收攏在一起後, 通過科學的數據處理分析方法, 從零星的數據中尋找有用的信息, 並對該信息的價值進行深入挖掘。
2 、大數據技術的關鍵
所謂大數據, 是指在短時間通過網路嗅探的方式, 快速搜集各種類型的網路數據, 並在相關數據中獲取有價值的信息。大數據技術的實現需要通過大規模並行處理資料庫技術、數據挖掘技術、分布式資料庫技術、雲計算基礎構架平台等技術, 為更好的研究大數據技術, 應對其關鍵技術進行深入分析。
2.1 大規模並行處理資料庫技術
為保證大數據技術中龐大數據的存儲與處理, 則需要利用大規模並行處理資料庫技術對相關數據進行集群管理。這一技術能夠以最快的速度對數據處理命令進行相應, 並具有較低的延遲讀寫速度, 並且, 在雲計算平台的配合下, 大規模並行處理資料庫的成本也相對較低, 在正常工作過程中, 能夠實現多個副本故障檢測與轉移機制, 在長時間工作的狀態下, 出現故障的幾率較低。
2.2 分布式資料庫技術
所謂分布式資料庫技術, 則區別於雲存儲資料庫的形式, 他是利用互聯網的空間特性, 將物理空間相對獨立的存儲單元進行連接, 通過一定的演算法進行邏輯上的統一, 形成具有超大規模的資料庫, 並具有較高的數據處理能力和數據存儲能力。
從信息安全的角度分析, 這種分布式的資料庫技術能夠實現對數據資源的有效保護, 即便出現大規模的計算機病毒事件, 基於分布式數據的存儲優勢, 相關病毒對部分計算機的影響, 並不能對全部計算機中的數據造成毀滅性的破壞。
2.3 分布式存儲技術
在大數據技術的實際應用中, 為滿足用戶一定規模數據存儲的需求, 則充分利用了分布式存儲技術所具有的縱向、橫向擴展的優勢, 將數據進行分割後存儲與多台伺服器、存儲設備上, 從而有效降低了單一存儲器的數據存儲壓力, 並且, 這種分布式存儲技術, 還實現了系統可用性、可靠性的提高, 以及保證數據存取的高速進行。
2.4 雲計算技術
對於大數據技術來說, 為了實現對一定規模數據的收集、分析和處理的能力, 則充分利用了雲計算技術所搭建的平台, 從而為大數據技術的應用奠定了堅實的硬體基礎。基於傳統存儲技術在速度、空間上的有限性, 無法為大數據技術提供足夠的支持, 雲計算技術則將傳統計算機的存儲、運算功能轉移至雲端, 以一種更加高效的方式, 為大數據技術在眾多領域的拓展提供可靠的技術平台。
3、大數據技術在電子政務領域的應用
基於大數據技術的諸多優勢, 在電子商務領域, 大數據技術主要用於網站數據進行分析, 社會誠信系統的構建, 信息共享平台與電子政務系統等。
3.1 大數據技術支持下的政府網站大數據分析
為准確掌握網站的瀏覽情況, 大多數網站都會對用戶的日常瀏覽情況進行數據分析, 相關分析要素包括用戶訪問的路徑、不同網頁的停留時間、瀏覽網頁的具體時間等, 通過對以上要素的研究, 能夠對用戶需求、習慣進行准確分析, 並能夠對後期網站缺陷的具體調整提供指導性意見。
以某政府網站為例, 由於網頁設計不合理, 以至於在用戶打開某一頁面時, 長期處於等待狀態, 如此一來, 用戶對這一網頁的實際瀏覽次數將為0。針對這一情況, 網站管理人員通過對某一周期內的網站瀏覽情況進行分析, 由於一定周期內瀏覽網站用戶的數量較大, 且相關要素成倍增加, 所以, 在處理以上信息的過程中就用到了大數據技術。對於網頁訪問次數出入較大的數據, 則需要進行深入分析, 在排除網頁的可鏈接性之後, 檢查網頁內的相關信息, 卻保網頁內信息的可靠、安全。
通過用戶瀏覽網站後留下的大量信息, 網站一方可以將用戶信息存入資料庫中, 並利用大數據技術對相關信息進行分類, 以實現網站信息向用戶的精準推送。並且, 經過大數據處理後的數據信息, 逐漸成為政府行政決策的重要依據, 並能夠在一定程度上保證行政決策的有效性和科學性。
3.2 大數據技術支持下的信用平台建設
為更好的掌握居民信用信息, 建立以個人為單位的信用資料庫, 則需要以大數據技術為依託, 收集相關部門所掌握的居民信用資料, 並通過大數據技術進行對比、整合, 進而得出准確的個人信用情況。例如, 在購房貸款過程中, 商業銀行往往需要用戶提供《個人徵信檔案》, 在《個人徵信檔案》中, 不僅包括用戶的基本身份信息, 還包括用戶在所有金融機構辦理的各種信用卡情況, 以及是否存在不良信用記錄等, 這些信息的存在, 就意味著政府機構與金融機構之間實現了以大數據技術為核心的信息共享, 通過對比用戶身份信息, 將屬於同一用戶的信用信息進行整合, 並重新存儲與資料庫之中。
政府行為的信用平台建設, 旨在掌握用戶的個人誠信資料, 並為基於個人行為的政府服務工作提供數據支撐, 打擊社會范圍內長期存在的老賴等現象。大數據技術支持下的信用平台建設, 能夠實現社會范圍內道德誠信體系的不斷加強, 促進社會道德水平的提升。
3.3 大數據交換共享平台與電子政務
隨著政府部門事務性工作的不斷增加, 僅依靠人工對相關數據進行收集、分類、整合、處理等工作不僅效率低, 速度慢, 且容易出現人為性差錯, 數據結果的人為性因素較大。在此情況下, 依託大數據技術在多元數據收集、處理方面的優勢, 以及計算機網路技術下的信息共享平台建設, 能夠幫助政府通過網路獲取社會各領域的相關數據, 並對數據資源進行有效整合, 形成龐大的資料庫資源。
然而, 對於資料庫來說, 只有得到利用才能體現其價值, 在情況下, 政府部門就充分利用了大數據交換共享平台的優勢, 建立以政府事物為中心的社會基礎資料庫, 為政府相關工作的開展提供橫向、縱向信息的全方位共享。在區域間政府工作交流方面, 大數據共享交換平台能夠突破傳統政務工作的空間限制, 進而促進跨地區政府部門信息資源整合與交流下的業務開展。
為更好的發揮電子政務的優勢, 在大數據交換共享平台的建設方面, 需要對這一平台的信息資源目錄體系進行完善, 制定政府間統一的大數據交換共享平台使用標准, 規范政府在使用大數據交換共享平台的各種行為, 以實現對數據資源的合理、高效利用。所以, 大數據交換共享平台的使用, 不僅便於政府工作的開展, 也促進了社會管理工作有條不紊的展開, 社會環境的穩定得以實現。
3.4 電子政務決策系統中的大數據技術
在實際使用過程中, 大數據技術並不僅僅是簡單的對多元數據的收集、整合、分析、處理, 對於大數據技術的使用方來說, 龐大的數據價值還在於能夠輔助政府決策。
利用計算機軟體技術, 通過對龐大數據中有關數據的篩選、分析, 經過計算機軟體的處理之後, 能夠得到更加准確的計算結果, 政府部門依據這一結果, 就可以完成一系列的政府決策, 從而實現了政府辦事效率的快速提高。
例如, 在市政建設方面, 對於城市內部交通擁堵問題, 可以藉助交通系統長期提供的大數據信息, 了解城市內交通擁堵的主要路段、時間, 以及在龐大數據信息的支持下, 通過建模的方式, 採取多種治堵方式, 並利用大數據技術對每一種方式的實際效果進行綜合評估, 最終選擇效果最好的治堵方式。
對於政府決策的客觀性、准確性等, 使用大數據技術輔助決策有著極大的優勢, 但是, 基於大數據技術缺乏人類情感因素的介入, 以至於相關決策並不能夠完全突出「以人為本」的政府工作理念, 所以, 政府部門應慎重對待大數據技術下的電子政務決策, 根據相關內容的實際情況, 做出最佳的決策選擇。
4、大數據技術在電子政務中應用的不足之處分析
通過對地方政府電子政務系統的實際使用情況調查研究後發現, 即便在我國電子信息技術得到快速發展的情況下, 大多數地區政府在電子政務系統建設方面依然存在不足, 即便是已經施行電子政務管理的地區, 政府部門對於大數據技術的實際應用卻有著較為明顯的不足, 以至於大數據技術的優勢無法得到有效發揮。
4.1「數據孤島」現象的存在
大數據技術的核心在於對數據信息的共享, 然而, 有地方政府對大數據技術的認識不足, 以至於在數據共享方面存在政策性的理解偏差, 使得以政府為核心的相關數據無法被其它行業所利用, 大數據技術的優勢也就失去。例如, A省與B省協商開通省際公交專線, 然而, 為了更好的安排公交車的運行時間表, 則需要A、B兩省之間的人員往來數據進行分析, 並能夠預估公交線路的實際載客風險, 從而適當的調整公交車的運營次數和時間, 但是, 在實際操作過程中, A、B兩省間的客流數據無法實現共享, 以至於在公交車的實際安排下依然無法解決道路擁堵的實際問題。
地方政府所體現出來的在大數據技術應用方面的這一問題, 是傳統政務管理工作中各自為政思想的延續, 一旦數據無法實現共享, 也就造成了所謂的「數據孤島。大數據共享的問題在於兩個方面, 首先, 政府部門之間有著嚴格的管理秩序, 優勢存在上下級關系的政府部門, 下級向上級申請差異資料庫中的內容, 多無法得到上機政府部門的許可, 以至於大數據技術在電子政務領域的使用存在著明顯的「數據孤島」現象。
導致「數據孤島」現象的原因還包括大數據技術的本身, 由於我國大數據技術的應用並未得到普及, 在電子政務領域也只是部分地區完成了大數據技術的初步使用。數據作為政府管理的稀缺資源, 以及從保密的角度分析, 相關數據並不能進行過度披露, 否則, 將造成社會性的事件。所以, 這也就不難解釋除政府部門間數據信息的相對獨立以外, 廣大市民同樣無法通過大數據技術支持下的電子政務平台獲得真實的數據信息。在這一「數據孤島」現象的影響下, 地方電子政務平台的實際效果也就有著明顯的降低。
4.2 電子政務領域常見的數據資源「過剩」與「閑置」問題
單從地區政府發展的角度來看, 地區政府在大數據技術方面投入的多少, 能夠直接反映出該地區經濟發展的實際情況, 兩者之間存在著顯著的正相關關系。然而, 當地區政府在大數據技術方面的投入與實際數據需求偏低時, 也就出現了所謂的數據資源「過剩」的問題。不僅如此, 在大數據技術投入不足的情況下, 政府部門無法對社會中存在的大量數據加以利用時, 也就形成了另一種形式的數據資源「閑置」。
(1) 以南京地區為例, 作為我國南方較為重要的經濟主體, 南京市政府在大數據技術與電子政務方面投入了大量人力、物力和財力, 經過近幾年的發展, 已經形成了較為完備的電子政務平台, 在實際使用中也到了廣大市民的歡迎。然而, 相對於南京的區域地位來說, 受上海的影響, 作為上海市的經濟輻射范圍, 南京市的發展受到了一定的影響, 經濟中心明顯向上海地區便宜, 為此, 基於大數據技術的電子政務平台所整合的數據, 也就無法在更大的空間中發揮其作用, 這就是數據資源「過剩」。
(2) 在我國西北、西南部分地區, 由於經濟發展較為落後, 以至於在全國范圍內進行大數據技術支持下的電子政務系統建設過程中, 無法進行大范圍的電子政務系統建設。以貴州省為例, 大數據技術下電子政務系統依然停留在商業層面的應用, 對於其它領域的電子政務系統建設並未涉及, 因此造成了貴州省內相關數據信息無法全面獲取, 這也就是資源「閑置」的直接表現。
5、關於大數據技術在電子政務領域應用的建議
針對當前大數據技術發展的實際情況, 以及電子政務作為信息化時代下政府事務性工作改革的重要內容, 有著較為積極的意義。因此, 為推動大數據技術在電子政務領域的中的應用, 則需要做到以下三個方面。
(1) 地方政府應結合大數據技術與電子政務的結合, 推動地區大數據技術產業的發展, 通過各種優惠政策, 吸引高新技術企業入駐, 建立以大數據技術為核心的產業發展模式, 從而帶動地區經濟發展。
(2) 提高政府方面對大數據技術的認識, 在社會發展過程中, 大數據技術的優勢越發明顯, 尤其是在傳統事務性工作的處理方面, 藉助專業的數據分析軟體, 能夠完成從數據的收集、整理、分類, 直至得出數據分析結果, 實現了政府辦事效率的顯著提高。如此一來, 大數據技術的優勢得以體現, 政府方面對於大數據的認識進一步提高, 進而促進了大數據技術在電子政務領域的普及。
(3) 加快大數據技術相關硬體、軟體的研發。目前, 大數據技術涉及到的硬體、軟體成本較高, 導致了部分經濟欠發達地區無法實現大數據技術支持下的電子政務系統的全面推廣。以大數據技術使用較為廣泛的數據中心機房來說, 由於要使用到高速計算機和伺服器到等昂貴的信息設備, 對於缺乏條件的地方政府來說, 可以利用雲計算技術, 通過網路伺服器的模式, 解決這一問題。
總的來說, 大數據技術在電子政務領域的應用實現了我國政務處理的信息化改革, 對於我國現代化社會管理制度體系的建立打下了堅實的基礎。並且, 通過大數據思維在政務領域的滲透, 有助於大數據技術的應用效率提高。
6、總結
盡管, 我國電子政務系統的建設時間並不長, 相關領域依然有待完善。隨著大數據技術在電子政務領域的不斷滲透, 基於多元數據收集、整合、分類、處理的大數據信息交換共享平台建設, 為政府各項事務的有效開展奠定了堅實的基礎。然而, 由於技術與認識上的不足, 電子政務系統中的大數據技術應用仍然集中於縱向政務業務領域, 這並不符合當前社會發展的趨勢。因此, 為推廣以大數據技術的應用個, 則需要加快大數據技術支持下的電子政務系統的設計, 推動電子政務系統中大數據技術的應用, 打造「數字化政府」。
⑥ 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。
⑦ 分布式存儲相對於單機存儲的挑戰是
1、分布式相比於傳統存儲系統的優點
①高性能：它通常可以高效地管理讀緩存和寫緩存，支持自動的分布式存儲通過將熱點區域2映射到高速緩存，提高響應速度。一旦不在是熱點，那麼存儲系統將會把他們移除。寫緩存技術可配合高速存儲明顯改變整體存儲的性能，按照一定的策略先將數據寫入高速存儲，再在適當的時間進行同步落盤。
②支持分布式存儲：通過網路進行松耦合鏈接，允許高速村塾和低速存儲分開部署。一定條件下分層存儲的優勢可以發揮到最佳。解決了最大的問題是當性能池讀不命中後，從冷池提取數據的粒度太大，導致延遲高，從而給造成整體的性能的抖動的問題。
③多副本一致性：他相比傳統的存儲框架使用RAID不同。它採用了多分本備份機制，存儲之前進行分片，之後按照一定的規則存在集群的節點上，為了保證數據一致性，布式存儲通常採用的是一個副本寫入，多個副本讀取的強一致性技術，讀取數據失敗，從其他副本獲取，重新寫入該副本恢復。
④容災與備份：對於容災採用最重要的手段就是快照，可以實現一定時間下的數據的保存。他有利於故障重現，有助於分析研究，避免災難，備份就是為了數據的安全性。
⑤彈性擴展：分布式存儲可預估並且彈性擴展計算、存儲容量和性能，節點擴展後，舊數據自動遷移到新節點上，實現負載均衡，避免單點問題。水平擴展只需要將節點和原來的集群鏈接到同一網路，整個過程不會對業務造成影響，當加節點時，集群系統的容量和性能隨之線性擴展，新節點資源會被平台接管，分配或吸收。
⑥存儲系統標准化：隨著分布式存儲的發展，存儲行業的標准化進程也不斷推進，分布式存儲優先採用行業標准介面(SMI-S或OpenStack Cinder)進行存儲接入，在平台層面，通過將異構存儲資源進行抽象化，將傳統的存儲設備級的操作封裝成面向存儲資源的操作，從而簡化異構存儲基礎架構的操作，以實現存儲資源的集中管理，並能夠自動執行創建、變更、回收等整個存儲生命周期流程。基於異構存儲整合的功能，用戶可以實現跨不同品牌、介質地實現容災，如用中低端陣列為高端陣列容災，用不同磁碟陣列為快閃記憶體陣列容災等等，從側面降低了存儲采購和管理成本。
2、分布式相比於傳統存儲系統的缺點
首先，從部署與維護的角度來看，分布式存儲部署過程較為復雜，需要專門的人才進行部署，維護與管理，需要一定的時間培養專門的人才。其次，從硬體設備角度來看，分布式存儲使用的均為X86架構伺服器，穩定性可能不如傳統的硬體存儲。尤其對於銀行，金融，政府等重要行業，穩定永遠大於一切，他們既是新技術的實踐者但同時也需要最穩定的環境保持業務的良好運行。最後，對於數據保護技術，大部分都是通過副本技術實現數據保護機制，常見的有兩副本三副本等，這樣也會造成可用存儲容量的降低。
⑧ 國內的分布式存儲公司有哪些
杉岩數據，專注軟體定義存儲，目前，杉岩數據軟體定義存儲系列產品主要為統一存儲平台（SandStoneUSP）、海量對象存儲（SandStoneMOS）、超融合一體機（SandStoneHyperCube），已經在政府、企業、醫療、教育、金融和運營商等多個行業近百家用戶中成功部署。杉岩數據與Intel、Mellanox和三星等基礎架構技術領導廠商均有緊密的研發合作關系，在產品創新、用戶體驗、性能及可靠性等方面將不斷提升和優化，力爭成為中國領先的軟體定義存儲領導廠商。
⑨ 分布式存儲沒有一個成功的，主要因為什麼（是不是各國政府覺得執法成本太高直接扼殺在搖籃里）
沒有一個成功？那麼你說AWS，Auzre，阿里雲，騰訊雲，華為雲這些東西是干什麼的？