Ⅰ 如何实现企业数据 大数据平台 分布式存放
Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法，最终落地于Hadoop平台之上。
1. 大数据分析大分类
Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构。
按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。
实时数据分析一般用于金融、移动和互联网B2C等产品，往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析，从而达到不影响用户体验的目的。要满足这样的需求，可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群，或者采用一些内存计算平台，或者采用HDD的架构，这些无疑都需要比较高的软硬件成本。目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。
对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据，传统的ETL工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求。互联网企业的海量数据采集工具，有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求，并将这些数据上载到Hadoop中央系统上。
按照大数据的数据量，分为内存级别、BI级别、海量级别三种。
这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值。不要小看今天内存的容量，Facebook缓存在内存的Memcached中的数据高达320TB，而目前的PC服务器，内存也可以超过百GB。因此可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。图1是一种实际可行的MongoDB分析架构。
图1 用于实时分析的MongoDB架构
MongoDB大集群目前存在一些稳定性问题，会发生周期性的写堵塞和主从同步失效，但仍不失为一种潜力十足的可以用于高速数据分析的NoSQL。
此外，目前大多数服务厂商都已经推出了带4GB以上SSD的解决方案，利用内存+SSD，也可以轻易达到内存分析的性能。随着SSD的发展，内存数据分析必然能得到更加广泛的应用。
BI级别指的是那些对于内存来说太大的数据量，但一般可以将其放入传统的BI产品和专门设计的BI数据库之中进行分析。目前主流的BI产品都有支持TB级以上的数据分析方案。种类繁多，就不具体列举了。
海量级别指的是对于数据库和BI产品已经完全失效或者成本过高的数据量。海量数据级别的优秀企业级产品也有很多，但基于软硬件的成本原因，目前大多数互联网企业采用Hadoop的HDFS分布式文件系统来存储数据，并使用MapRece进行分析。本文稍后将主要介绍Hadoop上基于MapRece的一个多维数据分析平台。
数据分析的算法复杂度
根据不同的业务需求，数据分析的算法也差异巨大，而数据分析的算法复杂度和架构是紧密关联的。举个例子，Redis是一个性能非常高的内存Key-Value NoSQL，它支持List和Set、SortedSet等简单集合，如果你的数据分析需求简单地通过排序，链表就可以解决，同时总的数据量不大于内存（准确地说是内存加上虚拟内存再除以2），那么无疑使用Redis会达到非常惊人的分析性能。
还有很多易并行问题（Embarrassingly Parallel），计算可以分解成完全独立的部分，或者很简单地就能改造出分布式算法，比如大规模脸部识别、图形渲染等，这样的问题自然是使用并行处理集群比较适合。
而大多数统计分析，机器学习问题可以用MapRece算法改写。MapRece目前最擅长的计算领域有流量统计、推荐引擎、趋势分析、用户行为分析、数据挖掘分类器、分布式索引等。
2. 面对大数据OLAP大一些问题
OLAP分析需要进行大量的数据分组和表间关联，而这些显然不是NoSQL和传统数据库的强项，往往必须使用特定的针对BI优化的数据库。比如绝大多数针对BI优化的数据库采用了列存储或混合存储、压缩、延迟加载、对存储数据块的预统计、分片索引等技术。
Hadoop平台上的OLAP分析，同样存在这个问题，Facebook针对Hive开发的RCFile数据格式，就是采用了上述的一些优化技术，从而达到了较好的数据分析性能。如图2所示。
然而，对于Hadoop平台来说，单单通过使用Hive模仿出SQL，对于数据分析来说远远不够，首先Hive虽然将HiveQL翻译MapRece的时候进行了优化，但依然效率低下。多维分析时依然要做事实表和维度表的关联，维度一多性能必然大幅下降。其次，RCFile的行列混合存储模式，事实上限制死了数据格式，也就是说数据格式是针对特定分析预先设计好的，一旦分析的业务模型有所改动，海量数据转换格式的代价是极其巨大的。最后，HiveQL对OLAP业务分析人员依然是非常不友善的，维度和度量才是直接针对业务人员的分析语言。
而且目前OLAP存在的最大问题是：业务灵活多变，必然导致业务模型随之经常发生变化，而业务维度和度量一旦发生变化，技术人员需要把整个Cube（多维立方体）重新定义并重新生成，业务人员只能在此Cube上进行多维分析，这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度，从而使所谓的BI系统成为死板的日常报表系统。
使用Hadoop进行多维分析，首先能解决上述维度难以改变的问题，利用Hadoop中数据非结构化的特征，采集来的数据本身就是包含大量冗余信息的。同时也可以将大量冗余的维度信息整合到事实表中，这样可以在冗余维度下灵活地改变问题分析的角度。其次利用Hadoop MapRece强大的并行化处理能力，无论OLAP分析中的维度增加多少，开销并不显着增长。换言之，Hadoop可以支持一个巨大无比的Cube，包含了无数你想到或者想不到的维度，而且每次多维分析，都可以支持成千上百个维度，并不会显着影响分析的性能。
而且目前OLAP存在的最大问题是：业务灵活多变，必然导致业务模型随之经常发生变化，而业务维度和度量一旦发生变化，技术人员需要把整个Cube（多维立方体）重新定义并重新生成，业务人员只能在此Cube上进行多维分析，这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度，从而使所谓的BI系统成为死板的日常报表系统。
3. 一种Hadoop多维分析平台的架构
整个架构由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分 析模块。
数据采集模块采用了Cloudera的Flume，将海量的小日志文件进行高速传输和合并，并能够确保数据的传输安全性。单个collector宕机之后，数据也不会丢失，并能将agent数据自动转移到其他的colllecter处理，不会影响整个采集系统的运行。如图5所示。
数据冗余模块不是必须的，但如果日志数据中没有足够的维度信息，或者需要比较频繁地增加维度，则需要定义数据冗余模块。通过冗余维度定义器定义需要冗余的维度信息和来源（数据库、文件、内存等），并指定扩展方式，将信息写入数据日志中。在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并采用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。
维度定义模块是面向业务用户的前端模块，用户通过可视化的定义器从数据日志中定义维度和度量，并能自动生成一种多维分析语言，同时可以使用可视化的分析器通过GUI执行刚刚定义好的多维分析命令。
并行分析模块接受用户提交的多维分析命令，并将通过核心模块将该命令解析为Map-Rece，提交给Hadoop集群之后，生成报表供报表中心展示。
核心模块是将多维分析语言转化为MapRece的解析器，读取用户定义的维度和度量，将用户的多维分析命令翻译成MapRece程序。核心模块的具体逻辑如图6所示。
图6中根据JobConf参数进行Map和Rece类的拼装并不复杂，难点是很多实际问题很难通过一个MapRece Job解决，必须通过多个MapRece Job组成工作流（WorkFlow），这里是最需要根据业务进行定制的部分。图7是一个简单的MapRece工作流的例子。
MapRece的输出一般是统计分析的结果，数据量相较于输入的海量数据会小很多，这样就可以导入传统的数据报表产品中进行展现。
Ⅱ 中行企业网银 存储文件操作失败
存储文件操作失败解决办法是：
在高级选项里面把保存项目都勾选就好了。
初次保存：在Word2003文档窗口中依次单击“文件”→“保存”菜单命令，或者单击“常用”工具栏上的“保存”按钮，打开“另存为”对话框。然后在“文件名”编辑框输入文件名称，在“保存位置”下拉列表中选择Word文档的保存位置，设置完毕单击“保存”按钮即可。
另存为：对于事先已经执行过保存操作的Word2003文档，如果经过编辑修改后需要保存为一个新的Word文档，则可以在菜单栏依次单击“文件”→“另存为”命令。打开“另存为”对话框后重新选择保存位置或重新命名即可。
后续保存：对于事先已经执行过保存操作的Word2003文档，如果只需要对最新做出的编辑修改进行保存，则只需要依次单击“文件”→“保存”菜单命令，或者单击“常用”工具栏上的“保存”按钮即可。
Ⅲ 如何重命名存储过程 (SQL Server Management Studio)
在未将对象更新为反映已对存储过程所做的更改时，更改存储过程的名称或定义可能导致依赖对象失败。有关详细信息，请参阅
Ⅳ 在项目数字化转型中使用较为普遍的软件定义存储一体机有吗，求推荐
随着国内企业数字化转型加速，企业纷纷上云，数据存储量呈爆发式增长。传统存储扩展性差、成本高等局限性愈发明显。软件定义存储（Software Defined Storage，以下简称SDS）以虚拟化方式将各种存储资源抽象化、进行池化整合，通过智能化管控软件实现存储资源的按需分配。软件定义存储重新定义了存储架构，以扩容便捷、成本较低等优势，成为存储领域的重要发展方向之一。
深圳市杉岩数据技术有限公司（以下简称“杉岩数据”或“杉岩”）是国内软件定义存储领域的领导者之一。IDC最新发布的《2019 Q4 中国SDS市场报告》中，杉岩数据在对象存储市场份额第三，占比16.3%；在块存储市场份额第四，占比6.9%。
杉岩数据成立于2014年9月，公司以新一代智能分布式存储技术为核心，致力于提供领先的面向不同业务环境的企业级存储方案，帮助用户轻松应对IT向云迁移的存储挑战，为大数据时代的商业决策提供智能存储，打造云计算、人工智能、物联网等领域的数据存储基石。
杉岩数据致力于帮助用户应对数据存储量、访问量以及数据管理复杂度，帮助用户建立以存储虚拟化和计算虚拟化为核心的云计算基础设施环境，并逐步提供数据处理、挖掘、智能分析等方面的大数据专业系统和服务。
2020年7月8日，公司宣布获得B+轮1.5亿元最新融资，本轮融资由大型央企中远海运领投，襄禾资本、无锡金投跟投。借助本轮融资，公司将围绕数据存储、数据管理、数据价值的客户价值模型，持续加大产品关键技术的研发投入、垂直领域的市场拓展、人才引入以及产业生态链的建设，为用户的数字化转型提供全面赋能。
杉岩数据融资情况
访谈内容分享如下：
1
不只是存储优化
以数据为中心的客户价值金字塔模式
将智能存储的进阶赋能演绎到极致
融中研究：
“SandStone是一种橙红色石头，由沙粒经过多年不断沉积重新排列而成。SandStone 生动地诠释了‘分布式架构’的形成。”为什么用这个比喻来强调“分布式架构”？有什么特殊含义？
陈坚：
SandStone对我们确实意义深远。实际上，我们公司名称的来源与“Sand Stone”紧密相关。杉岩二字，来源于Sand的音译杉，以及Stone的意译岩。取名“SandStone”是因为我们做的是基于P2P的分布式存储架构，分布式存储的本质就是把分散的磁盘硬件聚合起来，形成一个很大的存储资源池。“SandStone”生动地诠释了“分布式架构’的形成，每个磁盘所在的服务器节点就像一粒沙子，通过杉岩数据的软件聚沙成石，形成一个稳定可靠的存储系统。
SandStone不仅代表了产品的特点，实际也代表了我们的文化、经营理念。从公司内部来看，每一个员工就像一粒沙子，大家团结奋斗、紧密协作，凝聚成一个有机整体，使得整个公司像石头一样坚不可摧；从外部合作伙伴的拓展来看，以杉岩为中心，将周围的合作伙伴聚在一起形成生态圈，每一个伙伴也是一粒沙子，通过不断吸纳聚合，构建稳定的生态圈。因此，SandStone所代表的团结奋斗与凝聚力内核，已内化成了公司企业文化的一部分；SandStone蕴含的分布式理念，也切合了公司与合作伙伴的生态建设理念。
融中研究：
杉岩是做存储的，为什么公司取名为杉岩数据而不是杉岩存储呢？智能存储与传统存储的主要区别是什么？杉岩的智能存储方案有什么特点？
陈坚：
之所以叫杉岩数据而不是杉岩存储，是因为我们带给客户的价值不只是存储的优化，而是以数据为中心的智能存储赋能，通过我们的存储系统，解决客户在AIoT、5G时代海量数据的存储、管理以及使用方面的问题。
针对智能存储，杉岩数据构建了一套以数据为中心的客户价值金字塔模型，最底座是存储，作为数据的抓手；中间层是数据的管理，作为内涵；最顶层为未来的智能化应用提供准备及服务，我把它叫做外延。
具体来说，第一层即数据存储的智能化。存储侧的智能，就是让客户使用更加简单。传统存储像烟囱，每一个业务系统配一套存储，客户的运维非常困难。分布式存储则是一个存储池，客户面向的是一套承载了不同应用数据的存储集群，孤立的烟囱不再存在。在存储集群里面的故障、性能、容量等告警，都是由存储系统内部智能化完成，同时还保障数据的可靠性、安全性以及访问性能。
第二层，数据管理的智能化。用户存数据后，要管数据。我认为数据是有生命力的，像人一样有从生到死的过程。医疗影像数据是一个典型的例子：病人拍完CT、X光产生的影像数据马上要被用于辅助医生寻找病症、病灶，这时数据是“热”的。这一次病好后，数据访问频率下降，“热”数据变为“温”数据。病人彻底康复后，数据变“冷”。对“热”数据，为了保证访问性能，相应的软硬件配置都非常高，价格也高。“冷”数据如果同“热”数据一样存储，性价比较低。医院一般将冷数据归档到公有云或蓝光等单位存储成本相对较低的存储介质中。这个例子正好反映了数据全生命周期的智能化管理。
在未来海量数据时代，数据的管理非常关键。除了数据全生命周期的管理，杉岩还能实现数据智能化的统一管理，包括：对客户的传统存储和杉岩的分布式存储的统一管理，保护客户对传统存储的原有投资；对公有云、私有云数据的统一管理，实现数据的自由流动；对边缘设备与中心设备数据的统一管理，实现数据的相互协同。
第三层，金字塔的顶端，是数据挖掘的智能化。数据被存储、管理，最终都是为了信息和价值的挖掘。目前越来越多的企业借助AI、机器学习、深度学习这些算法来使用和挖掘数据价值。杉岩的存储系统，包括我们的对象存储，都为海量数据的挖掘和使用去赋能。当然，杉岩不是要做AI，而是为智能化去赋能。这体现在两个方面，第一，我们的存储系统里面自带数据处理引擎，对业务需要使用的数据进行预先处理。第二，我们为AI的训练、数据清洗、数据的准备阶段提供了友好的统一管理、存储平台——数据处理引擎“AI in MOS”，还有面向需要对AI进行训练、学习、应用的公司提供的存储平台——“MOS for AI”。
融中研究：
杉岩在数据的存、管、挖各个层面的资源投入如何？杉岩在技术底层的优势有哪些？
陈坚：
在存、管、挖三个层面，杉岩起步聚焦于“存”，致力于为客户提供一个高可靠、高安全、高性能、高可扩展性的分布式存储系统，“存”也是目前投入最大的一块。在“存”方面，目前我们的核心竞争力主要体现在产品性能更高，可用性、可维性更强，特别是在数据的安全性方面，我们积累了很多经验。
在管方面，随着客户持续增加，杉岩面临的需求也不断增加，我们通过与客户的互动交流，了解客户实实在在的需求与痛点，并提出创新的解决方案。目前我们一些特有的产品功能已经落地了，这是很多企业包括一些大厂都不具备的，比如说我们对传统存储与分布式存储的统一管理、对数据的全生命周期管理等等。
最上层，未来数据的智能应用层面，在智能数据处理引擎“AI in MOS”产品上，我们也在加大投入，今年就会有实际的项目落地。
融中研究：
您刚才讲到，在数据挖掘上会加大投入，那么杉岩在这一块的发展目标如何？如何与数据挖掘专业公司竞争？
陈坚：
我先做一个澄清，杉岩的产品是有边界的，我们不会像大数据公司一样，比如也去做一个精准营销，我们是为精准营销赋能。像之前提到的数据处理，即使杉岩不做，这些公司还是要做的，杉岩其实是在帮这些公司做加速。另一方面，在赋能大数据挖掘的过程，杉岩主要针对非结构化数据赋能。以前的基于数据库的结构化数据，像BI、数据仓库，这类数据的挖掘已经有非常成熟的解决方案，杉岩的目标不在于此。我们强调对象存储就是因为对象存储是存储非结构化数据最佳的载体。我们通过对非结构化数据的AI挖掘、使用赋能实现差异化。
融中研究：
在当前软件定义存储，存在哪些技术局限，大概何时能够突破？杉岩在这块有哪些领先优势？
陈坚：
软件定义存储的概念相对于传统存储，其设计哲学和传统存储刚好相反。传统存储以硬件为核心，存储系统的数据可靠性高度依赖硬件架构的设计。软件定义存储，假设硬件是不可靠的或可靠性没那么高。
软件定义存储的性能更高、扩展性更强、更灵活。但任何一个架构、系统都会有自己的优缺点。软件定义存储在技术上的局限性：第一，难以将硬件的性能发挥到极致。第二，在存储集群大了以后，整个集群的管理、运维也是一个挑战。一般的企业没有专门的IT运维人员或运维水平有限，在海量数据时代，存储产品能不能让企业实现简单运维，也是一个挑战。
杉岩对传统存储和分布式存储都有很深入的理解，既有传统存储最核心的架构师和工程师，也有深耕分布式存储领域近10年的架构师。面对这些局限，杉岩也在做一些事情，比如在软硬结合方面，与硬件供应商一起做软硬垂直优化；在大规模集群存储系统的管理和运维上，借鉴一些AI的算法能力，让运维更加智能化、自动化。
2
立足场景寻找最佳匹配行业
以质量和服务构建客户信任
加速市场拓展
融中研究：
杉岩已服务10+行业的500+客户，从市场策略来看，杉岩数据在这些行业是齐头并进还是有所侧重？主要的优势行业有哪些？未来发展或者延伸的重点行业还有哪些？
陈坚：
存储系统作为一个标准化产品，没有太多的行业属性。但是软件定义存储有它的最佳应用场景。
杉岩数据依托场景构筑产品和解决方案，再通过最佳应用场景去寻找最佳匹配行业，进行市场开拓。例如，杉岩智慧视频云存储的解决方案，可以在安防、轨道交通、能源、电力、金融等等行业领域使用。另外，我们还推出了一个更加通用化、平台式的私有云产品，适用于金融、政府、教育、医疗等多个行业。
目前，杉岩市场突破的重点在于有大量场景和需求的政府、金融、教育、医疗、交通、能源、制造等行业。市场开拓方面，杉岩在大部分行业齐头并进，对小部分行业有所侧重，例如金融行业将是杉岩数据始终关注的重点行业。
作为存储厂商，杉岩产品的行业属性不强，但在产品智能化层面，实际上我们有一些场景化和行业属性的定制，但这种定制不是为某一客户定制，而是为一个行业定制，并且可以批量复制和推广。
融中研究：
杉岩数据如何切入客户，并获得客户的信任？在客户关系维护和服务方面，杉岩数据采取哪些措施？
陈坚：
从0到1的突破是非常难的。杉岩数据以产品为客户带来的价值来切入市场，早期的客户包括中国移动、中国电信、广发证券、深圳市供电局等。对TOB市场，标杆的意义重大。杉岩切入市场后，依托案例与标杆客户在同行业去推广复制。
杉岩数据依靠高质量的产品和切实的服务获取客户的信任。目前为止，我们存储了2500+PB的数据，从没丢失过数据，这一点让用户非常放心。服务，是创业公司最具竞争力的优势之一，而大厂流程非常复杂，对TO B客户服务的理念和经验也比较缺乏。杉岩与客户的运维人员紧密沟通，对他们进行多维培训赋能，客户能够亲身感受到杉岩对他们的重视。
3
疫情期间，驰援武汉
推出免费服务平台
苦练研发内功蓄势待发
融中研究：
此次疫情对杉岩数据带来什么影响？杉岩数据采取哪些行动？
陈坚：
这次新冠疫情对杉岩数据是一把双刃剑，但总体来说是利好的局面。一方面，疫情对公司短期的获客、工作开展产生了一定的冲击和影响；另一方面，疫情也让新一代信息技术的价值被充分认识，例如远程医疗、远程诊断等会涉及到大量的数据存储和应用，轨迹、跟踪、健康码等其实也都是基于数据的存储和使用。很多行业对于新一代信息技术的接受程度更高了，特别是政府的智慧城市、医疗领域的远程医疗、教育领域的远程教育发展等，带来的数据存储机会更多了。
作为一家创业公司，疫情期间，我们也秉承一贯的家国情怀和责任，进最大的努力为抗疫提供支持。2月份，我们给武汉大学人民医院捐献了一套分布式存储产品，助力提升医院的医疗质量和效率。同时，为了帮助用户解决疫情期间存储问题，我们推出了供用户免费使用的“统一存储平台软件SandStone USP”。
此外，我们在产品研发、市场开拓上没有丝毫懈怠。在产品研发端，我们借机苦练内功、打磨产品，为疫情过后的市场反弹做好准备；在市场开拓方面，我们的销售团队通过远程电话保持与客户、合作伙伴的紧密互动与沟通，努力介绍杉岩的产品方案和价值亮点，积极拓展新客户、挖掘老客户新需求等。
4
分布式存储市场将形成寡头垄断格局
杉岩将始终以差异化取胜
融中研究：
当前存储市场竞争格局怎么样？主要玩家类型有哪些？
陈坚：
从市场格局来说，存储行业技术门槛很高，需要大量的经验积累和打磨，大浪淘沙之后，最终玩家不会很多。在传统存储领域，全球TOP6的公司占据市场百分之八十几的份额。在分布式存储领域，经过五年多的发展，与杉岩数据同期创立的公司中，很多技术不成熟的公司已经慢慢被淘汰了。我相信经过震荡式的发展后，分布式存储的市场格局会趋于稳定，也会变成一个寡头垄断的格局，未来会有一家或几家来占领市场绝大部分的份额，杉岩肯定是其中之一。
从竞争来说，杉岩的优势还是产品。创业公司没有捷径可走，品牌、资金都比拼不过大厂，生存发展一定是靠差异化的竞争力。杉岩的差异化竞争优势主要体现在客户价值金字塔模型的“管”和“挖”，“存”大家都在做，如果这一层都做不好自然会被淘汰；“管”层面，大厂的产品很全，内部对于传统存储和分布式存储会有一些博弈和竞争，但对于垂直用户定制化以及工业化需求领域不一定愿意涉足，而杉岩独特的价值和优势正体现于此。数据智能层面，杉岩的价值和优势更加明显。杉岩的设备产品有一些特殊的功能，这是很多大厂不会去做的事情，他们提供的主要是面向全球市场的标准化产品，聚焦于存储产品的完善。杉岩则是针对垂直细分市场进行产品差异化。
在市场竞争格局中，同类创业公司竞争方面，从目前来说，2013到2015年成立的一批公司，现在的竞争格局越来越清晰了。当前，软件定义存储处于繁荣发展期，蛋糕还没有定型，在不断扩展、挖掘客户新场景、新需求的阶段，都在共同培育市场。所以，我们正在共创生态链，携手合作伙伴建设新型IT基础设施建设。
融中研究：
大型厂商加码存储，例如华为、华三等大厂也开始发力对象存储，对杉岩数据的发展会有冲击吗？杉岩数据如何平衡与基础设施合作伙伴华为的竞争与合作？
陈坚：
大厂确实在加大对存储领域的布局，但我们也看到一个趋势，大厂现在主要在公有云方面布局，而在私有云方面，可能更多的是以传统存储、分布存储的架构来拓展市场。与大厂的竞争要避免正面交锋，走差异化路线。比如在金融领域，杉岩在智能化数据处理方面独具特色，这是我们带给客户的独特价值。
Ⅳ 公司的文件数据很多很重要，现在纠结用软件定义存储还是私有云，求破
长期来看的话肯定用软件定义存储好，毕竟相对成本低数据更安全可靠，本人推北京金马的软件定义存储产品
Ⅵ 企业文件管理存储有哪些方法
坚果云是一款便捷、安全的专业网盘产品，通过文件自动同步、共享、备份功能，为用户实现智能文件管理，提供高效办公解决方案。
文件自动收集，集中管理
1，文件自动收集。安装在员工电脑上的客户端软件会自动收集电脑中的办公文件，并上传到服务器中。整个过程完全自动，无需员工手动上传，不会影响其正常工作。
2，统一文件结构。坚果云允许管理者预先定义文件存放结构（文件夹结构），并将该文件结构同步到员工的电脑中。这样，员工就可以按照预先定义好的结构存放文件，避免因结构不统一，导致收集的文件失去价值。
3，文件集中管理。坚果云自动收集文件后，管理者将可以对它们进行集中管理，查看和编辑员工的工作成果。即使员工离职，也可以轻松地将其文件交给他人保管，无需担心知识断层或企业内容丢失。
Ⅶ 如何搭建企业网络存储服务器
1.选择机架设备
小型企业通过在桌面或架子上堆叠服务器硬件和网络设备来开始运营并不罕见。这样做的成本的确比较低廉，但会存在未来隐患，随着公司业务的发展，这些设备可能会成为一个巨大的混乱。这些设备暴露在外会增加物理篡改的风险，也会埋下一些定时炸弹，比如说不小心造成的咖啡溢出，环境灰尘以及员工不小心被暴露的电线绊倒所存在的危险等等。
但是，使用机架式设备能避免这类事故。为什么这样说呢?因为这些机架经过专业设计，可以轻松地容纳这种类型的硬件。虽然，与非机架安装等价物相比，它们似乎非常昂贵，但从长远的角度来说，性价比高，你可以使用它们轻松管理你的设备以及其它好处会远远超过其成本。
2.要了解服务器机架的基本特征
在购买或安装服务器机架之前，你需要学习并了解服务器机架的基本特征。服务器机架通常以机架单位来衡量，通常表示为“U”或“RU”。机架单元的高度相当于1.75英寸（44.5毫米），兼容设备的测量单位为“U”的倍数。通常，服务器的范围从1U到4U，网络交换机在1U到2U之间，而一些刀片服务器在5U到10U之间或甚至更多。
在确定服务器机架之前，你还需要考虑服务器机架的宽度和高度（深度）。通常可接受的宽度为19英寸，深度为600-1,000mm。然而，这些机架中的许多通常具有可调节的后支架，即使大多数机架安装服务器通常包括可调节的安装套件，一旦它们具有足够的深度来容纳服务器就可以使用。
四柱机架是当今市场上最受欢迎的商用服务器机架之一，它设计用于容纳19英寸宽的设备和服务器。
普通机架的高度约为42U，其中一半的机架高度为24U，但有几种其他类型的机架，机架高度从5U到20U不等。这些不是对这些机架外部尺寸的测量，因为该特征高度依赖于机架的设计并且它是变化的。一些机架配有脚轮，有助于缓解运动。
开放式机架和小型壁挂式机柜是在空间有限的地方安装IT服务器的绝佳选择。但是，你需要意识到，如果你决定使用开放式机架，则必须满足特殊要求才能安装服务器，包括将机架固定在地板上。壁挂式机柜不适用于由少数服务器组成或比网络交换机重的任何负载。
3.隔离服务器以降低噪音
如果你没有专门放置和存放设备的单独房间，你将不得不考虑内部服务器设备附带的噪音。你需要一个分区的房间，即使它是一个小区域，因为从长远来看，它是值得的。
建立分区以后，能够消除或者减弱那些会影响员工整体工作效率的隐患。另外还有一个好处就是能够防止任何未经授权的人员篡改你的设备，有助于保护设备免受损坏并防止被盗。
在小型企业中，除了将机架放在房间的角落或IT部门内部别无选择外，强烈建议使用具有隔音功能的机架。 由于通风口无法实现完全隔音，因此这些机架通常通过其降噪特性来衡量。它们产生的噪音和机架本身的整体降噪能力的结合通常会决定它们的工作效果。
4.想要散发热量则需一个合适的空调机组
IT设备和服务器产生的热量通常很高，可能会缩短设备的使用寿命。它们还可能导致中断和崩溃，这可能很难解释，这就是为什么在构建内部服务器机房时安装冷却装置非常关键的原因。
但是，如果你只需要几个网络交换机，五托架网络连接存储（NAS）系统或服务器，你可能不需要担心冷却系统，除非你需要更大的NAS，多个服务器和一个中型UPS，这样的话热量会迅速增加。
服务器机架的热容量也直接受外部温度的影响。这就是强烈建议你在服务器机房安装空调装置的原因。
只要打开服务器并产生热量，这些空调就必须始终打开。建议使用不同的断路器安装独立的独立装置，以便在需要维修任何一个断路器时可以定期更换它们。
不要想着打开窗户再加上两部风扇来散发热量。
5.学会正确处理电缆
只有正确的电缆管理才能确保适当的通风。这就是为什么尝试将42个1U服务器强制进入全高机架是一个非常糟糕的主意，因为它会导致严重的布线限制或限制。许多旧服务器的机箱通常需要彼此之间1U到2U的空间，以确保正确的气流。目前，大多数现代机架式服务器都不需要这些空间。
设置一个装满机架的服务器机房需要的不仅仅是使用一些螺丝来帮助将这些设备固定到位。你需要了解如何管理从这些机架中排列的所有设备及其相应的以太网电缆中出来的电缆。除了机柜内布线外，还需要妥善管理或终止用于IP摄像机，台式计算机和所有其他网络设备的以太网LAN点的电缆。
处理所有这些的最佳方法是使用RJ45配线架终止以太网电缆。安装在1U空间中的普通接线板通常提供多达24个端口，并且通常需要某种形式的手动输入，例如剥离电缆，将其固定到接线板中以及使用线缆测试工具来验证其连接性。根据你的预算，你可以让网络专业人士或专家在一天内为你处理所有这些问题。
除了配线架之外，你还需要使用束线带，因为当你尝试固定杂散电缆时它们会派上用场。你可以获得可以重复使用的标准电缆扎带，当你批量购买时它们非常便宜。
6.学会标记，保持简单
在设置服务器时，要学会标记和记录你所使用的流程，这点是非常重要的。这样做，便于任何新员工或者供应商在需要了解服务器机房时，能够高效并系统的了解到服务器的整体系统情况。并且还可以防止可能发生的任何灾难性错误，包括重新启动或拔出系统而不发出任何形式的警告。
正确标记基础设施的最简单和最好的方法之一是使用标签打印机。该打印机可以从任何硬件商店购买。你必须使用正确描述它们的唯一名称或其IP地址来标记网络和服务器设备。你还应该为键盘，鼠标和视频开关，路由器，NAS设备，冗余硬件和数据备份设备等其他IT设备执行相同的操作。
这些注意事项应打印出来并妥善详细，以便轻松解释与你的内部硬件相关的重要程序。这些打印件应贴在冰箱磁铁或服务器机柜上。为了获得最佳结果，它们应包括与数据备份，联网，启动或关闭这些设备相关的操作说明，以防断电。
除了以上几点，还有一些需要你去了解和注意的地方：
a.空间要求
b.地板和柜子类型
c.设备尺寸
d.加热和冷却系统
e.电气设置
f.防火
g.紧急电气备份
h.安全和警报
最重要的一点是，以上所有内容都要花钱，所以要规划好你的预算，不要让设置服务器机房花掉了你整个IT预算。
Ⅷ 哪些公司使用的是软件定义存储
现在金融、能源、大数据、政企等需要海量数据存储的企业，很多都使用的是软件定义存储，传统存储已无法满足这些企业的存储需求了，各个公司的情况都有所不同，要根据自身情况定制存储解决方案！
Ⅸ PB级企业存储是什么意思
提供的企业存储空间达到pb，即100万GB的空间，（1pb＝1000tb，1tb＝1000gb，1gb＝1000mb）。
Pb为petabyte级，Pb是一个更高级别的存储单元，其上有EB、ZB、YB等单元，1PB＝1024TB。
未来学家雷蒙德·库兹韦尔（RaymondKurzweil）在其关于pb级数据定义的论文中解释：
人类功能性记忆的容量估计为1.25tb，这意味着800个人类记忆相当于1pb。
(9)企业存储怎么重新定义扩展阅读：
pb级数据存储和使用：
AnyShare支持海量非结构化数据的统一存储，提供数十亿的容量存储，支持数据的重擦除，提高容量存储的效率。可以根据需要扩展容量，还可以扩展性能以降低单个GB数据存储的成本，从而降低总存储成本。
pbAnyShare存储容量，支持蠕虫的特征对象存储系统，AnyShareNAS网关的形式实施周期超过三个月的治疗非结构化数据存档、三个月内的活跃的文件存储在本地业务系统，确保电子档案，证据，如文件数据固化存储很长一段时间，防止被篡改和删除。
AnyShare的固化档案文件可以根据关键词、文件全称或标签等多种搜索方法准确检索出需要的文件，全文搜索可以在一秒内找到文件。
自动生成的标签是标签自动分析AnyShare文档的文档内容的分析选择，和手动标记标签根据需要手动添加帮助拍字节的数据进行分类和归档根据文档内容，并且可以准确地根据标签来提高检索效率的使用和访问文档。