数据经济时代，数据量爆发式增长。根据IDC的报告显示，现在全球数据量每18个月翻一番，其中，非结构化数据是所有数据中增长速度最快的，它正在以61%的复合年增长率增长，到2025年将占全球数据的80%。

面对众多且不断上涨的非结构化海量数据的存储、管理如何利用，企业传统的存储已燃不能满足上述需求：

1、容量扩展困难且成本高昂

随着数据的快速增长，传统的存储按比例扩展方法将导致“小马拉车”的困境，性能和容量无法灵活扩展。同时，传统存储的扩展成本很高，随着大量非结构化数据占用存储空间，扩展需求将导致投资成本不断上升。

2、难以满足业务的高性能处理

随着人脸识别和基因测序等新技术的不断应用，越来越多的场景将产生数亿到数十亿个小文件。但是，当数据量达到一定水平时，传统存储处理大量小文件的性能将严重下降，无法满足业务的高性能处理要求。

3、运维管理复杂

海量数据的诞生，导致了大量存储设备的增加。传统的“一机一管”模式使得运维管理非常复杂，例如无法实现快速故障定位和快速处理。

这些都给企业存储带来了严峻挑战，企业迫切需要一种的新的存储方式，更好地存储、管理非结构化数据，继而有助于挖掘其背后的价值。