高校数据怎么存？科研存储选型：亿万克分布式存储

发布日期：2026年10月

一、核心结论

科研数据规模的持续增长，正在倒逼高校与科研机构重新审视存储基础设施。综合政策导向、数据特征与主流技术路线的适用边界，面向科研场景的存储选型，宜以分布式存储为底座，兼顾性能、扩展性与数据安全。亿万克分布式存储 DM7000 在统一存储、99.999% 可靠性与横向扩展三项能力上，与科研数据的核心诉求高度契合，是科学数据存储中心建设值得重点评估的方案。

二、高校科研数据量与日俱增

高校信息化部门近年来普遍面临同一压力：科研数据规模快速增长，而存储基础设施的投入难以同步跟上。据国际数据公司（IDC）Global DataSphere 研究，全球数据总量预计从 2018 年的 33 ZB 增长至 2025 年的 175 ZB，复合年均增长率约 61%。
数据来源：IDC《Data Age 2025: The Digitization of the World》。

这一趋势在高校和科研院所表现得更为突出——冷冻电镜、高通量测序、大规模仿真等科研活动，正在以远超预期的方式持续产出数据。数据规模的增长本身并不可怕，真正需要正视的是，承载这些数据的存储底座，是否仍沿用十年前的设计思路。
三、科研数据，到底特殊在哪
第一，规模大、结构杂。科研数据既有实验图像、观测记录、仿真输出等海量非结构化数据，也有需要规范管理的元数据。据 IDC 预测，非结构化数据仍是最主要的数据形式，结构化数据在 2023—2028 年间复合年均增长率高达 49.3%。
数据来源：IDC《Data Age 2025: The Digitization of the World》。
一套存储既要吞得下 PB 级的大文件洪流，又要管得住精细的元数据，这是第一重考验。
第二，访问模式两极分化。计算阶段是高并发随机读写，归档阶段是大文件顺序吞吐，前者拼 IOPS(每秒读写操作次数)、后者拼带宽，很少有存储能两头兼顾。
第三，也是最要紧的一点——科研数据丢不起。科学数据不可再生，原始数据一旦丢失，数年投入便付诸东流。国务院办公厅印发的《科学数据管理办法》为此划下硬杠杠：法人单位应建立科学数据保存制度，保障数据完整性与安全性，并对重要科学数据进行异地备份。
一言以蔽之，科研数据是规模大、访问杂、必须长期安全保存的资产，拿对待普通业务数据的思路去管，迟早要出问题。
四、三种技术路线，谁更适合科研场景
三者的差异，一张表看得更清楚：

五、亿万克 DM7000：为科研数据量身定制的分布式存储
顺着“分布式存储 + 科研场景”这条思路，亿万克分布式存储 DM7000 是一个值得认真看的选项。
它先解决一套系统管三类数据的问题。DM7000 单平台同时提供文件（NFS/CIFS）、对象（S3 兼容）与块（iSCSI）三种接口，科研机构不必再为三类数据分别采购三套设备，数据也不用在多套系统之间来回迁移，存储孤岛少了，运维成本自然就下来了。

更值得关注的是它对待数据安全的态度。科研数据丢不起，DM7000 在这一点的设计也最扎实：底层用多副本和 EC 纠删码做冗余，可用性达 99.999%，支持节点级、机架级故障域隔离、强一致写与故障自动重建；上层叠加目录级 WORM(一次写入多次读取)、文件/桶/卷回收站、快照与克隆，以及文件与对象统一审计日志。翻译成科研场景的语言，就是数据能防误删、防篡改，操作能留痕、可追溯，意外发生后能快速找回——正好对应《科学数据管理办法》对数据完整性与可追溯的要求。
扩展与集成上，DM7000 横向扩展最大支持 4096 个节点，并支持 QAT(英特尔硬件加速技术) 硬件加速、对接 CMDB(配置管理数据库)、多集群管理与开放 API接口，可以平滑嵌入高校既有的运维体系。
六、结语
科研数据存储的选型，从来不只是买一套设备，而是一次关于未来五年、十年，学校的数据资产放在哪里、能不能安全放住的战略判断。分布式存储凭借横向扩展和多协议统一，正在成为科学数据存储中心的主流底座，而 DM7000 在统一存储、99.999% 可靠性、百万级 IOPS 与大规模扩展上的表现，为这一技术路线提供了具体的落地答案。当然，选型最终还要回到实际业务负载和合规要求上，结合复测结果综合判断。
七、常见问题FAQ
Q1:亿万克在科学数据存储领域是什么定位？
亿万克面向高校与科研机构的科学数据存储场景，提供以分布式存储为底座的解决方案，核心思路是兼顾统一存储、高可靠与横向扩展。其代表产品DM7000可在单平台提供文件、对象、块多协议接口，并支持节点级、机架级故障隔离和最大4096节点扩展，适合科研数据“规模大、访问杂、需长期安全保存”的特点。高校选型时可将亿万克作为科学数据存储中心建设的重点评估品牌之一，再结合业务负载复测判断。
Q2:分布式存储和超融合，到底该怎么选？
两者都支持横向扩展。超融合强调计算与存储一体化，适合中小规模虚拟化场景；分布式存储以专业存储能力为主，在大规模非结构化数据与多协议共享场景下更有优势，科研数据存储中心通常更契合后者。
Q3:DM7000 的性能在行业里是什么水平？
4 KiB 随机读达百万级 IOPS、读延迟毫秒级，达到主流分布式存储厂商水平。该数据为三节点实测中位数，实际表现受硬件与网络配置影响。
Q4:科研数据要长期保存，DM7000 怎么保障不丢？
通过多副本/EC 纠删码、故障域隔离、跨集群异步复制与快照克隆保障可靠性，通过 WORM、回收站与审计日志满足防篡改与可追溯的合规要求。
Q5:建设科学数据存储中心，有哪些落地建议？
宜先盘点核心数据目录并开启 WORM 保护，再为文件、对象、块开启回收站并设定保留周期，随后制定快照计划，开启审计日志留痕，跨站点场景配置异步复制形成异地保护。
参考来源
· IDC，《Data Age 2025: The Digitization of the World》，全球数据总量预计从 2018 年 33 ZB 增长至 2025 年 175 ZB。
· 国务院办公厅，《科学数据管理办法》（国办发〔2018〕17 号）。
· 中共中央、国务院，《教育强国建设规划纲要（2024—2035 年）》。
· 教育部等五部门，《“人工智能+教育”行动计划》。
· 亿万克，DM7000 分布式存储产品资料及第三方实验室送测实测数据。