對存儲的需求

『壹』 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。

『貳』 大數據時代,數據的存儲與管理有哪些要求

數據時代的到來，數據的存儲有以下主要要求：
首先，海量數據被及時有效地存儲。根據現行技術和預防性法規和標准，系統採集的信息的保存時間不少於30天。數據量隨時間的增加而線性增加。

其次，數據存儲系統需要具有可擴展性，不僅要滿足海量數據的不斷增長，還要滿足獲取更高解析度或更多採集點的數據需求。

第三，存儲系統的性能要求很高。在多通道並發存儲的情況下，它對帶寬，數據容量，高速緩存等有很高的要求，並且需要針對視頻性能進行優化。

第四，大數據應用需要對數據存儲進行集中管理分析。

『叄』 大數據對存儲平台有哪些特殊要求

伴隨著安防大數據時代的來臨，安防行業原有的存儲技術已經無法滿足行業發展新需求，尤其是公共安全視頻監控建設聯網應用工作對數據聯網共享提出了更高的要求，同時以「實戰」為根本的公安業務中，大數據深度挖掘極度依賴數據存儲系統對非結構化數據分析再處理。雲存儲技術的出現，在安防行業大數據發展時代無異於革命性的應用，不斷地解決了安防存儲難題，同時也為視頻監控的深度應用與發展提供強大的驅動力。

當今世界，每個人的一言一行都在產生著數據，並且被記錄著。各行各業爆炸式增長的數據，正推動人類進入大數據時代。根據相關統計，2017年全球的數據總量為21.6ZB，目前全球數據的增長速度在每年40%左右，預計到2020年全球的數據總量將達到40ZB。數據增長在安防行業表現得尤為明顯，在近兩年「平安城市」、「 智能交通」、「 雪亮工程」等不斷開展和深入的過程中，以視頻監控為核心代表的行業發展正朝著超高清、智能化和融合應用的方向邁進，系統性工程中現有視頻監控系統數據採集量正在呈線性增長。海量數據的出現對高效、及時的存儲和處理的要求不斷提升。  

從目前行業來看，大數據時代的到來，系統性工程中視頻監控系統對存儲主要有以下幾方面的需求：  

一是海量數據及時高效存儲，根據現行的技防法規及標准，一般應用領域視頻監控系統數據採集是7x24小時不間斷的，系統採集的音視頻信息資料留存時限不得少於30日，針對案(事)件信息以及一些特殊應用領域視音頻資料存放時間更長，甚至長期保留，數據量隨時間增加呈線性增長。  

二是監控數據存儲系統需要具備可擴展性，不但滿足海量數據持續增加，還需要滿足採集更高解析度或更多採集點的數據需要。  

三是對存儲系統的性能要求高。與其他領域不同，視頻監控主要是視頻碼流的存儲，在多路並發存儲的情況下，對帶寬、數據能力、緩存等都有很高的要求，需要有專門針對視頻性能的優化處理。  

四是大數據應用需要數據存儲的集中管理分析。但現實情況卻恰恰相反，一方面是系統性工程在分期建設的過程中，采購的設備並不能保證為同一品牌，實際項目中多種品牌、多種型號比比皆是，給視頻監控的存儲集中管理帶來很大難度。同時，在一些大型的項目中，例如特大城市「天網工程」，高速公路中道路監控所跨區域較大，集中存儲較為困難。另外，受網路帶寬及老舊設備影響，系統難以形成統一存儲、統一監控的中心體系架構，導致數據在應用中調取不及時。  

總體來看，隨著系統性安防項目的深入開展以及物聯網建設初露崢嶸，大規模聯網監控的建設和高清監控的逐步普及，海量視頻數據已經呈現井噴式地增長，並沖擊著傳統的存儲系統，遺憾的是原有的存儲系統無法滿足大數據時代提出的新要求，亟需新的存儲技術支撐現有業務模式，同時為人工智慧技術在安防領域施展拳腳拓展新的空間。

『肆』 視頻監控業務對存儲需求的特點

視頻監控對存儲需求有如下幾個特點：1、對存儲的容量需求彈性比較大，存儲容量的多少隨著畫面質量的要求、畫面尺寸的大小、畫面的幀率、存儲時間的長短等因素有關，這些因素的變化都會對存儲容量產生較大變化。2、對存儲的性能要求不高，但是需要能夠滿足長時間的連續數據讀寫，數據流量大、同時訪問請求的數量少。3、數據保存周期長短不一，超過使用時間後可以重復使用。一般的監控場所數據保存一定時間（如10 天），以後便可以刪除或覆蓋。 謝謝您對電信產品的關注，祝您生活愉快。 如果以上信息沒有解決您的問題，也可登錄廣東電信手機商城（http://m.gd.189.cn），向在線客服求助，7X24小時在線喔！

『伍』 大數據存儲需要具備什麼

大數據之大 大是相對而言的概念。例如，對於像SAPHANA那樣的內存資料庫來說，2TB可能就已經是大容量了；而對於像谷歌這樣的搜索引擎，EB的數據量才能稱得上是大數據。 大也是一個迅速變化的概念。HDS在2004年發布的USP存儲虛擬化平台具備管理32PB內外部附加存儲的能力。當時，大多數人認為，USP的存儲容量大得有些離譜。但是現在，大多數企業都已經擁有PB級的數據量，一些搜索引擎公司的數據存儲量甚至達到了EB級。由於許多家庭都保存了TB級的數據量，一些雲計算公司正在推廣其文件共享或家庭數據備份服務。有容乃大 由此看來，大數據存儲的首要需求存儲容量可擴展。大數據對存儲容量的需求已經超出目前用戶現有的存儲能力。我們現在正處於PB級時代，而EB級時代即將到來。過去，許多企業通常以五年作為IT系統規劃的一個周期。在這五年中，企業的存儲容量可能會增加一倍。現在，企業則需要制定存儲數據量級（比如從PB級到EB級）的增長計劃，只有這樣才能確保業務不受干擾地持續增長。這就要求實現存儲虛擬化。存儲虛擬化是目前為止提高存儲效率最重要、最有效的技術手段。它為現有存儲系統提供了自動分層和精簡配置等提高存儲效率的工具。擁有了虛擬化存儲，用戶可以將來自內部和外部存儲系統中的結構化和非結構化數據全部整合到一個單一的存儲平台上。當所有存儲資產變成一個單一的存儲資源池時，自動分層和精簡配置功能就可以擴展到整個存儲基礎設施層面。在這種情況下，用戶可以輕松實現容量回收和容量利用率的最大化，並延長現有存儲系統的壽命，顯著提高IT系統的靈活性和效率，以滿足非結構化數據增長的需求。中型企業可以在不影響性能的情況下將HUS的容量擴展到近3PB，並可通過動態虛擬控制器實現系統的快速預配置。此外，通過HDSVSP的虛擬化功能，大型企業可以創建0.25EB容量的存儲池。隨著非結構化數據的快速增長，未來，文件與內容數據又該如何進行擴展呢？不斷生長的大數據 與結構化數據不同，很多非結構化數據需要通過互聯網協議來訪問，並且存儲在文件或內容平台之中。大多數文件與內容平台的存儲容量過去只能達到TB級，現在則需要擴展到PB級，而未來將擴展到EB級。這些非結構化的數據必須以文件或對象的形式來訪問。基於Unix和Linux的傳統文件系統通常將文件、目錄或與其他文件系統對象有關的信息存儲在一個索引節點中。索引節點不是數據本身，而是描述數據所有權、訪問模式、文件大小、時間戳、文件指針和文件類型等信息的元數據。傳統文件系統中的索引節點數量有限，導致文件系統可以容納的文件、目錄或對象的數量受到限制。HNAS和HCP使用基於對象的文件系統，使得其容量能夠擴展到PB級，可以容納數十億個文件或對象。位於VSP或HUS之上的HNAS和HCP網關不僅可以充分利用模塊存儲的可擴展性，而且可以享受到通用管理平台HitachiCommandSuite帶來的好處。HNAS和HCP為大數據的存儲提供了一個優良的架構。大數據存儲平台必須能夠不受干擾地持續擴展，並具有跨越不同時代技術的能力。數據遷移必須在最小范圍內進行，而且要在後台完成。大數據只要復制一次，就能具有很好的可恢復性。大數據存儲平台可以通過版本控制來跟蹤數據的變更，而不會因為大數據發生一次變更，就重新備份一次所有的數據。HDS的所有產品均可以實現後台的數據移動和分層，並可以增加VSP、HUS數據池、HNAS文件系統、HCP的容量，還能自動調整數據的布局。傳統文件系統與塊數據存儲設備不支持動態擴展。大數據存儲平台還必須具有彈性，不允許出現任何可能需要重建大數據的單點故障。HDS可以實現VSP和HUS的冗餘配置，並能為HNAS和HCP節點提供相同的彈性。

『陸』 非線性編輯對存儲的主要需求是什麼最好能幫我舉些例子

1、首先是硬碟格式，應為NTFS格式，這才可以存4G以上文件。
2、如果是編輯SD（普清），陣不陣列的無所謂，夠大就行。如果編輯HD（高清），那就需要陣列，要不會很卡！
3、要選擇穩定性好的存儲，存儲要是不穩定丟了文件，麻煩大了。

『柒』 儲存需求分析公式

需求分析，概述要領。
存儲需求的主要來源，當我檢查我的存儲項目記錄時，我意識到了問題所在。我的原始記錄包含了大量關於存儲系統使用的信息。通過這些信息，我們估算出了多年來的一個單一的增長率。
我的許多客戶都碰到一個令人煩惱的問題，即他們必須不斷地投資購買容量越來越大的存儲系統，每次當他們根據原先的存儲需求增長率來建立一個存儲系統時，最終的結果都會使他們失望。存儲需求的增長趨勢是一種令人討厭的間斷平衡模式，即沿著一條正常的曲線增長，但是在某些時間點上會忽然產生爆炸性的增長率追蹤那些忽然呈現爆炸性增長的存儲需求的主要來源，將可以使我們更准確地估算存儲需求，由此還可以節省日後重新規劃存儲容量的工作。

『捌』 企業的存儲需求主要體現在哪幾個方面emc怎樣

現實是，在IT系統復雜度和風險逐漸增加、采購和管理成本不斷上漲的情況下管理好數據，對所有企業來說都是一個嚴峻的挑戰。

但概括說來，企業的存儲需求大同小異，可以簡要歸納為：

1、總體擁有成本(TCO)有效控制
2、數據的安全、可靠性、一致性
3、以低成本提供傑出的高端存儲服務
4、實現不同存儲級的整合
5、降低存儲管理復雜性
6、存儲可擴展性性能
7、數據存儲生命周期管理
EMC的市場份額現在在不斷的下降，有興趣網路下就知道了。不再贅述

『玖』 浪潮存儲對數據中心的冷存儲需求有何應對之策

存儲——第三個主角登場20年前，我們開始以計算為核心談論pc浪潮。10年前，我們開始以網路為中心談論網路浪潮。今天，我們開始談論存儲浪潮，並且已經過渡到以數據為中心了。存儲是數據的「家」。處理、傳輸、存儲是信息技術最基本的三個概念，任何信息基礎設施、設備都是這三者的組合。歷史學家發現：每當存儲技術有一個劃時代的發明，在這之後的300年內就會有一個大的社會進步和繁榮高峰。存儲的昨天存儲是信息跨越時間的傳播。幾千年前的岩畫、古書，以及近代的照相技術、留聲機技術、電影技術等的發明，極大豐富了我們的信息獲取渠道。這些都是和存儲技術的發明分不開的。從20世紀開始信息技術發生了歷史性的轉移,「萬物皆可數」,這對人類歷史將具有深刻的意義。存儲的今天可以將當代信息技術的總輪廓歸納為以下三部曲。第一步：把現實各種各樣信息形式的現實域轉化為數字域；第二步：在數字域中進行三種簡單的操作，即處理、傳輸、存儲；第三步：再把數字域轉化為現實域。存儲技術特點對於半導體存儲(ram、rom、flash)技術，其特點是存儲速度快，但是容量小；而磁存儲(硬碟、軟盤、磁帶)容量大，速度慢；光存儲(cd、dvd、mo、pc、bd、全息)綜合了兩者的優點，容量大，速度快，但是還是達不到我們所希望的容量和速度。一種理想的存儲技術正在探索之中，設計思想是由一種具有絕對優勢的存儲技術來統一現有技術，採用「固態ram」，容量將像硬碟那樣大，速度像內存那樣快，掉電後信息不丟失。各種存儲系統組合任何單一的存儲器件和設備都無法滿足目前網路對存儲的需求,存儲資源單元一定要組合起來，以提供大容量、高性能、低價格、高可用、高安全的存儲系統為目的的存儲資源（註：存儲資源不是數據資源）組合。最經典的組合是cache和虛擬存儲器（vm）的組合。cache是指sram與dram的組合，vm是指dram與disk的組合，它們看起來是又大又快又便宜的存儲器，這是教科書中常提到的。目前用得最多的是磁碟陣列，是多個硬碟的組合，特點是容量大、速度快，而且最好的特點是可用性增加，即使有硬碟壞了，信息仍可用。這里把通信中的糾錯理論用到磁碟中來，利用奇偶校驗技術恢復數據，保證了信息的安全。這一點很重要。若把多個磁碟陣列通過網路連接起來，用存儲虛擬化軟體把它們作為大的存儲池，這樣就有了更大規模的存儲資源，存儲成為中心，虛擬存儲池好比是水庫，伺服器好比是抽水器，網路就成為水管，為我們提供信息。還有一種新的技術，就是大規模的集群存儲，是大量機器內硬碟的組合，不同於前面所講的存儲系統。如google的存儲信息系統0.5s就可以把信息提取出來。它的實現是通過多個pc內部硬碟空間的組合，擁有899個機架，每架80台pc的規模，共79112台pc機，每台2個硬碟，就有個硬碟，6180tb容量。對等存儲（p2p）是把各用戶的pc機當作存儲系統，大量加盟的pc機和伺服器中的存儲器組合成的存儲系統，提供高帶寬的視頻服務和其他共享服務。其他組合還包括虛擬磁帶庫等技術。各種組合的目的都是為了形成虛擬的大容量、高性能、低成本、高可靠、高安全的存儲器。空間分布和性能相比，空間分布越小性能越高、越近性能越高；控制權與安全性相比，越集中控制安全性最高。不同的組合有不同的用途，如p2p存儲很適合公共共享資源（電影、電視、音樂），對關鍵的、私有的、保密的信息不適用；反之，emc、ibm、hds、hp等的大型陣列可提供高可靠、高性能、集中控制，用來存儲一般人接觸不到的關鍵數據。存儲技術的發展硬體發展存在6個規律，分別兩、兩關於處理、傳輸和存儲。（1）moore定律：微處理器內晶體管數每18個月翻一翻。（2）bell定律：如果保持計算能力不變，微處理器的價格每18個月減少一半。（3）gilder定律：未來25年（1996年與預言）里，主幹網的帶寬將每6個月增加1倍。（4）metcalfe定律：網路價值同網路用戶數的平方成正比。（5）半導體存儲器發展規律：dram的密度每年增加60%，每3年翻4倍。（6）硬碟存儲技術發展規律：硬碟的密度每年增加約1倍。 存儲本身又有一個新摩爾定律（1998年由圖靈獎獲得者jim gray提出）：從現在起，每18個月，新增的存儲量等於有史以來存儲量之和。數據量信息如此爆炸性增長，對存儲就有了非常大的需求的刺

『拾』 視頻監控行業對存儲需求的特點

視頻監控的存儲：
1、一代基於錄像機的存儲設備就是早期的錄像帶。
2、二代基於PC的多媒體監控出現後一直保持PC硬碟進行存儲。
3、三代基於網路遠程WEB訪問的視頻監控出現後，需要存儲的空間已經發展到利用存儲伺服器進行異地存儲。
4、下一代高清攝像機的問世將又是對存儲設備進行升級和方式轉型的一個挑戰！