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智能制造已成为新一轮工业革命的核心驱动力。随着制造业对产品产量管理的要求日益剧增，当下生产线利用机器视觉技术来提高生产效率和生产的自动化程度，从而提高企业效益。在生产线的质检工序中，机器视觉设备利用不同视角快速获取被检测产品的信息，从而满足对产品装配定位、质量检测、产品识别、尺寸测量等维度的快速质检需求。
为了解决产线质检工序，机器视觉设备产生的图片、日志等巨量数据存储的难题，需要依托海量存储平台帮助制造业客户更好地存储数据、管理数据及应用数据。
客户端多：客户端协议平台众多，机台数多，数据分散存储在机台端，需要统一的存储和管理；
数据可靠性要求高：机台数据需要用于后续质检和回溯，政策有强制保护要求，不允许保存周期内的数据丢失；
文件多：机台数据根据软件要求大小不等，同时需要读、写和删除，需要考虑小文件性能、大文件带宽和亿级文件性能；
多维度检索：根据产线、工序、芯片ID、良次品等维度，快速检索历史图片，以回溯质量问题，以及分析和改进检测算法；
长期存储：可用数据容量需要满足少则数月多则数年的存储要求，且按业务增长灵活扩容。汽车芯片、光伏组件等需要保存15年以上。
自定义策略主动抓取数据，不影响本地存储路径，满足机台环境高可靠性要求
对象存储扁平化结构满足几十亿海量数据存储，规避文件性能瓶颈，满足长期存储快速读写需求
自定义解析多维度标签+组合检索，亿级文件秒级返回结果，满足质检追溯场景的多维度快速检索
