数据驱动下，选择一款合适的存储系统很重要！
数字化转型的热潮让企业意识到了数据更广泛的潜力，并建立自己的数据策略，以数据驱动精准决策、客户体验提升、工作效率改善。然而，“60%的企业在数字业务方面比较无能为力，” Gartner的副总裁Dave Aron说：“尽管82％的CEO计划进行转型，但只有22％的CEO认为有必要对其商业模式进行重大改变。”
究其原因，企业想要挖掘并利用数据，主要难点之一在于激增的运营数据，多元化的数据类型和庞大的数据规模对企业挖掘数据价值构成了不小的考验。
强健数据存储，解锁数据价值
从业务报表到数据仓库，再到数据湖，企业数据的元素趋于非结构化。如果缺乏高性能的数据系统和存储系统，就难以解锁数据的价值，想要跟上数据激增的趋势，将数据转换为数据资本，任何企业都需要可扩展、灵活的数据存储系统来支撑。
对于专注于用户数据“存”、“管”、“算”需求的极道来说，解锁数据价值就是从数据资源利用效率层面为用户带来整体性的系统价值。极道企业级数据应用提供了一系列的存储解决方案，这些存储解决方案在架构设计上考虑不同的I/O特征和应用场景，为各种数据提供了灵活性和选择。
分布式文件存储系统ALAMO
极道分布式文件存储系统ALAMO采用高密度设计，每个存储单元中配置了大量磁盘，可聚合多个存储单元的容量、处理能力和带宽资源，便于大量客户端同时数据访问。
1 设计更灵活
ALAMO通过灵活的设计结构，既可以全部对称部署，又可以在超大规模的情况下非对称部署，实现大数据容量和小的元数据聚合代价，满足海量复杂数据对大容量、高宽带和频繁元数据操作的要求。
2 数据更安全
随着数据量的增加和性能要求的提升，ALAMO可随存储单元的增加不断上升，整体无单点瓶颈，能够轻松扩展至上百节点，达到PB甚至EB级容量。ALAMO灵活的数据冗余策略，以及高可用架构完美的满足了客户对数据高可靠、高可用性的需求。
同时，ALAMO能够对核心元数据提供多副本保护，用户可自定义周期对数据进行校验，ALAMO所有组件的冗余设计，保证在故障发生时及时发现，并自动切换，确保数据服务的高可用。
高性能统一分布式存储系统ANNA
面对高IOPS和元数据密集应用，极道在分布式存储系统基础上潜心研发了另一款高性能、高可靠的非结构化统一分布式存储系统ANNA。ANNA能够随节点数量增加线性增加，并且高度智能化，可根据数据热度提供智能存储分层策略，利用负载均衡策略消除性能瓶颈。
1 超强的使用性能
ANNA拥有非凡的IOPS性能，以及对小文件读写能、元数据处理的超级性能。系统内置的存储池自动分层技术，能够根据数据的访问热度，自动将数据迁移到合适的资源池内，并对场景进行优化，在元数据密集性、计算密集型等环境中，展现非凡能力。 灵活的数据
2 以高可靠和自愈能力提供数据保护
在运维过程中，ANNA还能够以可视化的方式对数据进行故障监测、警告，并自动生成日志分析，对数据系统进行运维。
同时，ANNA还能够对数据在预定义的故障域内进行灵活保护，可将数据放置到故障域定义的不同节点或不同硬盘上，确保在多个硬盘或者节点出现故障时数据不丢失、服务不中断。在磁盘故障的时候，系统能够做到无缝自动恢复，保证数据的冗余足够，尽可能有效避免系统降级运行。
在运维过程中，ANNA还能够以可视化的方式对数据进行故障监测、警告，并自动生成日志分析，对数据系统进行运维。
探寻存储空间之外的协同设计
极道所有产品都围绕着数据的“存”“管”“算”，因此，极道还为客户提供了超过存储空间外的“应用感知”及“数据感知”。
- 当存储与计算协同：
根据极道独创的“应用感知”理念，当存储与极道融合计算系统Achelous协同时，极道存储系统能够跟计算系统配合在一起，利用计算系统分析出来的多样化数据存取模式，在调度数据计算任务的同时以带外方式给存储系统以一定的提示，明确指引存储系统能够在处理某些数据的过程中以特定的优化方向尽可能的适应应用的数据存取模式，最大化的发挥存储系统的性能优势，以消除在数据计算过程中的IO瓶颈，提高CPU的利用率。
- 当存储与管理协同：
当存储与极道的元数据实时管理系统MetaView协同时，系统还能够智能地追踪元数据变化，自动提取数据特征信息，并根据数据特征快速发现数据，动态组织数据集和数据溯源。
目前，极道分布式文件存储系统ALAMO及统一分布式存储系统ANNA，以其高性能、高可靠、高稳定的运行优势，共在全球部署了超过100PB的容量，且在70+月的在线时长中保持着数据0丢失的成绩。