网络存储技术发展
⑴ IP存储更加走近网格
网格计算让我们更加理解“网络就是计算机”，网格存储则可以让我们感受“网络就是存储设备”。而对于这个网络存储设备的容量，我们可以用基于IP的存储技术让它尽可能的大。
毫无疑问，TCP/IP协议是网络时代使用最广泛的网络通信协议。在这个IP网络上"挂"着的服务器和客户端电脑不计其数。而网格技术恰恰就是要把这些挂在Internet上众多个体的能力统筹起来，并程度地发挥出来。
网格与IP技术的确密不可分，在存储领域同样如此。存储设备要连接在存储服务器上，完成存储操作，而网格技术则使互联网上服务器与客户机之间的界限变得模糊。这样，我们完全可以设想，互联网上的任何一个服务器或PC，只要支持网格技术，支持相应的存储软件，都能够成为网格存储的一份子。甚至可以设想，我们机箱里的硬盘，正在为网络上很多素昧平生的人提供存储服务，而我们的信息，也不一定都存储在本地的硬盘上。借用Sun公司提出的"网络就是计算机"这句话，网格技术和IP存储技术将会让我们体会到"网络就是存储设备"的感觉。
不少人对于网格技术是很乐观的，他们相信网格计算的概念将会对未来IT产生深远影响。但毕竟目前网格技术仍然处在研发和试验阶段，真正的应用还没有普及。而且，网格存储上推广步骤可能还要比网格计算再慢上半拍。有分析指出，目前网格计算究竟会产生什么样的影响还缺乏明晰的愿景，网格化存储的设计规划以及架构对于任何人来说都是某种意义上的盲点。
网格上的"舞会"
普通用户的盲点似乎恰恰是存储厂商所要追求的目标，很多存储行谨梁业的大企业都对网格存储表现出很高的兴趣。2004年12月21日，美国EMC公司携手DELL、Intel和Oracle，共同打造了MegaGrid(兆级网格)项目，在该项目中，戴尔、Intel、Oracle将分别提供企业级网络化服务器、处理器和Oracle 10g技术基础架构，而EMC则交付一套完整的网络化存储基础架构，包括EMC CLARiiON CX和EMC Symmetrix DMX网络化存储系统，EMC Celerratm NS 系列网络附加存储系统(NAS)，EMC ControlCentertm 和EMC Navispheretm信息管理软件。
这些厂商的确是对网格技术格外热衷，EMC提供的资料显示，MegaGrid项目的每个厂商为开发、测试并验证企业级网格计算实践都投入了技术资源。其中戴尔公司提供了一套完整的企业级网络化服务器基础架构，包括基于双Intel Xeon和四路Intel Itanium处理器的PowerEdge服务器以及相关的I/O技术;Intel捐献了适合Intel Xeon处理器和Intel Itanium处理器的体系结构，化工具以及其他满足无缝设计集成的资源;而Oracle则提供其Oracle 10g技术基础架构，并在其环球IT数据中心主持该举颂项目的开发中心。何其壮哉，众多设备厂商在网格的号召力下欢聚一堂，开起一场在网格上的"舞会"。
MegaGrid(兆级网格)项目的出台，被分析人士称为是"现有网格已经不够大"的结果。
世界因特网零售大王Overstock.com副总裁肖恩·斯威格曼说，"我们正在扩建企业级网格计算基础架构，在这个架构上运行着EMC、Oracle、Dell和Intel的设备。我们关心的重点是在提供高质量的服务的同时，降低基础架构的费用。看来，新MegaGrid项目可以帮助我们实现祥答运价格便宜而又灵活的随业务增长可扩展的网络计算基础架构。"
惠普也早就从2001年开始了存储网格的研发。如今，第一个采用存储网格技术的专门用于归档的产品RISS(参考信息存储系统)已经问世，并在欧美等国家有了成功的应用。在惠普的总体策略中，存储网格技术显然已经成了ILM实施的主要推动力。依托存储网格技术的各种新产品将不断完善ILM的基础架构。据悉，惠普的存储网格产品已经规划到了2010年。
惠普存储网格技术的核心是一个一个的智能单元(Smart Cell)。每个智能单元都是一个"计算机+存储"的模块，可与外界直接沟通。智能单元既是一个物理概念，又是一个逻辑概念。从物理的角度看，它是由计算和存储设备构成;从逻辑的角度看，智能单元就是存储网格环境中的一个功能节点。存储网格的发展与商业需求密切相关，随着技术的进步，许多新的技术和设备都可以加入进来，从而实现更多的功能。对于存储网格来说，软件是至关重要的。软件要承担对智能单元的管理，并保证智能单元的沟通。
NetApp同样对网格计算热衷。NetApp很早就开始推出"Grid-enabling(支持网格)"技术，通过这项技术，NetApp重构了其文件系统以支持集群和负载平衡。
但目前，基于网格的存储每秒吞吐量通常都是以几百GB或TB计，而非MB。总计这些网格存储的I/O将达到几百万到几十亿的IOps，此外，这样的存储要可以分布在不同地理位置上，但同时又作为单一存储(single image)来提供服务。最终，作为单一存储这样的存储应该在容量和性能上，能够线性地扩展到几十PB、EB甚至YB。
Gartner一个高级分析师指出，电脑基础架构一旦开始完全虚拟化，网络化、处理能力、容量等等界限将会统统消失。但是要实现这样的远景，估计要十年。
IP存储 给网格加热
在对于远景展望的过程中，厂商们对于IP存储的投入力度也一直没有减弱。今年2月，美国EMC公司推出一系列最新的存储及虚拟解决方案，协助客户通过日益普及的IP网络，构建更合乎成本效益的IT基础设施，简化信息生命周期管理(ILM)，将ILM的优势推展至更深、更广的层面。
EMC 大中华区总裁陆纯初先生说："对客户而言，应对IT基础架构的复杂性和增长已经成为一个巨大的挑战，2005 年，磁盘阵列的数据存储增长了70% 。在诸如管理和保护方面，这种增长趋势与不断变化的需求一起，引发了成本增加和信息管理挑战。而借助于经济合算的 IP 网络，这些新技术能够使客户的信息基础架构变得更加实惠、简捷和灵敏，同时也延伸了他们在 ILM 上的策略"。
企业策略集团 (Enterprise Strategy Group)的创始人兼高级分析师 Steve Duplessie 说：" IP 存储是一个热门话题。IT专家们逐渐地意识到他们从 光纤通道SAN(Fibre Channel SAN )中获取的相同益处能够并且应该扩展至整个企业——也就是IP 领域。IP 的应用范围极其广泛，它可与任何一个服务器连接，不仅仅是大型服务器"。
网格如何运营
在网格的商业运作方面，有人预期网格存储概念可能会有过热的现象(正如虚拟化一样)。不过，网格存储对于客户在部署存储时却有多方面的影响。
首先，厂商推出的新一代存储数组将具有增加容量与性能的功能，可在共享网络存储环境下增加额外的存储节点。
其次，网络连接存储(NAS)市场将成为网格存储的第二个影响领域。在过去几年，客户已经陆续部署了分布式档案系统来支持复杂的需求，许多都着重在高性能技术运算市场。许多企业客户看到管理成本会随着NAS系统添增而增加，实质几乎等于存储孤岛四处林立，不过可提供跨NAS节点来管理档案的分布式档案系统可协助解决传统NAS环境中常见的管理问题。由于设计上与部署模式的不同，我们认为这属于新兴的平台网格存储。Network Appliacne、Isilon Systems、IBM、Exanet、Panasas都有这方面的产品。
网格存储会影响的第三个领域是内容存储市场，这是因为越来越多的数字内容，加上需要符合政府相关法规之故。虽然这与传统及分散档案系统的NAS环境有部分重迭，但越来越多存储环境使用对象式的多重节点存储环境，好让档案可依据单一辨识记号来加以追踪。许多厂商已开始提供这类产品，包括HP、EMC与Permabit都是。
越来越多法规要求企业信息必须有所保护、简化存取性、数据完整与安全等，这让市场可考虑选择系统网格存储的架构，因为这是以节点之间的备份为基础，可在多重节点上进行内容管理与存储。此外，从管理角度而言，我们也可将可在存储环境上的多重节点进行数据转移的产品(数据行动化、数据保护或档案管理)当作网格存储(ExaGrid与RainFinity属于此范畴)。
网格存储将有助于市场转向存储公用模式，这会让存储的传递变成一种服务模式。网格存储也会搭配一些更大的数据中心趋势，比如新兴的IP存储，刀锋服务器，服务器虚拟化与政策式的管理策略等。
如何考虑从现有的存储项目中加入网格存储呢?网格存储适合用在需要符合法规需求、信息管理以及存储整合项目上。此外，这也有利于将数据中心存储与应用服务转移至存储公用模式上。
自行建立一个部署这些系统所需达到的门坎与标准很重要。新技术的危险就是产品功能过于夸大。客户必须要求厂商展现部署简易性、管理与性能的证据。
就像网格运算一样，网格存储的包括在数个节点上共享资源，从商业营运与服务角度来看，存储容量的弹性部署将可让企业客户获得不少好处，包括立即变更存储，并改成服务形态的存储服务
⑵ 大数据爆发性增长 存储技术面临难题
大数据爆发性增长 存储技术面临难题
随着大数据应用的爆发性增长，大数据已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的。大数据本身意味着非常多需要使用标准存储技术来处理的数据。大数据可能由TB级(或者甚至PB级)信息组成，既包括结构化数据(数据库、日志、SQL等)以及非结构化数据(社交媒体帖子、传感器、多媒体数据)。此外，大部分这些数据缺乏索引或者其他组织结构，可能由很多不同文件类型组成。从目前技术发展的情况来看，大数据存储技术的发展正面临着以下几个难题：
1、容量问题
这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。
“大数据”应用除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题，它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量，而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。基于对象的存储系统还具有广域扩展能力，可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。
2、延迟问题
“大数据”应用还存在实时性的问题。有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能，比如HPC高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质的可扩展存储系统等等都在蓬勃发展。
3、并发访问
一旦企业认识到大数据分析应用的潜在价值，他们就会将更多的数据集纳入系统进行比较，同时让更多的人分享并使用这些数据。为了创造更多的商业价值，企业往往会综合分析那些来自不同平台下的多种数据对象。包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决数据访问的问题，全局文件系统允许多个主机上的多个用户并发访问文件数据，而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上。
4、安全问题
某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，因此大数据应用也催生出一些新的、需要考虑的安全性问题。
5、成本问题
成本问题“大”，也可能意味着代价不菲。而对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。
对成本控制影响最大的因素是那些商业化的硬件设备。因此，很多初次进入这一领域的用户以及那些应用规模最大的用户都会定制他们自己的“硬件平台”而不是用现成的商业产品，这一举措可以用来平衡他们在业务扩展过程中的成本控制战略。为了适应这一需求，现在越来越多的存储产品都提供纯软件的形式，可以直接安装在用户已有的、通用的或者现成的硬件设备上。此外，很多存储软件公司还在销售以软件产品为核心的软硬一体化装置，或者与硬件厂商结盟，推出合作型产品。
6、数据的积累
许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。
7、数据的灵活性
大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。
存储介质正在改变，云计算倍受青睐
存储之于安防的地位，其已经不仅是一个设备而已，而是已经升华到了一个解决方案平台的地步。作为图像数据和报警事件记录的载体，存储的重要性是不言而喻的。
安防监控应用对存储的需求是什么？首先，海量存储的需求。其次，性能的要求。第三，价格的敏感度。第四，集中管理的要求。第五，网络化要求。安防监控技术发展到今天经历了三个阶段，即：模拟化、数字化、网络化。与之相适应，监控数据存储也经历了多个阶段，即：VCR模拟数据存储、DVR数字数据存储，到现在的集中网络存储，以及发展到云存储阶段，正是在一步步迎合这种市场需求。在未来，安防监控随着高清化，网络化，智能化的不断发展，将对现有存储方案带来不断挑战，包括容量、带宽的扩展问题和管理问题。那么，基于大数据战略的海量存储系统--云存储就倍受青睐了。
基于大数据战略的安防存储优势明显
当前社会对于数据的依赖是前所未有的，数据已变成与硬资产和人同等重要的重要资料。如何存好、保护好、使用好这些海量的大数据，是安防行业面临的重要问题之一。那么基于大数据战略的安防存储其优势何在？
目前的存储市场上，原有的视频监控方案容量、带宽难以扩展。客户往往需要采购更多更高端的设备来扩充容量，提高性能，随之带来的是成本的急剧增长以及系统复杂性的激增。同时，传统的存储模式很难在完全没有业务停顿的情况下进行升级，扩容会对业务带来巨大影响。其次，传统的视频监控方案难于管理。由于视频监控系统一般规模较大，分布特征明显，大多独立管理，这样就把整个系统分割成了多个管理孤岛，相互之间通信困难，难以协调工作，以提高整体性能。除此之外，绿色、安全等也是传统视频监控方案所面临的突出问题。
基于大数据战略的云存储技术与生俱来的高扩展、易管理、高安全等特性为传统存储面临的问题带来了解决的契机。利用云存储，用户可以方便的进行容量、带宽扩展，而不必停止业务，或改变系统架构。同时，云存储还具有高安全、低成本、绿色节能等特点。基于云存储的视频监控解决方案是客户应对挑战很好的选择。王宇说，进入二十一世纪，云存储作为一种新的存储架构，已逐步走入应用阶段，云存储不仅轻松突破了SAN的性能瓶颈，而且可以实现性能与容量的线性扩展，这对于拥有大量数据的安防监控用户来说是一个新选择。
以英特尔推出的Hadoop分布式文件系统（HDFS）为例，其提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。目前已经在各种大型在线服务和大型存储系统中得到广泛应用，已经成为海量数据存储的事实标准。
随着信息系统的快速发展，海量的信息需要可靠存储的同时，还能被大量的使用者快速地访问。传统的存储方案已经从构架上越来越难以适应近几年来的信息系统业务的飞速发展，成为了业务发展的瓶颈和障碍。HDFS通过一个高效的分布式算法，将数据的访问和存储分布在大量服务器之中，在可靠地多备份存储的同时还能将访问分布在集群中的各个服务器之上，是传统存储构架的一个颠覆性的发展。最重要的是，其可以满足以下特性：可自我修复的分布式文件存储系统，高可扩展性，无需停机动态扩容，高可靠性，数据自动检测和复制，高吞吐量访问，消除访问瓶颈，使用低成本存储和服务器构建。
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⑶ 浅谈网络存储技术在校园网络中的应用论文
浅谈网络存储技术在校园网络中的应用论文
1网络存储技术
1.1概述
网络存储基于标准的网络协议实现数据传输，从而使网络中的其他设备可以对数据进行读取、备份等操作。网络存储技术包括:直连式存储(CDAS)、网络依附式存储CNAS)和存储区域网络(CSAN)。在校园网络中，我们主要应用安全性能更好、稳定性更高的存储区域网络。
1.2存储区域网络
存储区域网络即Storage Area Network，它采用光纤通道作为媒介，整个存储系统和服务器相互独立。对存储系统的升级、维护等操作不会影响服务器的正常运行。这样，安全性、可扩展性得到了有效的保障，而光纤通道的运用则大大提高了数据传输效率。
在存储区域网络中，网络设备和数据均采用中心化管理，可随时调配存储空间用于网络服务并通过“独立磁盘冗余阵列”技术，保障数据的安全性。
1.3光纤通道
光纤通道是一种分层的高速通信协议，它包括物理层，编码解码层，帧中继/流量控制层，通用服务层和上层协议层五层，并支持1-10 Gbp、的数据速率，可以保障存储区域网的数据信息高效传输。
1.4独立磁盘冗余阵列(CRAID)
RAID技术可以把多块独立的磁盘按不同的方式组合成一个逻辑硬盘，这样就可以提高存储设备的存储性能和冗余性。经过不断发展RAID已经有了0到6七种RADI级别。其中RAID 0为无冗余无校验磁盘阵列，读写最快但安全性不高;RAID 1为镜像磁盘阵列，1对1镜像备份，是最为安全的'。
在校园网络存储中，通常采用最为高效的RAID 5 0RAID 5兼顾了存储性能、数据安全和存储成本，具有和RAID 0相近的读写速度。RAID 5由多个数据对应一个奇偶校验信息，可允许一个物理磁盘出现故障，相比RAID1，大大提高了磁盘利用率。
2构建校园网络存储
2.1必要性
高校通常会集中运维大量的应用系统:邮件系统，数据库服务器，OA服务器、网络教学平台、网络试题平台等。通过构建网络存储，可提高存储利用率、降低硬件成本、简化管理维护工作，并可实现数据集中备份。
2.2组建存储区域网络
部署一台具有4个8Gbp、光纤通道接口的终端存储系统，并配置16块6006 lOK转高速磁盘，以及16块3TB7.2K转大容量磁盘。
为终端存储系统配置支持热插拔的双存储控制器。这样，就可在不中断业务的情况下扩展磁盘容量，或对磁盘进行更换。两个控制器之间相互热备，无缝对接。当一个控制器出现故障时，另一个控制器可以接管故障控制器的业务。故障修复后，可自动切回原有业务。
部署配备万兆模块的数据交换机，将此交换机联入应用服务系统的网络，并通过存储服务器上的光纤通道接口将交换机和存储系统相连。通过配置使所需存储的应用服务系统与存储系统形成通路。
2.3相关服务端使用网络存储的方法
在存储控制器上为需要连接存储的应用服务创建相应的逻辑单元号(CLUN)，同时为该逻辑单元号划分合理的存储空间。在应用服务端通过启动器寻址找到目标器，关联相应的逻辑单元号并建立连接。通过查找新硬件可发现网络磁盘，格式化后即可将其当作本地磁盘使用。
3结论
物联网、云存储、大数据等一系列先进技术，都离不开数据。数据无疑是未来校园网络的核心。而网络存储技术则支撑着数据安全、稳定的存储或传输。运用好网路存储技术，不但为现有的网络信息资源，教学、科研平台等提供了稳定、安全的服务，更为学校将来在信息技术方向的研究与发展储备了必要的技术支持。
;⑷ 信息储存技术的发展过程
,信息储存技术的发展过程：
1，原始社会，人们用结绳记事，或者把各种信息雕刻在石头等物体上面
2，在奴隶社会，人们在石头、陶器、木板、竹片等物体上面雕刻信息，这一时期有了最原始的文字，人们可以在皮革和织物、木板、竹片等上面书写信息。
3，再后来，发明了纸张，人们用纸张来储存信息。
4，到了近代，人们发明了照相机，于是可以用胶片来存储信息。同一时期，人们发现了电磁感应现象，开始利用物体电磁感应的规律制造出象磁带、唱片等来存储信息。并且在后来进一步发展了这一技术。象现在的大容量硬盘、闪存芯片、优盘等都是基于这一原理。
5，在20世纪70年代，人们发现了使用激光来存储信息的方式，这就是我们今天常见到的各种光盘了。
信息储存技术：是将经过加工整理序化后的信息按照一定的格式和顺序存储在特定的载体中的一种信息活动。其目的是为了便于信息管理者和信息用户快速地、准确地识别、定位和检索信息。
⑸ 金山快盘，微云，百度云，360网盘， 等云储存巨大储存空间，它们的原理究竟是什么
云盘原理其实就是网络公司使用云存储技术为注册用户提供大容量云端存储服务。
1.
云存储是在云计算(cloud
computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
2.
云存储设备通过应用软件集合起来协同工作，形成一个安全的数据存储和访问的系统，适用于各大中小型企业与个人用户的数据资料存储、备份、归档等一系列需求。云存储最大优势在于将单一的存储产品转换为数据存储与服务，在这个技术下，网盘行业可能像金融行业银行一样，在单一的存储服务基础衍生出更多增值的服务，只有这种改变才能使云存储迎来蓬勃发展的春天。
3.
云盘是互联网存储工具，云盘是互联网云技术的产物，它通过互联网为企业和个人提供信息的储存，读取，下载等服务。具有安全稳定、海量存储的特点。
4.
目前我国常见的网盘有：金山快盘、联想网盘、华为网盘
（原DBank网盘）、千军万马网盘、115网盘、网络网盘、酷盘、新浪微盘、360云盘、共享盘、T盘（金山网络出品）、云诺（YUNIO）、EverBox（盛大网盘）、微软skydrive、迅载网盘、网丫场、PocketDisk启明网盘、抽屉网盘、网易网盘、iBoxFile、WebDisk、126网盘、139邮箱网盘、网盘卡卡网盘、16密盘、永硕E盘、QQ随身盘、265网络硬盘vdisk、纳米盘、同步盘、TOM网盘、uc网盘、51网盘、99盘、速度盘、凯备份等，有些是完全免费的，有些是收费兼免费的，用户可根据需要选用。
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。
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⑺ 海量数据存储
存储技术经历了单个磁盘、磁带、RAID到网络存储系统的发展历程。网络存储技术就是将网络技术和I/O技术集成起来，利用网络的寻址能力、即插即用的连接性、灵活性，存储的高性能和高效率，提供基于网络的数据存储和共享服务。在超大数据量的存储管理、扩展性方面具有明显的优势。
典型的网络存储技术有网络附加存储NAS（Network Attached Storage）和存储区域网SAN（Storage Area Networks）两种。
1）NAS技术是网络技术在存储领域的延伸和发展。它直接将存储设备挂在网上，有良好的共享性、开放性。缺点是与LAN共同用物理网络，易形成拥塞，而影响性能。特别是在数据备份时，性能较低，影响在企业存储应用中的地位。
2）SAN技术是以数据存储为中心，使用光纤通道连接高速网络存储的体系结构。即将数据存储作为网络上的一个区域独立出来。在高度的设备和数据共享基础上，减轻网络和服务器的负担。因光纤通道的存储网和LAN分开，使性能得到很大的提高，而且还提供了很高的可靠性和强大的连续业务处理能力。在SAN中系统的扩展、数据迁移、数据本地备份、远程数据容灾数据备份和数据管理等都比较方便，整个SAN成为一个统一管理的存储池（Storage Pool）。SAN存储设备之间通过专用通道进行通信，不占用服务器的资源。因此非常适合超大量数据的存储，成为网络存储的主流。
3）存储虚拟化技术是将系统中各种异构的存储设备映射为一个单一的存储资源，对用户完全透明，达到互操作性的目的和利用已有的硬件资源，把SAN内部的各种异构的存储资源统一成一个单一视图的存储池，可根据用户的需要方便地切割、分配。从而保持已有的投资，减少总体成本，提高存储效率。
存储虚拟化包括3个层次结构：基于服务器的虚拟化存储、基于存储设备的虚拟化存储和基于网络的虚拟化存储。
1）基于服务器的虚拟化存储由逻辑管理软件在主机/服务器上完成。经过虚拟化的存储空间可跨越多个异构的磁盘阵列，具有高度的稳定性和开放性，实现容易、简便。但对异构环境和分散管理不太适应。
2）基于存储设备的虚拟化存储，因一些高端磁盘阵列本身具有智能化管理，可以实现同一阵列，供不同主机分享。其结构性能可达到最优。但实现起来价格昂贵，可操作性差。
3）基于网络的虚拟化存储，通过使用专用的存储管理服务器和相应的虚拟化软件，实现多个主机/服务器对多个异构存储设备之间进行访问，达到不同主机和存储之间真正的互连和共享，成为虚拟存储的主要形式。根据不同结构可分为基于专用服务器和基于存储路由器两种方式。①基于专用服务器的虚拟化，是用一台服务器专用于提供系统的虚拟化功能。根据网络拓扑结构和专用服务器的具体功能，其虚拟化结构有对称和非对称两种方式。在对称结构中数据的传输与元数据访问使用同一通路。实现简单，对服务器和存储设备的影响小，对异构环境的适应性强。缺点是专用服务器可能成为系统性能的瓶颈，影响SAN的扩展。在非对称结构中，数据的传输与元数据访问使用不同通路。应用服务器的I/O命令先通过命令通路传送到专用服务器，获取元数据和传输数据视图后，再通过数据通路得到所需的数据。与对称结构相比，提高了存储系统的性能，增加了扩展能力。②基于存储路由器的SAN虚拟化，存储路由器是一种智能化设备，既具有路由器的功能，又针对I/O进行专门优化。它部署在存储路由器上，多个存储路由器保存着整个存储系统中的元数据多个副本，并通过一定的更新策略保持一致性。这种结构中，因存储路由器具有强大的协议功能，所以具有更多的优势。能充分利用存储资源，保护投资。能实现软硬件隔离，并辅有大量的自动化工具，提高了虚拟服务器的安全性，降低对技术人员的需求和成本。
⑻ 什么是云存储云存储的基本概念，工作原理是什么
云储存的基本概念
云存储是云计算概念的延伸和发展，是一种新的网络存储技术，指的是通过应用集群、网络技术和分布式文件系统，网络中的各种不同类型的存储设备通过应用软件设置协同工作，提供了一种通用的外部访问数据存储和业务功能的系统。
云存储的工作原理：
云存储是云计算概念延伸和发展的一个新概念。云计算是分布式处理、并行处理和网格计算的发展，通过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数的小程序，使一个庞大的系统由多个服务器的计算和分析的返回给用户的结果。通过云计算技术，网络服务商可以在几秒钟内，处理数以百万甚至数十亿的信息，实现和“超级电脑”一样强大的网络服务。云存储的概念和云计算是类似的，是指通过应用集群、网格技术和分布式文件系统的功能，各种不同类型的网络存储设备通过应用软件设置协同工作，提供了一种常见的外部访问数据存储和业务功能的系统，保证了数据的安全性，并节省存储空间。简单来说，一个新的云存储方案是将资源存储入云的人访问。用户可以随时、任何地点、任何设备都可以通过网络连接到云端，方便获取数据。如果这个解释还很难理解，那么可以利用广域网和互联网的结构来解释云存储。
⑼ 网络存储的解释，网络存储的含义
网络存储技术是基于数据存储的一种通用网络术语。网络存储结构大致分为三种：直连式存储（DAS：DirectAttachedStorage）、网络存储设备（NAS：NetworkAttachedStorage）和存储网络（SAN：StorageAreaNetwork）。
直连式存储（DAS）：这是一种直接与主机系统相连接的存储设备，如作为服务器的计算机内部硬件驱动。到目前为止，DAS仍是计算机系统中最常用的数据存储方法。
网络存储设备（NAS）：NAS是一种采用直接与网络介质相连的特殊设备实现数据存储的机制。由于这些设备都分配有IP地址，所以客户机通过充当数据网关的服务器可以对其进行存取访问，甚至在某些情况下，不需要任何中间介质客户机也可以直接访问这些设备。
存储网络（SAN）：SAN是指存储设备相互连接且与一台服务器或一个服务器群相连的网络。其中的服务器用作SAN的接入点。在有些配置中，SAN也与网络相连。SAN中将特殊交换机当作连接设备。它们看起来很像常规的以太网络交换机，是SAN中的连通点。SAN使得在各自网络上实现相互通信成为可能，同时并带来了很多有利条件。
⑽ 物联网对海量信息存储的需求促使了哪些技术的发展
物联网对海量储存技术促进的技术包括：快速储存技术，网络存储技术，云存储技术，大数据存储技术。
网络存储技术：直连式存储（DirectAttachedStorage，DAS）、网络存储设备（NetworkAttachedStorage，NAS）和存储网络（StorageAreaNetwork，SAN）。
云存储技术是侧重企业搭建的云盘服务，
大数据存储技术是侧重于框架结构的不同。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，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。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