雲上數據湖存儲

『壹』 什麼是大數據存儲管理

1.分布式存儲

傳統化集中式存儲存在已有一段時間。但大數據並非真的適合集中式存儲架構。Hadoop設計用於將計算更接近數據節點，同時採用了HDFS文件系統的大規模橫向擴展功能。

雖然，通常解決Hadoop管理自身數據低效性的方案是將Hadoop 數據存儲在SAN上。但這也造成了它自身性能與規模的瓶頸。現在，如果你把所有的數據都通過集中式SAN處理器進行處理，與Hadoop的分布式和並行化特性相悖。你要麼針對不同的數據節點管理多個SAN，要麼將所有的數據節點都集中到一個SAN。

但Hadoop是一個分布式應用，就應該運行在分布式存儲上，這樣存儲就保留了與Hadoop本身同樣的靈活性，不過它也要求擁抱一個軟體定義存儲方案，並在商用伺服器上運行，這相比瓶頸化的Hadoop自然更為高效。

2.超融合VS分布式

注意，不要混淆超融合與分布式。某些超融合方案是分布式存儲，但通常這個術語意味著你的應用和存儲都保存在同一計算節點上。這是在試圖解決數據本地化的問題，但它會造成太多資源爭用。這個Hadoop應用和存儲平台會爭用相同的內存和CPU。Hadoop運行在專有應用層，分布式存儲運行在專有存儲層這樣會更好。之後，利用緩存和分層來解決數據本地化並補償網路性能損失。

3.避免控制器瓶頸(Controller Choke Point)

實現目標的一個重要方面就是——避免通過單個點例如一個傳統控制器來處理數據。反之，要確保存儲平台並行化，性能可以得到顯著提升。

此外，這個方案提供了增量擴展性。為數據湖添加功能跟往裡面扔x86伺服器一樣簡單。一個分布式存儲平台如有需要將自動添加功能並重新調整數據。

4.刪重和壓縮

掌握大數據的關鍵是刪重和壓縮技術。通常大數據集內會有70%到90%的數據簡化。以PB容量計，能節約數萬美元的磁碟成本。現代平台提供內聯(對比後期處理)刪重和壓縮，大大降低了存儲數據所需能力。

5.合並Hadoop發行版

很多大型企業擁有多個Hadoop發行版本。可能是開發者需要或是企業部門已經適應了不同版本。無論如何最終往往要對這些集群的維護與運營。一旦海量數據真正開始影響一家企業時，多個Hadoop發行版存儲就會導致低效性。我們可以通過創建一個單一，可刪重和壓縮的數據湖獲取數據效率

6.虛擬化Hadoop

虛擬化已經席捲企業級市場。很多地區超過80%的物理伺服器現在是虛擬化的。但也仍有很多企業因為性能和數據本地化問題對虛擬化Hadoop避而不談。

7.創建彈性數據湖

創建數據湖並不容易，但大數據存儲可能會有需求。我們有很多種方法來做這件事，但哪一種是正確的?這個正確的架構應該是一個動態，彈性的數據湖，可以以多種格式(架構化，非結構化，半結構化)存儲所有資源的數據。更重要的是，它必須支持應用不在遠程資源上而是在本地數據資源上執行。

不幸的是，傳統架構和應用(也就是非分布式)並不盡如人意。隨著數據集越來越大，將應用遷移到數據不可避免，而因為延遲太長也無法倒置。

理想的數據湖基礎架構會實現數據單一副本的存儲，而且有應用在單一數據資源上執行，無需遷移數據或製作副本

8.整合分析

分析並不是一個新功能，它已經在傳統RDBMS環境中存在多年。不同的是基於開源應用的出現，以及資料庫表單和社交媒體，非結構化數據資源(比如，維基網路)的整合能力。關鍵在於將多個數據類型和格式整合成一個標準的能力，有利於更輕松和一致地實現可視化與報告製作。合適的工具也對分析/商業智能項目的成功至關重要。

9. 大數據遇見大視頻

大數據存儲問題已經讓人有些焦頭爛額了，現在還出現了大視頻現象。比如，企業為了安全以及操作和工業效率逐漸趨於使用視頻監控，簡化流量管理，支持法規遵從性和幾個其它的使用案例。很短時間內這些資源將產生大量的內容，大量必須要處理的內容。如果沒有專業的存儲解決方案很可能會導致視頻丟失和質量降低的問題。

10.沒有絕對的贏家

Hadoop的確取得了一些進展。那麼隨著大數據存儲遍地開花，它是否會成為贏家，力壓其它方案，其實不然。

比如，基於SAN的傳統架構在短期內不可取代，因為它們擁有OLTP，100%可用性需求的內在優勢。所以最理想的辦法是將超融合平台與分布式文件系統和分析軟體整合在一起。而成功的最主要因素則是存儲的可擴展性因素。

『貳』 如何搭建數據湖架構

java">EdoInteractive在幾年前遇到一個大問題：公司使用交易數據來幫助零售商和餐館進行個性化促銷，但其數據倉庫沒有足夠時間去處理所有的信用卡和借記卡交易數據

「我們要花費27小時來處理每日的數據量，」Edo主管基礎設施和信息系統的高級副總裁TimGarnto說道：「所以在2013年，我們放棄了現有的基於Postgresql的關系型資料庫系統，使用了Hadoop集群作為公司的數據湖架構。」

Garnto的團隊一天中需要收集5000多萬條美國零售交易數據，並分發到20個節點的集群中,這些節點運行在Cloudera的Hadoop分布式機架上，使用Pentaho的數據集成工具。從銀行和信用卡公司收集到的數據，會被傳入設計好的預測模型中，以確定個體持卡人所需的優惠券。Edo的業務夥伴每周通過電子郵件發出優惠券，這些優惠券會在產生對應消費時生效。

每日的數據構建時間縮減到大約四個小時，Garnto表示，根據正在運行模型的復雜性，Edo的數據分析師能「在幾分鍾或幾小時內完成他們的工作。而以前，他們可能累的要死。

但數據湖上並不總是陽光燦爛，一帆風順的。起初，Edo只有一個員工具有HadoopMapRece編程框架的經驗。公司聯合Chicago總部和Nashville分部，對其他員工進行Hadoop技術內部培訓，但後來這使得他們不得放棄了熟悉的數據查詢方式。「我們花了很多時間更新這一過程。」Garnto說。

創建一個保證原始數據一致性和生成標准化分析數據集的兩步程序也需要花時間去解決。目前擁有包含450億條記錄(總共255TB的數據)的集群，已成為Edo業務操作的核心，對於這個集群，Garnto需要小心管理，謹慎添加新的Hadoop生態技術。否則，對公司某個部分的調整可能會影響整個系統對其他部分的工作處理。

數據湖使實時分析成為了可能

Webtrends公司是另一家數據湖的使用者，該公司收集並處理網站、手機、物聯網上的活動數據。這家位於波特蘭的公司於2014年7月部署了基於Hortonworks的Hadoop集群，目前正在試用階段，計劃在2015年初完全實現。它最初只支持了一個叫Explore的產品，讓企業營銷人員做客戶數據的專項分析。Webtrends產品架構主管PeterCrossley表示，每個季度大約有500TB的數據添加到60個節點的集群中，現在總共有1.28PB。

隨著時間的推移，Webtrends計劃使用Hadoop平台代替自有的數據網路附加存儲平面文件系統。Crossley表示，使用ApacheKafka消息隊列和自動化腳本處理技術，互聯網點擊流數據可以湧入集群和並在20至40毫秒內做好分析准備工作。因此，報表和分析過程幾乎可以在瞬間開始，這比老系統快得多。Hadoop集群還支持進階分析，且能降低25%到50%的硬體成本。

Crossley表示，採用數據湖概念需要公司內部在管理和使用Webtrends為客戶收集的信息時做到「思路上的轉變」。之前，該公司主要使用數據存儲構建通用報表。但是，一個數據湖與其說是一個真理，不如說是真理的來源，在其之上，您可以構建多個數據集以供不同的分析用途。

Webtrends也不得不認真考慮其數據湖的架構和數據治理過程，以防止Hadoop集群變成「數據沼澤」，正如Crossley所說。剛剛進入系統的原始數據結構十分鬆散(+微信關注網路世界)，但是應該有非常嚴格的規則來規定其應該是什麼樣子。此外，他的團隊已經將集群分成三個不同的層次：一個用於原始數據，第二個用於日增量數據集，另一個用於存儲需要被納入的第三方信息。基於不同的數據集細節，每一層次都具有自己的數據分類和治理策略。

對你的數據保持控制

Razorsight公司CTOSurenNathan還指出，建立和管理一個Hadoop數據湖需要具備良好的紀律性和組織性。否則系統很快就會變成一個失控的垃圾場，就像一個由很多文件組成的SharePoint，沒有人知道如何找到這些文件。

Razorsight為電信企業提供了一組基於雲的分析服務，2014年第二季度開始使用運行在Hadoop集群上MapR技術。客戶組、操作和網路數據通過自有工具被輸入到系統中，通過Spark引擎的處理後，由Razorsight數據科學家進行分析;集群具有五個生產節點和120TB的存儲容量。

和Webtrends類似的，Razorsight數據湖被分割成三個分區。在Razorsight的案例中，一個數據湖能夠存儲不到六個月的數據，另一個包含舊的但仍然活躍的數據，第三則存儲不再使用的但需要保留的信息。目前，在這兩個活動區域中有超過20TB的數據。為了保證系統工作平穩，Razorsight招聘了具備分布式系統的數據治理和開發經驗的新員工，同時也培訓現有員工使用Hadoop，Spark和相關技術的能力。

目前是遷移到新平台的階段。每TB大約花費2000美元，Hadoop集群成本僅僅是公司之前所部署的IBMNetezza數據倉庫系統的十分之一。但Nathan表示，Razorsight首先建立專門用於數據存儲的集群，然後再進入處理和准備階段。因為Netezza硬體和IBMSPSS分析軟體之間存在的緊密聯系，分析建模和數據可視化仍會存在於舊的系統中。建模將保持現狀，但Nathan預計到今年年底，將可視化層和Razorsight分析結果數據轉移到數據湖架構中。
轉自網界網：http://software.cnw.com.cn/software-database/htm2015/20150709_321300.shtml

來自TechTarget中國的作者：CraigStedman分享
轉自網界網：http://software.cnw.com.cn/software-database/htm2015/20150709_321300.shtml

『叄』 2021年，亞馬遜雲科技 re:Invent 全球大會，有什麼拿手好戲

聽說亞馬遜雲科技應該還可以

『肆』 各路大佬，騰訊雲的對象存儲和雲資料庫有什麼區別

對象存儲（Cloud Object Storage，COS）是由騰訊雲推出的無目錄層次結構、無數據格式限制，可容納海量數據且支持 HTTP/HTTPS 協議訪問的分布式存儲服務。騰訊雲 COS 的存儲桶空間無容量上限，無需分區管理，適用於 CDN 數據分發、數據萬象處理或大數據計算與分析的數據湖等多種場景。COS 提供網頁端管理界面、多種主流開發語言的 SDK、API 以及命令行和圖形化工具，並且兼容 S3 的 API 介面，方便用戶直接使用社區工具和插件。
騰訊雲資料庫（TencentDB）是騰訊提供的高可靠、高可用、可彈性伸縮的雲資料庫服務產品的總稱。可輕松運維主流開源及商業資料庫（MySQL、Redis、MongoDB、MariaDB、SQL Server、PostgreSQL等），它更擁有容災、備份、恢復、監控、數據傳輸服務、安全服務、災備和智能 DBA 等全套服務。
如果是海量數據存儲，可以考慮市面上的對象存儲，比如杉岩海量對象存儲MOS，為解決海量非結構數據存儲提供整體解決方案

『伍』 「大數據」時代下如何處理數據

大數據被越來越多的人提起，其價值也逐漸深入人心。但，大數據是如何處理的，很多人並不知道。其實，通常大數據處理方式包括兩種，一種是實時處理，另一種則為離線處理。

商業中比較常見的，就是使用HDFS技術對數據進行儲存，然後使用MapRece對數據進行批量化理，然後將處理好的數據進行存儲或者展示。其中，HDFS是一種分布式文件系統，而MapRece則是一種分布式批量計算框架。

『陸』 雲上貴州雲儲存空間怎樣使用

摘要 1、首先打開手機，點擊「設置」圖標進入手機設置；

『柒』 騰訊雲安全運營中心2.0對雲伺服器能帶來什麼

隨著產業互聯網時代各行業數字化轉型的逐步深入，用戶有越來越多的業務依託公有雲承載。公有雲為用戶構建數字化業務帶來了極大便利和效率提升，但同時也對用戶安全體系的建設帶來了新的挑戰。根據咨詢機構的調查顯示，公有雲上安全事件發生的原因主要有用戶不當的雲配置以及雲上的不當操作行為和越權操作。用戶在公有雲上除了需要應對外部威脅外，也需要做好自身的安全配置及雲上操作的管理，防患於未然。

基於用戶面臨的雲上安全挑戰，騰訊安全即將發布騰訊雲安全運營中心2.0，在原有安全運營中心的安全事件管理、泄漏監測及安全大屏等功能基礎上新增資產安全中心、安全配置管理、雲上用戶行為智能分析、合規管理及安全評分等功能，幫助用戶實現更全面的安全風險監測和一站式的自動化安全運營，提升用戶在公有雲上的整體安全水平。

安全評分

安全運營中心全新發布安全評分功能。基於安全運營中心的雲上安全數據湖，從安全事件、漏洞及雲安全配置風險等維度對雲上安全情況進行整體評分，幫助雲上用戶直觀了解自身騰訊雲上業務的整體安全態勢。

統一雲上資產安全中心

資產安全運營是安全運營的基礎。安全運營中心全新發布資產安全中心，實現12類雲上資產的統一安全管理，涉及雲伺服器CVM、負載均衡LB、MySQL資料庫、TDSQL資料庫、Redis資料庫、對象存儲COS、雲硬碟CBS及SSL證書等。資產安全中心可基於安全運營視角，從配置風險、漏洞及安全事件等角度對資產安全風險進行定位和管理，實現面向雲資產的安全運營管理。針對雲伺服器，資產安全中心提供統一的漏洞運營平台，結合騰訊安全雲鼎實驗室提供的關鍵漏洞預警能力，幫助用戶提升漏洞應對能力。

自動化雲安全配置檢查

針對雲上各類型資產的配置風險，安全運營中心基於騰訊自身安全實踐，為用戶提供雲原生的資產配置風險檢查功能。從基礎安全防護、身份認證與許可權、網路訪問控制、數據安全、日誌審計及監控告警等維度，對雲上12類資產進行自動化的配置風險檢查；針對發現的風險問題提供相應的處置建議和快速修復方式，從源頭提升雲上風險應對水平。

雲上用戶行為智能分析（預覽）

除了外部攻擊及自身配置風險外，公有雲業務面臨的另一大安全風險來自於雲上業務運營中的異常行為與風險操作。安全運營中心的Cloud UBA功能模塊通過可視化、統計分析和異常檢測等方式可對用戶在公有雲上的操作行為進行智能分析，識別安全風險。一方面，通過對操作路徑、操作的雲資源、操作行為、以及用戶登錄趨勢等的統計與可視化呈現，幫助安全管理人員高效、直觀地掌握雲資源操作情況；另一方面，通過對雲上的操作行為進行異常檢測與動態風險評估，實現雲上操作行為的風險智能化識別。

持續自動化的合規評估（預覽）

合規是用戶上雲的基本安全要求。安全運營中心可為雲上用戶提供雲原生的安全合規評估功能。針對用戶公有雲上的安全措施及安全體系建設情況，結合安全合規要求，安全運營中心通過自動化地、持續性地監測、評估來幫助用戶實現雲上業務的安全合規。目前已經覆蓋了等級保護2.0標准中的部分安全通用要求及雲計算安全擴展要求，並提供相應的解決方案建議，後續騰訊雲將逐步提高對各類合規標準的覆蓋。

『捌』 雲存儲是什麼

雲存儲是什麼：

雲存儲是一種網路在線存儲(Onlinestorage)的模式，即把數據存放在通常由第三方託管的多台虛擬伺服器，而非專屬的伺服器上。託管(hosting)公司營運大型的數據中心，需要數據存儲託管的人，則通過向其購買或租賃存儲空間的方式，來滿足數據存儲的需求。數據中心營運商根據客戶的需求，在後端准備存儲虛擬化的資源，並將其以存儲資源池(storagepool)的方式提供，客戶便可自行使用此存儲資源池來存放文件或對象。

雲存儲的優勢：

1、存儲管理可以實現自動化和智能化，所有的存儲資源被整合到一起，客戶看到的是單一存儲空間。

2、提高了存儲效率，通過虛擬化技術解決了存儲空間的浪費，可以自動重新分配數據，提高了存儲空間的利用率，同時具備負載均衡、故障冗餘功能。

3、雲存儲能夠實現規模效應和彈性擴展，降低運營成本，避免資源浪費。隱患與缺點：1、對於較為機密的數據，雲存儲服務提供商如何保證用戶數據的安全性。2、由於帶寬和其他因素，雲端訪問性能可能比本地端儲存設備的性能低。

3、當用戶有特殊的數據使用記錄追蹤需求時(如公務部門依據規章和條例的要求，而需留存某些電磁記錄時)，使用雲計算及雲存儲將使工作復雜度增加。

4、雖然可以一次提供給多人數據，或是傳遞數據給位於不同地方的人，但單人在轉移數據的時候(例如文件由手機發送至電腦，或是由電腦發送至手機)因為需要重新「上傳」與「下載」，會像是在繞遠路一般，不如使用傳輸線的來的快。

『玖』 雲資料庫和雲存儲有什麼區別呢

雲資料庫和雲存儲的區別：

一、從服務層面來說

這兩者都可以做為PaaS服務暴露給用戶，雲資料庫可以包括關系型資料庫以及非關系型資料庫等，而雲存儲則可以包含塊存儲(BlockStorage)以及對象存儲(Object Storage)等。

二、從數據的結構來說

一般雲存儲上存儲的都是用戶上傳的比較零散的文件，每個文件的類型和組織的方式可以不一致，比如圖片，音頻，word文件之類的，而資料庫中存儲中的數據都由資料庫進程來直接管理，包括表空間，表結構以及數據存儲的方式，是有規則的。

三、從提供的服務來說

雲存儲:提供存儲能力，更多面對的場景是非結構化類數據，如文件，圖片，視頻等。

雲資料庫：提供基礎的資料庫和數據對象管理能力，既包括oracle，mysql，sql server等關系型資料庫，也可以包括類似mongodb , hbase等半結構化資料庫。

四、從兩者的關系來說

對於雲存儲當前基本都基於類似hdfs分布式文件系統進行封裝，提供存儲服務能力介面。也可以基於hdfs，上面再架構一層，形成一個資料庫，再將資料庫能力暴露出去，形成雲資料庫。

類似hbase，但是對於常見的關系型資料庫,可以做為雲資料庫，但是他們底層不不是依賴的雲存儲能力。

(9)雲上數據湖存儲擴展閱讀：

雲存儲的主要用途：

雲存儲通常意味著把主數據或備份數據放到企業外部不確定的存儲池裡，而不是放到本地數據中心或專用遠程站點。支持者們認為，如果使用雲存儲服務，企業機構就能節省投資費用，簡化復雜的設置和管理任務，把數據放在雲中還便於從更多的地方訪問數據。

數據備份、歸檔和災難恢復是雲存儲可能的三個用途。

減少工作和費用是預計雲服務在接下來幾年會持續增長的一個主要原因。據研究公司IDC聲稱，全球IT開支當中有4%用於雲服務;到2012年，這個比例會達到9%。

由於成本和空間方面的壓力，數據存儲非常適合使用雲解決方案;IDC預測，在這同一期間，雲存儲在雲服務開支中的比重會從8%增加到13%。

參考資料來源：網路-雲存儲

網路-雲資料庫