数据时代存储

① 大数据时代，数据存储如何才能更安全

Smartbi权限安全管理系统权限体系关系图如下：

整个Smartbi权限安全管理系统中有一个超级管理员对所有的管理员、用户进行管理。每一个组可以设置组管理员对本组成员（包括用户和下级用户组）进行权限管理。

一、Smartbi权限安全管理系统——操作权限

主要是从更高层面对用户权限进行划分，决定被授权用户可以使用系统的哪些功能，可以执行哪些操作。如：管理员可以查看并设置数据源、用户等信息，普通用户只有查看报表的权限，IT人员有设计和开发报表的权限等等。

定义:操作权限是指Smartbi的功能模块权限和具体操作的权限，例如：是否允许功能入口、按钮等的使用。

功能组成:操作权限主要包含两部分：功能入口和按钮。

功能入口:包括“界面主菜单”或“系统主菜单”以及更多操作中 新建分析 > 透视分析 或 即席查询 等功能入口。

按钮:在每个具体的功能页面中一般都会有工具栏包含很多的操作按钮，每个按钮代表不同的具体功能的操作，显示区域如下图所示：

二、Smartbi权限安全管理系统——资源权限

资源权限是对平台具体资源的控制，可以限制被授权用户到具体的某一张报表或某一个图形资源，如：创建的某张报表只允许本部门的所有人查看，本部门以外的人不允许看到；或者某些报表只能被领导查看，普通员工不允许查看等等。

定义：Smartbi 平台中每个报表，每一个数据集都被视为平台的一个资源，资源的权限主要是指是否对Smartbi平台的资源具有查看和编辑及再授权的权利。

资源分类：Smartbi平台的资源分类主要包括：数据连接、业务主题、数据集等，以“资源授权”下的资源树为分类，详细分类如下图所示：

三、Smartbi权限安全管理系统——数据权限

在系统中，我们可以利用数据权限功能实现不同区域的用户登录 Smartbi 后只能看到其所属区域及子区域的数据，如：北京分行和广州分行只能看到本分行自己的数据，而总行可以看到所有分行的数据和总行数据等等。

定义：数据权限是从记录的层面对用户进行授权，从而限制了用户可以访问哪些数据，不可以访问哪些数据。

数据权限管理：数据权限具体的设置过程，具体可以登陆官网详细了解

授权对象

授权对象主要包括：角色、用户组和用户，用户为最终的授权者，所有的权限最终会体现在用户身上：授权对象之间存在着一定关系，从用户角度分析看，一个用户可以有多个角色，可以同时属于多个用户组，并且一个用户组也可以有多个角色，如此角色和用户组的权限最终都将传递到用户上面。

如何授权

权限授权的过程是将不同类型的权限制定给被授权对象，最后将权限传递给操作用户，权限授权的方式比较多，最终用户的权限是所有权限的并集。

1、操作授权：通过角色管理功能，编辑角色操作权限即可。操作页面如下：

2、资源授权

统一授权：指将资源分配给角色，由角色统一管理可访问资源。通过角色管理功能，通过勾选响应的资源，然后指定授权。操作页面如下：

单个授权：为了满足用户的特别需求或者临时需求，平台提供了针对单个资源的授权，可以将单个资源授权给某个用户或某个用户组。操作页面如下：

三、Smartbi权限安全管理系统——数据授权

数据授权原理是在生成sql语句时添加响应的过滤条件，对于各类资源设置数据权限，应该是对其依赖的资源进行设置，比如即席查询如来源于业务主题，则应该对其业务主题进行数据权限设置。另外，我们在数据权限设置中会经常用到各类的系统函数和用户属性。数据权限设置分为两种情况：

1）一种是通过“数据连接资源目录区”中的“数据源”的更多操作中设置数据权限或者在“业务主题界面”的表格树目录区中业务主题的更多操作中设置数据权限，目前主要包含关系数据源、业务主题和多维数据源。

2）另一种在SQL语句中进行手动添加，包含关系型参数、SQL/原生SQL数据集。

② 大数据时代，数据应该如何存储

PB或多PB级基础设施与传统大规模数据集之间的差别简直就像白天和黑夜的差别，就像在笔记本电脑上处理数据和在RAID阵列上处理数据之间的差别。"
当Day在2009年加入Shutterfly时，存储已经成为该公司最大的开支，并且以飞快的速度增长。
"每N个PB的额外存储意味着我们需要另一个存储管理员来支持物理和逻辑基础设施，"Day表示，"面对大规模数据存储，系统会更频繁地出问题，任何管理超大存储的人经常都要处理硬件故障。大家都在试图解决的根本问题是：当你知道存储的一部分将在一段时间内出现问题，你应该如何确保数据可用性，同时确保不会降低性能？"RAID问题解决故障的标准答案是复制，通常以RAID阵列的形式。但Day表示，面对庞大规模的数据时，RAID解决问题的同时可能会制造更多问题。在传统RAID数据存储方案中，每个数据的副本都被镜像和存储在阵列的不同磁盘中，以确保完整性和可用性。但这意味着每个被镜像和存储的数据将需要其本身五倍以上的存储空间。随着RAID阵列中使用的磁盘越来越大（从密度和功耗的角度来看，3TB磁盘非常具有吸引力），更换故障驱动器的时间也将变得越来越长。
"实际上，我们使用RAID并不存在任何操作问题，"Day表示，"我们看到的是，随着磁盘变得越来越大，当任何组件发生故障时，我们回到一个完全冗余的系统的时间增加。生成校验是与数据集的大小成正比的。当我们开始使用1TB和2TB的磁盘时，回到完全冗余系统的时间变得很长。可以说，这种趋势并没有朝着正确的方向发展。"
对于Shutterfly而言，可靠性和可用性是非常关键的因素，这也是企业级存储的要求。Day表示，其快速膨胀的存储成本使商品系统变得更具吸引力。当Day及其团队在研究潜在技术解决方案以帮助控制存储成本时，他们对于一项叫做纠删码（erasure code）的技术非常感兴趣。
采用擦除代码技术的下一代存储
里德-所罗门纠删码最初作为前向纠错码（Forward Error Correction, FEC）用于不可靠通道的数据传输，例如外层空间探测的数据传输。这项技术还被用于CD和DVD来处理光盘上的故障，例如灰尘和划痕。一些存储供应商已经开始将纠删码纳入他们的解决方案中。使用纠删码，数据可以被分解成几块，单块分解数据是无用的，然后它们被分散到不同磁盘驱动器或者服务器。在任何使用，这些数据都可以完全重组，即使有些数据块因为磁盘故障已经丢失。换句话说，你不需要创建多个数据副本，单个数据就可以确保数据的完整性和可用性。
基于纠删码的解决方案的早期供应商之一是Cleversafe公司，他们添加了位置信息来创建其所谓的分散编码，让用户可以在不同位置（例如多个数据中心）存储数据块或者说数据片。
每个数据块就其自身而言是无用的，这样能够确保隐私性和安全性。因为信息分散技术使用单一数据来确保数据完整性和可用性，而不是像RAID一样使用多个副本，公司可以节省多达90%的存储成本。
"当你将试图重组数据时，你并不一定需要提供所有数据块，"Cleversafe公司产品策略、市场营销和客户解决方案副总裁Russ Kennedy表示，"你生成的数据块的数量，我们称之为宽度，我们将重组数据需要的最低数量称之为门槛。你生成的数据块的数量和重组需要的数量之间的差异决定了其可靠性。同时，即使你丢失节点和驱动器，你仍然能够得到原来形式的数据。"

③ 浪潮存储是怎么应对新数据时代的

浪潮存储作为深入研究数据需求的数据存储专家，一直站在新时代的风口，洞察市场的动向，以用户需求为导向，为不同的行业用户开发适合业务应用的存储。经过多年的自主研发，已经打造出丰富的产品线，并进行了明确的划分。用户可以按照场景和产品类型进行选择：分布式存储、全闪存储、混闪存储、固态硬盘、数据管理与保护、光纤交换机。另外，浪潮存储还以“云存智用 运筹新数据”的新存储之道，提供适合业务应用的存储和场景化的解决方案，满足以“云、数、智”为技术应用背景的新数据时代下的创新发展与转型升级助力客户致胜新数据时代。

④ 在新数据时代，浪潮存储的核心发展方向是什么

新数据时代有着更高存储容量、存储性能以及数据共享与使用的需求，浪潮存储的新存储之道核心是聚焦极致技术、存储即平台、数据“系”存储基础设施的打造，计划通过“理念、技术、产品、方案”四个关键要素的闭环，加速数据流动、数据处理、数据共享和数据在线和数据安全，从而能够以更高的性能以及产品技术能力，帮助企业在新数据时代迎接挑战，并彻底地释放出数据的真正价值。

⑤ 大数据时代,数据的存储与管理有哪些要求

数据时代的到来，数据的存储有以下主要要求：
首先，海量数据被及时有效地存储。根据现行技术和预防性法规和标准，系统采集的信息的保存时间不少于30天。数据量随时间的增加而线性增加。

其次，数据存储系统需要具有可扩展性，不仅要满足海量数据的不断增长，还要满足获取更高分辨率或更多采集点的数据需求。

第三，存储系统的性能要求很高。在多通道并发存储的情况下，它对带宽，数据容量，高速缓存等有很高的要求，并且需要针对视频性能进行优化。

第四，大数据应用需要对数据存储进行集中管理分析。

⑥ 在新数据时代的今天，浪潮存储应对的全新挑战聚集在哪些方面

浪潮存储对容量要求极大，以清华大学RUSH脑科学研究为例，通过28台2500万像素的高清摄像机在3天不间断观测大脑活动变化，每小时就能够产生72TB数据，3天实验周期可以产生5PB数据。与过去相比，当前越来越多应用所产生的数据量提升了10-100倍，海量数据的产生使得越来越多用户对于存储容量有着极大的需求。
对于数据存储性能的要求越来越高，比如健康码，每天有几十亿次的查询，需要底层存储具备足够强大的性能，来满足上层应用的快速响应需求；对于数据的共享、使用和管理需要更加顺畅和便捷。随着5G、物联网、AI等数字技术加速普及与商用，数据的产生量、产生方式、处理方式正在发生巨大变化，未来可能面对的不再是数据沼泽，而是数据“死海”，如果存储不能很好地将数据共享和管理起来，将会给上层智慧应用带来极大的挑战。

⑦ 大数据时代下存储新价值

大数据时代下存储新价值
大数据正在成为众多企业单位的重要的工具，而随着数据本身的加速增长，用户们所部属的存储变得越来越重要。而由于用户面临的各种挑战，比如实施分析工具和掌控大型数据文件等，用户首先需要了解大数据与存储的关系。
惠普亚太和日本地区存储产品部某专家为记者分析了二者之间的关系，主要包括两个方面：第一是对象存储这个全新的概念，主要涉及到社交媒体以及设备相关的存储方式；第二是大数据最重要的问题-搜索和发现数据，如果你无法高效地搜索到数据，存储的价值也荡然无存。
大数据激发“对象存储”潜能
而谈到大数据中重要的非结构化数据，其表示，这需要具体区分为半结构化数据和非结构化数据，这些都直接影响到了用户数据的存储方式和架构。
这就需要提到“对象存储”，解释了“对象存储”对大数据的意义，非结构化数据特别是基于云服务数据的属性大部分是静态的，生成之后很长一段时间不会发生变化。但经常读取大量静态数据对存储需求变革的发展带来很多的影响，这就产生了“对象存储”的概念。“对象存储”是一种传统的文件格式，但不断地适应目前对象性的数据的变化。对象性的数据可以帮助我们克服过去文件系统技术的局限。我们看到大数据很多产生于各种各样的社交媒体以及数字传感器，也就是终端设备，包括智能手机、平板电脑以及监控摄像头等，这些设备都带来了大数据的增长，也催生了“对象存储”的巨大需求，所以“对象存储”对大数据的影响很大。
他最后表示，要让大数据真正实现价值，必须提高搜索和发现能力。即通过搜索相关的索引或者元数据的标签这样的工具来发现和搜索数据。用一个小故事来说明，人们原来花65000秒在草堆里面找到了一根银针（代指数据的价值），类似于中国的“大海捞针”，而现在通过大数据的分析能力，能在几秒，甚至不到一秒钟内快速地发现数据并获得价值。

⑧ 大数据时代，需要什么样的冷存储

存在即合理，磁带没没淘汰肯定肯定在其他领域还有一定作用，不过像你所说BigData时代，传统的磁带和关盘无论从存储速度和存储容量都已经跟不上时代，不会是未来存储的主力。

⑨ 在数据化时代，浪潮存储提出了什么样存储理念

全新的数据时代,存储肩负着数据存、管、用的重任,堪称数据生产要素的加工线,这条加工线的好坏直接决定着数据生产要素效率的高低。对此,浪潮存储提出了“云存智用、运筹新数据”的存储理念,以新存储之道推动各行各业用户存好、管好和用好各种各样的新数据。浪潮存储的新存储之道核心是聚焦极致技术、存储即平台、数据“系”存储基础设施的打造,希望通过“理念、技术、产品、方案”四个关键要素的闭环,加速数据流动、数据处理、数据共享和数据在线和数据安全,帮助企业彻底释放数据价值。从技术上入手，坚持正确的发展理念，浪潮存储未来的发展让人倍感期待。

⑩ 大数据时代需要什么样的存储

众多专家认为，大数据时代的存储，应当是分布式的存储，并呈现出与计算融合的趋势。当然，不同专家对融合的理解也有所区别。 SNIA-China技术委员会主席雷涛表示，在当前的大数据时代，由于数据量TB、PB级的急剧膨胀，传统的数据搬移工作已经不现实，因而存储服务器出现新的融合趋势。在这样的架构中，数据不再移动，写入以后分散在STORAGE，它的计算节点融合在数据旁边的CPU，数据越来越贴近计算。 雷涛补充说，大数据只谈商业分析的数据支持，这是小数据思维，从金融、运营商、政府行业我们做的项目里面发现，大数据是嵌入到整个行业里面，替换以前的存储和计算的系统架构的过程。 华为存储产品线Marketing部长经宁认为，大数据带来的三大变化，包括从集中式走向分布式，从水平走向纵向，从计算为中心转向以数据为中心，总结一句话，即在大数据下架构方向走向分布式存储的架构。 2013年，华为存储产品线把理念进行升级，变成“存以致用，融以致远”。经宁表示，融合架构是我们面对大数据挑战一个很好的选择。华为更多的希望把数据智能用起来产生价值，通过融合架构实现计算存储融合，可以带来更高的管理效率更高效能，大大降低我们管理上的开销。 中桥国际调研咨询公司首席分析师王丛女士则从虚拟化、云计算数据保护和融合架构三个维度谈了中国数据中心的发展变化。她表示，具有高可移动性的虚拟机用于生产，掉了链子就很难判断是哪个物理环境，这就驱动了融合架构。融合架构避免了整合的时间和网络问题判断的时间，能够实现统一集中透明管理，可以根据工作负载去实时动态配置资源，也可以实时监控哪里出了问题，怎么解决问题。 王丛还指出，融合架构有不同的形态，其中一种是在原来硬件基础上用一个软件罩上，然后形成融合架构，实现目的是可以在线扩展，所有动态可以负载均衡，在最大限度提高部署效率前提下，又能够降低因为硬件问题而导致的应用性能降低和应用的不稳定。 老牌存储厂商NetApp同样对存储架构很有体会。NetApp公司北方区及电信事业部技术总监刘炜表示，在今天把数据存起来不是很难的问题，买一个移动硬盘就可以存储数据，但是在上面存储享受的服务级别不同的，不同于放在数据中心和网络云上面的服务级别的。 为了不让数据成为整个企业发展的负担，而是成为真正的价值点，从资料变成资产，基础架构需要快速、安全地支持一些新的技术手段。刘炜认为，应用级别和服务级别怎么定义需要有很好存储架构。NetApp集群存储系统，并不是简单地迎合新概念，而是面向实际的应用设计。NetApp做了很多IT架构的设计，满足应用分级、资源分层的需求，你可以用虚拟化，也可以不用。 Fusion-io大中国区技术总监Tonny Ai与英特尔公司通信和存储基础架构事业部存储部市场总监 Christine M Rice女士谈到了SSD在大数据时代数据中心的应用。Tonny Ai表示，让包括非结构化数据的大量数据快速变成信息，不仅仅是服务器要快，存储速度也要跟上CPU的速度，闪存正是针对当前网络存储速度落后的解决方案，能够有效提高存储的性能。 同时，Tonny Ai认为，在云计算、大数据时代，集中式存储需要的管理和维护非常困难，分布式存储模型是大势所趋。在这其中，Fusion-io提供了PCIe闪存卡、全闪存阵列以及SDK工具，支持提升各种应用的性能。 Christine M Rice女士指出，SSD不只是让数据变快。她认为，通过SSD在数据中心的使用，能够帮助节约成本，降低延迟，加快访问数据的速度，同时还能够提供非常高的可靠性和管理级别，结合了DRM的使用进行软件分层管理。 戴尔亚太存储技术总监许良谋则强调了SSD的利用要在成本和性能之间的平衡，如何更好地应对大数据——闪存的成本和寿命让很多企业对它爱恨交加。许良谋认为，大数据需要一个高容量高速度的共享存储，戴尔的流动数据架构就是一个让数据平滑迁移的平台。 戴尔实现了一个新的技术突破，即快速SLC和eMLC大容量盘可以用到流动架构里面，再加上普通的大容量盘，两级固态盘优化和流动数据架构的配合，这种方案可以比普通纯闪存的方式实现75%以上的成本节约。 许良谋介绍到，戴尔一直通过收购、合作等方式，在自身产品线中不断引入新的存储技术，力图把最好的存储产品以最经济的方式提供给用户。