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行業解決方案

面向企業數字化轉型中:醫療影像、醫療健康大數據、金融非結構化數據、電信視頻監控、工業大數據分析、高性能計算、云數據中心統一存儲、海量數據備份存檔等應用場景的高性能分布式存儲產品,上海霄云信息科技有限公司(簡稱:霄云科技)傾力打造,獨立自主研發,非開源,具備自主知識產權和高技術壁壘。

  • 醫療

    需求分析PACS已經成為現代醫學放射學的基本技術和重要基礎設施,在臨床診斷、醫院科研等方面發揮著重要的作用。現代醫院都配置了數量眾多的X光機、CT、MRI、超聲等設備,醫生越來越依賴于各種醫療影像技術進行診斷。隨著醫療影像設備的廣泛使用,以及設備本身日益先進,醫院的醫療PACS數據量預計每年增長15%,五年翻一番,并呈加速增長的態勢,三甲綜合性醫院或胸科、肺科、骨科等三甲專科醫院,一年的新增拍片量

  • 金融

    需求分析隨著移動互聯網時代的到來,智能手機用戶普及率達到90%以上,手機應用將成為中小商業銀行開展普惠金融創新業務適合的用戶服務渠道,城商行、農商行紛紛推出自己的普惠金融應用。普惠金融業務的創新離不開金融科技的支撐。普惠金融移動應用的業務模式相對于傳統的營業網點,具有飛躍式的突破,主要體現在:■無網點限制,同時在線用戶數可達十萬級;■無營業時間限制,用戶7X24小時使用銀行服務;■業務辦理速度:線

  • 制造

    需求分析行業云和規模較大的企業云基本上都采用了分布式存儲架構。分布式存儲的橫向擴展能力、軟件定義存儲能力都天然適用于云平臺。然而,面對市場上眾多的分布式存儲產品,如何選擇適合行業云、企業云所需的高性能、多用途、輕運維、且優化TCO成本的解決方案,成了管理者們面臨的難題。面對林林總總的各種分布式存儲產品,行業云、企業云的業主們的真實需求是什么呢?■功能成熟、系統可靠、數據安全充分保障在數據資產化的今

  • 政府

    政務智慧云平臺需求分析以省或地級市統一資源標準化服務、多地、多部門協同、統一認證、資源整合、降本增效、數據集中統一管理、監控、運維、安全防護,含多地災備、合規、抗風險行能力。依托IAAS系統,打造PAAS、SAAS層的公共智慧服務平臺,因此對存儲設備提出極高的要求。■ 資源共享政務云能夠實現政務信息的集中存儲和共享,避免信息孤島的形成,提高信息資源的利用效率。■ 彈性擴展政務云能夠根據實際需求進行

場景解決方案

面向企業數字化轉型中:醫療影像、醫療健康大數據、金融非結構化數據、電信視頻監控、工業大數據分析、高性能計算、云數據中心統一存儲、海量數據備份存檔等應用場景的高性能分布式存儲產品,上海霄云信息科技有限公司(簡稱:霄云科技)傾力打造,獨立自主研發,非開源,具備自主知識產權和高技術壁壘。

  • 虛擬化/超融合

    需求分析虛擬化提升了計算、內存資源的利用率和管理效率,VMware、KVM、Hyper-V成為虛擬化領域的主流架構。隨著虛擬化的大規模應用,虛擬機數量越來越多,但在傳統存儲上運行越來越慢——“慢”成為了限制虛擬化大規模應用的瓶頸。“慢”的重要原因是存儲的I/O性能不夠,大量的虛擬機同時運行,使得I/O急劇增加,而傳統存儲的結構無法承受大量的隨機I/O。基于分布式存儲技術的超融合架構應運而生,為大規

  • 私有云

    需求分析建立云計算平臺需要根據應用的需求選擇存儲系統、設計網絡方案和規劃計算資源。企業應用多種多樣,例如管理信息系統、ERP系統和大型分布式應用。有的應用面向在線事務處理(OLTP),有的則面向在線事務分析(OLAP),對存儲系統的性能要求各有差別。OpenStack或ZStack為建立IaaS(基礎設施即服務)提供了完整的解決方案。因此,很多企業都選擇使用OpenStack或ZStack建立云計

  • 容器存儲

    需求分析Docker容器技術快速興起,在云計算領域正扮演著越來越重要的角色。容器把應用程序和運行環境打包在一起,減少了對操作系統的依賴和不同軟件版本之間的沖突,應用程序的發布更加便捷高效,將應用交付速度提高到秒級;相比于主機虛擬化,容器虛擬化具有更高的效率,可以運行更多的應用實例。Docker解決了高效的虛擬化問題,但本身并未提供數據的持久存儲功能。運行關鍵業務的容器需要可靠、高性能的持久化存儲。

  • 大數據分析

    需求分析近二十年來生命科學研究快速發展,產生了包括基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學等“生物大數據”,尤其以基因組學和蛋白質組學數據為核心的組學大數據增長速度遠超很多其他領域。隨著基因測序技術的飛速發展,人類發現的基因序列數目按照指數級增長,比如1個人的基因數據為1.5T,100萬人的數據將有1EB,面對如此數量龐大的基因進行同源性搜尋、比對、分析、遺傳發育分析等等,以及數據的傳輸、計算、共

  • 人工智能

    AI大模型存儲解決方案需求分析隨著人工智能技術在不同領域的深入應用,對于支持AI基礎設施的需求也日益增長。特別是存儲系統,它在AI應用中扮演著至關重要的角色。以下是針對AI場景下存儲需求的綜合分析及其優化概述。海量數據存儲:AI模型訓練和應用過程中涉及的數據量巨大,包括結構化數據(如數據庫記錄)和非結構化數據(如圖像、視頻、音頻等)。因此,存儲系統需要具備海量的數據存儲能力,以滿足AI應用對數據的

  • 備份歸檔

    需求分析對于如金融、醫療、醫藥、制造等行業而言,數據資產的價值越來越受到重視,企業對數據資產的保護手段也在經歷一次次的變革,從原始的手工數據副本拷貝,例行腳本、系統工具(如RMAN),到備份軟件、快照,再到持續數據保護(CDP:Continuous Data Protection)、數據副本管理(CDM:Copy Data Management)。數據備份需求和技術的發展,也對數據存儲提出了新的挑

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