存储需求分析
通过平台建立可以随时查看各网点的状态，比如存取款数据分析、考核报表，还可以做客户分析，企业的存贷款，大额用户的存贷款，以及一些预报警功能，如果某些数据低过设定阀值系统将会报警通知相关人员。
针对不良贷款额以及不良贷款率，各网点盈利情况、账面情况等等都可以进行监控和报表展现。
永洪科技的大数据产品在和银行类的用户合作中表现还是很不错的。
⑵ 如何评估应用的存储性能需求
DPACK是戴尔为客户提供的免费增值工具，专门收集主机端性能信息，以此协助存储解决方案的规划和选型。所收集的数据会生成专业报告（涵盖多种不同语言），客户可以更好了解自己的环境，基于报告做出最佳的业务决策。
1.原有配置测试（精算时间17小时）
首先在用户现有的环境中运行DPACK。通过对抓取的DPACK报告进行分析，发现系统的IOPS需求最高达到15000，而当前的P2000存储（12*600GB 15K）远不能满足应用对IO的需求，所以决定用SC4020全闪寸阵列来进行相关的测试。
⑶ 传统大数据存储的架构有哪些各有什么特点
数据源：所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。
实时消息接收：假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。
数据存储：公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。
批处理和实时处理的组合：公司需要同时处理实时数据和静态数据，因而应在大数据架构中内置批量和实时处理的组合。这是由于能够应用批处理有效地处理大批量数据，而实时数据需要立刻处理才能够带来价值。批处理涉及到长期运转的作业，用于筛选、聚合和准备数据开展分析。
分析数据存储：准备好要分析的数据后，需要将它们放到一个位置，便于对整个数据集开展分析。分析数据储存的必要性在于，公司的全部数据都聚集在一个位置，因而其分析将是全面的，而且针对分析而非事务进行了优化。
这可能采用基于云计算的数据仓库或关系数据库的形式，具体取决于公司的需求。
分析或报告工具：在摄入和处理各类数据源之后，公司需要包含一个分析数据的工具。一般而言，公司将使用BI(商业智能)工具来完成这项工作，而且或者需要数据科学家来探索数据。
“大数据” 通常指的是那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集，亦指那些在传统基础设施中长期保存的数据。大数据存储是将这些数据集持久化到计算机中。
⑷ 怎么编写用户业务需求分析
需求分析
格式
1 引言
1.1 编写目的
【说明】目标：对用户的需求进行收集、整理与分析，弄清楚系统究竟要 “干什么”及“由谁干”，并用合乎规范的文字及图表予以描述。不需要说明“怎么干”，因为那是设计阶段的事情。有关文字与图表应尽量让用户便于理解。
预期读者：用户方的相关业务人员、双方的开发人员和系统维护人员。
作用：实现开发方与用户方的双向沟通，是把业务需求计算机化的关键步骤。
为下一阶段的概要设计工作提供依据。当用户的需求发生变更时，应添写补充说 明；如变动过大可形成新版本。
软件需求说明（Software Requirements Specification）的主要作用为：
为用户方与开发方建立共同协议奠定基础。
提高开发效率、强化进度控制。
为项目的的评测与验收提供依据。
便于移植。
作为系统不断提高的基础。
1.2 编写背景
1.2.1 系统名称及版本号
【说明】形如“网银三期***系统V3.0.0”。其中，版本号的格式为“XX.XX.XX”，X为阿拉伯数字，左“0”可省略。
1.2.2 使用者
【说明】适应对象和范围。主要指预期读者，也供有关领导审阅。
1.2.3 与其它系统的关系
【说明】在用户现有的及预期的整个应用系统中，给本系统准确定位。用示意图及相应的文字予以说明。
2 用户的基本情况
2.1 系统建设背景
【说明】项目背景与依据、现有基础、项目规模、预期目标等。可繁可简，格式自定。
2.2 组织机构与职能
【说明】用层次示意图及相应文字表示(如果需要开发的系统与部门没有直接依赖关系此节可省略,本章随后的小节数将顺次减1)，
加注：组织机构的层次数、数目、各个机构的职能简述。
2.3 用户特点
【说明】所在行业特征、操作人员与系统维护人员的数量、学历与水平、数据量大小、使用频度等。
2.4 用户业务分析
【说明】在本部分，希望系统分析人员能够对用户业务现状进行分析、对用户对本系统的未来发展方向作出一定的预测等。以便设计人员对业务及其发展有所了解，增强系统设计的前瞻性。
2.5 计算机应用现状
【说明】可繁可简，格式自定。
3 业务需求
3.1 项目概述
【说明】
第一、 指明项目的开发意图、应用目标（总目标、分期目标）、作用范围、预期效益等。
第二、 指明在输入信息转变为输出信息的过程中，为了满足用户的业务需求，应用软件必须完成的基本功能(采用自然语言叙述)。但此时不要求对基本功能进行分解。
第三、 如果本系统与其他系统相关联，则应确定本系统的基本功能边界（可采用图示+文字说明的形式，用蓝色标示出本系统的功能，用绿色标示出相关系统的功能）。
3.2 约束条件
3.2.1 费用约束
【说明】 预计投资金额概算、其中软硬件费用的比例、资金分期到位计划。
3.2.2 进度约束
【说明】预计完成日期、分步实施期限。
3.2.3 其它约束
【说明】场地面积限制、通信设施基础、其它干扰因素。
注意：任何计算机系统都不是包罗万象的；用户自身的能力也是有限的。轻诺必寡信。故应特别指出：由于哪些条件的约束，本系统不能满足哪些业务需求与系统需求。
本章主要介绍项目的总体业务功能,要求站在客户的角度把握系统需求.
3.3 性能需求
【说明】依据ISO9000标准及我们的理解，下面列出了软件的6组性能，共涵盖21个子特性。这些性能/子特性的相对重要性并不是等同的。编写时，可以基于具体项目的实际需求，对下述标题或内容进行取舍/侧重。事实上不可能做到面面俱到，往往要作出某些折中。
本节说明系统在性能方面的预期目标，不要求提供实现上述目标的具体实施方案。
3.3.1 功能性
【说明】指与软件实现的各项功能及其指定性质有关的一组属性。这些功能都是满足规定需求和潜在需求所必需的。它包括5个子特性：
适用性：与指定业务所需各项功能的实现及其适合程度有关的一些软件属性。
准确性：与保证正确（或符合要求的）结果（或效果）有关的一些软件属性。
互操作性：与软件同一些指定系统交互作用能力有关的一些软件属性。
复合性：使软件遵守相关的标准、约定/法律或类似规定有关的一些软件属性。
保密安全性：与针对蓄意（或无意）而非法存取程序和数据的预防能力有关的一些软件属性。这里主要指的是保护软件的要素，旨在防止各种非法访问、修改、破坏、泄密及感染计算机病毒等。
3.3.2 可靠性
【说明】指在规定的条件和期限内，与软件保持其性能水平有关的一组软件属性。
成熟性：与软件故障引起的失误频率有关的一些软件属性。
容错性：在软件故障发生或其规定界面被破坏的情况下，与软件仍能保持规定性 能水平的能力有关的一些软件属性。
可恢复性：在失效的情况下、在限定的期限和强度范围内，与软件重建性能水平 并恢复直接受影响的数据的能力有关的一些软件属性。
3.3.3 易使用性
【说明】指与规定用户（或潜在用户）使用软件所需的努力程度、对这种使用所做的评估有关的一组软件属性。它包括3个子特性：
易理解性：与用户为理解其逻辑概念及适用范围需做的努力有关的一些软件属性。
易学习性：与用户学习其应用（例如操作控制、输入、输出）需做的努力有关的一些软件属性。
易操作性：与用户操作及运行控制需做的努力有关的一些软件属性。
3.3.4 高效性
【说明】指在特定的运行环境中，描写软件性能水平与所用的资源量之间关系的一组软件属性。它包括两个子特性：
时间特性：在完成软件功能时，与响应时间、处理时间、吞吐率有关的一些软件属性。
资源特性：在完成软件功能时，与所用资源量及占用时间有关的一些软件属性。
3.3.5 可维护性
【说明】与对软件进行指定的修改所需的工作量有关的一组软件属性。它包括4个子特性：
易分析性：与诊断故障、确定失败原因、在需要修改的部位进行标识等所做努力有关的一些软件属性。
易修改性：与实施修改、排除故障、环境改变所做努力有关的一些软件属性。
稳定性：与修改的意外影响带来的风险有关的一些软件属性。
易测试性：与对经过修改的软件进行检验/确认做努力有关的一些软件属性。
3.3.6 可移植性
【说明】指软件从一个环境转移的另一个环境时，与其适应能力有关的一组软件属性。它包括4个子特性：
适应性：除已有手段外，无须采用其它措施或手段，软件便应能适应指定的环境。与这种能力有关的一些软件属性称为适应性。
易安装性：在指定环境内，与安装软件所需努力有关的一些软件属性。
一致性：软件从一个环境转移的另一个环境时，应符合一定的标准和约定。与这种符合程度有关的一些软件属性，称为一致性。
易替换性：有时会出现这种需求：在某个其它软件的运行环境下，要用本软件来置换那个软件。与这种可能性及所需努力有关的一些软件属性。
4 用户需求
【说明】本章下面介绍的是一般规模软件系统的书写格式。在书写过程中可能要以业务名称划分小节(例如:5.1 代收电话费)。每个业务小节包含两个部分：第一部分是对此业务中角色和功能的定义；第二部分是此业务的图形分析方法。
在本章开始未分节的部分，应当绘制一个总体结构图，依据这个总体结构图进行一个总体描述，使得阅读者对下面分节描述的各个功能形成一个整体印象。这个总体结构图不一定是指在ROSE工具中绘制的用例总图， 而是根据需要可以选择包括“用例总图”、“适当级别的数据流图”、“IDFF图”、“数据流程图”或其他专业图形分析图示等。
每个小节中的第二部分采用rational公司的rose2000作为工具绘制用例（use case）图和顺序（sequence）图。在这里采用rose工具是作为绘图分析工具使用，对需求的描述和分析并不代表我们的设计采用UML标准和面向对象的设计，具体分析人员应当根据实际的用户需求描述绘制顺序图，而并不着重考虑对象的分析限制。
需求变更的处理原则：获得批准的需求变更，需要在《需求分析》中有所体现。增加的需求，需直接从本章尾部顺序添加，相应的小节编号也需要依次增加。例如：本章小节为5.1—5.5，增加的需求小节编号则为5.6。删除的需求，不需要将相应需求直接从《需求分析》中删除，而只需在相应需求小节上注明删除，并标出《需求变更单》编号。修改的需求，可在相应的需求小节直接修改。所有对《需求分析》内容的修改必须在修改历史中留有记录。
4.1 业务名称1
4.1.1 角色/功能定义
【说明】根据会议纪要、小组讨论，确定系统中的角色（角色可以为外部系统或系统用户），和功能，并给出相应的定义或解释。
4.1.2 图形分析
【说明】本节主要描述相应业务的用例图和顺序图的内容
统一建模语言（UML）是一个通用的可视化建模语言，用于对软件进行描述、可视化处理、构造和建立软件系统制品的文档。它记录了对必须构造的系统的决定和理解，可用于对系统的理解、设计、浏览、配置、维护和信息控制。UML适用于各种软件开发方法、软件生命周期的各个阶段、各种应用领域以及各种开发工具，是一种总结了以往建模技术的经验并吸收当今优秀成果的标准建模方法。
在本需求模板中我们选取的是UML视图来辅助进行图形需求分析，选用Rational公司的ROSE工具完成。在需求分析过程需要完成结构分类中的用例分析，绘制用例图；对用例的动态行为进行交互分析，描述执行系统功能的各个角色之间相互传递消息的顺序关系，绘制顺序图。
在这里请作者将制作的用例图和顺序图拷贝到本文档中。
基本成分：用例（use case）、用例视图（use case view）、角色（role、actor）、顺序图（sequence diagram）、协作图（collaboration diagram）。
模板和命名：为更好地使用ROSE图形分析工具，我们设定一个基本的分析模板，文件名为lansoftmdl.mdl。该文档涉及项目开发的需求、概设和详设3个阶段，在需求阶段主要完成模板中用例视图（use case view）规定完成的部分。在项目中使用该模板后生成的mdl文件纳入文档的配置管理，具体命名参照SEMP体系的命名规定。修改历史记入文档开始部分的“mdl文档修改历史表”中。
【ROSE使用要求】
1、 要求使用ROSE工具时必须完成模板和使用要求中规定完成的内容，在完成基本内容的基础上，可以根据需要增加部分内容。
2、 在公司没有购买确定版本的ROSE以前，使用的ROSE版本应在项目开始前在项目组规定好，并由配置管理员负责配置。
3、 在用例视图（use case view）中建立一个名称为main的主用例图（use case diagram），具体内容应当包括所有用例图的全部内容，具体应用时还可以根据情况建立多个用例图（use case diagram）。
4、 在用例视图中请采用中文对所有的角色（actor\role）进行命名。其中角色必须在双击该对象图后，详细填写该角色的描述（documentation）和该角色代表的角色数量（detail-multiplic）。
5、 在用例视图中请采用中文对所有的用例（use case）进行命名。命名中在一般的中文概括前应增加代表本节编号的部分，如“1.用户认证”，顺序编号。其中用例必须在双击该对象图后，详细填写该用例的描述（documentation）。
6、 在每个用例下必须组织建立相应的顺序图（sequence diagram），对于一个用例可以包含多个顺序图（sequence diagram），各个顺序图（sequence diagram）的命名需在一般的中文概括前增加代表本节编号的部分，如“1.1用户认证”，顺序编号，其中第一个1代表所属的用例，第二个1代表顺序图（sequence diagram）的编号。产生顺序图的数量根据说明需求的具体要求设定。其中顺序图中的各个对象消息（object message）必须在双击该对象图后，详细填写该对象消息（object message）的描述（documentation）。
4.1.3 数据存储需求
【说明】根据会议纪要、小组讨论，对于在需求调研中有关的数据实体对象或数据实体信息，应当根据需要提出可能数据类型和数据长度以及单位量纲的记录或建议。
5 运行环境
【说明】本章只提出运行环境的逻辑结构，物理结构将在《概要设计说明书》中给出。
容许提出几种可选方案。
5.1 硬件平台
【说明】指出本应用软件适用的主机/服务器与终端/工作站的技术指标、基本配置、接口特点、特殊约定等。
应尽可能地说明上述设备在各级用户机构预计的分布状态。
5.2 网络平台
【说明】选型标准、网络类型、基本部件、接口情况、对综合布线的要求、限制条件等。应画出网络（广域网、局域网）的拓扑结构图，说明后者对前者的接入方式。
5.3 软件平台
【说明】操作系统的名称、生产厂家、版本号等。
数据库的名称、生产厂家、版本号等。
数据库设计工具的名称、生产厂家、版本号等。
网络通信协议的名称、生产厂家、版本号等。
前端开发工具的名称、生产厂家、版本号等。
测试开发工具的名称、生产厂家、版本号等。
现场运行时需要的工具软件的名称、生产厂家、版本号等。
配置管理工具软件的名称、生产厂家、版本号等。
6 附录
【说明】列出基础素材中的文件、报表、单据等的样张，再附上必要的注释。
如果条件成熟，可以把数据字典（data dictionary）作为附件列于后。
6.1 电子文档编写方式与使用工具
【说明】编写要求、工具名、版本号、操作系统平台。使用多种工具时，应分别说明。形如：
Microsoft Word 97 for Windows 95/98
Power Designer 6.0 for Windows 95/98
Rational Rose 98 for Wintel
Visio或Power Point 97 for Windows 95/98
6.2 定义说明与符号
【说明】包括对专用术语及缩略语的解释、所用到的图（如use case、sequence图）之图符的表示与解释等。
6.3 参考资料
【说明】格式：作者，[版本号，]资料来源，日期 [，起止页号] 。其中，《质量保证计划》是必选的参考资料。
6.4 有关表格清单
【说明】列出用户提供的素材，加上我们积累的有关文件，作为系统分析的基础。在这里除系统内部没有用户参与的需求分析工作外，必须包括一个以上的用户访谈纪要、用户确认签名文件以及用户访谈计划等文件的列表。在列表中的文件应当作为附件与需求文档共同纳入配置管理
⑸ 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。
⑹ 大数据存储与应用特点及技术路线分析
大数据存储与应用特点及技术路线分析
大数据时代，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，对数据的存储量的需求越来越大；另一方面，对数据的有效管理提出了更高的要求。大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。
大数据存储与应用的特点分析
“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。其常见特点可以概括为3V:Volume、Velocity、Variety(规模大、速度快、多样性)。
大数据具有数据规模大(Volume)且增长速度快的特性，其数据规模已经从PB级别增长到EB级别，并且仍在不断地根据实际应用的需求和企业的再发展继续扩容，飞速向着ZB(ZETA-BYTE)的规模进军。以国内最大的电子商务企业淘宝为例，根据淘宝网的数据显示，至2011年底，淘宝网最高单日独立用户访问量超过1.2亿人，比2010年同期增长120%,注册用户数量超过4亿，在线商品数量达到8亿，页面浏览量达到20亿规模，淘宝网每天产生4亿条产品信息，每天活跃数据量已经超过50TB.所以大数据的存储或者处理系统不仅能够满足当前数据规模需求，更需要有很强的可扩展性以满足快速增长的需求。
(1)大数据的存储及处理不仅在于规模之大，更加要求其传输及处理的响应速度快(Velocity)。
相对于以往较小规模的数据处理，在数据中心处理大规模数据时，需要服务集群有很高的吞吐量才能够让巨量的数据在应用开发人员“可接受”的时间内完成任务。这不仅是对于各种应用层面的计算性能要求，更加是对大数据存储管理系统的读写吞吐量的要求。例如个人用户在网站选购自己感兴趣的货物，网站则根据用户的购买或者浏览网页行为实时进行相关广告的推荐，这需要应用的实时反馈;又例如电子商务网站的数据分析师根据购物者在当季搜索较为热门的关键词，为商家提供推荐的货物关键字，面对每日上亿的访问记录要求机器学习算法在几天内给出较为准确的推荐，否则就丢失了其失效性；更或者是出租车行驶在城市的道路上，通过GPS反馈的信息及监控设备实时路况信息，大数据处理系统需要不断地给出较为便捷路径的选择。这些都要求大数据的应用层可以最快的速度，最高的带宽从存储介质中获得相关海量的数据。另外一方面，海量数据存储管理系统与传统的数据库管理系统，或者基于磁带的备份系统之间也在发生数据交换，虽然这种交换实时性不高可以离线完成，但是由于数据规模的庞大，较低的数据传输带宽也会降低数据传输的效率，而造成数据迁移瓶颈。因此大数据的存储与处理的速度或是带宽是其性能上的重要指标。
(2)大数据由于其来源的不同，具有数据多样性的特点。
所谓多样性，一是指数据结构化程度，二是指存储格式，三是存储介质多样性。对于传统的数据库，其存储的数据都是结构化数据，格式规整，相反大数据来源于日志、历史数据、用户行为记录等等，有的是结构化数据，而更多的是半结构化或者非结构化数据，这也正是传统数据库存储技术无法适应大数据存储的重要原因之一。所谓存储格式，也正是由于其数据来源不同，应用算法繁多，数据结构化程度不同，其格式也多种多样。例如有的是以文本文件格式存储，有的则是网页文件，有的是一些被序列化后的比特流文件等等。所谓存储介质多样性是指硬件的兼容，大数据应用需要满足不同的响应速度需求，因此其数据管理提倡分层管理机制，例如较为实时或者流数据的响应可以直接从内存或者Flash(SSD)中存取，而离线的批处理可以建立在带有多块磁盘的存储服务器上，有的可以存放在传统的SAN或者NAS网络存储设备上，而备份数据甚至可以存放在磁带机上。因而大数据的存储或者处理系统必须对多种数据及软硬件平台有较好的兼容性来适应各种应用算法或者数据提取转换与加载(ETL)。
大数据存储技术路线最典型的共有三种：
第一种是采用MPP架构的新型数据库集群，重点面向行业大数据，采用Shared Nothing架构，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，再结合MPP架构高效的分布式计算模式，完成对分析类应用的支撑，运行环境多为低成本 PC Server，具有高性能和高扩展性的特点，在企业分析类应用领域获得极其广泛的应用。
这类MPP产品可以有效支撑PB级别的结构化数据分析，这是传统数据库技术无法胜任的。对于企业新一代的数据仓库和结构化数据分析，目前最佳选择是MPP数据库。
第二种是基于Hadoop的技术扩展和封装，围绕Hadoop衍生出相关的大数据技术，应对传统关系型数据库较难处理的数据和场景，例如针对非结构化数据的存储和计算等，充分利用Hadoop开源的优势，伴随相关技术的不断进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景就是通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑。这里面有几十种NoSQL技术，也在进一步的细分。对于非结构、半结构化数据处理、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型，Hadoop平台更擅长。
第三种是大数据一体机，这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品，由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统以及为数据查询、处理、分析用途而特别预先安装及优化的软件组成，高性能大数据一体机具有良好的稳定性和纵向扩展性。
以上是小编为大家分享的关于大数据存储与应用特点及技术路线分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑺ 储存方案怎么写
一、用户系统现状及需求分析
二、解决方案论述
2.1HA集群解决方案
2.1.1解决方案拓扑图
2.1.2 解决方案工作流程
2.1.3系统说明
2.1.4系统特点
2.2SAS-SAS/SATA的存储解决方案
2.3 CDP解决方案
2.4数据备份容灾方案
⑻ 全球第二大存储芯片商预警：下半年需求或降温，周期逆转要如何实现
周期逆转的话，主要还是靠对芯片的需求来保持收益。
⑼ 大数据、高性能环境对存储的需求
大数据、高性能环境对存储的需求
一直以来，高性能计算的主要目的就是提高运算速度，来解决大规模科学计算和海量数据的处理问题。高性能计算每秒万亿次级的强大计算能力，使其成为石油、生物勘探、气象预测、生命科学研究等领域的重要技术选择。但是随着数据量以及数据价值的不断增长，金融、电信、互联网等领域对高性能计算的需求不断加大。随着技术的发展，高性能计算系统的处理能力越来越强，任务的计算时间越来越短，对业务的价值不断提高。但是，要想实现快速的任务计算处理，高性能计算系统的存储能力是关键。因为在计算开始，要从存储系统中读取数据；计算结束时，要向存储系统中写入计算后的结果。如果这之间的读取和写入速度不匹配，不仅会拖延高性能项目的完成周期，低延迟还会严重影响高性能创造价值的能力。通常，高性能计算要求存储系统能够满足性能、可扩展性要求，保护投资回报：吞吐量达到几个甚至几十个GB/s，容量能扩展至PB级；透明的访问和数据共享；集中式的智能化管理，高性价比；可按需独立扩展容量和性能等。中桥分析师在深圳华大基因研究院实地测试了EMC Isilon 产品在其HPC 环境下的运行情况，并记录下其结果。
背景
高性能计算（High Performance Computing—HPC ）指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群组织中几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。长期以来，高性能计算应用的主要领域是科学与工程计算，诸如高能物理、核爆炸模拟、气象预报、石油勘探、地震预报、地球模拟、药品研制、CAD 设计中的仿真与建模、流体力学的计算等。如今，像金融证券、政府信息化、电信行业、教育、企业、网络游戏等领域对HPC的需求也在迅猛增长。
高性能计算的应用
高性能计算有着广泛的行业应用基础，下面列举几个行业对高性能计算的应用需求：
1. 航空航天行业
在航空航天行业，随着中国航空航天事业的快速发展，尤其是载人航天技术的巨大成功，我国科技人员对空气动力学的数值模拟研究提出了越来越多的需求，常规的计算能力远远无法满足复杂的大型飞行器设计所带来的巨大需求。在航空航天企业的设计过程中，研究人员往往需要把飞机表面分成几百万甚至几千万个离散型的网格点，然后通过高性能计算平台求解方程，得出每个网格点的温度、速度、摩擦力等各种参数，并模拟出连续型的曲线，进而为飞机设计提供宝贵的参考资料。对这类计算来说，网格点分割得越细密，计算结果的精确度也就越好。但是这些大规模设计计算问题不但单个作业计算量庞大，且需不断调整、重复计算，因此高性能在航天航空行业中占据着举足轻重的地位。
2. 能源行业
石油能源作为国家战略资源，对于国家经济、安全、军事等各方面都具有非常重要的战略意义。石油勘探承担着寻找储油构造、确定井位的重要任务。目前的主流做法就是人为的制造相应规模的地震（视勘探地区面积与深度不同），同时在相应的地层遍布若干震波收集点。由于不同材料的地质环境对地震波的影响是有规可循的，所以借助这一点，通过相关的算法，即可以通过对地震波的传递演算来“计算出”地质结构，从而找出我们所需要的能源位置。这种计算量无疑是异常庞大的，由于地震波法勘探收集的数据通常都以TB计，近年来海洋油气勘探所采集的数据甚至开始向PB规模发展。为此，只有借助高性能计算，才能在最短的时间内处理这些海量数据。
3. 生命科学
在现代生命科学领域，以数据为驱动力的改变正引发着巨大的变革。海量生物数据的分析将会增强疾病的实时监控能力和对潜在流行病做出反应的能力，但海量数据的挖掘、处理、存储却面临着前所未有的挑战。特别是随着新一代测序技术的迅猛发展，基因组学研究产生的海量数据正以每12- 18个月10倍的速度增长，已远超越着名的摩尔定律，这使得众多生物企业和科研机构面临强大的数据分析和存储需求。
在国内，生物基因行业的发展势头也不可小觑。2011年1 月30日，国家发改委已批复同意深圳依托华大基因研究院组建国家基因库，这是中国首次建立国家级基因库，首期投资为1500万元。深圳国家基因库是一个服务于国家战略需求的国家级公益性创新科研及产业基础设施建设项目，是目前我国唯一一个获批筹建的国家级基因库，是全球仅次美国、日本和欧洲三个国家级基因库之后的世界第四个国家级基因库。现在，该国家基因库已经收集了100万GB的生物数据，包含基因组、转录组、蛋白质组、代谢组及表型的数据，同时也积累了约四十万份生物样本。预计该基因库最终将达到10亿GB级别的数据容量。深圳国家基因库和国际上已有的基因库相比，它的特点是既有“湿库”也有“干库”：前者把千万种实体的动植物、微生物和人类组织细胞等资源和样本纳入网络；后者汇集巨量的核酸、基因表达、蛋白、表型等多类数据信息，成为“大数据”生物学时代研究生物生长发育、疾病、衰老、死亡以及向产业化推广的利器。
4. 金融行业
金融说到底就是数据。在金融市场中，拥有速度就意味着更高的生产力和更多的市场份额。金融计算模型相当复杂，数据收集越多，计算结果越精确。金融分析师都迫切地需要一个能模拟复杂现实环境，并进行精确处理的金融计算程序，以便对每个投资产品及时地评估投资收益，衡量投资风险，以期获得更好的投资回报。也正因此，高性能计算已经越来越多地应用到全球资本市场，以期在最短时间内实现对市场的动态响应与转换。
5. 气象预报
世纪二十年代初，天气预报方程已基本建立。但只有在计算机出现以后，数值天气预报才成为可能。而在使用并行计算机系统之前，由于受处理能力的限制，只能做到24小时天气预报。高性能计算是解决数值预报中大规模科学计算必要手段。采用高性能计算技术，可以从提高分辨率来提高预报精度。
6. 游戏动漫和影视产业
随着3D、4D电影的兴起和高清动漫趋热，由高性能计算（HPC ）集群构成的“渲染农场”已经成为三维动画、影视特效公司不可或缺的生产工具。动漫渲染基于一套完整的程序进行计算，从而通过模型、光线、材质、阴影等元素的组合设定，将动漫设计转化为具体图像。以《玩具总动员》为例，如果仅使用单台工作站（单一处理器）进行动画渲染，这部长达77分钟的影片的渲染时间将会是43年，而采用集群渲染系统，只需约80天。
⑽ 存储虚拟化方式有哪些，请分析它们的用途及优缺点
您好，很高兴能帮助您
主机级别的方案中通常只是虚拟化直连主机的存储，当然也有一些可以部署在一个SAN环境中的多台存储子系统上。
早先的存储虚拟化产品常用于简化内部磁盘驱动器和服务器外部直连存储的空间分配，以及支持应用集群。Veritas Volume Manager和Foundation Suite就是首批这类解决方案，这类方案使得存储扩展，以及为应用程序和文件服务器提供空间更为简单快速。
随着存储需求的增长远远超过直连存储所能提供的范围，存储虚拟化逐渐成为存储阵列中的一种容量提供方式。而容量持续增长以及诸如iSCSI等小型IT组织负担得起的共享存储技术的出现又使得存储虚拟化技术也融合进基于网络的设备和运行在通用硬件的软件里。
不过现今的服务器和桌面虚拟化技术兴起给存储虚拟化技术带来了新的生机，而基于主机的存储虚拟化技术正在逐渐回归。服务器虚拟化平台必需要基于共享存储体系架构来实现一些关键特性，比如VMware的vMotion和Distributed Resource Schele (DRS)。通过传统的SAN架构自然可以实现这种共享存储体系架构，不过越来越多的IT组织开始寻求更简单的方式来实现共享存储。基于主机的虚拟化技术就是方式之一。
诸如VMware之类的服务器虚拟化供应商认为存储是妨碍虚拟化技术大规模普及的瓶颈之一。这些Hypervisor供应商已经实现了处理器和内存资源的抽象，实现更好的控制并提高资源利用率，他们自然而然也会希望这样控制存储。不过将存储控制功能整合到主机服务器端，称之为“存储Hypervisor”时会带来一些潜在的问题。处理一些在虚拟服务器和虚拟桌面环境中至关重要的存储服务，诸如快照、克隆和自动精简配置时，会严重影响主机服务器的性能。
Virsto的解决方案
Virsto开发出了一款软件解决方案，安装在每台主机服务器上(无论是一台虚拟机或Hypervisor上的过滤驱动器)并在主存储上创建一个虚拟化层，称为Virsto存储池。其同时创建一个高性能磁盘或者固态存储区域，成为“vLog”。读操作会直接指向主存储，不过写操作会通过vLog进行，这会给请求的虚拟机或应用程序发回一个确认。然后vLog将这些写操作异步地分布写入主存储，从而减少对写性能的影响。该存储池可以容纳多至4层的存储方式，包括固态存储和各类型的磁盘驱动器。
和缓存的工作方式类似，vLog通过在存储前端降低耦合度改善了存储性能，降低了后端存储的延迟。其同时将前端主机的随机写操作变为顺序方式，实现后端存储的最佳性能。基于Virsto主机的存储虚拟化软件实现了以上这些功能。
虚拟存储设备
基于主机的存储虚拟化的另一项应用实例是虚拟存储设备(VSA)
VSA是运行在虚拟机上的存储控制器，其虚拟化统一集群中的主机所直接连接的存储。VSA提供一个主机使用的简易的存储共享体系架构，并支持高可用性、虚拟机迁移，并改善存储提供方式。对于很多企业，这种方式可以替代原本需要建立并管理传统SAN或NAS来支持虚拟服务器和桌面的体系架构。
vSphere Storage Appliance。VMware的vSphere Storage Appliance以一个虚拟机的方式运行，从在2个或3个节点集群中，每个ESX/ESXi主机所直连的DAS存储中，创建一个共享存储池。VMware VSA提供每个节点的RAID保护，并在同一集群的各个节点之间提供镜像保护。虽然从技术角度上看，VMware VSA是一个基于文件的体系架构，不过其亦为集群中每台主机提供数据块级别的存储虚拟化，并用户可以从这种部署方式中获取和基于数据块的共享存储一样的收益。
HP的LeftHand Virtual SAN Appliance。虽然和VMware VSA的功能类似，P4000 VSA软件可以支持每台主机直连DAS以外的方式。其还允许使用iSCSI或FC SAN等外部存储来创建共享存储池。这就意味着可以将如何可用的存储，本地存储或用于容灾的异地存储，转变为LeftHand存储节点。P4000t提供快照和自动精简配置，并且支持Hyper-V和VMware。
DataCore的SANsymphony-V。DataCore的解决方案是通过在一个虚拟机中部署其SANsymphony软件来整合其它各个VMware，Hyper-V或XEN主机的直连存储，形成共享存储池。SANsymphony-V可以和HP的解决方案那样虚拟化外部的网络存储，并且该软件可以在迁移到传统的共享存储体系架构时部署在外部服务器上。SANsymphony-V同时提供各类存储服务，譬如快照、自动精简配置、自动化分层和远程复制。
FalconStor的NSS Virtual Appliance。FalconStor的Network Storage Server Virtual Appliance(NSSVA)是该公司NASS硬件产品中唯一支持的VMware版本，用网络上其它主机的直连存储创建一个虚拟存储池。和DataCore和LeftHand的解决方案类似，该存储池可以扩展到网络上任何可用的iSCSI存储上。该NSS Virtual Appliance包括快照、自动精简配置、读/写缓存、远程复制和卷分层等存储功能。
基于主机的存储虚拟化解决方案是目前大多使用在虚拟化服务器和虚拟化桌面环境中，用以实现环境的高可用性特性，以及改善存储性能、利用率和管理效率。
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