云存储实验
‘壹’ 想把通讯录保存到云存储，选中一个号码实验一下，手机说，不支持空文件上传。我该怎么办
你直接可以备份通讯录到云端的
‘贰’ 大数据存储技术都有哪些
1. 数据采集：在大数据的生命周期中，数据采集是第一个环节。按照MapRece应用系统的分类，大数据采集主要来自四个来源：管理信息系统、web信息系统、物理信息系统和科学实验系统。
2. 数据访问：大数据的存储和删除采用不同的技术路线，大致可分为三类。第一类主要面向大规模结构化数据。第二类主要面向半结构化和非结构化数据。第三类是面对结构化和非结构化的混合大数据，
3。基础设施：云存储、分布式文件存储等。数据处理：对于收集到的不同数据集，可能会有不同的结构和模式，如文件、XML树、关系表等，表现出数据的异构性。对于多个异构数据集，需要进行进一步的集成或集成处理。在对不同数据集的数据进行收集、排序、清理和转换后，生成一个新的数据集，为后续的查询和分析处理提供统一的数据视图。
5. 统计分析：假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、t检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测、残差分析，岭回归、logistic回归、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析等方法介绍了聚类分析、因子分析、快速聚类与聚类、判别分析、对应分析等方法，多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等。
6. 数据挖掘：目前需要改进现有的数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特殊群挖掘、图挖掘等新的数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破面向领域的大数据挖掘技术如用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等挖掘技术。
7. 模型预测：预测模型、机器学习、建模与仿真。
8. 结果：云计算、标签云、关系图等。
关于大数据存储技术都有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
‘叁’ 中科院云计算中心分布式存储联合实验室
预警IPFS 分布式存储五大风险
随着5G、大数据、人工智能等新兴技术的广泛应用，数据体量的迅速增加，作为基础设施的分布式存储联合实验室，可以说是不可或缺的促进要素。
近日，中科院云计算中心分布式存储联合实验室举行虚拟圆桌会，国际欧亚科学院中国科学中心常务副主席张景安、中科院云计算中心主任季统凯、中科院云计算中心党委副书记左朝胜、中国科学院云计算中心数据科学研究室主任邢建设、中国通信工业协会区块链专委会副主任委员吴高斌、中科院云计算中心分布式存储联合实验室负责人李洪建等，就贯彻落实中国互联网金融协会、中国银行业协会、中国支付清算协会联合发布的《关于防范虚拟货币交易炒作风险的公告》和“国务院金融稳定发展委员会打击比特币挖矿和交易行为”的会议精神。重磅发声，提出了一系列行业预警，再次阐明了中科院云计算中心分布式存储联合实验室落实金融监管部门对于比特币、以太坊、奇亚币等虚拟货币的严管态度。
当下，大部分人都把目光聚焦到 IPFS 分布式存储行业内，并且以不同的方式参与其中，却没有对这个新兴的行业做深度的评估。为此，中科院云计算中心分布式存储联合实验室和相关专家对IPFS 分布式存储行业做出了五大风险预警，并提供专业服务帮助投资客规避风险。
预警：IPFS 分布式存储存在的五大风险
风险1：政策风险
中科院云计算中心分布式存储联合实验室认为，国家七大新基建明确指出对数据中心，分布式存储技术的研究及应用给予大力的支持，但是严厉打击打着IPFS的名义，做非法融资，恶意敛财等一切不正规、不合法的商业模式。
风险2：资金风险
对于趋势性产业，尤其是新兴行业对全球非专业人士而言都存在投资本金亏损的风险。云存储，云计算虽然已经属于成熟行业，而且国内外都有一些互联网巨头公司在云领域取得了辉煌的成绩，但是对于普通投资者，实体企业家，云领域还是一个比较模糊的领域。联合实验室计划针对想转型，在转型的相关企业进行数据中心、云存储、云计算、分布式存储知识的普及培训。
风险3：数据无监管风险
中科院云计算中心分布式存储联合实验室认为，IPFS星际传输系统，虽然有效的解决了网络冗余大，传输速度慢，数据存储不安全等问题，但是目前处于分布式存储的第一阶段，数据如何有效过滤，存入IDC数据机房的数据是否存在不 健康 内容，消极言论，非法内容各个公司并没有有效的过滤方式。而中科院云计算中心分布式存储联合实验室在数据过滤，内容筛选等方面会进行专项研究，定向存储，以确保数据的 健康 安全，合法合规。
风险4：技术风险
技术方面分为软件技术架构和硬件技术搭建。目前针对IPFS这个领域，各个公司把大部分精力和研究方向放在如何获得更多的Filecoin奖励上。存储技术并不重视也不成熟，联合实验室会针对行业的技术风险，为愿意共同为行业做出贡献的企业提供IPFS的存储技术，确保存储数据的安全、稳定。
风险5：生态应用风险
IPFS星际文件传输系统，与NFS网络文件系统,GFS可扩展的分布式文件系统都属于互联网的协议，已经相对成熟。但在IPFS上的配套设施与HTTP超文本协议的配套设施还相差甚远，联合实验室会在星际文件传输协议上完善配套设计，让更多参与分布式存储的企业并不是仅仅停留在获得Filecoin的奖励上。
据不完全统计，市场资金已经有超一千亿人民币进入Filecion市场。中科院云计算中心分布式存储联合实验室专家认为，如得不到有效控制风险、有效防范方案，整个Filecion市场将面临发展危机。
【相关链接】
中科院云计算中心分布式存储联合实验室成立后，将致力于利用分布式存储技术研发成果，推动转化应用落地，制定我国在分布式存储领域的各项标准。
据中央电视台报道，该实验室是国家级IPFS科研机构，IPFS分布式存储技术得到更多重量级科研机构的认可和参与。
据了解，该实验室还计划设立中国分布式存储技术创新发展专项公益基金，组织分布式存储产业、融资等专家，组成专家团，为相关企业进入资本市场服务，并定期举办中国分布式存储产业学术论坛、年会，促进我国区块链技术与实体经济的深度融合发展，在建设网络强国、发展数字经济、助力经济 社会 发展等方面发挥更大作用。
‘肆’ 为何微软将服务器沉入海底，而华为挖空大山置放，谁更胜一筹
微软和华为都是世界顶级的 科技 公司。
微软是老牌PC软件提供商，近几年大刀阔斧业务整改，重点向云服务方向发展。
华为是中国最值得骄傲的民族企业之一，在短短的三十年时间里，做到了世界通信领域的No.1。近几年消费者业务更是增长迅猛，如果没有美帝制裁，也许去年就已经把三星打趴在地。虽然受到了美帝的各种制裁，仍屹立不倒。
无论是微软将服务器沉入海底，还是华为挖空大山置放，其中一个主要因素都包含运维成本。不过这并不是唯一的因素，还有许多其他原因。而且这两个项目性质其实也是有很大差异的。
下面我们就先来详细看下这两个项目。
微软服务器沉入海底实验微软将服务器沉入海底的项目叫纳蒂克（Natick） ，取自美国一座小城市的名字。
该项目试验最早始于2015年，最开始在加州数据中心进行灌水试验，以验证项目在水下的可行性。
后来于2018年，在苏格兰正式将一整个数据中心沉入35米深的海底，包含了864台服务器和27.6PB的存储设备。直到今年9月14日，微软宣告了其最新实验的成功，表明未来水下数据中心是一个可行的方案。那么，微软的这个实验有什么好处呢？
1.降低成本，同时结合可再生能源
服务器维护的电力成本中，很大一部分都被服务器的冷确过程所消耗。 将服务器置于海底，冰冷的海水天然地为服务器冷却提供了帮助，与陆地相比会节约一大笔能源开销。 微软与Naval Group合作，该公司是一家有400年 历史 的法国公司，在制造和维护军用船舶和潜艇方面具有全球领先技术，为该项目应用了潜艇的热交换技术。
同时 微软还期望能与海洋中可再生能源比如潮汐能，海上风能结合，通过这些可再生能源，实现海底数据中心自给自足的运营。
还有一点， 在海底连租金都省了。
2.位置优势、快速部署
微软海底数据中心是模块化概念的。全世界一半以上的人口居住在海岸线20公里以内，所以将数据中心分块放置在沿海城市的海域中是一个非常不错的选择，可以 大大降低数据传输上的时延，让用户上网体验更好。
同时 快速部署，一个数据中心模块从规划到落地部署只需要90天 ，以目前技术来说比在陆地上建立数据中心要快很多。
3.低故障，免运维，可回收
因为在海底环境封闭，不会有人为因素影响。封闭容器中也会被填充惰性气体，让服务器可以在一个恒温恒湿的环境中运行。 微软表示，水下数据中心的故障率仅为陆地数据中心的八分之一。 不过一旦出现了问题，水下数据中心的维护成本和难度要远远高于陆地。所以微软期望一个数据中心模块，可以在水下持续运行5年免维。当其使用寿命结束时，可以进行再次回收利用。
华为挖空大山置放服务器接下来看华为挖空大山置放服务器， 该项目是华为在贵州正在进行的七星湖数据存储中心的建设。
1.政府优惠政策
之所以选择在贵州，离不开国家各种优惠政策。
贵阳市是中国首个将大数据产业定为战略性新兴产业进行发展的城市。华为也不是唯一一个在贵州建设数据中心的公司。腾讯、阿里、苹果等众多公司也纷纷在贵州投资建设数据中心。电能消耗是数据中心运维成本中最大一笔开销。 贵州有丰富电能，再加上当地政府大力优惠政策 ，最低电价0.35元/度，让企业大大降低了运维成本。同时 政府还提供了大面积低价地皮，让数据中心建设成本又降低了一成。
2.稳定的地质带，适宜环境
贵州所处位置为稳定的地质带，不会发生地震、火山或洪水等其他自然灾害。同时贵州气候适宜，常年温度比较平均，不会过高过低，适宜服务器运维。
华为采用挖山放置服务器方法，不仅巧妙利用了山体结构充当建筑，又利用了山体稳定和恒温的特性，一举两得。
谁更胜一筹？了解了上面两个项目，再回头看谁更胜一筹呢？其实两个项目并不是同等属性和具可比性的。
微软的纳蒂克目前还是一项应用研究项目，还没有完全转成商用，而且其数据模块的部署模式，主要是为了用户提供更好的上网和云服务体验。
而华为选择在贵州挖山，建立数据中心则是一个完全成熟的商业项目。并且华为建设的是IDC数据中心，我猜与之前苹果的类似，是用来做为华为云存储中心来用的，如我们华为手机中云空间的存储数据，是一个冷数据存储中心。
总结如果非要评判，我觉得微软的海底模块化数据服务中心，结合可再生能源是一个很环保并有创意性的项目。并从消费者体验角度出发，未来在更深入更广泛的云服务中，也许项目不一定能落地，至少也为大家提供了创造性思路。华为挖山建数据中心，脚踏实地跟随时代的节奏，符合华为一贯作风，看准某一领域，勇敢的向前冲锋，要做就做世界第一。
近日华为车BU与消费者业务CBG进行整合，由余承东来带队，期待未来会为华为打开另一片天，也为中国企业塑造一个榜样。华为，不仅仅是世界500强！同时也祝愿从华为卖出的荣耀，虽然不再属于华为，但仍能继承来自华为的优良传统，延续华为手机上的“荣耀”！
无论是微软的沉海还是华为的挖山，他们都是在为数据中心降低能耗寻找解决方案。而他们两家找的解决方案都是充分利用自然条件来对数据中心进行冷却，从而减少数据中心巨额的制冷费用。至于谁更胜一筹？不太好下定论，我们可以从下面几个方面对比一下：
1、从降温效果来看2017年，华为选址在贵州贵安新区建设全球最大的数据中心，该数据中心直接将一座小山挖空，然后通过当地的天然的低温环境来对数据中心进行降温。贵州属于低纬度高海拔的高原地区，兼有高原性和季风性气候特点，气温变化小，冬暖夏凉，气候宜人。贵阳全年平均气温才15.7 ，非常贴合数据中心运行要求的温度18 -25 。
从上图全年温度曲线来看，华为数据中心选择在贵州，全年只有2个月超过了25 。而且，在山洞里的温度相对恒定，就连夏天也可以稳定在25 左右。其他月份就更不必说了。所以，在这样的山洞里建数据中心，基本全年都可以采用风机自然冷切。非常少的时间需要用一下空调。 相比北上广深、减少了大量的空调制冷。至少可以节约80%的制冷费用 。
在2018年，微软将一个装载了864台服务器的Northern Isles数据中心沉入苏格兰北部的海域中。试验海底数据中心，尝试利用海水对数据中心进行降温。根据数据显示，世界三大洋表面年平均水温约为17.4 ，水温一般随深度的增加而降低，在深度1000米处的水温约为4 5 。对微软来说，完全可以在浅海中找到1个全年不用空调降温的地方。 这个降温效果和华为挖山的相差不大 。
2、从建设角度来看华为的挖山数据中心和我们挖隧道建房子差不多。一次性基建工程投入比较大 。而微软的沉海数据中心，则需要生产使用类似集装箱一体化数据中心，然后再用圆形的潜水器将集装箱一体化数据中心放置在里面。并在这里部署海水换热系统。从建设速度来看， 微软沉海数据中心可以工厂规模化生产 ，而且海底位置非常广阔，建设时间比较短，成本也会较低。而华为的挖山数据中心，基建时间比较长，但一次性建设好，可以放置较多服务器。 从建设角度来看，微软略胜一筹 。
华为的挖山数据中心使用和我们平常的数据中心一样，使用和维护都非常方便 。而微软沉海数据中心就麻烦很多了。主要体现在以下几个方面：
而华为的挖山数据中心就没有这些问题。所以， 从使用维护上来看，华为略胜一筹 。
总结无论是微软沉海数据中心，还是华为挖山数据中心。他们都有共同的目标就是降低数据中心制冷的能源消耗，做到节能环保。两者的节能降温效果是差不多的。建设上微软的沉海数据中心似乎速度更快些，而使用维护上，则华为的挖山数据中心更强很多。
微软是美国互联网的巨头，服务器的研究方面也是全球最先进的，所以他们设计把服务器沉入海底是经过相关的科学原理。而中国的华为却把服务器安排在大山置放，这其中究竟有着什么样的科学原理呢？两国 科技 巨头究竟谁更胜一筹呢？
散热的问题一直是服务器开发商最头疼的问题，那么华为和微软这两家大公司究竟如何解决这个难题呢？
服务器主要由硬盘、内存、CPU等系统组成，是一种比普通计算机运行更快，负载更高，价格更昂贵的物件。由于服务器的负载比较高，所以经常出现热量过高的问题，如果一旦散热这个问题得不到解决，那么将会影响到服务器的运转功能。
美国互联网巨头微软公司采用了海水散热法。海水散热法顾名思义就是把服务器放在海水的下面， 海水的质量密度比较大，流动性比较强，一旦服务器沉入到海水下面，海里的水通过不断地流动可以降低服务器产生热量的温度，达到降温散热的效果 。但是另一个令人头痛的问题是电器都是怕水的，一旦服务器遇到大量的水侵入就会产生短路的现象，严重的话可造成电器报废的结果。所以微软公司刻意重金聘请了某国着名的专业团队来解决这个难题。 这个专业团队利用了潜艇的密闭性和防水性的功能原理设计了一个水下服务器中心，经过多次的研究测试，终于成功了。
华为公司利用了地理散热法。众所周知，中国是一个南北方气候相异巨大的国家。 在中国的贵州，一直以来是一个属于亚热带季风气候的地方，地势特点都是西高东低，地貌都是以高原、山地、丘陵和盆地这四种为主。光照条件比较差，降雨的天数也比较多，相对湿度比较大。 所以华为公司的科学家都是利用贵州独特的凉爽气候把散热问题解决掉。
但是令华为科学家头痛的问题是贵州都是大山，所以服务器的安装连接比较麻烦。 华为公司把服务器置放在贵州大溶洞里，大大降低仓库的成本。贵州的溶洞之间都是可以相通的，所以只要采用扩充连接网络体系，就可以解决服务器连接的问题。再加上贵州独一无二的喀斯特地貌，减少了地震，泥石流，地质灾害的发生而导致服务器数据丢失的问题 。电器的核心就是电，那么在大山里高耗电的服务器是如何解决电量运输的问题？ 贵州这地方有丰富的水电资源，所以华为科学家根据因地制宜很好的降低了华为公司服务器的供电问题。
贵州洪家渡水电站
往往发展的代价都是以生态环境为牺牲，那么服务器放在海底或者放在大山里究竟会不会对周围的环境产生严重的污染呢？两国的 科技 巨头如何解决这个生态问题呢？
人造珊瑚礁
绿水青山就是金山银山，那么华为公司是如何解决在贵州大山里的服务器产生的环境污染问题呢？在贵州的贵安新区，国家大数据中心，华为数据中心，腾讯数据中心都纷纷落户在这里，让宁静的贵州大山一下子成为全球最庞大的数据存放中心之一。 所以当地都会建立许多环境监测站，命名为环保云（线下监测站线上APP），环保云的建成改变了基层工作人员的以往的眼睛看，鼻子闻，耳朵听的状态。对全省的水文环境，空气环境情况实施24小时全天候不间断监控，很好的把控了贵州整体环境的监督。这个环保云APP功能中也有群众投诉的功能，如果公众一旦发现贵州深山里有环境污染的事件，可以通过手机拍照，留下证据通过APP进行环境信访投诉，相关的部门会根据群众的投诉来展开调查 。所以贵州大山里的华为服务器都是经过防污染环境设备把污染环境的程度降到最小。
总结相对散热的处理方法，两国的 科技 巨头公司都不相上下。
相对于生态环保问题的处理方式，两家 科技 巨头公司的设计研究都十分符合生态环保的要求。
相对服务器供电处理方式，我比较认可华为公司的因地制宜降低电费成本和解决供电的方法，这一方面华为公司更胜一筹。
我在想，微软公司的高层是不是经常手机发热时用冰箱来来降温、头脑发热时用冰块来抚，然后一下子脑洞大开想到了解决服务器发热的问题，将自家的服务器深入海底冷藏保存。
不过，微软不是先例，早在1850年的时候，在英吉利海峡就铺设了世界上第一条海底通讯电缆，百来年后微软也将自己的数据中心沉入海底。
据了解，微软是将一个长约12米，直径3米的铁桶沉入了苏格兰水域内，这个铁桶内一共装有864台服务器，而这个铁桶将为苏格兰群岛周围海域提供云计算能力和互联网的链接。
根据微软公司的解释，将这巨大的服务器沉入水中也是为了成本考虑，如果放在陆地上，将面临这土地成本、人力成本、以及水电等，十分让人头疼，而放在海里就十分的简单了，海底就像是一个天然的冰箱一样。
这里我得说一下，微软为何会把数据中心沉入海底，肯定不仅仅是因为节约成本那么简单。微软作为一个老牌且知名的互联网 科技 公司，它的产品服务全世界，而且质量还很不错，就说我们国内吧，几乎我们每天都和微软打交道，打开电脑你用到的就是微软的系统，使用的办公软件也基本来自微软的，可以说在国内微软有很大的影响力。
服务器作为电脑数据的心脏，发热一个普遍的现象，那么将数据沉入海底既能解决发热的问题，也能使服务器所在海域周边的居民能够及时体验到互联网。另外，除了解决发热问题之外，还有一个最重要的就是环保。
那么，既然微软把数据中心沉入海底有这么高的成效，华为为何不学微软将数据中心沉入海底而是在深山老林里放置呢？
首先，华为的数据中心与微软的数据中心不一样，微软能用一个几米宽十二米长的箱子装下服务器沉入海底，但是华为不行，华为的数据中心很大，如果沉入海底工程量和成本费用就会很高，越大的数据中心放入海底越不安全。
华为选择在贵州大山里建数据中心，而不是在国内其他地方，首先就是成本问题，再者就是环境和就业问题。
贵州地势相对偏高，土地资源有待开发，又有国家政府对贵州地区的扶持，贵州也在大面积推广和招商引资，在政策上给予了很大的优惠。
另外贵州这个地区高原山地多，个别地带气温相对较低，环境上比较适合数据中心的建设。华为在贵州建数据中心而不是在海底，其实华为并不少只在考虑自己，也在为国家考虑，带动了当地的经济发展了就业。
大型 科技 公司每天产生的数据越来越多，如何存放这些数据成为了难题，不少公司选择兴建自己的数据中心。 数据中心的位置特别重要，需要的因素比较多，比如防震、安全、节能以及方便维护等。
存储数据的服务器运营时，会消耗大量的电力，尤其是数千台服务器同时运转，整个机房产生的电量堪称恐怖。而CPU等零部件运行时，服务器又会产生大量的热量，所以还需要设专门的散热系统。
所以不同厂商对于服务器存放的位置会有不同的方案。微软与华为选择的是两个截然不同的方案，微软选择将部分服务器放到海底，而华为却选择将服务器放到贵州的大山里面。后者的做法是目前国内很多 科技 公司通用的做法。
那么两种方案谁更胜一筹呢？
经济成本华为一次性将山洞掏空，需要付出巨大的建设成本，但是除了拿地与建设成本外，几乎不再有其他的费用。而微软只需要选择一个地质条件较好的海底就行。
当然，微软的服务器需要用钢制密封舱包裹起来。华为的建设成本要更高一些。不过华为存放的服务器数量要更多，目前华为在七星湖数据中心存储了60万台服务器，而苹果存放到海底的服务器数量有限，目前只有数百台试验性质的服务器存放在海底。
维护成本贵州的电力资源丰富，电费价格相对便宜，而存放在山洞的服务器可以随时进行人工维修，反而微软的服务器一旦出现故障，维修时会相当麻烦，不仅需要用吊船将服务器打捞出来，也需要将服务器从密封舱中取出来，同时连接服务器的光缆也有可能被海洋动物破坏 。所以微软的维修成本比较高。
安全性贵州喀斯特地貌地质比较稳定，泥石流与地震发生的概率特别小，华为的服务器基本上能够保证稳定运行，而海洋生态环境比较复杂，洋流、海啸、地震频发，哪怕选择的位置特别好，也不能够保证无忧。当然，密封舱外壳也许不怕海洋生物 ，但是也难免会出现疏漏，总之，海底存放服务器安全性不如陆上。
散热效果贵州海拔高，气候条件好，而贵州的山洞里面气温恒定，通风条件好，堪称天然的空调，企业无需付出额外的空调费用，而海底的温度同样比较稳定，海洋温度常年保持在17摄氏度，海底的温度更低一些，同时海水流动会带走热量。从散热效果来看，两者基本上半斤八两。
那么谁更胜一筹呢？我个人觉得建在山洞里面比较好。 微软将服务器投放到海底，只是做了个试验，实际上并没有大规模采用，而目前已经有数百家大型 科技 公司将数据中心建设到贵州，贵州的优势十分明显。另一方面，服务器建设到地面，也能够被当地带来岗位与税收，本身也能够产生一定的经济效益。
肯定挖山的优势大！降温只是一方面，挖山加固就是一个天然的防空洞！出现战争是，数据中心被毁的后果，大家想想都明白
几大互联网企业都把数据中心建设在贵州，主要基于以下考虑：1、从安全考虑，山高林密地理位置偏僻，远离沿海，战略位置偏后，有足够的战略纵深，
2、气候偏低，有利于设备散热，
3、存储设备巨耗电，贵州电力充裕，电价有优势，
4、远离重工业基地，电磁环境好，
5、数据中心集中建设，便于大数据相互交换，
6、地方政府支持，税收优惠幅度大。
显然挖空大山，可能更靠谱一些。
现在为了给服务器降温，节省电费，确保服务器稳定运转，可以说各个公司都是想方设法，采取各种措施。其中微软公司将服务器沉入海底，而华为在贵州挖空了大山，这两个方法都相当好，但是相对来说，华为公司挖空大山可能更胜一筹。
1、挖空大山更好一些华为为了节省能源，节省费用，能够有足够的空间放置大量服务器，采取的措施就是在贵州挖空大山。在贵州，常年温度可能也就是12-19度左右，而在大山的山洞里面，可能温度就稳定一些了，可能温度会维持在十二三度甚至更低的样子。这样服务器在运行的时候，可能发热就会更低一些，而且散热损耗等能源也会更少一些。
而且在山洞里面，如果发生一些情况，能够随时进行解决，而且在山洞里面，地质结构也更稳定，可能长期来看，成本会更低一些。
因此，感觉华为挖空大山放置服务器更胜一筹。
2、微软将服务器沉入水底，稍微差一些微软公司将服务器沉入水底，也是为了降低能耗，保障服务器稳定运转。在大洋底部区域，很多地方常年的温度也不高，在1000米深度的海洋底部，大概水温在四五度的样子。但是从理论上来说，微软可能沉入水底大概也就是三四十米左右的深度，可能温度也在十四五度的样子，因为再深的话，可能服务器壳体成本会大幅度上升。
而且相对来说，把服务器沉入水底的成本可能会更大一些，而且可能还会受到海浪，侵蚀等影响，而且以后运行维护也不是很方便。
因此，微软将服务器沉入水底，感觉上就稍微差一些了，可能成本更高，而且运行维护也不是很方便。
3、结论综上所述，感觉上华为挖空大山更胜一筹，运行维护方便，而且长期成本可能更低。
绝对是在大山里更方便。
兵来将挡，水来土掩。谁更胜一筹？一目了然。
单说降温的效率，肯定是沉入海底见效更快。华为把服务器放在贵州大山里，虽然环境温度也低，毕竟没有海水的低温和全包裹覆盖。
但是，服务器不是永动机，用到一定的年限一定会出问题，不管是系统问题还是硬件问题，需要维修的时候，在大山里，可以人进去，或者取出来。
在大海里，维护服务器还需要专门打捞，也不太可能让工程师潜入海底，还涉及到安全问题，万一进水也是大麻烦。
综上所述，从后续维护成本来看，还是放在大山里比较好。
‘伍’ 云计算有什么用
问题一：什么是云计算，有嘛作用？ 云计算是穿了满足未来人们对计算机等之类的各种设备的需求。未来设备的发展必然是我们只要一个终端（一个手机，平板，PC），然后其他东西全部都在网络上获得!!!把这些东西的硬件搬家到云端（服务商提供）....自己要用就只管从网上获得!!!
问题二：云计算的好处是什么？为什么用云计算 云计算（cloud puting）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
对云计算的定义有多种说法。国内较为广泛接受的定义是中国云计算专家咨询委员会副主任、秘书长刘鹏教授给出的：“云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力”。
通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。
问题三：什么是云计算，对用户有什么用 以后手机电脑就是一块屏幕+电池+无线网卡，服务器会分配给你硬件，你只用使用网络去调用它们，不过我觉得云计算是不能完全取代现有的模式，网络延迟是永远也规避不了的，还没有东西能够超过光速，这对于时效性较高的计算是一种灾难
问题四：使用云计算可以干什么 现在云计算太多太多啦，身边的，网约车，外卖，网购，只要跟互联网挂边的，差不多都有关系，软件,平台，
问题五：云计算是干什么的 云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。云计算服务指的就是我们通过所使用的网络服务，把资料存放在网络上的服务器中，并借由浏览器浏览这些服务的网页，使用上面的界面进行各种计算和工作。
云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
问题六：何为云计算，干嘛用？ 1.云计算（cloud puting）是基于互联网的服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。云其实是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
2.云计算是一种理想状态，它无需用户的电脑进行数据处理而是交给云端进行处理，因为云端处理数据能力更强一些
3.说道云计算的运用目前常分为四大类：云安全、云游戏、云储存、云物联
①你看现在杀毒软件都融入了云技术使得杀毒效果大大上升，金山毒霸就是个例子，他现在完全成为一款云杀毒，体积非常小，在联网的情况下与云端大量数据的紧密结合杀毒和防毒都变强了
②云游戏是以云计算为基础的游戏方式，在云游戏的运行模式下，所有游戏都在服务器端运行，并将渲染完毕后的游戏画面压缩后通过网络传送给用户。在客户端，用户的游戏设备不需要任何高端处理器和显卡，只需要基本的视频解压能力就可以了。
③云储存像金山T盘就是把自己的东西放在云端这样就不会容易丢失，而且还少占自己电脑的存储
④云还能应用在很多方面比如QQ音乐运用了云技术我们下载歌简直秒速瞬间完成
4.云计算的运用是时代的进步，我觉得云时代可能会取代现在的信息化时代
问题七：云计算是什么？有什么用？怎么用？ 看见满天的白云没 。云计算就是利用云集在全球的空闲的网络计算机去进行超大规模的科学实验。例如试验新的药品的疗效 计算处理新的星云照片等等 通过一个巨大的数据中心来协同调度全球各种数据运算。Google Doc以及Google Apps就是使用了云计算。微软的Live Mesh，SUN的Blackbox带来的全新移动数据中心技术，都为云的快速发展提供了保证。云计算的引入可以极大的提升其对病毒样本的收集能力，减少威胁的相应时间。恶意代码收集及应急响应方面也充分利用了云计算的特征 可以及时应对网络中不断出现的新型攻击行为，为其规则库的及时更新提供了有力的支持。至于怎么用我前面提到过的Google Doc以及Google Apps 你可以体验一下，不过我一般用不到。
问题八：云计算到底是什么 云计算是基于网络的，发展到一定程度之后，你只要有个显示器、鼠标、键盘，其它的都不需要了，相当于现在我们用的主机放到一个集中的地方（云端），然后显示器鼠标键盘与其通过网线进行数据交换。
这样节省资源啊，中国假设有5亿台电脑，同时使用的可能只有2亿台，那剩余的硬件资源不是闲置了么，有了云计算就可以大家一起用这2亿台电脑，当然，到了那个时候就不是咱现在用的小主机了，可能就是超级计算机了。
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以上是个人的理梗，不对不全之处请拍砖
问题九：什么是云计算，讲的通俗点！ 听说这么一个事：
一计算机爱好者，把互联网上很多人的电脑连在一起（当然是经过同意了的）。进行浮点运算，要与美国的巨型机比赛。
结果是，输了，比巨型机慢了几千次运算。
但他们却引起了轰动，因为那些所有赛的计算机加上网络的一些成本，加起来还不到巨型机的1/3.
那么，也就是说用了最少的钱，做了最大的事。
这就是云技术的雏形。
后来，我们在这方面的运用就很多了。
比如：云存储、云共享等。
云存储：你在QQ或其它的邮箱在上传大文件时，可能会提示只能保存多长时间等信息，那么你在上传的时候，很可能会发现，你上传的文件，很快就上传上去了，时间大约在几秒之内，这怎么可能？小文件在上传时几秒钟也是不可能的。其实是，这个文件在网上的空间中已经存在了，你在上传的时候，服务器只是对比了一下程序的MD5加密，因为是一样的，所以服务器无非就是多生成一个链接而已。那么，上传不就是很快就完成了吗？
云共享：
比如现在博客等的诞生，使的越来越多的人关注这东西。同样，很多网站也都想分一杯羹。
但不同的网站，用户数自然也是不一样多的。可能你会在多个网站同时注册，也有的人就喜欢一个网站。
现在是，你可以用新浪、QQ的号来登录你的网站，或是用别的号码来登录，这样一登录，其实你在另一网站的信息也就随着更新了。
那么，做为用户，你得到的好处是，用一个账号就能登录多个平台。
还有，做为服务商，他们共享了用户、还有各平台上的一些信息。
云计算：其实也就是多台电脑共同执行。
注意：杀毒软件所说的云计算，并非真正意义上的云计算。甚至连云共享都算不上。
软件中会说，云计算杀毒，意思是说，在别人机器中出现过的病毒，就能在你的电脑上找出来，这样就方便了，可能也不需要更新病毒库就能杀毒。
但是，你这样理解一下：在杀毒软件的设置中，为什么有个选项是提交信息的呢？其实就是会自动把你杀毒结果（病毒代码等信息）上传到服务器，这样，服务器就有了最新的病毒库，其他人用到的时候，再从服务器上交换，下载下来。
比如你是A，别人是B，服务器是C，杀毒软件只能做到A-C和B-C，却做不到A-B，怎么能叫做云呢
问题十：云计算对个人用户有什么用 云计算催生了个人云服务，个人云计算是云计算在个人领域的延伸，是以Internet为中心的个人信息处理，即通过Internet对个人的各种信息进行组织、存储、分发和再加工。与所有的云一样，个人云由服务器、终端、应用程序和个人信息组成。个人信息存储在服务器上，由运行在那里的Web应用程序进行计算，通过网络接口提供服务给终端。终端通过Web浏览器等客户端软件访问个人云服务。
‘陆’ 云存储怎么更好实现容错
云存储系统具有良好的可扩展性、容错性，以及内部实现对用户透明等特性，这一切都离不开分布式文件系统的支撑。现有的云存储分布式文件系统包括GFS、HDFS、Lustre、FastDFS、PVFS、GPFS、PFS、Ceph和TFS等。它们的许多设计理念类似，同时也各有特色。下面对现有的分布式文件系统进行详细介绍。
1 Google File System (GFS)
GFS是一个可扩展的分布式文件系统，其主要用于处理大的分布式数据密集型应用。GFS的一大特色就是其运行于大量普通的廉价硬件上，通过GFS文件系统提供容错功能，并给大量用户提供可处理海量数据的高性能服务。和传统标准相比，GFS文件规模巨大，其主要用来处理大文件。此外，GFS大多通过直接追加新数据来改变文件，而非覆盖现有数据，一旦数据写入完成，文件就仅支持读操作。
2 Lustre文件系统
Lustre文件系统是一种典型的基于对象存储技术 的分布式文件系统， 目前，该文件系统已经广泛用于国外许多高性能计算机构，如美国能源部、Sandia国家实验室、Pacific Northwest国家实验室等。Top500机器中有多台均采用的是Lustre文件系统。
Lustre文件系统的大文件性能良好 ，其通过基于对象的数据存储格式，将同一数据文件分为若干个对象分别存储于不同的对象存储设备。大文件I/O操作被分配到不同的对象存储设备上并行实施，从而实现很大的聚合带宽。此外，由于Lustre融合了传统分布式文件系统的特色和传统共享存储文件系统的设计理念，因此其具有更加有效的数据管理机制、全局数据共享、基于对象存储、存储智能化，以及可快速部署等一系列优点。尽管如此，由于Lustre采用分布式存储结构将元数据和数据文件分开存储，访问数据之前需要先访问元数据服务器，这一过程增加了网络开销，从而使得Lustre的小文件I/O操作性能较差。
3 FastDFS文件系统
FastDFS是一个轻量级分布式文件系统，其体系架构如图3所示，整个文件系统由客户端(Cli—ent)、跟踪器(Tracker)和存储节点(Storage)三部分组成。系统服务端有Tracker和Storage两个角色，Tracker用来负责作业的调度和负载均衡，Storage则用于存储文件，并负责管理文件。为支持大容量的数据存储，Storage采用分卷或分组的数据组织方式;存储系统可由一个或多个卷组成，一个卷可以由一台或多台存储服务器构建。同一个卷下的多台存储服务器中的数据文件都是相同的，卷与卷之间的文件则相互独立，通过这种数据组织方式，可以很好地实现数据冗余备份以及系统负载均衡的目的。
图 FastDFS文件系统体系结构示意图
4 Parallel Virtual File System (PVFS)
由Clemson大学设计并成功开发的PVFS是一种构建在Linux操作系统之上的开源并行虚拟文件系统。PVFS基于传统的C/S架构进行设计，整个文件系统由管理结点、计算结点和I/0结点三大部分组成，管理结点负责处理文件的元数据，计算节点用来执行各种计算任务，I/0结点则主要负责数据文件的存储和读写，并负责给计算结点提供所需的数据。在整个集群系统范围内，PVFS使用一致的全局命名空间，另外，PVFS应用对象存储的概念，将数据文件条块化为多个对象并分别存储到多个存储结点上。由于在网络通信方面，PVFS只支持TCP网络通信协议，这使得其灵活性不足;此外，由于PVFS应用对象存储的概念进行数据文件的存储，其在处理小文件时性能也不太理想。
5 General Parallel File System (GPFS)
GPFS的前身是Tiger Shark多媒体文件系统，其是IBM专为Linux集群系统设计的并行共享文件系统。在系统结构上，GPFS主要借鉴了IBM Linux集群系统中的虚拟共享磁盘技术，计算节点可以通过使用交换网络来同时并行访问系统中多个磁盘中的数据，并依赖这一访问方式来实现较高的I/O带宽。GPFS的主要特点包括：通过循环的方式将大文件存储在不同的磁盘上，同时通过合并操作来处理小文件的读写，使用动态选举的元数据结点来管理元数据;此外，GPFS还具有基于日志的失效节点的自动恢复策略以及集中式的数据锁机制。
6 Parallel File System (PFS)
Sun公司的PFS分布式文件系统可以很好地支持高性能和可扩展的I/O操作，其主要设计思想是将文件分布在多个磁盘和服务器上，并将存放文件的多个设备逻辑上看成一个虚拟磁盘来统一管理。很显然，PFS可以同时跨越多个存储系统，可以将整个PFS中的所有存储设备都看成是这个虚拟磁盘的一部分;当有多个节点同时访问同一文件时，PFS可以并行地为这些节点提供访问服务。PFS分布式文件系统构建于Solaris操作系统之上，主要包括宿主节点、计算节点、I/O从属节点和I/O主机节点。宿主节点是PFS提供给其它系统的人口，只有成功登录到宿主节点的用户才是合法的，才可以访问PFS内部的数据文件。计算节点主要用来管理PFS系统的通信和内存资源。L/O主机节点则主要负责文件系统的目录管理和存储块管理，同时为存储数据文件提供读写服务。I/O从属节点仅用来处理磁盘的读写操作和空白块的分配工作。
7 Ceph云存储文件系统
Ceph是Califomia大学Santa Cruz分校的Sage Weil设计的一种云存储分布式文件系统。Ceph云存储文件系统的主要目标是设计基于POSIX的无节点故障分布式文件系统，并且数据文件具有容错和无缝复制功能。Ceph文件系统具有三大特点，首先，其使用多个元数据服务器来构建系统的命名空间，这显着强化了元数据服务器的并发访问功能;其次，在元数据服务器上，Ceph文件系统采用了动态的子树划分技术，并支持元数据服务器的负载迁移，可以很好地实现元数据的负载均衡;最后，Ceph文件系统提供基于对象存储设备的对象文件系统，并将数据文件作为一个存储对象来对待，这有效地提高了数据文件的读写效率。
8 Taobao File System (TFS)
Taobao file system (TFS)是由淘宝开发的云存储文件系统，其主要面向海量非结构化数据存储问题提供服务。TFS部署在普通的Linux集群上，为淘宝网提供高可靠、高并发的大量小文件数据存储服务。TFS采用扁平化的数据组织结构将文件名映射到文件的物理地址，简化了文件访问流程，一定程度上优化了系统读写性能。
一个TFS集群由两个NameServer节点和多个DataServer节点组成，TFS的服务程序都是作为一个用户级的程序运行在普通Linux机器上。TFS将众多的小文件合并成大文件，并称这个大文件为Block，Block存储在DataServer上，每个Block在TFS系统内均拥有唯一的Id号。NameServer负责维护block与DataServer之间的映射关系。NameServer采用HA结构，即双机互为热备份，来实现容灾功能，两台NameServer同时运行，其中一台为主节点，另外一台作为备用节点。当主NameServer节点出现故障后，迅速将备份NameServer切换为主节点并对外提供服务。
‘柒’ 攀登比珠穆朗玛更高的山峰，数据存储技术的突破之路
文： 科技 商业 于洪涛
在物理世界，山峰是自然力量的象征；而在数字世界里，数据则是智慧力量的来源。
或许正是因为如此，华为将其聚焦在数据基础技术的科研大奖命名为Olympus Mons，即奥林帕斯大奖，专门用于重奖那些在数据存储领域实现技术突破的科研工作者。
设立奖项只是一种形式。在奥林帕斯大奖的背后，是华为通过汇聚产学研各方能力，来推动数据技术实现突破性发展的雄心，从而为数字经济发展提供更好的数据基础设施。
随着数字化时代的到来，数据的价值越来越突出，正在日益成为国家、企业、甚至个人的核心资产。
与传统经济相比，数字经济的本质就是数据的流通，数据也成为智能 社会 的主要生产要素。IDC的调研显示，2020年全球共创造了59ZB的数据，到2025年则将达到163ZB。
如此巨量的数据资产，需要经过数据采集、数据存储、数据分析等流程才能产生价值，其中数据存储无疑是基础。在数据中心里，存储也与计算和网络一道，成为关键基础设施，为整个数字化进程提供支持。
在数据量高速成长的同时，数据的形态也日益多样化，视频、图片、音频等非结构化数据已经成为数据的主体。这些复杂的数据要想充分发挥价值，就需要更加高效的数据存储和数据管理。
有统计显示，如今只有2%的数据被保存，保存下来的数据也只有10%得到分析利用。华为数据存储与机器视觉产品线总裁周跃峰介绍说，数据在企业数字化转型中扮演着越来越重要的角色，然而企业却面临海量数据存不下、流不动、管不好的问题。
为了满足客户日益增长的数据存储需求， 华为主张构建端到端的数据能力，包括计算、存储、利用和AI等能力，让数据在全生命周期内实现每比特价值最大，每比特成本最优。
华为的努力，已经收到了成效，如今越来越多的政企使用华为的数据存储解决方案，来实现对数据资产的管理。
甘肃敦煌研究院，正在利用华为的海量存储解决方案，通过 计算机技术和数字图像技术，实现敦煌石窟文物的永久保存、永续利用。
然而，整个敦煌莫高窟拥有735个洞窟、4.5万平方米壁画、2415尊泥质彩塑，要把这么多文物数字化，达成构建数字敦煌博物馆的目标，意味着需要大量的投资和海量的存储设备。 显然，要想解决这一问题，仅靠华为自身的努力还不够，而需要各个方面的共同参与，通过打造产业技术生态，来实现存储技术的新突破。这也正是华为设立“奥林帕斯奖”的初衷。
据了解，华为“奥林帕斯奖”，每年都聚焦于数据领域的两个主要技术难题来寻求解决方案。在去年底的全球数据存储教授论坛上，第二届的“2021年奥林帕斯悬红”两大难题已经确定：一是构建每比特极致性价比的数据存储，二是实现下一代存储产业根技术突破。对于每个难题，华为都给出了高达100万元的悬红，
华为希望通过“奥林帕斯奖”的设立，与学术界在 Cloud-Oriented多云存储服务、Data-Centric新型数据应用存储系统、AI-Driven存储软件架构、创新体系架构等技术方向共同攻坚，构筑更好的数据存储系统。
我们都知道，妨碍电动 汽车 推广普及的主要制约因素是电池的能量密度，其决定了电动 汽车 的可用性。在数据中心里，数据的存储密度则将成为未来的核心挑战，决定着我们智能 社会 的成色。
科学家们已经明确了下一步的发展目标：在有限的资源下实现100x性能密度和100x容量密度的数据存储。要实现存储能力的提升，压缩算法是核心技术之一，可以降低 数据的存储成本，帮助用户缓解数据规模爆炸性增长带来的成本压力。
然而，作为存储技术中的重磅难题，压缩算法多年来未有突出成果。
为了突破压缩算法面临的瓶颈，激发数据压缩领域的活力，自2020年起，华为与莫斯科国立大学合作，举办全球数据压缩大赛，以促进数据压缩根技术的研究。
今年的第二届全球数据压缩大赛，邀请了压缩领域享有盛誉的技术专家担任评委；使用电子显微镜、遥感等高性能计算数据，更贴近前沿、更贴近实际场景。大赛设计了五种类型的数据集（赛事项目）：定量数据压缩、定性数据压缩、混合数据压缩、小块数据压缩和熵编码优化。
同时，大赛还增设了面向高校学生、难度相对较小的编码算法优化项目，以吸引更多校园算法高手参与比赛。在奖项设置方面，进一步体现多维激励，增设领先奖、特等奖和学生参与奖。
本届数据压缩大赛，已于6月15日正式开赛，接收参赛作品截止到11月底，将于12月底公布获奖结果。截至7月中旬，开赛仅1个月大赛组委会就已经收到了来自全球近80个报名申请。
伴随着奥林帕斯大奖和全球数据压缩大赛相继进入第二届，“奥林帕斯”已经成为华为数据存储正在着力打造的新品牌，专门用来加强产学研合作，联合学界一起推动数据存储产业的进步。
从第一届奥林帕斯大奖得主那里，我们已经看到科研界在数据技术创新领域的突破。
获得 百万悬红大奖的清华大学舒继武老师团队的“持久性内存存储系统构建与关键技术”， 创新地提出了持久性内存文件系统与键值存储的设计方法和分布式持久性共享内存框架，攻克了其数据结构、内存管理、一致性与安全等方面的一系列难题，解决了基于新型内存介质的高效数据存储问题。
此外，上海交通大学的陈榕团队的 “基于新型异构硬件的高效数据处理系统”， 华中 科技 大学的冯丹团队的 “NVM（新型非易失存储）高效可靠技术”，也具有较高的创新性和先进性， 具备产业价值和应用前景。
同样，在第一届 全球数据压缩大赛上，也涌现出了很多令人瞩目的成果。
比如获奖选手Peter Thamm设计的pglz算法在压缩率和性能上，打破了快速压缩算法的一般认知，指引了压缩算法优化方向；Konstantinos Agiannis的参赛算法，在文本场景测试中的压缩率和压缩性能，均超过业界公认的标杆算法；Andreas Debski的快速图像压缩算法，达到了业界公认标杆算法120%的压缩率，展现了深厚的图像压缩算法功底。
过去一年的成功，也让我们对今年的 “奥林帕斯”有了更高的期待。对这个太阳系最高峰的攀登，意味着整个数据存储技术领域的参与者，首次能够团结一致，共同牵引基础理论研究方向，突破关键技术难题，加速科研成果产业化，实现产学研合作共赢。
在此进程中，华为一方面发挥了产业引领者的角色，大力推动产学研的合作进程；另一方面也积极投身其中，通过 Data Fabric、智能存储、内存型存储、数据缩减、视频存储等五大创新实验室，通过4000多名研发工程师的协同努力，围绕下一代存储的介质、网络、架构和管理等进行系统化创新。
我们也有理由相信，通过全球、全领域的协同创新，我们一定能够迎来数据存储技术的突破，通过技术重构实现更好的数据存储效能，让全世界共享数字技术红利，进而推动千行百业的智能化升级。
‘捌’ 什么叫云存储系统
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，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。简单来说，云存储就是将储存资源放到云上供人存取的一种新兴方案。使用者可以在任何时间、任何地方，透过任何可连网的装置连接到云上方便地存取数据。
就如同云状的广域网和互联网一样，云存储对使用者来讲，不是指某一个具体的设备，而是指一个由许许多多个存储设备和服务器所构成的集合体。使用者使用云存储，并不是使用某一个存储设备，而是使用整个云存储系统带来的一种数据访问服务。所以严格来讲，云存储不是存储，而是一种服务。
云存储的核心是应用软件与存储设备相结合，通过应用软件来实现存储设备向存储服务的转变。
摘自 神州云 官网
说白了，就是：网络+硬件集群（计算和存储）+平台系统（paas如管理何读，如管理何写，具体规则）
专用的云储存系统 更强调储存单元的功能，如果成本可以接受，考虑用SSD的硬盘会更好！
以前的系统用的不是SSD的硬盘，读取和写入都是问题，无论公网还是内网，都影响速度，绝对瓶颈，实验环境是千兆和万兆的，其他硬件都是HP的，CPU是INTER的2620，感觉不够流畅
‘玖’ 如何才能彻底销毁硬盘上的所有数据
美国电视剧《越狱》里有一个情节，迈克尔·斯科菲尔德将包含数据资料的硬盘扔到河里，想用这种方法销毁硬盘数据，最后，丢到河中的硬盘最终却被警察找到并恢复了数据，有数据取证专家表示，如果硬盘只是泡了水，数据恢复工作其实并不难，最终硬盘的数据被恢复了大部分。
要销毁硬盘数据，主要有以下三种思路：
第一种方法：物理销毁
原理：通过强力锤击，粉碎，爆炸，刮花硬盘表面等等破坏数据。
简介：第一种是比较简单暴力，但摧毁还不算彻底的方式。
具体实施：拆开硬盘后，用刀在磁片上划出一道道半径的直线，然后再将盘片用锤子砸粉碎，丢弃在不同地方。
第二种方法：化学销毁
原理：使用强化学剂溶解(比如各种酸)。
简介：第二种是比较彻底的方式，但是受限于化学反应的速度，比较慢。
具体实施：拆开硬盘后将硬盘泡水，并且注意尽量使用能腐蚀金属的脏水。
第三种方法：电磁特性改变
原理：强力通电或者磁场改变，加热烧灼，熔化。
简介：第三种最简单快速和彻底，只要电流磁场或者热量足够强，摧毁可以说是一瞬间的事。
具体实施：火烧法，拆开硬盘后火烧磁片，注意不要整个烧，拆散了均匀火烤。