当前位置：文档库 › 海量数据存储解决方案

海量数据存储解决方案

需求分析

随着网络用户的不断扩大，企业内部网络数据、Internet上的数据、电子邮件, 无数个不同的商用软件和数据库数据使数据量爆炸性增长，人们对网络的传输速度、数据的安全及可靠性有了新的认识。用户的数据，广泛地分布在很多地方，工作效率正在被数据传输的效率所限制。对用户来说，没有被完善管理的数据存储和备份使商务运作存在着隐含的危险，数据传输的速度限制使商务活动不断地蒙受损失。这些公司对数据的需求，需要一个巨型的数据仓库才能解决。基于这种新的认识，我们特别向您推荐EonStor F16F FC-SAN（存储区域网）解决方案。

方案介绍

我们采用的存储区域网络（SAN）存储系统是一个数据以大容量数据文件为主，应用范围广、且注重数据的实时传输、长期保存的高性能的存储系统。并配合使用高速、高带宽的全光纤EonStor F16F FC-SAN存储共享，提供多台主机的直接访问，实现资源共享和数据传输。在客户端、服务器、SAN环境、资源库之间进行数据通信, 客户端透过SAN交换机可直接查询数据, 各服务器之间以及各服务器与各种存储设备之间的数据传输通过SAN上的高速传输，解除局域网的相关负载，同时又极大的提高了数据存储与备份的性能, 进一步加强了存储区域网在多用户端的计算机网络的优势。

技术特点

◆高性能：采用4Gb全光纤存储，通过SAN架构，提高了数据传输和应用的性能

◆高可靠性：光纤通道和交换机技术确保出现单点失败、维护、配置及更换设备都不

会影响整个网络

◆可扩展性：服务器与存储设备不再一对一地连在一起，新的存储设备可以动态地加

入到设备池中。

◆高可用性：新的集群技术可通过任意一台服务器访问需要数据，同时数据可以自动

复制到任意地方。

◆可管理性：集中控制使管理变得更简单。

海量数据存储论文

海量数据存储 (----计算机学科前沿讲座论文昆明理工大学信息院计算机应用技术 2010/11 随着信息社会的发展,越来越多的信息被数据化,尤其是伴随着Internet的发展,数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看,一方面,是对数据的存储量的需求越来越大,另一方面,是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀,从而对于存储服务器提出了更大的需求;其次是数据持续时间的增加。最后,对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展,数据从GB、TB到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备,而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。一、海量数据存储简介海量存储的含义在于,其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此,用户需要不断地扩张存储空间。但是,存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此,统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上,结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。数据容量的增长是无限的,如果只是一味的添加存储设备,那么无疑会大幅增加存储成本。因此,海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时,不同应用对于存储

NAS网络存储解决方案

一．石科院存储备份系统的基本目标 1.足够的存储备份空间，可以满足现在及未来几年的数据存储备份需求； 2.开放式平台，实现弹性规划，支持现有平台并方便未来添加新系统； 3.具有高可用性，保证存储设备中数据的安全； 4.实现异种平台间的数据共享； 5.简化备份/恢复操作，对备份数据实现分级管理； 6.高效率地实现存储备份工作过程二．NAS网络存储网络架构本次投标的NAS网络存储解决方案在充分考虑用户需求的同时，充分满足日益增长的存储需求，利用成熟的NAS网络存储设备解决方案，实现了大容量数据在异构网络内的存储与备份。方案中采用IBM-300作为NAS网络存储设备，实现异构服务器对NAS网络存储的高速访问，NAS300内部采用高可用性设计的冗余光纤连接，及光纤盘阵（采用73G光纤磁盘）进行存储扩展，同时IBM-3583磁带库连接NAS300网络存储服务器实现数据备份. 网络结构见附图。三．厂商介绍 1.IBM公司存储系统部人类社会进入信息时代，计算机的应用已进入千家万户，计算机系统中的存储设备更是与人们的生活有着密不可分的关系。由于多媒体技术的广泛应用，Internet及Intranet的迅猛发展，电子商务及数字图书馆的方兴未艾，数据爆炸越来越成为人们所关心的热点，相应而来的对数据存储的需求以每年2-3倍的速度迅速增长。谈到“存储”，许多人首先会想到3英寸软盘或是计算机硬盘，而它们只是一些简单的存储介质。我们在这里要说的是在计算机系统中扮演非常重要角色的存储系统。“存储系统”

这个词看起来貌似陌生，其实与我们每天的生活息息相关。例如当我们去银行办理存取款业务时，通过帐号银行便可马上从计算机系统中调出帐户的所有信息，包括存款、支取、利息计算等。这些至关重要而又非常庞大的数据信息必须妥善保存才能保证银行业务的正常运行。担当此重任的正是计算机系统中的存储系统。这样的例子在生活中是不胜枚举的，例如电信局对移动电话话费的管理，股票交易所每日大量数据的交换，石油勘探队采掘信息的记录等，存储系统在这些领域都发挥着不可替代的作用。存储系统，包括数据记录介质如磁盘、光盘和磁带，大型自动化的数据记录系统如磁盘阵列、磁带库和光盘库，以及存储管理软件。磁盘系统拥有最高的数据传输速度，适于主机直接的数据访问。磁带和光盘系统适于数据的近线、离线访问，数据检索和数据备份。存储管理软件，则帮助我们将服务器--客户端的分布式网络环境中的数据进行集中的统一管理。回顾存储系统的发展历程，1956年9月，IBM公司发明了世界上第一台数据存储器，305RAMAC。它标志着直接数据访问存储系统工业的诞生。在此之后，IBM一直以其无人可及的技术发明和产品领导着存储系统工业的发展。IBM发明了软盘驱动器、Winchester硬盘驱动器、RAID技术专利和磁阻记录磁头技术,将存储技术推入一个个新纪元。1999年，IBM在存储领域获得了220多项专利，超过了业界其它存储厂商的总和。从第一台约有三个冰箱大的数据存储器的诞生到现在，IBM已推出了最新的1GB硬盘，其大小只相当于一枚一元硬币，从体积、容量、存取速度方面都较以前有了惊人的发展。 2000年，IBM在存储领域获得了320多项专利，拥有此领域50%以上的专利，超过了业界其他主要存储厂商的总和 ,并因此在2000年11月12日获得了“美国国家卓越科技勋章”以表彰IBM公司多年来在数据存储领域所取得的成就和领先地位。今天，存储系统的高可靠性，高性能，良好的扩充能力，及易于管理性已经成为存储设备的必需。信息是计算机系统最宝贵的资源，保护信息的安全，进行迅速的信息访问是存储

大数据存储方式概述

大数据存储方式概述随着信息社会的发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着Internet的发展，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，是对数据的存储量的需求越来越大，另一方面，是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀，从而对于存储服务器提出了更大的需求；其次是数据持续时间的增加。最后，对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展，数据从GB、TB 到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备，而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。一、海量数据存储简介海量存储的含义在于，其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此，用户需要不断地扩张存储空间。但是，存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此，统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上，结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。数据容量的增长是无限的，如果只是一味的添加存储设备，那么无疑会大幅增加存储成本。因此，海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时，不同应用对于存储容量的需求也有所不同，而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用，这也造成了浪费。针对以上的问题，重复数据删除和自动精简配置两项技术在近年来受到了广泛的关注和追捧。重复数据删除通过文件块级的比对，将重复的数据块删除而只留下单一实例。这一做法使得冗余的存储空间得到释放，从客观上增加了存储容量。二、企业在处理海量数据存储中存在的问题目前企业存储面临几个问题，一是存储数据的成本在不断地增加，如何削减开支节约成本以保证高可用性；二是数据存储容量爆炸性增长且难以预估；三是越来越复杂的环境使得存储的数据无法管理。企业信息架构如何适应现状去提供一个较为理想的解决方案，目前业界有几个发展方向。 1.存储虚拟化对于存储面临的难题，业界采用的解决手段之一就是存储虚拟化。虚拟存储的概念实际上在早期的计算机虚拟存储器中就已经很好地得以体现，常说的网络存储虚拟化只不过是在更大规模范围内体现存储虚拟化的思想。该技术通过聚合多个存储设备的空间，灵活部署存储空间的分配，从而实现现有存储空间高利用率，避免了不必要的设备开支。存储虚拟化的好处显而易见，可实现存储系统的整合，提高存储空间的利用率，简化系统的管理，保护原有投资等。越来越多的厂商正积极投身于存储虚拟化领域，比如数据复制、自动精简配置等技术也用到了虚拟化技术。虚拟化并不是一个单独的产品，而是存储系统的一项基本功能。它对于整合异构存储环境、降低系统整体拥有成本是十分有效的。在存储系统的各个层面和不同应用领域都广泛使用虚拟化这个概念。考虑整个存储层次大体分为应用、文件和块设备三个层次，相应的虚拟化技术也大致可以按这三个层次分类。目前大部分设备提供商和服务提供商都在自己的产品中包含存储虚拟化技术，使得用户能够方便地使用。 2.容量扩展目前而言，在发展趋势上，存储管理的重点已经从对存储资源的管理转变到对数据资源

数据存储解决方案

数据存储解决方案： DAS:直接连接存储(Direct Attached Storage) 定义：是将存储设备通过SCSI(小型计算机系统接口)Small Computer System Interface直接连接到计算机主机上(服务器)。是大容量设备到服务器和LAN的最主要方法。在该连接方式中，一组磁盘直接附加到服务器。目的：为服务器有效拓展存储空间优点：1.成本比较低廉，部署快捷简单。这是DAS附加存储最大的特点之一。 2.通过简单快捷的方式即可实现大容量存储。 3.可以实现应用服务器与存储设备的分离。在DAS解决方案中，应用服务器与存储设备是相对独立的。如此可以对数据进行集中的管理及备份。而且当应用服务器出现故障时，数据也不会丢失。还可以通过代用的服务器，直接连接到存储设备中，减少系统的宕机时间。缺点：直连式存储与服务器主机之间的连接通道通常采用SCSI连接，随着服务器CPU的处理能力越来越强，存储硬盘空间越来越大，阵列的硬盘数量越来越多，SCSI通道将会成为IO瓶颈；服务器主机SCSI ID资源有限，能够建立的SCSI通道连接有限。 NAS:网络连接存储(Network Attached Storage) 定义：将存储设备通过一定的网络拓扑结构(以太网)连接到一群计算机上。在NAS方式下，存储设备直接连接到LAN,存储数据直接在LAN上流动。适用成熟的TCP/IP技术，可以实现远距离的数据存储。目的：企业数据保护；不同操作系统的文件级共享。优点：.1.为业务关键数据提供有效保障，可有效避免因为系统硬件故障、应用程序或操作系统出错所导致的数据丢失。 2.部署非常简单，低成本，与TCP/IP网络集成。 3.可实现不同操作系统级的文件级共享。缺点：.备份过程带宽消耗大，难以在应用层上进行扩展，安全性较差。适用范围：部门级的存储方法，在于帮助工作组和部门级机构解决迅速增加存储容量的要求。 NAS数据保护型：

数据处理平台解决方案设计.pdf

数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时，满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取；

常用大数据量、海量数据处理方法 (算法)总结

大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任

意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个

海量数据的存储需求及概念

海量数据的存储需求及概念海量数据的存储需求其实就是时下流行的云存储概念，使用NVR的集群技术作为基础搭建的海量数据存储系统，可称为音视频云存储系统，在此基础上的各种新型的智能高效查询服务可以称为云查询。云存储是以NVR为硬件基础，使用软件分布式技术搭建的一个虚拟存储服务，此方式的具体工作NVR硬件对用户透明，用户提出存储需求，云存储服务系统满足需求。此系统具有高性价比、高容错性、服务能力几乎可以无限伸缩。在云存储系统里面的单机NVR，对其可靠性要求很低，因此我们可以使用大量廉价的NVR硬件(不带RAID功能)来搭建系统。由此大量减少了硬件成本。由于数据IO吞吐处理被分散到了很多单机上，对单机的处理器、硬盘IO的能力要求也可变得很低，进一步降低硬件成本。另外，由于云管理系统做了大量的智能管理工作，将使得安装维护变得更容易。云查询就是音视频云存储系统里的云计算，由于数据是分散存储在各个单机节点上，故大量的查询可以是并行的，使得可以实现一些以前很难做到的密集型计算的查询应用，如视频内容检索，历史视频智能分析等。云软件开发模式使用强大的分布式中间件平台，其开发难度可大大降低。例如，由某公司开发的分布式平台就是一款云开发的利器，它高效、易学易用、能力强大、跨平台和编程语言，内置了很多分布式开发的基本特性。未来几年中国的家庭宽带将升级到光纤入户，企业数据网络将升级到万兆网，在网络化高度发达的大背景下，IT行业正在改变传统的IT资源拥有模式。安防行业在完全融入IT的背景下，行业发展和IT行业的发展趋势是一致的， IT行业的主流趋势是资源正在向可运营、可服务的方向发展。视频监控在智能

数据安全解决方案(DOC)

一、背景简介 (4) 二、现状 (4) 三、绿盾简介 (5) 3.1系统架构 (5) 3.2系统概述 (5) 3.3绿盾主要功能 (6) 四、绿盾功能介绍 (6) 1、文件自动加密 (6) 1.1 文件自动加密 (6) 1.2文件外发途径管理 (7) 1.3文件审批流程 (8) 1.4文件自动备份 (8) 1.5离线管理 (8) 1.6终端操作员管理 (9) 2外网安全管理 (10) 2.1网页浏览监控 (10) 2.2上网规则 (10) 2.3 流量统计 (10) 2.4 邮件内容监控 (10) 3、内网安全管理 (11) 3.1屏幕监控 (11) 3.2实时日志 (11) 3.3聊天内容记录 (11) 3.4程序窗口变化记录 (11) 3.5文件操作日志 (11) 3.6应用程序限制 (11) 3.7远程操作 (12) 3.8资源管理器 (12) 4、设备限制 (12) 5、USB存储设备认证 (12)

五、绿盾优势 (12) 1、产品优势 (12) 2、功能优势 (13) 2.1高强度的加密体系 (13) 2.2完全透明的文件自动、实时加密 (13) 2.3文件外发管理功能 (13) 2.4灵活的自定义加密策略 (14) 2.5强大的文件备份功能 (14) 2.6全面的内网管理功能 (14) 2.7良好的平台兼容性 (14) 3、技术优势 (14) 3.1驱动层加密技术 (14) 3.2自主研发性能优越的数据库 (15) 3.3可自定义的受控程序 (15) 4、实施优势 (16) 六、服务体系 (16) 1、技术支持服务内容 (16) 2、响应时间 (16) 3、维护 (16)

华为存储解决实施方案

华为存储解决方案

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：

华为存储解决方案包括企业级数据备份解决方案、企业级数据容灾解决方案、广域网低带宽环境下的备份解决方案企业级数据备份解决方案随着信息技术的不断发展，计算机的存储信息量不断增长，数据备份变的越来越重要。因而，如何保护好计算机系统里存储的数据，保证系统稳定可靠地运行，并为业务系统提供快捷可靠的访问，是系统建设中最重要的问题之一。华为公司针对目前IT信息系统发展的现状，采用华为OceanStor系列存储产品和企业备份恢复领域处于领先的赛门铁克NetBackup平台，提供市场领先的数据备份解决方案。通过对软硬件产品的整合，华为公司致力于向客户提供完备的、智能的、易管理的数据保护解决方案，全面解决客户因新业务的增长而带来的数据保护难题。解决方案：华为针对目前企业客户复杂的IT应用特点，根据客户不同需求，定制客户备份策略，全面保护客户的应用，为客户业务系统的健康稳定运行，提供坚实的后盾。主要可以实现以下功能：集中管理功能企业的小型机、服务器，工作站等常常分布在多个地点，通过华为的企业级备份方案，可以实现数据备份工作的远程集中管理和维护，并可以实现备份介质集中存放，自动管理，

减少了管理维护的复杂度。支持多种组网架构企业客户的业务系统，组网都比较复杂，而且对备份窗口的要求不尽相同。华为企业级备份方案可实现数据LAN-Base、LAN-Free等的备份方式，为不同的数据制定不同的备份方式，不仅满足客户对备份窗口的需求，而且降低了客户总体成本。全面保护客户数据 ?保护主流的数据库以及其他常用IT应用； ?实现操作系统的快速的灾难恢复； ?从桌面应用到数据中心应用提供端到端的数据保护 ?备份数据生命周期管理 ?确保数据在合适时间存储在恰当的位置； ?将重要数据存储在磁盘上，而将不重要数据存储在磁带上； ?确保从磁盘中删除数据之前，已将数据迁移到磁带； ?利用生命周期策略自动执行数据管理方案特点： ?华为提供软硬件结合的方案，提供包括备份服务器，软件，存储一体化的方案。通过预配置对产品进行打包，从而降低用户项目的管理风险，减少实施时间，为客户提供统一的服务； ?采用业界兼容性最好、成功应用案例最广泛的NetBackup数据保护软件，可以保护几乎所有的操作系统平台和数据库、应用； ?提供最宽广的数据保护平台：在同一平台上可以提供包括备份、重复数据删除、连续数据保护等数据保护方案； ?基于磁盘的数据保护：除了传统磁带解决方案之外，NetBackup结合OceanStor磁盘阵列等存储设备，使用磁盘来提供数据保护，充分发挥了磁盘在备份领域的优势。其中包括支持智能磁盘设备或环境中日常使用的现有磁盘。

“大数据时代的海量存储”总结报告

“大数据时代的海量存储”总结报告经过几周的学习，我们逐渐了解了大数据时代的存储技术的发展，通过各小组的介绍，初步了解了各种存储器的原理、应用和发展历程。这些知识也许不是那么精深，但对我们来说是一种启蒙，在学习这些知识的过程中，我们也学会了一种学习方法，这对我们未来的学习生活将会有莫大的帮助。下面就针对这几周的学习，对所掌握的知识和自己的思考进行一个总结。一、各存储介质 1.磁盘磁盘的基础是一个个磁片，磁片里有扇区和磁道。扇区是存储的最小单元，一个扇区里只能存一个文件的数据，这意味着即使文件没有占用扇区的所有空间，也不能存放其他文件了，而大的文件可能要占用多个扇区，因此在使用磁盘的过程中，要经常进行碎片整理，使磁盘的空间能得到有效的利用。磁道则是决定磁盘存储量的因素。一般来说，硬盘和软盘都是磁盘。 ①软盘：由单片磁盘构成，存储量小，容易物理损坏，但作为最早的移动存储介质，在历史上占有无法磨灭的地位，也为早期的文件转移提供便利。 ②硬盘：由多个磁片组成，因此存储量大了许多，通过磁头将数据传输出去，在计算机系统里属于外存，需要驱动器才能被识别和使用，能永久地存储数据，在现阶段依然被广泛的运用在各个领域。 ③移动硬盘：将硬盘小型化，通过USB接口与电脑连接，传输数据，相对U 盘来说，容量也大了许多，为当代生活提供了便利。 2.U盘 U盘，全称USB闪存盘。它是通过识别浮动栅中电子的有无来判断二进制的0 和1，以此来存储数据。因为它的电子可以长时间存在，所以数据可以保存在 U盘内。因为U盘小巧轻便、价格便宜、存储量大、性能可靠，所以受到了欢迎，成为当代移动存储介质中的重要一员。不过因为技术和结构的限制，它在电脑中的读写速度仍比不上移动硬盘，但抗物理损坏能力强于移动硬盘，算是各有千秋，为人们的数据转移带来了方便。 3.固态盘固态盘有两种，一种是基于闪存的，另一种则是基于DRAM。用闪存作为介质的固态盘一般擦写次数为3000次左右，而因为它的平衡写入机制，在实际运用中，它几乎是可以无限利用的，读写速度又远超机械硬盘，所以现在大多数笔记本电脑都将光驱的位置用来放置固态盘，使电脑性能得到了提高；而利用 DRAM的固态盘虽然速度也很快，但是需要一个独立电源来保存它里面的数据，因此相对于前者来说，它有些不便，是一种非主流的固态盘。 4.光盘光盘是用聚碳酸酯做成基板，通过激光烧录后来进行数据记录，虽然以现在的眼光来看，光盘的使用有着种种不便，但是在以往为半结构化和非结构化的数据的传输做出了巨大的贡献。但近年来，大多数笔记本电脑放弃了光驱，换上了固态盘，光盘也逐渐退出了历史的舞台。二、海量存储器 1.磁盘存储阵列

IBM数据中心存储解决方案

IBM数据中心存储解决方案数据集中数据是企业最宝贵的资产数据集中可以使企业充分利用信息资源数据中心的核心是数据数据存储需要存储设备存储设备的安全性决定着企业数据的安全性存储设备的性能决定着企业数据的效率当前，我们正处在一个信息爆炸的时代，数据的存储量已经不仅仅是用 KB、MB、GB甚至TB来计算，在不远的将来，人们所谈论的将是PB(1petabyte=1,000terabytes)甚至 EB(1exabyte=1,000petabytes)。根据IDC公司的统计报告，企业数据的增长速度是每九个月增长100%。在企业的作业系统和数据采掘中，大量的、频繁的数据移动将会对用户的区域网或者广域网造成巨大的影响。此外，如何使分布的存储设备(存储农场，Storage Farm)更加有效的运行，也是摆在每个用户的问题。从计算机的发展历史来看，从最早的服务器 /客户机模式，到今天的网络计算环境，今后的移动计算环境，对数据的请求不再受时间和空间的限制。随之而来的问题是，当前的数据多分布在与服务器相连的独立存储之上，从而造成所谓的“信息孤岛”的现象。这使数据的存储、利用、分析和管理都非常地复杂。

越来越多的用户已经意识到这种数据分散带来的问题：总拥有成本的升高和信息技术系统效率的降低；技术支持与行政管理人员的增加；缺乏统一的标准；系统安全与数据完整性的风险增加；软件投入与硬件维护费用呈螺旋上升的趋势；计算机资源利用的低效率；无法在企业整体围实行应用与数据的统一；为财务管理、数据分析和资产控制带来困难；用户虽然拥有的数据，但是无法将这些数据发挥更大的效益，难以实现数据分析、数据采掘、决策支持等商务智能的工作。存储区域网采用存储区域网，可以通过快速的、专用的光纤网络，将上百个甚至几千个存储设备连接起来，组成低成本的、易于管理的存储区域网络。存储区域网不仅可以减少数据移动对现有的网络系统的压力，从而降低存储的成本，而且可以通过将存储设备的集中，方便地进行监视和调整，从而实现灵活方便的管理。从业务集中的步骤来看，存储集中是企业进行数据集中的基础，只有实现了存储集中，即数据的集中，才能实现今后的数据中心大集中。采用存储集中后，企业将能够更有效地利用数据，从而实现：

数据泄露防护解决方案

数据泄露防护（DLP）解决方案以数据资产为焦点、数据泄露风险为驱动，依据用户数据特点（源代码、设计图纸、Office文档等）与具体应用场景（数据库、文件服务器、电子邮件、应用系统、PC终端、笔记本终端、智能终端等），在DLP平台上灵活采取数据加密、隔离、内容识别等多种技术手段，为用户提供针对性数据泄露防护整体解决方案，保障数据安全，防止数据泄露。其中包括：数据安全网关数据安全隔离桌面电子邮件数据安全防护 U盘外设数据安全防护笔记本涉密数据隔离安全保护系统笔记本电脑及移动办公安全文档数据外发控制安全 1、数据安全网关背景：如今，企业正越来越多地使用ERP、OA、PLM等多种应用系统提升自身竞争力。与此同时，应用系统中的数据资产正受到前所未有的安全挑战。如何防止核心数据资产泄露，已成为信息安全建设的重点与难点。概述：数据安全网关是一款部署于应用系统与终端计算机之间的数据安全防护硬件设备。瞬间部署、无缝集成，全面实现ERP、OA、PLM等应用系统数据资产安全，保障应用系统中数据资产只能被合法用户合规使用，防止其泄露。

具体可实现如下效果：应用安全准入采用双向认证机制，保障终端以及服务器的真实性与合规性，防止数据资产泄露。非法终端用户禁止接入应用服务器，同时保障合法终端用户不会链接至仿冒的应用服务器。合法用户可正常接入应用服务器，访问应用系统资源，不受限制；统一身份认证数据安全网关可与LDAP协议等用户认证系统无缝集成，对用户进行统一身份认证，并可进一步实现用户组织架构分级管理、角色管理等；下载加密上传解密下载时，对经过网关的文件自动透明加密，下载的文档将以密文保存在本地，防止其泄露；上传时对经过网关的文件自动透明解密，保障应用系统对文件的正常操作；提供黑白名单机制可依据实际管理需要，对用户使用权限做出具体规则限定，并以此为基础，提供白名单、黑名单等例外处理机制。如：对某些用户下载文档可不执行加密操作；提供丰富日志审计详细记录所有通过网关的用户访问应用系统的操作日志。包括：时间、服务器、客户端、传输文件名、传输方式等信息，并支持查询查看、导出、备份等操作；支持双机热备、负载均衡，并可与虹安DLP客户端协同使用，更大范围保护企业数据资产安全； 2、数据安全隔离桌面背景：保护敏感数据的重要性已不言而喻，但如何避免安全保护的“一刀切”模式（要么全保护、要么全不保护）？如何在安全保护的同时不影响外部网络与资源的正常访问？如何在安全保护的同时不损坏宝贵数据？概述：在终端中隔离出安全区用于保护敏感数据，并在保障安全区内敏感数据不被泄露的前提下，创建安全桌面用于安全访问外部网络与资源。在保障敏感数据安全的同时，提升工作效率。具体可实现效果： 1）只保护安全区内敏感数据安全，其它数据不做处理； 2）通过身份认证后，方可进入安全区； 3）安全区内可直接通过安全桌面访问外部网络与资源； 4）安全区内敏感数据外发必须通过审核，数据不会通过网络、外设等途径外泄； 5）敏感数据不出安全区不受限制，数据进入安全区是否受限，由用户自定义；

【精品】海量数据处理分析

海量数据处理分析北京迈思奇科技有限公司戴子良笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考：一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

海量数据存储、访问与管理

海量数据存储、访问与管理随着信息化程度的提高，数据已超出它原始的范畴，它包含各种业务操作数据、报表统计数据、办公文档、电子邮件、超文本、表格、报告以及图片、音视频等各种数据信息。人们用海量数据来形容巨大的、空前浩瀚的、还在不断增长的数据。海量数据是当今商业面对的一个现实。任何一个企业都在面对其企业数据库由于规模扩大产生的沉重负担，提高海量数据访问能力和业务分析能力的要求也变得越来越迫切。 ·数据爆炸。如今，需要企业进行管理的数据正在以指数级速度增长。分析人员发现，公司收集、存储和分析的有关客户、财务、产品和运营的数据，其增长率达125% 之多。各个方面的因素导致了数据的爆炸，如：网络应用增加了数据的增长速度；监控点击流需要存储与以往相比越来越多的不同的数据类型；多媒体数据也增加了对存储的要求；我们存储并管理的不仅仅是数字和文字，还有视频、音频、图像、临时数据以及更多内容，这些数据的增长速度也在不断地上升；数据仓库和数据挖掘应用鼓励企业存储越来越长的时间段内越来越多的数据。这些实际情况导致的结果就是数据大量增加。 ·法规方面的要求。在会计丑闻的唤醒下，立法者和决策人施加了严格的新要求，几乎影响到全球各家大型企业。法案要求公共公司遵守严格的金融记录保持与报告法规。如果公司不能及时、可靠地访问准确的财务信息，那么它们

将面临罚款、调查、起诉、甚至更严厉的股东信心下降的威胁。这要求公司能提供对更多数据的不间断访问能力并进行更多的分析，这必然会延长数据的维护周期，增加数据容量。 ·非结构化数据应用的需要。结构化数据是指诸如企业财务账目、客户信息、业务操作数据等具有明显结构化特性的数据。非结构化数据包括扫描文档图像、传真、照片、计算机生成的报告、字处理文档、电子表格、演示文稿、语音和视频片段等。根据业界分析报告，非结构化数据占有整个信息量的85%以上，数据量及其庞大，是信息资源管理的核心。同样，企业需要对非结构化数据进行存储、检索、过滤、提取、挖掘、分析等各方面应用。 ·历史数据归档与访问的需要。一般来说业务系统是用来处理业务交易的，为了使这些关键业务系统的性能不会受到严重影响，往往业务系统只存放短周期内的业务交易数据，大量的历史数据都被备份到磁带上，或者被转移到其他存储设备上静态保存，当对它们运行SQL 查询时再把它们从档案环境中恢复出来。但是随着企业对数据的重要性越来越重视，以及数据分析、数据挖掘的应用逐渐普及，历史数据的访问将变得重要、频繁和直接。历史数据的不断积累，也对海量数据的存储、管理和访问提出了新的需求。 ·数据整合与数据分析的需要。当前，企业信息的存放具有数据结构多元化、存储异构化的特点，企业的数据可能存储在传统系统、大型数据仓库或具有计费、订购、制造、分销或其他功能的数据运营孤岛上，因此会给访问带来极大的困难。数据整合与数据分析已经成为信息管理技术的应用热点。只有在有效

存储高可用解决方案

第1章存储高可用性给业务连续运营提供保障 (1) 1.1为什么要构建存储高可用性解决方案 (1) 1.2存储高可用性解决方案简述 (2) 1.3存储高可用性解决方案价值 (2) 第2章IBM存储高可用性解决方案介绍 (3) 2.1存储高可用性的内容 (3) 2.2存储高可用性方案的主要实现方式 (4) 第3章IBM高可用性存储产品介绍 (11) 3.1 IBM SYSTEM STORGE DS8000 TURBO系列存储产品 (11) 3.2 IBM SYSTEM STORAGE DS5000系列存储产品 (17) 3.3 IBM SYSTEM STORAGE DS4000系列存储产品 (20) 第4章为什么选择IBM (22) 第5章IBM中国公司简介 (23) 第1章存储高可用性给业务连续运营提供保障 1.1 为什么要构建存储高可用性解决方案随着社会的发展和科技的进步，企业越来越依赖于数据处理来进行业务运营，对IT 系统的依赖性也随之增加。一旦数据由于某种原因丢失，就有可能造成整个组织在运营上的重大不便和经济损失，企业的信誉也将受到

影响。如果核心数据丢失，严重时完全有可能造成整个企业的瘫痪。所以保证企业的业务连续运营及数据处理的高可靠性和高可用性，就成为所有IT 人员在建设IT 基础架构中首先要考虑的问题。显然，企业所面临的风险和挑战来自多方面： ?无法预知的IT 硬件设备的损坏、断电、火灾、自然灾害、恐怖袭击等，造成数据丢失或业务的突然中断； ?系统人员误操作造成意外宕机或关键数据丢失，无法避免； ?手段频多的黑客攻击、病毒入侵、垃圾邮件、网络与系统的漏洞，造成网络瘫痪、系统崩溃； ?用户需要实时应用与访问机密、关键数据，向企业的服务提出更高的要求； ?行业与政府的标准与法规的不断变化，进一步增加了企业的压力与成本。信息是企业的最宝贵的资产之一；集中的数据备份、恢复和管理已经成为企业数据存储管理的重要任务。企业需要的是： ?数据与存储系统的高可用性，保证数据7X24 小时的连续访问； ?将现有的存储技术集成，创造出一种更有效的数据存储管理，实现高效、高可靠性、低成本的数据管理； ?需要一套成熟度高，业内应用广泛的企业级软硬件整体解决方案； ?需要对企业现有的数据库、邮件系统、文件服务器以及各种应用系统进行集中化、自动化的基于策略的保护； ?易于IT部门日常的管理维护，界面友好，可操作性强； ?能够符合企业日后发展需求，对异构平台有很好的支持，可以满足将来远程数据灾备的需求；

3.6 海量数据分布存储技术

3.6 海量数据分布存储技术 2010-12-06 16:44 雷万云清华大学出版社我要评论(0 )字号：T | T 综合评级：想读(0)在读(1)已读(0)品书斋鉴(0)已有1人发表书评《云计算：企业信息化建设策略与实践》第3章云计算的体系及关键技术，章论述云计算的体系及这些关键技术，以便我们系统地认识、掌握云计算体系。本节为大家介绍海量数据分布存储技术。 AD： 3.6 海量数据分布存储技术为保证高可用、高可靠和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，即为同一份数据存储多个副本。另外，云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。因此，云计算的数据存储技术必须具有高吞吐率和高传输率的特点。云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop 团队开发的GFS的开源实现HDFS。 GFS即Google文件系统（Google File System），是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的对大量数据进行访问的应用。GFS的设计思想不同于传统的文件系统，是针对大规模数据处理和Google 应用特性而设计的。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。云计算的数据存储技术未来的发展将集中在超大规模的数据存储、数据加密和安全性保障以及继续提高I/O 速率等方面。 GFS是一个管理大型分布式数据密集型计算的可扩展的分布式文件系统，它使用廉价的商用硬件搭建系统并向大量用户提供容错的高性能的服务。 GFS和普通的分布式文件系统的区别如表3-1所示。表3-1 GFS与传统分布式文件系统的区别 GFS系统由一个Master和大量块服务器构成。Master存放文件系统的所有元数据包括名字空间、存取控制、文件分块信息、文件块的位置信息等。GFS中的文件切分为64 MB的块进行存储。在GFS文件系统中，采用冗余存储的方式来保证数据的可靠性。每份数据在系统中保存3个以上的备份。为了保证数据的一致性，对于数据的所有修改需要在所有的备份上进行，并用版本号的方式来确保所有备份处于一致的状态。客户端不通过Master读取数据，避免了大量读操作使Master成为系统瓶颈。客户端从Master获取目标数据块的位置信息后，直接和块服务器交互进行读操作。 GFS的写操作将写操作控制信号和数据流分开，如图3-11 所示。

非结构化数据存储解决方案

1.非结构化数据存储在上图中，描述了非结构化数据存储架构的基本组成部分，其中： 1. 文件存取统一接口，封装了对数据中心所以非结构化数据的读写操作接口。 2. Hadoop HDFS 负责对大文件的存储，以HDFS：为文件协议标准 3. HBase 通过维护一张文件表完成对小文件的存储，以HBase：为文件协议标识1.1文件存取统一接口 1.1.1 文件存储接口对文件进行存储前，接口根据文件的大小和HDFS文件分块的配置大小进行比较，当文件超过设定大小时，接口认为该文件是大文件，直接分配到HDFS文件存储接口进行写入；否则当文件小与块大小时，根据系统维护的Hbase小文件存储通用存储表进行存储管理。

1. 对直接存储到HDFS的文件，则文件路径以HDFS为中心存储文件协议头，文件路径则根据该文件的业务属性做完文件的路径，文件名称保留原有名称，例如：HDFS://aaa/bbb.zip 2. 对通过Hbase管理的小文件，则文件路径以HBASE为中心存储文件协议头，文件路径不需要分文件夹，直接以文件的唯一标识标识即可，例如：HBASE://uuid 1.1.2 文件读取接口文件读取时，通过识别URL，确定文件的存储方式，然后找到对应的存储接口获取文件。

1.1H adoop HDFS存储接口完成大文件的存储与读取接口操作。 1.2H base存储接口文件通用存储表结构：表存在两个列簇，default列簇负责存储基础属性信息，用一个单独的列簇存储图片内容。 HBase是采用面向列的存储模型，按列簇来存储和处理数据，即同一列簇的数据会连续存储。HBase在存储每个列簇时，会以Key-Value的方式来存储每行单元格(Cell)中的数据，形成若干数据块，然后把数据块保存到HFile中，最后把HFile保存到后台的HDFS 上。由于用单元格 (Cell)存储图片小文件的内容，上述存储数据的过程实际上隐含了把图片小文件打包的过程。默认情况下，HBase数据块限制为64KB。由于图片内容作为单元格(Cell)的值保存，其大小受制于数据块的大小。在应用中需根据最大图片大小对HBase数据