行业解决方案

面向企业数字化转型中：医疗影像、医疗健康大数据、金融非结构化数据、电信视频监控、工业大数据分析、高性能计算、云数据中心统一存储、海量数据备份存档等应用场景的高性能分布式存储产品，上海霄云信息科技有限公司（简称：霄云科技）倾力打造，独立自主研发，非开源，具备自主知识产权和高技术壁垒。

  • 医疗

    需求分析PACS已经成为现代医学放射学的基本技术和重要基础设施，在临床诊断、医院科研等方面发挥着重要的作用。现代医院都配置了数量众多的X光机、CT、MRI、超声等设备，医生越来越依赖于各种医疗影像技术进行诊断。随着医疗影像设备的广泛使用，以及设备本身日益先进，医院的医疗PACS数据量预计每年增长15%，五年翻一番，并呈加速增长的态势，三甲综合性医院或胸科、肺科、骨科等三甲专科医院，一年的新增拍片量

  • 金融

    需求分析随着移动互联网时代的到来，智能手机用户普及率达到90%以上，手机应用将成为中小商业银行开展普惠金融创新业务适合的用户服务渠道，城商行、农商行纷纷推出自己的普惠金融应用。普惠金融业务的创新离不开金融科技的支撑。普惠金融移动应用的业务模式相对于传统的营业网点，具有飞跃式的突破，主要体现在：■无网点限制，同时在线用户数可达十万级；■无营业时间限制，用户7X24小时使用银行服务；■业务办理速度：线

  • 制造

    需求分析行业云和规模较大的企业云基本上都采用了分布式存储架构。分布式存储的横向扩展能力、软件定义存储能力都天然适用于云平台。然而，面对市场上众多的分布式存储产品，如何选择适合行业云、企业云所需的高性能、多用途、轻运维、且优化TCO成本的解决方案，成了管理者们面临的难题。面对林林总总的各种分布式存储产品，行业云、企业云的业主们的真实需求是什么呢？■功能成熟、系统可靠、数据安全充分保障在数据资产化的今

  • 政府

    政务智慧云平台需求分析以省或地级市统一资源标准化服务、多地、多部门协同、统一认证、资源整合、降本增效、数据集中统一管理、监控、运维、安全防护，含多地灾备、合规、抗风险行能力。依托IAAS系统，打造PAAS、SAAS层的公共智慧服务平台，因此对存储设备提出极高的要求。■ 资源共享政务云能够实现政务信息的集中存储和共享，避免信息孤岛的形成，提高信息资源的利用效率。■ 弹性扩展政务云能够根据实际需求进行

场景解决方案

面向企业数字化转型中：医疗影像、医疗健康大数据、金融非结构化数据、电信视频监控、工业大数据分析、高性能计算、云数据中心统一存储、海量数据备份存档等应用场景的高性能分布式存储产品，上海霄云信息科技有限公司（简称：霄云科技）倾力打造，独立自主研发，非开源，具备自主知识产权和高技术壁垒。

  • 虚拟化/超融合

    需求分析虚拟化提升了计算、内存资源的利用率和管理效率，VMware、KVM、Hyper-V成为虚拟化领域的主流架构。随着虚拟化的大规模应用，虚拟机数量越来越多，但在传统存储上运行越来越慢——“慢”成为了限制虚拟化大规模应用的瓶颈。“慢”的重要原因是存储的I/O性能不够，大量的虚拟机同时运行，使得I/O急剧增加，而传统存储的结构无法承受大量的随机I/O。基于分布式存储技术的超融合架构应运而生，为大规

  • 私有云

    需求分析建立云计算平台需要根据应用的需求选择存储系统、设计网络方案和规划计算资源。企业应用多种多样，例如管理信息系统、ERP系统和大型分布式应用。有的应用面向在线事务处理（OLTP），有的则面向在线事务分析（OLAP），对存储系统的性能要求各有差别。OpenStack或ZStack为建立IaaS（基础设施即服务）提供了完整的解决方案。因此，很多企业都选择使用OpenStack或ZStack建立云计

  • 容器存储

    需求分析Docker容器技术快速兴起，在云计算领域正扮演着越来越重要的角色。容器把应用程序和运行环境打包在一起，减少了对操作系统的依赖和不同软件版本之间的冲突，应用程序的发布更加便捷高效，将应用交付速度提高到秒级；相比于主机虚拟化，容器虚拟化具有更高的效率，可以运行更多的应用实例。Docker解决了高效的虚拟化问题，但本身并未提供数据的持久存储功能。运行关键业务的容器需要可靠、高性能的持久化存储。

  • 大数据分析

    需求分析近二十年来生命科学研究快速发展，产生了包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等“生物大数据”，尤其以基因组学和蛋白质组学数据为核心的组学大数据增长速度远超很多其他领域。随着基因测序技术的飞速发展，人类发现的基因序列数目按照指数级增长，比如1个人的基因数据为1.5T，100万人的数据将有1EB，面对如此数量庞大的基因进行同源性搜寻、比对、分析、遗传发育分析等等，以及数据的传输、计算、共

  • 人工智能

    AI大模型存储解决方案需求分析随着人工智能技术在不同领域的深入应用，对于支持AI基础设施的需求也日益增长。特别是存储系统，它在AI应用中扮演着至关重要的角色。以下是针对AI场景下存储需求的综合分析及其优化概述。海量数据存储：AI模型训练和应用过程中涉及的数据量巨大，包括结构化数据（如数据库记录）和非结构化数据（如图像、视频、音频等）。因此，存储系统需要具备海量的数据存储能力，以满足AI应用对数据的

  • 备份归档

    需求分析对于如金融、医疗、医药、制造等行业而言，数据资产的价值越来越受到重视，企业对数据资产的保护手段也在经历一次次的变革，从原始的手工数据副本拷贝，例行脚本、系统工具(如RMAN)，到备份软件、快照，再到持续数据保护（CDP：Continuous Data Protection）、数据副本管理(CDM：Copy Data Management)。数据备份需求和技术的发展，也对数据存储提出了新的挑

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