海量非结构数据如何管理和如何使用?青云科技给出答案

作为青云科技(qingcloud com,股票代码:688316)存储产品线QingStor一款面向海量非结构化数据的核心产品,QingStor U10000与

作为青云科技(qingcloud.com,股票代码:688316)存储产品线QingStor一款面向海量非结构化数据的核心产品,QingStor U10000与另一款核心产品QingStor NeonSAN在定位上相辅相成,同时在研发路径上均基于青云自主技术。

那么,QingStor U10000产品具有哪些优势特点?其在未来青云存储解决方案整体布局及客户数字化服务进程中扮演什么样的角色?我们一一道来。

四大优势特性

事实上,QingStor U10000并不是一款全新产品。作为QingStor两大核心产品之一,它其实是QingStor在非结构化数据产品线方面的一次全面升级。

青云科技存储产品总监冯相东介绍,QingStor U10000相比之前的QingStor对象存储和文件存储,除了全面继承其产品力外,在诸多能力方面都有显著提升,包括其实现了数据协议互通,功能和性能的增强,算力平台对接的强化等。

整体而言,QingStor U10000可归纳为四大基本特点,这些特点也成为其区别于市场竞品的差异化竞争力。

第一,作为面向海量非结构化数据的存储平台,QingStor U10000最基本特点是具备支撑海量数据存储的能力,同时能够保证提供卓越性能。比如能够实现线性扩展,具有EB 级集群、高得盘率和卓越I/O性能等。

第二,QingStor U10000实现多协议无损互通,能够让数据访问和流通更高效。具有包括基于统一索引架构提供多种存储的能力,多协议存储接口之间读取数据无性能和语义损失,协议互通则可以让数据分析更高效。

第三,QingStor U10000实现算力的无缝对接,让数据点石成金。U10000 具备丰富的数据处理的功能特性,能够提供一系列完善的API、SDK,可以轻松地对接大数据平台、数据处理的框架和服务,实现数据和算力的高效结合。

第四,QingStor U10000具有多维数据安全保障机制,包括在元数据和存储数据的分层设计方面、多重的访问安全机制、智能预警机制、多功能于一体的运维监控平台等。

目前,QingStor U10000已经被成功应用于诸多领域,特别是在互联网体检、智能驾驶、智能工厂IoT场景、多元化超算场景等实践领域,已形成了典型案例,得到了客户的充分肯定与认可。

释放数据潜能,打造“更懂算力的存储”

随着面向海量非结构化数据存储平台QingStor U10000的发布,QingStor旗下至此拥有了两大核心产品。相对于QingStor NeonSAN主面向数据库、虚拟化等结构化数据的定位,QingStor U10000的发布可谓实现了青云QingStor的“双剑合璧”。

青云通过这两款独立的产品分别支撑两大类场景,两款核心产品各有各的专业场景,各有各的专业分工。QingStor NeonSAN主面向结构化数据高性能业务场景需求;QingStor U10000则主面向非结构化海量数据存取和利用的业务场景需求。包括影像数据、音视频数据、数据湖、大数据、物联网等场景。

在青云看来,事实上并没有一种架构可以同时满足结构化和非结构化数据场景的需求,因为从专业技术视角来看,一种数据架构很难同时做到既满足极致性能需求,又同时满足海量数据吞吐、计算、并发利用需求。青云希望通过专业的存储分工能更好地服务专业的场景。

难得可贵的是,在开源存储架构盛行的今天,作为QingStor旗下两款核心产品,在技术研发路径上均基于青云百分之百自主技术打造。同时,承继了青云在算力方面的基因,成为“更懂算力”的存储产品。

首先,青云存储诞生之初主服务于青云整个云计算通用平台,包括公有云和私有云。可以说经受了长达10 年的大规模通用计算平台考验。

其次,青云存储QingStor同时是青云容器平台和云原生平台的底层存储。其产生于青云之上,基于 K8s通用平台的生产积累和实践。

第三,青云存储QingStor同时也支撑包括高性能计算在内的多元化的算力平台。

此外,青云在大数据、IoT物联网布局上,也与存储产品之间拥有丰富的对接经验,使得青云存储有能力为大数据、AIoT提供丰富的API和SDK的选择,从而能够更好对接基于算力的生态。

过去10年间,青云存储积淀了多种平台下算力和存储结合的技术实践,进而可以在这些技术实践基础上,帮助客户快速解锁数据潜能。

就像青云科技产品技术解决方案总监张忠华强调:“客户更关注的是整体算力平台能带来的价值。存储是构成算力一个非常重要的部分。青云的基因是算力,从云而来,向云而去。青云对软件定义存储的思考一定不是孤立的,还是会把核心聚焦在如何满足算力对存储的需求这个维度上,让存储更好地为算力赋能。”

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