IDC的一份研究报告指出，2025年，全球数据量将达到175ZB，这其中有80%都是非结构化数据。

国内的存储厂商，大部分都是瞄准非结构化数据的市场机遇，以应对互联网、大数据、物联网、机器学习等技术带来的数据潮。传统经典的SAN块存储可以创新的空间越来越少，市场也被几家老牌存储厂商牢牢占据，而以对象存储和文件存储为代表的非结构化数据存储，可创新的空间更大。

一份数据在一个业务场景下可能需要多次利用，就需要多次copy数据。比如，在A业务空间处理完后，再拷贝到B存储空间，用另一种存储协议来访问，不仅需要进行数据迁移，还会额外占用存储空间。

到底什么是多协议互通呢?

多协议互通指的是: 不需要通过格式转化就能让对象存储存进来的数据，通过文件存储方式来访问，或者文件存储存进来的数据可以通过对象存储来访问。存储和读取数据之间不需要经过格式转化，这样就避免了性能和语义的损失。除此之外，多协议无损互通还可以提高数据分析的效率。

在多样化的HPC场景下，日均产生的三维数据可达几百TB甚至PB级，因此对存储性能有着更高的要求。在海量数据的处理过程中，一次数据处理需要经过文件、对象、大数据等多种格式的数据处理，这无疑是对传统数据存储方式发起了巨大的重构挑战。

在整个数据处理闭环中，数据转换格式的时间占全过程的35%以上，如何提升多样性格式数据的处理效率，逐渐成为存储领域新型技术的主流趋势。传统存储厂商仍通过共享硬件资源池，在一套硬件集群上划分出多个独立的逻辑资源池，分别部署对象、块、文件系统的存储池，实现硬件集群多样化格式的共享存储。但在该资源池中，每一个逻辑资源池仅仅只会支持一种访问协议;对于跨协议访问时，仍需要先行拷贝原格式的原始数据，再将其进行数据格式转换，实现不同格式之间的数据相互转换及交互。

在数据处理的过程中，数据拷贝产生的冗余副本不仅占用数据的存储空间，同时在数据格式转化的过程中，将会产生大量的数据丢失。因此，传统的共享硬件资源池，只能提高硬件资源的利用率，无法满足格式差异化要求及数据处理效率，以满足日均PB级的数据存储需求。

如今，一份数据需要经过多个环节处理的场景越来越多，比如自动驾驶、资源勘测等场景。

就“自动驾驶”场景为例，多辆路测车每天产生大约上PB的数据。数据采集的原始数据是NFS格式，需要先转换为HDFS格式，才能利用大数据系统对数据进行预处理，最终将数据转换为NFS格式导入进人工智能训练集群及演练仿真集群，对数据进行深度挖掘，进一步调整自动驾驶策略。自动驾驶的完整数据链的处理环节，需要一份数据通过不同的数据访问协议来访问，对接不同的计算框架，而协议互通能显著提升数据分析的效率。

综上所述，存储的协议互通成为了当今数据应用领域的新生需求，唯有实现数据的协议互通，才可以从根本上简化用户的IT架构，降低数据的处理成本并提升处理效率。

亿万克蛟云分布式存储产品支持块存储、文件存储、对象存储，在一整套存储系统中将文件存储和对象存储融合互通，不需要额外占用存储空间，极大地降低了对存储空间的消耗，减少了不同协议间的数据拷贝和格式转换，同时也降低了对网络带宽的消耗。