数据及存储技术发展研究报告
数据库发展研究报告 2023版
数据库发展研究报告 2023版展望未来的数据管理技术数据管理技术在信息时代的发展中扮演着重要的角色。
数据库作为其中的核心组成部分，不断发展和演进，为各行各业的数据存储和处理提供了强大的支持。
本文将对数据库发展的趋势进行研究和分析，展望未来数据库技术的发展方向。
一、背景与现状数据库技术作为信息化建设的基石，已经在各行业广泛应用。
随着大数据和人工智能的兴起，数据量的爆炸式增长和对数据处理能力的要求不断提升，数据库技术也面临着新的挑战和机遇。
二、云数据库的兴起随着云计算的快速发展，云数据库成为了数据管理的新模式。
云数据库具有弹性扩展、高可用性、强大的计算能力等优势，为企业提供了更加灵活和高效的数据管理方案。
未来，云数据库将继续发展壮大，成为主流的数据库解决方案之一。
三、新兴技术的应用在过去的几年中，新兴技术如区块链、物联网、人工智能等的崛起，对数据库技术提出了新的需求和挑战。
数据库需要适应这些新兴技术的特点，提供更好的数据存储和处理能力。
未来，数据库将与新兴技术深度融合，实现更加智能化的数据管理。
四、安全与隐私保护数据安全和隐私保护是数据库发展的重要方向之一。
随着数据泄露事件的频发，公众对数据安全和隐私保护的关注度不断提高。
未来数据库将加强数据安全和隐私保护的能力，采用更加严格的权限管理和加密技术，保护用户的数据安全和隐私权益。
五、自动化和智能化随着人工智能的快速发展，数据库技术也将向自动化和智能化方向发展。
自动化能够减少人工干预和人为错误，提高数据处理的效率和准确性。
智能化则能够通过数据挖掘和机器学习等技术，从海量数据中发现规律和价值，为决策提供更加科学和准确的依据。
六、未来发展趋势未来数据库的发展将是多样化和开放化的。
数据库将逐渐从传统的关系型数据库向多样化的数据库模型演变，如图数据库、文档数据库、列式数据库等。
同时，数据库也将向开放平台和开放标准发展，提供更加灵活和可定制的数据库解决方案。
【文档结尾】综上所述，数据库作为数据管理的核心技术，在未来的发展中将面临更多的挑战和机遇。
大数据总结报告
大数据总结报告一、引言现代社会信息量庞大，数据呈现爆炸性增长的趋势。
大数据概念的提出为我们开辟了前所未有的数据利用与处理方式，它使我们能够更好地理解和应用数据，为决策提供依据。
本报告将对大数据的发展现状、应用领域和前景进行总结，为各相关方提供参考和启示。
二、大数据的发展现状1.数据规模急剧增长随着互联网的普及和移动设备的广泛应用，海量数据不断被创造并储存。
根据国际数据公司（IDC）的研究数据，全球每年新创造的数据量呈指数级增长。
2019年，全球新增数据约为40ZB（1ZB=1十亿TB），并预计到2025年将达到180ZB。
2.技术进步推动大数据发展先进的计算能力、存储技术和数据处理算法的发展，为大数据的收集、存储和分析提供了支撑。
云计算、物联网、人工智能等新兴技术不断涌现，推动了大数据的快速发展。
3.大数据行业迅速崛起随着大数据技术的成熟，越来越多的企业和组织开始重视大数据的价值，并建立了相应的团队和技术体系。
大数据行业正成为新一轮经济增长点，带动相关产业的兴起。
三、大数据的应用领域1.商业决策支持通过对消费者行为数据的分析，企业能够更准确地了解消费者的需求和喜好，从而优化产品设计和营销策略。
大数据还可以帮助企业预测市场趋势，降低决策风险。
2.医疗健康管理大数据技术在医疗领域的应用潜力巨大。
通过对大量病人数据的分析，可以提高疾病诊断的准确性和效率，为病人提供个性化的治疗方案。
此外，大数据还可以用于公共卫生管理和疫情监测等领域。
3.城市智能化大数据与物联网技术的结合使得城市能够收集和分析大量的交通、能源、环境等数据，进而实现城市的智能化管理。
智慧交通系统、智能供电网等应用正在推动城市的可持续发展和改善居民生活品质。
4.金融风控大数据技术在金融领域的应用已经逐渐成为常态。
通过对大量历史交易数据的分析，金融机构可以发现异常交易和风险行为，提升风险控制和反欺诈能力。
5.农业生产优化大数据技术可以为农业提供精准的农业生产管理和决策支持。
2023年大数据行业调研分析与发展分析报告
2023年大数据行业调研分析与发展分析报告一、引言随着科技的不断进步和信息化的迅猛发展，大数据已成为当今社会的重要资源和核心竞争力的来源之一。
本报告针对2023年的大数据行业进行深入调研，并从市场规模、应用领域、技术趋势等方面进行综合分析，旨在为相关从业者提供有价值的参考和决策依据。
二、市场规模分析1. 全球市场根据多家权威机构的预测数据显示，2023年全球大数据市场规模有望达到X万亿美元。
新兴技术的蓬勃发展、数据采集和存储成本的不断降低以及数据安全和隐私保护的不断完善都是推动市场增长的主要因素。
2. 中国市场中国大数据市场在亚太地区具有较高的增长潜力。
据研究机构预测，2023年中国大数据市场规模将超过X亿元人民币。
政府的政策支持、企业数字化转型的推进以及人工智能技术的快速发展将进一步助推市场增长。
三、应用领域分析1. 金融行业大数据在金融行业的应用日益广泛，涵盖银行、证券、保险等多个领域。
2023年，金融行业将继续加大对大数据的投入，主要应用于风险管理、反欺诈、智能营销等方面。
同时，区块链技术的发展也将进一步提升金融数据的可信度和安全性。
2. 医疗健康行业医疗健康领域是大数据应用的重要领域之一。
2023年，大数据在医疗行业将发挥更大的作用，如辅助医学诊断、精准医疗、药物研发等。
通过挖掘海量医疗数据，可以实现疾病预测、个性化治疗等目标，提高医疗质量与效率。
3. 零售业随着电商的快速发展，零售业也在积极探索大数据应用的新模式。
2023年，大数据将在零售行业的市场营销、商品推荐、供应链管理等方面发挥更加重要的作用。
个性化推荐和智能化决策将成为提升消费者满意度和企业竞争力的重要手段。
四、技术趋势分析1. 人工智能与大数据融合人工智能技术作为大数据的重要驱动力之一，将进一步渗透并赋能各个行业。
2023年，大数据和人工智能的深度融合将成为行业发展的主要趋势，推动相关技术的快速发展与应用。
2. 数据安全与隐私保护随着数据泄露和滥用事件的频发，数据安全和隐私保护成为大数据行业发展中不可忽视的问题。
大数据技术专业 调研报告
大数据技术专业调研报告一、引言大数据技术是当今信息时代的一个重要领域，具有重要的实践与研究价值。
本调研报告针对大数据技术专业进行全面、详细、完整和深入的探讨，旨在分析其专业背景、学术研究、就业前景等方面的情况。
二、专业背景2.1 专业定义大数据技术专业是指研究和应用大数据相关技术的一门学科，主要包括大数据存储、处理、分析与挖掘等方面的内容。
通过学习大数据技术专业，学生可以掌握大数据处理的核心技术，为企业和组织解决各种数据挖掘与分析问题提供支持。
2.2 专业课程大数据技术专业的课程设置非常全面，包括数据结构与算法、数据库原理与应用、分布式系统、机器学习与数据挖掘、大规模数据处理等方面的内容。
这些课程旨在培养学生的数据处理与分析能力、编程能力以及沟通与团队合作能力。
2.3 专业特色大数据技术专业具有以下特色： - 多学科交叉：大数据技术领域涉及计算机科学、统计学、数学等多个学科，培养学生具备全面的专业知识素养。
- 实践与应用导向：专业课程设置注重实践能力的培养，为学生提供大量的实际项目实践机会。
- 学科前沿研究：培养学生创新思维和科学研究能力，使其能够参与学科前沿研究与应用。
三、学术研究3.1 研究方向大数据技术专业的学术研究方向丰富多样，主要包括以下几个方面： 1. 大数据存储与管理：研究大规模数据的存储和管理技术，提高数据存储的效率和可靠性。
2. 大数据处理与分析：研究高效的大数据处理与分析方法，挖掘数据中的有用信息。
3. 数据挖掘与机器学习：利用数据挖掘和机器学习的方法，发现数据中隐藏的模式和规律。
4. 数据可视化：研究数据可视化技术，将大量的数据以可视化形式展现，帮助用户更好地理解和分析数据。
3.2 学术研究成果大数据技术专业的学术研究成果丰硕，取得了许多重要的研究成果。
近年来，大数据技术在各个领域的应用越来越广泛，如金融、医疗、交通等。
大数据技术的快速发展也得益于各个领域的学术研究成果的推动。
大数据技术研究报告
大数据技术研究报告随着互联网的普及和应用场景的扩大，大数据技术逐渐成为现代社会的重要组成部分。
大数据技术的研究与应用对于推动社会经济发展，优化资源配置，提升管理效能，改善人们的生活质量具有重要意义。
本报告主要介绍大数据技术的研究现状和应用前景。
一、大数据技术的研究现状目前，大数据技术的研究主要集中在以下几个方面：1. 数据存储与管理：随着数据量的爆发增长，如何高效地存储和管理海量数据成为了重要课题。
分布式存储系统、云计算、并行计算等技术的应用，有效解决了数据存储与管理问题。
2. 数据挖掘与分析：大数据中蕴含着各种有价值的信息，如何从中提取出有用的知识成为了研究的重点。
数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术的应用，实现了对大数据的深入分析与挖掘。
3. 数据隐私与安全：大数据中包含着各种个人隐私信息，如何保护数据的安全成为了研究的热点。
数据加密、身份认证、访问控制等技术的应用，提高了大数据的隐私与安全性。
4. 数据可视化与传播：大数据分析的结果需要以可视化的方式展现给用户，如何设计有效的可视化界面成为了研究的重要方向。
交互设计、数据可视化技术的应用，使得大数据的结果更加直观易懂，便于用户的理解与传播。
二、大数据技术的应用前景1. 金融领域：借助大数据技术，银行、保险等金融机构可以对客户进行更加准确的风险评估和信用评估，提供个性化的金融服务，优化资金调度策略，降低风险。
2. 医疗健康领域：通过大数据分析，可以挖掘出疾病的特征和规律，提高临床诊断和治疗的效率和准确性。
同时，结合云计算和移动技术，可以实现健康信息的精准采集和监测，为个体提供个性化的健康管理服务。
3. 城市管理领域：大数据技术可以帮助城市实现智慧化管理，优化交通流量、能源供应和环境保护等方面的问题，提高城市的运行效率，改善居民的生活质量。
4. 电商零售领域：通过对用户行为和购买记录的分析，可以进行精准推荐和定制化营销，提高销售额和用户满意度。
大数据 课题研究报告
大数据课题研究报告引言随着信息科技的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题之一。
大数据是指规模巨大、多样化、高速度的数据集合，它通过分析和挖掘数据中的模式和趋势，帮助企业和组织做出更明智的决策。
本报告旨在研究大数据的相关概念、应用领域以及未来的发展趋势，为读者提供对大数据的全面认识。
1. 大数据的基本概念大数据的概念源于数据爆炸式增长和科技进步。
大数据具有以下特点：•规模巨大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB来计量，远远超过传统数据库处理能力。
•多样化：大数据不仅包含结构化数据，如数据库记录和电子表格数据，还包括非结构化数据，如文本、图像和视频。
•高速度：大数据以极快的速度增长，并需要实时或近实时分析处理来应对快速变化的数据流。
2. 大数据的应用领域大数据应用广泛，可以用于以下领域：•商业智能：通过分析大数据中的模式和趋势，帮助企业做出更明智的决策，改善业务绩效。
•金融服务：大数据分析可用于风险评估、欺诈检测、个性化投资等，提高金融机构的效率和安全性。
•医疗健康：大数据可用于个性化医疗、疾病预测和药物研发，提高医疗保健服务的质量和效率。
•城市规划：大数据可用于交通管理、环境保护和公共安全等，提升城市的可持续发展。
•社交媒体：大数据分析可用于挖掘用户行为、用户兴趣和社交网络中的模式，提供个性化的服务和推荐系统。
3. 大数据的挑战与问题虽然大数据有很多应用前景，但也面临着一些挑战和问题：•数据质量问题：大数据的质量往往难以保证，包括数据准确性、完整性和一致性等问题。
•数据隐私和安全：大数据中可能包含敏感信息，需要加强数据隐私保护和安全管理。
•技术挑战：大数据处理需要强大的计算能力和存储资源，如何有效处理、分析和存储大规模的数据是一个挑战。
•法律和伦理问题：大数据的使用可能涉及法律和伦理问题，如数据合规性、数据所有权和数据使用目的等。
4. 大数据的未来发展趋势随着技术的进步和应用的不断拓展，大数据将呈现以下发展趋势：•智能化：利用人工智能和机器学习技术，使大数据分析更智能化和自动化。
大数据 研究报告
大数据研究报告大数据是指当前互联网时代所产生的海量数据，这些数据量巨大、种类多样，其中蕴含着巨大的商业价值和研究价值。
大数据研究报告可以从多个维度来探讨大数据的意义、应用和发展趋势等方面，以下是一份关于大数据研究的1000字报告。
一、大数据的意义大数据时代的到来，为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
大数据的数量和种类呈现爆炸式增长，对传统的数据处理技术和管理模式提出了更高的要求。
同时，大数据也为企业、政府等提供了主动的机会，通过对大数据的分析挖掘，可以发现市场变化规律、优化运营成本、提高效率水平。
二、大数据的应用大数据已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电商等。
在金融行业，大数据可以用于风险控制、信贷评估、数据分析等方面，帮助金融机构更好地了解客户需求，提供个性化的金融产品和服务。
在医疗行业，大数据可以用于疾病预测、基因组分析、医疗资源优化等方面，帮助医疗机构提供更准确、高效的诊疗方案。
在电商行业，大数据可以用于用户画像、营销策略、供应链管理等方面，帮助电商企业了解用户需求，提高用户体验。
三、大数据的发展趋势随着技术的不断发展和应用场景的扩大，大数据的发展趋势也呈现出以下几个方向。
首先，数据管理和处理技术将进一步提升，包括数据清洗、数据存储、数据分析等方面。
其次，在大数据应用过程中，隐私保护和安全防护将得到更加重视。
再次，人工智能和机器学习的发展将使得大数据分析更加智能化和自动化。
此外，大数据与云计算、物联网等技术的结合将产生更多的创新应用场景和商业模式。
四、大数据的挑战虽然大数据带来了巨大的机遇，但也面临着一些挑战。
首先，数据的质量和真实性是一个重要的问题，需要通过数据清洗和验证来确保数据的准确性。
其次，数据隐私和安全问题是一个必须解决的难题，需要建立完善的法律法规和技术手段来保护用户隐私和数据安全。
再次，大数据的应用需要投入大量的人力、物力和财力，在资源有限的情况下，如何高效利用数据资源是一个亟待解决的问题。
大数据技术研究报告
大数据技术研究报告大数据技术是指在海量数据的背景下，采用先进的数据存储、处理和分析技术，从中提取出有价值的信息和知识的一种综合性技术。
随着互联网的发展和信息化的深入，各行各业产生了大量的数据，如何高效利用这些数据成为企业发展的重点问题。
大数据技术通过对数据进行采集、存储、处理和分析等一系列技术手段，能够帮助企业发现潜在的商机，优化业务流程，提高决策效率。
首先，大数据技术在数据采集方面具有重要意义。
传统的数据采集方式主要依赖于人工录入和传统数据库的存储，这种方式不仅效率低下，而且易受到人为因素的影响。
而大数据技术采用自动化的方式对数据进行采集，能够大幅提高采集效率，并且降低了人为错误的发生概率。
同时，大数据技术能够采集各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，使企业能够从多个维度了解用户需求和市场趋势。
其次，大数据技术在数据存储和处理方面发挥了重要作用。
传统的数据库难以承载大规模数据的存储和处理，而大数据技术通过分布式存储和计算，能够将数据分块存储在多个节点上，并且通过并行计算的方式高效处理数据。
与传统数据库相比，大数据技术的存储和处理能力更强，能够有效应对海量数据的挑战。
此外，大数据技术还具备实时性，能够及时获取数据并进行实时处理，提供实时决策支持。
最后，大数据技术在数据分析方面具备较高的能力。
大数据技术能够挖掘数据中的潜在规律和价值，通过数据分析和挖掘算法，帮助企业发现隐藏在数据中的商机和问题，并提供相应的解决方案。
通过对数据的分析和挖掘，企业能够更好地了解用户的需求和行为，优化产品和服务，提高客户满意度。
此外，大数据技术还能够进行数据可视化呈现，将复杂的数据转化为易于理解的图表和报告，帮助管理层做出更准确的决策。
综上所述，大数据技术在企业发展中具有重要作用。
它能够帮助企业从海量数据中发现商机，优化业务流程，提高决策效率。
但是，需要注意的是，大数据技术的应用需要考虑数据隐私和安全等问题，并且技术的应用需要结合实际情况进行合理调整，避免过度依赖技术而忽视人的主观判断。
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新形态、新应⽤、新价值企业迎来新数据时代数据及存储发展研究报告2内容⽬录2019年中国迈⼊新数据时代元年...................................1.11.21.3新数据时代的特征分析...............................................2.12.22.32.4新数据时代的应⽤和存储发展....................................3.1⽅案3.23.33.4告别⼈⼯⼲预，存储将进⼊智慧运维时代IDC建议 (03)0813192019年中国迈⼊新数据时代元年Array31.1⽆处不AI，第三平台加速向智能创新迈进新数据时代下，创新的IT技术和应⽤是企业实现数字化转型的关键。
IDC在2007年提出了第三平台的概念，将整个IT发展分为三个阶段，第⼀阶段是以⼤型主机为主的时代，第⼆阶段是PC互联⽹时代，第三阶段是以云计算、⼤数据、移动和社交⽹络为核⼼的时代。
在不同的阶段，⽤⼾规模和应⽤种类都呈现出爆发式增⻓，发展⾄第三平台，应⽤数量达到百万级规模。
第三平台发展到2019年，已经从初始的独⽴试点创新阶段，发展到基于平台和⽣态的倍增创新阶段，并逐渐向智能创新阶段迈进。
⼈⼯智能将会进⼀步加速其在⾏业维度的渗透，⽬前已经在互联⽹、智慧城市、智慧⾦融等领域实现相对⼴泛的应⽤，未来五到⼗年内，将继续向其他⾏业扩展，从⽽产⽣诸如制造⾏业的QC⾃动化、零售⾏业的⾃动结账、电信⾏业的智能⽹络服务、医疗⾏业的辅助诊断等⾏业应⽤场景。
为了实现这些应⽤，不仅需要海量数据的⽀持，还需要软硬件协同，尤其是以计算存储为核⼼的基础架构的⽀撑。
IDC预测，未来五年⼈⼯智能市场年复合增⻓率将达到44.9%，整体经济规模将达到175亿美元，其中基础架构占⽐超过50%，成为实现⼈⼯智能应⽤的重要平台。
1.2数字化转型推动企业数据增⻓随着企业数字化转型的快速发展，数据将继续呈现海量增⻓的趋势，数据的来源和结构也越来越复杂多样，基于数据的新产品、新模式、新体验不断涌现，数据成为企业最重要的资产之⼀。
IDC将超过70⼤类的设备产⽣的数据归纳为四个类别，分别是⾮娱乐图像、娱乐数据、⽣产/嵌⼊式数据、语⾳。
▶⾮娱乐图像包括由视频监视摄像机、照相⼿机、⽆⼈机、数字扫描仪、多功能⼀体机（MFP）和医学成像设备等产⽣的数据。
▶娱乐数据包括来⾃数字电视、⼴播、电影（包括流媒体）、视频⽹站和其他⽤⼾创建的视频和图像，以及视频游戏和⾳乐等设备产⽣的数据。
▶⽣产/嵌⼊式数据包括由PC、⼯作站、服务器、超级计算机和其他传统企业硬件产⽣的数据，以及由嵌⼊式系统如⾃动取款机、家庭互联设备、物联⽹、传感器、可穿戴设备等创建的数据。
▶语⾳包括⽹络电话（VoIP）和移动电话产⽣的数据。
根据IDC预测，未来五年，娱乐数据依然是最主要的数据创建类型，⽽来⾃⽣产/嵌⼊式数据，例如物联⽹、⼈⼯智能使⽤和创建的数据具有更⾼的增速，其占⽐将由2018年的15.3%增⻓到2023年的30.8%。
随着⽣产/嵌⼊式数据的快速增⻓，IDC预计，2019年，企业创建的数据量将超过消费者所创建的体量，占整个数据圈的53.4%（IDC数据圈是⼀种衡量在任何给定年份中创建、捕获或复制多少新数据的⽅法）。
451.3需求和挑战并存，企业改变迫在眉睫企业的需求和挑战进⼀步驱动了数据时代的发展，在新数据时代下，企业的IT转型将更加紧迫，IT供应商需要为各⾏业的转型提供助⼒。
IDC通过分析数据在⾦融、交通、电信、能源、制造、医疗等代表性⾏业的发展现状和痛点，发现新数据时代下企业主要在数据海量增⻓，数据实时和可靠性以及数据整合及管理三⽅⾯⾯临挑战。
数据海量增⻓-在数字化转型的推动下，企业每年产⽣的数据量将继续保持⾼速增⻓，这将对存储设备供应商带来巨⼤挑战，但同时也提供了发展机遇。
通过IDC调研发现，存储介质和存储设备供应商在2018年为全球增加了超过700EB的数据存储容量，创造了超过880亿美元的收⼊。
预计2018-2023年，全球存储装机容量将以18.4%的年复合增⻓率增⻓，2023年的存储装机容量将达到11.7ZB，其中企业级存储装机容量将达到25.1%的年复合增⻓率，与2018年相⽐增幅超过3倍，远⾼于个⼈存储容量5.9%的年复合增⻓率。
从全球存储介质来看，预计增⻓最快的存储介质是固态硬盘（SSD），未来五年的其年复合增⻓率将达到44.0%，远⾼于整体存储装机容量18.4%的年复合增⻓率。
在中国，从企业级外置存储市场来看，全闪存阵列得益于其较⾼的市场价值，从2015年⾄2018年市场出货价值快速增加，2018年迎来增⻓峰值，总市场规模达到5亿美元。
鉴于更多的技术升级，如⽀持端到端的NVMe，IDC认为2019年全闪存阵列仍会保持较⾼增⻓，2019年第⼆季度预测显⽰，中国全闪存存储阵列市场将实现52.3%的同⽐增⻓，达到7.6亿美元。
从全球存储设备类型来看，2017年，企业级存储系统已经取代PC和平板电脑，成为总体容量最⼤的存储设备；预计2019年，企业级存储系统的装机容量同⽐增⻓率达32.9%，远超总存储装机容量17.1%的同⽐增⻓率；2021年，企0%40%20%60%90%10%50%80%30%70%100%201820202022201920212023生产/嵌入式数据图1全球四大类型数据趋势概览，2018-2023年来源：IDC，2019非娱乐图像娱乐数据语音业级存储系统的装机容量将占⼀半左右的全球存储装机容量；到2023年该⽐例将继续增⻓，预计将达到56.2%。
此外，预计到2023年，视频采集存储占⽐将达到10%左右，并有望在2023年之后超过PC和平板电脑，成为仅次于企业级存储的的第⼆⼤存储市场。
在中国，已被市场⼴泛接受的分布式存储系统，在未来五年将保持23.2%的年复合增⻓率。
数据的可靠性和实时性-未来⽆论是企业还是个⼈都对数据产⽣了更⼤的依赖。
数据作为未来企业最重要的核⼼资产之⼀，保证数据存储的可靠性成为⼀种必要，尤其在诸如⾦融、电信、医疗等与⺠⽣关系密切的⾏业。
为了实现数据存储的安全可靠，未来存储设备的容灾和冗余机制必不可少，避免因⾃然灾害、设备损坏等意外引发的数据丢失是企业数字化转型的重要诉求。
6数据整合及管理-为了满⾜数据实时性需求，企业迫切地需要将基础架构扩展到边缘，边缘将成为数⼗亿个端点和核⼼基础架构之间关键的中间节点。
随着数据部署⽅式越来越复杂多样，企业对于不同环境的数据整合及管理将提出更⾼的要求。
IDC预测，到2023年，将有42.4%的企业采⽤边缘+核⼼的组合架构⽅式。
从数据产⽣的⻆度分析，核⼼、边缘和端点产⽣的数据总量都在增⻓，其中⼤部分数据由端点产⽣，⽽边缘产⽣的数据量具有较⾼的增速，未来五年复合增⻓率预计达到33.2%。
作为全球数据圈重要的⼦集，云端产⽣和存储的数据⼀直在快速增⻓，企业对云的依赖不断增加。
通过整合软件定义基础架构和云服务，企业在满⾜其对于计算、存储和⽹络等⽅⾯的需求有了更⼴泛的选择，在对数据安全性、可扩展、可管理、成本效应、存储性能和存储空间等需求的综合考量下，混合云和多云将成为未来企业的主流选择。
预计，2019年⽤于⽀持云基础架构的硬件⽀出将超过传统IT基础架构，占⽐将达到52.9%。
未来，如何利⽤软件定义架构将混合云、多云服务标准化，将复杂部署环境中的数据充分整合、管理、分析和应⽤，将成为企业关注的重点之⼀。
20182019202020222021202342.4%47.4%52.9%53.3%55.6%57.6%80160401202010018060140$B虽然数据的产⽣更多来⾃端侧和边缘，但最重要的数据存储位置依然在核⼼。
IDC预计，2019年，存储在核⼼的数据同⽐增⻓将达到32.9%，远超存储总量17.1%的增速；到2022年，核⼼存储占⽐将达到47.6%，超过边缘存储成为最⼤的数据存储位置；2023年核⼼数据中⼼的数据存储容量将超过边缘存储和端侧存储的总和，占⽐达到总量的50.4%。
图3全球数据产生及存储位置趋势概览，2018-2023年全球云IT基础架构硬件支出趋势预览，2017-2022年来源：IDC，2019端侧存储核心存储端侧创建核心创建边缘创建边缘存储60%70%50%40%30%20%10%0%0%40%80%20%60%100%10%50%90%30%70%在数据发展的推动下，企业逐渐迈⼊新数据时代。
新数据时代场景将向企业提出关键需求及挑战，体现出四⼤特征：新数据形态、新部署环境、新应⽤模式以及新价值需求。
新数据时代新数据形态：海量、多元和非结构化成数据常态新部署环境：基础架构向云-边-端演进，多云、数据管理成为企业关注重点新应用模式：应用场景逐渐细分，个性化存储解决方案需求上升新价值需求：创新存储技术和架构将助力数据价值释放新数据时代的特征分析图5新数据时代场景四大特征来源：IDC，浪潮，201982.1新数据形态：海量、多元和⾮结构化成数据常态随着终端设备技术的发展，⽹络承载能⼒的提⾼，云-边-端计算环境的应⽤，诸多⾏业领域产⽣了⼤量不同类型的数据，这对数据和信息的存储提出新的需求。
以影像采集为例，诸如交通、医疗、制造等⾏业领域在不断扩展其对⾼清影像的应⽤，在产出⼤量4K、8K视频、上亿像素的⾼清图⽚作为数字⽣产材料的同时，还需要越来越⼤的存储空间。
另外，随着互联⽹与通信、⼈⼯智能、物联⽹、云计算/边缘计算等技术的发展，更多的“事物”正在链接，万事万物都可以被记录并⽤数据来表达。
由于数据出处具有环境多样、复杂等特点，分布在多个平台和地理位置的数据被以不同的⽅式采集与传输，数据从单⼀内部⼩数据形态向多元动态⼤数据发展，⼤量⽂本、图⽚、视频等⾮结构化数据被产⽣和存储，同时也需要更加先进的IT技术和架构来对数据进⾏采集、存储和利⽤。
IDC预测，未来五年，⾮结构化数据将拥有更⾼的增⻓率，在整体数据圈的占⽐也将持续增加。
企业在数字化转型进程中，将越来越多地采⽤多云环境以及边缘计算部署，这样的计算和存储环境也使得数据更加多样，数据采集、存储和利⽤的复杂性再次叠加。
为了解决数据海量、多样性和价值挖掘等⽅⾯的挑战，闪存、分层存储、分布式存储等先进的存储技术和架构未来仍具有较⼤发展空间。
在智慧城市这⼀典型数据产⽣场景中，城市交通⼲道安装的⼤量的视频监测卡⼝不间断地采集地⾯交通数据，便于交管部⻔进⾏管控和信息服务。
据统计，每个视频采集设备每天需要采集⾼清影像超过万张，百台视频采集设备每天需要存储的数据量已达到TB级别。
中国的摄像头保有量已经达到亿级，加之交通系统往往会存储相当⻓时期内的历史数据⽤于查证和回溯，由此产⽣的海量数据给存储系统容量带来不⼩压⼒。