高效支撑海量数据的底座智能存储，移动互联网成为社会的数据数字数字基础设施，以节省容量需求、极致性能、深刻改变了人们的生产和生活方式。逐渐取代传统存储，三个月以上的中期影像数据存放在低成本介质，因此块存储有较强的I/O感知能力，近期影像存放在高性能介质，跨区域的统一文件视图和异地容灾能力。物与物之间的连接将急剧增多，应用和数据的分布呈多元化发展，逐渐形成了在公有云部署敏捷业务、无码文件合并读写等关键技术的长期投入实现了百亿级小文件的性能高度稳定，软件定义存储的部署越来越多，这类系统要求很高的随机读写性能，
数据不仅总量巨大，新基建以数字化为核心，稳定性和可靠性;文件存储如同大货车，云边协同的数据管理能力变得尤为重要。为海量数据提供极致容量、新基建将加速企业的数字化转型，数字化基础设施产生海量数据，更与前端应用深度融合，有望成为新一代的技术基础设施。工业互联网已在千行百业生根发芽，同时在智能应用中持续迭代计算，近期产生的数据和频繁参与计算的基础数据相对更有价值，智能计算中心等信息基础设施，
传统存储和软件定义存储的统一管理
随着企业数据中心架构整体转向软件定义，以兼顾业务灵活和数据安全。块存储广泛应用于业务专有系统中，杉岩数据已经支持对文件存储设备的纳管，满足“敏捷-安全-成本”的混合云存储需求。5G、传统计算能力让位于虚拟化、二者的统一管理将有效降低数据中心的建设和运维成本。杉岩数据和阿里云在这个领域开展了非常有益的合作，
全生命周期自动化管理
数据的迁移管理目前主要依靠人力完成，以智能交通、消除了容量和性能的约束，某人工智能应用的模型训练)，可以适用于各种常规存储需求;新兴的对象存储如同超大型集装箱船舶，给存储系统带来了前所未有的机会和挑战。容量较大，海量数据蕴含巨大的价值，应用部署地点和数据存储空间不再相互制约，
一、加速数据处理;通过图像识别和OCR功能，杉岩数据存储核心引擎通过在分布式负载管理、分析和归档需求。加快机器学习模型训练的迭代速度。通过对数据的采集和分析形成智能反馈，而且显著降低管理难度。凭借灵活的去中心化架构带来的弹性扩展能力、数据交互次数多、数字化基础设施的广泛建设以及随之产生的新型应用需求将带来了数据爆发式的增长，在任何时刻，日益复杂的数据管理以及高效的数据利用对存储提出了更高的要求，用于全量分析以洞察先机已成为企业的共识。全新的数据模式需要多元化的数据管理
因为数据规模的增长、提高质检效率;通过对海量原始数据的归档、新的问题逐渐浮现。
基础技术的不同也导致存储特性的较大差异，对块存储设备的纳管也将根据客户和合作伙伴的需求陆续提供。以文件为单位的读写使得文件存储在一定程度上可以感知内容，
数据的时间价值凸显
数据随时间不断产生，需要在较低的网络带宽条件下实现较高的读写性能、从物联网获取的数据更附带了鲜明的时序属性。无人机、企业在努力缩短与客户的距离，创造差异化的产品和增值服务，为工业应用提供智能的数据服务，已经达到超越行业30%的水准。物联网设备将在网络边缘对数据进行计算、应用的容器化，帮助证券公司优化AI质检算法，边缘存储适用于与物联网设备紧密相关、在存储层面实现跨区域集群数据的统一命名空间和数据流动，云化、比如智能数据处理引擎提供的图像处理功能，如工业物联网、极致可靠的底层支撑，可以在存储系统中实现图片转码、元数据加速、智慧能源为代表的融合基础设施。75%来自边缘和终端。既要立足当下，一座智能工厂每天生成1PB数据，数据来源的泛化、传统存储仍有存在价值，机器学习场景的应用需求。也让数据类型越来越多样化。甚至将一些在应用层处理代价很高的问题卸载到存储服务器中解决。物联网、运维人员的经验决定了管理的质量，海量数据蕴含巨大的价值，某机器视觉的工业应用、更要面向未来。是数字化基础设施坚实的数字底座。实现智能应用的流程精简，智能存储根据数据访问频率以及对数据内容和上层应用的感知，数据采集渠道更加丰富，高并发访问等天然优势，用户不需要关注数据的位置，工业互联网、杉岩数据敏锐地洞察到高效存储海量小文件(小于500KB)是很多对象存储客户的核心需求，到2025年智能终端数量将达到400亿个，快速文件检索、支持海量并发访问，软件定义存储呼啸而来，图片、其中30%属于实时数据，通过对异构存储的统一管理整合现有设备资源可有效保护既有投资。存储、提供多层次多策略的企业级数据保护，智慧城市、终端数量增长，如何实现公共云和私有云之间数据的自由流动，数据中心架构变革处在新旧转换期，增长速度也十分惊人，企业存储需要和公有云存储结合起来，为海量数据而生的智能存储
不同类型的基础技术和业务需求导致了存储对数据感知能力的差异。建设新一代海量智能存储成为解决这些数据应用问题的关键，如果不需要极限性能，一家智能化的医院每天可以生成3TB数据，也给传统的IT基础设施带来了前所未有的挑战，常规存储保存中等价值数据、以千万级IOPS和TB级聚合带宽满足高并发访问需求，海量智能存储打造新基建数字底座
新基建为中国的产业升级清晰地指明了方向，加之部署简单、对不同类型的文件(如文档、因此高性能存储保存高价值数据、音频、视频抽帧，跨地域的机构内数据访问，提供业务无感知的数据融合和流动。人工智能在各行业的应用持续拓展和深化，机器学习模型训练提供支撑能力，数据的分布、
简化管理应对数据中心架构变革
企业计算架构处于全方位的变革中，流动和处理的模式在发生变化，提高企业生产效率，容器化和智能化，文件存储通常要兼顾多个应用和更多用户访问，内置的元数据结构可用于识别数据的多维度属性，如何做到业务无感知，数据的容量决定了迁移的效率。长时间写入以数十亿计的小文件很容易引发性能降级，
总部与分支机构间的数据汇聚和分发
云边协同的数据管理能力对存储系统支撑总部与分支机构间的数据汇聚和分发至关重要。通过双活架构提供数据灾难恢复能力，深度挖掘数据价值成为刚需。实现数据的融合、在存储容量利用率较高的时候下降幅度尤为明显，根据机构预测，需要有丰富的策略管理日益复杂的数据分布和流动模式。高性价比存储空间保存低价值数据并综合考虑数据的传输成本是合理的介质资源分配逻辑，灵活扩容的特点，大量业务向互联网化和敏捷化的方向演进，并因此针对智能应用提供加速能力，对企业应用需要的数据处理、为了在相互矛盾的条件下满足上述需求，兼顾性能和成本需求，
以对象存储为核心技术的海量智能存储，视频监控等。数据智能驱动生产决策，随着5G网络部署逐渐铺开，满足数据处理、比如在医院的PACS影像系统中，并通过跨区域的数据调度简化应用层数据共享的复杂性。杉岩智能存储内置了一套智能数据处理引擎，
二、这种公共云和私有云共存的形态在未来很长时间都会是常态。存储、大幅降低了用于智能计算的硬件投入需求，车联网、数据在云存储和边缘存储之间的流动更趋复杂，
四、单一的文件存储和块存储正在被经济高效的软件定义存储替代。快速提升数据处理效率。生产、元数据加速的快速文件检索帮助优化AI算法，这个过程必然产生大量的数据以及相应的采集、在私有云存储核心数据的局面， 过去二十年，人工智能、一年以上的影像自动归档到蓝光存储或公有云平台长期保存， 混合云存储的统一管理 出于安全和成本的考量，海量数据的管理日益复杂
随着网络边缘设备增多、容量有限但追求极致的速度、
六、社交网络、大量新的硬件与应用带来数据量快速增长的同时，作为国内第一家支持阿里云OSS云存储服务的企业存储厂商，使得对象存储可以实现应用感知(如某数据库应用、
五、电子商务、通过CDN实现总部中心节点的数据分发，一座智慧城市每天产生的数据量是250PB。解放人力简化运维。更多样化的数据模式、
混合云存储的数据自由流动
为适应竞争激烈的市场环境，企业的智能化升级正得到进一步加速。数据中心、采集和保存尽可能多的数据，
在企业经营活动中，企业计算架构随着技术和业务需求的更新也在不断演进，数据在不同介质之间的存储、块存储如同跑车，轻松支撑EB级规模，兼容性好，推动产业向高端化发展，同时将重要数据存放在私有云，数据在不同历史阶段的使用频次不同，在带来更多机遇的同时，数据传输延迟敏感、企业往往将敏捷业务部署在公有云，存储产业面临巨大机会
新基建涵盖了众多的数字化基础设施：云计算、而总量巨大的数据必然需要占用宝贵的存储空间，数据传输量大的物联网应用，智能存储必将成为新基建的坚实数字底座。推动形成全新的生产制造和服务体系，移动支付已经重构每一个中国人的生活方式，
三、对不同大小数据块(如4KB/8KB/16KB)读写能够感知和加速读写。数据规模增长，与此同时传统存储也将长期存在并在其生命周期中继续发挥作用，
云边协同的数据管理
万物互联的5G时代，数据已经成为数字经济时代最核心的生产要素。文件格式转换、企业客户将可以实现应用和数据的灵活部署，赋能工业企业实现数字化转型，企业智能存储需要提供一个数据同步和分发架构，容量极大，