數據存儲策略
『壹』 數據安全的存儲策略，暨元谷存儲巴士諜密系列加密存儲篇之四
電腦存儲的方式可以分為本地存儲和外置存儲。本地存儲即計算機內部的硬碟存儲。外置存儲是通過計算機外部的高速傳輸介面，如USB3.0介面，將文件存儲在外部的存儲設備中。外置存儲是一種新的存儲習慣，它可以更長時間解決我們日常生活、工作中產生的碎片化數據的備份、保管、攜帶問題。
不論選擇任何一種存儲方式，我們可能還會遇到下面特殊的情況，例如企業財務報表、人事資料信息表、商業情報、科研資料等等，如何安全存儲、保密交付？如何防範不被他人竊取呢？顯然，普通的外置存儲產品不能解決這些問題，因此，對數據進行加密存儲是一個比較妥善、安全的策略。
諜密 加密U盤--DM32
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諜密加密U盤採用USB3.0 AES-256硬體加密的U盤存儲方案，機身自帶數字按鍵區，內置鋰電池，只有輸入正確的用戶密碼 進行身份認證， 解鎖後才能訪問盤符。數據經AES主控實時加密處理，並存儲高速快閃記憶體中，任何破解的手段都將不能獲得真實有效的數據。產品有8-64GB容量可選，根據用戶應用需求，可選擇鎖定版（輸錯5次自鎖）或雙分區版（ 分公開區和加密區兩個分區 ）。
諜密加密固態硬碟--DM100
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諜密加密固態硬碟DM100 採用USB3.0 AES-256硬體加密的硬碟存儲方案 。鋁質堅固機身，機身上自帶數字按鍵區，連接電腦輸入正確的用戶密碼進行身份認證， 解鎖後才能訪問盤符 。存儲的 數據經硬體加密主控實時進入加密處理， 明文寫入，密文存儲，防止非法破解。產品內置有MSATA 規格的SSD存儲卡，60~500GB容量、多種顏色可選。
諜密加密移動硬碟--DM200
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諜密加密移動硬碟DM200與DM100是相同加密主控方案的產品，功能相同。因產品支持2.5英寸硬碟，所以體積比DM100大些。鋁質堅固機身，抗壓性好，數字按鍵區面積更大，輸入時手感更好。產品內置有2.5英寸機械硬碟，500GB~2TB容量、多種顏色可選。
諜密加密固態硬碟--DM23C
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諜密DM23C是新一代的加密產品，採用USB3.1 Gen2 主控方案，高性能硬體加密主控，可充分發揮固態硬碟的讀寫優勢。相比DM100，除機身自帶數字按鍵區外，更為人性化的設計將數據線也收納在機身之中，免除用戶忘帶數據線的煩惱，十分便捷。產品功能豐富，用戶密碼訪問、數據加密存儲的基礎功能之上，還可以支持更多的高級功能（如：一鍵上鎖、輸錯10次自鎖，只讀設定等）。產品內置有M.2 SATA規格的 SSD存儲卡，250GB~1TB容量、多種顏色可選。
諜密加密移動硬碟--DM360C
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諜密加密移動硬碟DM360C是新一代的加密產品，採用USB3.1 Gen2 主控方案，高性能硬體加密主控，支持用戶密碼訪問控制、數據加密存儲，支持更多的高級功能（如：一鍵上鎖、輸錯10次自鎖，只讀設定、加密狗等）。DM360C內置3.5英寸機械硬碟，4~8TB容量可選，適合用戶更長時間的安全保存數據。
諜密系列產品適合信息安全領域中，對企業和個人的重要數據、敏感數據、有價數據、商業數據進行更為妥善、更為有效的存儲安全保護，防止信息泄漏。元谷 存儲巴士 專注於數據存儲安全，願為用戶提供一個安全的存儲策略。
『貳』 企業如何保障數據存儲安全
企業數據的安全性至關重要，因為它們涉及到企業機密，很多公司在員工入職的時候都要求它們簽一份數據保密協議，但這依然不能阻止數據泄露。
一般來說，企業數據可以保存在兩個位置，一個是自己手裡，也就是私有化部署;一個是服務提供商手裡,也就是SaaS。下面我們就分別來介紹一下，到底哪一種數據保存形式更安全。
1. 私有化部署的安全性：數據位置存放在本地
私有化部署將軟體直接部署在內網的本地伺服器中，數據把握在企業內部。也就是說只要保證企業的伺服器不被攻破，那麼數據就是安全的，因為他們是可控的。
但是對於私有化部署，企業需要安排專人對伺服器維護，保證數據安全，但是大部分企業不會將大部分精力放在伺服器上，所以從這一點上來說私有化部署的安全性降低了。
2、 SaaS的安全性：專業
SaaS部署的系統是企業通過購買SaaS服務提供商的服務，從而獲得相應的所需功能，但企業通過該服務所處理的數據將無一例外的保存在SaaS服務提供商的伺服器中。
服務提供商向很多公司提供租用的服務，所以會有很多工程師進行對系統的日常維護和升級，也更專注於系統的安全性，至少比大部分企業的安全做的更好更全面。
綜上所述，好像SaaS的優勢更強一些，那就是說我們應該選擇SaaS來存儲數據嗎?其實，究竟選擇哪一種數據安全存儲方式還應該結合照公司的實際情況。
對於大型企業而言，可以選擇私有化部署。首先在本地需要購買伺服器，搭建環境，安排專人進行管理，安全保護，此中需要耗費人力財力。但由於企業大、資金足，這些不是考慮的重點，他們完全有能力將自己的系統搭建好，而且也能保證安全性。
對剛起步的中小型企業，選擇SaaS是更好的選擇，剛起步的企業沒有精力去搭建並維護這些系統，且不說有沒有能力去搭建這個系統，就算能搭建好這些系統，也不會比SaaS服務提供商的更加安全。所以選擇SaaS部署可以給中小型企業節省搭建本地伺服器的精力，減少開支，讓他們專注於核心業務，更是提供了更多的安全保證。所以即使涉及到核心數據的問題，但是中小型公司應該相信SaaS服務提供商，選擇SaaS模式來助力自己的發展。1m築造是建築裝飾行業標准化的SaaS
ERP軟體，在保存數據方面，我們的安全性毋庸置疑。
『叄』 Redis 在存放設備實時數據的時候的存儲策略是什麼
你的方式也不是不可以，但是如果要多次重復取一條數據就比較耗時，因為每次取出來都要解析一次，最好還是存之前都解析好，一般使用hash數據結構即可，也就是java中的map，將各個參數放入map中，設備號作為key，map作為value，獲取數據時可以獲取某個設備的所有參數，也可以獲取某個設備的指定參數。
『肆』 運行時環境中存儲分配策略包括
程序運行時的內存分配有三種策略,分別是靜態的,棧式的,和堆式的.
靜態存儲分配是指在編譯時就能確定每個數據目標在運行時刻的存儲空間需求,因而在編譯時就可以給他們分配固定的內存空間.這種分配策略要求程序代碼中不允許有可變數據結構(比如可變數組)的存在,也不允許有嵌套或者遞歸的結構出現,因為它們都會導致編譯程序無法計算準確的存儲空間需求.
棧式存儲分配也可稱為動態存儲分配,是由一個類似於堆棧的運行棧來實現的.和靜態存儲分配相反,在棧式存儲方案中,程序對數據區的需求在編譯時是完全未知的,只有到運行的時候才能夠知道,但是規定在運行中進入一個程序模塊時,必須知道該程序模塊所需的數據區大小才能夠為其分配內存.和我們在數據結構所熟知的棧一樣,棧式存儲分配按照先進後出的原則進行分配。
靜態存儲分配要求在編譯時能知道所有變數的存儲要求,棧式存儲分配要求在過程的入口處必須知道所有的存儲要求,而堆式存儲分配則專門負責在編譯時或運行時模塊入口處都無法確定存儲要求的數據結構的內存分配,比如可變長度串和對象實例.堆由大片的可利用塊或空閑塊組成,堆中的內存可以按照任意順序分配和釋放.
『伍』 把同一列的數據相鄰存儲屬於哪種存儲策略
把同一列的數據相鄰存儲屬於順序存儲策略。根據查詢相關資料信息，數據結構的存儲方式有順序存儲方法、鏈接存儲方法、索引存儲方法和散列存儲方法這四種。順序存儲方式就是在一塊連續的存儲區域一個接著一個的存放數據，把邏輯上相鄰的結點存儲在物理位置上相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接掛安息來體現。順序存儲方式也稱順序存儲結構，採用數組或者結構數組來描述。
『陸』 HDFS存儲類型與策略
存儲類型表示數據節點支持的多種物理存儲介質的類型，有如下幾類：
* RAM_DISK(transient)
* SSD
* DISK(default)
* ARCHIVE
前三個分別對應內存存儲，固態硬碟存儲，機械磁碟存儲，第4個我認為是壓縮格式的機械存儲
按照RAM_DISK->SSD->DISK->ARCHIVE的順序，存取速度由快到慢，單bit存儲成本由高到低。
通過datanode角色的配置項dfs.datanode.data.dir可以配置存儲介質的位置和類型，比如：
在上表中，前兩列分別是策略編號和策略名;第三列表示在有n個副本的情況下，各個副本都會被存放在什麼類型的存儲上;第四列表示在創建文件（寫入第一個副本）時第三列指定的存儲無法滿足要求時備選的存儲類型;第五列表示在生成副本時第三列指定的存儲無法滿足要求時備選的存儲類型。以One_SSD策略為例，正常情況一個副本放在有SSD標簽的存儲上，其他副本放在DISK標簽的存儲上，在正常情況無法得到滿足的情況下，副本可能會被「強制」放在SSD或者DISK上。
按照All_SSD->One_SSD->Hot->Warm->Cold的順序，面向的數據「越來越冷」，可以根據數據的冷熱程度選擇合理的策略。Lazy_Persist比較特殊，如果一個文件的存儲策略被指定為Lazy_Persist，在寫入時會先寫入內存，再非同步地寫入磁碟，官方文檔中提到「Applications can choose to use Lazy Persist Writes to trade off some rability guarantees in favor of reced latency.」，即主要用來降低小數據量的寫入延遲，代價是在某些情況下會有數據丟失。
『柒』 14.數據倉庫常見的存儲優化方法有哪些
存儲優化管理的方式包括數據壓縮、數據重分布、存儲治理項優化、生命周期管理等方法。
數據壓縮
在分布式文件系統中，會將數據存儲3份，這意味著存儲1TB的邏輯數據，實際上會佔用3TB的物理空間。使用盤古RAIDfile格式的文件，將存儲比從1：3提高至1:1.5。這樣做的缺點是數據塊損壞時的修復時間比原來更長，讀的性能也有損失。數據重分布
由於每個表的數據分布不同，插入順序不同，導致壓縮效果有很大的差異，通過修改表的數據重分布(distributeby,sortby欄位)進行數據重分布，能夠對表進行優化處理。存儲治理項優化：
存儲治理項優化是指在元數據的基礎上，診斷、加工成多個存儲治理優化項。目前已有的存儲治理優化項有未管理表、空表、最近62天未訪問表、數據無更新無任務表等。生命周期管理策略
根本目的：用最少的存儲成本滿足最大的業務需求，使數據價值最大化。
a）周期性刪除策略：針對無效的歷史數據進行定期清理。
b）徹底刪除策略：無用表數據或者ETL過程產生的臨時數據，以及不需要保留的數據，可以進行及時刪除，包括刪除元數據。
c）永久保留策略：重要且不可恢復的底層數據和應用數據需要永久保留。
d）極限存儲策略：超高壓縮重復鏡像數據。
e）冷數據管理策略：永久保留策略的擴展。永久保留的數據需要遷移到冷數據中心進行永久保存。一般將重要且不可恢復的、佔用存儲空間大於100TB，且訪問頻次較低的數據進行冷備，例如3年以上的日誌數據。
『捌』 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，並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體故障。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問題解決故障的標准答案是復制，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製造更多問題。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碟中，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陣列中使用的磁碟越來越大（從密度和功耗的角度來看，3TB磁碟非常具有吸引力），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並不存在任何操作問題，"Day表示，"我們看到的是，隨著磁碟變得越來越大，當任何組件發生故障時，我們回到一個完全冗餘的系統的時間增加。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的磁碟時，回到完全冗餘系統的時間變得很長。可以說，這種趨勢並沒有朝著正確的方向發展。"
對於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，他們對於一項叫做糾刪碼（erasure code）的技術非常感興趣。
採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）用於不可靠通道的數據傳輸，例如外層空間探測的數據傳輸。這項技術還被用於CD和DVD來處理光碟上的故障，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，然後它們被分散到不同磁碟驅動器或者伺服器。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碟故障已經丟失。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。
基於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，你並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。"
『玖』 大數據的存儲
⼤數據的存儲⽅式是結構化、半結構化和⾮結構化海量數據的存儲和管理，輕型資料庫⽆法滿⾜對其存儲以及復雜的數據挖掘和分析操作，通常使⽤分布式⽂件系統、No sql 資料庫、雲資料庫等。
結構化、半結構化和⾮結構化海量數據的存儲和管理，輕型資料庫⽆法滿⾜對其存儲以及復雜的數據挖掘和分析操作，通常使⽤分布式⽂件系統、No SQL 資料庫、雲資料庫等。
1 分布式系統：分布式系統包含多個⾃主的處理單元，通過計算機⽹絡互連來協作完成分配的任務，其分⽽治之的策略能夠更好的處理⼤規模數據分析問題。
主要包含以下兩類：
1）分布式⽂件系統：存儲管理需要多種技術的協同⼯作，其中⽂件系統為其提供最底層存儲能⼒的⽀持。分布式⽂件系統 HDFS 是⼀個⾼度容錯性系統，被設計成適⽤於批量處理，能夠提供⾼吞吐量的的數據訪問。
2）分布式鍵值系統：分布式鍵值系統⽤於存儲關系簡單的半結構化數據。典型的分布式鍵值系統有 Amazon Dynamo，以及獲得⼴泛應⽤和關注的對象存儲技術(Object Storage)也可以視為鍵值系統，其存儲和管理的是對象⽽不是數據塊。
2 Nosql 資料庫：關系資料庫已經⽆法滿⾜ Web2.0 的需求。主要表現為：⽆法滿⾜海量數據的管理需求、⽆法滿⾜數據⾼並發的需求、⾼可擴展性和⾼可⽤性的功能太低。No SQL 資料庫的優勢：可以⽀持超⼤規模數據存儲，靈活的數據模型可以很好地⽀持 Web2.0 應⽤，具有強⼤的橫向擴展能⼒等，典型的 No SQL 資料庫包含以下⼏種：
3 雲資料庫：雲資料庫是基於雲計算技術發展的⼀種共享基礎架構的⽅法，是部署和虛擬化在雲計算環境中的資料庫。
『拾』 目前主要三種數據存儲方式
三種存儲方式：DAS、SAN、NAS
三種存儲類型：塊存儲、文件存儲、對象存儲
塊存儲和文件存儲是我們比較熟悉的兩種主流的存儲類型，而對象存儲（Object-based Storage）是一種新的網路存儲架構，基於對象存儲技術的設備就是對象存儲設備（Object-based Storage Device）簡稱OSD。
本質是一樣的，底層都是塊存儲，只是在對外介面上表現不一致，分別應用於不同的業務場景。
分布式存儲的應用場景相對於其存儲介面，現在流行分為三種:
對象存儲: 也就是通常意義的鍵值存儲，其介面就是簡單的GET、PUT、DEL和其他擴展，如七牛、又拍、Swift、S3
塊存儲: 這種介面通常以QEMU Driver或者Kernel Mole的方式存在，這種介面需要實現Linux的Block Device的介面或者QEMU提供的Block Driver介面，如Sheepdog，AWS的EBS，青雲的雲硬碟和阿里雲的盤古系統，還有Ceph的RBD（RBD是Ceph面向塊存儲的介面）
文件存儲: 通常意義是支持POSIX介面，它跟傳統的文件系統如Ext4是一個類型的，但區別在於分布式存儲提供了並行化的能力，如Ceph的CephFS(CephFS是Ceph面向文件存儲的介面)，但是有時候又會把GFS，HDFS這種非POSIX介面的類文件存儲介面歸入此類。