虛擬化/超融合
需求分析虛擬化提升了計算、內(nèi)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(gòu)。隨著虛擬化的大規(guī)模應用，虛擬機數(shù)量越來越多，但在傳統(tǒng)存儲上運行越來越慢——“慢”成為了限制虛擬化大規(guī)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(tǒng)存儲的結(jié)構(gòu)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(gòu)應運而生，為大規(guī)
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私有云
需求分析建立云計算平臺需要根據(jù)應用的需求選擇存儲系統(tǒng)、設計網(wǎng)絡方案和規(guī)劃計算資源。企業(yè)應用多種多樣，例如管理信息系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)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(tǒng)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(yè)都選擇使用OpenStack或ZStack建立云計
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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(huán)境打包在一起，減少了對操作系統(tǒng)的依賴和不同軟件版本之間的沖突，應用程序的發(fā)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(shù)據(jù)的持久存儲功能。運行關鍵業(yè)務的容器需要可靠、高性能的持久化存儲。
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大數(shù)據(jù)分析
需求分析近二十年來生命科學研究快速發(fā)展，產(chǎn)生了包括基因組學、轉(zhuǎn)錄組學、蛋白質(zhì)組學、代謝組學等“生物大數(shù)據(jù)”，尤其以基因組學和蛋白質(zhì)組學數(shù)據(jù)為核心的組學大數(shù)據(jù)增長速度遠超很多其他領域。隨著基因測序技術的飛速發(fā)展，人類發(fā)現(xiàn)的基因序列數(shù)目按照指數(shù)級增長，比如1個人的基因數(shù)據(jù)為1.5T，100萬人的數(shù)據(jù)將有1EB，面對如此數(shù)量龐大的基因進行同源性搜尋、比對、分析、遺傳發(fā)育分析等等，以及數(shù)據(jù)的傳輸、計算、共
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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(tǒng)，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(yōu)化概述。海量數(shù)據(jù)存儲：AI模型訓練和應用過程中涉及的數(shù)據(jù)量巨大，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)庫記錄）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如圖像、視頻、音頻等）。因此，存儲系統(tǒng)需要具備海量的數(shù)據(jù)存儲能力，以滿足AI應用對數(shù)據(jù)的
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備份歸檔
需求分析對于如金融、醫(yī)療、醫(yī)藥、制造等行業(yè)而言，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值越來越受到重視，企業(yè)對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的保護手段也在經(jīng)歷一次次的變革，從原始的手工數(shù)據(jù)副本拷貝，例行腳本、系統(tǒng)工具(如RMAN)，到備份軟件、快照，再到持續(xù)數(shù)據(jù)保護（CDP：Continuous Data Protection）、數(shù)據(jù)副本管理(CDM：Copy Data Management)。數(shù)據(jù)備份需求和技術的發(fā)展，也對數(shù)據(jù)存儲提出了新的挑
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