A. 存儲器容量擴充方法有哪幾種他們各有什麼優缺點
字擴展與位擴展，但是它們兩個合起來才是一種完整的存儲器擴展方法。
B. 在保障數據可靠性上現在火熱的軟體定義存儲和傳統存儲有什麼區別
超融合核心的分布式存儲也是軟體定義存儲（SDS）的一種形態，而超融合架構本質上也是一種軟體定義存儲（SDS）和虛擬化融合部署的模式。所以軟體定義存儲與傳統存儲在數據可靠性方面可以參考超融合與傳統架構的對比，詳情如下：
用伺服器構建存儲，客戶顧慮最多的首先是可靠性，如果需要衡量可靠性：
系統的冗餘度？通俗的說就是允許硬體壞多少？
出現故障後是否完全自動恢復？
恢復速度和時間？因為系統處於降級狀態下是比較危險的狀態，故障窗口越小，出現整體故障的可能性就越小。
以下給出詳細的系統冗餘與恢復機制對比。
多副本：同一份數據會保存多份（通常設置為 2 副本或 3 副本），即使副本所在的節點宕機也不會造成數據丟失；
HA（高可用）：節點宕機時，該節點上的虛擬機自動遷移至集群內其它節點，降低業務中斷時間；
機架感知：根據機房物理拓撲結構，將副本分配在不同的機架、機箱、主機上，有效減少甚至避免物理硬體（電源、交換機等）故障導致的數據丟失。理論上，3 副本結合機架感知配置，系統可最多容忍 2 個機架上的主機全部失效；
快照：為虛擬機打快照，在其發生故障時將數據恢復至快照狀態；
雙活：同城雙數據中心，災難時無損快速恢復業務（RPO=0）；
備份：異地主備數據中心，災難時盡可能挽回數據損失。
C. 小米手機，存儲128G，不夠用怎麼辦存儲可以擴展嗎
擴展不了，淘寶上雖然有擴展內存的店，但是不一定穩定
D. 軟體定義存儲相比傳統存儲有何優勢
超融合核心的分布式存儲也是軟體定義存儲（SDS）的一種形態，而超融合架構本質上也是一種軟體定義存儲（SDS）和虛擬化融合部署的模式。所以軟體定義存儲與傳統存儲的區別可以參考超融合與傳統架構的區別，詳情如下：
一、架構和資源管理模式對比如下以SmartX 超融合產品為例，分別給出了下超融合架構和傳統架構的部署區別和資源管理模式區別。
從上圖可以看出，超融合架構在整個產品運維周期中，不僅大量操作被自動化，運維簡單，而且時間短，效率高。可以有效降低人員要求，將 IT 人員解放出來進行更創新的活動。
5、采購成本和總擁有成本的降低在客戶最關注的成本方面，伺服器+超融合軟體（或超融合一體機），相比伺服器加傳統中高端存儲的成本，有較大幅度的降低。但除了采購成本，超融合在總擁有成本上都有大幅降低。關於超融合在成本方面的優勢可以訪問官方技術博客：《超融合相比傳統FC SAN架構有什麼成本優勢？》
可以看到，超融合通過創新的架構，以更優的成本讓IT基礎架構更敏捷、能力更強，而這些特性，將為用戶加快數字化轉型奠定堅實基礎。
E. 擴展存儲器
（5）為什麼要擴展ROM，是因為1KB（c51）不夠嗎？又是怎麼判斷不夠的。
擴展ROM的理由太多了！
有可能是片內不含有ROM；
也有可能片內ROM寫入次數太多，已經不能寫入程序了；
也可能是個人的愛好，只是喜歡用片外的ROM，便於更換；
……
至於片內的不夠用，並不是使用片外ROM的唯一條件。
怎麼判斷不夠？
編寫、編譯程序時，可以從編譯軟體上看出用了多少ROM空間，買個夠用的單片機就可以了。目前還沒有發現64KROM還不夠的程序。
（6）通過擴展後，片外RAM達到64KB。此時，單片機的總的RAM就是64+128嗎？片內和片外RAM里是怎麼存放數據的？難道是片內不夠時往片外里放？
總容量，是 64KB+128B。
怎麼存放數據，是因人而異的。每個人，都可以按照自己的思路使用這些存儲空間。
F. 存儲器的擴展方式哪三種
存儲器的擴展方式有字擴展、位擴展、字位同時擴展。存儲器晶元與單片機擴展連接具有共同的規律。即不論何種存儲器晶元，其引腳都呈三匯流排結構，與單片機連接都是三匯流排對接。另外，電源線接電源線，地線接地線。
目前生產的存儲器晶元容量有限，在字數或字長方面與實際存儲器要求有所差距，所以要在字向與位向兩方面進行擴充，才能滿足實際存儲器的要求。
cpu對存儲器進行讀寫操作時，首先由地址匯流排給出地址信號，然後再發出有關進行讀操作與寫操作的控制信號，最後在數據匯流排上進行信息交換。
(6)傳統存儲可以隨意擴展嗎擴展閱讀：
存儲器的擴展技術：
總片數=總容量/(容量/片)。
例：存儲器容量為8K×8b，若選用2114晶元(1K×4b)，則需要的晶元數為：(8K×8b)/(1K×4b)=16(片)。
（1）位擴展。
只在位數方向擴展(加大字長)，而晶元的字數和存儲器的字數是一致的。即b前面不一樣，K前面保持一樣。
例：用64K×1b的SRAM晶元組成64K×8b的存儲器，所需晶元數為：(64K×8b)/(64K×1b)=8(片)。
位擴展的關鍵就是將兩個存儲晶元當成一個存儲晶元來用，讓兩個存儲晶元同時工作，同時被選中，同時做讀操作，同時做寫操作，要想保證同時，就是把兩個晶元的片選，用相同的信號進行連接。
（2）字擴展。
僅在字數方向擴展，而位數不變。即K前面不一樣，b前面保持一樣。
例：用16K×8b的SRAM組成以64K×8b的存儲器，所需晶元數為：(64K×8b)/(16K×8b)=4(片)。
（3）字和位同時擴展。
參考資料來源：網路-位擴展
參考資料來源：網路-字擴展
G. 大數據的預測功能是增值服務的核心
大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業，到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來，給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱，全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試，雖然仍舊有許多模式尚不明朗，但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件，通信行業每一條短消息、每一通電話，電力行業每一戶用電數據等等，這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來，並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大，數據多為非結構化，現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題，國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力，並不斷摸索其商業化前景，目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式：
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序，高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路（SAN）、統一存儲、文件整合/網路連接存儲（NAS）的傳統存儲解決方案，無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案，通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性，來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統，其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API，方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面，然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理，只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代，隨著數據的累積，數據本身的價值也在不斷升值，這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病，得病率為十萬分之一，如果從小樣本數據來看非常罕見，但是擴大到全世界70億人，那麼數量就非常龐大。以前技術落後，不能將該病情數字化集中研究，所以很難攻克。但是，我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析，我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子，不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值，源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑：對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域，以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據，這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售，Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據，他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利；在傳統行業中，中國聯通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料，可以通過簡單地去隱私化，然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展，同時以免費的服務補償用戶，這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣，還需處理好用戶隱私信息，通過去隱私化方式，來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘，所衍生出來的增值服務，是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼？預測！大數據引發了商業分析模式轉變，從過去的樣本模式到現在的全數據模式，從過去的小概率到現在的大概率，從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」，大家都很厭煩，這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息，發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析，深度挖掘之後，能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析，發掘用戶和品牌之間的關聯。然後，當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後，一定不是厭煩，而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據，運用成熟的數據挖掘技術，分析得到企業運營的各種趨勢，從而給企業的決策提供強有力的指導。例如，汽車銷售公司，可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析，得到用戶最關心和最不滿意的功能，然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進，以提升消費者的滿意度。
總體來說，從宏觀層面來看，大數據是我們未來社會的新能源；從企業微觀層面來看，大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式，對企業的未來發展有至關重要的意義。
H. 手機內存可以擴展嗎我說的不是存儲卡，而是什麼RAM還是ROM那個。
手機焊接在主板上的內存是不可以擴展的，你手機上的屬於RAM,RAM是可讀可寫的存儲器，ROM是只讀存儲器，是一種只可以讀，不可以寫的存儲器！
I. 手機自帶內存能擴大么
手機機身存儲空間是不能擴大的。
但是可以通過安裝內存卡（也就是MicroSD卡）來擴展內存空間。
Micro SD Card，原名Trans-flash Card(TF卡)，2004年正式更名為Micro SD Card，由SanDisk(閃迪)公司發明。在Micro SD面市之前，手機製造商都採用嵌入式記憶體，雖然這類模組容易裝設，然而有著無法應實際應潮流需求的困擾--容量被限制住了，無法再有升級空間。Micro SD仿效SIM卡的應用模式，即是同一張卡可以應用在不同型號的行動電話內，讓行動電話製造商不用再為插卡式的研發設計而傷腦筋。 Micro SD卡足以堪稱可移動式的儲存IC。
Micro SD卡是一種極細小的快閃記憶體卡，其格式源自SanDisk創造，原本這種記憶卡稱為T-Flash，及後改稱為Trans Flash;而重新命名為Micro SD的原因是因為被SD協會 (SDA) 采立。另一些被SDA采立的記憶卡包括Mini SD和SD卡。其主要應用於行動電話，但因它的體積微小和儲存容量的不斷提高，已經使用於GPS設備、攜帶型音樂播放器和一些快閃記憶體盤中。它的體積為 15mm x 11mm x1mm ，差不多相等於手指甲的大小，是現時最細小的記憶卡。它也能通過SD轉接卡來接駁於SD卡插槽中使用。 現時MicroSD卡提供128MB、256MB、512MB、1G、2G、4G、8G、16G、32G和64G的容量(MWC 2014 世界移動通信大會期間，SanDisk打破了儲存卡最高64GB容量的傳統，正式發布了一款容量高達128GB的 Micro SD XC 儲存卡。
J. 分布式存儲和傳統存儲比較在哪些應用場景比較有優勢
1、分布式存儲優勢
分布式存儲可以使生產系統在線運行的情況下進行縱向擴展（Scale-Up）或橫向擴展（Scale-Out），且存儲系統在擴展後可以達到容量與性能均線性擴展的效果。其具有以下特性：
高性能
分布式存儲系統能夠將所有存儲節點的處理器資源、硬碟資源、網路資源進行整合，將任務切分給多台存儲節點，進行並發數據處理，避免了單個硬碟或設備造成的瓶頸，提升整個集群的處理能力。分布式存儲系統具有良好的性能擴展能力，可以滿足應用程序對存儲性能不斷增長的要求。
高擴展性
分布式存儲系統通過擴展集群存儲節點規模從而提高系統存儲容量、計算和性能的能力，通過增加和升級伺服器硬體，或者指通過增加存儲節點數量來提升服務能力。分布式存儲系統支持在線增加存儲節點，對前端業務透明，系統整體性能與存儲節點數量呈線性關系。
高可用性
分布式存儲系統同時基於硬體及軟體設計了高可用機制，在面對多種異常時（如存儲節點宕機、網路中斷、硬碟故障、數據損壞等）仍可提供正常服務，提高分布式存儲系統硬體的可用性可以通過增加存儲節點數量或者採用多種硬體冗餘機制保證。分布式存儲系統多採用副本機制或糾刪碼機制保證數據的高可用性，副本機制可以提供較高的數據冗餘度，但會降低存儲系統有效空間的利用率，糾刪碼機制可以在保證一定數據冗餘度的情況下，大幅提高存儲系統的有效空間利用率。
高安全性
分布式存儲系統支持可靠的許可權控制及互信確認機制，同時採用私有的數據切片及數據編碼機制，可以從多重角度保證集群系統不受惡意訪問和攻擊，保護存儲數據不被竊取。
2、分布式存儲應用場景
分布式的「四高」特性，使得其在高性能計算、大數據視頻雲及大數據分析等應用場景中有著廣泛的應用。
高性能計算場景
在如氣象氣候、地質勘探、航空航天、工程計算、材料工程等領域，基於集群的高性能計算，已成為必需的輔助工具。集群系統有極強的伸縮性，可通過在集群中增加或刪減節點的方式，在不影響原有應用與計算任務的情況下，隨時增加和降低系統的處理能力。根據不同的計算模式與規模，構成集群系統的節點數可以從幾個到成千上萬個。這些業務對後端的存儲系統提出了新的需求，包括統一的存儲空間、高效率的文件檢索、高帶寬的吞吐性能，高可靠的數據安全保障等。
大數據視頻雲應用場景
隨著視頻高清技術及超高清技術的普及，視頻大數據應用場景，如雪亮工程、平安城市、廣電媒資、影視製作、視頻網站等領域，對存儲設備提出了大容量、高讀寫性能、高可靠性、低延時及可擴展性等需求。針對這樣大規模視頻數據應用場景，就需要一個技術先進、性能優越的存儲系統作為後端數據存儲的支撐者。
大數據分析應用場景
伴隨著互聯網技術及人工智慧的發展，各種基於海量用戶/數據/終端的大數據分析及人工智慧業務模式不斷涌現，同樣需要充分考慮存儲功能集成度、數據安全性、數據穩定性，系統可擴展性、性能及成本各方面因素。
在數據爆發增長的「數字時代」，軟體定義的分布式存儲是存儲技術高速發展的結晶，並具有著很大的成長空間，必將應用於更廣泛的大數據業務場景。