亿级影像并发处理这道考题，浪潮存储如何作答

北京，2021年8月5日/美通社/ - 沥青暴露在阳光下会变硬，但没有变硬的部分。你可以用一些特殊的溶剂来溶解它。观察到这种现象的法国人约瑟夫·尼埃普斯开始思考，“我可以用同样的方式尝试，我可以将现实世界中的风景打印出来吗？”他想了想，也照做了。 NS。

Niepce 不会想到，他在 1826 年用沥青“敲击”了人类历史上的第一张照片，却无意间打开了人类通往影像世界的大门。

经过近两个世纪的变迁，影像技术和数字技术不断融合，数字影像主导行业。尤其是在大数据、深度学习等新技术的加持下，影像大数据产业发展持续加速。 IDC研究表明，未来80%的行业数据将以照片、音频、视频等非结构化图像数据的形式呈现。海量图像数据的“存储”和“使用”就像赛车的两个驱动轮，影响着数字赛道上各个行业的发展速度。作为新存储的开拓者和引领者，浪潮存储凭借五年五次高居榜首的终极“造车”技术，持续加速行业大图像数据处理。

浪潮分布式存储性能排名第一世界

行业影像数据爆炸式增长？怎样才能“快速接收和存储”

随着行业数字化转型的不断推进，企业数据资产已经从关键服务产生的结构化数据逐步向非结构化图像数据演进。同时，企业IT业务的重心从数据管理转向数据运营。如何提升数据存储性能，从海量影像数据中快速获取数据价值，成为企业竞争力的关键。

以金融业为例。在Bank4.0趋势下，随着银行网点向营销化、体验化的智慧网点转型，各大银行都在全面推进无纸化办公。印刷检验、图像审批等业务处理流程越来越电子化，带来了对图像数据实时存储和处理需求的井喷式增长。

浪潮存储解决方案架构师Howar表示：“金融影像大数据就像蚂蚁大军，具有‘小’、‘大’的特点。海量金融影像的并发处理是一个典型的性能密集型场景。” .霍华尔做了计算。票据图片压缩后，每张图片的大小在几十K到几百K左右，最常见的图片在100K左右，但是图片的规模非常大，具体取决于银行的规模和业务.启动时间不同，单个存储系统需要处理几千万到几亿张图片。同时，随着金融监管要求越来越严格，大量的录音、视频、图片也需要实时保存和高效访问。

不仅在金融领域如此，在通信、能源、交通、媒体资源、科研、医疗等诸多行业，也面临着图像大数据的挑战加工。该行业用户的共同需求可称为“性能现象级”。其中，在通信行业，14亿人将衣食住行带入互联网，2020年移动互联网数据流量将达到1656亿GB；在互联网行业，快手每天生成1.2亿条内容标签，实时匹配用户画像，内容精准推送背后海量数据关联碰撞结果；在交通领域，网红城市成都有6000多条实时导入的交通视频流，每天需要处理1亿张图片和10次搜索。这些实时数据就像长江一样，日夜不停地注入后端数据基础设施。如何“抓住、快速存储、快速使用”成为数据存储面临的挑战。

智能交通产生海量实时数据< /span >

一个“性能”测试题？引出三种范式

虽然大多数行业都面临大数据处理挑战，但不同行业、不同业务，对于不同数据生命周期的性能需求，存在三种范式：以媒体资产4K/ 8K、脑成像研究等应用场景，数据处理属于“带宽密集型”范式；以金融影像应用场景为代表，影像数据以海量小数据为主，属于“IO密集型”范式。最后是混合型。在智慧交通、能源勘探等场景中，在早期的数据采集阶段，海量数据流的实时融合对存储带宽提出了挑战。在人工智能分析的后期，企业需要处理数十亿甚至数百亿。小文件需要极强的 IO 能力来支持。

Howar告诉我们，浪潮分布式存储可以用一套存储来满足以上三种性能范式。浪潮存储开发了业界首创的“块、文件、对象、大数据一体”极简架构和iTurbo智能加速引擎。该存储系统可以协调和管理数千个节点，实现性能的线性扩展。

浪潮存储

在带宽密集型应用中，浪潮存储可以通过聚合带宽技术支持数据流的高速吞吐，确保海量图片种子能够“快速接收和存储”。同时，浪潮存储还可以针对场景进行定制。例如，在石油勘探场景中，浪潮存储通过优化解操纵、幅度补偿等多项作业的配置，提高了石油勘探批量作业的处理能力，增强了易用性。保证系统高速稳定运行。

文章来源：《试题与研究》 网址: http://www.styyjzz.cn/zonghexinwen/2021/0806/1820.html