大数据时代-你到底能存多少数据？

从电子化到网络化再到数字化，大数据越来越“大“！2018年全球数据量是32ZB，2025年将达到180ZB。看似手中的资源越来越多，但2018年全球数据存储量是5ZB，占比不足16%，预计2025年为16ZB，占比约9%，就意味着大量数据被删除或丢失，大量的“无价之宝”无家可归！

数据存的好，企业发展便好

大数据时代，企业数据量和数据种类出现飞速增长。同时，全球应用数量从几年前的以十万为单位计算，到了以百万为单位计算。IT从业人员也只是百万计算，数据生成来源也比较单一，但现在IT服务使用者已经上升到十几亿的消费者，数据生成来源更为丰富?。

因此，为了满足大数据时代的IT需求，企业需要大容量、高性能、保证数据生命周期高性价比的存储来满足大数据存储、数据保护和业务连续性需求，才能支撑大量用户对各种IT服务交付的能力，这也往往决定着企业的核心竞争力。

众所周知的数据难题——存储

调查显示，大部分企业和机构面临数据难题依次为：存储容量不能满足需求（50.1%）、资源配置复杂（44.4%）、采购和运营成本高（40.2%）、不能满足并行处理能力需求（39.3%）、非结构化数据的大数据分析（33.2%）、存储硬件利用率低下（20.9%）。

大数据时代的存储需求这表明企业的存储容量面临的压力最大。在应用多元化和IT分层管理下，带来了系统IT资源配置和管理的复杂，要满足海量数据PB级增长和多种应用的需求，企业的存储采购和运营成本会居高不下。

数据好不好，就看有没存到UtiSpace

因此，为了满足大数据时代的IT需求，企业需要大容量、高性能、保证数据生命周期高性价比的存储来满足大数据存储、数据保护和业务连续性需求。UtiSpace提出了完整的解决方案——基于DAG的分布式存储满足不同应用、不同数据存储格式与服务协议的存储需求。同时，小型企业也会用到大数据，也同样十分需要数据库，而UtiSpace不仅提供分布式存储给大型企业级用户作为一种商业需求，还能适用于中小型企业，满足些对成本比较敏感的用户。

1、PoC贡献量证明解决容量+成本问题——盘活C端闲置空间，资源按需分配，同时通过配额管理功能，以提高利用率，并控制大数据存储新增开支。

2、DAG解决效率+延迟问题——理论上无限吞吐量，满足不同工作负载对高可用、高性能和容量的需求，企业能在存储资源优化和生产性能之间进行很好的平衡。提供扩展备份存储性能，实现低成本的存储和低时延、高并发的查询能力。

3、分布式存储解决安全+性能问题——分布式存储+哨兵机制+多重加密+PDP机制能保证数据的完整性和安全性，降低数据保护过程对生产环境的性能影响。

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编译者/作者：UtiSpace空间侠

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