雲存儲爆炸時代

A. 現在我們都在大數據時代，那麼什麼是大數據時代

最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫， 大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。大數據作為雲計算、互聯網之後又IT行業又一大顛覆性的技術革命。雲計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。企業內部的經營信息、互聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數量將遠遠超越現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。

B. 大數據時代「數據動車」的存儲模式

大數據時代「數據動車」的存儲模式
大數據席捲全球，相關理論與技術已經成為國內外學術界、產業界和應用行業普遍關注的熱點研究課題，並掀起了一場空前的研究熱潮。大數據的海量存儲、大數據的應用領域、大數據帶來的商業價值、大數據的學術分析……大數據，正在迎接繼互聯網之後的又一場「革命」。
大數據的「爭寵」之路
大數據之所以成為商界「新寵」，源於它分析洞察的魔力。人們可以通過對存儲下來的大量目標數據的分析，挖掘出隱藏在數據背後的真實故事或事件主因。正因它有如此魔力，大數據被廣泛的應用在政府職能部門、商業領域、醫學領域等各行各業。
大數據在政府職能部門的應用。如：美國孟菲斯警局藉助數據分析平台，通過對以往大量案件的分析，得出一些犯罪的模型，列出了犯罪的「熱點地區」，從而有效布置警力，最大限度的遏制犯罪的發生等。
大數據在商業領域的應用。如：美國卡夫食品公司在進軍澳大利亞市場時，藉助數據分析的技術，很快便「入鄉隨俗」，取得了巨大的成功。
大數據在醫學領域的應用。如：在加拿大，研究人員針對早產兒的安全問題，正在開發一種大數據手段，以便能在明顯症狀出現之前發現早產嬰兒體內的感染。通過把包括心率、血壓、呼吸和血氧水平等16種生命體征轉化成每秒1000多個數據點的信息流，他們已經能夠找到極其輕微的變化與較為嚴重的問題之間的相關性。最終，這項技術將使醫生能夠提前採取行動，從而拯救生命。
大數據的影響正在向四面八方的輻射，不僅可以為我們排憂解難，強化工作效率，提高工作質量，而且能幫助我們創造更大的商業利潤。
大數據的「掘金」之路
在國外，大數據正在與各行業的實際應用緊密結合，從數據中「掘金」不僅是一個願景，而是真實的現狀。如：美國醫葯貿易商McKesson將大數據技術融合到每天處理200萬個訂單的供應鏈業務中，節省了超過1億美元的流動資金；加拿大皇家銀行在大數據上每投入600萬美元，就能獲得1.2億美元的收入回報……
Gartner報告稱2012年全球各大企業用於大數據業務的投資總額達43億美元，預計2013年全球各大企業用於大數據業務的投資總額仍將增至340億美元。IDC報告稱，在中國，與大數據建設相關的硬體軟體服務在2011年市場規模約達7760萬美金，而2016年這一數字將超過6億美金，連續增長率將達到51.4%。大數據已經加速到來並迅速滲透至各行業，並帶動各行各業的經濟發展。
不僅如此，世界各國也紛紛推出本國的大數據發展戰略。如美國奧巴馬政府已發起大數據研究和發展倡議，承諾為此投資超2億美元；英國政府也宣布投資1.89億英鎊推進大數據和節能計算……
大數據已全然走進我們的生活，給我們帶來極大的經濟效益，同時我們在大數據的海量投資，在一定程度上也帶動了國民經濟的增長。
大數據的「信息」之路
這是一個「數據爆炸」的時代，所有信息已數據化，而大數據的來源寬泛，有社交網路數據、有持續保存下來的歷史數據等等，不難看出，我們的數據源不僅僅有傳統的結構化數據，還有很多非結構化的數據。用傳統的數據存儲方式已經不符合要求，而且本身的要求也是有變化的，對於結構化的數據處理方式的要求和現在大數據處理方式的要求不完全一樣。作為雲存儲廠商，目的是研發適合的產品，制定合理的解決方案，從而形成一個更完善、更完整的數據存儲、管理和處理體系。
初志科技高性能安全存儲一體機--「數據動車」，正是在大數據背景之下出現的，我們借鑒動車組的設計理念，根據存儲需求，增加相應節點和機櫃，而每個存儲節點都由一台X86伺服器作為動力源，隨著設備的增加，數據的讀取速度隨即加速，並且數據和設備可自由延展而無需預留空間，避免多餘的采購導致浪費。增加了海量數據的存儲，訪問速度、信息吞吐量等都大大提高。
大數據標志著社會處理信息方式的變化，隨著時間的推移，大數據可能會改變人們思考世界的方式。並利用越來越多的數據來理解事情和作出決定，人們很可能會發現生活的許多層面是隨機的、而不是確定的。

C. 雲端存儲技術未來的發展前景如何

海量數據催生新型的存儲模式——雲存儲

近年來，大數據發展浪潮席捲全球，企業對信息存儲提出了新的需求，雲存儲由此而誕生。雲存儲是基於雲計算相關技術延伸和發展而來的全新的產品形態。

雲存儲的核心技術主要包括虛擬化技術、重復數據刪除技術、分布式存儲技術、數據備份技術、內容分發網路技術和存儲加密技術。雲存儲利用這些核心技術將網路中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能，從而保證數據的安全性，並節約存儲空間。

雲存儲往企業級方向發展，市場規模持續擴大

我國雲存儲行業的發展可以追溯到2007年，雲計算、雲存儲的概念在國內開始出現。2011年，雲計算、雲存儲的概念落地;2012年，國家將雲計算列為重點發展的戰略性新興產業，各大互聯網企業紛紛推出自己的雲存儲應用，類Dropbox和類Evernote的應用層出不窮。該階段雲存儲的發展以個人雲存儲發展為主。

2016年，監管政策收緊導致大批網盤企業關停，致使個人雲存儲用戶規模急劇下降。企業雲存儲迎來高速發展期，國家積極鼓勵企業上雲。同時伴隨著海量數據的增長，市場對信息存儲的安全提出了更高的要求，各大企業也紛紛推出了存儲容災、專屬企業存儲等服務。

據統計，目前企業雲存儲占據了98.63%的雲存儲市場規模，個人雲存儲市場規模佔比僅在1.37%左右。

從整體市場規模看，2015年我國雲存儲市場規模約為115億元，2019年我國雲存儲市場規模已經達到了326億元。2020年，海量數據的持續增長進一步推動了我國企業對雲存儲的需求，2020年我國雲存儲市場規模預計接近400億元。

萬物互聯將催生更大雲存儲市場

未來，我國5G的發展與雲計算交織並進，5G時代網路速度的提升帶來萬物互聯，而其背後大量的數據需要有雲計算強大的計算和存儲能力支撐，我國雲存儲市場發展空間大，市場規模在未來幾年仍將保持較快的增速增長，2026年有望突破1800億元。

D. 雲存儲的發展歷程

雲存儲是在雲計算(cloud computing)概念上延伸和衍生發展出來的一個新的概念。雲計算是分布式處理(Distributed Computing)、並行處理(Parallel Computing)和網格計算(Grid Computing)的發展，是透過網路將龐大的計算處理程序自動分拆成無數個較小的子程序，再交由多部伺服器所組成的龐大系統經計算分析之後將處理結果回傳給用戶。通過雲計算技術，網路服務提供者可以在數秒之內，處理數以千萬計甚至億計的信息，達到和」超級計算機」同樣強大的網路服務。

各類雲存儲圖冊(2張)
雲存儲的概念與雲計算類似，它是指通過集群應用、網格技術或分布式文件系統等功能，將網路中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的一個系統，保證數據的安全性，並節約存儲空間[1]。如果這樣解釋還是難以理解，那我們可以借用廣域網和互聯網的結構來解釋雲存儲。
雲狀的網路結構
相信大家對區域網、廣域網和互聯網都已經非常了解了。在常見的區域網系統中，我們為了能更好地使用區域網，一般來講，使用者需要非常清楚地知道網路中每一個軟硬體的型號和配置，比如採用什麼型號交換機，有多少個埠，採用了什麼路由器和防火牆，分別是如何設置的。系統中有多少個伺服器，分別安裝了什麼操作系統和軟體。各設備之間採用什麼類型的連接線纜，分配了什麼 xml:lang=IP地址和子網掩碼。
但當我們使用廣域網和互聯網時，我們只需要知道是什麼樣的接入網和用戶名、密碼就可以連接到廣域網和互聯網，並不需要知道廣域網和互聯網中到底有多少台交換機、路由器、防火牆和伺服器，不需要知道數據是通過什麼樣的路由到達我們的電腦，也不需要知道網路中的伺服器分別安裝了什麼軟體，更不需要知道網路中各設備之間採用了什麼樣的連接線纜和埠。廣域網和互聯網對於具體的使用者是完全透明的，我們經常用一個雲狀的圖形來表示廣域網和互聯網，如下圖：

雖然這個雲圖中包含了許許多多的交換機、路由器、防火牆和伺服器，但對具體的廣域網、互聯網用戶來講，這些都是不需要知道的。這個雲狀圖形代表的是廣域網和互聯網帶給大家的互聯互通的網路服務，無論我們在任何地方，都可以通過一個網路接入線纜和一個用戶、密碼，就可以接入廣域網和互聯網，享受網路帶給我們的服務。
參考雲狀的網路結構，創建一個新型的雲狀結構的存儲系統系統，這個存儲系統由多個存儲設備組成，通過集群功能、分布式文件系統或類似網格計算等功能聯合起來協同工作，並通過一定的應用軟體或應用介面，對用戶提供一定類型的存儲服務和訪問服務。

當我們使用某一個獨立的存儲設備時，我們必須非常清楚這個存儲設備是什麼型號，什麼介面和傳輸協議，必須清楚地知道存儲系統中有多少塊磁碟，分別是什麼型號、多大容量，必須清楚存儲設備和伺服器之間採用什麼樣的連接線纜。為了保證數據安全和業務的連續性，我們還需要建立相應的數據備份系統和容災系統。除此之外，對存儲設備進行定期地狀態監控、維護、軟硬體更新和升級也是必須的。如果採用雲存儲，那麼上面所提到的一切對使用者來講都不需要了。雲狀存儲系統中的所有設備對使用者來講都是完全透明的，任何地方的任何一個經過授權的使用者都可以通過一根接入線纜與雲存儲連接，對雲存儲進行數據訪問。

希望對您有用

E. 為什麼說雲資料庫是個性化數據存儲需求的理想選擇

因為雲資料庫可以很好地滿足不同企業的個性化存儲需求。雲資料庫可以滿足大企業的海量數據存儲需求。雲資料庫在數據爆炸的大數據時代具有廣闊的應用前景。

F. 大數據、雲存儲的時代已經來臨

大數據、雲存儲的時代已經來臨
在文章中，筆者簡單闡述了兩種監控攝像目前的市場狀況，也談到了高清監控設備產生的海量數據，對存儲設備的沖擊。在流量較少的區域，採用支持移動偵測的監控攝像機，確實能為後端存儲設備減輕壓力，但對於要求7*24小時工作的監控攝像機來說，壓力似乎還是存在的，如何緩解並有效的管理這些數據，成了目前安防企業需要考慮的問題。
口號OR行動
雲計算、大數據、雲存儲等概念相繼提出，立刻成為時下的熱點話題，幾乎各行各業都對它未來的發展，提出了美好的設想。
確實如此，大數據、雲存儲的深入發展，確實給高清監控設備產生的大量數據帶來了福音，不僅有效的存儲及管理數據，而且這些海量數據不再是孤立的，所有安防數據可以實現資源共享，為後期大量的分析提供數據支撐。
對於安防企業的影響
對於安防企業，首先在營銷模式上會發生變化，企業不再單一的為用戶提供設備，可以由服務著手。安防廠商可以為用戶設計方案並提供設備，用戶只需按期向安防企業繳納服務費，相當於把企業的安防部分託管給安防廠商，企業本身也不必再為這些復雜而專業的問題苦惱。對於安防企業，用戶增加了對自己的依賴，為後期的二次營銷帶來可能。
對於託管服務，早已不是什麼新鮮事，眾多企業都將人力、IT服務外包給專業公司，由他們幫忙打理這些瑣碎的雜事，而企業自身只會專注屬於自已的領域。
對各行業的影響
對於道路交通。
智能交通概念的提出，不僅僅是道路的監控，其涉及的是人、車、路三者的關系，如何有效的管理他們的關系，成為城市發展的重要因素。
眾所周知，城市化道路壓力日益嚴重，道路擁堵不堪，智能化交通勢在必行。但海量的交通數據對於監管部門來說，壓力不是一般的大，大數據、雲存儲的應用，對於智能交通的數據共享提供了可能，通過智能分析功能，監管部門可以清楚哪條道路在什麼時間段內擁堵最為嚴重，哪段道路多出現交通事故，對於針對性的監管提供了數據支持，可以在事故多發路段假設警示牌等。
對於醫療行業。
智慧醫療概念的提出，立刻引起軒然大波，最近網上有關醫療安防的信息非常多，如何有效的處理醫患之間的關系，也是智慧醫療重點的研究問題。
針對掛號難這一問題，各大醫院已經紛紛出台網上掛號平台，大大減輕了掛號窗口的壓力，在掛號大廳，醫院也設立的多台掛號機，也緩解大量就醫人員的掛號問題。
掛號平台、掛號機的應用，是向智慧醫療平台的過度階段，相信不久的將來，醫療行業會融入更多高新技術，使醫療服務更智能化。大數據的應用，對於醫療行業也有很大的幫助，能有效的分析目前醫療技術的走勢、哪種疾病在什麼季節多發等等。
對於學校。
學校的安全問題，一直以來是監管部門管理的重點，學校暴力事件時有發生，青少年叛逆思想嚴重，如何有效的管理校園安全，也是當下亟待解決的問題。
除了保護學生安全，對於校內盜竊案件的發生也有很大幫助。大數據、雲計算的深入應用，幫助學校分析校園安全，青少年暴力事件發生頻率及階段，都有極大的借鑒意義。
對於公安系統。
社會的安全穩定，可以為人們提供一個良好的居住環境，但犯罪事件時有發生 ，犯罪形式更是多種多樣，如何行之有效的管理及監控不法分子，是相關管理人員考慮的頭等大事。
在重點路段、街道部署監控攝像機，對刑事案件的偵破提供了更多依據，能夠有效的減少犯罪事件的發生。大數據、雲計算的應用，針對海量監控資料進行智能分析，有效的分析犯罪事件的多發地點、多發時間，彌補監控系統的空白區域，爭取做到零死角監控，減少犯罪事件的發生，保障大家的安全。
大數據、雲存儲的相繼應用，對於安防監控行業發展意義重大，雲存儲不僅可以有效的存儲大量數據，還能通過智能化分析，為各行各業提供數據支撐。在未來，大數據、雲存儲在智慧城市、物聯網、智慧醫療、智能交通領域，一定會大放異彩。大數據、雲存儲的時代已經來臨，雲安防還會遠么？

G. 雲存儲為什麼可以做到大容量

雲存儲實現技術（一）
——雲存儲理解

在當今風起「雲」涌的時代，雲存儲作為「雲」的基礎架構和最廣泛的應用得到了極大的重視。萬丈高樓平地起，只有將底層的基礎打牢，才有可能實現雲中的摩天大樓。
實現的前提在於理解，到底應該如何理解雲存儲呢？沒有一個放之四海皆準的概念，不同的角度，不同的背景得到的答案肯定不同。這里我想從廣義和狹義的角度分別來理解。廣義上來說，雲存儲發展於分布式存儲，融合了並行與網格技術，延伸了虛擬化概念，通過對網路中大量異構存儲設備的統一協調處理，最終實現了遠程存儲服務的提供。狹義上要從三種視角出發來理解：雲製造商，雲使用商，個人。
1．對於雲製造商來說，雲存儲是一種架構。是對底層異構存儲伺服器的整合，對網路存儲技術的創新，對硬體存儲晶元升級。現在被各大廠商應用的底層雲模式主要有兩種：網路存儲架構，分布式集群存儲技術。
網路存儲模式是在分散的基礎存儲設備上，實現一個統一管理存儲設備系統。存儲設備可以是FC光纖通道存儲設備，可以是NAS和 iSCSI等IP存儲設備，也可以是 SCSI或SAS等 DAS存儲設備。而管理系統主要實現設備虛擬化管理，冗餘鏈路管理，設備監控及安全備份處理。來看看IBM和色卡司公司提出的存儲系統。色卡司推出的新一代的5-bay NAS，融合了NAS/DAS/iSCSI三為一體，提供iSCSI的堆疊擴充功能以及多重RAID技術，為底層存儲提供了極大的應用彈性和數據保護機制。而IBM XIV存儲系統則通過轉架單個磁碟的轉速瓶頸，將性能提升了一大步，但是基於硬體的網路存儲模式終究還是存在容量與性能的擴展瓶頸。
分布式集群存儲技術能夠很好的解決上述瓶頸，不需要構建SAN模型，所依託的只是分布式文件系統，不但能夠很好的支持異構機的搭建，還很容易擴充，高效的演算法實現也帶來了性能的突破。如Googal的GFS，Hadoop架構中的HDFS以及一些輕型的如FastDFS等。這種模型的前景一片明亮，只要人的腦袋足夠聰明，高效的演算法性能的提升終究要快於硬體的提升。
2．對於雲使用商來說，雲存儲是一種服務。這里理解為提供服務與使用服務。提供的服務包括：原始的存儲伺服器，透明的大容量存儲服務，存儲機器與上層應用的綜合體。相對於製造者而言，提供服務商亟需解決的是雲服務的安全性，如何保證商業數據不泄密，如何實現企業數據冗餘備份。還有一些細節方面的諸如可定製性，可擴展性，透明性，簡易性，可靠性等都是雲存儲面臨的困難。
對於使用服務者來說，雲存儲就是一個低成本，遠端控制，安全的企業存儲應用平台，他們不用再為高昂的硬體設備發愁，也不用為後期數據擴展空間擔憂，只要專注與基於服務介面的開發即可。這里存儲面對的最大問題是網路帶寬與數據安全的問題。如何實現遠端數據的高訪問性，如何避免傳輸過程的數據損失及竊聽。雲存儲需要的是各方面技術的支撐。
3．一切技術的發展都源於人對更高品質生活的需求，雲存儲也不例外。未來存儲最大的應用應該是個人存儲。即一切輕型移動設備之間信息互通，個人信息的最終雲端化。最近UIT和Inter的合作也在向個人存儲進軍，通過與電信服務商的合作，將個人存儲放在雲上，實現隨時隨地的訪問。可以想像不久的將來，信息的整合將在雲中孕育。

雲存儲實現技術（二）
——雲存儲遐想

對於雲存儲來說，異構平台的的設備整合是最大的問題。既然稱之為「雲」，就不是某一單台伺服器或一個機群提供的單一的硬碟數據存儲功能。而是分布在全球多台設備之間的虛擬化管理。如何協調設備之間的統一部署，統一訪問，這將成為巨大的瓶頸，如得不到實現，雲將無法成型，終究只是廣闊互聯網中零星散落的水蒸氣。現在的解決方案多是基於集群技術，分布式文件系統及網格計算技術。
如果不打破現有的觀念，瓶頸終究是瓶頸，技術的發展也只是拖長了瓶頸的到來時間。以下讓我們拋棄傳統的架構模型，遐想下雲存儲。
1．高維度信息的存儲
根據常識，我們在知道維度的大小可以決定存儲容量的大小。傳統我們對數據的存儲都是基於二維結構的。現在我們跌入了二維瓶頸無法自拔，那麼為何不放棄二維存儲而轉向高維呢？
維度的理解可以從宏觀與微觀兩方面理解。
（1）微觀方面，即存儲介質本身的維擴展，令人欣喜的是澳大利亞科學家已經開發了一種新的能夠感知激光波長和偏振材料，可以實現五個維度上的存儲數據。這對於雲存儲容量擴展提供了不可估量的技術支持。
（2）宏觀方面可以考慮存儲數據的三維結構。可以這樣理解，網路是種極其鬆散的空間拓撲結構，我們可以在其中設定一個笛卡兒坐標系，坐標中規定單位信息元數據。信息的存儲就可以演變為坐標的存儲。這里需要考慮的是單位數據的大小。對於結構數據，可以設置為一個字母，一個漢字或一個數據；對於非結構數據，可以是一個頻繁詞，一個tag 。但是對於龐大的信息而言，這又會造成更嚴重的維災難。
考慮下我們現實世界中的信息冗餘部分：
每一天，多少人在轉載，復制，粘貼別人的信息。
每一分鍾，有多少人在記錄同一句話，計算同一數據。
以上這些佔用了我們大量的存儲設備而毫無意義。所以如何設置高效的單位元數據，如何利用已有的單位數據是亟需考慮的。
（3）笛卡兒坐標的引入對於數據安全方面也有所幫助，我們可以通過數據加密來改變每個用戶的參考坐標系。
（4）在三維結構的基礎上，我們還可以考慮引入時間的四維空間，因為計算機處理每個人的存儲命令時間肯定是不同的，這一維的利用可以加快檢索及訪問速度。
2．人工智慧的雲存儲
這里的人工智慧是有別與馮諾依曼計算機體系的人工智慧。
想想我們的大腦，一個1350立方米的空間容納了無法估量的信息，僅這一條就足可以推翻容量與存儲的關系。我們腦中的信息可以動態的加強和減弱（除了一些主觀因素），可以快速檢索而不需要索引表。這些靠的是什麼？聯想，記憶，信號的刺激與傳導。那麼我們是否可以考慮硬體的仿神經突觸的設計。
我們好象也有過多的考慮冗餘備份，在需要時，我們只需拿張紙記錄就好。那麼我們是否可以考慮減輕存儲伺服器的任務，將備份問題交給某些固定的外設就好。
人工智慧這條路也許還有好長路要走，但我們堅信，創新就會有發展

H. 雲儲存中的數據安全嗎

沒有什麼是絕對安全的事，雲儲存也一樣，一但這家公司沒了，那你的儲存內容就會面臨危險，短期內應該不會有問題，如果長期儲存最好是自己買移動硬碟。現在的自動硬碟都是海量存儲。可以按照自己的需求來買。從1T到10T，1T有500G。足夠用了。

I. 雲存儲的底層關鍵技術有哪些

一切以客戶的需求為出發點。傳統存儲以文件系統為典型代表，但是隨著數據爆炸性增長，傳統文件系統已經無法滿足對存儲系統的容量、性能等需求，因此，雲存儲應運而生。雲存儲最大的特點是數據被集中存儲在數據中心，公有雲存儲將客戶數據存放在公有雲服務商數據中心，而私有雲存儲則是將公有雲存儲能力私有化部署在客戶自身的數據中心。既然提到了數據中心，可想而知雲存儲最大的特點應該是海量：解決數以PB至EB的數據存儲需求。所有雲存儲技術面對的通用問題有如下幾個：

擴展性：即容量可以通過橫向增加伺服器、磁碟等線性擴展，軟體不應該成為限制擴展性的瓶頸；

可靠性：如何保證數據不丟失，或者丟失概率極低；

可用性：如何保證數據always online；

性能：不同的客戶的不同使用場景對雲存儲性能提出不同需求。

J. 什麼是大數據與雲計算

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，而這個海量數據的時代則被稱為大數據時代。
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。