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存儲系統營收

發布時間: 2023-08-12 01:39:23

1. 紫晶存儲個股研究

公司主營基於藍光數據存儲系統核心技術的光存儲介質、光存儲設備和解決方案的生產、銷售和服務。藍光數據存儲系統是一套融合底層光存儲介質、硬體設備和軟體,實現數據自動寫入、存儲和自動讀取的安全可靠、長壽命、綠色節能、低成本存儲系統。


公司產品服務已廣泛應用於綠色數據中心、政務、互聯網、軍工等領域,客戶涵蓋數據中心業主、系統集成商、電信運營商等。最終典型案例包括國家超算中心、軍事科學院軍事科學信息研究中心、遙感衛星、京東雲存儲等數據存儲應用。公司是唯一入選工信部「2018年工業強基工程存儲器一條龍」的光存儲企業


行業競爭格局方面, 目前國內具備藍光介質生產能力的國產廠商數量較少,其中一次性記錄藍光存儲介質(BD-R)底層編碼策略通過BDA認證的大陸廠商只有公司一家 (國內其他地區還有台灣的中環、錸德和香港御銘,全球范圍只有九家)。和公司類似提供光存儲產品服務的,國內主要還有 易華錄 和蘇州互盟,兩者和公司主要在光磁電混合存儲架構產品中有競爭與合作。易華錄本身不具備藍光介質生產能力,但其大股東華錄集團與日本松下成立的合資公司華錄松下具有量產300G存儲的BD-R能力,是目前國內唯一的大容量藍光光碟產線;國外競爭者主要有松下、索尼、三菱等,已擁有200G、300G大容量存儲的BD-R產業化生產線。 公司目前已實現25G的BD-R的量產,且已掌握100G的量產技術 ,已於2017年6月簽訂了藍光光碟100G生產線采購合同,預計今年實現大規模量產。 今年9月公司在互動中表示該生產線已在安裝調試階段


公司業績方面表現較好,今年三季度實現營收3.49億元,同比增長27.73%,歸母凈利潤0.82億元,同比增長80.84%。據媒體披露,全國正有至少320個數據中心規劃在建,且今年政治局常委會重提「新基建」,要求加快數據中心建設進度。而數據中心對於大規模冷數據的長期存儲需求將為低能耗、低成本的光存儲提供發展機會,公司作為國內領先的光存儲 科技 企業公司,在未來的數據中心建設上具有競爭優勢。


值得注意的是,公司在今年9月16日發布公告稱出資4000萬元人民幣與中國長城設立合資公司長城紫晶 科技 有限公,共同推動信息化產業基地、自主安全綠色數據中心的項目建設。此外,公司預計將於2021年2月26日有6318.2萬股首發原股東限售股份上市流通,其中有1055.18萬股來自公司的第三大股東深圳市達晨創聯股權投資基金合夥企業。


2. 華為雲、阿里雲、天翼雲,誰來撐起政務雲的天

近年來隨著政務雲用戶對資源量的需求越來越大,其所支撐的業務范圍也隨之擴大,如今的政務雲已經成為數字政府、數字城市建設的關鍵基礎設施了。據工信部研究數據顯示,截至2020年我國政務雲市場規模已經達到了653.6億元,較上年同期增長了42.35%。


隨著政務雲市場的逐年擴大,相關的行業競爭也進一步加劇。當前,政務雲市場的參與廠商大致可以分為四類: 一是以中國電信、中國移動等為代表的基礎電信企業;二是以浪潮雲、華為雲等為代表的傳統IT技術企業;三是以阿里雲、騰訊雲、網路雲為代表的互聯網企業;四是以神州數碼等為代表的系統集成商。 總之,各類雲玩家的背景雖然不同,但對政務雲市場卻都是勢在必得。


難以忽視的G端市場


那麼,為何眾雲服務巨頭都不約而同地選擇了政務雲市場呢?這或許與政務雲市場本身的特點分不開。


首先,政務雲市場規模巨大。 據中國信息通信研究院發布的《中國政務雲發展白皮書(2018)》預測,至2021年,政務雲將以813億元規模占國內雲計算市場總規模的43.8%,幾乎接近於中國雲服務行業的半壁江山。另據前瞻產業研究院預計,2021年-2026年中國政務雲市場將不斷發展,預計到2026年市場規模將達到2800億元,其未來增長潛力巨大。


其次,利好政策的不斷出台正助力政務雲加快落地速度。 從2017年《政務信息系統整合共享實施方案》推出,到2018年《深化「互聯網+政務服務」推進政務服務「一網、一門、一次」改革實施方案的通知》提出……各種利好政策的不斷出台,極大地加快了地方政務雲的落地速度。


遠的不說,2019年6月份雲南省政府推出的「數字雲南」項目,就將預計的總投資額提到了1033.44億元,涉及地方政務雲項目達到了210個,僅此一個項目就吸引了包括中國移動、華為雲、騰訊雲等一眾巨頭前來分食,足見地方政務雲項目的吸引力之大。


另外,疫情的到來也進一步催化了政府上雲的速度。 據前瞻研究院整理的工信部數據顯示,2018-2020年中國政務雲市場的增速分別為31.3%、25.7%、42.3%,其中2020年政務雲的增速就較前兩年上升了10多個百分點,不難看出疫情對行業產生的影響。


據悉,在我國現存的334個地級行政區中,已經有235個地級行政區已經建設或者正在招標建設政務雲,整體佔比可能已經超過70%,放眼未來地方政務雲升級還將帶來新的增長機會。



華為雲一馬當先


據IDC發布的《融合創新,走出內卷-- 2020政務雲服務運營市場研究報告》顯示,華為雲在政務雲市場佔有率達32.2%,蟬聯中國政務雲基礎設施市場份額(IaaS)第一。相比去年同期,華為雲在佔領接近3成政務雲市場份額的同時,依舊保持了約20.3%的快速增長,已經顯示出了明顯的馬太效應。拉長時間來看,這種馬太效應是華為長期累積的結果。


首先,其政務雲業務起步比較早,因此其在政務雲項目建設方面積累了相當豐富的建設經驗。 政務雲市場客戶身份的「特殊性」,決定了政務雲市場的拓展比一般企業雲項目的推進要更嚴格,雲服務企業與地方政府建立信任的過程也是一個長期過程,因此先入為主的品牌往往更占優勢。


作為ICT運營商,華為一直與中石油、中石化、中國移動等國企部門保持著緊密合作,這種合作關系使其在推動國企參與地方信息化建設方面,扮演了特殊而重要的角色,而這種角色也對其參與地方政務雲建設發揮了積極作用。其於2012年與中石油在新疆克拉瑪依市共同建立的數據中心項目(智能油田項目),就是其推進地方政務雲項目落地的最早例證。


由於起步較早,華為雲在政務雲市場樹立了絕佳的標桿效應,在政務雲核心的兩大市場華為都占據了領先優勢。據公開的2020年政務雲基礎設施市場份額數據顯示,2020年頭部6家廠商占據了整個市場份額的90%,其中公有雲市場頭部4家廠商佔到了82%,專屬雲市場頭部3家佔到了87%。而無論是在公有雲市場還是專屬雲市場,華為雲均列居前三的位置。


其次,華為雲擁有很完整的雲技術生態和渠道銷售能力。 在運營能力方面,華為推出的華為雲Stack系統,可以幫助客戶實現多雲多資源池的統一管理,可同時支持華為鯤鵬與x86架構混合部署,具備多級運營運維能力,可靈活適應政企組織架構,實現用戶視角一朵雲。在服務創新方面,它通過統一的華為擎天架構,可在本地數據中心為客戶提供與華為雲一致的雲服務使用體驗,可同步包括AI、大數據、IoT、區塊鏈等10大類雲服務技術。


另外,華為雲還聯合1000+ISV夥伴合作,為政企客戶提供2000+聯合解決方案,並通過華為雲Marketplace混合雲專區,讓客戶在本地管理界面上就可以一鍵獲取海量優質行業應用,由此形成生態級別的雲服務體驗。


同時,華為雲還通過在全國30多個省級行政區建立代表處(本地與區域結合),派駐城市總經理不斷下沉攻佔地方政務雲市場,這也使其在極短的時間之內就將政務雲業務,從幾年之前的90多億做到了2020年的170多億。這種方法也被後來的騰訊雲、阿里雲所借鑒,並得到大力推廣。


阿里雲積極求進


作為國內雲市場的龍頭老大,阿里雲對於政務雲這塊大蛋糕自然也不會放過。近年來阿里雲更是積極展開攻勢,對相對頭部的華為雲、浪潮雲等廠商形成直接沖擊。


據未來智庫提供的數據顯示,2020年阿里雲在政務公有雲市場份額已經達到了23%,相比華為的32%,僅有9個百分點之差了。據中央政府采購網數據顯示,截至2020三季度阿里雲在中央國家機關雲計算采購市場份額已經超過了50%,已經覆蓋了包括人社部、交通部等諸多部門。


除了中央機關之外,阿里雲與地方政府部門也達成了多項合作,其目前已經在為北京、浙江、江蘇、貴州等多個省市的數字政務系統提供技術支持服務了。結合各方面情況來看,阿里雲能夠在政務雲市場加速向華為雲、浪潮雲等頭部追趕,與其強大的技術實力和應用生態分不開。


一方面,阿里雲完整的自研技術體系,能夠滿足政務行業對IT信息系統供應鏈自主可控的要求。 如阿里雲自研的雲操作系統飛天系統,可以實現「一雲多芯、一雲多態」,可以適配X86、ARM等不同技術架構,以及本地雲計算、現場雲計算節點、邊緣雲計算等多種場景應用形態。此外,其還擁有自研的架構神農架構、存儲系統盤古、自研雲原生資料庫PolarDB、自研AI晶元含光800等,這使其得以形成從底層硬體到中層再到應用層的自研產品體系。


龐大豐富的自研技術產品應用,使阿里雲能夠最大適配復雜政務雲場景的應用條件,大大提升政務雲的靈活性和可控性。


另一方面,隨著政務雲行業的成熟度提升,阿里雲在綜合自身安全、PaaS服務、政府數據運營等方面的綜合生態能力,受到了政府部門的認可和重視。 相比此前,如今的政務雲市場日益開始從「業務上雲」向「數據智能」的應用場景轉型。如疫情期間大量使用的行程碼、 健康 碼、國家反詐騙應用推廣等各類便民服務應用的出現,都是政務雲向應用領域延伸的重要體現。


在此背景下,具備IaaS、PaaS、SaaS、DaaS(數據即服務)等綜合雲生態體系的廠商,更加受到政府部門的青睞。阿里雲憑借在政企業務領域多年的深耕,已經建立了龐大的雲生態體系,這使其在與單一雲服務廠商,爭奪地方政務雲項目上具備很強的競爭優勢。據目前公開的數據顯示,2018年以來,僅僅阿里雲的城市大腦項目就已經在杭州、上海、澳門、海口等十多個城市落地,其他地方項目也在進一步推進中。



天翼雲窮追不舍


放眼整個行業,阿里雲、華為雲固然厲害,但以天翼雲為代表的「國家隊」,在政企雲市場的影響力同樣不容小覷。


據IDC提供的數據顯示,2020年我國政務雲市場規模為81.4億元人民幣,天翼雲以25.3%的市場份額位居政務雲前列。據悉,目前天翼雲已經承載了超過20多個省級政務雲,300多個地方政務雲,並參與了超過1000多個智慧城市項目的建設,已成為國內通訊運營商雲服務中的領頭羊。而天翼雲能夠走到這一步,與其得天獨厚的自身資源分不開。


首先,其雲服務「國家隊」的身份,使其在獲取政府項目方面帶有「先天優勢」。 雖然說在做政務雲項目上,優先考核的還是雲廠商自身的技術實力和資源能力,但良好的政商關系和資源對政企項目的獲批,也是不可或缺的。作為國企中間為數不多的「幾朵雲」之一,天翼雲始終牢牢占據頭部位置,在資源能力不輸其他企業的情況下,自然更有希望拿下較為重要的政府訂單。


其次,天翼雲背靠中國電信這棵「大樹」,在接納地方資源信息與渠道拓展上,明顯強於其他雲服務廠商。 作為中國三大運營商之一,中國電信的門店遍及全國地方,甚至一路下沉到鄉鎮一級,這使其對地方政務雲項目建設的消息了如指掌,能夠較早地掌握先機接觸項目資源。與此同時,遍及全國的門店網路使其不必像阿里雲、華為雲那樣另組團隊,開拓下沉縣市級項目,只需要充分利用本地資源,即可以實現雲業務的推廣和銷售。


最後,有賴於母公司中國電信的鼎力支持,天翼雲在技術研發上幾乎不設上限,這使其在各類核心雲技術領域擁有了頂級雲服務商的能力。 近年來天翼雲結合自身網路運營商的身份,大力推進雲網融合,全面升級天翼雲技術,並在最新的4.0版本實現了「一雲多芯、一雲多態、一張雲網、一致架構」的技術能力,這些能力已經與華為雲、阿里雲等頂級玩家不相上下。


憑借著多方面的強大實力,以天翼雲為代表的「國家隊」,正在不斷縮小與頭部雲服務商之間的差距。以最新披露的2021年天翼雲年營收數據來看,2021年天翼雲實現營收279億營收,已經超過了阿里雲前三季度營收的總和(264億元)。值得注意的是,過去一年天翼雲實現了100%的增速,遠超阿里雲的33%。若照此速度下去,天翼雲追趕上阿里雲只是時間問題。


一體化成政務雲角逐新焦點


值得注意的是,隨著政務雲市場的逐步成熟,代表全新解決方案的「一體化方案」,正在成為頭部雲服務廠商,角逐政務雲市場的新焦點。


第一,經過一個很長的建設周期之後,政務雲的基礎設施上雲已經接近完成,接下來轉向「整體協同運營」逐漸成為必然趨勢。


如上文所述,目前頭部的政務雲服務商不論是華為雲、阿里雲還是天翼雲,都已經實現了「一雲多態、一雲多芯」的全場景技術能力和全棧能力,並能夠為政企用戶提供IaaS(基礎設施即服務)、PaaS(平台即服務)、SaaS(軟體即服務)、DaaS(數據即服務)的連續體服務的分布式雲體驗,實現從技術、產品、方案到服務的全棧式鏈接。這種全新的雲服務模式不僅是主要雲服務商的共識,還是其對政務雲市場狀況變化的最新對應。


第二,不論是哪類玩家,回歸「用戶」痛點來展開服務構建價值才是核心。 對於政府機構來說,數字政府也好智慧城市也罷,其對雲服務的核心期望在於實現政府部門管理成本的降低,以及服務職能的轉變。因此,在政務雲的建設上,政府部門的核心期望,不外乎是在不增加政府人員和資金投入的情況下,提升政府部門的數字化能力,這也是廠商們參與政務雲建設的核心考量之一。


從這個意義上來講,便利、靈活、因地制宜、量身定製的政務雲建設,才是地方政務雲建設的核心訴求所在。而要達到這一要求,相關的雲服務商必然需要更為強大的技術實力,一體化在某種程度上代表了這種技術要求。


總而言之,無論是市場本身的發展要求還是用戶的核心訴求,都使一體化廠商成為了政務雲接下來的核心發展方向。而隨著各路廠商紛紛介入其中,可以預見關於一體化的雲行業競爭將成為接下來的焦點。

3. 亞馬遜雲科技的雲存儲,最應該知道的有這三點

傳統存儲在以各種方式對接公有雲生態,公有雲的雲上服務類型也在不斷完善,作為企業信息化負責人要做的是更多地了解公有雲,然後,考慮如何充分利用公有雲的優勢。

本文通過介紹亞馬遜雲 科技 存儲服務的三個關鍵點,帶您認識雲存儲的現狀。

正文:

乘著互聯網產業的春風,雲存儲在過去近二十年走過了可遇不可求的發展歷程。也讓從90年代開始,就一直坐著冷板凳,負責數據歸檔的對象存儲,一躍成為整個互聯網數據的基石。

如今,絕大部分互聯網上可訪問的數據都靠對象存儲來存,偶爾曝出的數據泄露事件也大多都跟對象存儲有關,當然,問題不在於對象存儲本身。

從2006年,亞馬遜雲 科技 的對象存儲服務Amazon S3發布,到現在,算起來也有十六年的時間了,這也是亞馬遜雲 科技 推出的第一款雲服務。

從市場表現來看,Amazon S3是非常成功的,前兩年有人推測說,亞馬遜雲 科技 在存儲方面的營收規模非常大,甚至被稱作是全球最大的存儲公司,Amazon S3無疑是功勞最大的一個。

有人說,許多亞馬遜雲 科技 用戶使用的第一個產品就是Amazon S3對象存儲,在所有亞馬遜雲 科技 的用戶案例,在所有技術文檔里,Amazon S3的出鏡率都非常高。

雲上原生存儲Amazon S3的主線任務:不斷降低成本

如果亞馬遜雲 科技 的用戶沒用過Amazon S3,就好比去包子鋪吃飯沒點包子,光顧燒烤店沒吃烤串一樣,令人費解。

Amazon S3的易用性高、可用性高,開發者很喜歡,Amazon S3幾乎不丟數據的可靠性,穩定性也很高,運維管理人員很喜歡,Amazon S3在互聯網應用場景被普遍應用。

如今,Amazon S3上存著超過100萬億個對象,每秒需要處理上千百萬次請求。

Amazon S3一開始解決了可靠性和可用性以及安全方面的基本問題,性能也一直在提升,多年看下來,最大的工作重點就是不斷降低成本。

亞馬遜雲 科技 大中華區產品部總經理 陳曉建介紹稱,同樣存儲一份數據,如果2006年需要100塊錢,而在2022年就只需要大概15塊錢,16年間,Amazon S3的存儲成本降低了大約7倍。

2021年12月,亞馬遜雲 科技 宣布在全球九大區域,將Amazon S3 Standard In Frequent Access和Amazon S3 One Zone In Frequent Access的價格降低了31%。

Amazon S3存儲分了八個層級。

對於需要經常訪問的數據,首選標准版的Amazon S3,它具有毫秒級的訪問表現,而不太經常訪問的數據就選Amazon S3 Standard-IA上,相較於前者能節省大概40%的費用。

而對於那些很少訪問的數據,則可以選擇放在Amazon S3 Glacier DeepArcihve上,它的成本非常低,大約1美刀1個TB,但代價是,想把數據拿回來就得多等等,大概需要12到48個小時。

有人覺得這等的時間也太長了,於是,亞馬遜雲 科技 又推出了Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval,只需要等上幾分鍾到幾小時。

就沒有一種,既可以便宜,訪問性能又高的存儲嗎?還真有。

這就是Amazon S3 Glacier Instant Retrieval,它是最新的一個存儲層級,拿回數據的速度是毫秒級的,成本與Amazon S3 Glacier相當,適合每季度才訪問一次、又需要毫秒級取回的海量數據。

另外,Amazon S3 One Zone-IA的成本也很低,顧名思義,數據只存在單個可用區上,而其他S3存儲的數據都在多個可用區上存著好幾分,相比之下,理論上丟數據的風險高了些。

最後,出於合規的要求,用戶有些數據不能上雲,亞馬遜雲 科技 可以提供Amazon Outposts,把雲的硬體放到了用戶的數據中心裡。使用Amazon S3 on Outposts,就像在雲上使用S3一樣。

總的來說,Amazon S3的存儲層級還是挺多的,但問題是,這給選型和管理也帶來了負擔。

為此,亞馬遜雲 科技 推出了Amazon S3 Intelligent-Tiering(智能分層),它會根據對象被訪問的次數在多個存儲層級間進行自動化遷移。

如果不能確定要選什麼或者存儲需求會變,那就選它,它不僅能解除選擇困難症,還能避免用戶自行管理數據分層的麻煩。

一家在東南亞和北美市場非常有影響力的互聯網公司,在亞馬遜雲 科技 上存放了大約幾十PB的數據,原本主要使用的是Amazon S3 Standard—IA,在使用Amazon S3智能分層後,沒有進行任何額外操作,就將存儲成本降低了62%。

亞馬遜雲 科技 最早在2018年就推出了Amazon S3智能分層功能,如今,Amazon S3智能分層已經涵蓋了Amazon S3家族的幾乎所有存儲類別,最多可節省68%的成本。

不僅如此,如今數據分層還拓展到文件存儲Amazon EFS,Amazon EFS提供四種文件存儲等級,數據分層能節省高達72%的存儲成本。

打通雲應用與傳統應用的隔閡:靠多種文件存儲

如果說,對象存儲是雲存儲的標配的話,那文件存儲就是雲存儲連接本地存儲的橋梁。

如今常見的應用分為兩類。

一類是雲原生的現代化應用,也就是在雲上開發的、充分利用雲架構優勢的應用,比如電商、 游戲 、社交媒體等平台。對應需要的存儲,大部分是對象存儲Amazon S3來滿足,少部分需要文件存儲Amazon EFS。

另一類是傳統企業應用,它誕生在公有雲之前,常見的有高性能計算、EDA、視頻渲染等場景,通常由本地的文件存儲系統,比如NAS來支撐的,為提升安全性和可靠性,通常都帶有快照、鏡像、遠程復制等功能特性。

這類工作負載並沒有根據雲架構的特點來設計,如果強行上雲,不僅需要調整應用本身,而且還可能出現兼容性的問題,為了避免此類問題,亞馬遜雲 科技 推出了FSx文件存儲家族。

從2018年開始,陸續推出了面向Windows環境的Amazon FSx for Windows,面向高性能計算場景的Amazon FSx for Lustre,面向大數據分析場景推出了Amazon FSx for OpenZFS。

金風慧能採用了亞馬遜雲 科技 構建HPC高性能計算系統,其中使用了Amazon FSx for Lustre共享存儲系統,不僅使氣象預測系統性能提升了10%,氣象計算時間縮短了1/3,還將成本降低了70%,運維復雜度也大大降低。

此外,還與知名存儲廠商NetApp合作推出了Amazon FSx for NetApp ONTAP,把NetApp的經典NAS文件存儲系統NetApp ONTAP放到了公有雲上。

NetApp在2015年就提出了Data Fabric的概念,大意就是想要實現數據在雲上和雲下的自由流動,是比較早積極擁抱混合雲的存儲廠商之一。

與一些存儲廠商的雲上託管服務不同,Amazon FSx for NetApp ONTAP沒有刪減任何功能,它是雲上唯一完整且全託管的NetApp ONTAP文件存儲系統,能夠無縫地跟企業本地的ONTAP系統對接,所以,用戶的IT系統不需要做任何改動,就能使用雲上服務。

2019年,NetApp與聯想成立合資公司——聯想凌拓,聯想凌拓在中國區提供相關服務,聯想凌拓產品管理與營銷高級總監林佑聲表示,從發布到現在,Amazon FSx for NetApp ONTAP得到了非常多客戶的認可,包括金融、醫療、石油以及高 科技 行業客戶。

嘉里物流原本是本地存儲NetApp ONTAP的用戶,隨著業務全球化發展,在數據擴容以及數據共享方面碰到的問題越來越多,通過使用亞馬遜雲 科技 提供的Amazon FSx for NetApp ONTAP,將數據從本地遷到雲上,解決了這些問題。

上雲之後,不僅可以使用原來NetApp ONTAP自帶的快照和備份等功能,同時,還可以使用亞馬遜雲 科技 遍布全球的數據中心,實現跨區域的災備。

補足數據保護方面的短板:Amazon Backup

一直以來,雲存儲被詬病的點還在於缺少數據災備功能,在如何維持業務連續性方面有一些爭議,而亞馬遜雲 科技 正在試著消除這一顧慮,這就是Amazon Backup。

由於缺少與業務價值的強關聯性,數據保護經常容易被忽視,同時,由於數據保護系統本身很復雜,合規的要求還特別多,實踐起來也特別麻煩,所以,數據保護的實踐相對落後。

可能也是基於這樣的考慮,亞馬遜雲 科技 的數據保護服務Amazon Backup才特別喜歡強調「一站式」「操作簡單」的特點,讓用戶知道,數據保護也沒有那麼麻煩。

於是我們看到,Amazon Backup能覆蓋旗下的幾乎所有存儲產品,包括塊存儲(Amazon EBS)、對象存儲、文件存儲、資料庫,以及計算和存儲網關等相關產品。

Amazon Backup的操作比較簡單,通過圖形的界面即可完成大部分操作,用戶還可以通過預設的策略進行自動化的備份,降低手動備份帶來的問題。

安全合規的問題讓許多用戶頭疼,Amazon Backup深度集成了亞馬遜雲 科技 自帶的KMS數據加密服務,整個備份操作許可權、數據訪問許可權都可以用IAM進行細顆粒度監控,滿足個人信息安全規范、信息安全等級保護等方面的合規要求。

Amazon Backup避免讓數據保護帶來太多的成本負擔,因此也用上了智能分層技術,用戶通過冷熱分層策略可以有效降低約75%的成本。

澳大利亞石油天然氣的供應商Santos要對Amazon EBS塊存儲做備份,原本都是用手動備份的方案,但隨著業務量的發展,備份的出錯率越來越高,成功率越來越低。

而在用了Amazon Backup後,平均備份任務用時和運營成本均有大幅降低,備份成功率到了100%,而且還完全做到企業數據合規。

結束語

確實如陳曉建所言,亞馬遜雲 科技 存儲服務已經成為IT行業的「水」和「電」,讓各行各業的業務都能從存儲服務中獲得價值。

亞馬遜雲 科技 的存儲服務類型和存儲的相關實踐都非常有代表性,而且,很多做法已經成了上雲的參考實踐,企業用戶應該多少了解亞馬遜雲 科技 的雲存儲,特別是有上雲打算的企業。

當然,上雲帶來的便捷和靈活,穩定性和安全性,以及對運維的解放都很吸引人。

還有顧慮?據我個人了解,亞馬遜雲 科技 非常在意企業在雲上的成功和成本節省,不僅會幫企業不斷優化。除此之外,市場上有一些專門的服務,幫助企業做規劃實施,讓你充分利用雲的優勢。

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