數據存儲技術的發展

Ⅰ 信息存儲技術的發展過程

人類記錄信息、存儲信息方法經歷了以下幾大技術：
1,結繩記事;
2,文字紙張;
3,磁記錄方式（磁鼓，磁帶，磁碟等） 當前比較成熟，
4,半導體電記錄（電路,電量或電容）：ROM,RAM等；隨著半導體技術的提升而不斷提升、改進
5,光記錄（光碟，光運算器件） 光計算和光存儲也許會在不久的將來大力發展

Ⅱ 大數據爆發性增長 存儲技術面臨難題

大數據爆發性增長 存儲技術面臨難題

隨著大數據應用的爆發性增長，大數據已經衍生出了自己獨特的架構，而且也直接推動了存儲、網路以及計算技術的發展。畢竟處理大數據這種特殊的需求是一個新的挑戰。硬體的發展最終還是由軟體需求推動的。大數據本身意味著非常多需要使用標准存儲技術來處理的數據。大數據可能由TB級(或者甚至PB級)信息組成，既包括結構化數據(資料庫、日誌、SQL等)以及非結構化數據(社交媒體帖子、感測器、多媒體數據)。此外，大部分這些數據缺乏索引或者其他組織結構，可能由很多不同文件類型組成。從目前技術發展的情況來看，大數據存儲技術的發展正面臨著以下幾個難題：

1、容量問題

這里所說的「大容量」通常可達到PB級的數據規模，因此，海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。與此同時，存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁碟櫃來增加容量，甚至不需要停機。

「大數據」應用除了數據規模巨大之外，還意味著擁有龐大的文件數量。因此如何管理文件系統層累積的元數據是一個難題，處理不當的話會影響到系統的擴展能力和性能，而傳統的NAS系統就存在這一瓶頸。所幸的是，基於對象的存儲架構就不存在這個問題，它可以在一個系統中管理十億級別的文件數量，而且還不會像傳統存儲一樣遭遇元數據管理的困擾。基於對象的存儲系統還具有廣域擴展能力，可以在多個不同的地點部署並組成一個跨區域的大型存儲基礎架構。

2、延遲問題

「大數據」應用還存在實時性的問題。有很多「大數據」應用環境需要較高的IOPS性能，比如HPC高性能計算。此外，伺服器虛擬化的普及也導致了對高IOPS的需求，正如它改變了傳統IT環境一樣。為了迎接這些挑戰，各種模式的固態存儲設備應運而生，小到簡單的在伺服器內部做高速緩存，大到全固態介質的可擴展存儲系統等等都在蓬勃發展。

3、並發訪問

一旦企業認識到大數據分析應用的潛在價值，他們就會將更多的數據集納入系統進行比較，同時讓更多的人分享並使用這些數據。為了創造更多的商業價值，企業往往會綜合分析那些來自不同平台下的多種數據對象。包括全局文件系統在內的存儲基礎設施就能夠幫助用戶解決數據訪問的問題，全局文件系統允許多個主機上的多個用戶並發訪問文件數據，而這些數據則可能存儲在多個地點的多種不同類型的存儲設備上。

4、安全問題

某些特殊行業的應用，比如金融數據、醫療信息以及政府情報等都有自己的安全標准和保密性需求。雖然對於IT管理者來說這些並沒有什麼不同，而且都是必須遵從的，但是，大數據分析往往需要多類數據相互參考，而在過去並不會有這種數據混合訪問的情況，因此大數據應用也催生出一些新的、需要考慮的安全性問題。

5、成本問題

成本問題「大」，也可能意味著代價不菲。而對於那些正在使用大數據環境的企業來說，成本控制是關鍵的問題。想控製成本，就意味著我們要讓每一台設備都實現更高的「效率」，同時還要減少那些昂貴的部件。

對成本控制影響最大的因素是那些商業化的硬體設備。因此，很多初次進入這一領域的用戶以及那些應用規模最大的用戶都會定製他們自己的「硬體平台」而不是用現成的商業產品，這一舉措可以用來平衡他們在業務擴展過程中的成本控制戰略。為了適應這一需求，現在越來越多的存儲產品都提供純軟體的形式，可以直接安裝在用戶已有的、通用的或者現成的硬體設備上。此外，很多存儲軟體公司還在銷售以軟體產品為核心的軟硬一體化裝置，或者與硬體廠商結盟，推出合作型產品。

6、數據的積累

許多大數據應用都會涉及到法規遵從問題，這些法規通常要求數據要保存幾年或者幾十年。比如醫療信息通常是為了保證患者的生命安全，而財務信息通常要保存7年。而有些使用大數據存儲的用戶卻希望數據能夠保存更長的時間，因為任何數據都是歷史記錄的一部分，而且數據的分析大都是基於時間段進行的。要實現長期的數據保存，就要求存儲廠商開發出能夠持續進行數據一致性檢測的功能以及其他保證長期高可用的特性。同時還要實現數據直接在原位更新的功能需求。

7、數據的靈活性

大數據存儲系統的基礎設施規模通常都很大，因此必須經過仔細設計，才能保證存儲系統的靈活性，使其能夠隨著應用分析軟體一起擴容及擴展。在大數據存儲環境中，已經沒有必要再做數據遷移了，因為數據會同時保存在多個部署站點。一個大型的數據存儲基礎設施一旦開始投入使用，就很難再調整了，因此它必須能夠適應各種不同的應用類型和數據場景。

存儲介質正在改變，雲計算倍受青睞

存儲之於安防的地位，其已經不僅是一個設備而已，而是已經升華到了一個解決方案平台的地步。作為圖像數據和報警事件記錄的載體，存儲的重要性是不言而喻的。

安防監控應用對存儲的需求是什麼？首先，海量存儲的需求。其次，性能的要求。第三，價格的敏感度。第四，集中管理的要求。第五，網路化要求。安防監控技術發展到今天經歷了三個階段，即：模擬化、數字化、網路化。與之相適應，監控數據存儲也經歷了多個階段，即：VCR模擬數據存儲、DVR數字數據存儲，到現在的集中網路存儲，以及發展到雲存儲階段，正是在一步步迎合這種市場需求。在未來，安防監控隨著高清化，網路化，智能化的不斷發展，將對現有存儲方案帶來不斷挑戰，包括容量、帶寬的擴展問題和管理問題。那麼，基於大數據戰略的海量存儲系統--雲存儲就倍受青睞了。

基於大數據戰略的安防存儲優勢明顯

當前社會對於數據的依賴是前所未有的，數據已變成與硬資產和人同等重要的重要資料。如何存好、保護好、使用好這些海量的大數據，是安防行業面臨的重要問題之一。那麼基於大數據戰略的安防存儲其優勢何在？

目前的存儲市場上，原有的視頻監控方案容量、帶寬難以擴展。客戶往往需要采購更多更高端的設備來擴充容量，提高性能，隨之帶來的是成本的急劇增長以及系統復雜性的激增。同時，傳統的存儲模式很難在完全沒有業務停頓的情況下進行升級，擴容會對業務帶來巨大影響。其次，傳統的視頻監控方案難於管理。由於視頻監控系統一般規模較大，分布特徵明顯，大多獨立管理，這樣就把整個系統分割成了多個管理孤島，相互之間通信困難，難以協調工作，以提高整體性能。除此之外，綠色、安全等也是傳統視頻監控方案所面臨的突出問題。

基於大數據戰略的雲存儲技術與生俱來的高擴展、易管理、高安全等特性為傳統存儲面臨的問題帶來了解決的契機。利用雲存儲，用戶可以方便的進行容量、帶寬擴展，而不必停止業務，或改變系統架構。同時，雲存儲還具有高安全、低成本、綠色節能等特點。基於雲存儲的視頻監控解決方案是客戶應對挑戰很好的選擇。王宇說，進入二十一世紀，雲存儲作為一種新的存儲架構，已逐步走入應用階段，雲存儲不僅輕松突破了SAN的性能瓶頸，而且可以實現性能與容量的線性擴展，這對於擁有大量數據的安防監控用戶來說是一個新選擇。

以英特爾推出的Hadoop分布式文件系統（HDFS）為例，其提供了一個高度容錯性和高吞吐量的海量數據存儲解決方案。目前已經在各種大型在線服務和大型存儲系統中得到廣泛應用，已經成為海量數據存儲的事實標准。

隨著信息系統的快速發展，海量的信息需要可靠存儲的同時，還能被大量的使用者快速地訪問。傳統的存儲方案已經從構架上越來越難以適應近幾年來的信息系統業務的飛速發展，成為了業務發展的瓶頸和障礙。HDFS通過一個高效的分布式演算法，將數據的訪問和存儲分布在大量伺服器之中，在可靠地多備份存儲的同時還能將訪問分布在集群中的各個伺服器之上，是傳統存儲構架的一個顛覆性的發展。最重要的是，其可以滿足以下特性：可自我修復的分布式文件存儲系統，高可擴展性，無需停機動態擴容，高可靠性，數據自動檢測和復制，高吞吐量訪問，消除訪問瓶頸，使用低成本存儲和伺服器構建。

以上是小編為大家分享的關於大數據爆發性增長 存儲技術面臨難題的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅲ 數據存儲技術論文3000字

資料庫存儲技術的出現，對於傳統的紙質存儲技術來說，具有革命性的作用，下面是我為大家精心推薦的數據存儲技術論文3000字，希望能夠對您有所幫助。

數據存儲技術論文3000字篇一

資料庫編程與資料庫存儲技術分析

【摘要】隨著信息技術的發展，以及人類社會文明進步，在與計算機相關的技術發展中，關於數據方面的處理工作，如今也越來越受到重視，在不同的發展時期，根據不同的計算機類型以及在實際應用的不同，資料庫的編程與資料庫存相儲技術方面的要求也有所差異，所以就要根據實際情況進行具體分析.本文就結合相關技術進行分析。

【關鍵詞】資料庫;編程;存儲;技術;分析

引言

在計算機的發展過程中，根據數據進行程序編輯，以及在計算機內部儲存程序的編輯都是非常重要的方面，雖然會根據所操作的計算機不同，而在具體操作過程中而出現有所區別，但是要針對相關的技術進行具體分析後就能夠發現，在數據存儲方面只要編輯好資料庫對應的程序，要取得好的工作成績不不難，所以研究好關於資料庫編程和資料庫存儲相關的技術，就能夠代替真實人的工作，取得良好的工作效果，促進計算機行業的發展.

隨著計算機的普及應用，計算機應用軟體得到了快速的發展，從某種意義上來說，計算機之所以能夠在各個領域中得到應用，很大程度上就是因為相應的應用軟體，根據各個行業的特點，軟體公司都開發了針對性的應用軟體，通過這些軟體的使用，能夠給實際的工作帶來方便，提升工作的效率，例如在工業自動化中，現在的計算機技術已經具有一定的智能性，可以代替人來進行操作，這種方式出現錯誤的幾率很低，而且計算機不需要休息，生產效率得到了大幅提高，在計算機軟體中，尤其是一些大型的軟體，資料庫是軟體的核心內容，因此在計算機軟體編寫過程中，資料庫編程和存儲技術，也是一個核心內容，受到我國特殊歷史原因影響，我國的軟體行業發展較慢，因此資料庫編程和存儲技術的核心都掌握在西方發達國家手中。

1、資料庫存儲技術簡述

1.1資料庫存儲技術的概念

資料庫的發展很大程度上依賴於計算機性能的提升，在計算機出現的早期，並沒有資料庫的概念，當時計算機的性能很低，只能進行一些簡單的數字運算，體積也非常龐大，還沒有數據存儲的概念，隨著晶體管和集成電路應用在計算機製造中，計算機的性能得到了大幅的提升，開始在各個領域中進行應用，當計算機被用於數據管理時，尤其是一些復雜的數據，傳統的存儲方式已經無法滿足人們的需要，在這種背景下，DSMS誕生了，這種資料庫管理系統在當時看來，是資料庫管理技術的一次革命，隨著計算機性能的提升，逐漸出現了SQL、Oracle等，在傳統的資料庫編程中，由於資料庫編寫的時期不同，使用的編寫語言也有一定的差異，目前常使用的軟體有VB、JAVA、VC、C++等，利用這些編程軟體，都可以編寫一個指定的資料庫，由於每個軟體自身都有一定的特點，因此不同領域的數據編程中，所選擇的編程軟體業有一定的差異。

1.2資料庫存儲技術的發展

資料庫的概念最早可以追溯到20世紀50年代，但是當時資料庫的管理，還處於傳統人工的方式，並沒有形成軟體的形式，因此並不能算資料庫存儲技術的起源，在20世紀60年代中期，隨著計算機存儲設備的出現，使得計算機能夠存儲數據，在這種背景下，數據管理軟體誕生了，但是受到當時技術條件的限制，只能以文件為單位，將數據存儲在外部存儲設備中，人們開發了帶有界面的操作系統，以便對存儲的數據進行管理，隨著計算機的普及應用，計算機能夠存儲的數據越來越多，人們對資料庫存儲技術有了更高的要求，尤其是企業用戶的增加，希望資料庫存儲技術能夠具有很高的共享能力，數據存儲技術在這一時期，得到了很大的發展，現在的資料庫存儲技術，很大程度上也是按照這一時期的標准，來進行相應的開發，隨著資料庫自身的發展，出現了很多新的資料庫存儲技術，如數據流、Web數據管理等。

1.3資料庫存儲技術的作用

資料庫存儲技術的出現，對於傳統的紙質存儲技術來說，具有革命性的作用，由於紙質存儲數據的方式，很容易受到水、火等災害，而造成數據的損失，人類文明從有文字開始，就記錄了大量的歷史信息，但是隨著時間的推移，很多數據資料都損毀了，給人類文明造成了嚴重的損失，而資料庫存儲技術就能夠很好的避免這個問題，在資料庫的環境下，信息都會轉化成電子的方式，存儲在計算機的硬碟中，對於硬碟的保存，要比紙質的書籍等簡單的多，需要的環境比較低，最新的一些伺服器存儲器，甚至具有防火的性能，而且資料庫中的數據，可以利用計算機很簡單的進行復制，目前很多企業資料庫，為了最大程度上保證數據的安全性，都會建立一個映像資料庫，定期的對資料庫中的信息進行備份，如果工作的資料庫出現了問題，就可以通過還原的方式，恢復原來的數據。

2、資料庫編程與資料庫存儲技術的關系

2.1資料庫編程決定資料庫存儲的類型

通過對計算機軟體的特點進行分析可以知道，任何軟體要想具有相關的功能，都需要在編程過程中來實現，對於資料庫程序來說也是一樣，在資料庫編程的過程中，能夠決定資料庫存儲的類型，根據應用領域的不同，資料庫存儲技術也有一定的差異，如在電力、交通控制等領域中，應用的大多是實時資料庫，而網上的視頻網站等，大多採用關系資料庫，其次還有商業資料庫、自由資料庫、微型資料庫等，每種資料庫的出現，都是為了滿足實際應用的需要，雖然在不同歷史時期，一種資料庫成為主流，但是對於資料庫程序的編寫者來說，這些資料庫的編寫;並沒有太大的差異，雖然不同的程序編寫人員，由於所受教育和習慣的不同，在實際編寫的過程中，使用的程序編寫軟體不同，但無論是VB、VF還是C++等，都可以實現每種資料庫類型的編寫，從某種意義上來說，資料庫類型的確定，通常是在軟體需求分析階段中進行設計，然後在數據編程階段來實現，

2.2資料庫存儲技術是資料庫編程的核心

對於資料庫程序來說，最重要的功能就是存儲數據，通常情況在，一個資料庫程序會分成幾個模塊，其中核心模塊就是資料庫存儲技術。

結語

在目前國內經濟發展形勢下，針對於計算機的軟體行業的形式，也在大力推動下，成為一個焦點行業，隨著行業的發展，相關促進簡便工作的程序也得到了相應的研究和發明中，就算是一些不具備計算機專業知識的普通使用著，不管在使用還是研發程序上也是介可以的，只是針對於資料庫編程和資料庫存儲技術方面進行分析，但是作為系統的核心區域，所以相關的技術也是非常重要的，所以要想提升工作效率，緩解工作壓力，就要結合使用情況，在所能應用的范圍內，選擇最具有優勢的相應軟體處理技術，以此為研發中心，開發出所需要的軟體類型，進行所有的數據整理工作，對於辦公室工作極大范圍內的促進，對於資料庫編程於數據存儲方面的技術是非常重要的。

參考文獻

[1]董慧群，王福明.基於LabWindows/CVI的資料庫編程[J].山西電子技術，2011(04)：55-56.

[2]吳敏寧，高楠.Delphi資料庫編程開發[J].電腦知識與技術，2009(11)：2882-2883.

[3]鄭剛，唐紅梅.面向對象資料庫中數據模型及存儲結構的研究[J].計算機工程，2002(03)：65-67.

點擊下頁還有更多>>>數據存儲技術論文3000字

Ⅳ 攀登比珠穆朗瑪更高的山峰，數據存儲技術的突破之路

文： 科技 商業 於洪濤

在物理世界，山峰是自然力量的象徵；而在數字世界裡，數據則是智慧力量的來源。

或許正是因為如此，華為將其聚焦在數據基礎技術的科研大獎命名為Olympus Mons，即奧林帕斯大獎，專門用於重獎那些在數據存儲領域實現技術突破的科研工作者。

設立獎項只是一種形式。在奧林帕斯大獎的背後，是華為通過匯聚產學研各方能力，來推動數據技術實現突破性發展的雄心，從而為數字經濟發展提供更好的數據基礎設施。

隨著數字化時代的到來，數據的價值越來越突出，正在日益成為國家、企業、甚至個人的核心資產。

與傳統經濟相比，數字經濟的本質就是數據的流通，數據也成為智能 社會 的主要生產要素。IDC的調研顯示，2020年全球共創造了59ZB的數據，到2025年則將達到163ZB。

如此巨量的數據資產，需要經過數據採集、數據存儲、數據分析等流程才能產生價值，其中數據存儲無疑是基礎。在數據中心裡，存儲也與計算和網路一道，成為關鍵基礎設施，為整個數字化進程提供支持。

在數據量高速成長的同時，數據的形態也日益多樣化，視頻、圖片、音頻等非結構化數據已經成為數據的主體。這些復雜的數據要想充分發揮價值，就需要更加高效的數據存儲和數據管理。

有統計顯示，如今只有2%的數據被保存，保存下來的數據也只有10%得到分析利用。華為數據存儲與機器視覺產品線總裁周躍峰介紹說，數據在企業數字化轉型中扮演著越來越重要的角色，然而企業卻面臨海量數據存不下、流不動、管不好的問題。

為了滿足客戶日益增長的數據存儲需求， 華為主張構建端到端的數據能力，包括計算、存儲、利用和AI等能力，讓數據在全生命周期內實現每比特價值最大，每比特成本最優。

華為的努力，已經收到了成效，如今越來越多的政企使用華為的數據存儲解決方案，來實現對數據資產的管理。

甘肅敦煌研究院，正在利用華為的海量存儲解決方案，通過 計算機技術和數字圖像技術，實現敦煌石窟文物的永久保存、永續利用。

然而，整個敦煌莫高窟擁有735個洞窟、4.5萬平方米壁畫、2415尊泥質彩塑，要把這么多文物數字化，達成構建數字敦煌博物館的目標，意味著需要大量的投資和海量的存儲設備。 顯然，要想解決這一問題，僅靠華為自身的努力還不夠，而需要各個方面的共同參與，通過打造產業技術生態，來實現存儲技術的新突破。這也正是華為設立「奧林帕斯獎」的初衷。

據了解，華為「奧林帕斯獎」，每年都聚焦於數據領域的兩個主要技術難題來尋求解決方案。在去年底的全球數據存儲教授論壇上，第二屆的「2021年奧林帕斯懸紅」兩大難題已經確定：一是構建每比特極致性價比的數據存儲，二是實現下一代存儲產業根技術突破。對於每個難題，華為都給出了高達100萬元的懸紅，

華為希望通過「奧林帕斯獎」的設立，與學術界在 Cloud-Oriented多雲存儲服務、Data-Centric新型數據應用存儲系統、AI-Driven存儲軟體架構、創新體系架構等技術方向共同攻堅，構築更好的數據存儲系統。

我們都知道，妨礙電動 汽車 推廣普及的主要制約因素是電池的能量密度，其決定了電動 汽車 的可用性。在數據中心裡，數據的存儲密度則將成為未來的核心挑戰，決定著我們智能 社會 的成色。

科學家們已經明確了下一步的發展目標：在有限的資源下實現100x性能密度和100x容量密度的數據存儲。要實現存儲能力的提升，壓縮演算法是核心技術之一，可以降低 數據的存儲成本，幫助用戶緩解數據規模爆炸性增長帶來的成本壓力。

然而，作為存儲技術中的重磅難題，壓縮演算法多年來未有突出成果。

為了突破壓縮演算法面臨的瓶頸，激發數據壓縮領域的活力，自2020年起，華為與莫斯科國立大學合作，舉辦全球數據壓縮大賽，以促進數據壓縮根技術的研究。

今年的第二屆全球數據壓縮大賽，邀請了壓縮領域享有盛譽的技術專家擔任評委；使用電子顯微鏡、遙感等高性能計算數據，更貼近前沿、更貼近實際場景。大賽設計了五種類型的數據集（賽事項目）：定量數據壓縮、定性數據壓縮、混合數據壓縮、小塊數據壓縮和熵編碼優化。

同時，大賽還增設了面向高校學生、難度相對較小的編碼演算法優化項目，以吸引更多校園演算法高手參與比賽。在獎項設置方面，進一步體現多維激勵，增設領先獎、特等獎和學生參與獎。

本屆數據壓縮大賽，已於6月15日正式開賽，接收參賽作品截止到11月底，將於12月底公布獲獎結果。截至7月中旬，開賽僅1個月大賽組委會就已經收到了來自全球近80個報名申請。

伴隨著奧林帕斯大獎和全球數據壓縮大賽相繼進入第二屆，「奧林帕斯」已經成為華為數據存儲正在著力打造的新品牌，專門用來加強產學研合作，聯合學界一起推動數據存儲產業的進步。

從第一屆奧林帕斯大獎得主那裡，我們已經看到科研界在數據技術創新領域的突破。

獲得 百萬懸紅大獎的清華大學舒繼武老師團隊的「持久性內存存儲系統構建與關鍵技術」， 創新地提出了持久性內存文件系統與鍵值存儲的設計方法和分布式持久性共享內存框架，攻克了其數據結構、內存管理、一致性與安全等方面的一系列難題，解決了基於新型內存介質的高效數據存儲問題。

此外，上海交通大學的陳榕團隊的 「基於新型異構硬體的高效數據處理系統」， 華中 科技 大學的馮丹團隊的 「NVM（新型非易失存儲）高效可靠技術」，也具有較高的創新性和先進性， 具備產業價值和應用前景。

同樣，在第一屆 全球數據壓縮大賽上，也涌現出了很多令人矚目的成果。

比如獲獎選手Peter Thamm設計的pglz演算法在壓縮率和性能上，打破了快速壓縮演算法的一般認知，指引了壓縮演算法優化方向；Konstantinos Agiannis的參賽演算法，在文本場景測試中的壓縮率和壓縮性能，均超過業界公認的標桿演算法；Andreas Debski的快速圖像壓縮演算法，達到了業界公認標桿演算法120%的壓縮率，展現了深厚的圖像壓縮演算法功底。

過去一年的成功，也讓我們對今年的 「奧林帕斯」有了更高的期待。對這個太陽系最高峰的攀登，意味著整個數據存儲技術領域的參與者，首次能夠團結一致，共同牽引基礎理論研究方向，突破關鍵技術難題，加速科研成果產業化，實現產學研合作共贏。

在此進程中，華為一方面發揮了產業引領者的角色，大力推動產學研的合作進程；另一方面也積極投身其中，通過 Data Fabric、智能存儲、內存型存儲、數據縮減、視頻存儲等五大創新實驗室，通過4000多名研發工程師的協同努力，圍繞下一代存儲的介質、網路、架構和管理等進行系統化創新。

我們也有理由相信，通過全球、全領域的協同創新，我們一定能夠迎來數據存儲技術的突破，通過技術重構實現更好的數據存儲效能，讓全世界共享數字技術紅利，進而推動千行百業的智能化升級。