向光而生 紫晶存储用光存储构筑数字未来
2019-12-06 15:36:58爱云资讯阅读量:461
近日,2019中国数据与存储峰会(DSS)在北京圆满落幕,在为期两天的日程内,近百位行业顶级专家共聚一堂,通过主论坛和10场技术论坛,深入探讨数据智能时代,数据存储和价值面临的全新挑战及解决之道,也再次引发了公众对“数据”话题的高度关注。
2019DSS现场
数字改变生活也带来数据存储新挑战
在线查询办理交通缴费、自助机预约挂号、购物APP根据个人浏览喜好进行精准推送……我们已经全面进入“数字生活”的时代,从经济、政务到生活、文化,“互联网+”的影响力无处不在。可以预见的是,随着5G、云计算、物联网的蓬勃发展,生活方式会更加智能和便利,但与此同时,也将带来数据的裂变式增长,数据存储也将面临更加严酷的挑战。
据IDC预测,2020年全球数据总量将达到44ZB,而我国预计将达到8ZB,占全球数据总量的18%。庞大的数据量,为数据存储带来了很大的压力。“数据重要,那么大数据如何能够安全长期的保存,就是重中之重。对于数据的存储,无论是在云端还是在本地,其本质都是将数据存储在介质上。”紫晶存储总经理钟国裕在2019中国数据与存储峰会主论坛发表演讲时如是说道。
传统的硬盘存储读取速度快,但是安全性不足,且能耗大,寿命短,为防止设备老化损坏造成数据丢失,每3-5年就需要进行一次数据转存,成本高;而光盘存储在数据保存寿命、安全性、能耗等方面具有明显优势,适合存放访问频率低且庞大的温冷数据。实现几种介质优势互补,将会带给客户更大的价值。钟国裕表示“光存储属于第二存储的范畴,光存储的出现并不是要去替代传统的硬盘存储,相反,是一种很好的补充。”
紫晶存储总经理钟国裕在2019DSS发表演讲
据钟国裕介绍,紫晶存储成立于2010年,是一家专注于光存储的企业。公司从底层介质开始做起,沿着“介质-设备-解决方案”技术及产业化发展路径,实现了光存储介质、硬件设备、自主软件研发,布局全产业链,形成“以链条应对单点”的竞争优势。
安全、能耗、成本问题突出数据存储难题亟待解决
针对当前数据存储存在的主要问题,紫晶存储总经理钟国裕在演讲中进行了全面分析“2017年中国数据中心耗电量达到1200-1300亿千瓦时,这个数字超过了2017年三峡大坝和葛洲坝电厂全年发电量之和。超高的耗电量,意味着二氧化碳的排放量也不容忽视,数据中心在某种程度上可以说是气候的破坏者之一。”巨大的耗电量再加上数据中心的基建、配套设备以及运维的人员成本等,给政府、企业带来了难以想象的成本压力。
除了能耗和成本问题,数据安全更是不容忽视。除了公众熟知的数据泄露事件,数据在存储、处理、传输等过程中也会面临被损坏的危险。据紫晶存储总经理钟国裕介绍“因为存储数据设备的生命周期一般只有3-5年,所以每隔3-5年就要对数据进行一次迁移,在迁移的过程中,我们要花费大量的人力、物力、财力,同时还可能出现数据丢失和损坏的风险,这也是目前数据中心所面临的大问题之一。”
发挥光存储独特优势紫晶存储推融合存储解决方案
光存储的出现,很好的解决了目前数据中心面临的各种问题。由于光存储是纯物理方式的记录数据,具有一次性写入而不可篡改的特性,在数据保存后也不会因断电、病毒入侵、恶意篡改等原因而受影响,因此可以安全、稳定地将数据保存50年以上,从而省去了数据迁移的麻烦。
作为光存储行业的领军企业,紫晶存储充分利用各种存储形式的优点,倡导数据分层存储理念,将不同类别的数据存储到不同类型的介质上,以减少总存储成本和能耗。通过多年积累,已拥有成熟的软件管理系统,并在政务、互联网、金融、教育、医疗、能源等众多领域收获了忠实客户。
关于紫晶光存储解决方案的优势,可以从紫晶存储副总经理田军在峰会分论坛上发表的演讲中找到答案:“紫晶推出的政务数据灾备解决方案,根据政务数据主要业务7X24小时稳定运行的特点,选择不可篡改的光介质作为本方案主要存储介质。防止黑客、意外发生导致的数据不一致现象,同时在本地部署双活存储,主从备份秒级切换,即使发生宕机、故障等也不会影响业务。”
紫晶存储副总经理田军在2019DSS发表演讲
除了超高的安全性保障,紫晶存储政务数据灾备解决方案还具有明显的成本和能耗优势,“通过采用数据分层管理与冷热数据混合存储的形式,将80%以上极少被访问的冷数据用光存储技术离线常温保存,能够有效降低硬件成本,能源消耗降仅为磁盘存储的1/15,磁带存储的1/9。”
紫晶存储光存储解决方案
数字科技将我们的生活化繁为简,并为我们探索更多乐趣、打开更多可能。美国《财富》杂志曾写道:“未来数十年,中国将成为全球数字化发展的引领者。”而应对数字化进程中的数据存储和应用的挑战,也是所有企业必须攻克的难题。我们相信,有紫晶存储这样的行业领军企业肩负科技创新的使命,深耕光存储技术研究,必将能够助力政府、企业及各行业共同跨越数字化进程中的数据存储鸿沟。
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