大数据解决方案 Quantum VSS Presentation
Quantum产品讲解及解决方案
Scalar i6000
• Scalar iLayer系列产品可以满足不同用户的需求 • 全球以售出30,000台 iLayer磁带库
Scalar i40 适用场合 连接方式 适用于被保护的数据量 企业的第一台磁带库 直接连接 2-4TB Scalar i80 入门和工作组级磁带库 直接连接或者FC 4-8TB Scalar i500 中小型数据中心 主要用于FC SAN 8-22TB
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© 2010 Quantum Corporation. 公司机密信息。前瞻性信息基于假设和不确定性，不代表公 公司机密信息。前瞻性信息基于假设和不确定性，
司的前景展望，仅供制定计划时参考。 司的前景展望，仅供制定计划时参考。
物理带库 工作组产品概览
Scalar i40
– 3U，可支持2个驱动器 – 起始容量：25数据槽，5个I/E槽（导入导出 槽） – 通过COD(按需扩容）扩展到40数据槽
司的前景展望，仅供制定计划时参考。 司的前景展望，仅供制定计划时参考。
全球第一的磁带库设备提供商
全球售出70,000昆腾磁带库 昆腾磁带库 全球售出 中端磁带库市场份额第一
–Quantum iLayer技术的磁带库占有 超过 60%的市场份额
Spectra Tandberg 2% Overland 3% 6%
Data deduplication Tiered Storage Policies
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司的前景展望，仅供制定计划时参考。 司的前景展望，仅供制定计划时参考。
IBM 14% Sun 17%
Quantum Scalar i500磁带库解决方案建议书
Quantum Scalar i500磁带库解决方案建议书美国昆腾国际公司—目录—第一部分技术建议书 (3)第一章、综述 (4)1.1节备份系统总体目标 (4)1.2节磁带库方案设计原则 (4)第二章、需求分析 (6)2.1节针对磁带库的需求分析 (6)2.2节备份构架需求分析 (6)第三章、总体方案建议 (7)3.1节磁带库方案设计 (8)3.2节驱动器和槽位的考虑 (9)第四章、设备安装、测试和实施计划 (10)第五章、产品配置 (12)第六章、QUANTUM在大陆地区的售后服务机构和技术支持力量说明 (13)6.1节技术支持与服务体系 (13)6.2节技术支持与服务原则 (15)6.3节设备报修服务规程 (16)第七章、培训计划 (19)7.1 国内培训 (19)7.2 国外培训 (21)附录一 QUANTUM公司简介 (23)附录二、SCALAR I500产品介绍 (29)第一部分技术建议书第一章、综述承蒙xxx对本公司的信任和厚爱，提供我们参与其备份系统建设的机会，我们不胜感激及深表荣幸。
本方案是针对xxx系统（存储设备部分）的磁带库部分的，由美国昆腾国际公司(QUANTUM)提供。
我们将本着诚挚、科学的态度，充分考虑贵方的需求，利用我们国际领先的科技和丰富的设计、项目经验，提供最佳的专业服务，以及高性价比的系统设计方案，为贵方的计算机系统提供一套优质的数据存储备份方案。
1.1节备份系统总体目标本期工程系统采用多层体系结构。
硬件设备应包括数据库服务器、应用服务器、接口机、网络设备以及存储设备等。
系统方案详见系统结构图。
建设目标本工程系统处理能力应满足到2008年底的业务需求。
1.2节磁带库方案设计原则QUANTUM公司认为在本系统数据备份方案的具体设计中，对磁带库的选择必须遵循以下原则：技术先进性和实用性在充分满足数据备份和恢复需求的同时，应该体现技术方案的先进性。
选择目前数据备份领域成熟的先进技术和最佳实践，把先进的数据存储技术与现有的成熟技术和标准结合起来，提出合理的解决方案，并通过优化方案节省建设资金。
大数据治理解决方案ppt课件
7.1业务词库
业务词库
业务词库是企业用于传达 其对信息的认识的语言。 创建并维护该层业务元数 据，对表达要求的含义和 描述IT系统可用的信息至关 重要。
业业务务词词库库保保证证了信了息信开息发开的发准 确的性准和确速性度和。速度。
术语代表着企业和业务层 面对信息的理解，所以许 多组织倾向于自下而上创 建数据词典，对已有的信 息进行归类。
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从非结构化文件中采集元数据，支持企业搜索
创建非结构化数据的索引，也是元数据的一种形式，许多企业的搜索供应商已开发 相应工具。
保险业
通过向呼叫人员提供客服关怀、告警、保单和客 户信息文件等多个文件库的可搜索访问，可将平 均处理时间减少三秒，年节约数百万美元。
制药业
通过提供对EMC Documentum、文件系统、 微软Share-Point、内网和外部数据库中客户、 患者和研究数据的快速访问，加快科研进程。
➢ 数据架构：结构化和非结构化数据系统及应用的架构 式设计，用于实现数据的可用性，并将数据分配给合 适的用户。
➢ 元数据：指用于创建常见的语义定义、IT术语、数据模 型和数据库的方法和工具。
➢ 审计信息日志和报告：指监测和测量数据价值、风险 和信息治理有效性的组织流程。
➢ 数据结构和认识：如关键角色的职位说明中，是 否包含大数据治理，如配备首席数据官和信息治 理官？
执行大数据隐 私政策
大数据治理团队可以通过 使用数据分析工具发现敏 感的大数据，以监督对政 策的遵从度。
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从相关的大数据存储中输入技术元数据
在创建业务词库后大数据治理团队需要从大数据源中采集合用的、相关的元数据。
数据库 文件
结构化
信息管理经销商
元数据
数据中心可视化系统解决方案
数据中心可视化系统解决方案在当今数字化的时代，数据中心已成为企业和组织运营的核心基础设施。
随着数据量的不断增长和业务的日益复杂，如何高效管理和监控数据中心成为了一个重要的挑战。
数据中心可视化系统作为一种创新的解决方案，正逐渐受到广泛关注和应用。
一、数据中心可视化系统的需求背景随着企业信息化程度的不断提高，数据中心所承载的业务越来越多，规模也越来越大。
传统的数据中心管理方式往往依赖于复杂的表格、文档和人工巡检，这种方式不仅效率低下，而且容易出现误差和遗漏。
在面对突发故障或性能瓶颈时，很难快速定位问题并采取有效的措施。
因此，需要一种更加直观、高效、智能的管理手段，数据中心可视化系统应运而生。
二、数据中心可视化系统的功能特点1、实时监控与告警通过传感器和监控设备，实时采集数据中心的各类运行参数，如温度、湿度、电力消耗、设备状态等，并以直观的图表和图形展示在可视化界面上。
一旦出现异常情况，系统能够及时发出告警，通知相关人员进行处理。
2、资产可视化管理对数据中心内的服务器、存储设备、网络设备等资产进行详细的登记和管理，包括设备型号、配置信息、位置等。
通过 3D 建模或虚拟现实技术，将资产的分布和连接关系清晰地展示出来，方便管理人员进行资产盘点和规划。
3、网络拓扑可视化以图形化的方式展示数据中心的网络拓扑结构，包括网络设备之间的连接关系、IP 地址分配、带宽使用情况等。
有助于快速了解网络架构，排查网络故障，优化网络性能。
4、机房环境可视化通过模拟机房的实际布局，将机房的空间、机柜、空调、消防等设施进行可视化呈现。
可以直观地查看机房的空间利用率、温度分布等情况，为机房的规划和改造提供依据。
5、数据分析与报表对采集到的数据进行分析和处理，生成各类报表和统计图表，如设备故障率、能源消耗趋势、性能指标对比等。
帮助管理人员了解数据中心的运行状况，制定合理的运维策略和预算规划。
三、数据中心可视化系统的技术架构1、数据采集层负责采集数据中心的各类数据，包括物理设备的传感器数据、网络设备的流量数据、系统日志等。
大数据解决方案 ppt
大数据解决方案 PPT1. 引言随着信息技术的快速发展，大数据逐渐成为了各行各业的热门话题。
大数据对于企业来说，不仅仅是数据的规模增加，更意味着需要应对更复杂的数据处理和分析任务。
因此，为了解决这一问题，大数据解决方案应运而生。
本文将介绍大数据解决方案的概念、优势以及常见的实施步骤，并结合实际案例，探讨如何利用大数据解决方案为企业带来巨大的商业价值。
2. 大数据解决方案的概念大数据解决方案是指为了满足企业对大数据处理和分析的需求而开发的一整套解决方案。
它包括了数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节，旨在帮助企业更好地利用大数据，从而实现商业价值的最大化。
3. 大数据解决方案的优势大数据解决方案具有以下几个优势：•数据处理能力强大：大数据解决方案可以处理海量、高速、多样化的数据，帮助企业从大量的数据中发现有价值的信息。
•智能化分析：大数据解决方案采用了先进的数据分析算法和技术，可以进行复杂的数据分析和预测，帮助企业更好地把握市场动态，做出正确的决策。
•提升运营效率：大数据解决方案可以对企业的运营过程进行全面监控和分析，帮助企业找出运营中的瓶颈，优化业务流程，提高生产效率。
•提供个性化服务：通过对大数据的分析，企业可以更好地了解用户需求，提供个性化的产品和服务，从而提升用户体验，加强用户黏性。
4. 大数据解决方案的实施步骤大数据解决方案的实施通常包括以下几个步骤：1.需求分析：与企业的各个部门和业务人员沟通，了解他们对大数据解决方案的期望和需求，明确解决方案的目标和范围。
2.数据采集与存储：制定数据采集计划，选择合适的数据采集工具，将各类数据采集到中心化的数据存储系统中。
3.数据处理与清洗：对采集到的数据进行预处理，清洗并去除无效数据，确保数据的质量。
4.数据分析与建模：利用数据分析工具进行数据分析，构建合适的数据模型，探索数据背后的规律和趋势。
5.可视化与报告：将分析结果以可视化的方式展示，制作报表和图表，便于企业决策者进行快速查看和分析。
大数据解决方案范文
大数据解决方案范文随着互联网时代的到来，数据的规模不断增大，数据的价值也逐渐被人们认识到。
大数据解决方案是通过运用大数据技术和工具，来处理大规模的数据，分析数据中的有价值信息，并且基于这些信息来做出有效决策和提供优质的服务。
一、背景介绍在信息爆炸的时代，各行各业都涉及到海量的数据，如何从这些数据中提取有价值的信息成为了重中之重。
传统的数据处理方法已经无法满足这一需求，因此大数据解决方案应运而生。
二、需求分析针对不同行业的需求，大数据解决方案可以提供以下几个方面的解决方案：1.数据存储与管理：大数据解决方案提供高效、可靠的数据存储和管理方式，可以有效地存储海量的数据，并且保证数据的安全性和可用性。
2.数据清洗与处理：大数据解决方案可以清洗和处理海量的数据，提取出有价值的信息，如数据清洗、数据去重、数据预处理等。
3.数据分析与挖掘：大数据解决方案可以运用各种数据分析和挖掘算法，对海量的数据进行分析和挖掘，发现其中的有价值信息和潜在规律。
4.智能决策与预测：大数据解决方案可以通过数据分析和挖掘的结果，帮助企业做出智能决策和精确预测，提高企业的竞争力和市场适应能力。
三、解决方案基于以上需求分析，我们可以提供如下的大数据解决方案：1.数据存储与管理：采用分布式存储和云存储技术，搭建高效、可靠的数据存储系统，实现数据的高速读写和数据的备份与恢复。
2.数据清洗与处理：采用数据清洗和数据预处理算法，对数据进行清洗和处理，去除冗余信息和错误信息，提高数据的质量和准确性。
3.数据分析与挖掘：采用数据挖掘和机器学习算法，对海量的数据进行分析和挖掘，如聚类、分类、关联分析等，发现其中的有价值信息和潜在规律。
4.智能决策与预测：基于数据分析和挖掘的结果，提供智能决策和精确预测的功能，帮助企业做出正确的决策和预测市场的变化。
四、应用场景1.金融行业：通过大数据解决方案，可以对金融市场进行数据分析和挖掘，预测市场的走势，帮助金融机构做出投资决策。
大数据系统解决方案
大数据系统解决方案引言大数据已经成为了当今世界各个领域的重要资源，然而，如何高效地管理、存储和分析这些海量数据仍然是一个挑战。
为了应对这个挑战，各种大数据系统解决方案应运而生。
本文将介绍大数据系统的概念、特点，以及一些常见的大数据系统解决方案。
什么是大数据系统大数据系统是指用于处理、管理和分析大规模数据的一系列软硬件技术的组合。
它们能够帮助我们有效地存储、处理和分析海量的结构化和非结构化数据，从而发现数据中隐藏的有价值的信息，并为决策提供支持。
大数据系统有以下几个特点：1.数据量巨大：大数据系统需要能够处理海量的数据，这些数据通常以TB、甚至是PB计算。
2.高并发：大数据系统需要能够同时处理多个任务，并且保持高性能。
3.数据类型多样：大数据系统需要能够处理各种类型的数据，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
4.实时计算：大数据系统需要能够进行实时的数据计算和分析，以满足实时决策的需求。
1. Apache HadoopApache Hadoop是一个开源的大数据分布式处理框架，它包括了分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)。
Hadoop可以实现高容错性、高可靠性和高性能的分布式数据处理。
它能够将大规模数据分割成多个块，并在集群环境中并行处理这些数据。
2. Apache SparkApache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎。
它提供了丰富的API支持，包括Scala、Java、Python和R等。
Spark的核心是弹性分布式数据集(RDD)，它可以将数据存储在内存中，从而提供了非常高的计算性能。
Spark还提供了丰富的高级功能，如流处理、图处理和机器学习等。
3. NoSQL 数据库传统的关系型数据库在面对大数据时，往往性能较低。
而NoSQL 数据库则能够较好地解决这个问题。
NoSQL数据库是一个非关系型的数据库，它能够提供高性能、高可扩展性和灵活的数据模型。
大数据整体解决方案
大数据整体解决方案大数据整体解决方案一、背景介绍在当今信息时代，数据已经成为企业和组织最宝贵的资源之一。
然而，海量的数据如何高效地存储、处理和分析成为一个重大挑战。
本文档将介绍一个完整的大数据解决方案，旨在帮助企业和组织解决这些问题，并实现数据驱动的业务决策。
二、解决方案概述1·目标●实现高效的数据存储和管理●提供强大的数据处理和分析能力●支持实时数据处理和流式计算●强化数据安全和隐私保护●提供可视化和自动化的数据报告和可视化分析2·主要组件●数据采集与存储组件：该组件负责收集各种数据源的数据，并将其存储在大数据存储系统中，例如Hadoop、HDFS和NoSQL数据库。
●数据处理与分析组件：该组件采用分布式计算框架，如Spark、Hive和Pig，对存储在大数据存储系统中的数据进行处理和分析。
●实时数据处理组件：该组件使用流式计算引擎，如Apache Kafka和Apache Storm，对实时数据进行处理和分析。
●数据安全与隐私保护组件：该组件负责数据的加密、访问控制和隐私保护，确保数据的安全性和合规性。
●数据报告与可视化组件：该组件提供数据报告和可视化分析的功能，使用户可以轻松地从数据中获取有价值的信息。
3·架构设计●采用分布式架构，实现数据的高可靠性和可扩展性。
●使用容器化技术，如Docker和Kubernetes，实现快速部署和弹性伸缩。
●采用数据湖架构，将各种类型和格式的数据集中存储，方便后续的数据处理和分析。
●引入机器学习和算法，提供更准确和智能的数据分析和预测能力。
4·系统流程●数据采集：通过数据采集组件，从各种数据源（传感器、日志、数据库等）中收集数据，并将其转化为结构化的数据格式。
●数据存储：将采集到的数据存储在大数据存储系统中，包括分布式文件系统和NoSQL数据库。
●数据处理与分析：使用分布式计算框架对存储在大数据存储系统中的数据进行处理和分析，包括数据清洗、转换、聚合和模型训练等。
大数据处理实战课件PPT详解
流式计算
利用流式计算技术对数据流进行 实时分析和挖掘。
物联网应用
通过实时数据处理和流式计算， 实现智能物联网应用。
数据采集和清洗的技术和工具
1
数据采集
使用Web爬虫、传感器等技术采集大数
数据清洗
2
据。
清洗数据，去除重复、缺失和错误的数
据。
3
数据转换
将数据转换为可用于分析的数据格式， 如结构化数据。
大数据平台的设计和构建
1 需求分析
2 架构设计
了解用户需求，确定数据平台的功能和特性。
设计高可用性、可扩展性和安全性的大数据 平台架构。
3 数据迁移
将现有系统的数据迁移到大数据平台。
4 系统测试
进行功能测试、性能测试和安全测试。
实时数据处理和流式计算的应用
实时数据处理
处理实时产生的大数据流，如交 易数据和传感器数据。
利用大数据处理技术来改善医疗服务，实现个 性化健康管理。
智能交通
基于大数据处理的交通管理系统，提高交
集群计算
利用分布式计算技术处理大规模 数据集。
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上， 提高数据的可靠性和可扩展性。
工具与框架
使用开源工具和框架，如Hadoop， Spark，实现大数据处理。
大数据处理实战课程PPT 详解
探索大数据处理的全貌和重要性，包括大数据的来源、应用场景、挑战与解 决方案，以及数据分析的基本原理和方法。
大数据处理的应用
金融与风险评估
通过大数据分析来预测金融市场的趋势，提高 风险评估的准确性。
市场营销
通过数据分析来了解消费者需求，制定精准的 市场营销策略。
医疗与健康
新思科技推出全栈式大数据分析解决方案
■陈科典近日，新思科技宣布推出面向芯片开发全流程的AI驱动型数据分析整体解决方案，以不断强化其Synopsys.ai全栈式EDA平台。
这是全球半导体行业首个可提供AI驱动型洞察和优化分析的解决方案，能够改善架构探索、设计、制造和测试流程。
该解决方案集成了AI技术的最新进展，可对大量异构、多域数据进行管理和操作，以加速分析根本原因，从而提高设计生产率、制造效率和测试质量。
新思科技AI驱动型EDA数据分析(Data Analytics，.da)解决方案包括：新思科技Design.da对来自Synopsys.ai设计执行的数据进行深度分析，为开发者提供全面的可视化和可操作的设计分析，从而挖掘功耗、性能和面积（PPA）优化的机会；新思科技Fab.da用于存储和分析大量来自晶圆厂设备流程的控制数据，从而提高操作效率并极大限度地提高产品质量和制造良率；新思科技Silicon.da收集来自测试设备的千兆字节级芯片监控、诊断和生产测试数据，以改进质量、良率和吞吐量等芯片生产指标以及功耗和性能等芯片运行指标。
新思科技EDA事业部战略和产品管理副总裁Sanjay Bali表示：“随着芯片复杂度持续提升和市场窗口期不断缩小，半导体行业越来越多地采用AI技术来提高芯片结果质量（QoR）、加快验证和测试速度、提高制造良率，并提升整个集成电路设计流程中多个领域的生产率。
通过Synopsys.ai EDA解决方案中的全新数据分析功能，合作伙伴可以整合并利用来自架构探索、设计、测试到制造的EDA堆栈的每一层数据，从而提高芯片PPA、良率和工程生产率。
”EDA、测试和IC制造工具会产生大量的异构设计数据，如时序路径、功率特性、裸片合格/不合格报告、工艺控制或验证覆盖指标，而如何利用这些数据对于提高生产率、PPA 和参数/制造良率至关重要。
该大数据分析解决方案是对Synopsys.ai全栈式EDA平台的增强和扩展，可通过AI驱动的流程和方法实现多域数据整合管理，从而显著提高生产率并改善QoR。
大数据总体技术方案
大数据总体技术方案概述本文档旨在提供一个大数据总体技术方案的概述，以指导团队在大数据项目中的工作。
大数据技术方案包括数据采集、存储、处理与分析等方面的技术要点和流程，确保数据的可靠性和有效利用。
技术要点数据采集- 确定数据来源和采集点，包括传感器、社交媒体、应用程序和现有系统等。
- 设计可靠的数据采集机制，确保数据的完整性和一致性。
- 使用合适的数据格式进行数据采集和传输，如JSON、CSV 等。
数据存储- 确定合适的数据库系统，根据数据的特点和用途选择关系型数据库、NoSQL数据库或混合数据库。
- 设计数据模型和数据表结构，确保数据的快速检索和查询。
- 部署适当的存储和备份策略，确保数据的安全性和可靠性。
数据处理与分析- 使用分布式数据处理框架，如Hadoop、Spark等，处理大规模数据集。
- 设计和实施数据清洗、转换和转载（ETL）流程，以准备数据用于分析和建模。
- 运用机器研究和统计分析方法，挖掘数据中的信息、模式和趋势。
数据可视化与报告- 使用合适的数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，将数据可视化为易于理解和分析的图表和图形。
- 设计和生成定期报告，向相关利益相关者传达数据分析和洞见。
- 开发自助式数据分析和报告平台，使用户能够根据需要自主探索和分析数据。
流程图graph TBA[数据采集] --> B[数据存储]B --> C[数据处理与分析]C --> D[数据可视化与报告]以上是大数据总体技术方案的概述和要点。
根据实际项目需求，可以进一步细化和定制各个环节的流程和技术选择。
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前端摄像机的性能提升
8000 6000 4000 2000 0 923 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Source: iHS “World Market for Enterprise & IP Storage for Video Surveillance 2014”, December 2013 Source: iHS “Enterprise & IP Storage Used for Video Surveillance 2015”, November 2015
分级存储应用案例分享 – 齐齐哈尔市公安局
为降低办案成本，要求延长安防监控视频、 交通卡口拍照的保存时间由原有的1个月增加至1年 每个月产生约330TB的视频监控录像 使用磁带归档系统提供额外的4PB容量 采用每个月手工归档一次,每次离线备份大约330TB Quantum配置
– StorNext AEL500 133槽激活 – 2000盘LTO-6 磁带
100多家电视台、影视制作单位 中科院、各类科学工程单位 中石油、中石化、中海油 环境卫星、气象、国土资源 生命科学 政府部门
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IHS报告 – 明确显示监控视频的数据增长超乎预期
视频监控存储的急速增长来自
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Thank You
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5,765 3,961 1,924 2,675
录像保存时间的增加(法令)
视频分析技术愈发成熟
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视频监控存储面临的挑战
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背景介绍
交通领域的迅猛发展带来视频监控存储的急速增长 视频存储容量的增长表现在： - 分辨率的增加： 1080P -10M - 存储时间的增长: 60天甚至更多 - 前端多种监控摄像机数量的增多级性能提高 带来的问题： - 盘阵增加带来成本的增大 - 机房空间的不足 - 电力的耗损 大数据时代的首要问题是如何将数据妥善保存下来。 © 2016 Quantum Corporation | Company Confidential 英照科技携手昆腾国际提供大数据时代下的分级存储解决方案
如何解决大数据时代视频监控数据的快速增长？
英照科技携手昆腾国际为您提供： 海量数据分级存储解决方案
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磁带相对于磁盘阵列保存数据的优势为？ 用电量大幅降低
高密度，可以腾出2-4倍的空间来
价格适合大容量长时间保存 保存期限:20年以上
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大量节省设备采购与运行维护的花费 档案管理更加方便直觉
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分级存储应用案例分享 – 卡尔加里警察局
客户需求
加拿大卡尔加里警察局，出勤时警车及随身佩戴的摄像头拍摄的办案视频
最长保留1年，7年，20年不等，需要大容量可扩展的绿色节能存储
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视频监控存储面临的挑战
大量的监控视频数据从未被查看 视频录像大量增长，现有系统架构如何能支持扩展 管理,预算与任务怎么平衡
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数据保存生命周期 – 越新的数据价值越高，旧的呢？
数据价值
存储设备投资
花费
数据保存
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大型视频监控存储系统(磁盘阵列)最常发生的问题？
超过一定年限后,磁盘出现大面积故障 修复数据时,整个磁盘阵列的I/O性能大幅下降，导致更多视频数据丢失 全面更新磁盘后，旧有数据的保存,调阅，迁移都发生问题 几个PB的盘阵，维护的成本高，电费高，环境的要求也高
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Quantum-智能存储解决方案国内外行业应用客户
国内机构
– – – – – –
其他国际知名机构
– 各大跨国研究机构：国际核子研究组织 (CERN) – 各国航空航天局：NASA, JAXA – 各大石油天然气公司: Shell – 各大卫星及地理信息系统: Google Earth – 全球各大电视台、电影公司
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新一代的分级存储系统架构
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为什么需要新的分级存储架构？
高性能 Performance 低成本大容量 Low Cost Capacity 容易访问 Access
解决方案
240TB Quantum 视频存储磁盘阵列与视频归档物理磁带库750TB Online Tape
选择原因
Quantum 能够提供完整的分级存储解决方案 Quantum分级存储平台使得只有 ¼ 的数据存储在昂贵的磁盘上，其余均归
档当在物理磁带上，应用可透明浏览访问处于任何介质上的视频
TCO相比横向扩展NAS存储案低20%
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智能存储设备 Tape Library
Artico智能NAS归档存储设备 Scalar磁带库设备
– 近线：
Scalar i500磁带库设备 Scalar i6000磁带库设备
– 容量性能按需扩充 – 磁带可从磁带库取出 – 异地保存
智能存储优势: “实时”自动分层
22 24 2
SSD Continuous 数据移动 Data Movement 高性能磁盘 SAS Performance HDD
20 4 18 6 16 SECONDS 8 14 10 12
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Incoming Data
Байду номын сангаас
每五秒钟 执行一次迁移
高价值磁盘 NL-SAS Capacity HDD Hot Data Warm Data Cold Data
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主存储 高性能磁盘阵列
访问频率
二级存储 第二级、第三极
数据 分层 存储
主存储（磁盘） CAPEX OPEX
二级存储（磁盘） CAPEX OPEX
磁带 CAPEX OPEX
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分级存储与”自动”分级存储
根据数据的重要性、访问频率、保留时间、容量、性能等指标将数据采 取不同的存储方式个分别存储在不同性能的存储设备上 把不经常访问的数据移到存储层次中较低的层次，高成本的存储空间留 给更频繁访问的数据，获得更好的性价比 传统存储
– 在线 – 离线
分级存储系统
– 在线 – 近线 – 离线
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