海量數據的爆炸式增長，使存儲技術近五年的發展速度遠超過去n年的發展歷程。C端用戶一個明顯的感覺就是：U盤存儲容量從過去物以稀為貴的幾十M迅速發展到今天幾十G、甚至TB級，家用電腦硬盤容量更是TB級標配。

那么，企業級又迎來了怎樣的變化?IDC數據顯示，到2020年，企業數據總體將達到44ZB，其中80%的數據將會是非結構化數據(圖片、視頻、歸檔以及企業級備份等各種數據)。顯然，海量數據的產生正在促使企業級存儲從需求到產品形態都發生了改變。

“相對于NAS、SAN這種傳統企業級存儲解決方案，對象存儲確實處于一個藍海市場，它的競爭不那么激烈，而需求的潛力卻非常巨大?！币晃黄髽I級存儲市場人士表示。存儲作為企業數據留存的核心介質，數據的爆發式增長首當其沖會給存儲帶來巨大的挑戰。說到對象存儲，對大多數傳統企業IT管理者而言依舊是個新名詞。

它專為解決非結構化數據而來

眾所周知，當前傳統企業在存儲方面慣常采用三類方式：一是DAS直連存儲，類似小柜子一樣，通過一根不長的線接到客戶端，這類存儲容量很有限，使用場景也非常少;二是NAS(網絡接入存儲)，它是以NFS協議，將存儲暴露給客戶端掛載使用;三是SAN(存儲區域網絡)，它暴露的是塊存儲，將所謂的硬盤暴露給客戶端。

“所有傳統企業存儲都有一個共同的特征——就是只能垂直擴展。比如一個EMC的存儲柜容量不夠，只能另買一個存儲柜，它在管理、成本以及容量和性能方面都存在一定的問題。這里的成本分為三部分，一是采購成本，存儲柜很貴;二是人力成本，需要專業的存儲工程師管理存儲柜;三是管理成本，如果企業又買了一個存儲柜，這兩個柜子之間是孤立的。對企業而言，數據怎么分布在這兩個存儲柜，如果這兩個柜子容量用滿之后，再加一個新柜子怎么辦?這都會帶來管理上的成本。從性能方面看，首先只能垂直擴展，性能只能局限于這個柜子之上。從NAS文件存儲的角度來講，它的性能問題會體現得更為明顯。比如企業現在有海量文件要存儲，它的劣勢就會表現出來，因為存儲的文件越多，NAS文件存儲的性能會越差。為了解決這個問題，整個企業級存儲市場正在從‘垂直擴展’向‘水平擴展’發展。”

整個企業級存儲市場的這種潛在的需求變化自然推動了存儲產品出現了新的變化?！皹I界關于新一代企業級存儲出現了很多名詞，比如軟件定義存儲、分布式存儲、水平擴展式存儲等，它們所表達的意思其實是一樣的，就是在相對比較廉價的X86服務器之上通過軟件進行管理?！?/p>

傳統IT架構漸成“過去式” 非結構化數據倒逼存儲變革

今天，許多企業已經意識到，結構化數據僅僅是企業所擁有數據的一小部分。與業務信息系統中大量用于交易記錄、流程控制和統計分析的結構化數據相比，非結構化數據具有某種特定和持續的價值，這種價值在共享、檢索、分析等使用過程中得以產生和放大，并最終對企業業務和戰略產生影響。

多年來，杉巖數據通過對金融、教育、醫療、制造等行業的百余家知名客戶的IT信息化研究發現，非結構化數據的容量、文件的數量已經大大超越了傳統NAS存儲的處理能力，企業級存儲從需求到產品形態的“自我變革”也變得更加急迫。

同時，IDC數據顯示，到2020年，企業數據總體將達到44ZB，其中80%的數據將會是非結構化數據(圖片、視頻、歸檔以及企業級備份等數據)，對象存儲市場規模將達198億美元，這也從側面印證了杉巖對于對象存儲未來發展的趨勢判斷。

在杉巖看來，軟件定義存儲將給金融、教育、醫療等傳統行業的IT架構帶來革命性改進，特別是對文件數量過多、非結構化數據歸集檢索調取效率低、傳統架構無法按需彈性配置存儲空間等問題將發生徹底改變。在服務深圳某三甲醫院的過程中，杉巖發現電子病歷、臨床影像文件（如CT 、X光、彩超、高精動態影像等）、非核心系統的數據歸集、查詢和調閱等問題成為傳統架構面臨的最大挑戰。

比如，在進行影像數據調閱時，數據歸檔離線后，沒有任何元數據的管理描述，憑文件系統的目錄結構進行數據查找，非常費時費力。當病歷文件數量到達百萬級近千萬以后，存儲性能會出現大幅下降；而醫院服務器上的數據仍然是孤島狀態，服務器之間的存儲資源和數據并沒有實現共享。

當然，這些問題不止出現在醫療行業，在教育行業傳統存儲架構遭遇的問題也十分突出。杉巖在為某高校搭建對象存儲架構時發現，大學各職能機構以及二級學院之間信息系統相對割裂，因此在系統安全性和可維護性方面十分困難。

而建筑學院、傳媒學院、電影學院、服裝學院等專業性學院會產生大量的非結構化數據作業，如CAD制圖、影視作品、圖片設計、服裝樣片等等，這些數據對存儲空間的擴展性和存儲安全性提出了更高的要求，既要能夠滿足在教學、科研等場景下數據存放的要求，同時還要滿足作業提交、班級數據共享、科研數據分析調取等多元化需求。

此外，在銀行、證券行業的日常業務中，客戶證件、遠程開戶錄像、合同掃描件、客服中心語音、企業相關電子文檔資料等是最常見的非結構化數據。這些文件平均大小從KB到MB甚至GB級別不等，近兩年文件量呈現高速增長狀態。從存儲容量上看，這些小文件甚至占據了金融機構數據總容量的80%以上。

根據監管部門要求，銀行、證券、保險等金融機構需實施專區“雙錄”，即對自有理財產品及代銷產品的銷售過程同步錄音錄像，“雙錄”規定的實施會帶來海量非結構化數據。以上這些問題都讓僵化的傳統IT架構有一種深深的無力感。

隨著傳統IT架構的弊端日漸凸顯，以杉巖為代表的一批創新型存儲廠商開始重新定義企業級存儲的標準。從2014年創立伊始，杉巖便早早瞄準對象存儲市場并持續深耕。經過四年的快速發展，杉巖目前在全國范圍內擁有近百家合作伙伴，業務范圍覆蓋政府、金融、運營商、教育、醫療、電力和制造等十余個行業，用戶數據量部署總和超過100PB。

其研發的杉巖海量對象存儲（SandStone MOS）已成為海量非結構化數據存儲的主流解決方案，其在廣發證券檔案中心、武漢大學智慧校園云存儲平臺的成功應用得到了行業用戶的廣泛好評。

對于海量數據的存儲問題，杉巖海量對象存儲（SandStone MOS）解決方案采用去中心化分布式架構，同時利用軟件定義的方式實現了單一名字空間條件下數百PB級規模的容量擴展，業務可以隨時隨地訪問而不受數據存儲位置的限制。

在提升海量小文件訪問性能方面，SandStone MOS利用哈希計算實現了數億級文件的高效訪問。針對文件檢索困難，SandStone MOS支持標簽功能，文件存儲時會自動設置標簽，從而更好地與業務結合，滿足高效檢索。

比如，在銀行業務場景下，當業務人員想要提取相關視頻音頻文件時，可以根據文件標簽進行檢索調閱。此外，SandStone MOS在易用性與可維護性方面也超越了同級別產品，其采用“x86通用服務器+存儲軟件”的分布式解耦架構，將底層存儲空間與上層業務邏輯空間進行分離，軟硬件的升級不會影響到整個系統的正常運行。

即使系統有再多應用更新，也不會影響存儲空間的使用。值得一提的是，SandStone MOS首創的分布式存儲數據盤漫游功能，可以幫助企業用戶漸進式的進行老舊硬件設備更換，不影響業務的正常運行。

在對象存儲領域的專注與持續創新，換來的是行業的高度認可。去年8月，杉巖數據成為首家通過Intel中國云計算創新中心測試并發布報告的軟件定義存儲廠商。與此同時，杉巖數據作為國家信息化標準委員會云計算標準工作組成員單位及中國開源云聯盟理事單位，先后參與了分布式存儲國家標準的制定工作及Ceph行業白皮書的編寫工作。

如今，對象存儲正煥發出更大的生命力，一場存儲革命也已開啟。以杉巖數據為代表的創新型存儲廠商，正通過不斷深耕對象存儲領域，幫助企業構建更加智慧的IT基礎設施，推動傳統存儲朝著更高效、更集約、更易用的方向全面演進。
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