记者从2019中国国际大数据产业博览会了解，深圳捷誊技术有限公司（以下简称：JetIO）将在本届数博会展示大数据采集、存储、分析、挖掘、加速系统全栈式一体化解决方案。

      据了解，JetIO专注于大数据采集、存储、分析、挖掘、加速系统解决方案，并掌握核心自主主控技术，拥有全栈式软硬件解决方案，在大数据Hadoop/Spark/Hive/Kafka等海量存储、分析以及FPGA异构计算加速等有非常多成功解决方案和案例。其方案主要应用于公安大数据、互联网大数据、交通大数据、金融大数据等，而这些方案也是 JetIO在2019中国国际大数据产业博览会重点展出内容。

      目前，市场上多数大数据处理系统都是基于Hadoop生态系统上。该系统建立在map-reduce计算和HDFS分布式文件系统的概念之上。虽然设计很好地实现了其功能目的，但随着部署量扩展到数千个商用服务器和数PB级数据量，Hadoop集群的购置和运营成本对于许多预算紧张的客户来说变得过高。

      Hadoop集群为其每个计算节点使用直接连接存储（DAS），迫使计算资源（CPU和RAM）与存储资源（DISKS）一起扩展，这常常导致花在计算资源上的预算浪费，同时这也会造成效率低下。

      捷誊大数据存储方案采用基于ARM的微服务器，用于隔离和最小化故障区域；可配置纠删码，以达到最低编码开销，以及具有先进的数据放置算法，以实现数据恢复时间和集群可靠性的最佳平衡，硬盘介质采用企业级硬盘 （250万小时MTTF）以达到高可靠，和氦气技术以实现最高存储密度；在每个计算节点上安装基于A2200 FPGA的加速卡，以实现算法加速。在A2200上运行的DataEngineTM加速器具有加速数据压缩和纠删码功能，与Hadoop传统的3副本存储相比，可实现高达5倍的数据缩减存储空间；JetLake存储设备独立部署和扩展，不仅具有企业存储阵列的性能和可靠性，而且还具有对象存储的成本优势。

      一个经济的解决方案是使用共享存储阵列来分离计算和存储，这通常允许计算机集群缩小到原始大小的1/3到1/10。可惜的是，市场上的企业级磁盘阵列很昂贵，这也是Hadoop最初避免他们的原因。

      而JetIO的Hadoop亮点在于，解决方案基于共享存储的理念，采用ARM 微服务器架构及FPGA异构计算加速技术，并在介质，硬件和软件的各个方面进行创新，以同时解决可靠性和TCO挑战，典型案例TCO降低总成本达50%以上。

      例如在公安大数据领域中，JetIO自主可控的海量存储解决方案，在Hadoop/HBase应用的FPGA压缩技术，TCO综合成本下降30%以上，大大降低公安大数据IT投入成本，提高生产效率。目前公共安全领域很多省份在使用JetIO大数据解决方案，届时JetIO会展出相关成果及案例。