去中心化存储市场 大小和分享 2025 – 2034
按部署模式、存储类型、应用场景、最终用途和行业垂直领域划分的市场规模。
报告 ID: GMI12452
|
发布日期: November 2024
|
报告格式: PDF
下载免费 PDF
作者:
Preeti Wadhwani, Aishvarya Ambekar
分散储存市场规模
2024年全球分散储存市场价值为6.229亿美元,估计在2025至2034年之间将登记22.4%。 数据隐私和安全方面的情况创历史新高。 互联网在传统数据泄露的同时增加了网络安全漏洞,迫使各组织和个人寻找比传统的云分散存储服务安全得多的东西。
去中心化存储市场关键要点
市场规模与增长
主要市场驱动因素
挑战
在Statista,仅在2024年的Q3中,数据被破坏影响了全世界用户的4.22亿多份记录,在2023年,来自美国的电子邮件被破坏约9 600万次。 大部分被披露的用户账户也来自审查年度。 由于权力下放的性质,存储系统不像集中系统那样容易被黑客攻击,因为消除了一个故障点。
当数据被存储和传输时,分散的存储组合会编码它,因此只有被授权的人才能被允许访问. 在现代社会中,这种隐私的改善非常重要,因为在现代社会中,对政府和公司数据被滥用的恐惧不断扩大。 由于数据在多个节点之间分布和储存,因此更难改变或妥协,因此通过分散储存系统来保证可靠地储存敏感信息和维护数据完整性。
建立大型数据中心需要大量基础设施、能源和维护费用,在中央集权国家,这些费用可能很高。 云存储服务。 。 。 。 然而,在分散储存系统中,业务费用可以大大减少,因为它利用了用户设备内可用的未使用的储存空间。 一些分散存储系统使用市场结构,用户可以根据需求购买或出售存储空间。 这种竞争方法使微型企业和个人能够大量储蓄。 分散式系统通过取消云提供者和数据中心,可以为传统的云服务提供更廉价的替代方案。
分散储存市场 趋势
dApps的开发正为由于Web3(新的分权网络)和使用块链的应用软件的出现而导致分散存储的重要性做出贡献. 存储器被分散,在Web3生态圈中会触发的开发会越多. 这些现象,加上DeFi世界的其他发展和对NFT的兴趣增加,导致对资产、数据、数字艺术、合同和交易的储存和管理分散系统的兴趣增加。
分散存储方面的进展确实是整个Web3跨结构的进展,特别是考虑到其与其他分散服务和网络的整合与合作正在改善。 因此,发达的分权存储器几乎可在所有行业得到应用。
通过将分散存储整合到应用程序中对开发者来说更加容易,分散存储提供者正在解决难题. 例如,2024年11月,分散存储解决方案供应商DeStor引入了DeStor SDK,这是软件开发者的一个工具包,可以将分散存储的数据整合到他们的应用程序中.
随着行业逐渐脱离了传统数据管理做法,DeStor SDK可以更容易地利用分散的数据存储,而分散的数据存储更加安全和有弹性. 由于顶级Filecoin存储提供商CID重力和Kabat的支持,软件开发使用DeStor SDK的便捷性更加简单. 有了DeStor SDK,组织获得的不仅仅是最高技术性能. 在扩大规模、建立客户信任并降低成本的同时,它们提高了业务效率。
解密网络专注于用户的设备,通过对等网络可以获得额外的存储空间,以提供存储空间. 由于冷却能减少,这些系统的运作成本较低,而传统数据中心严重依赖冷却装置。 考虑到对可持续做法的日益关切,分散储存系统倾向于脱离传统的数据中心服务,这是一个有利的发展。 甚至有一些分散储存网络,允许用户通过使用其系统中的可再生能源资源来大幅降低能源支出。
在分权存储系统方面,使用分布式网络往往起到双刃剑的作用. 虽然它们确实能够使管理更加容易,但当需要实时数据访问时,它们也可以减缓性能. 由于许多用户和大量数据需要经同意的实时访问,因此网络有可能变得拥挤。 因此,这将导致数据检索时间缓慢或与数据储存和检索有关的天文成本高。
此外,分散存储技术也完全依赖节点,其中少数节点在特定时间可能或不会不活动. 虽然在一定程度上复制和冗余可能会有助于解决可用性问题,但节点本身延长停用时间肯定会造成数据可用性问题。
分散储存市场分析
基于部署模式,分散式存储市场分为公云,私云和杂云. 2024年,公共云段的市场份额超过50%,预计到2034年将超过20亿美元. 公共云模型对用户和组织来说是理想的,随着数据存储需求的增长需要灵活性和快速可扩展性. 这种灵活性保证公司能够根据需要不受限制地使用储存设施,而不会面临资源短缺或超支的风险。 分布式网络能够充分满足任何激增的需求。
此外,公共分散式储存结构在单独的节点中节省和管理资产,使其抵制审查和其他操纵活动。 在世界一些数据保存法律极端或存在强有力的政治审查的地方,公共分散储存比传统的集中式云服务安全得多。
由于数据不保留在一个具体地点或由一个单一组织授权,政府或公司更难获取和监督数据转移。 这将促进今后十年这一部分的发展。
根据最终用途,分散储存市场分为个人、企业、政府和公共部门以及开发商。 2024年,企业部分拥有45%的市场份额. 现代企业,特别是面向中小企业部门的企业,正在寻找减少信息技术开支的方法,同时提高其储存服务的生产率和可扩展性。 这些公司现在可以选择使用分布式网络的未使用资源,而不会由于分散储存而造成传统储存系统的高昂费用。
采用分散模式后,公司可以更容易地减少依赖庞大的以订阅为基础的云层供应商的努力,这些供应商拥有昂贵的收费和供应商锁定协议。 此外,由于储存权分散,企业可以采用灵活的成本模式,从而不再需要向集中供应商作出长期合同承诺。
北美主导了全球分散储存市场,2024年主要份额为40%左右,美国主导了该地区的市场. 北美区域各国对以数据为动力的主权蔑视和遵守GDPR表示日益关切。 通过使用分散储存,从事金融、保健或政府业务的组织可以储存区域敏感信息数据,声称遵守地方和国际条例。 这种系统根据关于数据本地化和跨界转移的新法律对数据进行必要的控制。
此外,在区块链技术创新方面,美国也许是领先国家,为分散储存奠定了坚实的基础。 板链技术使这些网络中的数据更加安全,可追踪,并提高其完整性. 根据智能合同和区块链技术的未来,这将为美国分散存储市场提供采取分散存储的激励,从而将国家转向先进技术.
最后,制定并实施《欧洲数字服务法》将鼓励数据跨界自由流动并便利数字服务的跨界交流。 这些举措促进采用分散化系统,使没有中央当局的跨界数据传输更为简单。 这类旨在采用区块链技术的倡议,如欧洲区块链伙伴关系和欧盟其他支持的倡议,使环境对这些分散储存技术更具吸引力。
亚太,特别是包括中国、印度、韩国和日本在内的国家,正在迅速实现跨行业数字化。 随着越来越多的数据的产生,对安全和可扩展的存储选项的需求日益增长. 电子商务、社交媒体和游戏等服务可以受益于分散的存储系统,这些系统可以不遗余力地满足日益增加的存储阈值,只是增加额外的节点。
此外,亚太区域许多国家政府在发展数字基础设施的同时,正在积极推行智能城市举措。 这些项目包括收集大量数据,并需要高效和安全的数据管理系统,这正是分散储存必须提供的。
分散储存市场份额
Graph和Storj实验室共同拥有大约5%的分散储存业。 该图致力于与区块链网络和分散应用(dApps)合作来扩展其Web3生态系统. 通过连接到Ethereum、Solana和Polkadot区块链,该公司进一步巩固了它作为分散系统主要数据索引协议的地位。 这样的战略能捕捉开发者的兴趣,他们需要有效而快地取出同义词的数据. 此外,该公司还通过赠款、奖励和其他教育举措加强其开发者生态系统。
使用分散的云来表示公司不依赖单一的服务提供商,使公司获得了优势,特别是在Storj Labs。 公司还使用数据分散,加密和硬化等手段来向在医疗,金融,甚至媒体等敏感教室工作的公司上诉. 公司与边缘计算和IOT服务提供商合作,以维持日益增长的分散存储需求.
分散储存市场公司
在分散储存行业中经营的主要角色包括:
分散储存行业新闻
分散储存市场研究报告包括对该行业的深入报道 根据2021年至2034年收入估计数和预测数(Bn), 下列部分:
市场,按部署模式
市场,通过储存
市场,按应用
市场,按最终用途
市场,按行业分类
现就下列区域和国家提供上述资料:
研究方法、数据来源和验证过程
本报告基于结构化的研究流程，围绕直接的行业对话、专有建模和严格的交叉验证构建，而不仅仅是桌面研究。
我们的6步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
在GMI，我们的研究方法建立在人类专业知识、严格验证和完全透明的基础上。我们报告中的每一个洞察、趋势分析和预测都是由理解您市场细微差别的经验丰富的分析师开发的。
我们的方法通过与行业参与者和专家的直接交流整合了广泛的一手研究，并以来自经过验证的全球来源的全面二手研究作为补充。我们应用量化影响分析来提供可靠的预测，同时保持从原始数据源到最终洞察的完全可追溯性。
2. 一手研究
一手研究是我们方法论的基础，对整体洞察的贡献率近乎80%。它涉及与行业参与者的直接交流，以确保分析的准确性和深度。我们的结构化访谈计划覆盖区域和全球市场，包括来自高管、总监和主题专家的输入。这些互动提供战略、运营和技术视角，实现全面的洞察和可靠的市场预测。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是我们研究过程的关键部分，对整体方法论的贡献率约为20%。它包括通过主要参与者的收入份额分析来分析市场结构、识别行业趋势和评估宏观经济因素。相关数据从付费和免费来源收集，以建立可靠的数据库。然后将这些信息整合起来，以支持一手研究和市场规模估算，并由分销商、制造商和协会等关键利益相关者进行验证。
4. 市场规模测算
我们的市场规模测算建立在自下而上的方法之上，从通过一手访谈直接收集的企业收入数据开始，同时结合制造商的产量数据以及安装或部署统计数据。这些输入数据在各地区市场进行汇总，以得出一个基于实际行业活动的全球估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均包含以下内容的明确文档记录：
✓ 主要增长驱动因素及其预期影响
✓ 制约因素与缓解场景
✓ 监管假设与政策变动风险
✓ 技术普及曲线参数
✓ 宏观经济假设（GDP增长、通货膨胀、汇率）
✓ 竞争格局与市场进入/退出预期
6. 验证与质量保证
最终阶段涉及人工验证，领域专家对筛选后的数据进行手动审查，以发现自动化系统可能遗漏的细微差异和语境错误。这种专家审查增加了一个关键的质量保证层，确保数据与研究目标和领域特定标准一致。
我们的三层验证流程确保数据可靠性最大化：
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 市场实实检验
信任与可信度
已验证的数据来源
贸易出版物
安全与国防行业期刊及贸易媒体
行业数据库
专有及第三方市场数据库
监管文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究及专业機构报告
企业报告
年度报告、投资者演示及申报文件
专家访谈
高层管理人员、采购负责人及技术专家
GMI档案库
覆盖30余个行业领域的逶13,000项已发布研究
贸易数据
进出口量、HS编码及海关记录
研究与评估的参数
本报告中的每个数据点均通过一手访谈、真正的自下而上建模及严格的交叉验证进行核实。 了解我们的研究流程 →