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    方案概述

    數字化轉型推動著數據的快速增長。新摩爾定律表明,全球數據總量每過18個月就會增長一倍,預計到2020年全球數據總量將達到35000EB。其中,在高速增長的數據中,非結構化數據占比超過80%。大數據時代,數據體量越來越龐大。在數據量高速增長的同時,對于數據的存儲、管理以及如何利用數據產生價值,成為用戶關注的核心,而傳統存儲已然不能滿足上述的用戶訴求。

    業務痛點

    擴容難、成本高
    隨著數據的高速增長,傳統存儲Scale-up的擴展方式,會造成小馬拉大車的困境,性能與容量無法靈活擴展。同時,傳統存儲的擴容成本較高,隨著大量的非結構化數據占用存儲空間,擴容的需求將造成投資成本不斷攀升。
    海量小文件下,性能衰減嚴重
    隨著新技術的不斷應用,如人臉識別、基因測序等,越來越多的場景會產生億級至數十億級的小文件。而傳統存儲對于海量小文件的處理,當數據量達到一定程度時,性能將嚴重衰減,無法滿足業務的高性能處理需求。
    運維管理復雜
    海量非結構化數據的誕生,造成存儲設備的種類與數量眾多。傳統的“一機一管理”方式使得運維管理非常復雜,比如無法實現故障的快速定位、快速處理。
    不利于數據價值挖掘
    伴隨著大數據分析應用的需求不斷攀升,傳統存儲的封閉式架構建設方式,不利于對接大數據應用,需要單獨構建大數據分析平臺,通過copy數據的方式再進行數據分析。不僅增加投資成本,同時降低了業務系統靈活性。

    解決方案

    深信服企業級分布式存儲EDS海量非結構化數據解決方案,在實現大容量、高性能的基礎上,通過AI智能模塊,實現了對集群的極簡運維、故障自動排查,大大降低了集群管理的復雜度,減少了存儲集群的總體投資成本。

    超大集群擴展能力,提供EB級存儲空間

    深信服分布式存儲EDS通過X86+EDS分布式存儲系統,可實現5,000節點的超大集群部署,EB級存儲容量的空間擴展,同時標準X86存儲服務器大大降低了存儲擴容成本,全面滿足未來海量非結構化數據爆發式增長所需的存儲擴容及低成本要求。

    支持100億級的海量小文件高性能讀寫

    深信服分布式存儲EDS輕松解決海量小文件存儲難題。通過采用對象存儲技術和AI智能緩存優化,將海量小文件處理能力從千萬提升到10億-100億,并且保證高速的讀寫速度,從而滿足未來新業務對于海量小文件數據處理的性能需求。

    統一管理、簡化運維

    深信服分布式存儲EDS可實現多集群、多協議的統一管理運維。一個界面即可全面監控整個存儲系統的穩定運行狀態。同時,深信服EDS內置AI亞健康檢測模塊,可對潛在的故障威脅進行預判,通過對故障的主動防御,減少因設備故障導致的數據丟失風險,大大降低了運維管理復雜度,提升業務可靠性。

    高效支撐大數據應用

    數據的價值核心在于如何利用。隨著數據體量逐步增大,對于大數據分析和價值挖掘的需求將越來越明顯。深信服分布式存儲EDS可直接對接大數據分析平臺,提供HDFS等相應的數據分析接口,全面滿足大數據分析的需求。

    典型應用場景

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