网络存储技术应用
① 云存储数据中心常用的网络存储技术有哪些
直连式存储、网络存储设备和存储网络。
一切以客户的需求为出发点。传统存储以文件系统为典型代表,但是随着数据爆炸性增长,传统文件系统已经无法满足对存储系统的容量、性能等需求,因此,云存储应运而生。
云存储最大的特点是数据被集中存储在数据中心,公有云存储将客户数据存放在公有云服务商数据中心,而私有云存储则是将公有云存储能力私有化部署在客户自身的数据中心。
原则就是要尽可能把实际的物理介质索引,存储的数据库,数据存储的磁盘抽象出来,在上层具有一个可拓展,可迁移的逻辑单元,当然对象存储系统之间差异也很大,从潮流上看,基本都摒弃了索引的中心化存储方案,在寻址方面也各有各的花招。
云计算关键技术云计算是分布式处理、并行计算和网格计算等概念的发展和商业实现,其技术实质是计算、存储、服务器、应用软件等IT软硬件资源的虚拟化,云计算在虚拟化、数据存储、数据管理、编程模式等方面具有自身独特的技术。
② 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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③ 云端存储技术未来的发展前景如何
海量数据催生新型的存储模式——云存储
近年来,大数据发展浪潮席卷全球,企业对信息存储提出了新的需求,云存储由此而诞生。云存储是基于云计算相关技术延伸和发展而来的全新的产品形态。
云存储的核心技术主要包括虚拟化技术、重复数据删除技术、分布式存储技术、数据备份技术、内容分发网络技术和存储加密技术。云存储利用这些核心技术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,从而保证数据的安全性,并节约存储空间。
云存储往企业级方向发展,市场规模持续扩大
我国云存储行业的发展可以追溯到2007年,云计算、云存储的概念在国内开始出现。2011年,云计算、云存储的概念落地;2012年,国家将云计算列为重点发展的战略性新兴产业,各大互联网企业纷纷推出自己的云存储应用,类Dropbox和类Evernote的应用层出不穷。该阶段云存储的发展以个人云存储发展为主。
2016年,监管政策收紧导致大批网盘企业关停,致使个人云存储用户规模急剧下降。企业云存储迎来高速发展期,国家积极鼓励企业上云。同时伴随着海量数据的增长,市场对信息存储的安全提出了更高的要求,各大企业也纷纷推出了存储容灾、专属企业存储等服务。
据统计,目前企业云存储占据了98.63%的云存储市场规模,个人云存储市场规模占比仅在1.37%左右。
从整体市场规模看,2015年我国云存储市场规模约为115亿元,2019年我国云存储市场规模已经达到了326亿元。2020年,海量数据的持续增长进一步推动了我国企业对云存储的需求,2020年我国云存储市场规模预计接近400亿元。
万物互联将催生更大云存储市场
未来,我国5G的发展与云计算交织并进,5G时代网络速度的提升带来万物互联,而其背后大量的数据需要有云计算强大的计算和存储能力支撑,我国云存储市场发展空间大,市场规模在未来几年仍将保持较快的增速增长,2026年有望突破1800亿元。
④ 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。
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