日本精品一区二区三区四区的功能,成人精品一区二区三区中文字幕,国产精品7m凸凹视频分类

1，云存儲的核心技術

云計算系統的核心技術：并行計算。并行計算（ParallelComputing）是指同時使用多種計算資源解決計算問題的過程。通過并行計算集群完成數據的處理，再將處理的結果返回給用戶。　　1、編程模式；　　2、海量數據分布存儲技術；　　3、海量數據管理技術；　　4、虛擬化技術；　　5、云計算平臺管理技術；　　6、信息安全管理技術；7、運維管理技術。

云存儲的核心是應用軟件與存儲設備相結合，通過應用軟件來實現存儲設備向存儲服務的轉變。

云存儲的核心技術

2，大數據時代數據應該如何存儲

PB或多PB級基礎設施與傳統大規模數據集之間的差別簡直就像白天和黑夜的差別，就像在筆記本電腦上處理數據和在RAID陣列上處理數據之間的差別。"當Day在2009年加入Shutterfly時，存儲已經成為該公司最大的開支，并且以飛快的速度增長。"每N個PB的額外存儲意味著我們需要另一個存儲管理員來支持物理和邏輯基礎設施，"Day表示，"面對大規模數據存儲，系統會更頻繁地出問題，任何管理超大存儲的人經常都要處理硬件故障。大家都在試圖解決的根本問題是：當你知道存儲的一部分將在一段時間內出現問題，你應該如何確保數據可用性，同時確保不會降低性能？"RAID問題解決故障的標準答案是復制，通常以RAID陣列的形式。但Day表示，面對龐大規模的數據時，RAID解決問題的同時可能會制造更多問題。在傳統RAID數據存儲方案中，每個數據的副本都被鏡像和存儲在陣列的不同磁盤中，以確保完整性和可用性。但這意味著每個被鏡像和存儲的數據將需要其本身五倍以上的存儲空間。隨著RAID陣列中使用的磁盤越來越大（從密度和功耗的角度來看，3TB磁盤非常具有吸引力），更換故障驅動器的時間也將變得越來越長。"實際上，我們使用RAID并不存在任何操作問題，"Day表示，"我們看到的是，隨著磁盤變得越來越大，當任何組件發生故障時，我們回到一個完全冗余的系統的時間增加。生成校驗是與數據集的大小成正比的。當我們開始使用1TB和2TB的磁盤時，回到完全冗余系統的時間變得很長。可以說，這種趨勢并沒有朝著正確的方向發展。"對于Shutterfly而言，可靠性和可用性是非常關鍵的因素，這也是企業級存儲的要求。Day表示，其快速膨脹的存儲成本使商品系統變得更具吸引力。當Day及其團隊在研究潛在技術解決方案以幫助控制存儲成本時，他們對于一項叫做糾刪碼（erasure code）的技術非常感興趣。采用擦除代碼技術的下一代存儲里德-所羅門糾刪碼最初作為前向糾錯碼（Forward Error Correction, FEC）用于不可靠通道的數據傳輸，例如外層空間探測的數據傳輸。這項技術還被用于CD和DVD來處理光盤上的故障，例如灰塵和劃痕。一些存儲供應商已經開始將糾刪碼納入他們的解決方案中。使用糾刪碼，數據可以被分解成幾塊，單塊分解數據是無用的，然后它們被分散到不同磁盤驅動器或者服務器。在任何使用，這些數據都可以完全重組，即使有些數據塊因為磁盤故障已經丟失。換句話說，你不需要創建多個數據副本，單個數據就可以確保數據的完整性和可用性。基于糾刪碼的解決方案的早期供應商之一是Cleversafe公司，他們添加了位置信息來創建其所謂的分散編碼，讓用戶可以在不同位置（例如多個數據中心）存儲數據塊或者說數據片。每個數據塊就其自身而言是無用的，這樣能夠確保隱私性和安全性。因為信息分散技術使用單一數據來確保數據完整性和可用性，而不是像RAID一樣使用多個副本，公司可以節省多達90%的存儲成本。"當你將試圖重組數據時，你并不一定需要提供所有數據塊，"Cleversafe公司產品策略、市場營銷和客戶解決方案副總裁Russ Kennedy表示，"你生成的數據塊的數量，我們稱之為寬度，我們將重組數據需要的最低數量稱之為門檻。你生成的數據塊的數量和重組需要的數量之間的差異決定了其可靠性。同時，即使你丟失節點和驅動器，你仍然能夠得到原來形式的數據。"

大數據時代數據應該如何存儲

3，詳解大數據存儲哪些問題最容易出現

數據是重要的生產要素信息時代，數據儼然已成為一種重要的生產要素，如同資本、勞動力和原材料等其他要素一樣，而且作為一種普遍需求，它也不再局限于某些特殊行業的應用。各行各業的公司都在收集并利用大量的數據分析結果，盡可能的降低成本，提高產品質量、提高生產效率以及創造新的產品。例如，通過分析直接從產品測試現場收集的數據，能夠幫助企業改進設計。此外，一家公司還可以通過深入分析客戶行為，對比大量的市場數據，從而超越他的競爭對手。存儲技術必須跟上隨著大數據應用的爆發性增長，它已經衍生出了自己獨特的架構，而且也直接推動了存儲、網絡以及計算技術的發展。畢竟處理大數據這種特殊的需求是一個新的挑戰。硬件的發展最終還是由軟件需求推動的，就這個例子來說，我們很明顯的看到大數據分析應用需求正在影響著數據存儲基礎設施的發展。從另一方面看，這一變化對存儲廠商和其他IT基礎設施廠商未嘗不是一個機會。隨著結構化數據和非結構化數據量的持續增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大數據應用的需要。存儲廠商已經意識到這一點，他們開始修改基于塊和文件的存儲系統的架構設計以適應這些新的要求。在這里，我們會討論哪些與大數據存儲基礎設施相關的屬性，看看它們如何迎接大數據的挑戰。容量問題這里所說的“大容量”通常可達到PB級的數據規模，因此，海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。與此同時，存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁盤柜來增加容量，甚至不需要停機。基于這樣的需求，客戶現在越來越青睞Scale-out架構的存儲。Scale-out集群結構的特點是每個節點除了具有一定的存儲容量之外，內部還具備數據處理能力以及互聯設備，與傳統存儲系統的煙囪式架構完全不同，Scale-out架構可以實現無縫平滑的擴展，避免存儲孤島。“大數據”應用除了數據規模巨大之外，還意味著擁有龐大的文件數量。因此如何管理文件系統層累積的元數據是一個難題，處理不當的話會影響到系統的擴展能力和性能，而傳統的NAS系統就存在這一瓶頸。所幸的是，基于對象的存儲架構就不存在這個問題，它可以在一個系統中管理十億級別的文件數量，而且還不會像傳統存儲一樣遭遇元數據管理的困擾。基于對象的存儲系統還具有廣域擴展能力，可以在多個不同的地點部署并組成一個跨區域的大型存儲基礎架構。延遲問題“大數據”應用還存在實時性的問題。特別是涉及到與網上交易或者金融類相關的應用。舉個例子來說，網絡成衣銷售行業的在線廣告推廣服務需要實時的對客戶的瀏覽記錄進行分析，并準確的進行廣告投放。這就要求存儲系統在必須能夠支持上述特性同時保持較高的響應速度，因為響應延遲的結果是系統會推送“過期”的廣告內容給客戶。這種場景下，Scale-out架構的存儲系統就可以發揮出優勢，因為它的每一個節點都具有處理和互聯組件，在增加容量的同時處理能力也可以同步增長。而基于對象的存儲系統則能夠支持并發的數據流，從而進一步提高數據吞吐量。有很多“大數據”應用環境需要較高的IOPS性能，比如HPC高性能計算。此外，服務器虛擬化的普及也導致了對高IOPS的需求，正如它改變了傳統IT環境一樣。為了迎接這些挑戰，各種模式的固態存儲設備應運而生，小到簡單的在服務器內部做高速緩存，大到全固態介質的可擴展存儲系統等等都在蓬勃發展。并發訪問一旦企業認識到大數據分析應用的潛在價值，他們就會將更多的數據集納入系統進行比較，同時讓更多的人分享并使用這些數據。為了創造更多的商業價值，企業往往會綜合分析那些來自不同平臺下的多種數據對象。包括全局文件系統在內的存儲基礎設施就能夠幫助用戶解決數據訪問的問題，全局文件系統允許多個主機上的多個用戶并發訪問文件數據，而這些數據則可能存儲在多個地點的多種不同類型的存儲設備上。

詳解大數據存儲哪些問題最容易出現