云存储爆炸时代

A. 现在我们都在大数据时代，那么什么是大数据时代

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、互联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。

B. 大数据时代“数据动车”的存储模式

大数据时代“数据动车”的存储模式
大数据席卷全球，相关理论与技术已经成为国内外学术界、产业界和应用行业普遍关注的热点研究课题，并掀起了一场空前的研究热潮。大数据的海量存储、大数据的应用领域、大数据带来的商业价值、大数据的学术分析……大数据，正在迎接继互联网之后的又一场“革命”。
大数据的“争宠”之路
大数据之所以成为商界“新宠”，源于它分析洞察的魔力。人们可以通过对存储下来的大量目标数据的分析，挖掘出隐藏在数据背后的真实故事或事件主因。正因它有如此魔力，大数据被广泛的应用在政府职能部门、商业领域、医学领域等各行各业。
大数据在政府职能部门的应用。如：美国孟菲斯警局借助数据分析平台，通过对以往大量案件的分析，得出一些犯罪的模型，列出了犯罪的“热点地区”，从而有效布置警力，最大限度的遏制犯罪的发生等。
大数据在商业领域的应用。如：美国卡夫食品公司在进军澳大利亚市场时，借助数据分析的技术，很快便“入乡随俗”，取得了巨大的成功。
大数据在医学领域的应用。如：在加拿大，研究人员针对早产儿的安全问题，正在开发一种大数据手段，以便能在明显症状出现之前发现早产婴儿体内的感染。通过把包括心率、血压、呼吸和血氧水平等16种生命体征转化成每秒1000多个数据点的信息流，他们已经能够找到极其轻微的变化与较为严重的问题之间的相关性。最终，这项技术将使医生能够提前采取行动，从而拯救生命。
大数据的影响正在向四面八方的辐射，不仅可以为我们排忧解难，强化工作效率，提高工作质量，而且能帮助我们创造更大的商业利润。
大数据的“掘金”之路
在国外，大数据正在与各行业的实际应用紧密结合，从数据中“掘金”不仅是一个愿景，而是真实的现状。如：美国医药贸易商McKesson将大数据技术融合到每天处理200万个订单的供应链业务中，节省了超过1亿美元的流动资金；加拿大皇家银行在大数据上每投入600万美元，就能获得1.2亿美元的收入回报……
Gartner报告称2012年全球各大企业用于大数据业务的投资总额达43亿美元，预计2013年全球各大企业用于大数据业务的投资总额仍将增至340亿美元。IDC报告称，在中国，与大数据建设相关的硬件软件服务在2011年市场规模约达7760万美金，而2016年这一数字将超过6亿美金，连续增长率将达到51.4%。大数据已经加速到来并迅速渗透至各行业，并带动各行各业的经济发展。
不仅如此，世界各国也纷纷推出本国的大数据发展战略。如美国奥巴马政府已发起大数据研究和发展倡议，承诺为此投资超2亿美元；英国政府也宣布投资1.89亿英镑推进大数据和节能计算……
大数据已全然走进我们的生活，给我们带来极大的经济效益，同时我们在大数据的海量投资，在一定程度上也带动了国民经济的增长。
大数据的“信息”之路
这是一个“数据爆炸”的时代，所有信息已数据化，而大数据的来源宽泛，有社交网络数据、有持续保存下来的历史数据等等，不难看出，我们的数据源不仅仅有传统的结构化数据，还有很多非结构化的数据。用传统的数据存储方式已经不符合要求，而且本身的要求也是有变化的，对于结构化的数据处理方式的要求和现在大数据处理方式的要求不完全一样。作为云存储厂商，目的是研发适合的产品，制定合理的解决方案，从而形成一个更完善、更完整的数据存储、管理和处理体系。
初志科技高性能安全存储一体机--“数据动车”，正是在大数据背景之下出现的，我们借鉴动车组的设计理念，根据存储需求，增加相应节点和机柜，而每个存储节点都由一台X86服务器作为动力源，随着设备的增加，数据的读取速度随即加速，并且数据和设备可自由延展而无需预留空间，避免多余的采购导致浪费。增加了海量数据的存储，访问速度、信息吞吐量等都大大提高。
大数据标志着社会处理信息方式的变化，随着时间的推移，大数据可能会改变人们思考世界的方式。并利用越来越多的数据来理解事情和作出决定，人们很可能会发现生活的许多层面是随机的、而不是确定的。

C. 云端存储技术未来的发展前景如何

海量数据催生新型的存储模式——云存储

近年来，大数据发展浪潮席卷全球，企业对信息存储提出了新的需求，云存储由此而诞生。云存储是基于云计算相关技术延伸和发展而来的全新的产品形态。

云存储的核心技术主要包括虚拟化技术、重复数据删除技术、分布式存储技术、数据备份技术、内容分发网络技术和存储加密技术。云存储利用这些核心技术将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能，从而保证数据的安全性，并节约存储空间。

云存储往企业级方向发展，市场规模持续扩大

我国云存储行业的发展可以追溯到2007年，云计算、云存储的概念在国内开始出现。2011年，云计算、云存储的概念落地;2012年，国家将云计算列为重点发展的战略性新兴产业，各大互联网企业纷纷推出自己的云存储应用，类Dropbox和类Evernote的应用层出不穷。该阶段云存储的发展以个人云存储发展为主。

2016年，监管政策收紧导致大批网盘企业关停，致使个人云存储用户规模急剧下降。企业云存储迎来高速发展期，国家积极鼓励企业上云。同时伴随着海量数据的增长，市场对信息存储的安全提出了更高的要求，各大企业也纷纷推出了存储容灾、专属企业存储等服务。

据统计，目前企业云存储占据了98.63%的云存储市场规模，个人云存储市场规模占比仅在1.37%左右。

从整体市场规模看，2015年我国云存储市场规模约为115亿元，2019年我国云存储市场规模已经达到了326亿元。2020年，海量数据的持续增长进一步推动了我国企业对云存储的需求，2020年我国云存储市场规模预计接近400亿元。

万物互联将催生更大云存储市场

未来，我国5G的发展与云计算交织并进，5G时代网络速度的提升带来万物互联，而其背后大量的数据需要有云计算强大的计算和存储能力支撑，我国云存储市场发展空间大，市场规模在未来几年仍将保持较快的增速增长，2026年有望突破1800亿元。

D. 云存储的发展历程

云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和衍生发展出来的一个新的概念。云计算是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经计算分析之后将处理结果回传给用户。通过云计算技术，网络服务提供者可以在数秒之内，处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和”超级计算机”同样强大的网络服务。

各类云存储图册(2张)
云存储的概念与云计算类似，它是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统，保证数据的安全性，并节约存储空间[1]。如果这样解释还是难以理解，那我们可以借用广域网和互联网的结构来解释云存储。
云状的网络结构
相信大家对局域网、广域网和互联网都已经非常了解了。在常见的局域网系统中，我们为了能更好地使用局域网，一般来讲，使用者需要非常清楚地知道网络中每一个软硬件的型号和配置，比如采用什么型号交换机，有多少个端口，采用了什么路由器和防火墙，分别是如何设置的。系统中有多少个服务器，分别安装了什么操作系统和软件。各设备之间采用什么类型的连接线缆，分配了什么 xml:lang=IP地址和子网掩码。
但当我们使用广域网和互联网时，我们只需要知道是什么样的接入网和用户名、密码就可以连接到广域网和互联网，并不需要知道广域网和互联网中到底有多少台交换机、路由器、防火墙和服务器，不需要知道数据是通过什么样的路由到达我们的电脑，也不需要知道网络中的服务器分别安装了什么软件，更不需要知道网络中各设备之间采用了什么样的连接线缆和端口。广域网和互联网对于具体的使用者是完全透明的，我们经常用一个云状的图形来表示广域网和互联网，如下图：

虽然这个云图中包含了许许多多的交换机、路由器、防火墙和服务器，但对具体的广域网、互联网用户来讲，这些都是不需要知道的。这个云状图形代表的是广域网和互联网带给大家的互联互通的网络服务，无论我们在任何地方，都可以通过一个网络接入线缆和一个用户、密码，就可以接入广域网和互联网，享受网络带给我们的服务。
参考云状的网络结构，创建一个新型的云状结构的存储系统系统，这个存储系统由多个存储设备组成，通过集群功能、分布式文件系统或类似网格计算等功能联合起来协同工作，并通过一定的应用软件或应用接口，对用户提供一定类型的存储服务和访问服务。

当我们使用某一个独立的存储设备时，我们必须非常清楚这个存储设备是什么型号，什么接口和传输协议，必须清楚地知道存储系统中有多少块磁盘，分别是什么型号、多大容量，必须清楚存储设备和服务器之间采用什么样的连接线缆。为了保证数据安全和业务的连续性，我们还需要建立相应的数据备份系统和容灾系统。除此之外，对存储设备进行定期地状态监控、维护、软硬件更新和升级也是必须的。如果采用云存储，那么上面所提到的一切对使用者来讲都不需要了。云状存储系统中的所有设备对使用者来讲都是完全透明的，任何地方的任何一个经过授权的使用者都可以通过一根接入线缆与云存储连接，对云存储进行数据访问。

希望对您有用

E. 为什么说云数据库是个性化数据存储需求的理想选择

因为云数据库可以很好地满足不同企业的个性化存储需求。云数据库可以满足大企业的海量数据存储需求。云数据库在数据爆炸的大数据时代具有广阔的应用前景。

F. 大数据、云存储的时代已经来临

大数据、云存储的时代已经来临
在文章中，笔者简单阐述了两种监控摄像目前的市场状况，也谈到了高清监控设备产生的海量数据，对存储设备的冲击。在流量较少的区域，采用支持移动侦测的监控摄像机，确实能为后端存储设备减轻压力，但对于要求7*24小时工作的监控摄像机来说，压力似乎还是存在的，如何缓解并有效的管理这些数据，成了目前安防企业需要考虑的问题。
口号OR行动
云计算、大数据、云存储等概念相继提出，立刻成为时下的热点话题，几乎各行各业都对它未来的发展，提出了美好的设想。
确实如此，大数据、云存储的深入发展，确实给高清监控设备产生的大量数据带来了福音，不仅有效的存储及管理数据，而且这些海量数据不再是孤立的，所有安防数据可以实现资源共享，为后期大量的分析提供数据支撑。
对于安防企业的影响
对于安防企业，首先在营销模式上会发生变化，企业不再单一的为用户提供设备，可以由服务着手。安防厂商可以为用户设计方案并提供设备，用户只需按期向安防企业缴纳服务费，相当于把企业的安防部分托管给安防厂商，企业本身也不必再为这些复杂而专业的问题苦恼。对于安防企业，用户增加了对自己的依赖，为后期的二次营销带来可能。
对于托管服务，早已不是什么新鲜事，众多企业都将人力、IT服务外包给专业公司，由他们帮忙打理这些琐碎的杂事，而企业自身只会专注属于自已的领域。
对各行业的影响
对于道路交通。
智能交通概念的提出，不仅仅是道路的监控，其涉及的是人、车、路三者的关系，如何有效的管理他们的关系，成为城市发展的重要因素。
众所周知，城市化道路压力日益严重，道路拥堵不堪，智能化交通势在必行。但海量的交通数据对于监管部门来说，压力不是一般的大，大数据、云存储的应用，对于智能交通的数据共享提供了可能，通过智能分析功能，监管部门可以清楚哪条道路在什么时间段内拥堵最为严重，哪段道路多出现交通事故，对于针对性的监管提供了数据支持，可以在事故多发路段假设警示牌等。
对于医疗行业。
智慧医疗概念的提出，立刻引起轩然大波，最近网上有关医疗安防的信息非常多，如何有效的处理医患之间的关系，也是智慧医疗重点的研究问题。
针对挂号难这一问题，各大医院已经纷纷出台网上挂号平台，大大减轻了挂号窗口的压力，在挂号大厅，医院也设立的多台挂号机，也缓解大量就医人员的挂号问题。
挂号平台、挂号机的应用，是向智慧医疗平台的过度阶段，相信不久的将来，医疗行业会融入更多高新技术，使医疗服务更智能化。大数据的应用，对于医疗行业也有很大的帮助，能有效的分析目前医疗技术的走势、哪种疾病在什么季节多发等等。
对于学校。
学校的安全问题，一直以来是监管部门管理的重点，学校暴力事件时有发生，青少年叛逆思想严重，如何有效的管理校园安全，也是当下亟待解决的问题。
除了保护学生安全，对于校内盗窃案件的发生也有很大帮助。大数据、云计算的深入应用，帮助学校分析校园安全，青少年暴力事件发生频率及阶段，都有极大的借鉴意义。
对于公安系统。
社会的安全稳定，可以为人们提供一个良好的居住环境，但犯罪事件时有发生 ，犯罪形式更是多种多样，如何行之有效的管理及监控不法分子，是相关管理人员考虑的头等大事。
在重点路段、街道部署监控摄像机，对刑事案件的侦破提供了更多依据，能够有效的减少犯罪事件的发生。大数据、云计算的应用，针对海量监控资料进行智能分析，有效的分析犯罪事件的多发地点、多发时间，弥补监控系统的空白区域，争取做到零死角监控，减少犯罪事件的发生，保障大家的安全。
大数据、云存储的相继应用，对于安防监控行业发展意义重大，云存储不仅可以有效的存储大量数据，还能通过智能化分析，为各行各业提供数据支撑。在未来，大数据、云存储在智慧城市、物联网、智慧医疗、智能交通领域，一定会大放异彩。大数据、云存储的时代已经来临，云安防还会远么？

G. 云存储为什么可以做到大容量

云存储实现技术（一）
——云存储理解

在当今风起“云”涌的时代，云存储作为“云”的基础架构和最广泛的应用得到了极大的重视。万丈高楼平地起，只有将底层的基础打牢，才有可能实现云中的摩天大楼。
实现的前提在于理解，到底应该如何理解云存储呢？没有一个放之四海皆准的概念，不同的角度，不同的背景得到的答案肯定不同。这里我想从广义和狭义的角度分别来理解。广义上来说，云存储发展于分布式存储，融合了并行与网格技术，延伸了虚拟化概念，通过对网络中大量异构存储设备的统一协调处理，最终实现了远程存储服务的提供。狭义上要从三种视角出发来理解：云制造商，云使用商，个人。
1．对于云制造商来说，云存储是一种架构。是对底层异构存储服务器的整合，对网络存储技术的创新，对硬件存储芯片升级。现在被各大厂商应用的底层云模式主要有两种：网络存储架构，分布式集群存储技术。
网络存储模式是在分散的基础存储设备上，实现一个统一管理存储设备系统。存储设备可以是FC光纤通道存储设备，可以是NAS和 iSCSI等IP存储设备，也可以是 SCSI或SAS等 DAS存储设备。而管理系统主要实现设备虚拟化管理，冗余链路管理，设备监控及安全备份处理。来看看IBM和色卡司公司提出的存储系统。色卡司推出的新一代的5-bay NAS，融合了NAS/DAS/iSCSI三为一体，提供iSCSI的堆叠扩充功能以及多重RAID技术，为底层存储提供了极大的应用弹性和数据保护机制。而IBM XIV存储系统则通过转架单个磁盘的转速瓶颈，将性能提升了一大步，但是基于硬件的网络存储模式终究还是存在容量与性能的扩展瓶颈。
分布式集群存储技术能够很好的解决上述瓶颈，不需要构建SAN模型，所依托的只是分布式文件系统，不但能够很好的支持异构机的搭建，还很容易扩充，高效的算法实现也带来了性能的突破。如Googal的GFS，Hadoop架构中的HDFS以及一些轻型的如FastDFS等。这种模型的前景一片明亮，只要人的脑袋足够聪明，高效的算法性能的提升终究要快于硬件的提升。
2．对于云使用商来说，云存储是一种服务。这里理解为提供服务与使用服务。提供的服务包括：原始的存储服务器，透明的大容量存储服务，存储机器与上层应用的综合体。相对于制造者而言，提供服务商亟需解决的是云服务的安全性，如何保证商业数据不泄密，如何实现企业数据冗余备份。还有一些细节方面的诸如可定制性，可扩展性，透明性，简易性，可靠性等都是云存储面临的困难。
对于使用服务者来说，云存储就是一个低成本，远端控制，安全的企业存储应用平台，他们不用再为高昂的硬件设备发愁，也不用为后期数据扩展空间担忧，只要专注与基于服务接口的开发即可。这里存储面对的最大问题是网络带宽与数据安全的问题。如何实现远端数据的高访问性，如何避免传输过程的数据损失及窃听。云存储需要的是各方面技术的支撑。
3．一切技术的发展都源于人对更高品质生活的需求，云存储也不例外。未来存储最大的应用应该是个人存储。即一切轻型移动设备之间信息互通，个人信息的最终云端化。最近UIT和Inter的合作也在向个人存储进军，通过与电信服务商的合作，将个人存储放在云上，实现随时随地的访问。可以想象不久的将来，信息的整合将在云中孕育。

云存储实现技术（二）
——云存储遐想

对于云存储来说，异构平台的的设备整合是最大的问题。既然称之为“云”，就不是某一单台服务器或一个机群提供的单一的硬盘数据存储功能。而是分布在全球多台设备之间的虚拟化管理。如何协调设备之间的统一部署，统一访问，这将成为巨大的瓶颈，如得不到实现，云将无法成型，终究只是广阔互联网中零星散落的水蒸气。现在的解决方案多是基于集群技术，分布式文件系统及网格计算技术。
如果不打破现有的观念，瓶颈终究是瓶颈，技术的发展也只是拖长了瓶颈的到来时间。以下让我们抛弃传统的架构模型，遐想下云存储。
1．高维度信息的存储
根据常识，我们在知道维度的大小可以决定存储容量的大小。传统我们对数据的存储都是基于二维结构的。现在我们跌入了二维瓶颈无法自拔，那么为何不放弃二维存储而转向高维呢？
维度的理解可以从宏观与微观两方面理解。
（1）微观方面，即存储介质本身的维扩展，令人欣喜的是澳大利亚科学家已经开发了一种新的能够感知激光波长和偏振材料，可以实现五个维度上的存储数据。这对于云存储容量扩展提供了不可估量的技术支持。
（2）宏观方面可以考虑存储数据的三维结构。可以这样理解，网络是种极其松散的空间拓扑结构，我们可以在其中设定一个笛卡儿坐标系，坐标中规定单位信息元数据。信息的存储就可以演变为坐标的存储。这里需要考虑的是单位数据的大小。对于结构数据，可以设置为一个字母，一个汉字或一个数据；对于非结构数据，可以是一个频繁词，一个tag 。但是对于庞大的信息而言，这又会造成更严重的维灾难。
考虑下我们现实世界中的信息冗余部分：
每一天，多少人在转载，复制，粘贴别人的信息。
每一分钟，有多少人在记录同一句话，计算同一数据。
以上这些占用了我们大量的存储设备而毫无意义。所以如何设置高效的单位元数据，如何利用已有的单位数据是亟需考虑的。
（3）笛卡儿坐标的引入对于数据安全方面也有所帮助，我们可以通过数据加密来改变每个用户的参考坐标系。
（4）在三维结构的基础上，我们还可以考虑引入时间的四维空间，因为计算机处理每个人的存储命令时间肯定是不同的，这一维的利用可以加快检索及访问速度。
2．人工智能的云存储
这里的人工智能是有别与冯诺依曼计算机体系的人工智能。
想想我们的大脑，一个1350立方米的空间容纳了无法估量的信息，仅这一条就足可以推翻容量与存储的关系。我们脑中的信息可以动态的加强和减弱（除了一些主观因素），可以快速检索而不需要索引表。这些靠的是什么？联想，记忆，信号的刺激与传导。那么我们是否可以考虑硬件的仿神经突触的设计。
我们好象也有过多的考虑冗余备份，在需要时，我们只需拿张纸记录就好。那么我们是否可以考虑减轻存储服务器的任务，将备份问题交给某些固定的外设就好。
人工智能这条路也许还有好长路要走，但我们坚信，创新就会有发展

H. 云储存中的数据安全吗

没有什么是绝对安全的事，云储存也一样，一但这家公司没了，那你的储存内容就会面临危险，短期内应该不会有问题，如果长期储存最好是自己买移动硬盘。现在的自动硬盘都是海量存储。可以按照自己的需求来买。从1T到10T，1T有500G。足够用了。

I. 云存储的底层关键技术有哪些

一切以客户的需求为出发点。传统存储以文件系统为典型代表，但是随着数据爆炸性增长，传统文件系统已经无法满足对存储系统的容量、性能等需求，因此，云存储应运而生。云存储最大的特点是数据被集中存储在数据中心，公有云存储将客户数据存放在公有云服务商数据中心，而私有云存储则是将公有云存储能力私有化部署在客户自身的数据中心。既然提到了数据中心，可想而知云存储最大的特点应该是海量：解决数以PB至EB的数据存储需求。所有云存储技术面对的通用问题有如下几个：

扩展性：即容量可以通过横向增加服务器、磁盘等线性扩展，软件不应该成为限制扩展性的瓶颈；

可靠性：如何保证数据不丢失，或者丢失概率极低；

可用性：如何保证数据always online；

性能：不同的客户的不同使用场景对云存储性能提出不同需求。

J. 什么是大数据与云计算

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，而这个海量数据的时代则被称为大数据时代。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。