大數據存儲伺服器

1、大數據量存儲的方案

hadoop

什麼是大數據存儲？

首先，我們需要清楚大數據與其他類型數據的區別以及與之相關的技術(主要是分析應用程序)。大數據本
身意味著非常多需要使用標准存儲技術來處理的數據。大數據可能由TB級(或者甚至PB級)信息組成，既包括結構化數據(資料庫、日誌、SQL等)以及非結
構化數據(社交媒體帖子、感測器、多媒體數據)。此外，大部分這些數據缺乏索引或者其他組織結構，可能由很多不同文件類型組成。
由於這些數據缺乏一致性，使標准處理和存儲技術無計可施，而且運營開銷以及龐大的數據量使我們難以使用傳統的伺服器和SAN方法來有效地進行處理。換句話說，大數據需要不同的處理方法：自己的平台，這也是Hadoop可以派上用場的地方。
Hadoop
是一個開源分布式計算平台，它提供了一種建立平台的方法，這個平台由標准化硬體(伺服器和內部伺服器存儲)組成，並形成集群能夠並行處理大數據請求。在存
儲方面來看，這個開源項目的關鍵組成部分是Hadoop分布式文件系統(HDFS)，該系統具有跨集群中多個成員存儲非常大文件的能力。HDFS通過創建
多個數據塊副本，然後將其分布在整個集群內的計算機節點，這提供了方便可靠極其快速的計算能力。
從目前來看，為大數據建立足夠大的存儲平台最簡單的方法就是購買一套伺服器，並為每台伺服器配備數TB級的驅動器，然後讓Hadoop來完成餘下的工作。對於一些規模較小的企業而言，可能只要這么簡單。然而，一旦考慮處理性能、演算法復雜性和數據挖掘，這種方法可能不一定能夠保證成功。

2、大數據的數據的存儲方式是什麼？

大數據有效存儲和管理大數據的三種方式：
1.
不斷加密
任何類型的數據對於任何一個企業來說都是至關重要的，而且通常被認為是私有的，並且在他們自己掌控的范圍內是安全的。然而，黑客攻擊經常被覆蓋在業務故障中，最新的網路攻擊活動在新聞報道不斷充斥。因此，許多公司感到很難感到安全，尤其是當一些行業巨頭經常成為攻擊目標時。
隨著企業為保護資產全面開展工作，加密技術成為打擊網路威脅的可行途徑。將所有內容轉換為代碼，使用加密信息，只有收件人可以解碼。如果沒有其他的要求，則加密保護數據傳輸，增強在數字傳輸中有效地到達正確人群的機會。
2.
倉庫存儲
大數據似乎難以管理，就像一個永無休止統計數據的復雜的漩渦。因此，將信息精簡到單一的公司位置似乎是明智的，這是一個倉庫，其中所有的數據和伺服器都可以被充分地規劃指定。然而，有些報告指出了反對這種方法的論據，指出即使是最大的存儲中心，大數據的指數增長也不再能維持。
然而，在某些情況下，企業可能會租用一個倉庫來存儲大量數據，在大數據超出的情況下，這是一個臨時的解決方案，而LCP屬性提供了一些很好的機會。畢竟，企業不會立即被大量的數據所淹沒，因此，為物理機器租用倉庫至少在短期內是可行的。這是一個簡單有效的解決方案，但並不是永久的成本承諾。
3.
備份服務
-
雲端
當然，不可否認的是，大數據管理和存儲正在迅速脫離物理機器的范疇，並迅速進入數字領域。除了所有技術的發展，大數據增長得更快，以這樣的速度，世界上所有的機器和倉庫都無法完全容納它。
因此，由於雲存儲服務推動了數字化轉型，雲計算的應用越來越繁榮。數據在一個位置不再受到風險控制，並隨時隨地可以訪問，大型雲計算公司(如谷歌雲)將會更多地訪問基本統計信息。數據可以在這些服務上進行備份，這意味著一次網路攻擊不會消除多年的業務增長和發展。最終，如果出現網路攻擊，雲端將以A遷移到B的方式提供獨一無二的服務。

3、大數據平台為什麼可以用來儲存巨量的數據？

大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。

大數據平台是為了計算，現今社會所產生的越來越大的數據量。以存儲、運算、展現作為目的的平台

一．大數據技術可存儲巨量數據。

大數據技術一般使用艾薩華公司(LSI)開發的晶元存儲技術(以下簡稱LSI技術)，可存儲數據超過宇宙天體數的三倍以上，互聯網一天所產生的數據內容可以刻滿1.68億張DVD，相當於《時代》雜志770年的文字量。艾薩華公司的晶元存儲技術可存儲的數據能夠達到千萬億(PB)、百億億(EB)乃至十萬億億(ZB)的級別。

二．大數據技術可以抓取、收集類型繁雜的數據。

包括各種各樣的語音、非結構化數據、圖像、文本信息、地理位置信息、網路文章等。聯合包裹速遞服務公司(UPS)早在2009年就開發了行車整合優化和導航大數據技術系統(ORION)對快遞線路進行預測和優化，截至2013年底，ORI⁃ON系統已經在大約一萬條線路上得到使用，在多送出 42 萬件包裹的情況下，為公司節省燃料 150 萬噸，少排放二氧化碳 1.4 萬立方米，大數據技術正在引導物流企業將洞察力快速轉化為公司決策。

三．大數據分析具有較高的商業價值和應用價值。

物流領域的數據量是非常巨大的，包括來自企業、互聯網、港口、運載工具等的數據，如何從如此巨大的數據中挖掘企業所需的數據資料，就需要藉助大數據分析技術，如利用大數據來分析集裝箱移動信息，物流企業就能知道哪些港口有剩餘運載量，哪些港口吞吐量大，貨物周轉速度快，應在哪個位置的港口部署海運業務，大數據已經成為智慧物流的引擎。

四．計算速度快。

採用非關系型資料庫技術(NoSQL)和資料庫集群技術(MPP NewSQL)快速處理非結構化以及半結構化的數據，以獲取高價值信息，這與傳統數據處理技術有著本質的區別。

數據的技術應用范圍與使用范圍很廣，背後也擁有者足夠的商業價值，這就讓大數據工程師以及數據分析人員有了越來越高的價值。所以更多人選擇學習大數據

4、大數據伺服器主要是指什麼？

數據立方雲計算一體機就可以了， 數據立方雲計算一體機是一種處理海量數據的高效分布式軟硬體集合的雲處理平台，該平台可以從TB乃至PB級的數據中挖掘出有用的信息，並對這些海量信息進行快捷、高效的處理。

5、如何評估大數據應用的存儲系統

但也因為虛擬化的特性，為承載環境中不斷增長的虛擬機，需要擴容存儲以滿足性能與容量的使用需求。IT經理們已經發現，那些因伺服器虛擬化所節省的資金都逐漸投入存儲購買的方案上了。 伺服器虛擬化因虛擬機蔓延、虛擬機中用於備份與災難恢復軟體配置的問題，讓許多組織徹底改變了原有的數據備份與災難恢復策略。EMC、Hitachi Data System、IBM、NetApp和Dell等都致力於伺服器虛擬化存儲問題，提供包括存儲虛擬化、重復數據刪除與自動化精簡配置等解決方案。 伺服器虛擬化存儲問題出現在數據中心虛擬化環境中傳統的物理存儲技術。導致虛擬伺服器蔓延的部分原因，在於虛擬伺服器可能比物理伺服器多消耗約30%左右的磁碟空間。還可能存在虛擬機「I/O 攪拌機」問題：傳統存儲架構無法有效管虛擬機產生的混雜模式隨機I/O。虛擬化環境下的虛擬存儲管理遠比傳統環境復雜——管理虛擬機就意味著管理存儲空間。解決伺服器虛擬化存儲問題 作為一名IT經理，你擁有解決此類伺服器虛擬化存儲問題的幾個選項，我們從一些實用性較低的方案開始介紹。其中一項便是以更慢的速度部署虛擬機。你可以在每台宿主上運行更少的虛擬機，降低「I/O混合器」問題出現的可能性。另外一個方法則是提供額外存儲，但價格不菲。 一個更好的選擇是在采購存儲設備時，選擇更智能的型號並引入諸如存儲虛擬化，重復數據刪除與自動化精簡配置技術。採用這一戰略意味著新技術的應用，建立與新產商的合作關系，例如Vistor、DataCore與FalconStor。將存儲虛擬化作為解決方案 許多分析師與存儲提供商推薦存儲虛擬化，作為伺服器虛擬化存儲問題的解決方案。即使沒有出現問題，存儲虛擬化也可以減少數據中心開支，提高商業靈活性並成為任何私有雲的重要組件之一。 概念上來說，存儲虛擬化類似伺服器虛擬化。將物理存儲系統抽象，隱藏復雜的物理存儲設備。存儲虛擬化將來自於多個網路存儲設備的資源整合為資源池，對外部來說，相當於單個存儲設備，連同虛擬化的磁碟、塊、磁帶系統與文件系統。存儲虛擬化的一個優勢便是該技術可以幫助存儲管理員管理存儲設備，提高執行諸如備份/恢復與歸檔任務的效率。 存儲虛擬化架構維護著一份虛擬磁碟與其他物理存儲的映射表。虛擬存儲軟體層(邏輯抽象層)介於物理存儲系統與運行的虛擬伺服器之間。當虛擬伺服器需要訪問數據時，虛擬存儲抽象層提供虛擬磁碟與物理存儲設備之間的映射，並在主機與物理存儲間傳輸數據。 只要理解了伺服器虛擬化技術，存儲虛擬化的區別僅在於採用怎樣的技術來實現。容易混淆的主要還是在於存儲提供商用於實現存儲虛擬化的不同方式，可能直接通過存儲控制器也可能通過SAN應用程序。同樣的，某些部署存儲虛擬化將命令和數據一起存放(in-band)而其他可能將命令與數據路徑分離(out-of-band)。 存儲虛擬化通過許多技術實現，可以是基於軟體、主機、應用或基於網路的。基於主機的技術提供了一個虛擬化層，並扮演為應用程序提供單獨存儲驅動分區的角色。基於軟體的技術管理著基於存儲網路的硬體設施。基於網路的技術與基於軟體的技術類似，但工作於網路交換層。 存儲虛擬化技術也有一些缺陷。實現基於主機的存儲虛擬化工具實際上就是卷管理器，而且已經流傳了好多年。伺服器上的卷管理器用於配置多個磁碟並將其作為單一資源管理，可以在需要的時候按需分割，但這樣的配置需要在每台伺服器上配置。此解決方式最適合小型系統使用。 基於軟體的技術，每台主機僅需要通過應用軟體查詢是否有存儲單元可用，而軟體將主機需求重定向至存儲單元。因為基於軟體的應用通過同樣的鏈路寫入塊數據與控制信息(metadata)，所以可能存有潛在瓶頸，影響主機數據傳輸的速度。為了降低延遲，應用程序通常需要維護用於讀取與寫入操作的緩存，這也增加了其應用的價格。伺服器虛擬化存儲創新：自動化精簡配置與重復數據刪除 存儲技術的兩個創新，自動化精簡配置與重復數據刪除，同樣是減少伺服器虛擬化環境對存儲容量需求的解決方案。這兩項革新可以與存儲虛擬化結合，以提供牢固可靠的存儲容量控制保障。 自動精簡配置讓存儲「走的更遠」，可減少已分配但沒有使用的容量。其功能在於對數據塊按需分配，而不是對所有容量需求進行預先分配。此方法可以減少幾乎所有空白空間，幫助避免利用率低下的情況出現，通常可以降低10%的磁碟開銷，避免出現分配大量存儲空間給某些獨立伺服器，卻一直沒有使用的情況。 在許多伺服器部署需求中，精簡配置可通過普通存儲資源池提供應用所需的存儲空間。在這樣的條件下，精簡配置可以與存儲虛擬化綜合應用。 重復數據刪除從整體上檢測與刪除位於存儲介質或文件系統中的重復數據。檢測重復數據可在文件、位元組或塊級別進行。重復數據刪除技術通過確定相同的數據段，並通過一份簡單的拷貝替代那些重復數據。例如，文件系統中有一份相同的文檔，在50個文件夾(文件)中，可以通過一份單獨的拷貝與49個鏈接來替代原文件。 重復數據刪除可以應用與伺服器虛擬化環境中以減少存儲需求。每個虛擬伺服器包含在一個文件中，有時文件會變得很大。虛擬伺服器的一個功能便是，系統管理員可以在某些時候停下虛擬機，復制並備份。其可以在之後重啟，恢復上線。這些備份文件存儲於文件伺服器的某處，通常在文件中會有重復數據。沒有重復數據刪除技術支持，很容易使得備份所需的存儲空間急劇增長。改變購買存儲設備的觀念 即使通過存儲虛擬化，重復數據刪除與精簡配置可以緩解存儲數容量增長的速度，組織也可能需要改變其存儲解決方案購買標准。例如，如果你購買的存儲支持重復數據刪除，你可能不再需要配置原先規劃中那麼多的存儲容量。支持自動化精簡配置，存儲容量利用率可以自動提高並接近100%，而不需要管理員費心操作維護。 傳統存儲購買之前，需要評估滿足負載所需的存儲能力基線、三年時間存儲潛在增長率、存儲擴展能力與解決存儲配置文件，還有擬定相關的采購合同。以存儲虛擬化與雲計算的優勢，購買更大容量的傳統存儲將越來越不實際，尤其在預算仍是購買存儲最大的限制的情況下。以下是一些簡單的存儲購買指導： 除非設計中明確說明，不要購買僅能解決單一問題的存儲方案。這樣的做法將導致購買的存儲架構無法與其他系統共享使用。 ·關注那些支持多協議並提供更高靈活性的存儲解決方案。 ·考慮存儲解決方案所能支持的應用/負載范圍。 ·了解能夠解決存儲問題的技術與方案，例如重復數據刪除與自動化精簡配置等。 ·了解可以降低系統管理成本的存儲管理軟體與自動化工具。 許多組織都已經在內部環境中多少實施了伺服器虛擬化，並考慮如何在現有存儲硬體與伺服器上實現私有雲。存儲預算應用於購買合適的硬體或軟體，這點十分重要。不要將僅將注意力集中在低價格上。相反，以業務問題為出發點，提供解決問題最有價值的存儲解決方案才是王道。

6、大數據倉儲系統是什麼？

什麼才是大數據

大數據相關的技術和工具非常多，給企業提供了很多的選擇。在未來，還會繼續出現新的技術和工具，如Hadoop分發、下一代數據倉庫等，這也是大數據領域的創新熱點。但是什麼才是大數據可能很多人會認為數據量大就是大數據，其實不然所謂大數據是結合數據的條數＋單個數據文件的大小綜合衡量得出，而這其中則包括如何快速精準定位到單條數據和快速傳輸數據等多項相關技術。
那麼我們企業到底該選用什麼技術？才能保證我們的系統或者軟體擺脫大數據的瓶頸呢？
可能大家都知道TDWI(數據倉庫研究所)對現有的大部分技術和工具進行了調查，以現在及未來三年內企業接受度和增長率兩個維度進行劃分，這些技術和工具可分成四類。
從中分析得出企業最需要關注的是第1類中的技術和工具，它們最有可能成為最佳的實施工具，有很多人認為這代表了大數據技術的發展方向。我們認為這是一個誤區。
對於我們真實使用及使用過程中，只有基於雲的數據分析及分布式平台進行數據處理才能趨於完善。
很多企業越來越希望能將自己的各類應用程序及基礎設施轉移到雲平台上。就像其他IT系統那樣，大數據的分析工具和資料庫也將走向雲計算。雲計算不單單是硬體的疊加，它必須結合分布式內核調用和內存計算，同時如果你想更快速的定位那就需要將演算法遷入其中。

雲計算能為大數據帶來哪些變化呢?

首先雲計算為大數據提供了可以彈性擴展、相對便宜的存儲空間和計算資源（請記住這不單單說的是硬體的疊加，我們的要考慮的是軟體層面的控制和管理，線程池／內存鎖／域空間／層級都是必可少的考慮因素），使得中小企業也可以像亞馬遜一樣通過雲計算來完成大數據分析。
其次，雲計算IT資源龐大、分布較為廣泛，是異構系統較多的企業及時准確處理數據的有力方式，甚至是唯一的方式。（此時的傳輸效率就會成為我們應該去考慮的問題，量子數據傳輸系統為我么提供了非常好的解決方案）
當然，大數據要走向雲計算，還有賴於數據通信帶寬的提高和雲資源池的建設，需要確保原始數據能遷移到雲環境以及資源池可以隨需彈性擴展。
數據分析集逐步擴大，企業級數據倉庫將成為主流如現有的NOSQL，內存性資料庫等，更加便宜和迅速，成為企業業務經營的好助手，甚至可以改變許多行業的經營方式。

輿情早報網大數據的商業模式與架構

我們不得不承認雲計算及其分布式結構是重要途徑大數據處理技術正在改變目前計算機的運行模式，正在改變著這個世界：它能處理幾乎各種類型的海量數據，無論是微博、文章、電子郵件、文檔、音頻、視頻，還是其它形態的數據；它工作的速度非常快速：實際上幾乎實時；它具有普及性：因為它所用的都是最普通低成本的硬體，而雲計算它將計算任務分布在大量計算機構成的資源池上，使用戶能夠按需獲取計算力、存儲空間和信息服務。雲計算及其技術給了人們廉價獲取巨量計算和存儲的能力，雲計算分布式架構能夠很好地支持大數據存儲和處理需求。這樣的低成本硬體+低成本軟體+低成本運維，更加經濟和實用，使得大數據處理和利用成為可能。但這只是從投入來說我們可以有更多的彈性。

大數據的存儲和管理----雲資料庫的必然

很多人認為NoSQL就是雲資料庫，因為其處理數據的模式完全是分布於各種低成本伺服器和存儲磁碟，因此它可以幫助網頁和各種交互性應用快速處理過程中的海量數據。
它採用分布式技術結合了一系列技術，可以對海量數據進行實時分析，滿足了大數據環境下一部分業務需求。
但我說這是一個錯誤，至少不是完整的，不能或無法徹底解決大數據存儲管理需求。不可否認雲計算對關系型資料庫的發展將產生巨大的影響，而絕大多數大型業務系統（如銀行、證券交易等）、電子商務系統所使用的資料庫還是基於關系型的資料庫，隨著雲計算的大量應用，勢必對這些系統的構建產生影響，進而影響整個業務系統及電子商務技術的發展和系統的運行模式。
而基於關系型資料庫服務的雲資料庫產品將是雲資料庫的主要發展方向，雲資料庫（CiiDB），提供了海量數據的並行處理能力和良好的可伸縮性等特性，提供同時支持在在線分析處理（ CRD）和在線事務處理(CRD) 能力，提供了超強性能的資料庫雲服務，並成為集群環境和雲計算環境的理想平台。它是一個高度可擴展、安全和可容錯的軟體系統，客戶能通過整合降低IT成本，管理位於多個數據，提高所有應用程序的性能和實時性做出更好的業務決策服務。
我們認為CII分布式結構粒度數據結構數據倉庫才是大數據處理的未來。它包含量子數據傳輸系統（有效解決數據傳輸的瓶頸）/高效壓縮系統（壓縮比例128:1）／雲智能粒度層級分布式系統。
當人們從大數據分析中嘗到甜頭以後，數據分析集就會逐步擴大。目前大部分的企業所分析的數據量一般以TB為單位。按照目前數據的發展速度，很快將會進入PB時代。特別是目前在100-500TB和500+TB范圍的分析數據集的數量會呈3倍或4倍增長。
隨著數據分析集的擴大，以前部門層級的數據集市將不能滿足大數據分析的需求，它們將成為企業級資料庫(EDW)的一個子集。有一部分用戶已經在使用企業級數據倉庫，未來這一佔比將會更高。傳統分析資料庫可以正常持續，但是會有一些變化，一方面，數據集市和操作性數據存儲(ODS)的數量會減少，另一方面，傳統的資料庫廠商會提升它們產品的數據容量，細目數據和數據類型，以滿足大數據分析的需要。
這就是我們所說的分布式結構粒度數據結構數據倉庫，而如何做好大數據處理，輿情早報網已經做到了。

7、大數據存儲需要具備什麼？

大數據之大大是相對而言的概念。例如，對於像SAPHANA那樣的內存資料庫來說，2TB可能就已經是大容量了；而對於像谷歌這樣的搜索引擎，EB的數據量才能稱得上是大數據。大也是一個迅速變化的概念。HDS在2004年發布的USP存儲虛擬化平台具備管理32PB內外部附加存儲的能力。當時，大多數人認為，USP的存儲容量大得有些離譜。但是現在，大多數企業都已經擁有PB級的數據量，一些搜索引擎公司的數據存儲量甚至達到了EB級。由於許多家庭都保存了TB級的數據量，一些雲計算公司正在推廣其文件共享或家庭數據備份服務。有容乃大由此看來，大數據存儲的首要需求存儲容量可擴展。大數據對存儲容量的需求已經超出目前用戶現有的存儲能力。我們現在正處於PB級時代，而EB級時代即將到來。過去，許多企業通常以五年作為IT系統規劃的一個周期。在這五年中，企業的存儲容量可能會增加一倍。現在，企業則需要制定存儲數據量級（比如從PB級到EB級）的增長計劃，只有這樣才能確保業務不受干擾地持續增長。這就要求實現存儲虛擬化。存儲虛擬化是目前為止提高存儲效率最重要、最有效的技術手段。它為現有存儲系統提供了自動分層和精簡配置等提高存儲效率的工具。擁有了虛擬化存儲，用戶可以將來自內部和外部存儲系統中的結構化和非結構化數據全部整合到一個單一的存儲平台上。當所有存儲資產變成一個單一的存儲資源池時，自動分層和精簡配置功能就可以擴展到整個存儲基礎設施層面。在這種情況下，用戶可以輕松實現容量回收和容量利用率的最大化，並延長現有存儲系統的壽命，顯著提高IT系統的靈活性和效率，以滿足非結構化數據增長的需求。中型企業可以在不影響性能的情況下將HUS的容量擴展到近3PB，並可通過動態虛擬控制器實現系統的快速預配置。此外，通過HDSVSP的虛擬化功能，大型企業可以創建0.25EB容量的存儲池。隨著非結構化數據的快速增長，未來，文件與內容數據又該如何進行擴展呢？不斷生長的大數據與結構化數據不同，很多非結構化數據需要通過互聯網協議來訪問，並且存儲在文件或內容平台之中。大多數文件與內容平台的存儲容量過去只能達到TB級，現在則需要擴展到PB級，而未來將擴展到EB級。這些非結構化的數據必須以文件或對象的形式來訪問。基於Unix和Linux的傳統文件系統通常將文件、目錄或與其他文件系統對象有關的信息存儲在一個索引節點中。索引節點不是數據本身，而是描述數據所有權、訪問模式、文件大小、時間戳、文件指針和文件類型等信息的元數據。傳統文件系統中的索引節點數量有限，導致文件系統可以容納的文件、目錄或對象的數量受到限制。HNAS和HCP使用基於對象的文件系統，使得其容量能夠擴展到PB級，可以容納數十億個文件或對象。位於VSP或HUS之上的HNAS和HCP網關不僅可以充分利用模塊存儲的可擴展性，而且可以享受到通用管理平台HitachiCommandSuite帶來的好處。HNAS和HCP為大數據的存儲提供了一個優良的架構。大數據存儲平台必須能夠不受干擾地持續擴展，並具有跨越不同時代技術的能力。數據遷移必須在最小范圍內進行，而且要在後台完成。大數據只要復制一次，就能具有很好的可恢復性。大數據存儲平台可以通過版本控制來跟蹤數據的變更，而不會因為大數據發生一次變更，就重新備份一次所有的數據。HDS的所有產品均可以實現後台的數據移動和分層，並可以增加VSP、HUS數據池、HNAS文件系統、HCP的容量，還能自動調整數據的布局。傳統文件系統與塊數據存儲設備不支持動態擴展。大數據存儲平台還必須具有彈性，不允許出現任何可能需要重建大數據的單點故障。HDS可以實現VSP和HUS的冗餘配置，並能為HNAS和HCP節點提供相同的彈性。

8、大數據量數據存儲問題

大數據（big
data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數內據集合，是需容要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）