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中国可计算型存储市场前瞻与投资战略规划分析报告
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中国可计算型存储市场前瞻与投资战略规划分析报告

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可计算型存储行业概念

可计算型存储(也称为计算存储或计算型存储)是一种新型的存储技术,它基于移动计算比移动数据更高效的思想,即在数据存储的地方进行计算,以减少数据移动的开销。具体来说,可计算型存储通过赋予存储器一定的计算资源,将CPU的一部分数据密集型任务卸载到存储器的内部架构中,从而减轻主机的算力负担,提高系统的整体性能。

可计算型存储行业上中下游

可计算型存储行业的上中下游形成了一个紧密衔接的产业链。上游由半导体制造商、存储设备制造商和存储系统制造商等构成,他们专注于生产存储芯片、存储设备以及存储系统,这些产品为整个产业链提供了坚实的基础和硬件支持。中游则聚焦于可计算型存储解决方案的研发和生产,这些方案可能涵盖了在存储设备中集成计算能力的技术,以及通过软件来优化和管理这些设备的工具。中游企业通常从上游采购硬件,并结合自身的技术优势和市场需求,开发出多样化的可计算型存储产品。下游则是各个应用可计算型存储技术的行业和领域,包括政府、电信、广电媒体、教育、金融、医疗、制造等。随着云计算、大数据和人工智能技术的迅猛发展,这些行业对高效、可靠的数据存储和计算服务需求日益增加,而可计算型存储技术正是满足这些需求的关键。整个产业链相互依存、相互促进,随着技术的不断进步和市场的持续扩大,将不断完善和发展,为各行各业提供更为高效、安全、可靠的数据存储和计算服务。

可计算型存储行业分类

可计算型存储行业可以根据其涉及的技术和应用领域进行多元化的分类。在技术类型上,我们可以将其分为硬件集成型和软件定义型。硬件集成型主要侧重于在存储设备如硬盘、固态硬盘中直接集成计算能力,通过硬件级别的优化实现数据的快速处理和分析。而软件定义型则通过软件工具来管理和优化存储设备,实现计算与存储的紧密结合,这种方式更具灵活性,可根据实际需求进行配置和调整。在应用领域上,可计算型存储广泛应用于云计算与数据中心、人工智能与机器学习以及边缘计算等领域。随着云计算和大数据技术的快速发展,数据中心对高效、可靠的数据存储和计算服务的需求日益增加,可计算型存储正是满足这一需求的理想选择。在人工智能和机器学习领域,处理大量的数据和模型需要高效的计算和存储资源,可计算型存储能够提供这样的支持,加速模型训练和推理过程。此外,在物联网和边缘计算场景中,设备需要具备实时数据处理和响应能力,可计算型存储技术为这些设备提供了必要的支持和优化。从解决方案类型来看,可计算型存储与分布式存储解决方案和混合云存储解决方案等相结合,能够提供更高效、可靠的计算和存储服务。分布式存储解决方案通过将数据分散存储在多个节点上,提高了数据的可靠性和可扩展性,而可计算型存储的加入可以进一步提升其计算和存储性能。混合云存储解决方案则结合了公有云和私有云的优势,可计算型存储在这种环境中可以灵活配置资源,为用户提供高效、灵活的计算和存储服务。



第1章:可计算型存储综述及数据来源说明

1.1 可计算型存储界定

1.1.1 存储的概念界定及分类

1.1.2 可计算型存储界定

1.1.3 可计算型存储相关概念辨析

1.1.4 《国民经济行业分类与代码》中可计算型存储归属

1.2 可计算型存储分类

1.3 可计算型存储专业术语说明

1.4 本报告研究范围界定说明

1.5 本报告数据来源及统计标准说明

第2章:中国可计算型存储宏观环境分析(PEST)

2.1 中国可计算型存储政策(Policy)环境分析

2.1.1 中国可计算型存储监管体系及机构介绍

(1)中国可计算型存储主管部门

(2)中国可计算型存储自律组织

2.1.2 中国可计算型存储标准体系建设现状

(1)中国可计算型存储标准体系建设

(2)中国可计算型存储现行标准汇总

(3)中国可计算型存储即将实施标准

(4)中国可计算型存储重点标准解读

2.1.3 中国可计算型存储发展相关政策规划汇总及解读

(1)中国可计算型存储发展相关政策汇总

(2)中国可计算型存储发展相关规划汇总

2.1.4 国家“十四五”规划对可计算型存储的影响分析

2.1.5 政策环境对可计算型存储发展的影响总结

2.2 中国可计算型存储经济(Economy)环境分析

2.2.1 中国宏观经济发展现状

2.2.2 中国宏观经济发展展望

2.2.3 中国可计算型存储发展与宏观经济相关性分析

2.3 中国可计算型存储社会(Society)环境分析

2.3.1 中国可计算型存储社会环境分析

2.3.2 社会环境对可计算型存储发展的影响总结

2.4 中国可计算型存储技术(Technology)环境分析

2.4.1 中国可计算型存储科研和创新状况

2.4.2 中国可计算型存储技术/工艺/流程图解

2.4.3 中国可计算型存储关键技术分析

2.4.4 中国可计算型存储专利申请及公开情况

(1)中国可计算型存储专利申请

(2)中国可计算型存储专利公开

(3)中国可计算型存储热门申请人

(4)中国可计算型存储热门技术

2.4.5 技术环境对可计算型存储发展的影响总结

第3章:全球可计算型存储发展现状调研及市场趋势洞察

3.1 全球可计算型存储发展历程介绍

3.2 全球可计算型存储宏观环境背景

3.2.1 全球可计算型存储经济环境概况

3.2.2 全球可计算型存储政法环境概况

3.2.3 全球可计算型存储技术环境概况

3.2.4 新冠疫情对全球可计算型存储的影响分析

3.3 全球可计算型存储发展现状及市场规模体量分析

3.4 全球可计算型存储区域发展格局及重点区域市场研究

3.5 全球可计算型存储市场竞争格局及重点企业案例研究

3.5.1 全球可计算型存储市场竞争格局

3.5.2 全球可计算型存储企业兼并重组状况

3.5.3 全球可计算型存储重点企业案例(可定制)

3.6 全球可计算型存储发展趋势预判及市场前景预测

3.7 全球可计算型存储发展经验借鉴

第4章:中国可计算型存储市场供需状况及发展痛点分析

4.1 中国可计算型存储发展历程

4.2 中国可计算型存储市场特性解析

4.3 中国可计算型存储市场主体类型及入场方式

4.4 中国可计算型存储市场主体数量规模

4.5 中国可计算型存储市场供给状况

4.6 中国可计算型存储招投标市场解读

4.7 中国可计算型存储市场需求状况

4.8 中国可计算型存储市场规模体量

4.9 中国可计算型存储市场行情走势

4.10 中国可计算型存储市场痛点分析

第5章:中国可计算型存储市场竞争状况及市场格局解读

5.1 中国可计算型存储市场竞争格局分析

5.2 中国可计算型存储市场集中度分析

5.3 中国可计算型存储波特五力模型分析

5.3.1 中国可计算型存储供应商的议价能力

5.3.2 中国可计算型存储购买者的议价能力

5.3.3 中国可计算型存储新进入者威胁

5.3.4 中国可计算型存储的替代品威胁

5.3.5 中国可计算型存储同业竞争者的竞争能力

5.3.6 中国可计算型存储竞争态势总结

5.4 中国可计算型存储投融资、兼并与重组状况

5.4.1 中国可计算型存储主要资金来源

5.4.2 中国可计算型存储投融资发展状况

(1)中国可计算型存储投融资主体

(2)中国可计算型存储投融资方式

(3)中国可计算型存储投融资事件汇总

(4)中国可计算型存储投融资信息汇总

5.4.3 中国可计算型存储兼并与重组状况

(1)中国可计算型存储兼并与重组事件汇总

(2)中国可计算型存储兼并与重组动因分析

(3)中国可计算型存储兼并与重组案例分析

(4)中国可计算型存储兼并与重组趋势预判

5.5 中国可计算型存储企业国际市场竞争参与状况

5.6 中国可计算型存储国产替代布局状况

第6章:中国可计算型存储产业链结构及全产业链布局状况研究

6.1 中国可计算型存储产业结构属性(产业链)分析

6.1.1 中国可计算型存储产业链结构梳理

6.1.2 中国可计算型存储产业链生态图谱

6.2 中国可计算型存储产业价值属性(价值链)分析

6.2.1 中国可计算型存储成本结构分析

6.2.2 中国可计算型存储价格传导机制分析

6.2.3 中国可计算型存储价值链分析

6.3 中国可计算型存储上游市场分析

6.3.1 中国可计算型存储硬件市场分析

6.3.2 中国可计算型存储软件市场分析

6.4 中国可计算型存储中游细分市场分析

6.4.1 中国可计算型存储中游细分市场分布

6.4.2 中国可计算型存储中游细分市场分析

6.5 中国可计算型存储下游主要应用市场需求潜力分析

6.5.1 中国可计算型存储下游应用需求场景/行业领域分布

6.5.2 中国可计算型存储下游主要应用市场需求潜力分析

第7章:中国可计算型存储重点企业布局案例研究

7.1 中国可计算型存储重点企业布局梳理及对比

7.2 中国可计算型存储重点企业布局案例分析(可定制)

7.2.1 可计算型存储企业布局案例一

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业业务架构及经营状况

(3)企业可计算型存储业务技术/产品/服务/产业链布局状况

(4)企业可计算型存储业务供给布局状况

(5)企业可计算型存储业务销售布局状况

(6)企业可计算型存储业务布局优劣势分析

7.2.2 可计算型存储企业布局案例二

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业业务架构及经营状况

(3)企业可计算型存储业务技术/产品/服务/产业链布局状况

(4)企业可计算型存储业务供给布局状况

(5)企业可计算型存储业务销售布局状况

(6)企业可计算型存储业务布局优劣势分析

7.2.3 可计算型存储企业布局案例三

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业业务架构及经营状况

(3)企业可计算型存储业务技术/产品/服务/产业链布局状况

(4)企业可计算型存储业务供给布局状况

(5)企业可计算型存储业务销售布局状况

(6)企业可计算型存储业务布局优劣势分析

7.2.4 可计算型存储企业布局案例四

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业业务架构及经营状况

(3)企业可计算型存储业务技术/产品/服务/产业链布局状况

(4)企业可计算型存储业务供给布局状况

(5)企业可计算型存储业务销售布局状况

(6)企业可计算型存储业务布局优劣势分析

7.2.5 可计算型存储企业布局案例五

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业业务架构及经营状况

(3)企业可计算型存储业务技术/产品/服务/产业链布局状况

(4)企业可计算型存储业务供给布局状况

(5)企业可计算型存储业务销售布局状况

(6)企业可计算型存储业务布局优劣势分析

7.2.6 可计算型存储企业布局案例六

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业业务架构及经营状况

(3)企业可计算型存储业务技术/产品/服务/产业链布局状况

(4)企业可计算型存储业务供给布局状况

(5)企业可计算型存储业务销售布局状况

(6)企业可计算型存储业务布局优劣势分析

7.2.7 可计算型存储企业布局案例七

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业业务架构及经营状况

(3)企业可计算型存储业务技术/产品/服务/产业链布局状况

(4)企业可计算型存储业务供给布局状况

(5)企业可计算型存储业务销售布局状况

(6)企业可计算型存储业务布局优劣势分析

7.2.8 可计算型存储企业布局案例八

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业业务架构及经营状况

(3)企业可计算型存储业务技术/产品/服务/产业链布局状况

(4)企业可计算型存储业务供给布局状况

(5)企业可计算型存储业务销售布局状况

(6)企业可计算型存储业务布局优劣势分析

7.2.9 可计算型存储企业布局案例九

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业业务架构及经营状况

(3)企业可计算型存储业务技术/产品/服务/产业链布局状况

(4)企业可计算型存储业务供给布局状况

(5)企业可计算型存储业务销售布局状况

(6)企业可计算型存储业务布局优劣势分析

7.2.10 可计算型存储企业布局案例十

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业业务架构及经营状况

(3)企业可计算型存储业务技术/产品/服务/产业链布局状况

(4)企业可计算型存储业务供给布局状况

(5)企业可计算型存储业务销售布局状况

(6)企业可计算型存储业务布局优劣势分析

第8章:中国可计算型存储市场前瞻及投资战略规划策略建议

8.1 中国可计算型存储SWOT分析

8.2 中国可计算型存储发展潜力评估

8.3 中国可计算型存储发展前景预测

8.4 中国可计算型存储发展趋势预判

8.5 中国可计算型存储进入与退出壁垒

8.6 中国可计算型存储投资风险预警

8.7 中国可计算型存储投资价值评估

8.8 中国可计算型存储投资机会分析

8.9 中国可计算型存储投资策略与建议

8.10 中国可计算型存储可持续发展建议


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报告研究方法

报告主要采用的分析方法和模型包括但不限于:
- 波特五力模型分析法
- SWOT分析法
- PEST分析法
- 图表分析法
- 比较与归纳分析法
- 定量分析法
- 预测分析法
- 风险分析法
……
报告运用和涉及的行业研究理论包括但不限于:
- 产业链理论
- 生命周期理论
- 产业布局理论
- 进入壁垒理论
- 产业风险理论
- 投资价值理论
……
数据来源
报告统计数据主要来自智研瞻产业研究院、国家统计局、地方统计局、海关总署、行业协会、工信部数据等有关部门和第三方数据库;
部分数据来自业内企业、专家、资深从业人员交流访谈;
消费者偏好数据来自问卷调查统计与抽样统计;
公开信息资料来自有相关部门网站、期刊文献网站、科研院所与高校文献;

其他数据来源包括但不限于:联合国相关统计网站、海外国家统计局与相关部门网站、其他国内外同业机构公开发布资料、国外统计机构与民间组织等等。


报告研究基于研究团队收集到的大量一手和二手信息,研究过程综合考虑行业各种影响因素,包括市场环境、产业政策、历史数据、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等。


通过对特定行业长期跟踪监测,分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等方面的内容,整合行业、市场、企业、渠道、用户等多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、细分数据、进出口及市场需求特征等,并根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预测。


智研瞻产业研究院建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,需严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算得相关产业研究成果。