2023年中国云存储解决方案市场报告

智能存储分层、数据安全、生态工具融合、高性能计算 报告说明———— 沙利文联合头豹研究院谨此发布中国数据存储系列报告之《2023年中国云存储解决方案市场报告》。本报告旨在梳理等技术动向，洞察技术与产品在市场落地的情况，明晰市场需求，并结合市场发展前景判断云存储解决方案领域内各类竞争者所处地位。 沙利文联合头豹研究院对云进行了下游用户体验调查。受访者来自互联网、金融、制造、医疗等多种金融机构，所在公司规模不一，细分领域有别。 本市场报告提供的云存储解决方案发展趋势分析亦反映出数据库行业整体的动向。报告最终对市场排名、领袖梯队的判断仅适用于本年度中国云存储解决方案发展周期。 本报告所有图、表、文字中的数据均源自弗若斯特沙利文咨询（中国）及头豹研究院调查，数据均采用四舍五入，小数计一位。———— 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系弗若斯特沙利文及头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经弗若斯特沙利文及头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，弗若斯特沙利文及头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。弗若斯特沙利文及头豹研究院开展的所有商业活动均使用“弗若斯特沙利文”、“沙利文”、“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，弗若斯特沙利文及头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何第三方代表弗若斯特沙利文或头豹研究院开展商业活动。 研究框架 u中国云存储解决方案行业概述 •云存储解决方案定义•需求变化驱动数据存储技术演进•云存储解决方案必要性分析 ----------6----------7----------8 u中国云存储解决方案技术趋势分析 •关注“计算能力”：优化缓存加速与计算下推能力•关注“应用能力”：融合数据处理生态工具•关注“经济性”：完善存储类别与提高层级切换能力•关注“安全能力”：提高全链路安全保障能力 u中国云存储解决方案市场分析 •云存储市场探析：行业应用•云存储市场探析：行业功能场景解析•云存储市场探析：功能与场景概览 u中国云存储行业解决方案竞争分析 •中国云存储决方案竞争力评分维度•中国云存储解决方案综合竞争表现•中国云存储解决方案领导者 u方法论 图表目录 •存储行业定义•云存储分类•云存储行业发展历程•云存储解决方案价值•云存储数据缓存加速方案及计算下推功能•数据处理生态工具与云存储结合提供场景化一站式解决方案•云存储提供的存储模式与智能分层存储功能•云存储全链路涉及的数据安全•中国云存储行业应用场景概览•云存储行业收入占比•中国云存储行业功能场景偏好分析•云存储功能场景概览•云存储高性能计算功能场景框架•云存储环境下的AI模型训练与推理•云存储灾难备份与恢复功能场景框架•云存储灾难备份与恢复价值•云存储本地数据云迁移功能场景框架•云存储本地数据迁移上云成本效益•云存储归档功能场景框架•云存储归档在医疗影像的应用 章节一中国云存储解决方案行业概述 q云存储解决方案定义与分类q数据存储技术演进q云存储解决方案价值 •云存储基于云计算和分布式架构，能够在任意时间、任意地点，通过任何连网的设备连接到云存储系统中，进行方便、快速的数据存取。云存储通过独立资源池、弹性伸缩、层次管理等先进技术，帮助企业提升存储灵活性和成本效应，满足个行业个性化存储需求 •云存储通过提供按需付费、资源的灵活扩展、多层次数据安全措施、便利的访问与敏捷处理、持续的业务运营保障以及深度数据价值挖掘，使企业能够实现经济高效、安全可靠且具有洞察力的数据管理 1.1云存储解决方案定义与分类 关键发现 云存储基于云计算和分布式架构，能够在任意时间、任意地点，通过任何连网的设备连接到云存储系统中，进行方便、快速的数据存取。云存储通过独立资源池、弹性伸缩、层次管理等先进技术，帮助企业提升存储灵活性和成本效应，满足个行业个性化存储需求 q云存储融合云计算和分布式存储的特性，提升存储灵活性和成本效应，满足多行业对存储的个性化严格需求 云存储服务是云存储系统提供的数据访问服务，使用户能够在任意时间、任意地点，通过任何连网的设备连接到云存储系统中，进行方便、快速的数据存取。与传统存储服务相比，云存储整合云计算的核心特征，包括即时自助服务、广泛网络接入、地理独立资源池、弹性伸缩和精确度量，并融合分布式数据库的层次化管理、多重冗余及透明操作等先进技术。云存储在保障存储方式的灵活性和可靠性同时，也保证了操作的高效性和专业性，满足不同行业用户对数据存储解决方案的严格要求。 以对象为单位来存储数据的系统，每个对象包括数据本身、元数据和全局唯一的标识符，支持海量数据的存储和全球访问。 文件存储 基于文件层次结构的存储方式，它允许用户以传统的文件和文件夹形式存储、组织和检索数据，适合于需要复杂目录结构的应用场景。 块存储将数据分割成固定大小的块并存储，每个块都有唯一标识，主要用于处理需要高性能、低延迟访问的存储需求，如数据库和高端应用。 1.2数据存储技术演进 关键发现 在90年代前，原始硬件存储满足简单数据需求，而业务增长带来的数据增量使得NAS/SAN成为必要。进入互联网时代，对灵活和可扩展的存储需求促使了软件定义存储的采用。面临海量数据增长的挑战，企业正加速向云存储转型，并将其作为提高运营效率的关键策略 在90年代之前，直接附加存储（DAS）主要服务于独立的单一业务系统，需求数据量小。尽管如此，数据安全性的重要性已被认识，开始隔离存储数据以提高安全性和完整性。 q网络存储阶段：基于NAS/SAN架构，为业务耦合性增添数据存储调用的灵活性 随着业务系统向客户端和服务器模型演进，数据量和系统间耦合性增长，网络附加存储（NAS）和存储区域网络（SAN）等网络存储架构应运而生，提供集中高效且可扩展的存储。 q软件定义存储阶段：以软件定义存储为核心，资源统一抽象化管理，提高效能 Web1.0至3.0的发展，以及业务模式转向BS架构，导致业务并发量和对数据分析的依赖大增。云计算和大数据的兴起推动了对多生命周期数据管理和高级数据分析的需求，促使企业从传统SAN转向软件定义存储（SDS），适应更高的灵活性和扩展性。 q云存储阶段：结合云计算特性，为企业解决数据量大、并发性强的问题 到2025年，预计数据量将达175ZB，迫使企业从不足的传统存储转向云解决方案。随云计算发展，企业正将数据大规模迁移至云，同时实现IT运维自动化，使云存储成为其核心策略。 1.3云存储解决方案价值 关键发现 云存储通过提供按需付费、资源的灵活扩展、多层次数据安全措施、便利的访问与敏捷处理、持续的业务运营保障以及深度数据价值挖掘，使企业能够实现经济高效、安全可靠且具有洞察力的数据管理 q云存储融合云计算优势，为企业提供六大核心产业价值，助力企业发挥数据价值 成本效益：通过仅对实际消耗的资源计费，企业能够显著降低初始资本开支和持续的操作成本，从而在保持财务灵活性的同时，优化其数据管理预算。1 灵活拓展：企业可以实时调整其存储容量，以匹配不断变化的业务需求和数据体量，从而在无需物理扩展的情况下保持技术的敏捷性和竞争力。2 数据安全：利用最新的加密技术和综合安全协议，云存储为敏感数据提供坚固的防线，防止未经授权的访问和网络威胁，确保信息的保密性和完整性。3 便利敏捷：云存储解决方案提高了数据的可访问性和处理速度，允许团队无论身在何处都能迅速访问所需信息，从而加快业务流程和提高生产力。4 业务可持续：通过建立健壮的灾难恢复和数据备份机制，企业能够在面对技术故障或自然灾害时保持业务的不间断运行，最小化潜在的运营中断风险。 数据价值挖掘：云存储环境支持复杂的数据分析和管理工具，助力企业从庞大的数据集中提取洞察力，驱动决策和创新。 章节二中国云存储解决方案技术趋势分析 q关注“计算能力”：优化缓存加速与计算下推能力q关注“应用能力”：融合数据处理生态工具q关注“经济性”：完善存储类别与提供层级切换能力q关注“安全能力”：提高全链路安全保障能力 •在大数据和AI技术等需求场景中，传统计算与存储工作分离的架构面临着网络带宽抢占与I/O响应时延高的挑战。云存储可通过整合数据缓存加速插件与提供计算下推功能，能够更有效地应对需求，提高整体系统的计算效率 •面对数据规模快速增长所带来的数据处理效率低、操作复杂等挑战，云存储服务与数据处理服务深度融合，能够显著提高数据处理效率，有效优化场景应用的性能表现 •减少硬件成本和降低数据冗余费用是用户选择使用云存储的核心驱动力之一。随着业务的复杂化和需求的多样性增加，企业面临成本与性能的平衡及数据管理的挑战。云存储厂商通过发展高性能网络和多样存储介质，并提供智能数据分层，帮助企业解决这些挑战 2.1关注“计算能力”：优化缓存加速与计算下推能力 关键发现 在大数据和AI技术等需求场景中，传统计算与存储工作分离的架构面临着网络带宽抢占与I/O响应时延高的挑战。云存储可通过整合数据缓存加速插件与提供计算下推功能，能够更有效地应对需求，提高整体系统的计算效率 q强化云存储与计算的协作，从而应对大数据与AI时代的高性能数据处理需求 大数据与AI技术高速发展，数据计算的规模和复杂性显著增加。在传统的计算架构中，计算工作与存储工作分离，这意味着在执行计算任务时，多个计算实例需要同时访问存储层，不可避免地导致网络带宽的抢占。此外，数据从存储层到计算层的传输路径较长，进一步增加了I/O响应时延，降低整体的计算效率。为解决这些挑战，云存储可协同数据缓存加速插件与提供计算下推的功能，从而提升计算效率，优化系统整体性能。 通过引入数据缓存加速插件，数据可以根据计算任务情况进行缓存，当计算实例需要执行任务时只需要读写缓存数据，避免数据跨节点传输导致作业执行等待，提高计算任务的效率。在这基础上，数据缓存加速插件可增强智能化能力，通过对计算任务的识别与调度，自动优化数据缓存的位置，为计算引擎提供最短的数据访问路径。同时，可根据对任务性质及数据量的判断，采取灵活的数据缓存策略，如先缓存部分数据，再根据需求逐步完成全量数据的缓存。 针对时延不敏感的计算任务，可以下推至云存储进行处理。这不仅能减少数据搬移的需求，还可以减轻计算节点处理非紧急或次要计算任务时的负担，最大化计算资源的使用效能，从而增强整个系统处理各种任务的能力。这一功能能够充分优化计算资源分配，实现系统性能和响应速度的提升，在处理大规模和复杂的数据计算任务时的价值显著，如AI模型训练与部署、高性能计算应用、大规模批流数据处理等。 2.2关注“应用能力”：融合数据处理生态工具 关键发现 面对数据规模快速增长所带来的数据处理效率低、操作复杂等挑战，云存储服务与数据处理服务深度融合，能够显著提高数据处理效率，有效优化场景应用的性能表现 q通过融合云存储与数据处理生态工具，能够实现处理效率提高，满足多应用的需求 随着数据规模的快速增长，企业在数据处理上面临效率低下、成本上升和操作复杂的挑战。这些问题主要源于数据处理过程中的多次读取、外部网络传输，这不仅消耗了计算资源和网络带宽，还带来了安全风险。同时，多样化的数据类型和繁杂的处理工具导致了标准不统一，增加了运维管理的难度。 应对这些挑战，云存储厂商提供数据处理生态工具，用户可在云存储服务内部进行手动或自动数据处理，简化数据处理的运维流程。同时，基于文件、适配、图像、音频和内容审核等数据处理需求，厂商开始引入AI技术，不仅丰富了数据处理功能的覆盖范围，还提供了如画质增强等传统手段难以实现的高级功能。 除了封装自主研发的数据处理能力，厂商还可以与第三方工具进行兼容。这样做不仅能够进一步扩展数据处理的功能，也能够对用户正在使用的外部数据处理产品进行统一运维，从而简化用户操作流程，优化整体使用体验。 数据处理