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深信服云計(jì)算產(chǎn)品

深信服企業(yè)級(jí)分布式存儲(chǔ)EDS

深信服企業(yè)級(jí)分布式存儲(chǔ)EDS,具備可靠、高性能、智能管理三大核心優(yōu)勢(shì), 小3節(jié)點(diǎn)即可同時(shí)支持塊、文件和對(duì)象三種類型存儲(chǔ),一個(gè)數(shù)據(jù)中心一套存儲(chǔ)即可滿足主機(jī)虛擬化、數(shù)據(jù)庫(kù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等多種不同的存儲(chǔ)需求。通過(guò)軟件定義 大化激發(fā)硬件潛能,大幅降低用戶的TCO總體擁有成本。

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產(chǎn)品概述

深信服企業(yè)級(jí)分布式存儲(chǔ)EDS,具備可靠、高性能、智能管理三大核心優(yōu)勢(shì), 小3節(jié)點(diǎn)即可同時(shí)支持塊、文件和對(duì)象三種類型存儲(chǔ),一個(gè)數(shù)據(jù)中心一套存儲(chǔ)即可滿足主機(jī)虛擬化、數(shù)據(jù)庫(kù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等多種不同的存儲(chǔ)需求。通過(guò)軟件定義 大化激發(fā)硬件潛能,大幅降低用戶的TCO總體擁有成本。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)

AI智能硬盤故障管理

收集超過(guò)5W塊硬盤的運(yùn)行數(shù)據(jù),利用獨(dú)特的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行海量樣本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí),訓(xùn)練所獲得的推理模型,可以對(duì)硬盤的故障進(jìn)行及時(shí)和準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),能夠提前15天預(yù)測(cè)到硬盤的故障事件,準(zhǔn)確率達(dá)到98.5%。

訪問(wèn)低延時(shí)

采用RDMA低時(shí)延高速網(wǎng)卡,在仍然使用以太網(wǎng)交換機(jī)的條件下,相比普通網(wǎng)卡的TCP/IP協(xié)議,單次訪問(wèn)端到端的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延降低至10us,比FC光纖網(wǎng)絡(luò)還低20%。

統(tǒng)一存儲(chǔ)支撐多業(yè)務(wù)負(fù)載

通過(guò)云存儲(chǔ)引擎,EDS可同時(shí)提供塊、文件、對(duì)象三種存儲(chǔ)服務(wù),滿足結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的多業(yè)務(wù)負(fù)載需求。同時(shí)具備多業(yè)務(wù)下響應(yīng)復(fù)雜存儲(chǔ)需求、承載核心業(yè)務(wù)、多中心數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、運(yùn)維管理的可視化四種能力。

小3節(jié)點(diǎn)即能支持100億小文件存儲(chǔ)

獨(dú)立自主分布式KV引擎,解決海量小文件場(chǎng)景下存儲(chǔ)系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)性能問(wèn)題,并利用合并技術(shù),將小文件合并成大文件,大幅緩解存儲(chǔ)系統(tǒng)的碎片化,3節(jié)點(diǎn)即可支持100億小文件的存儲(chǔ),且訪問(wèn)時(shí)延抖動(dòng)或衰減不超過(guò)5%,上傳速度1.5W個(gè)/s、下載速度4W個(gè)/s。

解決方案

數(shù)據(jù)中心統(tǒng)一存儲(chǔ)方案

為企業(yè)數(shù)據(jù)中心提供一套完整的存儲(chǔ)解決方案,一個(gè)數(shù)據(jù)中心一套存儲(chǔ),滿足虛擬化、容器持久化存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)分析、企業(yè)數(shù)據(jù)共享等多樣化需求。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方案

滿足醫(yī)療PACS影像、數(shù)字檔案、衛(wèi)星測(cè)繪影像、媒體資源編輯、BIM設(shè)計(jì)、智能視頻監(jiān)控、金融影像、制造SIM檢測(cè)等場(chǎng)景,關(guān)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)高吞吐、低時(shí)延、PB級(jí)擴(kuò)展、長(zhǎng)期安全可靠保存的需求。

視頻應(yīng)用存儲(chǔ)方案

為智能安防視頻、媒體非線編、視頻點(diǎn)播直播、視頻結(jié)構(gòu)化分析提供高吞吐、低時(shí)延的分布式NAS和對(duì)象存儲(chǔ)解決方案,具有大容量、高性能、低TCO總體成本的優(yōu)勢(shì)。

 


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