存储需求

1. 大数据存储需要具备什么

大数据之大 大是相对而言的概念。例如，对于像SAPHANA那样的内存数据库来说，2TB可能就已经是大容量了；而对于像谷歌这样的搜索引擎，EB的数据量才能称得上是大数据。 大也是一个迅速变化的概念。HDS在2004年发布的USP存储虚拟化平台具备管理32PB内外部附加存储的能力。当时，大多数人认为，USP的存储容量大得有些离谱。但是现在，大多数企业都已经拥有PB级的数据量，一些搜索引擎公司的数据存储量甚至达到了EB级。由于许多家庭都保存了TB级的数据量，一些云计算公司正在推广其文件共享或家庭数据备份服务。有容乃大 由此看来，大数据存储的首要需求存储容量可扩展。大数据对存储容量的需求已经超出目前用户现有的存储能力。我们现在正处于PB级时代，而EB级时代即将到来。过去，许多企业通常以五年作为IT系统规划的一个周期。在这五年中，企业的存储容量可能会增加一倍。现在，企业则需要制定存储数据量级（比如从PB级到EB级）的增长计划，只有这样才能确保业务不受干扰地持续增长。这就要求实现存储虚拟化。存储虚拟化是目前为止提高存储效率最重要、最有效的技术手段。它为现有存储系统提供了自动分层和精简配置等提高存储效率的工具。拥有了虚拟化存储，用户可以将来自内部和外部存储系统中的结构化和非结构化数据全部整合到一个单一的存储平台上。当所有存储资产变成一个单一的存储资源池时，自动分层和精简配置功能就可以扩展到整个存储基础设施层面。在这种情况下，用户可以轻松实现容量回收和容量利用率的最大化，并延长现有存储系统的寿命，显着提高IT系统的灵活性和效率，以满足非结构化数据增长的需求。中型企业可以在不影响性能的情况下将HUS的容量扩展到近3PB，并可通过动态虚拟控制器实现系统的快速预配置。此外，通过HDSVSP的虚拟化功能，大型企业可以创建0.25EB容量的存储池。随着非结构化数据的快速增长，未来，文件与内容数据又该如何进行扩展呢？不断生长的大数据 与结构化数据不同，很多非结构化数据需要通过互联网协议来访问，并且存储在文件或内容平台之中。大多数文件与内容平台的存储容量过去只能达到TB级，现在则需要扩展到PB级，而未来将扩展到EB级。这些非结构化的数据必须以文件或对象的形式来访问。基于Unix和Linux的传统文件系统通常将文件、目录或与其他文件系统对象有关的信息存储在一个索引节点中。索引节点不是数据本身，而是描述数据所有权、访问模式、文件大小、时间戳、文件指针和文件类型等信息的元数据。传统文件系统中的索引节点数量有限，导致文件系统可以容纳的文件、目录或对象的数量受到限制。HNAS和HCP使用基于对象的文件系统，使得其容量能够扩展到PB级，可以容纳数十亿个文件或对象。位于VSP或HUS之上的HNAS和HCP网关不仅可以充分利用模块存储的可扩展性，而且可以享受到通用管理平台HitachiCommandSuite带来的好处。HNAS和HCP为大数据的存储提供了一个优良的架构。大数据存储平台必须能够不受干扰地持续扩展，并具有跨越不同时代技术的能力。数据迁移必须在最小范围内进行，而且要在后台完成。大数据只要复制一次，就能具有很好的可恢复性。大数据存储平台可以通过版本控制来跟踪数据的变更，而不会因为大数据发生一次变更，就重新备份一次所有的数据。HDS的所有产品均可以实现后台的数据移动和分层，并可以增加VSP、HUS数据池、HNAS文件系统、HCP的容量，还能自动调整数据的布局。传统文件系统与块数据存储设备不支持动态扩展。大数据存储平台还必须具有弹性，不允许出现任何可能需要重建大数据的单点故障。HDS可以实现VSP和HUS的冗余配置，并能为HNAS和HCP节点提供相同的弹性。

2. 汽车电动化智能化浪潮到来 汽车存储芯片需求大幅提升

随着移动互联网和物联网的发展，数据存储需求猛增，对相关的数据存储公司形成中长期利好。

一、数据存储类别

按照存储介质的不同，现代数字存储主要分为光学存储、磁性存储和半导体存储三类。

2019年各类存储市场规模及占比

光学存储包括CD、DVD等常见形式。

磁性存储包含磁带、软盘、硬盘等。

半导体存储是存储领域应用最广、市场规模最大的存储器件。

半导体存储又可以分为易失性存储芯片和非易失性存储芯片。

易失性存储芯片在所在电路断电后，将无法保存数据，代表性产品有DRAM和SRAM。

非易失性存储芯片在所在电路断电后，仍保有数据，代表性产品为NAND Flash和NOR Flash。

1.DRAM简介

DRAM和Flash是目前市场上最为重要的存储器芯片。

DRAM是一种动态随机存取存储器，通常以一个电容和晶体管为一个单元排成二维矩阵。

由于晶体管电路会有漏电电流，导致电容上所存储的电荷数量并不足以正确地识别。因此DRAM需要周期性地充电，因此被称为"动态"存储器。

具有高容量、大带宽、低功耗、短延时、低成本等特征，主要应用于智能手机（43%）、服务器（30%）、PC（13%）等领域。

它是半导体行业最大的单一产品类别，2019年市场规模为620亿美元，在半导体存储市场占比56%。

2.闪存(Flash)简介

闪存(Flash)在没有电流供应的条件下也能够长久地保持数据，其存储特性相当于硬盘。

Flash具有寿命长、体积小、功耗低、非易失性等特点和优势，主要用于代码存储和数据存储等，下游应用为消费电子、移动通信、网络通信、个人电脑、服务器等领域。

Flash主要有NAND和NOR两种，2019年二者市场规模分别为460亿和22亿美元，占比为42%和2%。

Flash器件在写入操作前必须先执行擦除，NAND擦除操作简便，因此NAND写入速度比NOR快很多。

尽管NOR Flash写入和擦除速度较慢，但读取速度较快。初期电脑、笔记本以及功能手机等主要需求在于系统底层程序读取，因此在功能手机时代，NOR Flash风靡一时。

3.各类存储芯片性能对比

对比DRAM和SRAM来看：SRAM单个存储单元所需晶体管数量较多、读写速度较快，但整体价格较贵且容量较小，因此只在要求比较苛刻的地方使用。

而DRAM容量较大、在价格上存在显着优势，应用领域广泛。

对比NAND和NOR来看：NOR的特点是可在芯片内执行，也即应用程序可直接在 FLASH之上运行，因而读取的效率很高，但仅在小容量时（1~16MB）具备较高的性价比。

NAND的特点是存储容量较大、改写速度优于NOR，广泛应用于手机、固态硬盘（SSD）等领域。

二、 汽车 存储芯片的市场空间

随着 汽车 电动化与智能化迅猛发展， 汽车 中配置的电子零组件占比越来越高。

根据麦肯锡统计数据，纯电动 汽车 的半导体成本为704美元，比传统 汽车 350美元高出近1倍。

据测算平均每辆车搭载半导体平均为1600个。

汽车 芯片市场规模从2016年的321亿美元增至2020年的450亿美元，复合增速为8.81%。

2016-2025年全球 汽车 芯片市场规模及预测

搜狐 汽车 预测，全球 汽车 芯片市场规模在2025年或达630亿美元，2016-2025年复合增速为7.78%。

Trendforce预计2021年每辆车的DRAM用量约为4GB，未来三年车载DRAM用量CAGR增速将超过30%。

1.自动驾驶对存储芯片的需求带动

自动驾驶系统的引入能够有效降低人为因素造成的交通事故，自动驾驶系统有望成为未来 汽车 的标配。

自动驾驶系统各阶段示意图

无人驾驶 汽车 将配备大量的传感系统，需要存储数据为自动驾驶 汽车 提供基础数据作为参数，催生对大容量存储需求提升。

L2/L3级的自动驾驶 汽车 对DRAM和NAND FLASH的平均容量需求约为8GB和25GB左右。

而未来L4/L5级的全自动驾驶 汽车 则对DRAM和NAND FLASH的平均容量需求约为30GB和200GB左右,需求分别提升3倍和7倍。

根据ifineon数据统计，从L2级向L4/L5级升级时，其单车半导体成本将从160美元左右大幅提升至970美元，即提升5倍。

2.电动化对存储芯片的需求带动

而除了 汽车 智能化以外，电动化的发展趋势也会对车载存储芯片性能有着更高的要求。

电动 汽车 的核心部件BMS（电池管理系统）需要实时记录和存储数据，包括 汽车 电池电流、电压、温度、电机转速等。并且这些数据需要以极高的频率进行实时且连续地擦写。

因而当电动车的续航能力、充电速度等不断提升时，对存储芯片的循环寿命、擦写速度以及功耗等亦存在较大的升级需求。

未来车载存储市场有望迎来量价齐升的高速增长阶段。根据IHS数据统计，2019年，车载存储芯片全球市场规模已达到33.6亿美元，占 汽车 半导体行业规模比例约为8%左右。

预计车载存储2021-2025年CAGR将超过17%

预计2025年该占比将提升至12%，2021-2025年CAGR将超过17%，成为未来 汽车 半导体行业中增速最快的品类之一。

存储芯片将成为 汽车 半导体中增长最快品类之一

三、海外企业主导 汽车 存储芯片市场

汽车 存储芯片产品在具备较高的运算性能的同时更注重产品品质和可靠性。存储使用寿命要求达到5-10年，能容忍的温差在100 以上，还要具有防震、抗摔等特性。

汽车 电子行业内认证程序较为复杂，一般一款芯片需要至少1.5年的认证周期后，方可进入整车厂供应链。

高企的壁垒也使得 汽车 半导体行业整体具备较高的市场集中度。根据ICVTank数据统计，2019年全球 汽车 半导体行业CR8已达到63%。

2019年全球 汽车 芯片企业市场份额

外资厂商目前占据完全主导地位。头部厂商为恩智浦、英飞凌、瑞萨电子、意法半导体、德州仪器、博世、安森美、微芯 科技 等。

我国企业在设计、生产等环节技术实力与海外大厂有差距，国内厂商在 汽车 芯片领域的市场份额较低。

存储芯片总体呈垄断趋势，市场集中度高。韩国三星（38%）、海力士（21%）和美国美光 科技 （17%）三大厂商共占全球存储芯片市场份额的76%。

其中，DRAM CR3超95%，NAND Flash CR3为68.8%。NOR Flash CR3达69.5%。

具体到 汽车 存储领域，主要玩家是三星、海力士、美光、微芯等海外企业，我国企业参与的公司较少，份额也较低，但随着国产替代的浪潮到来以及技术的提升，未来，我国 汽车 存储芯片厂商市占率有望快速提升。

3. 大数据、高性能环境对存储的需求

大数据、高性能环境对存储的需求
一直以来，高性能计算的主要目的就是提高运算速度，来解决大规模科学计算和海量数据的处理问题。高性能计算每秒万亿次级的强大计算能力，使其成为石油、生物勘探、气象预测、生命科学研究等领域的重要技术选择。但是随着数据量以及数据价值的不断增长，金融、电信、互联网等领域对高性能计算的需求不断加大。随着技术的发展，高性能计算系统的处理能力越来越强，任务的计算时间越来越短，对业务的价值不断提高。但是，要想实现快速的任务计算处理，高性能计算系统的存储能力是关键。因为在计算开始，要从存储系统中读取数据；计算结束时，要向存储系统中写入计算后的结果。如果这之间的读取和写入速度不匹配，不仅会拖延高性能项目的完成周期，低延迟还会严重影响高性能创造价值的能力。通常，高性能计算要求存储系统能够满足性能、可扩展性要求，保护投资回报：吞吐量达到几个甚至几十个GB/s，容量能扩展至PB级；透明的访问和数据共享；集中式的智能化管理，高性价比；可按需独立扩展容量和性能等。中桥分析师在深圳华大基因研究院实地测试了EMC Isilon 产品在其HPC 环境下的运行情况，并记录下其结果。
背景
高性能计算（High Performance Computing—HPC ）指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群组织中几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。长期以来，高性能计算应用的主要领域是科学与工程计算，诸如高能物理、核爆炸模拟、气象预报、石油勘探、地震预报、地球模拟、药品研制、CAD 设计中的仿真与建模、流体力学的计算等。如今，像金融证券、政府信息化、电信行业、教育、企业、网络游戏等领域对HPC的需求也在迅猛增长。
高性能计算的应用
高性能计算有着广泛的行业应用基础，下面列举几个行业对高性能计算的应用需求：
1. 航空航天行业
在航空航天行业，随着中国航空航天事业的快速发展，尤其是载人航天技术的巨大成功，我国科技人员对空气动力学的数值模拟研究提出了越来越多的需求，常规的计算能力远远无法满足复杂的大型飞行器设计所带来的巨大需求。在航空航天企业的设计过程中，研究人员往往需要把飞机表面分成几百万甚至几千万个离散型的网格点，然后通过高性能计算平台求解方程，得出每个网格点的温度、速度、摩擦力等各种参数，并模拟出连续型的曲线，进而为飞机设计提供宝贵的参考资料。对这类计算来说，网格点分割得越细密，计算结果的精确度也就越好。但是这些大规模设计计算问题不但单个作业计算量庞大，且需不断调整、重复计算，因此高性能在航天航空行业中占据着举足轻重的地位。
2. 能源行业
石油能源作为国家战略资源，对于国家经济、安全、军事等各方面都具有非常重要的战略意义。石油勘探承担着寻找储油构造、确定井位的重要任务。目前的主流做法就是人为的制造相应规模的地震（视勘探地区面积与深度不同），同时在相应的地层遍布若干震波收集点。由于不同材料的地质环境对地震波的影响是有规可循的，所以借助这一点，通过相关的算法，即可以通过对地震波的传递演算来“计算出”地质结构，从而找出我们所需要的能源位置。这种计算量无疑是异常庞大的，由于地震波法勘探收集的数据通常都以TB计，近年来海洋油气勘探所采集的数据甚至开始向PB规模发展。为此，只有借助高性能计算，才能在最短的时间内处理这些海量数据。
3. 生命科学
在现代生命科学领域，以数据为驱动力的改变正引发着巨大的变革。海量生物数据的分析将会增强疾病的实时监控能力和对潜在流行病做出反应的能力，但海量数据的挖掘、处理、存储却面临着前所未有的挑战。特别是随着新一代测序技术的迅猛发展，基因组学研究产生的海量数据正以每12- 18个月10倍的速度增长，已远超越着名的摩尔定律，这使得众多生物企业和科研机构面临强大的数据分析和存储需求。
在国内，生物基因行业的发展势头也不可小觑。2011年1 月30日，国家发改委已批复同意深圳依托华大基因研究院组建国家基因库，这是中国首次建立国家级基因库，首期投资为1500万元。深圳国家基因库是一个服务于国家战略需求的国家级公益性创新科研及产业基础设施建设项目，是目前我国唯一一个获批筹建的国家级基因库，是全球仅次美国、日本和欧洲三个国家级基因库之后的世界第四个国家级基因库。现在，该国家基因库已经收集了100万GB的生物数据，包含基因组、转录组、蛋白质组、代谢组及表型的数据，同时也积累了约四十万份生物样本。预计该基因库最终将达到10亿GB级别的数据容量。深圳国家基因库和国际上已有的基因库相比，它的特点是既有“湿库”也有“干库”：前者把千万种实体的动植物、微生物和人类组织细胞等资源和样本纳入网络；后者汇集巨量的核酸、基因表达、蛋白、表型等多类数据信息，成为“大数据”生物学时代研究生物生长发育、疾病、衰老、死亡以及向产业化推广的利器。
4. 金融行业
金融说到底就是数据。在金融市场中，拥有速度就意味着更高的生产力和更多的市场份额。金融计算模型相当复杂，数据收集越多，计算结果越精确。金融分析师都迫切地需要一个能模拟复杂现实环境，并进行精确处理的金融计算程序，以便对每个投资产品及时地评估投资收益，衡量投资风险，以期获得更好的投资回报。也正因此，高性能计算已经越来越多地应用到全球资本市场，以期在最短时间内实现对市场的动态响应与转换。
5. 气象预报
世纪二十年代初，天气预报方程已基本建立。但只有在计算机出现以后，数值天气预报才成为可能。而在使用并行计算机系统之前，由于受处理能力的限制，只能做到24小时天气预报。高性能计算是解决数值预报中大规模科学计算必要手段。采用高性能计算技术，可以从提高分辨率来提高预报精度。
6. 游戏动漫和影视产业
随着3D、4D电影的兴起和高清动漫趋热，由高性能计算（HPC ）集群构成的“渲染农场”已经成为三维动画、影视特效公司不可或缺的生产工具。动漫渲染基于一套完整的程序进行计算，从而通过模型、光线、材质、阴影等元素的组合设定，将动漫设计转化为具体图像。以《玩具总动员》为例，如果仅使用单台工作站（单一处理器）进行动画渲染，这部长达77分钟的影片的渲染时间将会是43年，而采用集群渲染系统，只需约80天。

4. 企业的存储需求主要体现在哪几个方面emc怎样

现实是，在IT系统复杂度和风险逐渐增加、采购和管理成本不断上涨的情况下管理好数据，对所有企业来说都是一个严峻的挑战。

但概括说来，企业的存储需求大同小异，可以简要归纳为：

1、总体拥有成本(TCO)有效控制
2、数据的安全、可靠性、一致性
3、以低成本提供杰出的高端存储服务
4、实现不同存储级的整合
5、降低存储管理复杂性
6、存储可扩展性性能
7、数据存储生命周期管理
EMC的市场份额现在在不断的下降，有兴趣网络下就知道了。不再赘述