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

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

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。

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

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

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