互联网存储

Ⅰ IPFS的存储方式将成为“互联网下半场”存储刚性需求

细数网络上常见的几种常见的存储方式，为何说IPFS未来能够成为主流的网络数据存储？这当然是由于它完备的数据存储机制来决定的。

当然，使用IPFS网络进行数据存储目前还无法成为大众所常见的场景，如果说个人的数据量较小，完全没有必要再部署IPFS再进二级市场获得FIL进行数据存储，这实属正常。那么企业有较大数据量的存储需求就完全有必要使用IPFS来完成，IPFS能够通过数据分解分发的不同网络地址以及物理地址的网络节点中，然后无需担心数据丢失以及被第三方所掌握，这是基于IPFS的分布式kad算法进行的分解加密，第三方无法获得完整多节点中的碎片数据副本来组合成为完整的数据文件。

在IPFS的kad算法中，所有的网络节点id标识都是通过哈希值二进制进行计算的，这也就是IPFS网络中能够抵抗女巫攻击的根本优势所在，单一节点id标识很难被冒充，只有通过部署IPFS协议算法自动进行的id标识才能够进行数据的取回进行访问。

IPFS的Filecoin还会对存储市场中存储矿工所做的数据存储工作有效性依据订单周期不断地进行数据验证，证明提交验证，同时Filecoin也对证明数据雅正效率不断地进行改善，目前Fileconi已经能够支撑起海量数据同时多分级、多节点进行相关的处理和分发存储。

Filecoin 致力于构建一个全球化的、去中心化的存储网络，让每个人都能存储大数据，解决数据安全和隐私问题。随着Web 3.0时代的到来，大数据时代也开启了，那么大数据以及对应的热数据和冷数据是如何存储在Filecoin 中的？

大数据最早用于IT行业进行数据采集，具有容量大、类型多样、访问速度快、应用价值高等特点。当前，它正在迅速发展成为通过收集、存储和分析海量、分散的来源、各种类型的数据以发现新知识、创造新价值、增强新能力的下一代信息技术和服务业态。大数据采用分布式架构，需要对大量数据进行分布式数据挖掘，因此必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

数据大致分为两类：热数据和冷数据。

热点数据：需要计算节点频繁访问的在线数据。

比如天气、交通信息、连载电视剧、流行小说、音乐等都是数据热点数据。

热点数据访问频率高、效率高，需要强大的存储服务服务器来实现更快的读取和计算。

冷数据：离线类不常访问的数据。

示例包括企业备份数据、业务和运营日志数据、呼叫率和统计数据、 历史 数据等。

认为这类数据通常访问频率较低，效率要求相对较低，这类数据通常也比较重要，所以安全存储是首选，分布式存储是不错的选择。用一句话概括它们之间的差异。热数据就近计算，冷数据集中存储。

IPFS 项目集成了BitTorrent、DHT、Git 和SFS 等技术来创建点对点超媒体协议。目标是创建更快、更安全、更开放的下一代互联网，以便永久维护互联网。可用且数据可能是永久性的。存储全局文件存储系统。

Filecoin目前主要存储冷数据，这个阶段的成本也高于云存储的成本，因为它要保证数据的安全存储，存储和验证过程的计算成本更高。Filecoin 是现阶段的安全冷数据存储网络，因为当前客户通常存储需要在Filecoin 网络上长期或永久存储的数据。

当然，Filecoin 也自带搜索功能，可以提供实时的数据搜索和查询。随着Filecoin 网络性能的不断提升，计算能力将不断提升，未来将容纳更多的热点数据。

目前全网算力以60PiB的速度高速增长，使用成本越来越低，为实现大规模数据应用提供了坚实的基础。未来，数据将作为生产资料，Filecoin是生产资料存放的土地。随着IPFS网络的进一步应用，Filecoin将推动IPFS创造越来越多的数据价值。

Ⅱ 浩祥科普 | 什么是B端互联网的新存储体系

什么是B端互联网的新存储体系？

（1）是信息基建（包括服务器、IDC和存储等）；

（2）是网络安全，包括等保2.0带来的态势感知等新方向；

（3）互联网流量端和SaaS云化软件；

站在这个时点上，B端互联网的产业趋势从根基部分来说显着区别于C端互联网的计算体系。

为何要建设新存储体系？

因为传统存储技术，难以解决B端互联网大数据痛点，传统存储技术受到容量，性能和架构限制不具备扩展性和兼容性。当然，云计算巨头们也有在考虑冷数据存储问题，推出的产品有同质化趋势。

具IDC预测2025年我国数据达48.6ZB（18年至25年复合增速超过30%），其中超过80%为非结构（文档、图片、数据），存储容量与数量成为巨大挑战！

传统存储通过纵向拓展（只增加容量），性能与容量成反比，无法解决海量增长的非结构数据存储管理问题。

新形态、新应用、新价值

企业将迎来系性能数据时代

2019年，各 各业的数字化转型进程不断加速，受政府的战略推动，中国数字化转型IT 出将 次超过 数字化转型IT 出，占 达到51%。IDC预测，到2020年，全球将有 少55%的组织成为“数字化的坚定者”，部署数字平台的组织数量将增加 倍，达到60%。到2022年，由数字拉动的经济产值将占全球GDP的60%， 中国数字经济产值占 将超过全球平均 平，达到65%。

随着数字化进程的加速以及智能化 标的推进，企业产 的数据将持续增 ，数据呈海量、多元发展趋势；多云和云-边-端等部署环境更加复杂，2020年全球 于云基础架构的硬件 出将超过传统数据中 基础构 出，占 达到52.9% ；在应 层 ，企业对数据的实时性和可靠性的要求越来越 ，根据IDC预测，2020年中国全闪存阵列市场将同 增 52.3%，达到7.6亿美元，分布式存储系统也将在2019年取得61.0%的同 增 ，并在未来五年（2020-2024年）保持23.2%的年复合增 率；企业也将更加重视数据价值的挖掘，以提供优质的产品和服务。2020年，新数据时代已经来临。

企业的需求和挑战进 步驱动了数据时代的发展，在新数据时代下，企业的IT转型将更加紧迫，IT供应商需要为各 业的转型提供助 。IDC通过分析数据在 融、交通、电信、能源、制造、医疗等代表性 业的发展现状和痛点，发现新数据时代下企业主要在数据海量增 ，数据实时和可靠性以及数据整合及管理三 临挑战。

数据海量增 - 在数字化转型的推动下，企业每年产 的数据量将继续保持 速增 ，这将对存储设备供应商带来巨 挑战，但同时也提供了发展机遇。通过IDC调研发现，存储介质和存储设备供应商在2018年为全球增加了超过700EB的数据存储容量，创造了超过880亿美元的收 。预计2018-2023年，全球存储装机容量将以18.4%的年复合增 率增 ，2023年的存储装机容量将达到11.7ZB，其中企业级存储装机容量将达到25.1%的年复合增 率，与2018年相 增幅超过3倍，远 于个 存储容量5.9%的年复合增 率。

从全球存储介质来看，预计增 最快的存储介质是固态硬盘（SSD），未来五年的其年复合增 率将达到44.0%，远 于整体存储装机容量18.4%的年复合增 率。在中国，从企业级外置存储市场来看，全闪存阵列得益于其较 的市场价值，从2015年 2018年市场出货价值快速增加， 2018年迎来增 峰值，总市场规模达到5亿美元。鉴于更多的技术升级，如 持端到端的NVMe，IDC认为2019年全闪存阵列仍会保持较 增 ，2019年第 季度预测显 ，中国全闪存存储阵列市场将实现52.3%的同 增 ，达到7.6亿美元。

从全球存储设备类型来看，2017年，企业级存储系统已经取代PC和平板电脑，成为总体容量最 的存储设备；预计2019年，企业级存储系统的装机容量同 增 率达32.9%，远超总存储装机容量17.1%的同 增 率；2021年，企业级存储系统的装机容量将占 半左右的全球存储装机容量；到2023年该 例将继续增 ，预计将达到56.2%。此外，预计到2023年，视频采集存储占 将达到10%左右，并有望在2023年之后超过PC和平板电脑，成为仅次于企业级存储的的第 存储市场。在中国，已被市场 泛接受的分布式存储系统，在未来五年将保持23.2%的年复合增 率。

数据的可靠性和实时性- 未来 论是企业还是个 都对数据产 了更 的依赖。数据作为未来企业最重要的核 资产之 ，保证数据存储的可靠性成为 种必要，尤其在诸如 融、电信、医疗等与 关系密切的 业。为了实现数据存储的安全可靠，未来存储设备的容灾和冗余机制必不可少，避免因 然灾害、设备损坏等意外引发的数据丢失是企业数字化转型的重要诉求。同时，随着互联 、物联 以及 智能等技术在各 业的不断渗透，企业对于数据实时性的需求 益增加。IDC预测，到2023年，实时数据将占全球数据圈24.5%的份额。许多 业场景，例如 融的 险评估、交通的 动驾驶、运营商的智能 络等，都需要依赖快速实时的数据采集、存储和分析得以实现。同时，应 对延迟的要求也越来越严苛，部分应 甚 要求亚毫秒级的延迟。在新数据时代，IT供应商需要提供更优化的 络、接 和存储介质，以确保IT基础架构的响应速度能够满 未来数据实时性的需求。

Ⅲ 云盘是什么

云盘是一种专业的互联网存储工具，是互联网云技术的产物，它通过互联网为企业和个人提供信息的储存，读取，下载等服务。具有安全稳定、海量存储的特点。

云盘，是云存储系统下的一项应用。而云存储本身，又是云计算技术发展而来的一项应用。云存储的核心是数据的存储与管理，它在云计算系统的基础上配置了海量的存储空间。在集群系统、网格技术、分布式文件系统等技术的支持下，云存储系统可以实现跨地域的大规模存储设备的协同工作，共同对外提供服务。

云存储系统各种应用程序接口（API）的存在，使得开发者可以通过开发不同的应用，不断扩展云存储系统能提供的服务种类。目前，云存储系统主要能提供的业务包括云盘、空间租赁服务和远程备份与容灾三大类。其中与普通网民关系最密切的就是云盘应用。

云盘的特点：

1、超大的存储空间。U盘相比较云盘而言，存储空间是固定的。

2、视频和图片等资料可通过云盘实现共享。当用户需要把自己云盘中的文档，视频等分享给其他用户，只需通过提取码就可实现分享。

3、云盘相对于其他的实体磁盘而言，更便捷，具体表现在用户不需要时刻都将自己存储的重要资料、文件和数据等带在身上，而是直接通过互联网就可以将自己所存储的重要信息从云端下载，下载之后即可直接使用。

4、云盘是一种新型、专业的网络存储工具。提供按需功能、灵活性较好的存储服务，有效防止成本失控的问题。

5、云盘既支持文件或文件夹的直接上传，又支持将其文件或文件夹进行压缩再上传，两种上传方式均可实现。

Ⅳ 互联网如何海量存储数据

目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库。随着互联网行业不断的发展，产生的数据量越来越多，并且这些数据的特点是半结构化和非结构化，数据很可能是不精确的，易变的。这样传统关系型数据库就无法发挥它的优势。因此，目前互联网行业偏向于使用NoSQL和分布式文件系统来存储海量数据。

下面介绍下常用的NoSQL和分布式文件系统。
NoSQL
互联网行业常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。

HBase是Apache Hadoop的子项目,理论依据为Google论文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data开发的。HBase适合存储半结构化或非结构化的数据。HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。

MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。支持嵌入式数据模型以减少对数据库系统的I/O、利用索引实现快速查询，并且嵌入式文档和集合也支持索引，它复制能力被称作复制集（replica set），提供了自动的故障迁移和数据冗余。MongoDB的分片策略将数据分布在服务器集群上。

Couchbase这种NoSQL有三个重要的组件：Couchbase服务器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase服务器，支持横向扩展，面向文档的数据库，支持键值操作，类似于SQL查询和内置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用于RESTful和流式访问数据的应用层API。Couchbase Lite是一款面向移动设备和“边缘”系统的嵌入式数据库。Couchbase支持千万级海量数据存储
分布式文件系统
如果针对单个大文件，譬如超过100MB的文件，使用NoSQL存储就不适当了。使用分布式文件系统的优势在于，分布式文件系统隔离底层数据存储和分布的细节，展示给用户的是一个统一的逻辑视图。常用的分布式文件系统有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。

相比过去打电话、发短信、用彩铃的“老三样”，移动互联网的发展使得人们可以随时随地通过刷微博、看视频、微信聊天、浏览网页、地图导航、网上购物、外卖订餐等，这些业务的海量数据都构建在大规模网络云资源池之上。当14亿中国人把衣食住行搬上移动互联网的同时，也给网络云资源池带来巨大业务挑战。

首先，用户需求动态变化，传统业务流量主要是端到端模式，较为稳定；而互联网流量易受热点内容牵引，数据流量流向复杂和规模多变：比如双十一购物狂潮，电商平台订单创建峰值达到58.3万笔，要求通信网络提供高并发支持；又如优酷春节期间有超过23亿人次上网刷剧、抖音拜年短视频增长超10倍，需要通信网络能够灵活扩充带宽。面对用户动态多变的需求，通信网络需要具备快速洞察和响应用户需求的能力，提供高效、弹性、智能的数据服务。

“随着通信网络管道十倍百倍加粗、节点数从千万级逐渐跃升至百亿千亿级，如何‘接得住、存得下’海量数据，成为网络云资源池建设面临的巨大考验”，李辉表示。一直以来，作为新数据存储首倡者和引领者，浪潮存储携手通信行业用户，不断 探索 提速通信网络云基础设施的各种姿势。

早在2018年，浪潮存储就参与了通信行业基础设施建设，四年内累计交付约5000套存储产品，涵盖全闪存储、高端存储、分布式存储等明星产品。其中在网络云建设中，浪潮存储已连续两年两次中标全球最大的NFV网络云项目，其中在网络云二期建设中，浪潮存储提供数千节点，为上层网元、应用提供高效数据服务。在最新的NFV三期项目中，浪潮存储也已中标。

能够与通信用户在网络云建设中多次握手，背后是浪潮存储的持续技术投入与创新。浪潮存储6年内投入超30亿研发经费，开发了业界首个“多合一”极简架构的浪潮并行融合存储系统。此存储系统能够统筹管理数千个节点，实现性能、容量线性扩展；同时基于浪潮iTurbo智能加速引擎的智能IO均衡、智能资源调度、智能元数据管理等功能，与自研NVMe SSD闪存盘进行系统级别联调优化，让百万级IO均衡落盘且路径更短，将存储系统性能发挥到极致。

“为了确保全球最大规模的网络云正常上线运行，我们联合用户对存储集群展开了长达数月的魔鬼测试”，浪潮存储工程师表示。网络云的IO以虚拟机数据和上层应用数据为主，浪潮按照每个存储集群支持15000台虚机进行配置，分别对单卷随机读写、顺序写、混合读写以及全系统随机读写的IO、带宽、时延等指标进行了360无死角测试，达到了通信用户提出的单卷、系统性能不低于4万和12万IOPS、时延小于3ms的要求，产品成熟度得到了验证。

以通信行业为例，2020年全国移动互联网接入流量1656亿GB，相当于中国14亿人每人消耗118GB数据；其中春节期间，移动互联网更是创下7天消耗36亿GB数据流量的记录，还“捎带”打了548亿分钟电话、发送212亿条短信……海量实时数据洪流，在网络云资源池(NFV)支撑下收放自如，其中分布式存储平台发挥了作用。如此样板工程，其巨大示范及拉动作用不言而喻。

Ⅳ 云南北大青鸟设计培训告诉你互联网环境下数据存储方法与渠道

随着互联网的不断发展，用户在数据存储方面可以使用的渠道也在不断的增加，而将数据存储到云空间之中的话，大大提高了数据的可移动性。今天，我们就一起来了解和学习一下关于数据存储方面的一些知识。

通常，在使用任何编程语言进行编程时，您需要使用各种变量来存储各种信息。变量只是保留值的存储位置。这意味着，当你创建一个变量，你必须在内存中保留一些空间来存储它们。

您可能想存储各种数据类型的信息，如字符，宽字符，整数，浮点，双浮点，布尔等。基于变量的数据类型，操作系统分配内存并决定什么可以存储在保留内存中。

与其他编程语言(如C中的C和java)相反，变量不会声明为某种数据类型。变量分配有R对象，R对象的数据类型变为变量的数据类型。尽管有很多类型的R对象，但经常使用的是：

向量

矩阵

数组

因子

数据帧

列表

(1)基本数据类型

这些对象中简单的是向量对象，并且这些向量有六种数据类型，也称为六类向量。其他R对象建立在原子向量之上。

数据类型例校验

Logical(逻辑型)TRUE,FALSE

v<-TRUE

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"logical"

Numeric(数字)12.3，5，999

v<-23.5

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"numeric"

Integer(整型)2L，34L，0L

v<-2L

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"integer"

Complex(复合型)3+2i

v<-2+5i

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"complex"

Character(字符)'a','"good","TRUE",'23.4'

v<-"TRUE"

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"character"

Raw(原型)"Hello"被存储为48656c6c6f

v<-charToRaw("Hello")

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"raw"

在R编程中，非常基本的数据类型是称为向量的R对象，其保存如上所示的不同类的元素。请注意，在R中，类的数量不仅限于上述六种类型。例如，我们可以使用许多原子向量并创建一个数组，其类将成为数组。

(2)Vectors向量

当你想用多个元素创建向量时，你应该使用c()函数，这意味着将元素组合成一个向量。

#Createavector.

apple<-c('red','green',"yellow")

print(apple)

#Gettheclassofthevector.

print(class(apple))

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

[1]"red""green""yellow"

[1]"character"

(3)Lists列表

列表是一个R对象，它可以在其中包含许多不同类型的元素，如向量，函数甚至其中的另一个列表。

#Createalist.

list1<-list(c(2,5,3),21.3,sin)

#Printthelist.

print(list1)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

[[1]]

[1]253

[[2]]

[1]21.3

[[3]]

function(x).Primitive("sin")

(4)Matrices矩阵

矩阵是二维矩形数据集。它可以使用矩阵函数的向量输入创建。

#Createamatrix.

M=matrix(c('a','a','b','c','b','a'),nrow=2,ncol=3,byrow=TRUE)

print(M)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

[,1][,2][,3]

[1,]"a""a""b"

[2,]"c""b""a"

(5)Arrays数组

虽然矩阵被限制为二维，但阵列可以具有任何数量的维度。数组函数使用一个dim属性创建所需的维数。在下面的例子中，我们创建了一个包含两个元素的数组，每个元素为3x3个矩阵。

#Createanarray.

a<-array(c('green','yellow'),dim=c(3,3,2))

print(a)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

,,1

[,1][,2][,3]

[1,]"green""yellow""green"

[2,]"yellow""green""yellow"

[3,]"green""yellow""green"

,,2

[,1][,2][,3]

[1,]"yellow""green""yellow"

[2,]"green""yellow""green"

[3,]"yellow""green""yellow"

(6)Factors因子

因子是使用向量创建的r对象。大理北大青鸟http://www.kmbdqn.cn/认为它将向量与向量中元素的不同值一起存储为标签。标签总是字符，不管它在输入向量中是数字还是字符或布尔等。它们在统计建模中非常有用。

Ⅵ 互联网的储存是无限大吗

互联网的储存等于所有网内服务器数据库的总容量（相当于个人移动硬盘容量后面加N个0），必然是有限的。但相对个人来说是个天文数字。而各网站和服务商会根据需求不断扩充存储，始终满足用户需求，所以可以理解成无限的。

Ⅶ 基于互联网的网络数据存储空间称为什么

网络存储（Network Storage）是数据存储的一种方式，网络存储结构大致分为三种：直连式存储（DAS：Direct Attached Storage）、网络附加存储（NAS：Network Attached Storage）和存储区域网（SAN：Storage Area Network）。由于NAS对于普通消费者而言较为熟悉，所以一般网络存储都指NAS。
网络存储被定义为一种特殊的专用数据存储服务器，包括存储器件（例如磁盘阵列、CD/DVD驱动器、磁带驱动器或可移动的存储介质）和内嵌系统软件，可提供跨平台文件共享功能。网络存储通常在一个LAN上占有自己的节点，无需应用服务器的干预，允许用户在网络上存取数据，在这种配置中，网络存储集中管理和处理网络上的所有数据，将负载从应用或企业服务器上卸载下来，有效降低总拥有成本，保护用户投资。

Ⅷ 网络存储DAS和NAS区别是什么

一、DAS(直接附加存储设备：Direct Attached Storage)
直接附加存储是指将存储设备通过SCSI接口直接连接到一台服务器上使用。
【优点】
DAS购置成本低，配置简单，使用过程和使用本机硬盘并无太大差别，对于服务器的要求仅仅是一个外接的SCSI口，因此对于小型企业很有吸引力。
【缺点】
(1)服务器本身容易成为系统瓶颈;
(2)服务器发生故障，数据不可访问;
(3)对于存在多个服务器的系统来说，设备分散，不便管理。同时多台服务器使用DAS时，存储空间不能在服务器之间动态分配，可能造成相当的资源浪费;
(4)数据备份操作复杂。

二、NAS(网络附加存储服务器：Network Attached Storage)
NAS实际是一种带有瘦服务器的存储设备。这个瘦服务器实际是一台网络文件服务器。NAS设备直接连接到TCP/IP网络上，网络服务器通过TCP/IP网络存取管理数据。
【优点】
NAS作为一种瘦服务器系统，易于安装和部署，管理使用也很方便。同时由于可以允许客户机不通过服务器直接在NAS中存取数据，因此对服务器来说可以减少系统开销。NAS为异构平台使用统一存储系统提供了解决方案。由于NAS只需要在一个基本的磁盘阵列柜外增加一套瘦服务器系统，对硬件要求很低，软件成本也不高，甚至可以使用免费的LINUX解决方案，成本只比直接附加存储略高。
【缺点】
(1)由于存储数据通过普通数据网络传输，因此易受网络上其它流量的影响。当网络上有其它大数据流量时会严重影响系统性能;
(2)由于存储数据通过普通数据网络传输，因此容易产生数据泄漏等安全问题;
(3)存储只能以文件方式访问，而不能像普通文件系统一样直接访问物理数据块，因此会在某些情况下严重影响系统效率，比如大型数据库就不能使用NAS。

三、SAN(专用存储区域网络：Storage Area Network)
SAN实际是一种专门为存储建立的独立于TCP/IP网络之外的专用网络。
【优点】
目前一般的SAN提供2Gb/S到4Gb/S的传输数率，同时SAN网络独立于数据网络存在，因此存取速度很快，另外SAN一般采用高端的RAID阵列，使SAN的性能在几种专业存储方案中傲视群雄。SAN由于其基础是一个专用网络，因此扩展性很强，不管是在一个SAN系统中增加一定的存储空间还是增加几台使用存储空间的服务器都非常方便。通过SAN接口的磁带机，SAN系统可以方便高效的实现数据的集中备份。SAN作为一种新兴的存储方式，是未来存储技术的发展方向。
【缺点】
(1)价格昂贵。不论是SAN阵列柜还是SAN必须的光纤通道交换机价格都是十分昂贵的，就连服务器上使用的光通道卡的价格也是不容易被小型商业企业所接受;
(2)需要单独建立光纤网络，异地扩展比较困难。

Ⅸ 中心化是指互联网数据一般存储在哪里

中心数据库。中心化的代表就是传统电商，中心化是指互联网数据一般存储在中心数据库，互联网又称国际网络，指的是网络与网络之间所串连成的庞大网络，这些网络以一组通用的协议相连，形成逻辑上的单一巨大国际网络。

Ⅹ nas是什么

NAS（Network Attached Storage：网络附属存储）按字面简单说就是连接在网络上，具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服务器。

NAS就是私有网盘或者私有云盘，就是把你家里电脑上的硬盘通过一个设备然后分享到互联网上，从而可以让你通过无线连接的方式来访问存在这个硬盘上的数据，同时也可把其他设备上的数据通过网络的方式传递到这个NAS设备上，从而起到资料集中管理，拓展设备储存能力的作用。

主要功能

1、文件共享

文件共享(即文件服务器)是NAS最基本的应用。我们可以在“网上邻居”中找到NAS网络存储器设备，并在它的共享目录中存储公用文件。此外，部分NAS也内置了文件服务器功能，我们可以通过浏览器访问和管理NAS中的文件，并以HTTP方式上传和下载文件，就像访问软件下载网站一样方便。

2、备份容灾

NAS网络存储器的另一项重要功能是备份/容灾。大多数NAS都具有多种备份功能，包括本地备份(将电脑上的数据通过局域网备份到NAS中)、异地备份(将异地电脑上的数据通过广域网备份到NAS中)和NAS间备份(NAS与NAS之间复制数据)等等。

3、网络打印

网络打印机共享也是家庭用户常用的功能，将普通打印机通过USB接口与NAS相连，开启NAS网络存储器的网络打印机功能，我们就能在局域网中共同使用这台打印机。

4、照片共享

只要把照片和录像存放在NAS网络存储器的指定目录中，就能通过浏览器登陆NAS的Web网站进行观看，就像访问“本地相册”一样。