大數據分析手段的廣泛應用，助推數據快速增長，存儲形態相繼經歷了從傳統存儲到大數據存儲1.0再到大數據存儲2.0的變遷，以應對海量數據的挑戰。1.0時代解決了海量存儲的問題，通過分布式架構和軟件定義，讓數據能夠存得下。2.0時代解決了便捷管理的問題，通過多協議訪問、生命周期管理、異構存儲管理、混合云管理，讓企業管好數據。

1、存儲引擎+智能引擎：更強大的MOS對象存儲

企業耗費資本存儲數據，最終是為了利用數據價值創造經濟效益。存儲倘若仍是一個“傻盒子”，只能存儲卻不能感知數據，是無法滿足企業真正需要的。企業對數據價值利用的強烈訴求，驅動大數據存儲步入3.0時代。這要求存儲足夠智能，可基于數據感知實現數據處理和智能調度，基于應用感知實現訪問加速，通過存儲自身的智能運維減少人力依賴。如此，才能幫助企業用好數據，以智能存儲為數字底座，構建面向未來的IT基礎架構。而杉巖MOS海量對象存儲的智能數據處理引擎，正是承載了這一使命。

從杉巖的產品戰略來看，海量存儲核心引擎和智能數據處理引擎，支撐起了更為強大的MOS對象存儲。前者依托分布式架構、多樣化管理策略以及全面的企業級特性，滿足企業存儲和管理海量數據的需求；后者依托開放式平臺和強大的數據處理能力，并基于數據感知實現智能調度，滿足智能處理數據、挖掘數據價值的需求。雙引擎驅動，讓MOS對象存儲集海量數據存儲、管理、價值挖掘于一體，無疑是企業應對大數據挑戰的極佳選擇。

2、智能數據處理引擎：加速智能應用，釋放數據價值

數字化浪潮來襲，大數據、人工智能的發展超出預期，在各行業的落地應用也逐漸鋪開，企業利用AI挖掘數據價值的需求是不言而喻的。在傳統模式下，對數據庫文件等結構化數據進行價值挖掘相對容易，但是對于圖像、影音等非結構化數據的價值挖掘是比較困難的。MOS的智能數據處理引擎，正是為此而生。通過對非結構化數據的多維度標簽化和結構化處理，讓有價值的數據更容易被發現，實現更高效的價值挖掘。有了智能數據處理引擎，數據處理能力下沉到存儲內部，通過與海量存儲核心引擎高效聯動，并基于數據感知實現智能調度，極大地簡化業務流程，提升業務效率。

智能管理10億文件，幫助廣發證券打造內容管理平臺

目前，智能數據處理引擎幫助許多行業客戶實現了數據的高效價值挖掘，提升收益。

廣發證券原來的檔案管理往往需要業務員人眼篩查，耗時長、易出錯，檔案查詢不夠精準。采用智能數據處理引擎后，當客戶電子檔案存入時，通過身份證識別插件，將客戶的姓名、出生年月、身份證號等信息提取出來并打上標簽，后續營業廳工作人員可直接通過檔案檢索界面，根據標簽信息進行檔案的精細化檢索，也可以自定義檢索模板，方便高效。此外，為滿足合規要求，需將合同文件（Word文檔）轉為PDF文檔并添加水印后再存檔。該項目中對相關文件設定生命周期策略，自動調用智能數據處理引擎的文檔格式轉換（Word轉PDF）和添加水印功能，處理后的文件自動轉存至目標桶，整個過程基于生命周期策略自動觸發，無需人工介入，極大提升了業務效率。

圖4.智能數據處理引擎對證件照片和文檔的加工處理

智能存儲助力質檢效率提升，幫助UTAC節省20%存儲空間

UTAC是全球十大芯片封測廠商之一，在其芯片封測產線上，通過工業攝像機拍攝芯片的高清圖像（BMP格式，單張30MB以上）進行智能質檢，每天數據增量80TB，每月文件增量1.3億個，存儲3-4個月，預計需要PB級存儲空間。進一步交流得知，部分圖片僅前三天需要高清格式，以便于人工復核，三天之后僅作歸檔和檢索，或者直接刪除。利用智能數據處理引擎將BMP圖片轉為JPG圖片（單張10MB以內），并基于圖片標簽實現生命周期自動化管理（如圖片到期自動刪除，轉碼后歸檔到冷池）。該方案幫助用戶節省20%存儲空間，且數據處理效率相比傳統方案提升了30%，總體成本降低了60%以上。

智能數據處理引擎在機器學習場景的應用

機器學習場景下，訓練素材以圖片為主。如果原始素材是視頻文件，可以通過MOS智能數據處理引擎，在存儲內部對視頻進行抽幀，抽幀后產生的圖片用于訓練推理。如果有特殊需要，可以對抽幀圖片進行二次處理或自定義標簽，再用于推理訓練，顯著提升訓練效率。

3、開放生態，打造強大的智能處理平臺

杉巖MOS智能數據處理引擎就像應用市場一樣，是一個開放式平臺，可以集成豐富的第三方插件，比如合合信息的身份證識別、票據識別等插件，微模式公司的人臉識別、車輛識別等插件，用戶可以按需添加插件，擴展數據處理能力。目前，MOS智能數據處理引擎支持圖片轉碼、圖片裁剪、添加水印、身份證識別、人臉識別、車牌識別、票據識別、文檔識別、語音識別、內容提取、文件格式轉換等20余項處理功能，為用戶提供更強大的智能處理平臺，滿足不同場景的數據處理需求。

智能數據處理引擎是杉巖數據面對大數據存儲發展趨勢的應對方案，在海量存儲和便捷管理的基礎上，讓存儲“理解”數據，基于數據感知實現數據預處理和智能調度，簡化業務流程；基于應用感知實現訪問加速，快速響應業務需求；依托智能運維減少人力依賴，打造更強大的智能數字底座，構建面向未來的智能IT基礎架構。

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