存儲需求分析
通過平台建立可以隨時查看各網點的狀態，比如存取款數據分析、考核報表，還可以做客戶分析，企業的存貸款，大額用戶的存貸款，以及一些預報警功能，如果某些數據低過設定閥值系統將會報警通知相關人員。
針對不良貸款額以及不良貸款率，各網點盈利情況、賬面情況等等都可以進行監控和報表展現。
永洪科技的大數據產品在和銀行類的用戶合作中表現還是很不錯的。
⑵ 如何評估應用的存儲性能需求
DPACK是戴爾為客戶提供的免費增值工具，專門收集主機端性能信息，以此協助存儲解決方案的規劃和選型。所收集的數據會生成專業報告（涵蓋多種不同語言），客戶可以更好了解自己的環境，基於報告做出最佳的業務決策。
1.原有配置測試（精算時間17小時）
首先在用戶現有的環境中運行DPACK。通過對抓取的DPACK報告進行分析，發現系統的IOPS需求最高達到15000，而當前的P2000存儲（12*600GB 15K）遠不能滿足應用對IO的需求，所以決定用SC4020全閃寸陣列來進行相關的測試。
⑶ 傳統大數據存儲的架構有哪些各有什麼特點
數據源：所有大數據架構都從源代碼開始。這可以包含來源於資料庫的數據、來自實時源(如物聯網設備)的數據，及其從應用程序(如Windows日誌)生成的靜態文件。
實時消息接收：假如有實時源，則需要在架構中構建一種機制來攝入數據。
數據存儲：公司需要存儲將通過大數據架構處理的數據。一般而言，數據將存儲在數據湖中，這是一個可以輕松擴展的大型非結構化資料庫。
批處理和實時處理的組合：公司需要同時處理實時數據和靜態數據，因而應在大數據架構中內置批量和實時處理的組合。這是由於能夠應用批處理有效地處理大批量數據，而實時數據需要立刻處理才能夠帶來價值。批處理涉及到長期運轉的作業，用於篩選、聚合和准備數據開展分析。
分析數據存儲：准備好要分析的數據後，需要將它們放到一個位置，便於對整個數據集開展分析。分析數據儲存的必要性在於，公司的全部數據都聚集在一個位置，因而其分析將是全面的，而且針對分析而非事務進行了優化。
這可能採用基於雲計算的數據倉庫或關系資料庫的形式，具體取決於公司的需求。
分析或報告工具：在攝入和處理各類數據源之後，公司需要包含一個分析數據的工具。一般而言，公司將使用BI(商業智能)工具來完成這項工作，而且或者需要數據科學家來探索數據。
「大數據」 通常指的是那些數量巨大、難於收集、處理、分析的數據集，亦指那些在傳統基礎設施中長期保存的數據。大數據存儲是將這些數據集持久化到計算機中。
⑷ 怎麼編寫用戶業務需求分析
需求分析
格式
1 引言
1.1 編寫目的
【說明】目標：對用戶的需求進行收集、整理與分析，弄清楚系統究竟要 「干什麼」及「由誰干」，並用合乎規范的文字及圖表予以描述。不需要說明「怎麼干」，因為那是設計階段的事情。有關文字與圖表應盡量讓用戶便於理解。
預期讀者：用戶方的相關業務人員、雙方的開發人員和系統維護人員。
作用：實現開發方與用戶方的雙向溝通，是把業務需求計算機化的關鍵步驟。
為下一階段的概要設計工作提供依據。當用戶的需求發生變更時，應添寫補充說 明；如變動過大可形成新版本。
軟體需求說明（Software Requirements Specification）的主要作用為：
為用戶方與開發方建立共同協議奠定基礎。
提高開發效率、強化進度控制。
為項目的的評測與驗收提供依據。
便於移植。
作為系統不斷提高的基礎。
1.2 編寫背景
1.2.1 系統名稱及版本號
【說明】形如「網銀三期***系統V3.0.0」。其中，版本號的格式為「XX.XX.XX」，X為阿拉伯數字，左「0」可省略。
1.2.2 使用者
【說明】適應對象和范圍。主要指預期讀者，也供有關領導審閱。
1.2.3 與其它系統的關系
【說明】在用戶現有的及預期的整個應用系統中，給本系統准確定位。用示意圖及相應的文字予以說明。
2 用戶的基本情況
2.1 系統建設背景
【說明】項目背景與依據、現有基礎、項目規模、預期目標等。可繁可簡，格式自定。
2.2 組織機構與職能
【說明】用層次示意圖及相應文字表示(如果需要開發的系統與部門沒有直接依賴關系此節可省略,本章隨後的小節數將順次減1)，
加註：組織機構的層次數、數目、各個機構的職能簡述。
2.3 用戶特點
【說明】所在行業特徵、操作人員與系統維護人員的數量、學歷與水平、數據量大小、使用頻度等。
2.4 用戶業務分析
【說明】在本部分，希望系統分析人員能夠對用戶業務現狀進行分析、對用戶對本系統的未來發展方向作出一定的預測等。以便設計人員對業務及其發展有所了解，增強系統設計的前瞻性。
2.5 計算機應用現狀
【說明】可繁可簡，格式自定。
3 業務需求
3.1 項目概述
【說明】
第一、 指明項目的開發意圖、應用目標（總目標、分期目標）、作用范圍、預期效益等。
第二、 指明在輸入信息轉變為輸出信息的過程中，為了滿足用戶的業務需求，應用軟體必須完成的基本功能(採用自然語言敘述)。但此時不要求對基本功能進行分解。
第三、 如果本系統與其他系統相關聯，則應確定本系統的基本功能邊界（可採用圖示+文字說明的形式，用藍色標示出本系統的功能，用綠色標示出相關系統的功能）。
3.2 約束條件
3.2.1 費用約束
【說明】 預計投資金額概算、其中軟硬體費用的比例、資金分期到位計劃。
3.2.2 進度約束
【說明】預計完成日期、分步實施期限。
3.2.3 其它約束
【說明】場地面積限制、通信設施基礎、其它干擾因素。
注意：任何計算機系統都不是包羅萬象的；用戶自身的能力也是有限的。輕諾必寡信。故應特別指出：由於哪些條件的約束，本系統不能滿足哪些業務需求與系統需求。
本章主要介紹項目的總體業務功能,要求站在客戶的角度把握系統需求.
3.3 性能需求
【說明】依據ISO9000標准及我們的理解，下面列出了軟體的6組性能，共涵蓋21個子特性。這些性能/子特性的相對重要性並不是等同的。編寫時，可以基於具體項目的實際需求，對下述標題或內容進行取捨/側重。事實上不可能做到面面俱到，往往要作出某些折中。
本節說明系統在性能方面的預期目標，不要求提供實現上述目標的具體實施方案。
3.3.1 功能性
【說明】指與軟體實現的各項功能及其指定性質有關的一組屬性。這些功能都是滿足規定需求和潛在需求所必需的。它包括5個子特性：
適用性：與指定業務所需各項功能的實現及其適合程度有關的一些軟體屬性。
准確性：與保證正確（或符合要求的）結果（或效果）有關的一些軟體屬性。
互操作性：與軟體同一些指定系統交互作用能力有關的一些軟體屬性。
復合性：使軟體遵守相關的標准、約定/法律或類似規定有關的一些軟體屬性。
保密安全性：與針對蓄意（或無意）而非法存取程序和數據的預防能力有關的一些軟體屬性。這里主要指的是保護軟體的要素，旨在防止各種非法訪問、修改、破壞、泄密及感染計算機病毒等。
3.3.2 可靠性
【說明】指在規定的條件和期限內，與軟體保持其性能水平有關的一組軟體屬性。
成熟性：與軟體故障引起的失誤頻率有關的一些軟體屬性。
容錯性：在軟體故障發生或其規定界面被破壞的情況下，與軟體仍能保持規定性 能水平的能力有關的一些軟體屬性。
可恢復性：在失效的情況下、在限定的期限和強度范圍內，與軟體重建性能水平 並恢復直接受影響的數據的能力有關的一些軟體屬性。
3.3.3 易使用性
【說明】指與規定用戶（或潛在用戶）使用軟體所需的努力程度、對這種使用所做的評估有關的一組軟體屬性。它包括3個子特性：
易理解性：與用戶為理解其邏輯概念及適用范圍需做的努力有關的一些軟體屬性。
易學習性：與用戶學習其應用（例如操作控制、輸入、輸出）需做的努力有關的一些軟體屬性。
易操作性：與用戶操作及運行控制需做的努力有關的一些軟體屬性。
3.3.4 高效性
【說明】指在特定的運行環境中，描寫軟體性能水平與所用的資源量之間關系的一組軟體屬性。它包括兩個子特性：
時間特性：在完成軟體功能時，與響應時間、處理時間、吞吐率有關的一些軟體屬性。
資源特性：在完成軟體功能時，與所用資源量及佔用時間有關的一些軟體屬性。
3.3.5 可維護性
【說明】與對軟體進行指定的修改所需的工作量有關的一組軟體屬性。它包括4個子特性：
易分析性：與診斷故障、確定失敗原因、在需要修改的部位進行標識等所做努力有關的一些軟體屬性。
易修改性：與實施修改、排除故障、環境改變所做努力有關的一些軟體屬性。
穩定性：與修改的意外影響帶來的風險有關的一些軟體屬性。
易測試性：與對經過修改的軟體進行檢驗/確認做努力有關的一些軟體屬性。
3.3.6 可移植性
【說明】指軟體從一個環境轉移的另一個環境時，與其適應能力有關的一組軟體屬性。它包括4個子特性：
適應性：除已有手段外，無須採用其它措施或手段，軟體便應能適應指定的環境。與這種能力有關的一些軟體屬性稱為適應性。
易安裝性：在指定環境內，與安裝軟體所需努力有關的一些軟體屬性。
一致性：軟體從一個環境轉移的另一個環境時，應符合一定的標准和約定。與這種符合程度有關的一些軟體屬性，稱為一致性。
易替換性：有時會出現這種需求：在某個其它軟體的運行環境下，要用本軟體來置換那個軟體。與這種可能性及所需努力有關的一些軟體屬性。
4 用戶需求
【說明】本章下面介紹的是一般規模軟體系統的書寫格式。在書寫過程中可能要以業務名稱劃分小節(例如:5.1 代收電話費)。每個業務小節包含兩個部分：第一部分是對此業務中角色和功能的定義；第二部分是此業務的圖形分析方法。
在本章開始未分節的部分，應當繪制一個總體結構圖，依據這個總體結構圖進行一個總體描述，使得閱讀者對下面分節描述的各個功能形成一個整體印象。這個總體結構圖不一定是指在ROSE工具中繪制的用例總圖， 而是根據需要可以選擇包括「用例總圖」、「適當級別的數據流圖」、「IDFF圖」、「數據流程圖」或其他專業圖形分析圖示等。
每個小節中的第二部分採用rational公司的rose2000作為工具繪制用例（use case）圖和順序（sequence）圖。在這里採用rose工具是作為繪圖分析工具使用，對需求的描述和分析並不代表我們的設計採用UML標准和面向對象的設計，具體分析人員應當根據實際的用戶需求描述繪制順序圖，而並不著重考慮對象的分析限制。
需求變更的處理原則：獲得批準的需求變更，需要在《需求分析》中有所體現。增加的需求，需直接從本章尾部順序添加，相應的小節編號也需要依次增加。例如：本章小節為5.1—5.5，增加的需求小節編號則為5.6。刪除的需求，不需要將相應需求直接從《需求分析》中刪除，而只需在相應需求小節上註明刪除，並標出《需求變更單》編號。修改的需求，可在相應的需求小節直接修改。所有對《需求分析》內容的修改必須在修改歷史中留有記錄。
4.1 業務名稱1
4.1.1 角色/功能定義
【說明】根據會議紀要、小組討論，確定系統中的角色（角色可以為外部系統或系統用戶），和功能，並給出相應的定義或解釋。
4.1.2 圖形分析
【說明】本節主要描述相應業務的用例圖和順序圖的內容
統一建模語言（UML）是一個通用的可視化建模語言，用於對軟體進行描述、可視化處理、構造和建立軟體系統製品的文檔。它記錄了對必須構造的系統的決定和理解，可用於對系統的理解、設計、瀏覽、配置、維護和信息控制。UML適用於各種軟體開發方法、軟體生命周期的各個階段、各種應用領域以及各種開發工具，是一種總結了以往建模技術的經驗並吸收當今優秀成果的標准建模方法。
在本需求模板中我們選取的是UML視圖來輔助進行圖形需求分析，選用Rational公司的ROSE工具完成。在需求分析過程需要完成結構分類中的用例分析，繪制用例圖；對用例的動態行為進行交互分析，描述執行系統功能的各個角色之間相互傳遞消息的順序關系，繪制順序圖。
在這里請作者將製作的用例圖和順序圖拷貝到本文檔中。
基本成分：用例（use case）、用例視圖（use case view）、角色（role、actor）、順序圖（sequence diagram）、協作圖（collaboration diagram）。
模板和命名：為更好地使用ROSE圖形分析工具，我們設定一個基本的分析模板，文件名為lansoftmdl.mdl。該文檔涉及項目開發的需求、概設和詳設3個階段，在需求階段主要完成模板中用例視圖（use case view）規定完成的部分。在項目中使用該模板後生成的mdl文件納入文檔的配置管理，具體命名參照SEMP體系的命名規定。修改歷史記入文檔開始部分的「mdl文檔修改歷史表」中。
【ROSE使用要求】
1、 要求使用ROSE工具時必須完成模板和使用要求中規定完成的內容，在完成基本內容的基礎上，可以根據需要增加部分內容。
2、 在公司沒有購買確定版本的ROSE以前，使用的ROSE版本應在項目開始前在項目組規定好，並由配置管理員負責配置。
3、 在用例視圖（use case view）中建立一個名稱為main的主用例圖（use case diagram），具體內容應當包括所有用例圖的全部內容，具體應用時還可以根據情況建立多個用例圖（use case diagram）。
4、 在用例視圖中請採用中文對所有的角色（actor\role）進行命名。其中角色必須在雙擊該對象圖後，詳細填寫該角色的描述（documentation）和該角色代表的角色數量（detail-multiplic）。
5、 在用例視圖中請採用中文對所有的用例（use case）進行命名。命名中在一般的中文概括前應增加代表本節編號的部分，如「1.用戶認證」，順序編號。其中用例必須在雙擊該對象圖後，詳細填寫該用例的描述（documentation）。
6、 在每個用例下必須組織建立相應的順序圖（sequence diagram），對於一個用例可以包含多個順序圖（sequence diagram），各個順序圖（sequence diagram）的命名需在一般的中文概括前增加代表本節編號的部分，如「1.1用戶認證」，順序編號，其中第一個1代表所屬的用例，第二個1代表順序圖（sequence diagram）的編號。產生順序圖的數量根據說明需求的具體要求設定。其中順序圖中的各個對象消息（object message）必須在雙擊該對象圖後，詳細填寫該對象消息（object message）的描述（documentation）。
4.1.3 數據存儲需求
【說明】根據會議紀要、小組討論，對於在需求調研中有關的數據實體對象或數據實體信息，應當根據需要提出可能數據類型和數據長度以及單位量綱的記錄或建議。
5 運行環境
【說明】本章只提出運行環境的邏輯結構，物理結構將在《概要設計說明書》中給出。
容許提出幾種可選方案。
5.1 硬體平台
【說明】指出本應用軟體適用的主機/伺服器與終端/工作站的技術指標、基本配置、介面特點、特殊約定等。
應盡可能地說明上述設備在各級用戶機構預計的分布狀態。
5.2 網路平台
【說明】選型標准、網路類型、基本部件、介面情況、對綜合布線的要求、限制條件等。應畫出網路（廣域網、區域網）的拓撲結構圖，說明後者對前者的接入方式。
5.3 軟體平台
【說明】操作系統的名稱、生產廠家、版本號等。
資料庫的名稱、生產廠家、版本號等。
資料庫設計工具的名稱、生產廠家、版本號等。
網路通信協議的名稱、生產廠家、版本號等。
前端開發工具的名稱、生產廠家、版本號等。
測試開發工具的名稱、生產廠家、版本號等。
現場運行時需要的工具軟體的名稱、生產廠家、版本號等。
配置管理工具軟體的名稱、生產廠家、版本號等。
6 附錄
【說明】列出基礎素材中的文件、報表、單據等的樣張，再附上必要的注釋。
如果條件成熟，可以把數據字典（data dictionary）作為附件列於後。
6.1 電子文檔編寫方式與使用工具
【說明】編寫要求、工具名、版本號、操作系統平台。使用多種工具時，應分別說明。形如：
Microsoft Word 97 for Windows 95/98
Power Designer 6.0 for Windows 95/98
Rational Rose 98 for Wintel
Visio或Power Point 97 for Windows 95/98
6.2 定義說明與符號
【說明】包括對專用術語及縮略語的解釋、所用到的圖（如use case、sequence圖）之圖符的表示與解釋等。
6.3 參考資料
【說明】格式：作者，[版本號，]資料來源，日期 [，起止頁號] 。其中，《質量保證計劃》是必選的參考資料。
6.4 有關表格清單
【說明】列出用戶提供的素材，加上我們積累的有關文件，作為系統分析的基礎。在這里除系統內部沒有用戶參與的需求分析工作外，必須包括一個以上的用戶訪談紀要、用戶確認簽名文件以及用戶訪談計劃等文件的列表。在列表中的文件應當作為附件與需求文檔共同納入配置管理
⑸ 大數據時代需要什麼樣的存儲
眾多專家認為，大數據時代的存儲，應當是分布式的存儲，並呈現出與計算融合的趨勢。當然，不同專家對融合的理解也有所區別。 SNIA-China技術委員會主席雷濤表示，在當前的大數據時代，由於數據量TB、PB級的急劇膨脹，傳統的數據搬移工作已經不現實，因而存儲伺服器出現新的融合趨勢。在這樣的架構中，數據不再移動，寫入以後分散在STORAGE，它的計算節點融合在數據旁邊的CPU，數據越來越貼近計算。 雷濤補充說，大數據只談商業分析的數據支持，這是小數據思維，從金融、運營商、政府行業我們做的項目裡面發現，大數據是嵌入到整個行業裡面，替換以前的存儲和計算的系統架構的過程。 華為存儲產品線Marketing部長經寧認為，大數據帶來的三大變化，包括從集中式走向分布式，從水平走向縱向，從計算為中心轉向以數據為中心，總結一句話，即在大數據下架構方向走向分布式存儲的架構。 2013年，華為存儲產品線把理念進行升級，變成「存以致用，融以致遠」。經寧表示，融合架構是我們面對大數據挑戰一個很好的選擇。華為更多的希望把數據智能用起來產生價值，通過融合架構實現計算存儲融合，可以帶來更高的管理效率更高效能，大大降低我們管理上的開銷。 中橋國際調研咨詢公司首席分析師王叢女士則從虛擬化、雲計算數據保護和融合架構三個維度談了中國數據中心的發展變化。她表示，具有高可移動性的虛擬機用於生產，掉了鏈子就很難判斷是哪個物理環境，這就驅動了融合架構。融合架構避免了整合的時間和網路問題判斷的時間，能夠實現統一集中透明管理，可以根據工作負載去實時動態配置資源，也可以實時監控哪裡出了問題，怎麼解決問題。 王叢還指出，融合架構有不同的形態，其中一種是在原來硬體基礎上用一個軟體罩上，然後形成融合架構，實現目的是可以在線擴展，所有動態可以負載均衡，在最大限度提高部署效率前提下，又能夠降低因為硬體問題而導致的應用性能降低和應用的不穩定。 老牌存儲廠商NetApp同樣對存儲架構很有體會。NetApp公司北方區及電信事業部技術總監劉煒表示，在今天把數據存起來不是很難的問題，買一個移動硬碟就可以存儲數據，但是在上面存儲享受的服務級別不同的，不同於放在數據中心和網路雲上面的服務級別的。 為了不讓數據成為整個企業發展的負擔，而是成為真正的價值點，從資料變成資產，基礎架構需要快速、安全地支持一些新的技術手段。劉煒認為，應用級別和服務級別怎麼定義需要有很好存儲架構。NetApp集群存儲系統，並不是簡單地迎合新概念，而是面向實際的應用設計。NetApp做了很多IT架構的設計，滿足應用分級、資源分層的需求，你可以用虛擬化，也可以不用。 Fusion-io大中國區技術總監Tonny Ai與英特爾公司通信和存儲基礎架構事業部存儲部市場總監 Christine M Rice女士談到了SSD在大數據時代數據中心的應用。Tonny Ai表示，讓包括非結構化數據的大量數據快速變成信息，不僅僅是伺服器要快，存儲速度也要跟上CPU的速度，快閃記憶體正是針對當前網路存儲速度落後的解決方案，能夠有效提高存儲的性能。 同時，Tonny Ai認為，在雲計算、大數據時代，集中式存儲需要的管理和維護非常困難，分布式存儲模型是大勢所趨。在這其中，Fusion-io提供了PCIe快閃記憶體卡、全快閃記憶體陣列以及SDK工具，支持提升各種應用的性能。 Christine M Rice女士指出，SSD不只是讓數據變快。她認為，通過SSD在數據中心的使用，能夠幫助節約成本，降低延遲，加快訪問數據的速度，同時還能夠提供非常高的可靠性和管理級別，結合了DRM的使用進行軟體分層管理。 戴爾亞太存儲技術總監許良謀則強調了SSD的利用要在成本和性能之間的平衡，如何更好地應對大數據——快閃記憶體的成本和壽命讓很多企業對它愛恨交加。許良謀認為，大數據需要一個高容量高速度的共享存儲，戴爾的流動數據架構就是一個讓數據平滑遷移的平台。 戴爾實現了一個新的技術突破，即快速SLC和eMLC大容量盤可以用到流動架構裡面，再加上普通的大容量盤，兩級固態盤優化和流動數據架構的配合，這種方案可以比普通純快閃記憶體的方式實現75%以上的成本節約。 許良謀介紹到，戴爾一直通過收購、合作等方式，在自身產品線中不斷引入新的存儲技術，力圖把最好的存儲產品以最經濟的方式提供給用戶。
⑹ 大數據存儲與應用特點及技術路線分析
大數據存儲與應用特點及技術路線分析
大數據時代，數據呈爆炸式增長。從存儲服務的發展趨勢來看，一方面，對數據的存儲量的需求越來越大；另一方面，對數據的有效管理提出了更高的要求。大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成度、數據安全性、數據穩定性，系統可擴展性、性能及成本各方面因素。
大數據存儲與應用的特點分析
「大數據」是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基於雲計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。其常見特點可以概括為3V:Volume、Velocity、Variety(規模大、速度快、多樣性)。
大數據具有數據規模大(Volume)且增長速度快的特性，其數據規模已經從PB級別增長到EB級別，並且仍在不斷地根據實際應用的需求和企業的再發展繼續擴容，飛速向著ZB(ZETA-BYTE)的規模進軍。以國內最大的電子商務企業淘寶為例，根據淘寶網的數據顯示，至2011年底，淘寶網最高單日獨立用戶訪問量超過1.2億人，比2010年同期增長120%,注冊用戶數量超過4億，在線商品數量達到8億，頁面瀏覽量達到20億規模，淘寶網每天產生4億條產品信息，每天活躍數據量已經超過50TB.所以大數據的存儲或者處理系統不僅能夠滿足當前數據規模需求，更需要有很強的可擴展性以滿足快速增長的需求。
(1)大數據的存儲及處理不僅在於規模之大，更加要求其傳輸及處理的響應速度快(Velocity)。
相對於以往較小規模的數據處理，在數據中心處理大規模數據時，需要服務集群有很高的吞吐量才能夠讓巨量的數據在應用開發人員「可接受」的時間內完成任務。這不僅是對於各種應用層面的計算性能要求，更加是對大數據存儲管理系統的讀寫吞吐量的要求。例如個人用戶在網站選購自己感興趣的貨物，網站則根據用戶的購買或者瀏覽網頁行為實時進行相關廣告的推薦，這需要應用的實時反饋;又例如電子商務網站的數據分析師根據購物者在當季搜索較為熱門的關鍵詞，為商家提供推薦的貨物關鍵字，面對每日上億的訪問記錄要求機器學習演算法在幾天內給出較為准確的推薦，否則就丟失了其失效性；更或者是計程車行駛在城市的道路上，通過GPS反饋的信息及監控設備實時路況信息，大數據處理系統需要不斷地給出較為便捷路徑的選擇。這些都要求大數據的應用層可以最快的速度，最高的帶寬從存儲介質中獲得相關海量的數據。另外一方面，海量數據存儲管理系統與傳統的資料庫管理系統，或者基於磁帶的備份系統之間也在發生數據交換，雖然這種交換實時性不高可以離線完成，但是由於數據規模的龐大，較低的數據傳輸帶寬也會降低數據傳輸的效率，而造成數據遷移瓶頸。因此大數據的存儲與處理的速度或是帶寬是其性能上的重要指標。
(2)大數據由於其來源的不同，具有數據多樣性的特點。
所謂多樣性，一是指數據結構化程度，二是指存儲格式，三是存儲介質多樣性。對於傳統的資料庫，其存儲的數據都是結構化數據，格式規整，相反大數據來源於日誌、歷史數據、用戶行為記錄等等，有的是結構化數據，而更多的是半結構化或者非結構化數據，這也正是傳統資料庫存儲技術無法適應大數據存儲的重要原因之一。所謂存儲格式，也正是由於其數據來源不同，應用演算法繁多，數據結構化程度不同，其格式也多種多樣。例如有的是以文本文件格式存儲，有的則是網頁文件，有的是一些被序列化後的比特流文件等等。所謂存儲介質多樣性是指硬體的兼容，大數據應用需要滿足不同的響應速度需求，因此其數據管理提倡分層管理機制，例如較為實時或者流數據的響應可以直接從內存或者Flash(SSD)中存取，而離線的批處理可以建立在帶有多塊磁碟的存儲伺服器上，有的可以存放在傳統的SAN或者NAS網路存儲設備上，而備份數據甚至可以存放在磁帶機上。因而大數據的存儲或者處理系統必須對多種數據及軟硬體平台有較好的兼容性來適應各種應用演算法或者數據提取轉換與載入(ETL)。
大數據存儲技術路線最典型的共有三種：
第一種是採用MPP架構的新型資料庫集群，重點面向行業大數據，採用Shared Nothing架構，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，再結合MPP架構高效的分布式計算模式，完成對分析類應用的支撐，運行環境多為低成本 PC Server，具有高性能和高擴展性的特點，在企業分析類應用領域獲得極其廣泛的應用。
這類MPP產品可以有效支撐PB級別的結構化數據分析，這是傳統資料庫技術無法勝任的。對於企業新一代的數據倉庫和結構化數據分析，目前最佳選擇是MPP資料庫。
第二種是基於Hadoop的技術擴展和封裝，圍繞Hadoop衍生出相關的大數據技術，應對傳統關系型資料庫較難處理的數據和場景，例如針對非結構化數據的存儲和計算等，充分利用Hadoop開源的優勢，伴隨相關技術的不斷進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景就是通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐。這裡面有幾十種NoSQL技術，也在進一步的細分。對於非結構、半結構化數據處理、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型，Hadoop平台更擅長。
第三種是大數據一體機，這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品，由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統以及為數據查詢、處理、分析用途而特別預先安裝及優化的軟體組成，高性能大數據一體機具有良好的穩定性和縱向擴展性。
以上是小編為大家分享的關於大數據存儲與應用特點及技術路線分析的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
⑺ 儲存方案怎麼寫
一、用戶系統現狀及需求分析
二、解決方案論述
2.1HA集群解決方案
2.1.1解決方案拓撲圖
2.1.2 解決方案工作流程
2.1.3系統說明
2.1.4系統特點
2.2SAS-SAS/SATA的存儲解決方案
2.3 CDP解決方案
2.4數據備份容災方案
⑻ 全球第二大存儲晶元商預警：下半年需求或降溫，周期逆轉要如何實現
周期逆轉的話，主要還是靠對晶元的需求來保持收益。
⑼ 大數據、高性能環境對存儲的需求
大數據、高性能環境對存儲的需求
一直以來，高性能計算的主要目的就是提高運算速度，來解決大規模科學計算和海量數據的處理問題。高性能計算每秒萬億次級的強大計算能力，使其成為石油、生物勘探、氣象預測、生命科學研究等領域的重要技術選擇。但是隨著數據量以及數據價值的不斷增長，金融、電信、互聯網等領域對高性能計算的需求不斷加大。隨著技術的發展，高性能計算系統的處理能力越來越強，任務的計算時間越來越短，對業務的價值不斷提高。但是，要想實現快速的任務計算處理，高性能計算系統的存儲能力是關鍵。因為在計算開始，要從存儲系統中讀取數據；計算結束時，要向存儲系統中寫入計算後的結果。如果這之間的讀取和寫入速度不匹配，不僅會拖延高性能項目的完成周期，低延遲還會嚴重影響高性能創造價值的能力。通常，高性能計算要求存儲系統能夠滿足性能、可擴展性要求，保護投資回報：吞吐量達到幾個甚至幾十個GB/s，容量能擴展至PB級；透明的訪問和數據共享；集中式的智能化管理，高性價比；可按需獨立擴展容量和性能等。中橋分析師在深圳華大基因研究院實地測試了EMC Isilon 產品在其HPC 環境下的運行情況，並記錄下其結果。
背景
高性能計算（High Performance Computing—HPC ）指通常使用很多處理器（作為單個機器的一部分）或者某一集群組織中幾台計算機（作為單個計算資源操作）的計算系統和環境。長期以來，高性能計算應用的主要領域是科學與工程計算，諸如高能物理、核爆炸模擬、氣象預報、石油勘探、地震預報、地球模擬、葯品研製、CAD 設計中的模擬與建模、流體力學的計算等。如今，像金融證券、政府信息化、電信行業、教育、企業、網路游戲等領域對HPC的需求也在迅猛增長。
高性能計算的應用
高性能計算有著廣泛的行業應用基礎，下面列舉幾個行業對高性能計算的應用需求：
1. 航空航天行業
在航空航天行業，隨著中國航空航天事業的快速發展，尤其是載人航天技術的巨大成功，我國科技人員對空氣動力學的數值模擬研究提出了越來越多的需求，常規的計算能力遠遠無法滿足復雜的大型飛行器設計所帶來的巨大需求。在航空航天企業的設計過程中，研究人員往往需要把飛機表面分成幾百萬甚至幾千萬個離散型的網格點，然後通過高性能計算平台求解方程，得出每個網格點的溫度、速度、摩擦力等各種參數，並模擬出連續型的曲線，進而為飛機設計提供寶貴的參考資料。對這類計算來說，網格點分割得越細密，計算結果的精確度也就越好。但是這些大規模設計計算問題不但單個作業計算量龐大，且需不斷調整、重復計算，因此高性能在航天航空行業中占據著舉足輕重的地位。
2. 能源行業
石油能源作為國家戰略資源，對於國家經濟、安全、軍事等各方面都具有非常重要的戰略意義。石油勘探承擔著尋找儲油構造、確定井位的重要任務。目前的主流做法就是人為的製造相應規模的地震（視勘探地區面積與深度不同），同時在相應的地層遍布若干震波收集點。由於不同材料的地質環境對地震波的影響是有規可循的，所以藉助這一點，通過相關的演算法，即可以通過對地震波的傳遞演算來「計算出」地質結構，從而找出我們所需要的能源位置。這種計算量無疑是異常龐大的，由於地震波法勘探收集的數據通常都以TB計，近年來海洋油氣勘探所採集的數據甚至開始向PB規模發展。為此，只有藉助高性能計算，才能在最短的時間內處理這些海量數據。
3. 生命科學
在現代生命科學領域，以數據為驅動力的改變正引發著巨大的變革。海量生物數據的分析將會增強疾病的實時監控能力和對潛在流行病做出反應的能力，但海量數據的挖掘、處理、存儲卻面臨著前所未有的挑戰。特別是隨著新一代測序技術的迅猛發展，基因組學研究產生的海量數據正以每12- 18個月10倍的速度增長，已遠超越著名的摩爾定律，這使得眾多生物企業和科研機構面臨強大的數據分析和存儲需求。
在國內，生物基因行業的發展勢頭也不可小覷。2011年1 月30日，國家發改委已批復同意深圳依託華大基因研究院組建國家基因庫，這是中國首次建立國家級基因庫，首期投資為1500萬元。深圳國家基因庫是一個服務於國家戰略需求的國家級公益性創新科研及產業基礎設施建設項目，是目前我國唯一一個獲批籌建的國家級基因庫，是全球僅次美國、日本和歐洲三個國家級基因庫之後的世界第四個國家級基因庫。現在，該國家基因庫已經收集了100萬GB的生物數據，包含基因組、轉錄組、蛋白質組、代謝組及表型的數據，同時也積累了約四十萬份生物樣本。預計該基因庫最終將達到10億GB級別的數據容量。深圳國家基因庫和國際上已有的基因庫相比，它的特點是既有「濕庫」也有「干庫」：前者把千萬種實體的動植物、微生物和人類組織細胞等資源和樣本納入網路；後者匯集巨量的核酸、基因表達、蛋白、表型等多類數據信息，成為「大數據」生物學時代研究生物生長發育、疾病、衰老、死亡以及向產業化推廣的利器。
4. 金融行業
金融說到底就是數據。在金融市場中，擁有速度就意味著更高的生產力和更多的市場份額。金融計算模型相當復雜，數據收集越多，計算結果越精確。金融分析師都迫切地需要一個能模擬復雜現實環境，並進行精確處理的金融計算程序，以便對每個投資產品及時地評估投資收益，衡量投資風險，以期獲得更好的投資回報。也正因此，高性能計算已經越來越多地應用到全球資本市場，以期在最短時間內實現對市場的動態響應與轉換。
5. 氣象預報
世紀二十年代初，天氣預報方程已基本建立。但只有在計算機出現以後，數值天氣預報才成為可能。而在使用並行計算機系統之前，由於受處理能力的限制，只能做到24小時天氣預報。高性能計算是解決數值預報中大規模科學計算必要手段。採用高性能計算技術，可以從提高解析度來提高預報精度。
6. 游戲動漫和影視產業
隨著3D、4D電影的興起和高清動漫趨熱，由高性能計算（HPC ）集群構成的「渲染農場」已經成為三維動畫、影視特效公司不可或缺的生產工具。動漫渲染基於一套完整的程序進行計算，從而通過模型、光線、材質、陰影等元素的組合設定，將動漫設計轉化為具體圖像。以《玩具總動員》為例，如果僅使用單台工作站（單一處理器）進行動畫渲染，這部長達77分鍾的影片的渲染時間將會是43年，而採用集群渲染系統，只需約80天。
⑽ 存儲虛擬化方式有哪些，請分析它們的用途及優缺點
您好，很高興能幫助您
主機級別的方案中通常只是虛擬化直連主機的存儲，當然也有一些可以部署在一個SAN環境中的多台存儲子系統上。
早先的存儲虛擬化產品常用於簡化內部磁碟驅動器和伺服器外部直連存儲的空間分配，以及支持應用集群。Veritas Volume Manager和Foundation Suite就是首批這類解決方案，這類方案使得存儲擴展，以及為應用程序和文件伺服器提供空間更為簡單快速。
隨著存儲需求的增長遠遠超過直連存儲所能提供的范圍，存儲虛擬化逐漸成為存儲陣列中的一種容量提供方式。而容量持續增長以及諸如iSCSI等小型IT組織負擔得起的共享存儲技術的出現又使得存儲虛擬化技術也融合進基於網路的設備和運行在通用硬體的軟體里。
不過現今的伺服器和桌面虛擬化技術興起給存儲虛擬化技術帶來了新的生機，而基於主機的存儲虛擬化技術正在逐漸回歸。伺服器虛擬化平台必需要基於共享存儲體系架構來實現一些關鍵特性，比如VMware的vMotion和Distributed Resource Schele (DRS)。通過傳統的SAN架構自然可以實現這種共享存儲體系架構，不過越來越多的IT組織開始尋求更簡單的方式來實現共享存儲。基於主機的虛擬化技術就是方式之一。
諸如VMware之類的伺服器虛擬化供應商認為存儲是妨礙虛擬化技術大規模普及的瓶頸之一。這些Hypervisor供應商已經實現了處理器和內存資源的抽象，實現更好的控制並提高資源利用率，他們自然而然也會希望這樣控制存儲。不過將存儲控制功能整合到主機伺服器端，稱之為「存儲Hypervisor」時會帶來一些潛在的問題。處理一些在虛擬伺服器和虛擬桌面環境中至關重要的存儲服務，諸如快照、克隆和自動精簡配置時，會嚴重影響主機伺服器的性能。
Virsto的解決方案
Virsto開發出了一款軟體解決方案，安裝在每台主機伺服器上(無論是一台虛擬機或Hypervisor上的過濾驅動器)並在主存儲上創建一個虛擬化層，稱為Virsto存儲池。其同時創建一個高性能磁碟或者固態存儲區域，成為「vLog」。讀操作會直接指向主存儲，不過寫操作會通過vLog進行，這會給請求的虛擬機或應用程序發回一個確認。然後vLog將這些寫操作非同步地分布寫入主存儲，從而減少對寫性能的影響。該存儲池可以容納多至4層的存儲方式，包括固態存儲和各類型的磁碟驅動器。
和緩存的工作方式類似，vLog通過在存儲前端降低耦合度改善了存儲性能，降低了後端存儲的延遲。其同時將前端主機的隨機寫操作變為順序方式，實現後端存儲的最佳性能。基於Virsto主機的存儲虛擬化軟體實現了以上這些功能。
虛擬存儲設備
基於主機的存儲虛擬化的另一項應用實例是虛擬存儲設備(VSA)
VSA是運行在虛擬機上的存儲控制器，其虛擬化統一集群中的主機所直接連接的存儲。VSA提供一個主機使用的簡易的存儲共享體系架構，並支持高可用性、虛擬機遷移，並改善存儲提供方式。對於很多企業，這種方式可以替代原本需要建立並管理傳統SAN或NAS來支持虛擬伺服器和桌面的體系架構。
vSphere Storage Appliance。VMware的vSphere Storage Appliance以一個虛擬機的方式運行，從在2個或3個節點集群中，每個ESX/ESXi主機所直連的DAS存儲中，創建一個共享存儲池。VMware VSA提供每個節點的RAID保護，並在同一集群的各個節點之間提供鏡像保護。雖然從技術角度上看，VMware VSA是一個基於文件的體系架構，不過其亦為集群中每台主機提供數據塊級別的存儲虛擬化，並用戶可以從這種部署方式中獲取和基於數據塊的共享存儲一樣的收益。
HP的LeftHand Virtual SAN Appliance。雖然和VMware VSA的功能類似，P4000 VSA軟體可以支持每台主機直連DAS以外的方式。其還允許使用iSCSI或FC SAN等外部存儲來創建共享存儲池。這就意味著可以將如何可用的存儲，本地存儲或用於容災的異地存儲，轉變為LeftHand存儲節點。P4000t提供快照和自動精簡配置，並且支持Hyper-V和VMware。
DataCore的SANsymphony-V。DataCore的解決方案是通過在一個虛擬機中部署其SANsymphony軟體來整合其它各個VMware，Hyper-V或XEN主機的直連存儲，形成共享存儲池。SANsymphony-V可以和HP的解決方案那樣虛擬化外部的網路存儲，並且該軟體可以在遷移到傳統的共享存儲體系架構時部署在外部伺服器上。SANsymphony-V同時提供各類存儲服務，譬如快照、自動精簡配置、自動化分層和遠程復制。
FalconStor的NSS Virtual Appliance。FalconStor的Network Storage Server Virtual Appliance(NSSVA)是該公司NASS硬體產品中唯一支持的VMware版本，用網路上其它主機的直連存儲創建一個虛擬存儲池。和DataCore和LeftHand的解決方案類似，該存儲池可以擴展到網路上任何可用的iSCSI存儲上。該NSS Virtual Appliance包括快照、自動精簡配置、讀/寫緩存、遠程復制和卷分層等存儲功能。
基於主機的存儲虛擬化解決方案是目前大多使用在虛擬化伺服器和虛擬化桌面環境中，用以實現環境的高可用性特性，以及改善存儲性能、利用率和管理效率。
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