海量數據存儲解決方案

Ⅰ 海量數據存儲有哪些方式與方法

1、容量可線性擴展，單名字空間達EB級，2、海量小文件存儲，百億級文件高效訪問，3、中心靈活部署，容災匯聚分發更便捷，4、支持大數據和AI，統一數據存儲和分析，你可以問下瑞馳信息技術，做數據存儲很專 業，技術很牛的。希望我的回答能解決到你的問題

Ⅱ 有冷數據存儲海量數據存儲解決方案嗎

目前市場上主流的海量數據存儲解決方案當然是雲存儲解決方案啦！我知道一家公司瑞馳信息技術很專業，你可以咨詢下看有沒有適合你的方案

Ⅲ 使用比較多的大數據分析解決方案有哪些

極其流行，同樣也是競爭力極其大的一種商業模式。雖然國內軟體開發公司都發展壯大起來了，但是各地軟體開發公司的實力及資質仍然參差不齊。下面為大家介紹下近期國內軟體開發公司的排名匯總。

1：華盛恆輝科技有限公司

上榜理由：華盛恆輝是一家專注於高端軟體定製開發服務和高端建設的服務機構，致力於為企業提供全面、系統的開發製作方案。在開發、建設到運營推廣領域擁有豐富經驗，我們通過建立對目標客戶和用戶行為的分析，整合高質量設計和極其新技術，為您打造創意十足、有價值的企業品牌。

在軍工領域，合作客戶包括：中央軍委聯合參謀(原總參)、中央軍委後勤保障部(原總後)、中央軍委裝備發展部(原總裝)、裝備研究所、戰略支援、軍事科學院、研究所、航天科工集團、中國航天科技集團、中國船舶工業集團、中國船舶重工集團、第一研究所、訓練器材所、裝備技術研究所等單位。

在民用領域，公司大力拓展民用市場，目前合作的客戶包括中國中鐵電氣化局集團、中國鐵道科學研究院、濟南機務段、東莞軌道交通公司、京港地鐵、中國國電集團、電力科學研究院、水利部、國家發改委、中信銀行、華為公司等大型客戶。

2：五木恆潤科技有限公司

上榜理由：五木恆潤擁有員工300多人，技術人員佔90%以上，是一家專業的軍工信息化建設服務單位，為軍工單位提供完整的信息化解決方案。公司設有股東會、董事會、監事會、工會等上層機構，同時設置總經理職位，由總經理管理公司的具體事務。公司下設有研發部、質量部、市場部、財務部、人事部等機構。公司下轄成都研發中心、西安研發中心、沈陽辦事處、天津辦事處等分支機構。

3、浪潮

浪潮集團有限公司是國家首批認定的規劃布局內的重點軟體企業，中國著名的企業管理軟體、分行業ERP及服務供應商，在咨詢服務、IT規劃、軟體及解決方案等方面具有強大的優勢，形成了以浪潮ERP系列產品PS、GS、GSP三大主要產品。是目前中國高端企業管理軟體領跑者、中國企業管理軟體技術領先者、中國最大的行業ERP與集團管理軟體供應商、國內服務滿意度最高的管理軟體企業。

4、德格Dagle

德格智能SaaS軟體管理系統自德國工業4.0，並且結合國內工廠行業現狀而打造的一款工廠智能化信息平台管理軟體，具備工廠ERP管理、SCRM客戶關系管理、BPM業務流程管理、
OMS訂單管理等四大企業業務信息系統，不僅滿足企業對生產進行簡易管理的需求，並突破區域網應用的局限性，同時使數據管理延伸到互聯網與移動商務，不論是內部的管理應用還是外部的移動應用，都可以在智能SaaS軟體管理系統中進行業務流程的管控。

5、Manage

高亞的產品 (8Manage) 是美國經驗中國研發的企業管理軟體，整個系統架構基於移動互聯網和一體化管理設計而成，其源代碼編寫採用的是最為廣泛應用的
Java / J2EE 開發語言，這樣的技術優勢使 8Manage
可靈活地按需進行客制化，並且非常適用於移動互聯網的業務直通式處理，讓用戶可以隨時隨地通過手機apps進行實時溝通與交易。

Ⅳ 海量數據存儲有哪些方式與方法

杉岩海量對象存儲MOS，針對海量非結構化數據存儲的最優化解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，

具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。

1、容量可線性擴展，單名字空間達EB級

SandStone MOS可在單一名字空間下實現海量數據存儲，支持業務無感知的存儲伺服器橫向擴容，為爆炸式增長的視頻、音頻、圖片、文檔等不同類型的非結構化數據提供完美的存儲方案，規避傳統NAS存儲的單一目錄或文件系統存儲空間無法彈性擴展難題

2、海量小文件存儲，百億級文件高效訪問

SandStone MOS基於完全分布式的數據和元數據存儲架構，為海量小文件存儲而生，將企業級NAS存儲的千萬文件量級提升至互聯網規模的百億級別，幫助企業從容應對幾何級增長的海量小文件挑戰。

3、中心靈活部署，容災匯聚分發更便捷

SandStone MOS支持多數據中心靈活部署，為企業數據容災、容災自動切換、多分支機構、數據就近訪問等場景提供可自定義的靈活解決方案，幫助企業實現跨地域多活容災、數據流轉、就近讀寫等，助力業務高速發展。

4、支持大數據和AI，統一數據存儲和分析

SandStone MOS內置文件智能化處理引擎，實現包括語音識別、圖片OCR識別、文件格式轉換等批量處理功能，結合標簽檢索能力還可實現語音、證件照片檢索，從而幫助企業更好地管理非結構化數據。同時，SandStone MOS還支持與Hadoop、Spark等大數據分析平台對接，一套存儲即可滿足企業數據存儲、管理和挖掘的需求。

Ⅳ 海量空間數據存儲

(一)空間數據存儲技術

隨著地理信息系統的發展，空間資料庫技術也得到了很大的發展，並出現了很多新的空間資料庫技術(黃釗等，2003)，其中應用最廣的就是用關系資料庫管理系統(RDBMS)來管理空間數據。

用關系資料庫管理系統來管理空間數據，主要解決存儲在關系資料庫中的空間數據與應用程序之間的數據介面問題，即空間資料庫引擎(SpatialDatabase Engine)(熊麗華等，2004)。更確切地說，空間資料庫技術是解決空間數據對象中幾何屬性在關系資料庫中的存取問題，其主要任務是:

(1)用關系資料庫存儲管理空間數據;

(2)從資料庫中讀取空間數據，並轉換為GIS應用程序能夠接收和使用的格式;

(3)將GIS應用程序中的空間數據導入資料庫，交給關系資料庫管理。

空間資料庫中數據存儲主要有三種模式:拓撲關系數據存儲模式、Oracle Spatial模式和ArcSDE模式。拓撲關系數據存儲模式將空間數據存在文件中，而將屬性數據存在資料庫系統中，二者以一個關鍵字相連。這樣分離存儲的方式由於存在數據的管理和維護困難、數據訪問速度慢、多用戶數據並發共享沖突等問題而不適用於大型空間資料庫的建設。而OracleSpatial實際上只是在原來的資料庫模型上進行了空間數據模型的擴展，實現的是「點、線、面」等簡單要素的存儲和檢索，所以它並不能存儲數據之間復雜的拓撲關系，也不能建立一個空間幾何網路。ArcSDE解決了這些問題，並利用空間索引機制來提高查詢速度，利用長事務和版本機制來實現多用戶同時操縱同一類型數據，利用特殊的表結構來實現空間數據和屬性數據的無縫集成等(熊麗華等，2004)。

ArcSDE是ESRI公司開發的一個中間件產品，所謂中間件是一個軟體，它允許應用元素通過網路連接進行互操作，屏蔽其下的通訊協議、系統結構、操作系統、資料庫和其他應用服務。中間件位於客戶機/伺服器的操作系統之上，管理計算資源和網路通訊，並營造出一個相對穩定的高層應用環境，使開發人員可以集中精力於系統的上層開發，而不用過多考慮系統分布式環境下的移植性和通訊能力。因此，中間件能無縫地連入應用開發環境中，應用程序可以很容易地定位和共享中間件提供的應用邏輯和數據，易於系統集成。在分布式的網路環境下，客戶端的應用程序如果要訪問網路上某個伺服器的信息，而伺服器可能運行在不同於客戶端的操作系統和資料庫系統中。此時，客戶機的應用程序中負責尋找數據的部分只需要訪問一個數據訪問中間件，由該中間件完成網路中數據或服務的查找，然後將查找的信息返回給客戶端(萬定生等，2003)。因此，本系統實現空間資料庫存儲的基本思想就是利用ArcSDE實現各類空間數據的存儲。

目前，空間數據存儲技術已比較成熟，出現了許多類似ArcSDE功能的中間件產品，這些軟體基本上都能實現空間數據的資料庫存儲與管理，但對於海量空間數據的存儲，各種軟體性能差別較大。隨著數據量的增長，計算機在分析處理上會產生很多問題，比如數據不可能一次完全被讀入計算機的內存中進行處理。單純依賴於硬體技術，並不能滿足持續增長的數據的處理要求。因此需要在軟體上找到處理海量數據的策略，並最終通過軟硬體的結合完成對海量數據的處理。在海量數據存儲問題上，許多專家從不同側面進行過研究，Lindstrom在地形簡化中使用了外存模型(Out-of-core)技術;鍾正採用了基於數據分塊、動態調用的策略;汪國平等人在研究使用高速網路進行三維海量地形數據的實時交互瀏覽中，採用了分塊、多解析度模板建立模型等方法。這些技術、方法已經在各自系統上進行了研究和實現。本系統採用的ArcSDE軟體基本上也是採用分塊模型的方法，具體存儲和操作不需要用戶過多了解，已經由ArcSDE軟體實現。因此，對海量數據的存儲管理，更需要從數據的組織方式等方面進行設計。塔里木河流域生態環境動態監測系統採集了大量的遙感影像、正射影像等柵格結構的數據，這些數據具有很大的數據量，為適應流域空間基礎設施的管理需要，採取一種新的方式來管理、分發這些海量數據以適應各部門的快速瀏覽和管理需要。

(二)影像金字塔結構

影像資料庫的組織是影像資料庫效率的關鍵，為了獲得高效率的存取速度，在數據的組織上使用了金字塔數據結構和網格分塊數據結構。該技術主導思想如下:

(1)將資料庫中使用到的紋理處理成為大小一致的紋理塊;

(2)為每塊紋理生成5個細節等級的紋理，分別為0、1、2、3、4，其中1級紋理通過0級紋理1/4壓縮得到，2級紋理通過1級紋理1/4壓縮得到，…，以此類推;

(3)在顯示每個塊數據之前，根據顯示比例的大小，並以此決定該使用那一級的紋理;

(4)在內存中建立紋理緩沖池，使用LRU演算法進行紋理塊的調度，確保使用頻率高的紋理調度次數盡可能少。

(三)影像數據壓縮

影像數據壓縮有無損壓縮和有損壓縮兩個方法，具體採取哪種壓縮方法需根據具體情況確定。對於像元值很重要的數據，如分類數據、分析數據等採用無損壓縮(即LZ77演算法)，否則採用有損壓縮(即JPEG演算法)。通過對影像數據的壓縮，一方面可以節約存儲空間，另一方面可以加快影像的讀取和顯示速度。影像數據的壓縮一般與構建金字塔同時進行，在構建影像金字塔過程中自動完成數據的壓縮。

Ⅵ 數據存儲，海量數據存儲解決方案

目前市場上主流的海量數據存儲解決方案當然是雲存儲解決方案啦！ 南京雲創存儲科技有限公司的cStor雲存儲系統可以幫你解決海量存儲的問題！ 你可以到雲創存儲的官網上了解一下產品的詳細信息！ 希望我的回答會對你有所幫助咯！

Ⅶ 80T的海量資料，如何永久保存，移動硬碟成本高，且超過10年後，基本上就有毛病了，有沒其它辦法

對於海量圖片數據的存儲問題，杉岩海量對象存儲（SandStone MOS）解決方案採用去中心化分布式架構，同時利用軟體定義的方式實現了單一名字空間條件下數百PB級規模的容量擴展，業務可以隨時隨地訪問而不受數據存儲位置的限制。

在提升海量小文件訪問性能方面，SandStone MOS利用哈希計算實現了數億級文件的高效訪問。針對文件檢索困難，SandStone MOS支持標簽功能，文件存儲時會自動設置標簽，從而更好地與業務結合，滿足高效檢索。

此外，SandStone MOS在易用性與可維護性方面也超越了同級別產品，其採用「x86通用伺服器+存儲軟體」的分布式解耦架構，將底層存儲空間與上層業務邏輯空間進行分離，軟硬體的升級不會影響到整個系統的正常運行。

即使系統有再多應用更新，也不會影響存儲空間的使用。值得一提的是，SandStone MOS首創的分布式存儲數據盤漫遊功能，可以幫助企業用戶漸進式的進行老舊硬體設備更換，不影響業務的正常運行。

Ⅷ 海量數據存儲結構和演算法

下面的存儲過程不僅含有分頁方案，還會根據頁面傳來的參數來確定是否進行數據總數統計。

-- 獲取指定頁的數據

CREATE PROCEDURE pagination3

@tblName varchar(255), -- 表名

@strGetFields varchar(1000) = '*', -- 需要返回的列

@fldName varchar(255)='', -- 排序的欄位名

@PageSize int = 10, -- 頁尺寸

@PageIndex int = 1, -- 頁碼

@doCount bit = 0, -- 返回記錄總數, 非 0 值則返回

@OrderType bit = 0, -- 設置排序類型, 非 0 值則降序

@strWhere varchar(1500) = '' -- 查詢條件 (注意: 不要加 where)

AS

declare @strSQL varchar(5000) -- 主語句

declare @strTmp varchar(110) -- 臨時變數

declare @strOrder varchar(400) -- 排序類型

if @doCount != 0

begin

if @strWhere !=''

set @strSQL = "select count(*) as Total from [" + @tblName + "] where "+@strWhere

else

set @strSQL = "select count(*) as Total from [" + @tblName + "]"

end

--以上代碼的意思是如果@doCount傳遞過來的不是0，就執行總數統計。以下的所有代碼都是@doCount為0的情況

else

begin

if @OrderType != 0

begin

set @strTmp = "<(select min"

set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] desc"

--如果@OrderType不是0，就執行降序，這句很重要！

end

else

begin

set @strTmp = ">(select max"

set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] asc"

end

if @PageIndex = 1

begin

if @strWhere != ''

set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from [" + @tblName + "] where " + @strWhere + " " + @strOrder

else

set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["+ @tblName + "] "+ @strOrder

--如果是第一頁就執行以上代碼，這樣會加快執行速度

end

else

begin

--以下代碼賦予了@strSQL以真正執行的SQL代碼

set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["

+ @tblName + "] where [" + @fldName + "]" + @strTmp + "(["+ @fldName + "]) from (select top " + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + " ["+ @fldName + "] from [" + @tblName + "]" + @strOrder + ") as tblTmp)"+ @strOrder

if @strWhere != ''

set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["

+ @tblName + "] where [" + @fldName + "]" + @strTmp + "(["

+ @fldName + "]) from (select top " + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + " ["

+ @fldName + "] from [" + @tblName + "] where " + @strWhere + " "

+ @strOrder + ") as tblTmp) and " + @strWhere + " " + @strOrder

end

end

exec (@strSQL)

GO

上面的這個存儲過程是一個通用的存儲過程，其注釋已寫在其中了。

Ⅸ 　海量數據存儲與管理

正如上述，在國土資源遙感綜合調查信息中，既包含有多源、多時相、多尺度、多解析度、多類型的遙感圖像數據和基礎地理數據，也包括在項目開展過程中衍生的許多觀測和分析資料，數據量十分龐大。因此，根據數據共享的要求，在數據生產、管理、應用服務以及更新和維護過程中，如何組織和管理好這些海量數據，如何快速、全面有效地訪問和獲得所需數據，成為面臨的突出問題。在這里，採用何種方式利用現有的大型商業化關系資料庫系統高效地存儲與管理這些數據，成為能否發揮系統最大性能的關鍵所在。

傳統的GIS系統對空間數據（與空間位置、空間關系有關的數據）的存儲與管理大多採用這些商業軟體特定的文件方式，如：ArcInfo的Coverage、MapInfo的Tab、MAPGIS的WL等。如果數據量越多，這些文件就會越大，數據的處理就會越復雜，其存儲、檢索、管理也就越困難，而且其最大的缺點還在於不能進行多用戶並發操作。由此可見，用以往傳統的存儲機制去管理像遙感綜合調查這樣的海量數據，顯然難以滿足要求。而近年來發展起來的空間資料庫引擎技術則是解決海量數據存儲管理的途徑之一。

本系統建設過程中，採用了空間資料庫引擎ArcSDE＋大型關系資料庫Oracle組合技術，較理想地實現了遙感綜合調查海量數據的存儲、檢索、查詢、處理。眾所周知，Oracle提供了大型資料庫環境，能夠很好地處理海量數據，而ArcSDE可將具有地理特徵的空間數據和非空間數據統一載入到Oracle中去，因此，通過ArcSDE空間資料庫引擎，可將Oracle海量數據管理功能載入到GIS系統中，並可利用Oracle的強大管理機制進行高效率的事務處理、記錄鎖定、並發控制等服務操作。