海量数据存储问题该如何解决？

    随着信息社会的发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着Internet的发展，数据呈爆炸式增长，对存储量的需求和数据的有限管理也都提出了更高的要求。下面的介绍是一篇对于海量数据存储的解决方案。

 

方案背景

    数字化改造，促进数据的快速增长。新摩尔定律研究表明，全球经济数据总量每过 18 个月就会不断增长一倍，预计到 2020年全球信息数据资源总量将达到 3,5000EB。其中，数据的快速增长，非结构化数据占80％以上。大数据信息时代，数据存储的体量越来越庞大。 同时，数据存储管理以及如何利用数据产生价值成为用户关注的核心，传统的存储无法满足上述需求。

一、扩容难、成本高

    随着数据的快速增长，扩大了传统的数据存储规模化发展将带来麻烦“小马拉大车”，不灵活地扩展性能和容量。同时，随着我国大量的非结构化数据存储占用存储空间，传统数据存储的扩容成本相对较高，扩容的需求将造成直接投资管理成本问题不断攀升。

二、海量小文件下，性能衰减严重

    随着新技术，如人脸识别，基因测序，应用越来越多的场景会产生小文件亿一个十亿的数量。而当数据量一定程度时，传统数据存储对于海量小文件的处理性能将严重衰减，无法得到满足经济业务的高性能处理系统需求。

三、运维管理复杂

    海量非结构化数据的诞生，导致大量的数据存储设备不能满足当前需求。传统的“一机管理”的方针，使操作和维护管理是非常复杂的，如：无法实现快速定位故障，快速处理。

方案概述

    为了能够满足海量信息数据存储技术要求，业界采用一个分布式系统架构多节点并发处理，满足大容量、高吞吐的要求。同时，通过降低建筑的元数据创新的规模和提高访问速度的元数据，有效地提高了海量文件的处理和数据存储的能力。

在实现大容量、高性能的基础上，AI智能模块实现了集群的最小运维和自动故障排除，大大降低了集群管理的复杂性，降低了数据存储集群的整体投资成本。

方案价值

一、超大集群扩展能力，提供 EB 级存储空间

    由X86 + EDS分布云存储服务EDS分布式数据存储系统，使得能够在大群集部署5000个节点的空间，EB级的存储容量扩展，而X86标准数据存储服务器大大降低了数据存储扩展的成本，完全可以满足将来的大量生长所需的和低成本的数据存储需求膨胀爆发非结构化数据。

二、支持 100 亿级的海量小文件高性能读写

    云服分布式数据存储 EDS 轻松解决海量小文件存储难题。通过研究采用 AI 智能缓存优化和对象存储技术，在保证高速的读写速度的前提下，使处理海量小文件的工作能力从千万提升到 10 亿 -100 亿，从而能够满在足企业未来新业务对于海量小文件数据存储分析处理的性能需求。

三、统一管理、简化运维

    EDS分布式数据存储云服务可以实现多集群，操作和多种协议的统一管理维护。同时，云服务EDS内置AI亚健康检测模块可以预测潜在的故障威胁，降低设备故障造成的数据存储丢失风险，大大降低运维管理的复杂性。

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