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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
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。
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。
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。
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。
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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