㈠ 什麼數據存儲軟體的兼容性比較高
1. Ceph
Ceph是一個強大的存儲系統，它在同一個系統中同時提供了對象，塊（通過RBD）和文件存儲。無論您是希望在虛擬機中使用塊設備，還是將非結構化數據存儲在對象存儲中，Ceph都可以在一個平台上提供所有功能，並且還能獲得出色的靈活性。 Ceph中的所有內容都以對象的形式存儲，不管原始的數據類型是什麼，RADOS（reliable autonomic distributed object store）都會把它們當做對象來進行存儲。
RADOS層確保數據始終保持一致狀態並且可靠。Ceph會通過數據復制，故障檢測和恢復，以及跨群集節點進行數據遷移和重新平衡來實現數據一致性。 Ceph提供了一個符合POSIX的網路文件系統（CephFS），旨在實現高性能，大數據存儲以及與傳統應用程序的最大兼容。Ceph可以通過各種編程語言或者radosgw（RGW）實現無縫的訪問對象存儲，（RGW）這是一種REST介面，它與為S3和Swift編寫的應用程序兼容。另一方面，Ceph的RADOS塊設備（RBD）可以訪問在整個存儲集群中條帶化和復制的塊設備映像。
Ceph的特性
獨立、開放和統一的平台：將塊，對象和文件存儲組合到一個平台中，包括最新添加的CephFS
兼容性：您可以使用Ceph 存儲對外提供最兼容Amazon Web Services（AWS）S3的對象存儲。
精簡配置模式：分配存儲空間時，只是虛擬分配容量，在跟進使用情況佔用實際磁碟空間。這種模式提供了更多的靈活性和磁碟空間利用率。
副本：在Ceph Storage中，所有存儲的數據都會自動從一個節點復制到多個其他節點。默認任何時間群集中的都有三份數據。
自我修復：Ceph Monitors會不斷監控你的數據集。一旦出現一個副本丟失，Ceph會自動生成一個新副本，以確保始終有三份副本。
高可用：在Ceph Storage中，所有存儲的數據會自動從一個節點復制到多個其他的節點。這意味著，任意節點中的數據集被破壞或被意外刪除，在其他節點上都有超過兩個以上副本可用，保證您的數據具有很高的可用性。
Ceph很強大：您的集群可以用於任何場景。無論您希望存儲非結構化數據或為數據提供塊存儲或提供文件系統，或者希望您的應用程序直接通過librados使用您的存儲，而這些都已經集成在一個Ceph平台上了。
可伸縮性：C
㈡ 到目前為止。世界石油現存儲量為多少
目前處於全球石油儲量佔比中的前五名的分別是委內瑞拉、沙特以及加拿大、伊拉克，總儲量是1422億噸，佔比是61.7%，對市場的石油供需量占著主導的位置。在2019年沙特一種是促成全球的原油減產，為了穩定油價的變化，當然是為了其沙特阿美IPO考慮，真正為了市場的幾分不得而知。不過減產的效果還可以，沙特減產了5%，原油產量下降了4.9億噸。不過俄羅斯作為減產聯盟的支持者確沒有減產而增長了0.8%，這主要是其在是不是減產上處於搖擺不定的情況。作為頁岩油的主要儲量地的美國則是奉行較為獨立的准則，出現了增產的情況，在2019年增長最快，直接抵消了減產國家的努力。而這些矛盾對於發生在2020年3月份的原油暴跌埋下了禍根，因為新冠大流行造成了世界上的石油供需出現了極大不平衡，而造原油價格的大幅下跌。我國柴油和汽油價格也因此出現變化。
沙特和委內瑞拉作為世界上主要的產油國，這些國家經歷幾乎是完全是依靠出口石油。委內瑞拉現在儲量是2965億桶，按照其日消耗74.6萬桶計算的死後，可以使用775年。沙特儲量是2626億桶，按照其現在出口的量，還可以使用273年
全球石油儲量出現增長不代表著還是還會用之不竭，除了佔比之外就是人類開采原油的速度。根據石油儲量在前面20的國家數據，開採的年線是46.8年，當然中東的較長為60年，伊拉克則是82.8年。不過還有一點就是隨著現在的油氣勘探的技術提高，路上深層以及深海的資源可以作為主力軍。當然現在再生資源也是一再發展，到時候不一定就會用到汽油枯竭。
㈢ 世界石油儲量最多的十大國家分別是哪些
1、
委內瑞拉
委內瑞拉在最近幾年探明了儲存石油量為2960億桶，成為了世界上已探明的石油儲存量最多的國家。但在石油出口上仍舊無法與沙烏地阿拉伯比較。
2、
沙烏地阿拉伯
沙烏地阿拉伯擁有世界上最多的石油儲存，其國家90%的經濟來自於出口石油燃料。沙烏地阿拉伯的石油儲存量為2650億桶，是世界上石油儲存量最高的國家。
3、
伊朗
伊朗擁有豐富的石油和天然氣資源，伊朗開采出的石油一部分國內銷售，同時一部分進行出口，而伊朗已探明的石油儲存量為1325億桶。
4、
伊拉克
伊拉克的經濟體制以石油出口為主，但也有一定的農牧業，伊拉克的石油已探明的儲藏量為1150億桶。
5、
科威特
科威特主要以石油的出口和天然氣作為國民的經濟支柱，而科威特已探明的石油儲存量為990億桶。
6、
阿聯酋
阿聯酋的石油和天然氣資源十分豐富，是目前世界上石油出口大國，而阿聯酋的已探明石油儲存量為978億桶。
7、
俄羅斯
俄羅斯是世界上自然資源最豐富的國家，有豐富石油、天然氣、礦產、稀有金屬等資源，而俄羅斯的已探明石油儲存量為723億桶。
8、
哈薩克
哈薩克擁有豐富的自然資源，除了擁有較多的石油儲存量，還擁有大量的礦石資源，其中鈾礦是世界上最多的國家。哈薩克已探明的石油儲存量為396億桶。
9、
利比亞
利比亞擁有豐富的原油資源，其中已探明的石油儲藏量為391億桶，利比亞原油產量達到160萬桶/日，國內消費約25萬桶/日，凈出口約120萬桶/日。
10、
奈及利亞
奈及利亞是非洲最大的生產國，奈及利亞已經探明的石油儲存量達到了353億桶。
(3)2018年全球存儲量擴展閱讀：
原油的分布從總體上來看極端不平衡：從東西半球來看，約3/4的石油資源集中於東半球，西半球佔1/4；從南北半球看，石油資源主要集中於北半球；從緯度分布看，主要集中在北緯20°-40°和50°-70°兩個緯度帶內。
波斯灣及墨西哥灣兩大油區和北非油田均處於北緯20°-40°內，該帶集中了51.3%的世界石油儲量；50°-70°緯度帶內有著名的北海油田、俄羅斯伏爾加及西伯利亞油田和阿拉斯加灣油區。約80%可以開採的石油儲藏位於中東，其中62.5%位於沙烏地阿拉伯（12.5%）、阿拉伯聯合大公國、伊拉克、卡達和科威特。
㈣ 什麼是大數據，看完這篇就明白了
什麼是大數據
如果從字面上解釋的話，大家很容易想到的可能就是大量的數據，海量的數據。這樣的解釋確實通俗易懂，但如果用專業知識來描述的話，就是指數據集的大小遠遠超過了現有普通資料庫軟體和工具的處理能力的數據。
大數據的特點
海量化
這里指的數據量是從TB到PB級別。在這里順帶給大家科普一下這是什麼概念。
MB，全稱MByte，計算機中的一種儲存單位，含義是「兆位元組」。
1MB可儲存1024×1024=1048576位元組（Byte）。
位元組（Byte）是存儲容量基本單位，1位元組（1Byte）由8個二進制位組成。
位（bit）是計算機存儲信息的最小單位，二進制的一個「0」或一個「1」叫一位。
通俗來講，1MB約等於一張網路通用圖片（非高清）的大小。
1GB=1024MB，約等於下載一部電影（非高清）的大小。
1TB=1024GB，約等於一個固態硬碟的容量大小，能存放一個不間斷的監控攝像頭錄像（200MB/個）長達半年左右。
1PB=1024TB，容量相當大，應用於大數據存儲設備，如伺服器等。
1EB=1024PB，目前還沒有單個存儲器達到這個容量。
多樣化
大數據含有的數據類型復雜，超過80%的數據是非結構化的。而數據類型又分成結構化數據，非結構化數據，半結構化數據。這里再對三種數據類型做一個分類科普。
①結構化數據
結構化的數據是指可以使用關系型資料庫(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存儲，表現為二維形式的數據。一般特點是：數據以行為單位，一行數據表示一個實體的信息，每一行數據的屬性是相同的。所以，結構化的數據的存儲和排列是很有規律的，這對查詢和修改等操作很有幫助。
但是，它的擴展性不好。比如，如果欄位不固定，利用關系型資料庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個欄位就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的，這也容易導致後台介面從資料庫取數據出錯。你也可以預先設定大量的預備欄位，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除欄位和數據的對應狀態，即哪個欄位保存有哪些數據。
②半結構化數據
半結構化數據是結構化數據的一種形式，它並不符合關系型資料庫或其他數據表的形式關聯起來的數據模型結構，但包含相關標記，用來分隔語義元素以及對記錄和欄位進行分層。因此，它也被稱為自描述的結構。半結構化數據，屬於同一類實體可以有不同的屬性，即使他們被組合在一起，這些屬性的順序並不重要。常見的半結構數據有XML和JSON。
③非結構化數據
非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術，比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。
快速化
隨著物聯網、電子商務、社會化網路的快速發展，全球大數據儲量迅猛增長，成為大數據產業發展的基礎。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB。預測未來幾年，全球大數據儲量規模也都會保持40%左右的增長率。在數據儲量不斷增長和應用驅動創新的推動下，大數據產業將會不斷豐富商業模式，構建出多層多樣的市場格局，具有廣闊的發展空間。
核心價值
大數據的核心價值，從業務角度出發，主要有如下的3點：
a.數據輔助決策：為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況，從而進行一些戰略決策；
b.數據驅動業務：通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化，從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務，等等。
c.數據對外變現：通過對數據進行精心的包裝，對外提供數據服務，從而獲得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己掌握的大數據，提供風控查詢、驗證、反欺詐服務，提供導客、導流、精準營銷服務，提供數據開放平台服務，等等。
大數據能做什麼？
1、海量數據快速查詢(離線)
能夠在海量數據的基礎上進行快速計算，這里的「快速」是與傳統計算方案對比。海量數據背景下，使用傳統方案計算可能需要一星期時間。使用大數據 技術計算只需要30分鍾。
2.海量數據實時計算（實時）
在海量數據的背景下，對於實時生成的最新數據，需要立刻、馬上傳遞到大數據環境，並立刻、馬上進行相關業務指標的分析，並把分析完的結果立刻、馬上展示給用戶或者領導。
3.海量數據的存儲（數據量大，單個大文件）
大數據能夠存儲海量數據,大數據時代數據量巨大,1TB=1024*1G 約26萬首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G約2.68億首歌(一首歌4M)
大數據能夠存儲單個大文件。目前市面上最大的單個硬碟大小約為10T左右。若有一個文件20T,將 無法存儲。大數據可以存儲單個20T文件，甚至更大。
4.數據挖掘（挖掘以前沒有發現的有價值的數據）
挖掘前所未有的新的價值點。原始企業內數據無法計算出的結果，使用大數據能夠計算出。
挖掘（演算法）有價值的數據。在海量數據背景下，使用數據挖掘演算法，挖掘有價值的指標（不使用這些演算法無法算出）
大數據行業的應用？
1.常見領域
2.智慧城市
3.電信大數據
4.電商大數據
大數據行業前景(國家政策)？
2014年7月23日，國務院常務會議審議通過《企業信息公示暫行條例（草案）》
2015年6月19日，國家主席、總理同時就「大數據」發表意見：《國務院辦公廳關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》
2015年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》。國發〔2015〕50號
2016年12月18日，工業和信息化部關於印發《大數據產業發展規劃》
2018年1月23日。中央全面深化改革領導小組會議審議通過了《科學數據管理辦法》
2018年7月1日，國務院辦公廳印發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》
2019年政府工作報告中總理指出「深化大數據、人工智慧等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫葯、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟。」
總結
我國著名的電商之父，阿里巴巴創始人馬雲先生曾說過，未來10年，乃至20年，將是人工智慧的時代，大數據的時代。對於現在正在學習大數據的我們來說，未來對於我們更是充滿了各種機遇與挑戰。
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㈤ 請問，人類從古至今所投入使用的所有電腦硬碟（包括正在使用的和已經廢棄的）所能儲存的數據總量多大
咱們可以這樣估算一下這個問題。
以我個人為例。我現在用了大概4個手機，用了5張手機SD卡，加上手機本身容量一共是58G。用過5台電腦。最早的電腦容量不記得了，以500G為基準吧，2500G。我還有一台單反，64G的儲存卡。用過6個U盤，共112G。
我身處發展中國家，對電子產品特別是儲存能力的需求不高。現在25歲，共擁有了2700G左右的存儲容量。發達國家的人可能佔有的存儲量更大，但是以非洲窮國為代表的第三世界國家可能人均佔有的存儲量基本可以忽略不計。僅以個人而言，估計平均下來，人均也就3000G-5000G左右。這是現在的水平。
考慮到科技的爆發式發展，前10年20年總共的存儲量加起來估計也不會比未來一年生產出來的存儲量要大。
那麼，65億乘以4500G，應該大致等於全球個人佔有的存儲量的總和。
考慮到還有伺服器這種擁有巨大容量的公有存儲設備。這一塊我不太清楚，也比較難以估計。
綜上所述：這種估計非常的不準確，和實際數額之間的差距肯定巨大。而且相對於人類真正需要的存儲量，肯定是遠遠的超支的。我覺得人類生產出來的存儲量，估計至少有三分之一是白白浪費掉的。
㈥ - -全球所有的儲存設備加起來有多大容量
1，目前，全球互聯網站大約有1.72億個。每個網站的伺服器容量不等，幾十G到幾千G的都有。大約平均一下，每個網站伺服器的容量有1T（也就是1000G）
2，目前，全球個人電腦數量已經超過10億台，每台平均容量大約為100G左右。
3，手機，光碟，移動硬碟，U盤等的總數量大約50億，平均容量10G左右。
因此，目前全球所有存儲設備總和，大約為
E=1.72*1000+10*100+50*10=3220億G
即：大約3000億個G，3億個T。這容量是不是很驚人？
㈦ 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。
㈧ 大數據未來發展趨勢如何
大數據產業產業鏈全景梳理：從基礎支撐到融合應用，產業范圍廣泛
大數據產業上游是基礎支撐層，主要包括網路設備、計算機設備、存儲設備等硬體供應，此外，相關雲計算資源管理平台、大數據平台建設也屬於產業鏈上游;
大數據產業中游立足海量數據資源，圍繞各類應用和市場需求，提供輔助性的服務，包括數據交易、數據資產管理、數據採集、數據加工分析、數據安全，以及基於數據的IT運維等;
大數據產業下游則是大數據應用市場，隨著我國大數據研究技術水平的不斷提升，目前，我國大數據已廣泛應用於政務、工業、金融、交通、電信和空間地理等行業。
—— 更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》
㈨ 誰知道目前我們全球互聯網上的數據量大致有多少講講判斷依據。多少文字信息，圖片，聲音，視頻信息等等
IDC報告顯示，預計到2020年全球數據總量將超過40ZB(相當於4萬億GB)，這一數據量是2011年的22倍。在過去幾年，全球的數據量以每年58%的速度增長，在未來這個速度會更快。如果按照現在存儲容量每年40%的增長速度計算，到2017年需要存儲的數據量甚至會大於存儲設備的總容量。
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㈩ 全世界計算機數據總量
由於互聯網和計算機的廣泛普及,IDC預計,到2011年世界上將產生1,800,000,000TB數據,也就是1.8ZB.
數碼世界正在以讓人難以想像的速度擴張,消費者和企業將自己的大量圖像,視頻和文件數據放在其大容量硬碟和存儲伺服器中,去年,全球總數據量達到281,000,000TB,而2011年將突破1.8ZB,大約是2006年的10倍.
目前消費級硬碟的最大容量是1TB,1000個硬碟就能產生1PB的容量,是什麼導致了世界數據數量如此劇增?答案是視頻和照片以及監控錄像.同時,從模擬到數字信號的轉換後的數據也稱為增加全球存儲介質負擔的重要原因,目前龐大的存儲方案並不能滿足需要,世界將最終需要新的辦法來存儲這些數據.