雲存儲實驗
『壹』 想把通訊錄保存到雲存儲，選中一個號碼實驗一下，手機說，不支持空文件上傳。我該怎麼辦
你直接可以備份通訊錄到雲端的
『貳』 大數據存儲技術都有哪些
1. 數據採集：在大數據的生命周期中，數據採集是第一個環節。按照MapRece應用系統的分類，大數據採集主要來自四個來源：管理信息系統、web信息系統、物理信息系統和科學實驗系統。
2. 數據訪問：大數據的存儲和刪除採用不同的技術路線，大致可分為三類。第一類主要面向大規模結構化數據。第二類主要面向半結構化和非結構化數據。第三類是面對結構化和非結構化的混合大數據，
3。基礎設施：雲存儲、分布式文件存儲等。數據處理：對於收集到的不同數據集，可能會有不同的結構和模式，如文件、XML樹、關系表等，表現出數據的異構性。對於多個異構數據集，需要進行進一步的集成或集成處理。在對不同數據集的數據進行收集、排序、清理和轉換後，生成一個新的數據集，為後續的查詢和分析處理提供統一的數據視圖。
5. 統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、t檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測、殘差分析，嶺回歸、logistic回歸、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析等方法介紹了聚類分析、因子分析、快速聚類與聚類、判別分析、對應分析等方法，多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等。
6. 數據挖掘：目前需要改進現有的數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特殊群挖掘、圖挖掘等新的數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破面向領域的大數據挖掘技術如用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等挖掘技術。
7. 模型預測：預測模型、機器學習、建模與模擬。
8. 結果：雲計算、標簽雲、關系圖等。
關於大數據存儲技術都有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
『叄』 中科院雲計算中心分布式存儲聯合實驗室
預警IPFS 分布式存儲五大風險
隨著5G、大數據、人工智慧等新興技術的廣泛應用，數據體量的迅速增加，作為基礎設施的分布式存儲聯合實驗室，可以說是不可或缺的促進要素。
近日，中科院雲計算中心分布式存儲聯合實驗室舉行虛擬圓桌會，國際歐亞科學院中國科學中心常務副主席張景安、中科院雲計算中心主任季統凱、中科院雲計算中心黨委副書記左朝勝、中國科學院雲計算中心數據科學研究室主任邢建設、中國通信工業協會區塊鏈專委會副主任委員吳高斌、中科院雲計算中心分布式存儲聯合實驗室負責人李洪建等，就貫徹落實中國互聯網金融協會、中國銀行業協會、中國支付清算協會聯合發布的《關於防範虛擬貨幣交易炒作風險的公告》和「國務院金融穩定發展委員會打擊比特幣挖礦和交易行為」的會議精神。重磅發聲，提出了一系列行業預警，再次闡明了中科院雲計算中心分布式存儲聯合實驗室落實金融監管部門對於比特幣、以太坊、奇亞幣等虛擬貨幣的嚴管態度。
當下，大部分人都把目光聚焦到 IPFS 分布式存儲行業內，並且以不同的方式參與其中，卻沒有對這個新興的行業做深度的評估。為此，中科院雲計算中心分布式存儲聯合實驗室和相關專家對IPFS 分布式存儲行業做出了五大風險預警，並提供專業服務幫助投資客規避風險。
預警：IPFS 分布式存儲存在的五大風險
風險1：政策風險
中科院雲計算中心分布式存儲聯合實驗室認為，國家七大新基建明確指出對數據中心，分布式存儲技術的研究及應用給予大力的支持，但是嚴厲打擊打著IPFS的名義，做非法融資，惡意斂財等一切不正規、不合法的商業模式。
風險2：資金風險
對於趨勢性產業，尤其是新興行業對全球非專業人士而言都存在投資本金虧損的風險。雲存儲，雲計算雖然已經屬於成熟行業，而且國內外都有一些互聯網巨頭公司在雲領域取得了輝煌的成績，但是對於普通投資者，實體企業家，雲領域還是一個比較模糊的領域。聯合實驗室計劃針對想轉型，在轉型的相關企業進行數據中心、雲存儲、雲計算、分布式存儲知識的普及培訓。
風險3：數據無監管風險
中科院雲計算中心分布式存儲聯合實驗室認為，IPFS星際傳輸系統，雖然有效的解決了網路冗餘大，傳輸速度慢，數據存儲不安全等問題，但是目前處於分布式存儲的第一階段，數據如何有效過濾，存入IDC數據機房的數據是否存在不 健康 內容，消極言論，非法內容各個公司並沒有有效的過濾方式。而中科院雲計算中心分布式存儲聯合實驗室在數據過濾，內容篩選等方面會進行專項研究，定向存儲，以確保數據的 健康 安全，合法合規。
風險4：技術風險
技術方面分為軟體技術架構和硬體技術搭建。目前針對IPFS這個領域，各個公司把大部分精力和研究方向放在如何獲得更多的Filecoin獎勵上。存儲技術並不重視也不成熟，聯合實驗室會針對行業的技術風險，為願意共同為行業做出貢獻的企業提供IPFS的存儲技術，確保存儲數據的安全、穩定。
風險5：生態應用風險
IPFS星際文件傳輸系統，與NFS網路文件系統,GFS可擴展的分布式文件系統都屬於互聯網的協議，已經相對成熟。但在IPFS上的配套設施與HTTP超文本協議的配套設施還相差甚遠，聯合實驗室會在星際文件傳輸協議上完善配套設計，讓更多參與分布式存儲的企業並不是僅僅停留在獲得Filecoin的獎勵上。
據不完全統計，市場資金已經有超一千億人民幣進入Filecion市場。中科院雲計算中心分布式存儲聯合實驗室專家認為，如得不到有效控制風險、有效防範方案，整個Filecion市場將面臨發展危機。
【相關鏈接】
中科院雲計算中心分布式存儲聯合實驗室成立後，將致力於利用分布式存儲技術研發成果，推動轉化應用落地，制定我國在分布式存儲領域的各項標准。
據中央電視台報道，該實驗室是國家級IPFS科研機構，IPFS分布式存儲技術得到更多重量級科研機構的認可和參與。
據了解，該實驗室還計劃設立中國分布式存儲技術創新發展專項公益基金，組織分布式存儲產業、融資等專家，組成專家團，為相關企業進入資本市場服務，並定期舉辦中國分布式存儲產業學術論壇、年會，促進我國區塊鏈技術與實體經濟的深度融合發展，在建設網路強國、發展數字經濟、助力經濟 社會 發展等方面發揮更大作用。
『肆』 為何微軟將伺服器沉入海底，而華為挖空大山置放，誰更勝一籌
微軟和華為都是世界頂級的 科技 公司。
微軟是老牌PC軟體提供商，近幾年大刀闊斧業務整改，重點向雲服務方向發展。
華為是中國最值得驕傲的民族企業之一，在短短的三十年時間里，做到了世界通信領域的No.1。近幾年消費者業務更是增長迅猛，如果沒有美帝制裁，也許去年就已經把三星打趴在地。雖然受到了美帝的各種制裁，仍屹立不倒。
無論是微軟將伺服器沉入海底，還是華為挖空大山置放，其中一個主要因素都包含運維成本。不過這並不是唯一的因素，還有許多其他原因。而且這兩個項目性質其實也是有很大差異的。
下面我們就先來詳細看下這兩個項目。
微軟伺服器沉入海底實驗微軟將伺服器沉入海底的項目叫納蒂克（Natick） ，取自美國一座小城市的名字。
該項目試驗最早始於2015年，最開始在加州數據中心進行灌水試驗，以驗證項目在水下的可行性。
後來於2018年，在蘇格蘭正式將一整個數據中心沉入35米深的海底，包含了864台伺服器和27.6PB的存儲設備。直到今年9月14日，微軟宣告了其最新實驗的成功，表明未來水下數據中心是一個可行的方案。那麼，微軟的這個實驗有什麼好處呢？
1.降低成本，同時結合可再生能源
伺服器維護的電力成本中，很大一部分都被伺服器的冷確過程所消耗。 將伺服器置於海底，冰冷的海水天然地為伺服器冷卻提供了幫助，與陸地相比會節約一大筆能源開銷。 微軟與Naval Group合作，該公司是一家有400年 歷史 的法國公司，在製造和維護軍用船舶和潛艇方面具有全球領先技術，為該項目應用了潛艇的熱交換技術。
同時 微軟還期望能與海洋中可再生能源比如潮汐能，海上風能結合，通過這些可再生能源，實現海底數據中心自給自足的運營。
還有一點， 在海底連租金都省了。
2.位置優勢、快速部署
微軟海底數據中心是模塊化概念的。全世界一半以上的人口居住在海岸線20公里以內，所以將數據中心分塊放置在沿海城市的海域中是一個非常不錯的選擇，可以 大大降低數據傳輸上的時延，讓用戶上網體驗更好。
同時 快速部署，一個數據中心模塊從規劃到落地部署只需要90天 ，以目前技術來說比在陸地上建立數據中心要快很多。
3.低故障，免運維，可回收
因為在海底環境封閉，不會有人為因素影響。封閉容器中也會被填充惰性氣體，讓伺服器可以在一個恆溫恆濕的環境中運行。 微軟表示，水下數據中心的故障率僅為陸地數據中心的八分之一。 不過一旦出現了問題，水下數據中心的維護成本和難度要遠遠高於陸地。所以微軟期望一個數據中心模塊，可以在水下持續運行5年免維。當其使用壽命結束時，可以進行再次回收利用。
華為挖空大山置放伺服器接下來看華為挖空大山置放伺服器， 該項目是華為在貴州正在進行的七星湖數據存儲中心的建設。
1.政府優惠政策
之所以選擇在貴州，離不開國家各種優惠政策。
貴陽市是中國首個將大數據產業定為戰略性新興產業進行發展的城市。華為也不是唯一一個在貴州建設數據中心的公司。騰訊、阿里、蘋果等眾多公司也紛紛在貴州投資建設數據中心。電能消耗是數據中心運維成本中最大一筆開銷。 貴州有豐富電能，再加上當地政府大力優惠政策 ，最低電價0.35元/度，讓企業大大降低了運維成本。同時 政府還提供了大面積低價地皮，讓數據中心建設成本又降低了一成。
2.穩定的地質帶，適宜環境
貴州所處位置為穩定的地質帶，不會發生地震、火山或洪水等其他自然災害。同時貴州氣候適宜，常年溫度比較平均，不會過高過低，適宜伺服器運維。
華為採用挖山放置伺服器方法，不僅巧妙利用了山體結構充當建築，又利用了山體穩定和恆溫的特性，一舉兩得。
誰更勝一籌？了解了上面兩個項目，再回頭看誰更勝一籌呢？其實兩個項目並不是同等屬性和具可比性的。
微軟的納蒂克目前還是一項應用研究項目，還沒有完全轉成商用，而且其數據模塊的部署模式，主要是為了用戶提供更好的上網和雲服務體驗。
而華為選擇在貴州挖山，建立數據中心則是一個完全成熟的商業項目。並且華為建設的是IDC數據中心，我猜與之前蘋果的類似，是用來做為華為雲存儲中心來用的，如我們華為手機中雲空間的存儲數據，是一個冷數據存儲中心。
總結如果非要評判，我覺得微軟的海底模塊化數據服務中心，結合可再生能源是一個很環保並有創意性的項目。並從消費者體驗角度出發，未來在更深入更廣泛的雲服務中，也許項目不一定能落地，至少也為大家提供了創造性思路。華為挖山建數據中心，腳踏實地跟隨時代的節奏，符合華為一貫作風，看準某一領域，勇敢的向前沖鋒，要做就做世界第一。
近日華為車BU與消費者業務CBG進行整合，由余承東來帶隊，期待未來會為華為打開另一片天，也為中國企業塑造一個榜樣。華為，不僅僅是世界500強！同時也祝願從華為賣出的榮耀，雖然不再屬於華為，但仍能繼承來自華為的優良傳統，延續華為手機上的「榮耀」！
無論是微軟的沉海還是華為的挖山，他們都是在為數據中心降低能耗尋找解決方案。而他們兩家找的解決方案都是充分利用自然條件來對數據中心進行冷卻，從而減少數據中心巨額的製冷費用。至於誰更勝一籌？不太好下定論，我們可以從下面幾個方面對比一下：
1、從降溫效果來看2017年，華為選址在貴州貴安新區建設全球最大的數據中心，該數據中心直接將一座小山挖空，然後通過當地的天然的低溫環境來對數據中心進行降溫。貴州屬於低緯度高海拔的高原地區，兼有高原性和季風性氣候特點，氣溫變化小，冬暖夏涼，氣候宜人。貴陽全年平均氣溫才15.7 ，非常貼合數據中心運行要求的溫度18 -25 。
從上圖全年溫度曲線來看，華為數據中心選擇在貴州，全年只有2個月超過了25 。而且，在山洞裡的溫度相對恆定，就連夏天也可以穩定在25 左右。其他月份就更不必說了。所以，在這樣的山洞裡建數據中心，基本全年都可以採用風機自然冷切。非常少的時間需要用一下空調。 相比北上廣深、減少了大量的空調製冷。至少可以節約80%的製冷費用 。
在2018年，微軟將一個裝載了864台伺服器的Northern Isles數據中心沉入蘇格蘭北部的海域中。試驗海底數據中心，嘗試利用海水對數據中心進行降溫。根據數據顯示，世界三大洋表面年平均水溫約為17.4 ，水溫一般隨深度的增加而降低，在深度1000米處的水溫約為4 5 。對微軟來說，完全可以在淺海中找到1個全年不用空調降溫的地方。 這個降溫效果和華為挖山的相差不大 。
2、從建設角度來看華為的挖山數據中心和我們挖隧道建房子差不多。一次性基建工程投入比較大 。而微軟的沉海數據中心，則需要生產使用類似集裝箱一體化數據中心，然後再用圓形的潛水器將集裝箱一體化數據中心放置在裡面。並在這里部署海水換熱系統。從建設速度來看， 微軟沉海數據中心可以工廠規模化生產 ，而且海底位置非常廣闊，建設時間比較短，成本也會較低。而華為的挖山數據中心，基建時間比較長，但一次性建設好，可以放置較多伺服器。 從建設角度來看，微軟略勝一籌 。
華為的挖山數據中心使用和我們平常的數據中心一樣，使用和維護都非常方便 。而微軟沉海數據中心就麻煩很多了。主要體現在以下幾個方面：
而華為的挖山數據中心就沒有這些問題。所以， 從使用維護上來看，華為略勝一籌 。
總結無論是微軟沉海數據中心，還是華為挖山數據中心。他們都有共同的目標就是降低數據中心製冷的能源消耗，做到節能環保。兩者的節能降溫效果是差不多的。建設上微軟的沉海數據中心似乎速度更快些，而使用維護上，則華為的挖山數據中心更強很多。
微軟是美國互聯網的巨頭，伺服器的研究方面也是全球最先進的，所以他們設計把伺服器沉入海底是經過相關的科學原理。而中國的華為卻把伺服器安排在大山置放，這其中究竟有著什麼樣的科學原理呢？兩國 科技 巨頭究竟誰更勝一籌呢？
散熱的問題一直是伺服器開發商最頭疼的問題，那麼華為和微軟這兩家大公司究竟如何解決這個難題呢？
伺服器主要由硬碟、內存、CPU等系統組成，是一種比普通計算機運行更快，負載更高，價格更昂貴的物件。由於伺服器的負載比較高，所以經常出現熱量過高的問題，如果一旦散熱這個問題得不到解決，那麼將會影響到伺服器的運轉功能。
美國互聯網巨頭微軟公司採用了海水散熱法。海水散熱法顧名思義就是把伺服器放在海水的下面， 海水的質量密度比較大，流動性比較強，一旦伺服器沉入到海水下面，海里的水通過不斷地流動可以降低伺服器產生熱量的溫度，達到降溫散熱的效果 。但是另一個令人頭痛的問題是電器都是怕水的，一旦伺服器遇到大量的水侵入就會產生短路的現象，嚴重的話可造成電器報廢的結果。所以微軟公司刻意重金聘請了某國著名的專業團隊來解決這個難題。 這個專業團隊利用了潛艇的密閉性和防水性的功能原理設計了一個水下伺服器中心，經過多次的研究測試，終於成功了。
華為公司利用了地理散熱法。眾所周知，中國是一個南北方氣候相異巨大的國家。 在中國的貴州，一直以來是一個屬於亞熱帶季風氣候的地方，地勢特點都是西高東低，地貌都是以高原、山地、丘陵和盆地這四種為主。光照條件比較差，降雨的天數也比較多，相對濕度比較大。 所以華為公司的科學家都是利用貴州獨特的涼爽氣候把散熱問題解決掉。
但是令華為科學家頭痛的問題是貴州都是大山，所以伺服器的安裝連接比較麻煩。 華為公司把伺服器置放在貴州大溶洞里，大大降低倉庫的成本。貴州的溶洞之間都是可以相通的，所以只要採用擴充連接網路體系，就可以解決伺服器連接的問題。再加上貴州獨一無二的喀斯特地貌，減少了地震，泥石流，地質災害的發生而導致伺服器數據丟失的問題 。電器的核心就是電，那麼在大山裡高耗電的伺服器是如何解決電量運輸的問題？ 貴州這地方有豐富的水電資源，所以華為科學家根據因地制宜很好的降低了華為公司伺服器的供電問題。
貴州洪家渡水電站
往往發展的代價都是以生態環境為犧牲，那麼伺服器放在海底或者放在大山裡究竟會不會對周圍的環境產生嚴重的污染呢？兩國的 科技 巨頭如何解決這個生態問題呢？
人造珊瑚礁
綠水青山就是金山銀山，那麼華為公司是如何解決在貴州大山裡的伺服器產生的環境污染問題呢？在貴州的貴安新區，國家大數據中心，華為數據中心，騰訊數據中心都紛紛落戶在這里，讓寧靜的貴州大山一下子成為全球最龐大的數據存放中心之一。 所以當地都會建立許多環境監測站，命名為環保雲（線下監測站線上APP），環保雲的建成改變了基層工作人員的以往的眼睛看，鼻子聞，耳朵聽的狀態。對全省的水文環境，空氣環境情況實施24小時全天候不間斷監控，很好的把控了貴州整體環境的監督。這個環保雲APP功能中也有群眾投訴的功能，如果公眾一旦發現貴州深山裡有環境污染的事件，可以通過手機拍照，留下證據通過APP進行環境信訪投訴，相關的部門會根據群眾的投訴來展開調查 。所以貴州大山裡的華為伺服器都是經過防污染環境設備把污染環境的程度降到最小。
總結相對散熱的處理方法，兩國的 科技 巨頭公司都不相上下。
相對於生態環保問題的處理方式，兩家 科技 巨頭公司的設計研究都十分符合生態環保的要求。
相對伺服器供電處理方式，我比較認可華為公司的因地制宜降低電費成本和解決供電的方法，這一方面華為公司更勝一籌。
我在想，微軟公司的高層是不是經常手機發熱時用冰箱來來降溫、頭腦發熱時用冰塊來撫，然後一下子腦洞大開想到了解決伺服器發熱的問題，將自家的伺服器深入海底冷藏保存。
不過，微軟不是先例，早在1850年的時候，在英吉利海峽就鋪設了世界上第一條海底通訊電纜，百來年後微軟也將自己的數據中心沉入海底。
據了解，微軟是將一個長約12米，直徑3米的鐵桶沉入了蘇格蘭水域內，這個鐵桶內一共裝有864台伺服器，而這個鐵桶將為蘇格蘭群島周圍海域提供雲計算能力和互聯網的鏈接。
根據微軟公司的解釋，將這巨大的伺服器沉入水中也是為了成本考慮，如果放在陸地上，將面臨這土地成本、人力成本、以及水電等，十分讓人頭疼，而放在海里就十分的簡單了，海底就像是一個天然的冰箱一樣。
這里我得說一下，微軟為何會把數據中心沉入海底，肯定不僅僅是因為節約成本那麼簡單。微軟作為一個老牌且知名的互聯網 科技 公司，它的產品服務全世界，而且質量還很不錯，就說我們國內吧，幾乎我們每天都和微軟打交道，打開電腦你用到的就是微軟的系統，使用的辦公軟體也基本來自微軟的，可以說在國內微軟有很大的影響力。
伺服器作為電腦數據的心臟，發熱一個普遍的現象，那麼將數據沉入海底既能解決發熱的問題，也能使伺服器所在海域周邊的居民能夠及時體驗到互聯網。另外，除了解決發熱問題之外，還有一個最重要的就是環保。
那麼，既然微軟把數據中心沉入海底有這么高的成效，華為為何不學微軟將數據中心沉入海底而是在深山老林里放置呢？
首先，華為的數據中心與微軟的數據中心不一樣，微軟能用一個幾米寬十二米長的箱子裝下伺服器沉入海底，但是華為不行，華為的數據中心很大，如果沉入海底工程量和成本費用就會很高，越大的數據中心放入海底越不安全。
華為選擇在貴州大山裡建數據中心，而不是在國內其他地方，首先就是成本問題，再者就是環境和就業問題。
貴州地勢相對偏高，土地資源有待開發，又有國家政府對貴州地區的扶持，貴州也在大面積推廣和招商引資，在政策上給予了很大的優惠。
另外貴州這個地區高原山地多，個別地帶氣溫相對較低，環境上比較適合數據中心的建設。華為在貴州建數據中心而不是在海底，其實華為並不少只在考慮自己，也在為國家考慮，帶動了當地的經濟發展了就業。
大型 科技 公司每天產生的數據越來越多，如何存放這些數據成為了難題，不少公司選擇興建自己的數據中心。 數據中心的位置特別重要，需要的因素比較多，比如防震、安全、節能以及方便維護等。
存儲數據的伺服器運營時，會消耗大量的電力，尤其是數千台伺服器同時運轉，整個機房產生的電量堪稱恐怖。而CPU等零部件運行時，伺服器又會產生大量的熱量，所以還需要設專門的散熱系統。
所以不同廠商對於伺服器存放的位置會有不同的方案。微軟與華為選擇的是兩個截然不同的方案，微軟選擇將部分伺服器放到海底，而華為卻選擇將伺服器放到貴州的大山裡面。後者的做法是目前國內很多 科技 公司通用的做法。
那麼兩種方案誰更勝一籌呢？
經濟成本華為一次性將山洞掏空，需要付出巨大的建設成本，但是除了拿地與建設成本外，幾乎不再有其他的費用。而微軟只需要選擇一個地質條件較好的海底就行。
當然，微軟的伺服器需要用鋼制密封艙包裹起來。華為的建設成本要更高一些。不過華為存放的伺服器數量要更多，目前華為在七星湖數據中心存儲了60萬台伺服器，而蘋果存放到海底的伺服器數量有限，目前只有數百台試驗性質的伺服器存放在海底。
維護成本貴州的電力資源豐富，電費價格相對便宜，而存放在山洞的伺服器可以隨時進行人工維修，反而微軟的伺服器一旦出現故障，維修時會相當麻煩，不僅需要用吊船將伺服器打撈出來，也需要將伺服器從密封艙中取出來，同時連接伺服器的光纜也有可能被海洋動物破壞 。所以微軟的維修成本比較高。
安全性貴州喀斯特地貌地質比較穩定，泥石流與地震發生的概率特別小，華為的伺服器基本上能夠保證穩定運行，而海洋生態環境比較復雜，洋流、海嘯、地震頻發，哪怕選擇的位置特別好，也不能夠保證無憂。當然，密封艙外殼也許不怕海洋生物 ，但是也難免會出現疏漏，總之，海底存放伺服器安全性不如陸上。
散熱效果貴州海拔高，氣候條件好，而貴州的山洞裡面氣溫恆定，通風條件好，堪稱天然的空調，企業無需付出額外的空調費用，而海底的溫度同樣比較穩定，海洋溫度常年保持在17攝氏度，海底的溫度更低一些，同時海水流動會帶走熱量。從散熱效果來看，兩者基本上半斤八兩。
那麼誰更勝一籌呢？我個人覺得建在山洞裡面比較好。 微軟將伺服器投放到海底，只是做了個試驗，實際上並沒有大規模採用，而目前已經有數百家大型 科技 公司將數據中心建設到貴州，貴州的優勢十分明顯。另一方面，伺服器建設到地面，也能夠被當地帶來崗位與稅收，本身也能夠產生一定的經濟效益。
肯定挖山的優勢大！降溫只是一方面，挖山加固就是一個天然的防空洞！出現戰爭是，數據中心被毀的後果，大家想想都明白
幾大互聯網企業都把數據中心建設在貴州，主要基於以下考慮：1、從安全考慮，山高林密地理位置偏僻，遠離沿海，戰略位置偏後，有足夠的戰略縱深，
2、氣候偏低，有利於設備散熱，
3、存儲設備巨耗電，貴州電力充裕，電價有優勢，
4、遠離重工業基地，電磁環境好，
5、數據中心集中建設，便於大數據相互交換，
6、地方政府支持，稅收優惠幅度大。
顯然挖空大山，可能更靠譜一些。
現在為了給伺服器降溫，節省電費，確保伺服器穩定運轉，可以說各個公司都是想方設法，採取各種措施。其中微軟公司將伺服器沉入海底，而華為在貴州挖空了大山，這兩個方法都相當好，但是相對來說，華為公司挖空大山可能更勝一籌。
1、挖空大山更好一些華為為了節省能源，節省費用，能夠有足夠的空間放置大量伺服器，採取的措施就是在貴州挖空大山。在貴州，常年溫度可能也就是12-19度左右，而在大山的山洞裡面，可能溫度就穩定一些了，可能溫度會維持在十二三度甚至更低的樣子。這樣伺服器在運行的時候，可能發熱就會更低一些，而且散熱損耗等能源也會更少一些。
而且在山洞裡面，如果發生一些情況，能夠隨時進行解決，而且在山洞裡面，地質結構也更穩定，可能長期來看，成本會更低一些。
因此，感覺華為挖空大山放置伺服器更勝一籌。
2、微軟將伺服器沉入水底，稍微差一些微軟公司將伺服器沉入水底，也是為了降低能耗，保障伺服器穩定運轉。在大洋底部區域，很多地方常年的溫度也不高，在1000米深度的海洋底部，大概水溫在四五度的樣子。但是從理論上來說，微軟可能沉入水底大概也就是三四十米左右的深度，可能溫度也在十四五度的樣子，因為再深的話，可能伺服器殼體成本會大幅度上升。
而且相對來說，把伺服器沉入水底的成本可能會更大一些，而且可能還會受到海浪，侵蝕等影響，而且以後運行維護也不是很方便。
因此，微軟將伺服器沉入水底，感覺上就稍微差一些了，可能成本更高，而且運行維護也不是很方便。
3、結論綜上所述，感覺上華為挖空大山更勝一籌，運行維護方便，而且長期成本可能更低。
絕對是在大山裡更方便。
兵來將擋，水來土掩。誰更勝一籌？一目瞭然。
單說降溫的效率，肯定是沉入海底見效更快。華為把伺服器放在貴州大山裡，雖然環境溫度也低，畢竟沒有海水的低溫和全包裹覆蓋。
但是，伺服器不是永動機，用到一定的年限一定會出問題，不管是系統問題還是硬體問題，需要維修的時候，在大山裡，可以人進去，或者取出來。
在大海里，維護伺服器還需要專門打撈，也不太可能讓工程師潛入海底，還涉及到安全問題，萬一進水也是大麻煩。
綜上所述，從後續維護成本來看，還是放在大山裡比較好。
『伍』 雲計算有什麼用
問題一：什麼是雲計算，有嘛作用？ 雲計算是穿了滿足未來人們對計算機等之類的各種設備的需求。未來設備的發展必然是我們只要一個終端（一個手機，平板，PC），然後其他東西全部都在網路上獲得!!!把這些東西的硬體搬家到雲端（服務商提供）....自己要用就只管從網上獲得!!!
問題二：雲計算的好處是什麼？為什麼用雲計算 雲計算（cloud puting）是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。
對雲計算的定義有多種說法。國內較為廣泛接受的定義是中國雲計算專家咨詢委員會副主任、秘書長劉鵬教授給出的：「雲計算是通過網路提供可伸縮的廉價的分布式計算能力」。
通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程伺服器中，企業數據中心的運行將與互聯網更相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和存儲系統。
好比是從古老的單台發電機模式轉向了電廠集中供電的模式。它意味著計算能力也可以作為一種商品進行流通，就像煤氣、水電一樣，取用方便，費用低廉。最大的不同在於，它是通過互聯網進行傳輸的。
問題三：什麼是雲計算，對用戶有什麼用 以後手機電腦就是一塊屏幕+電池+無線網卡，伺服器會分配給你硬體，你只用使用網路去調用它們，不過我覺得雲計算是不能完全取代現有的模式，網路延遲是永遠也規避不了的，還沒有東西能夠超過光速，這對於時效性較高的計算是一種災難
問題四：使用雲計算可以干什麼 現在雲計算太多太多啦，身邊的，網約車，外賣，網購，只要跟互聯網掛邊的，差不多都有關系，軟體,平台，
問題五：雲計算是干什麼的 雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。雲計算服務指的就是我們通過所使用的網路服務，把資料存放在網路上的伺服器中，並藉由瀏覽器瀏覽這些服務的網頁，使用上面的界面進行各種計算和工作。
雲計算可以認為包括以下幾個層次的服務：基礎設施即服務（IaaS），平台即服務（PaaS）和軟體即服務（SaaS）。
問題六：何為雲計算，幹嘛用？ 1.雲計算（cloud puting）是基於互聯網的服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。狹義雲計算指IT基礎設施的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需資源；廣義雲計算指服務的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需服務。這種服務可以是IT和軟體、互聯網相關，也可是其他服務。它意味著計算能力也可作為一種商品通過互聯網進行流通。雲其實是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。
2.雲計算是一種理想狀態，它無需用戶的電腦進行數據處理而是交給雲端進行處理，因為雲端處理數據能力更強一些
3.說道雲計算的運用目前常分為四大類：雲安全、雲游戲、雲儲存、雲物聯
①你看現在殺毒軟體都融入了雲技術使得殺毒效果大大上升，金山毒霸就是個例子，他現在完全成為一款雲殺毒，體積非常小，在聯網的情況下與雲端大量數據的緊密結合殺毒和防毒都變強了
②雲游戲是以雲計算為基礎的游戲方式，在雲游戲的運行模式下，所有游戲都在伺服器端運行，並將渲染完畢後的游戲畫面壓縮後通過網路傳送給用戶。在客戶端，用戶的游戲設備不需要任何高端處理器和顯卡，只需要基本的視頻解壓能力就可以了。
③雲儲存像金山T盤就是把自己的東西放在雲端這樣就不會容易丟失，而且還少佔自己電腦的存儲
④雲還能應用在很多方面比如QQ音樂運用了雲技術我們下載歌簡直秒速瞬間完成
4.雲計算的運用是時代的進步，我覺得雲時代可能會取代現在的信息化時代
問題七：雲計算是什麼？有什麼用？怎麼用？ 看見滿天的白雲沒 。雲計算就是利用雲集在全球的空閑的網路計算機去進行超大規模的科學實驗。例如試驗新的葯品的療效 計算處理新的星雲照片等等 通過一個巨大的數據中心來協同調度全球各種數據運算。Google Doc以及Google Apps就是使用了雲計算。微軟的Live Mesh，SUN的Blackbox帶來的全新移動數據中心技術，都為雲的快速發展提供了保證。雲計算的引入可以極大的提升其對病毒樣本的收集能力，減少威脅的相應時間。惡意代碼收集及應急響應方面也充分利用了雲計算的特徵 可以及時應對網路中不斷出現的新型攻擊行為，為其規則庫的及時更新提供了有力的支持。至於怎麼用我前面提到過的Google Doc以及Google Apps 你可以體驗一下，不過我一般用不到。
問題八：雲計算到底是什麼 雲計算是基於網路的，發展到一定程度之後，你只要有個顯示器、滑鼠、鍵盤，其它的都不需要了，相當於現在我們用的主機放到一個集中的地方（雲端），然後顯示器滑鼠鍵盤與其通過網線進行數據交換。
這樣節省資源啊，中國假設有5億台電腦，同時使用的可能只有2億台，那剩餘的硬體資源不是閑置了么，有了雲計算就可以大家一起用這2億台電腦，當然，到了那個時候就不是咱現在用的小主機了，可能就是超級計算機了。
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以上是個人的理梗，不對不全之處請拍磚
問題九：什麼是雲計算，講的通俗點！ 聽說這么一個事：
一計算機愛好者，把互聯網上很多人的電腦連在一起（當然是經過同意了的）。進行浮點運算，要與美國的巨型機比賽。
結果是，輸了，比巨型機慢了幾千次運算。
但他們卻引起了轟動，因為那些所有賽的計算機加上網路的一些成本，加起來還不到巨型機的1/3.
那麼，也就是說用了最少的錢，做了最大的事。
這就是雲技術的雛形。
後來，我們在這方面的運用就很多了。
比如：雲存儲、雲共享等。
雲存儲：你在QQ或其它的郵箱在上傳大文件時，可能會提示只能保存多長時間等信息，那麼你在上傳的時候，很可能會發現，你上傳的文件，很快就上傳上去了，時間大約在幾秒之內，這怎麼可能？小文件在上傳時幾秒鍾也是不可能的。其實是，這個文件在網上的空間中已經存在了，你在上傳的時候，伺服器只是對比了一下程序的MD5加密，因為是一樣的，所以伺服器無非就是多生成一個鏈接而已。那麼，上傳不就是很快就完成了嗎？
雲共享：
比如現在博客等的誕生，使的越來越多的人關注這東西。同樣，很多網站也都想分一杯羹。
但不同的網站，用戶數自然也是不一樣多的。可能你會在多個網站同時注冊，也有的人就喜歡一個網站。
現在是，你可以用新浪、QQ的號來登錄你的網站，或是用別的號碼來登錄，這樣一登錄，其實你在另一網站的信息也就隨著更新了。
那麼，做為用戶，你得到的好處是，用一個賬號就能登錄多個平台。
還有，做為服務商，他們共享了用戶、還有各平台上的一些信息。
雲計算：其實也就是多台電腦共同執行。
注意：殺毒軟體所說的雲計算，並非真正意義上的雲計算。甚至連雲共享都算不上。
軟體中會說，雲計算殺毒，意思是說，在別人機器中出現過的病毒，就能在你的電腦上找出來，這樣就方便了，可能也不需要更新病毒庫就能殺毒。
但是，你這樣理解一下：在殺毒軟體的設置中，為什麼有個選項是提交信息的呢？其實就是會自動把你殺毒結果（病毒代碼等信息）上傳到伺服器，這樣，伺服器就有了最新的病毒庫，其他人用到的時候，再從伺服器上交換，下載下來。
比如你是A，別人是B，伺服器是C，殺毒軟體只能做到A-C和B-C，卻做不到A-B，怎麼能叫做雲呢
問題十：雲計算對個人用戶有什麼用 雲計算催生了個人雲服務，個人雲計算是雲計算在個人領域的延伸，是以Internet為中心的個人信息處理，即通過Internet對個人的各種信息進行組織、存儲、分發和再加工。與所有的雲一樣，個人雲由伺服器、終端、應用程序和個人信息組成。個人信息存儲在伺服器上，由運行在那裡的Web應用程序進行計算，通過網路介面提供服務給終端。終端通過Web瀏覽器等客戶端軟體訪問個人雲服務。
『陸』 雲存儲怎麼更好實現容錯
雲存儲系統具有良好的可擴展性、容錯性，以及內部實現對用戶透明等特性，這一切都離不開分布式文件系統的支撐。現有的雲存儲分布式文件系統包括GFS、HDFS、Lustre、FastDFS、PVFS、GPFS、PFS、Ceph和TFS等。它們的許多設計理念類似，同時也各有特色。下面對現有的分布式文件系統進行詳細介紹。
1 Google File System (GFS)
GFS是一個可擴展的分布式文件系統，其主要用於處理大的分布式數據密集型應用。GFS的一大特色就是其運行於大量普通的廉價硬體上，通過GFS文件系統提供容錯功能，並給大量用戶提供可處理海量數據的高性能服務。和傳統標准相比，GFS文件規模巨大，其主要用來處理大文件。此外，GFS大多通過直接追加新數據來改變文件，而非覆蓋現有數據，一旦數據寫入完成，文件就僅支持讀操作。
2 Lustre文件系統
Lustre文件系統是一種典型的基於對象存儲技術 的分布式文件系統， 目前，該文件系統已經廣泛用於國外許多高性能計算機構，如美國能源部、Sandia國家實驗室、Pacific Northwest國家實驗室等。Top500機器中有多台均採用的是Lustre文件系統。
Lustre文件系統的大文件性能良好 ，其通過基於對象的數據存儲格式，將同一數據文件分為若干個對象分別存儲於不同的對象存儲設備。大文件I/O操作被分配到不同的對象存儲設備上並行實施，從而實現很大的聚合帶寬。此外，由於Lustre融合了傳統分布式文件系統的特色和傳統共享存儲文件系統的設計理念，因此其具有更加有效的數據管理機制、全局數據共享、基於對象存儲、存儲智能化，以及可快速部署等一系列優點。盡管如此，由於Lustre採用分布式存儲結構將元數據和數據文件分開存儲，訪問數據之前需要先訪問元數據伺服器，這一過程增加了網路開銷，從而使得Lustre的小文件I/O操作性能較差。
3 FastDFS文件系統
FastDFS是一個輕量級分布式文件系統，其體系架構如圖3所示，整個文件系統由客戶端(Cli—ent)、跟蹤器(Tracker)和存儲節點(Storage)三部分組成。系統服務端有Tracker和Storage兩個角色，Tracker用來負責作業的調度和負載均衡，Storage則用於存儲文件，並負責管理文件。為支持大容量的數據存儲，Storage採用分卷或分組的數據組織方式;存儲系統可由一個或多個卷組成，一個卷可以由一台或多台存儲伺服器構建。同一個卷下的多台存儲伺服器中的數據文件都是相同的，卷與卷之間的文件則相互獨立，通過這種數據組織方式，可以很好地實現數據冗餘備份以及系統負載均衡的目的。
圖 FastDFS文件系統體系結構示意圖
4 Parallel Virtual File System (PVFS)
由Clemson大學設計並成功開發的PVFS是一種構建在Linux操作系統之上的開源並行虛擬文件系統。PVFS基於傳統的C/S架構進行設計，整個文件系統由管理結點、計算結點和I/0結點三大部分組成，管理結點負責處理文件的元數據，計算節點用來執行各種計算任務，I/0結點則主要負責數據文件的存儲和讀寫，並負責給計算結點提供所需的數據。在整個集群系統范圍內，PVFS使用一致的全局命名空間，另外，PVFS應用對象存儲的概念，將數據文件條塊化為多個對象並分別存儲到多個存儲結點上。由於在網路通信方面，PVFS只支持TCP網路通信協議，這使得其靈活性不足;此外，由於PVFS應用對象存儲的概念進行數據文件的存儲，其在處理小文件時性能也不太理想。
5 General Parallel File System (GPFS)
GPFS的前身是Tiger Shark多媒體文件系統，其是IBM專為Linux集群系統設計的並行共享文件系統。在系統結構上，GPFS主要借鑒了IBM Linux集群系統中的虛擬共享磁碟技術，計算節點可以通過使用交換網路來同時並行訪問系統中多個磁碟中的數據，並依賴這一訪問方式來實現較高的I/O帶寬。GPFS的主要特點包括：通過循環的方式將大文件存儲在不同的磁碟上，同時通過合並操作來處理小文件的讀寫，使用動態選舉的元數據結點來管理元數據;此外，GPFS還具有基於日誌的失效節點的自動恢復策略以及集中式的數據鎖機制。
6 Parallel File System (PFS)
Sun公司的PFS分布式文件系統可以很好地支持高性能和可擴展的I/O操作，其主要設計思想是將文件分布在多個磁碟和伺服器上，並將存放文件的多個設備邏輯上看成一個虛擬磁碟來統一管理。很顯然，PFS可以同時跨越多個存儲系統，可以將整個PFS中的所有存儲設備都看成是這個虛擬磁碟的一部分;當有多個節點同時訪問同一文件時，PFS可以並行地為這些節點提供訪問服務。PFS分布式文件系統構建於Solaris操作系統之上，主要包括宿主節點、計算節點、I/O從屬節點和I/O主機節點。宿主節點是PFS提供給其它系統的人口，只有成功登錄到宿主節點的用戶才是合法的，才可以訪問PFS內部的數據文件。計算節點主要用來管理PFS系統的通信和內存資源。L/O主機節點則主要負責文件系統的目錄管理和存儲塊管理，同時為存儲數據文件提供讀寫服務。I/O從屬節點僅用來處理磁碟的讀寫操作和空白塊的分配工作。
7 Ceph雲存儲文件系統
Ceph是Califomia大學Santa Cruz分校的Sage Weil設計的一種雲存儲分布式文件系統。Ceph雲存儲文件系統的主要目標是設計基於POSIX的無節點故障分布式文件系統，並且數據文件具有容錯和無縫復制功能。Ceph文件系統具有三大特點，首先，其使用多個元數據伺服器來構建系統的命名空間，這顯著強化了元數據伺服器的並發訪問功能;其次，在元數據伺服器上，Ceph文件系統採用了動態的子樹劃分技術，並支持元數據伺服器的負載遷移，可以很好地實現元數據的負載均衡;最後，Ceph文件系統提供基於對象存儲設備的對象文件系統，並將數據文件作為一個存儲對象來對待，這有效地提高了數據文件的讀寫效率。
8 Taobao File System (TFS)
Taobao file system (TFS)是由淘寶開發的雲存儲文件系統，其主要面向海量非結構化數據存儲問題提供服務。TFS部署在普通的Linux集群上，為淘寶網提供高可靠、高並發的大量小文件數據存儲服務。TFS採用扁平化的數據組織結構將文件名映射到文件的物理地址，簡化了文件訪問流程，一定程度上優化了系統讀寫性能。
一個TFS集群由兩個NameServer節點和多個DataServer節點組成，TFS的服務程序都是作為一個用戶級的程序運行在普通Linux機器上。TFS將眾多的小文件合並成大文件，並稱這個大文件為Block，Block存儲在DataServer上，每個Block在TFS系統內均擁有唯一的Id號。NameServer負責維護block與DataServer之間的映射關系。NameServer採用HA結構，即雙機互為熱備份，來實現容災功能，兩台NameServer同時運行，其中一台為主節點，另外一台作為備用節點。當主NameServer節點出現故障後，迅速將備份NameServer切換為主節點並對外提供服務。
『柒』 攀登比珠穆朗瑪更高的山峰，數據存儲技術的突破之路
文： 科技 商業 於洪濤
在物理世界，山峰是自然力量的象徵；而在數字世界裡，數據則是智慧力量的來源。
或許正是因為如此，華為將其聚焦在數據基礎技術的科研大獎命名為Olympus Mons，即奧林帕斯大獎，專門用於重獎那些在數據存儲領域實現技術突破的科研工作者。
設立獎項只是一種形式。在奧林帕斯大獎的背後，是華為通過匯聚產學研各方能力，來推動數據技術實現突破性發展的雄心，從而為數字經濟發展提供更好的數據基礎設施。
隨著數字化時代的到來，數據的價值越來越突出，正在日益成為國家、企業、甚至個人的核心資產。
與傳統經濟相比，數字經濟的本質就是數據的流通，數據也成為智能 社會 的主要生產要素。IDC的調研顯示，2020年全球共創造了59ZB的數據，到2025年則將達到163ZB。
如此巨量的數據資產，需要經過數據採集、數據存儲、數據分析等流程才能產生價值，其中數據存儲無疑是基礎。在數據中心裡，存儲也與計算和網路一道，成為關鍵基礎設施，為整個數字化進程提供支持。
在數據量高速成長的同時，數據的形態也日益多樣化，視頻、圖片、音頻等非結構化數據已經成為數據的主體。這些復雜的數據要想充分發揮價值，就需要更加高效的數據存儲和數據管理。
有統計顯示，如今只有2%的數據被保存，保存下來的數據也只有10%得到分析利用。華為數據存儲與機器視覺產品線總裁周躍峰介紹說，數據在企業數字化轉型中扮演著越來越重要的角色，然而企業卻面臨海量數據存不下、流不動、管不好的問題。
為了滿足客戶日益增長的數據存儲需求， 華為主張構建端到端的數據能力，包括計算、存儲、利用和AI等能力，讓數據在全生命周期內實現每比特價值最大，每比特成本最優。
華為的努力，已經收到了成效，如今越來越多的政企使用華為的數據存儲解決方案，來實現對數據資產的管理。
甘肅敦煌研究院，正在利用華為的海量存儲解決方案，通過 計算機技術和數字圖像技術，實現敦煌石窟文物的永久保存、永續利用。
然而，整個敦煌莫高窟擁有735個洞窟、4.5萬平方米壁畫、2415尊泥質彩塑，要把這么多文物數字化，達成構建數字敦煌博物館的目標，意味著需要大量的投資和海量的存儲設備。 顯然，要想解決這一問題，僅靠華為自身的努力還不夠，而需要各個方面的共同參與，通過打造產業技術生態，來實現存儲技術的新突破。這也正是華為設立「奧林帕斯獎」的初衷。
據了解，華為「奧林帕斯獎」，每年都聚焦於數據領域的兩個主要技術難題來尋求解決方案。在去年底的全球數據存儲教授論壇上，第二屆的「2021年奧林帕斯懸紅」兩大難題已經確定：一是構建每比特極致性價比的數據存儲，二是實現下一代存儲產業根技術突破。對於每個難題，華為都給出了高達100萬元的懸紅，
華為希望通過「奧林帕斯獎」的設立，與學術界在 Cloud-Oriented多雲存儲服務、Data-Centric新型數據應用存儲系統、AI-Driven存儲軟體架構、創新體系架構等技術方向共同攻堅，構築更好的數據存儲系統。
我們都知道，妨礙電動 汽車 推廣普及的主要制約因素是電池的能量密度，其決定了電動 汽車 的可用性。在數據中心裡，數據的存儲密度則將成為未來的核心挑戰，決定著我們智能 社會 的成色。
科學家們已經明確了下一步的發展目標：在有限的資源下實現100x性能密度和100x容量密度的數據存儲。要實現存儲能力的提升，壓縮演算法是核心技術之一，可以降低 數據的存儲成本，幫助用戶緩解數據規模爆炸性增長帶來的成本壓力。
然而，作為存儲技術中的重磅難題，壓縮演算法多年來未有突出成果。
為了突破壓縮演算法面臨的瓶頸，激發數據壓縮領域的活力，自2020年起，華為與莫斯科國立大學合作，舉辦全球數據壓縮大賽，以促進數據壓縮根技術的研究。
今年的第二屆全球數據壓縮大賽，邀請了壓縮領域享有盛譽的技術專家擔任評委；使用電子顯微鏡、遙感等高性能計算數據，更貼近前沿、更貼近實際場景。大賽設計了五種類型的數據集（賽事項目）：定量數據壓縮、定性數據壓縮、混合數據壓縮、小塊數據壓縮和熵編碼優化。
同時，大賽還增設了面向高校學生、難度相對較小的編碼演算法優化項目，以吸引更多校園演算法高手參與比賽。在獎項設置方面，進一步體現多維激勵，增設領先獎、特等獎和學生參與獎。
本屆數據壓縮大賽，已於6月15日正式開賽，接收參賽作品截止到11月底，將於12月底公布獲獎結果。截至7月中旬，開賽僅1個月大賽組委會就已經收到了來自全球近80個報名申請。
伴隨著奧林帕斯大獎和全球數據壓縮大賽相繼進入第二屆，「奧林帕斯」已經成為華為數據存儲正在著力打造的新品牌，專門用來加強產學研合作，聯合學界一起推動數據存儲產業的進步。
從第一屆奧林帕斯大獎得主那裡，我們已經看到科研界在數據技術創新領域的突破。
獲得 百萬懸紅大獎的清華大學舒繼武老師團隊的「持久性內存存儲系統構建與關鍵技術」， 創新地提出了持久性內存文件系統與鍵值存儲的設計方法和分布式持久性共享內存框架，攻克了其數據結構、內存管理、一致性與安全等方面的一系列難題，解決了基於新型內存介質的高效數據存儲問題。
此外，上海交通大學的陳榕團隊的 「基於新型異構硬體的高效數據處理系統」， 華中 科技 大學的馮丹團隊的 「NVM（新型非易失存儲）高效可靠技術」，也具有較高的創新性和先進性， 具備產業價值和應用前景。
同樣，在第一屆 全球數據壓縮大賽上，也涌現出了很多令人矚目的成果。
比如獲獎選手Peter Thamm設計的pglz演算法在壓縮率和性能上，打破了快速壓縮演算法的一般認知，指引了壓縮演算法優化方向；Konstantinos Agiannis的參賽演算法，在文本場景測試中的壓縮率和壓縮性能，均超過業界公認的標桿演算法；Andreas Debski的快速圖像壓縮演算法，達到了業界公認標桿演算法120%的壓縮率，展現了深厚的圖像壓縮演算法功底。
過去一年的成功，也讓我們對今年的 「奧林帕斯」有了更高的期待。對這個太陽系最高峰的攀登，意味著整個數據存儲技術領域的參與者，首次能夠團結一致，共同牽引基礎理論研究方向，突破關鍵技術難題，加速科研成果產業化，實現產學研合作共贏。
在此進程中，華為一方面發揮了產業引領者的角色，大力推動產學研的合作進程；另一方面也積極投身其中，通過 Data Fabric、智能存儲、內存型存儲、數據縮減、視頻存儲等五大創新實驗室，通過4000多名研發工程師的協同努力，圍繞下一代存儲的介質、網路、架構和管理等進行系統化創新。
我們也有理由相信，通過全球、全領域的協同創新，我們一定能夠迎來數據存儲技術的突破，通過技術重構實現更好的數據存儲效能，讓全世界共享數字技術紅利，進而推動千行百業的智能化升級。
『捌』 什麼叫雲存儲系統
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，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。簡單來說，雲存儲就是將儲存資源放到雲上供人存取的一種新興方案。使用者可以在任何時間、任何地方，透過任何可連網的裝置連接到雲上方便地存取數據。
就如同雲狀的廣域網和互聯網一樣，雲存儲對使用者來講，不是指某一個具體的設備，而是指一個由許許多多個存儲設備和伺服器所構成的集合體。使用者使用雲存儲，並不是使用某一個存儲設備，而是使用整個雲存儲系統帶來的一種數據訪問服務。所以嚴格來講，雲存儲不是存儲，而是一種服務。
雲存儲的核心是應用軟體與存儲設備相結合，通過應用軟體來實現存儲設備向存儲服務的轉變。
摘自 神州雲 官網
說白了，就是：網路+硬體集群（計算和存儲）+平台系統（paas如管理何讀，如管理何寫，具體規則）
專用的雲儲存系統 更強調儲存單元的功能，如果成本可以接受，考慮用SSD的硬碟會更好！
以前的系統用的不是SSD的硬碟，讀取和寫入都是問題，無論公網還是內網，都影響速度，絕對瓶頸，實驗環境是千兆和萬兆的，其他硬體都是HP的，CPU是INTER的2620，感覺不夠流暢
『玖』 如何才能徹底銷毀硬碟上的所有數據
美國電視劇《越獄》里有一個情節，邁克爾·斯科菲爾德將包含數據資料的硬碟扔到河裡，想用這種方法銷毀硬碟數據，最後，丟到河中的硬碟最終卻被警察找到並恢復了數據，有數據取證專家表示，如果硬碟只是泡了水，數據恢復工作其實並不難，最終硬碟的數據被恢復了大部分。
要銷毀硬碟數據，主要有以下三種思路：
第一種方法：物理銷毀
原理：通過強力錘擊，粉碎，爆炸，刮花硬碟表面等等破壞數據。
簡介：第一種是比較簡單暴力，但摧毀還不算徹底的方式。
具體實施：拆開硬碟後，用刀在磁片上劃出一道道半徑的直線，然後再將碟片用錘子砸粉碎，丟棄在不同地方。
第二種方法：化學銷毀
原理：使用強化學劑溶解(比如各種酸)。
簡介：第二種是比較徹底的方式，但是受限於化學反應的速度，比較慢。
具體實施：拆開硬碟後將硬碟泡水，並且注意盡量使用能腐蝕金屬的臟水。
第三種方法：電磁特性改變
原理：強力通電或者磁場改變，加熱燒灼，熔化。
簡介：第三種最簡單快速和徹底，只要電流磁場或者熱量足夠強，摧毀可以說是一瞬間的事。
具體實施：火燒法，拆開硬碟後火燒磁片，注意不要整個燒，拆散了均勻火烤。