近年来,随着5G、AI、大数据、IoT等创新技术的发展,数字经济在我国国民经济中的地位愈发突出,“十四五”规划中更是第一次提到“加快数字化发展建设数字中国”的数字化战略。创新技术以新业态、新模式不断融入企业的发展中,企业的应用场景也在随之发生变化,海量数据涌现,新的数据形态产生,导致针对数据分析的需求也在不断变化,存储作为整个数据管理的核心,其重要性也逐渐凸显。
据IDC预测,2020年以前全球用户产生的数据量每两年翻一倍,到2025年前后这一数据量将突破179.6 ZB,而其中非结构化数据,占全部数据量的80%～90%的体量。伴随全球智能化与云化的进程,非结构化数据增长的速度加快,其潜在的资源价值也持续提升。如何才能灵活扩展,并高效地批量处理如此之多的结构化数据成为企业关注的重点。
业内称非结构化数据犹如数据“油井”,其喷发出的资源量将远超于结构化数据,由青云科技(qingcloud.com,股票代码:688316)推出的QingStor U10000,就是青云整个存储产品线在非结构化数据,包括对象、文件存储上的一次产品全面升级。其定位是面向海量非结构化数据的统一存储平台,帮助企业把数据存得稳、算得快、管得好。
QingStor U10000四大核心特点
青云科技存储产品总监冯相东提到,QingStor U10000相比于之前的QingStor对象存储和文件存储,除了产品力的全面继承之外,实现了数据协议互通,功能和性能的增强,以及整个算力平台对接的强化。
第一,QingStor U10000 具备支撑海量数据存储的能力,同时可以提供卓越的性能。
1、线性扩展。整个存储集群支持线性扩展才能支撑海量数据存储,QingStor U10000的元数据和数据存储服务都采用全分布式的架构,最小规模3节点起,可以横向扩展大规模数据存储集群,并且在所有节点规模增长的时候均可以保证性能和容量的线性增长。
2、EB 级集群/高得盘率。QingStor U10000 可以提供非常灵活的EC配比的选项(即EC纠删码),用户可以根据业务的实际情况选择合适的配比,同时还能提供的最高 EC配比,可以保证整个集群物理磁盘的得盘率或者可用空间率达到90%以上。
3、卓越性能。QingStor U10000 在保证线性扩展和高性价比EC集群的基础上,还能为通用场景,包括海量小文件场景提供卓越的I/O性能。
第二,多协议无损互通,从而实现数据的访问和流通的高效。
1、统一索引架构,提供多种存储能力。QingStor U10000基于统一的索引架构,存储和读取数据时不需要经过格式转化,不存在性能和语义的损失。
2、多协议存储接口供选择。QingStor U10000在每种存储形态中都提供了POSIX、SMB、NFS、FTP、HDFS、S3、SDK等多种存储进口,以满足常见的应用。
3、协议互通让数据分析更高效。QingStor U10000可以实现同一数据无需存入多套存储空间,便可实现多环节读取和处理。
第三、算力的无缝对接,让数据点石成金。QingStor U10000具备丰富的数据处理功能,能够提供一系列完善的API、SDK,可以轻松对接大数据平台、数据处理的框架和服务,实现数据和算力的高效结合。
第四、提供多维安全机制。QingStor U10000通过元数据和存储数据的分层设计、多重访问的安全机制、智能预警机制、功能丰富的运维监控平台来保证企业的数据安全。
深入行业,提高多业务形态数据的价值
行业应用场景是非结构化数据存储大展身手、发挥非结构化数据价值的关键点。近年来,随着创新技术的发展和国家政策的倾斜,尤其是疫情常态化的影响,越来越多的制造业企业积极拥抱数字技术,走上转型发展之路。如:AI视觉检测,提高企业产品的合格率;远程设备维护,提高企业的生产效率降低生产成本;基础架构云化、容器化,提升基础资源的利用和管理效率等。随之而来的就是海量的图片、影像等非结构化数据的出现,这对原有的传统存储系统架构带来了更多的新挑战。
作为一家做工业自动化测试设备的整体方案提供商,苏州华兴源创提供的产品与解决方案主要用于LCD、柔性OLED的屏、半导体、新能源汽车电子控制系统的测试,做检验、筛选、补偿修复等。多样的业务场景也使得苏州华兴源创的数据来源多样化,同时也意味着业务平台对存储的要求也各有不同。
基于苏州华兴源创自有数据中心的中台、上层工厂流程再造、供应链优化、安全保障四种应用场景,青云为华兴源创提供了包括 U10000 在内的青云全栈存储,其中,U10000的对象存储和文件存储是核心的,NeonSAN 块存储也承载了相应的业务,从整体上形成了数据存储中台。
除此之外,在AI视觉检测等方面,青云也在不断满足工业制造的应用场景。
存储作为构成算力一个非常重要的部分,或者说算力的一半要靠存储,特别表现在HPC场景。青云的基因是算力,从云而来,向云而去。青云对软件定义存储的思考一定不是孤立的,会把核心聚焦在如何满足算力对存储的需求这个维度上,让存储更好地为算力赋能。
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