大數據保存用什麼產品

❶ 用什麼存儲設備保存照片和視頻存儲的時間能長久些

1. 刻錄成DVD，可以保存幾十年以上； 物理上與外界隔絕是最安全的

2. 自己做一個NAS硬碟，多盤位的那種，RAID 5,用的時候接在網路上，不用的時候好好保管。

3. 自己電腦上加密存儲。

自己的東西自己作主，網盤雲盤之類的時時在變，搞不定哪天就泄漏了丟失了，ICLOUD不一樣被黑客弄了，N多人的私密圖片被公布出來。

我一般把照片和視頻存儲在網路網盤，注冊賬號後可以設置照片和視頻自動轉存了，而且賬號也支持電腦登陸，這樣根本不用擔心會丟失資料，使用起來也很方便，如果你的資料太多還可以加入會員和超級會員，類似的APP還有騰訊微雲，微網盤等，另外也可以保存在QQ相冊里，如果你的資料十分重要怕黑客竊取的話你可以把資料保存在移動存儲設備里如：硬碟、U盤等。

希望我的回答能幫到你，謝謝！

用實體照片 和 U盤存儲吧

互聯網時代，免費的雲盤。也就是雲空間。基本可以滿足一個正常人的需求。

其次，條件可以的話。可以購買移動硬碟。類似於硬碟，隨插隨用。非常方便。

U盤和碟片就不推薦了。

雲盤有：網路雲，騰訊公司的微雲。都非常方便。基本大多數網路公司現在都有免費的雲盤。

收藏起來，比較長久些。

內存卡時間最長電腦類別怕病毒，，，，

我的都在QQ相冊里，只要不刪，永遠都在

這個問題可以啊，回答下。

1現在我們大部分視頻照片還是放在電腦硬碟上嗯不少。這樣主要方便，就是電腦別中病毒和被黑客攻擊，不然就不好了，數據丟了。還泄露你的秘密。

2 移動硬碟，就和是硬碟存儲的擴大化和外存。這個存儲空間大，你放裡面可以和網路斷開聯系。不擔心被互聯網病毒啥的侵害，注意保護好硬碟就是，不要隨便借給別人，萬一給你弄丟了這個就沒辦法了，不止丟了東西，可能把硬碟給你丟了，呵呵，小概率事件，考慮到就好。

3現在的雲存儲。我有網路雲，你有騰訊雲，阿里雲。我的手機還有小米雲，你還有華為雲等等。存在雲存儲里，數據可以不佔用自己嗯電腦手機的內存，方便快捷，並且不用隨身攜帶，想用的時候，只要能上網。能登入到自敗頃己的雲盤，就可以在任何地方打開自己的雲盤。

4聊天工具，微信，qq相冊等和上面的雲存儲應該一樣都是大數據存儲。

5數據存儲不管存在哪，一定要保護好賬戶和密碼，安全防備，定期登入或打開看看，別丟了都不知道，這樣綁定手機或者郵箱，萬一找不到了，可以申訴找回。要是雲網被人家攻破了，那就沒辦法了，不過概率還是很小，他們做的就是黑客工作，數據安全肯定也會做的比較好，萬一呢，呵呵

互聯網時代，免費的雲盤。也就是雲空間。基本可以滿足一個正常人的需求。

其次，條件可以的話。可以購買移動硬碟。類似於硬碟，隨插隨用。非常方便。

U盤和碟片就不推薦了。

雲盤有：網路雲，騰訊公司的微雲。都非常方便。基本大多數網路公司現在都有免費的雲盤。

還有手機雲相冊，像魅族，華為，小米。在相冊里都可以同步到雲。登錄對應賬號就可以。用不丟失。

謝謝你。

隨著人們生活水平的提高，經常需要用文字、圖片、視頻等來記錄一下日常的生活中的點點滴滴供以後來追憶，但怎麼能安全妥善長久的存儲這些信息了，今天就來給大家介紹一下五種能長時間存儲信息的察胡陸方式:

1磁帶

大家一說到磁帶是不是想起了做攜上學時用磁帶機聽歌曲聽單詞的精力了，其實磁帶不僅可以存儲聲音也可以存儲視頻文字等信息，只不過需要專門的設備來寫入讀取，要知道現今全球一大半的數據存儲都是存在磁帶中，他的優點就是安全，存儲時間長便宜，但是缺點就是不方便，不符合正常人的使用。

2光碟

還記得以前看的DVD,VCD的碟片嗎，那時候網路不發達電視也只能看幾個台所以那時候dvd,vcd的播放機就出現了，廠家提前把歌曲電影等刻錄在光碟上，我們買回去把他放進播放機里在連接上電視就可以播放碟片上的內容了。現在你也可以個光碟機裝電腦上，有sata介面usb介面等插在電腦上裝上驅動從網上買空的光碟回來放入光碟機里就可以把你想要存儲的東西刻錄在空的光碟上，只要存儲得當可以保存數十年，同時也讀取它還是比較方便的，但受制於光刻的影響單張dvd光碟容量只有不到5g的存儲，滿了就得在換一張刻錄，要想大一點的得買藍光光碟不過價格也貴，光碟機也得換支持藍光刻錄和讀取的

3機械硬碟

就是大家電腦里存放數據的地方像板磚一樣的東西，它的優點就是存儲容量大，速度快價格便宜但缺點就是不能磕磕碰碰的怕把磁頭給弄壞了，但是如果損壞數據還是可以修復搶救回來的所以現在大多數電腦都用機械硬碟來存儲重要的數據，同時也是很多男生存放小姐姐的首選 ，家庭有大容量存儲的也可以用機械硬碟來組成nas可以實現遠程讀取寫入數據。

4其他硬碟

這些硬碟包括固態硬碟，移動硬碟，u盤等，優點就是速度快方便，只要介面正確可以直接插在電腦手機上進行存儲，但由於是靠善存顆粒來存儲的，而顆粒是有固定的讀取寫入次數的，到了一定時間就報廢了，不過正常存儲是沒有影響的，這玩意是電子產品長時間不通電或者突然間斷電可能數據就丟失了，這個丟失基本上是搶救不回來的。

5雲盤

雲盤是一種互聯網存儲工具，你可以把你的信息上傳到互聯網上它幫你存儲起來，等你想用時可以隨時從網上讀取和下載，相應的你得支付給它一些費用，優點就是方便快捷只要人家不倒閉你的數據就一直在那，但缺點就是不安全你的信號可能會泄露，並且容量小大容量需要加更多的錢，並且下載速度很慢，有時候一些敏感的東西上傳上去就會被「和諧」，常見的就是網路網盤，阿里雲等

好了以上就是我推薦的五種能長時間保存數據的方法，記住金錢有價數據無價，在保存時記得重要數據多備份幾份。，不能把雞蛋放在一個籃子里

❷ 國內較好的分布式雲存儲產品有哪些

分布式存儲應用十分廣泛，在雲計算領域十分常見。因為業務特點和自身實力和資源等綜合原因，很多大型的雲計算廠商都會選擇自主開發或二次開發分布式存儲系統，這些廠商本身的產品性能也會比較穩定，在此我列舉一下這些廠商。
1. 公有雲方面：阿里雲的盤古和騰訊的PaxosStore，這兩個存儲系統分別支撐了大多數阿里雲和騰訊系產品的存儲和計算。
2. 私有雲方面：國外的有VMware的vSAN，谷歌的Google Megastore等；國內的有新華三的ONEStor、華為的FusionStorage、雲宏的WinStore等。
在這里特別提一下雲宏的WinStore存儲，他們的產品在金融領域應用非常廣泛，除了自主研發的虛擬化平台，他們也特別提到這個存儲技術，WinStore是他們自主研發的分布式存儲系統，使得他們的產品在數據存儲安全性和容災性能上有優勢。

❸ 常用的大數據工具有哪些

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。

首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。

1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。

2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;

接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。

1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。

2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。

第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;

1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;

2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。

最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。

1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。

2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;

3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash

❹ 常用的大數據工具有哪些

未至科技魔方是一款大數據模型平台，是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。

未至科技小蜜蜂網路信息雷達是一款網路信息定向採集產品，它能夠對用戶設置的網站進行數據採集和更新，實現靈活的網路數據採集目標，為互聯網數據分析提供基礎。
未至科技泵站是一款大數據平台數據抽取工具，實現db到hdfs數據導入功能，藉助Hadoop提供高效的集群分布式並行處理能力，可以採用資料庫分區、按欄位分區、分頁方式並行批處理抽取db數據到hdfs文件系統中，能有效解決大數據傳統抽取導致的作業負載過大抽取時間過長的問題，為大數據倉庫提供傳輸管道。
未至科技雲計算數據中心以先進的中文數據處理和海量數據支撐為技術基礎，並在各個環節輔以人工服務，使得數據中心能夠安全、高效運行。根據雲計算數據中心的不同環節，我們專門配備了系統管理和維護人員、數據加工和編撰人員、數據採集維護人員、平台系統管理員、機構管理員、輿情監測和分析人員等，滿足各個環節的需要。面向用戶我們提供面向政府和面向企業的解決方案。
未至科技顯微鏡是一款大數據文本挖掘工具，是指從文本數據中抽取有價值的信息和知識的計算機處理技術,
包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實體識別、關鍵詞標引、摘要等。基於Hadoop
MapRece的文本挖掘軟體能夠實現海量文本的挖掘分析。CKM的一個重要應用領域為智能比對,
在專利新穎性評價、科技查新、文檔查重、版權保護、稿件溯源等領域都有著廣泛的應用。
未至科技數據立方是一款大數據可視化關系挖掘工具，展現方式包括關系圖、時間軸、分析圖表、列表等多種表達方式，為使用者提供全方位的信息展現方式。

❺ 大數據產品有哪些

問題一：目前大數據產品有哪些？ 大數據產品的分類在狹義的范疇里，從使用用戶來看，可以是企業內部用戶，外部企業客戶，外部個人客戶等。從產品發展形態來看，從最初的報表型（如靜態報表、DashBoard、即席查詢），到多維分析型（OLAP等工具型數據產品），到定製服務型數據產品，再到智能型數據產品等。
普通報表型數據產品過於蒼白、可視化能力有限，而多維分析型數據產品更適合於專業的數據分析師而不是業務或運營人員，使用局限性也越來越大，所為未來的趨勢可能是定製服務式和智能式的數據產品。舉個例子，像企業級的大數據產品商業智能正是此趨勢下的衍生品，發展數年，像國外的SAP，IBM，Oracle廠商，國內的FineBI等都是代表。

問題二：國內真正的大數據分析產品有哪些 大數據產品是有很多的，例如微信的大數據平台，DD打車的平台。
基於數據挖掘技術的輿情監測系統為另外一個十分重要的產品。
很多 *** ，企業會採用。它的作用，簡單來說，就是發現負面信息，收集情報，有價值信息。
實施後好處: 1. 可實時監測微博，論壇，博客，新聞，搜索引擎中相關信息2. 可對重點QQ群的聊天內容進行監測3. 可對重點首頁進行定時截屏監測及特別頁面證據保存4. 對於新聞頁面可以找出其所有轉載頁面5. 系統可自動對信息進行分類6. 系統可追蹤某個專題或某個作者的所有相關信息 7. 監測人員可對信息進行挑選，再分類8. 監測人員可以基於自己的工作結果輕松導出製作含有圖表的輿情日報周報

問題三：國內真正的大數據分析產品有哪些 國內的大數據公司還是做前端可視化展現的偏多，BAT算是真正做了大數據的，行業有硬性需求，別的行業跟不上也沒辦法，需求決定市場。
說說更通用的數據分析吧。
大數據分析也屬於數據分析的一塊，在實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度：
第一維度：數據存儲層――數據報表層――數據分析層――數據展現層
第二維度：用戶級――部門級――企業級――BI級
1、數據存儲層
數據存儲設計到資料庫的概念和資料庫語言，這方面不一定要深鑽研，但至少要理解數據的存儲方式，數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。
Access2003、Access07等，這是最基本的個人資料庫，經常用於個人或部分基本的數據存儲；MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
SQL Server2005或更高版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。
BI級別，實際上這個不是資料庫，而是建立在前面資料庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse，建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平台，整合了各種數據分析，報表、分析和展現！BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。
2、報表層
企業存儲了數據需要讀取，需要展現，報表工具是最普遍應用的工具，尤其是在國內。傳統報表解決的是展現問題，目前國內的帆軟報表FineReport已經算在業內做到頂尖，是帶著數據分析思想的報表，因其優異的介面開放功能、填報、表單功能，能夠做到打通數據的進出，涵蓋了早期商業智能的功能。
Tableau、FineBI之類，可分在報表層也可分為數據展現層。FineBI和Tableau同屬於近年來非常棒的軟體，可作為可視化數據分析軟體，我常用FineBI從資料庫中取數進行報表和可視化分析。相對而言，可視化Tableau更優，但FineBI又有另一種身份――商業智能，所以在大數據處理方面的能力更勝一籌。
3、數據分析層
這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具；
Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的；當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作！但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體；
SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體；
SAS軟體：SAS相對SPSS其實功能更強大，SAS是平台化的，EM挖掘模塊平台整合，相對來講，SAS比較難學些，但如果掌握了SAS會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等還是SAS比較好用，另外，SAS的學習材料比較多，也公開，會有收獲的！
JMP分析：SAS的一個分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完......>>

問題四：國內真正的大數據分析產品有哪些 目前，大數據分析工具在金融服務、零售、醫療衛生/生命科學、執法、電信、能源與公共事業、數字媒體/精準營銷、交通運輸等行業都有著廣泛的應用。

問題五：目前大數據在哪些行業有案例或者說應用？ 1、體育行業預測
世界盃期間,谷歌、網路、微軟和高盛等公司都推出了比賽結果預測平台。其中,網路在小組賽階段的表現最為亮眼,而進入淘汰賽階段,網路與微軟則以16場比賽15場准確預測的成
績讓人們見識到大數據在預測領域的魅力。從互聯網公司的經驗來看,只要有體育賽事相關的歷史數據,並且與指數公司進行多方合作,就可以在賽事預測領域取得不錯的成績。
2、經濟、金融行業預測
2013年,英國華威商學院和美國波士頓大學物理系的研究發現,用戶通過谷歌搜索的金融關鍵詞或許可以把脈金融市場的走向,相應的投資戰略收益高達326%。而此前,也有專家嘗試
通過Twitter博文情緒來預測股市波動。從預測的原理上來看,穩定發展的美國股市是比較適合大數據預測發揮其作用的。
對國內而言,網路推出的中小企業景氣指數預測,應用網路海量的搜索數據來刻畫我國中小企業運行發展的景氣狀態,以期能夠及時、有效地反映中小企業運行狀況,提高經濟監測的
全面性和及時性。目前該功能已經上線投入應用。
3、市場物價預測
CPI表徵已經發生的物價浮動情況,但統計局數據並不權威。但大數據則可能幫助人們了解未來物價走向,提前預知通貨膨脹或經濟危機。單個商品的價格預測更加容易,尤其是機票
這樣的標准化產品,去哪兒提供的「機票日歷」就是價格預測,可以告知你幾個月後機票的大概價位。商品的生產、渠道成本和大概毛利在充分競爭的市場中是相對穩定的,與價格相
關的變數相對固定,商品的供需關系在電子商務平台可實時監控,因此價格可以預測,基於預測結果可提供購買時間建議,或者指導商家進行動態價格調整和營銷活動以利益最大化。
後面還有用戶行為預測、個人健康預測、交通行為預測等領域都有涉及，你可以自己好好看看，希望對你有幫助。ruanyun/news/ryyc/n152.aspx

問題六：國內大數據公司有哪些？ 大數據包涵很廣泛，涉及到很多方方面面，技術難度也很大，國內能做的公司不太多，我知道的有網路、華為、聯想、浪潮、電科華雲、騰訊、阿里巴巴、中科曙光等。

問題七：國內比較好的大數據 公司有哪些 你好，說的是什麼領域？數據挖掘、數據研發、數據應用方面都有佼佼者。像商業智能領域的話，國內我比較了解的帆軟，一開始做報表軟體，做得很好，有比較深的行業基礎，後來出的FineBI商業智能軟體也延續了FineReport的精華，在行業內比較有代表性，具體的，有官網，可以去了解一下。

問題八：大數據產品主要是用來做什麼的 大數據產品有很多，寬泛來講，大數據產品的作用是對已有數據源中的數據進行收集和存儲，在這基礎上，進行分析和應用，形成我們的產品和服務，而產品和服務也會產生新的數據，這些新數據會循環進入我們的流程中。當這整個循環體系成為一個智能化的體系，通過機器實現自動化就是一種新的模式，不管是商業的，或者是其他。
而大數據能夠實現的應用，可以概括為兩個方向，一是精準化定製，二是預測。
精準化定製可以是一些個性化的產品，精準營銷，比如互聯網推廣。
預測主要是圍繞目標對象，基於它過去、未來的一些相關因素和數據分析，從而提前做出預警，或者是實時動態的優化。可分為決策支持類的，比如典型的商業智能產品FineBI；風險預警類的,主要用於證券、銀行、投資；實時優化類的，比如實時定價。

問題九：國內真正的大數據採集產品有哪些 大數據的應用分為兩類
第一類：基於自身平台的數據採集，現在的三大互聯網巨頭等擁有大量用戶數據，通過自身數據挖掘可以完成。
第二類：基於爬蟲或者類爬蟲技術，幫助企業， *** 採集網路 *** 息，也就是網路信息採集系統，樂趣的「樂」，思維的「思」
其主要應用在於：輿情監測，品牌監測，價格監測，門戶網站新聞採集，行業資訊採集，競爭情報獲取，商業數據整合，市場研究，資料庫營銷等領域。

問題十：大數據分析領域有哪些分析模型 IT監控類或者IT運維流程類的產品工具上線運行一段時間之後，一年會產生十幾萬、甚至幾十萬的海量數據，包括告警數據、工單數據等IT運維大數據，需要從這些海量數據中獲取更有效、更直接、更有價值的分析數據，更快速、有效的提取有意義的決策依據同樣需要工具系統來滿足運維大數據的IT數據挖掘、IT數據鑽取需求。 RIIL Insight目前是國內首款定位於IT管理領域的大數據決策分析系統產品，通過建立多維數據分析模型進行信息提取、統計分析並提出決策依據，是IT運維管理領域的BI。系統通過IT運營管理、IT部門績效管理、可視化項目管理、資產管理、業務關系管理、供應商軟體管理等自定義維度的運行數據進行分析，可快速獲取運維管理各方面的直觀准確數據，診斷分析問題根源，預判數據走勢，洞察全局運維動態。

❻ 大數據產品有哪些

大數據產品有哪些我覺得大數據產品就是一些推薦，比如說你最近想買空調，只要你一搜索空調的話，那麼後台就會在這幾天一直給你發空調的一些推薦。

❼ 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。

❽ 大數據存儲與應用特點及技術路線分析

大數據存儲與應用特點及技術路線分析

大數據時代，數據呈爆炸式增長。從存儲服務的發展趨勢來看，一方面，對數據的存儲量的需求越來越大；另一方面，對數據的有效管理提出了更高的要求。大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成度、數據安全性、數據穩定性，系統可擴展性、性能及成本各方面因素。

大數據存儲與應用的特點分析

「大數據」是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基於雲計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。其常見特點可以概括為3V:Volume、Velocity、Variety(規模大、速度快、多樣性)。

大數據具有數據規模大(Volume)且增長速度快的特性，其數據規模已經從PB級別增長到EB級別，並且仍在不斷地根據實際應用的需求和企業的再發展繼續擴容，飛速向著ZB(ZETA-BYTE)的規模進軍。以國內最大的電子商務企業淘寶為例，根據淘寶網的數據顯示，至2011年底，淘寶網最高單日獨立用戶訪問量超過1.2億人，比2010年同期增長120%,注冊用戶數量超過4億，在線商品數量達到8億，頁面瀏覽量達到20億規模，淘寶網每天產生4億條產品信息，每天活躍數據量已經超過50TB.所以大數據的存儲或者處理系統不僅能夠滿足當前數據規模需求，更需要有很強的可擴展性以滿足快速增長的需求。

(1)大數據的存儲及處理不僅在於規模之大，更加要求其傳輸及處理的響應速度快(Velocity)。

相對於以往較小規模的數據處理，在數據中心處理大規模數據時，需要服務集群有很高的吞吐量才能夠讓巨量的數據在應用開發人員「可接受」的時間內完成任務。這不僅是對於各種應用層面的計算性能要求，更加是對大數據存儲管理系統的讀寫吞吐量的要求。例如個人用戶在網站選購自己感興趣的貨物，網站則根據用戶的購買或者瀏覽網頁行為實時進行相關廣告的推薦，這需要應用的實時反饋;又例如電子商務網站的數據分析師根據購物者在當季搜索較為熱門的關鍵詞，為商家提供推薦的貨物關鍵字，面對每日上億的訪問記錄要求機器學習演算法在幾天內給出較為准確的推薦，否則就丟失了其失效性；更或者是計程車行駛在城市的道路上，通過GPS反饋的信息及監控設備實時路況信息，大數據處理系統需要不斷地給出較為便捷路徑的選擇。這些都要求大數據的應用層可以最快的速度，最高的帶寬從存儲介質中獲得相關海量的數據。另外一方面，海量數據存儲管理系統與傳統的資料庫管理系統，或者基於磁帶的備份系統之間也在發生數據交換，雖然這種交換實時性不高可以離線完成，但是由於數據規模的龐大，較低的數據傳輸帶寬也會降低數據傳輸的效率，而造成數據遷移瓶頸。因此大數據的存儲與處理的速度或是帶寬是其性能上的重要指標。

(2)大數據由於其來源的不同，具有數據多樣性的特點。

所謂多樣性，一是指數據結構化程度，二是指存儲格式，三是存儲介質多樣性。對於傳統的資料庫，其存儲的數據都是結構化數據，格式規整，相反大數據來源於日誌、歷史數據、用戶行為記錄等等，有的是結構化數據，而更多的是半結構化或者非結構化數據，這也正是傳統資料庫存儲技術無法適應大數據存儲的重要原因之一。所謂存儲格式，也正是由於其數據來源不同，應用演算法繁多，數據結構化程度不同，其格式也多種多樣。例如有的是以文本文件格式存儲，有的則是網頁文件，有的是一些被序列化後的比特流文件等等。所謂存儲介質多樣性是指硬體的兼容，大數據應用需要滿足不同的響應速度需求，因此其數據管理提倡分層管理機制，例如較為實時或者流數據的響應可以直接從內存或者Flash(SSD)中存取，而離線的批處理可以建立在帶有多塊磁碟的存儲伺服器上，有的可以存放在傳統的SAN或者NAS網路存儲設備上，而備份數據甚至可以存放在磁帶機上。因而大數據的存儲或者處理系統必須對多種數據及軟硬體平台有較好的兼容性來適應各種應用演算法或者數據提取轉換與載入(ETL)。

大數據存儲技術路線最典型的共有三種：

第一種是採用MPP架構的新型資料庫集群，重點面向行業大數據，採用Shared Nothing架構，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，再結合MPP架構高效的分布式計算模式，完成對分析類應用的支撐，運行環境多為低成本 PC Server，具有高性能和高擴展性的特點，在企業分析類應用領域獲得極其廣泛的應用。

這類MPP產品可以有效支撐PB級別的結構化數據分析，這是傳統資料庫技術無法勝任的。對於企業新一代的數據倉庫和結構化數據分析，目前最佳選擇是MPP資料庫。

第二種是基於Hadoop的技術擴展和封裝，圍繞Hadoop衍生出相關的大數據技術，應對傳統關系型資料庫較難處理的數據和場景，例如針對非結構化數據的存儲和計算等，充分利用Hadoop開源的優勢，伴隨相關技術的不斷進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景就是通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐。這裡面有幾十種NoSQL技術，也在進一步的細分。對於非結構、半結構化數據處理、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型，Hadoop平台更擅長。

第三種是大數據一體機，這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品，由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統以及為數據查詢、處理、分析用途而特別預先安裝及優化的軟體組成，高性能大數據一體機具有良好的穩定性和縱向擴展性。

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