① 什么是灵动的分布式存储系统
什么是分布式系统
分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。
分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。
首先需要明确的是，只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候，且硬件的提升（加内存、加磁盘、使用更好的CPU）高昂到得不偿失的时候，应用程序也不能进一步优化的时候，我们才需要考虑分布式系统。
因为，分布式系统要解决的问题本身就是和单机系统一样的，而由于分布式系统多节点、通过网络通信的拓扑结构，会引入很多单机系统没有的问题，为了解决这些问题又会引入更多的机制、协议，带来更多的问题。
在很多文章中，主要讲分布式系统分为分布式计算（computation）与分布式存储（storage）。
计算与存储是相辅相成的，计算需要数据，要么来自实时数据（流数据），要么来自存储的数据；而计算的结果也是需要存储的。
在操作系统中，对计算与存储有非常详尽的讨论，分布式系统只不过将这些理论推广到多个节点罢了。
那么分布式系统怎么将任务分发到这些计算机节点呢，很简单的思想，分而治之，即分片（partition）。
对于计算，那么就是对计算任务进行切换，每个节点算一些，最终汇总就行了，这就是MapRece的思想；对于存储，更好理解一下，每个节点存一部分数据就行了。当数据规模变大的时候，Partition是唯一的选择，同时也会带来一些好处：
（1）提升性能和并发，操作被分发到不同的分片，相互独立
（2）提升系统的可用性，即使部分分片不能用，其他分片不会受到影响
理想的情况下，有分片就行了，但事实的情况却不大理想。原因在于，分布式系统中有大量的节点，且通过网络通信。
单个节点的故障（进程crash、断电、磁盘损坏）是个小概率事件，但整个系统的故障率会随节点的增加而指数级增加，网络通信也可能出现断网、高延迟的情况。
在这种一定会出现的“异常”情况下，分布式系统还是需要继续稳定的对外提供服务，即需要较强的容错性。
② 纵观经济关于ipfs我们来了解分布式存储请问一下，目前中国的ipfs公司具体有哪些
随着5G时代的到来，存储市场的需求将迎来爆炸式增长，基于分布式存储打造的安全、高效的数据平台。不但可以为客户提供安全、高效、低价的数据存储服务。企业还可以通过便捷的将数据上链。我们致力于为政府、企业和个人提供强安全、高容灭的分布式数据存储生态圈。在未来的储存市场，所需的服务会更加多样化，具备一切应有的条件以及产品和技术。
关于分布式：
1.传统存储：
单点故障瘫痪整个网络
通信依赖主干网络带宽成本昂贵
数据上传与下载速度慢
存储空间升级难扩容存储成本昂贵
2.分布式存储：
加密碎片数据：数据安全无忧
弹性存储容量：可扩展性能高
就近多点传输：上传下载极速
去中心数据库：打破数据垄断
区块技术加持：数据溯源确权
选择中国IPFS公司的方向：
选择一家的公司有六大标准去考虑，完善的标准才能做出正确的选择，六大标准，
一.是技术{一测，二测，大矿工竞赛排名靠前的公司}
二.是价格{性价比较高的公司，不一定最贵最好}
三.是市场(扶持力度}
四.是战略{未来计划}
五.是团队（背景，能力，水平）
六.是规范（政策合规，法律合规，财税合规）
注意事项：关于更多问题可以多多利用网络搜索提升认知网络搜索结果-小知识给您放上。
③ 分布式存储排名前十名有哪些
一、 Ceph
Ceph最早起源于Sage就读博士期间的工作、成果于2004年发表，并随后贡献给开源社区。经过多年的发展之后，已得到众多云计算和存储厂商的支持，成为应用最广泛的开源分布式存储平台。
二、 GFS
GFS是google的分布式文件存储系统，是专为存储海量搜索数据而设计的，2003年提出，是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加，如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽，而不是单次读写的延迟。
三、 HDFS
HDFS(Hadoop Distributed File System)，是一个适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统，是Hadoop的核心子项目，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。该系统仿效了谷歌文件系统(GFS)，是GFS的一个简化和开源版本。
④ 国内有哪些知名的分布式存储厂商
杉岩数据，专注软件定义存储，已经在政府、金融、医疗、能源、电力等多个行业近百家用户中成功部署，成功经验丰富！
⑤ 大数据技术在电子政务领域的应用
大数据技术在电子政务领域的应用
随着科学技术在社会各领域的不断渗透, 为人们的生活带来了巨大改变, 其中, 以大数据技术为代表的现代电子信息技术的广泛使用, 将人们带入了“大数据时代”。本文以大数据技术在电子政务领域的应用为研究内容, 在分析大数据技术特征的基础上, 这一技术在电子政务领域的实际应用加以介绍, 从而使人们更加深入的了解大数据技术。
近年来, 我国在计算机网络技术研究领域取得了显着成绩, 大数据技术、云计算技术、物联网技术等在社会各领域得到了较为广泛的应用。在此过程中, 为提高政府部门办事效率, 以大数据技术为核心的电子政务系统应运而生, 并且, 融入了大数据技术的电子政务系统在数据的获取、处理、分析等方面的效率显着提高, 为政府相关工作的高效开展奠定了基础。
1、大数据技术的特征概述
相比较传统数据处理技术来说, 大数据技术的主要特征包括以下四个方面:
(1) 大数据技术涉及到的数据量极为庞大, 在计算机网络快速发展的今天, 网络上的数字信息呈现出几何指数增长的趋势, 经过一定时期的积累, 这一数据量将达到惊人的数量, 为此, 只有大数据技术才能够对此类规模的数据进行有效的处理。
(2) 大数据技术所涉及数据类型众多, 除常见的文本、声音、图像、音频等数据外, 还包括一些特殊的文件形式, 并且, 不同类型的文件形式其作用自然也就存在着明显的差异。
(3) 大数据技术有着较快的数据处理数度, 凭借分布式计算机技术的使用, 能够在最短的时间内完成一定规模数据的处理任务, 并且, 最终得到的结果是有效的。
(4) 大数据技术所处理的数据虽然数据密度较低, 但是, 当密度较低的数据被收拢在一起后, 通过科学的数据处理分析方法, 从零星的数据中寻找有用的信息, 并对该信息的价值进行深入挖掘。
2 、大数据技术的关键
所谓大数据, 是指在短时间通过网络嗅探的方式, 快速搜集各种类型的网络数据, 并在相关数据中获取有价值的信息。大数据技术的实现需要通过大规模并行处理数据库技术、数据挖掘技术、分布式数据库技术、云计算基础构架平台等技术, 为更好的研究大数据技术, 应对其关键技术进行深入分析。
2.1 大规模并行处理数据库技术
为保证大数据技术中庞大数据的存储与处理, 则需要利用大规模并行处理数据库技术对相关数据进行集群管理。这一技术能够以最快的速度对数据处理命令进行相应, 并具有较低的延迟读写速度, 并且, 在云计算平台的配合下, 大规模并行处理数据库的成本也相对较低, 在正常工作过程中, 能够实现多个副本故障检测与转移机制, 在长时间工作的状态下, 出现故障的几率较低。
2.2 分布式数据库技术
所谓分布式数据库技术, 则区别于云存储数据库的形式, 他是利用互联网的空间特性, 将物理空间相对独立的存储单元进行连接, 通过一定的算法进行逻辑上的统一, 形成具有超大规模的数据库, 并具有较高的数据处理能力和数据存储能力。
从信息安全的角度分析, 这种分布式的数据库技术能够实现对数据资源的有效保护, 即便出现大规模的计算机病毒事件, 基于分布式数据的存储优势, 相关病毒对部分计算机的影响, 并不能对全部计算机中的数据造成毁灭性的破坏。
2.3 分布式存储技术
在大数据技术的实际应用中, 为满足用户一定规模数据存储的需求, 则充分利用了分布式存储技术所具有的纵向、横向扩展的优势, 将数据进行分割后存储与多台服务器、存储设备上, 从而有效降低了单一存储器的数据存储压力, 并且, 这种分布式存储技术, 还实现了系统可用性、可靠性的提高, 以及保证数据存取的高速进行。
2.4 云计算技术
对于大数据技术来说, 为了实现对一定规模数据的收集、分析和处理的能力, 则充分利用了云计算技术所搭建的平台, 从而为大数据技术的应用奠定了坚实的硬件基础。基于传统存储技术在速度、空间上的有限性, 无法为大数据技术提供足够的支持, 云计算技术则将传统计算机的存储、运算功能转移至云端, 以一种更加高效的方式, 为大数据技术在众多领域的拓展提供可靠的技术平台。
3、大数据技术在电子政务领域的应用
基于大数据技术的诸多优势, 在电子商务领域, 大数据技术主要用于网站数据进行分析, 社会诚信系统的构建, 信息共享平台与电子政务系统等。
3.1 大数据技术支持下的政府网站大数据分析
为准确掌握网站的浏览情况, 大多数网站都会对用户的日常浏览情况进行数据分析, 相关分析要素包括用户访问的路径、不同网页的停留时间、浏览网页的具体时间等, 通过对以上要素的研究, 能够对用户需求、习惯进行准确分析, 并能够对后期网站缺陷的具体调整提供指导性意见。
以某政府网站为例, 由于网页设计不合理, 以至于在用户打开某一页面时, 长期处于等待状态, 如此一来, 用户对这一网页的实际浏览次数将为0。针对这一情况, 网站管理人员通过对某一周期内的网站浏览情况进行分析, 由于一定周期内浏览网站用户的数量较大, 且相关要素成倍增加, 所以, 在处理以上信息的过程中就用到了大数据技术。对于网页访问次数出入较大的数据, 则需要进行深入分析, 在排除网页的可链接性之后, 检查网页内的相关信息, 却保网页内信息的可靠、安全。
通过用户浏览网站后留下的大量信息, 网站一方可以将用户信息存入数据库中, 并利用大数据技术对相关信息进行分类, 以实现网站信息向用户的精准推送。并且, 经过大数据处理后的数据信息, 逐渐成为政府行政决策的重要依据, 并能够在一定程度上保证行政决策的有效性和科学性。
3.2 大数据技术支持下的信用平台建设
为更好的掌握居民信用信息, 建立以个人为单位的信用数据库, 则需要以大数据技术为依托, 收集相关部门所掌握的居民信用资料, 并通过大数据技术进行对比、整合, 进而得出准确的个人信用情况。例如, 在购房贷款过程中, 商业银行往往需要用户提供《个人征信档案》, 在《个人征信档案》中, 不仅包括用户的基本身份信息, 还包括用户在所有金融机构办理的各种信用卡情况, 以及是否存在不良信用记录等, 这些信息的存在, 就意味着政府机构与金融机构之间实现了以大数据技术为核心的信息共享, 通过对比用户身份信息, 将属于同一用户的信用信息进行整合, 并重新存储与数据库之中。
政府行为的信用平台建设, 旨在掌握用户的个人诚信资料, 并为基于个人行为的政府服务工作提供数据支撑, 打击社会范围内长期存在的老赖等现象。大数据技术支持下的信用平台建设, 能够实现社会范围内道德诚信体系的不断加强, 促进社会道德水平的提升。
3.3 大数据交换共享平台与电子政务
随着政府部门事务性工作的不断增加, 仅依靠人工对相关数据进行收集、分类、整合、处理等工作不仅效率低, 速度慢, 且容易出现人为性差错, 数据结果的人为性因素较大。在此情况下, 依托大数据技术在多元数据收集、处理方面的优势, 以及计算机网络技术下的信息共享平台建设, 能够帮助政府通过网络获取社会各领域的相关数据, 并对数据资源进行有效整合, 形成庞大的数据库资源。
然而, 对于数据库来说, 只有得到利用才能体现其价值, 在情况下, 政府部门就充分利用了大数据交换共享平台的优势, 建立以政府事物为中心的社会基础数据库, 为政府相关工作的开展提供横向、纵向信息的全方位共享。在区域间政府工作交流方面, 大数据共享交换平台能够突破传统政务工作的空间限制, 进而促进跨地区政府部门信息资源整合与交流下的业务开展。
为更好的发挥电子政务的优势, 在大数据交换共享平台的建设方面, 需要对这一平台的信息资源目录体系进行完善, 制定政府间统一的大数据交换共享平台使用标准, 规范政府在使用大数据交换共享平台的各种行为, 以实现对数据资源的合理、高效利用。所以, 大数据交换共享平台的使用, 不仅便于政府工作的开展, 也促进了社会管理工作有条不紊的展开, 社会环境的稳定得以实现。
3.4 电子政务决策系统中的大数据技术
在实际使用过程中, 大数据技术并不仅仅是简单的对多元数据的收集、整合、分析、处理, 对于大数据技术的使用方来说, 庞大的数据价值还在于能够辅助政府决策。
利用计算机软件技术, 通过对庞大数据中有关数据的筛选、分析, 经过计算机软件的处理之后, 能够得到更加准确的计算结果, 政府部门依据这一结果, 就可以完成一系列的政府决策, 从而实现了政府办事效率的快速提高。
例如, 在市政建设方面, 对于城市内部交通拥堵问题, 可以借助交通系统长期提供的大数据信息, 了解城市内交通拥堵的主要路段、时间, 以及在庞大数据信息的支持下, 通过建模的方式, 采取多种治堵方式, 并利用大数据技术对每一种方式的实际效果进行综合评估, 最终选择效果最好的治堵方式。
对于政府决策的客观性、准确性等, 使用大数据技术辅助决策有着极大的优势, 但是, 基于大数据技术缺乏人类情感因素的介入, 以至于相关决策并不能够完全突出“以人为本”的政府工作理念, 所以, 政府部门应慎重对待大数据技术下的电子政务决策, 根据相关内容的实际情况, 做出最佳的决策选择。
4、大数据技术在电子政务中应用的不足之处分析
通过对地方政府电子政务系统的实际使用情况调查研究后发现, 即便在我国电子信息技术得到快速发展的情况下, 大多数地区政府在电子政务系统建设方面依然存在不足, 即便是已经施行电子政务管理的地区, 政府部门对于大数据技术的实际应用却有着较为明显的不足, 以至于大数据技术的优势无法得到有效发挥。
4.1“数据孤岛”现象的存在
大数据技术的核心在于对数据信息的共享, 然而, 有地方政府对大数据技术的认识不足, 以至于在数据共享方面存在政策性的理解偏差, 使得以政府为核心的相关数据无法被其它行业所利用, 大数据技术的优势也就失去。例如, A省与B省协商开通省际公交专线, 然而, 为了更好的安排公交车的运行时间表, 则需要A、B两省之间的人员往来数据进行分析, 并能够预估公交线路的实际载客风险, 从而适当的调整公交车的运营次数和时间, 但是, 在实际操作过程中, A、B两省间的客流数据无法实现共享, 以至于在公交车的实际安排下依然无法解决道路拥堵的实际问题。
地方政府所体现出来的在大数据技术应用方面的这一问题, 是传统政务管理工作中各自为政思想的延续, 一旦数据无法实现共享, 也就造成了所谓的“数据孤岛。大数据共享的问题在于两个方面, 首先, 政府部门之间有着严格的管理秩序, 优势存在上下级关系的政府部门, 下级向上级申请差异数据库中的内容, 多无法得到上机政府部门的许可, 以至于大数据技术在电子政务领域的使用存在着明显的“数据孤岛”现象。
导致“数据孤岛”现象的原因还包括大数据技术的本身, 由于我国大数据技术的应用并未得到普及, 在电子政务领域也只是部分地区完成了大数据技术的初步使用。数据作为政府管理的稀缺资源, 以及从保密的角度分析, 相关数据并不能进行过度披露, 否则, 将造成社会性的事件。所以, 这也就不难解释除政府部门间数据信息的相对独立以外, 广大市民同样无法通过大数据技术支持下的电子政务平台获得真实的数据信息。在这一“数据孤岛”现象的影响下, 地方电子政务平台的实际效果也就有着明显的降低。
4.2 电子政务领域常见的数据资源“过剩”与“闲置”问题
单从地区政府发展的角度来看, 地区政府在大数据技术方面投入的多少, 能够直接反映出该地区经济发展的实际情况, 两者之间存在着显着的正相关关系。然而, 当地区政府在大数据技术方面的投入与实际数据需求偏低时, 也就出现了所谓的数据资源“过剩”的问题。不仅如此, 在大数据技术投入不足的情况下, 政府部门无法对社会中存在的大量数据加以利用时, 也就形成了另一种形式的数据资源“闲置”。
(1) 以南京地区为例, 作为我国南方较为重要的经济主体, 南京市政府在大数据技术与电子政务方面投入了大量人力、物力和财力, 经过近几年的发展, 已经形成了较为完备的电子政务平台, 在实际使用中也到了广大市民的欢迎。然而, 相对于南京的区域地位来说, 受上海的影响, 作为上海市的经济辐射范围, 南京市的发展受到了一定的影响, 经济中心明显向上海地区便宜, 为此, 基于大数据技术的电子政务平台所整合的数据, 也就无法在更大的空间中发挥其作用, 这就是数据资源“过剩”。
(2) 在我国西北、西南部分地区, 由于经济发展较为落后, 以至于在全国范围内进行大数据技术支持下的电子政务系统建设过程中, 无法进行大范围的电子政务系统建设。以贵州省为例, 大数据技术下电子政务系统依然停留在商业层面的应用, 对于其它领域的电子政务系统建设并未涉及, 因此造成了贵州省内相关数据信息无法全面获取, 这也就是资源“闲置”的直接表现。
5、关于大数据技术在电子政务领域应用的建议
针对当前大数据技术发展的实际情况, 以及电子政务作为信息化时代下政府事务性工作改革的重要内容, 有着较为积极的意义。因此, 为推动大数据技术在电子政务领域的中的应用, 则需要做到以下三个方面。
(1) 地方政府应结合大数据技术与电子政务的结合, 推动地区大数据技术产业的发展, 通过各种优惠政策, 吸引高新技术企业入驻, 建立以大数据技术为核心的产业发展模式, 从而带动地区经济发展。
(2) 提高政府方面对大数据技术的认识, 在社会发展过程中, 大数据技术的优势越发明显, 尤其是在传统事务性工作的处理方面, 借助专业的数据分析软件, 能够完成从数据的收集、整理、分类, 直至得出数据分析结果, 实现了政府办事效率的显着提高。如此一来, 大数据技术的优势得以体现, 政府方面对于大数据的认识进一步提高, 进而促进了大数据技术在电子政务领域的普及。
(3) 加快大数据技术相关硬件、软件的研发。目前, 大数据技术涉及到的硬件、软件成本较高, 导致了部分经济欠发达地区无法实现大数据技术支持下的电子政务系统的全面推广。以大数据技术使用较为广泛的数据中心机房来说, 由于要使用到高速计算机和服务器到等昂贵的信息设备, 对于缺乏条件的地方政府来说, 可以利用云计算技术, 通过网络服务器的模式, 解决这一问题。
总的来说, 大数据技术在电子政务领域的应用实现了我国政务处理的信息化改革, 对于我国现代化社会管理制度体系的建立打下了坚实的基础。并且, 通过大数据思维在政务领域的渗透, 有助于大数据技术的应用效率提高。
6、总结
尽管, 我国电子政务系统的建设时间并不长, 相关领域依然有待完善。随着大数据技术在电子政务领域的不断渗透, 基于多元数据收集、整合、分类、处理的大数据信息交换共享平台建设, 为政府各项事务的有效开展奠定了坚实的基础。然而, 由于技术与认识上的不足, 电子政务系统中的大数据技术应用仍然集中于纵向政务业务领域, 这并不符合当前社会发展的趋势。因此, 为推广以大数据技术的应用个, 则需要加快大数据技术支持下的电子政务系统的设计, 推动电子政务系统中大数据技术的应用, 打造“数字化政府”。
⑥ 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。
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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。
⑦ 分布式存储相对于单机存储的挑战是
1、分布式相比于传统存储系统的优点
①高性能：它通常可以高效地管理读缓存和写缓存，支持自动的分布式存储通过将热点区域2映射到高速缓存，提高响应速度。一旦不在是热点，那么存储系统将会把他们移除。写缓存技术可配合高速存储明显改变整体存储的性能，按照一定的策略先将数据写入高速存储，再在适当的时间进行同步落盘。
②支持分布式存储：通过网络进行松耦合链接，允许高速村塾和低速存储分开部署。一定条件下分层存储的优势可以发挥到最佳。解决了最大的问题是当性能池读不命中后，从冷池提取数据的粒度太大，导致延迟高，从而给造成整体的性能的抖动的问题。
③多副本一致性：他相比传统的存储框架使用RAID不同。它采用了多分本备份机制，存储之前进行分片，之后按照一定的规则存在集群的节点上，为了保证数据一致性，布式存储通常采用的是一个副本写入，多个副本读取的强一致性技术，读取数据失败，从其他副本获取，重新写入该副本恢复。
④容灾与备份：对于容灾采用最重要的手段就是快照，可以实现一定时间下的数据的保存。他有利于故障重现，有助于分析研究，避免灾难，备份就是为了数据的安全性。
⑤弹性扩展：分布式存储可预估并且弹性扩展计算、存储容量和性能，节点扩展后，旧数据自动迁移到新节点上，实现负载均衡，避免单点问题。水平扩展只需要将节点和原来的集群链接到同一网络，整个过程不会对业务造成影响，当加节点时，集群系统的容量和性能随之线性扩展，新节点资源会被平台接管，分配或吸收。
⑥存储系统标准化：随着分布式存储的发展，存储行业的标准化进程也不断推进，分布式存储优先采用行业标准接口(SMI-S或OpenStack Cinder)进行存储接入，在平台层面，通过将异构存储资源进行抽象化，将传统的存储设备级的操作封装成面向存储资源的操作，从而简化异构存储基础架构的操作，以实现存储资源的集中管理，并能够自动执行创建、变更、回收等整个存储生命周期流程。基于异构存储整合的功能，用户可以实现跨不同品牌、介质地实现容灾，如用中低端阵列为高端阵列容灾，用不同磁盘阵列为闪存阵列容灾等等，从侧面降低了存储采购和管理成本。
2、分布式相比于传统存储系统的缺点
首先，从部署与维护的角度来看，分布式存储部署过程较为复杂，需要专门的人才进行部署，维护与管理，需要一定的时间培养专门的人才。其次，从硬件设备角度来看，分布式存储使用的均为X86架构服务器，稳定性可能不如传统的硬件存储。尤其对于银行，金融，政府等重要行业，稳定永远大于一切，他们既是新技术的实践者但同时也需要最稳定的环境保持业务的良好运行。最后，对于数据保护技术，大部分都是通过副本技术实现数据保护机制，常见的有两副本三副本等，这样也会造成可用存储容量的降低。
⑧ 国内的分布式存储公司有哪些
杉岩数据，专注软件定义存储，目前，杉岩数据软件定义存储系列产品主要为统一存储平台（SandStoneUSP）、海量对象存储（SandStoneMOS）、超融合一体机（SandStoneHyperCube），已经在政府、企业、医疗、教育、金融和运营商等多个行业近百家用户中成功部署。杉岩数据与Intel、Mellanox和三星等基础架构技术领导厂商均有紧密的研发合作关系，在产品创新、用户体验、性能及可靠性等方面将不断提升和优化，力争成为中国领先的软件定义存储领导厂商。
⑨ 分布式存储没有一个成功的，主要因为什么（是不是各国政府觉得执法成本太高直接扼杀在摇篮里）
没有一个成功？那么你说AWS，Auzre，阿里云，腾讯云，华为云这些东西是干什么的？