① 数据存储架构
全国地质钻孔基本信息数据库主要采用关系数据库管理方法，栅格图片、与文本等非结构化数据采用扩展的关系数据库管理方法。
根据全国地质钻孔资料的管理状况，以保管单位为基本单元构建全国及各省（区、市）地质钻孔数据库建设构架，具体架构如图2.2所示。
图2.2 地质钻孔基本信息数据架构
② 云存储架构分哪些层次,各自实现了什么功能
(1)存储层
云存储系统对外提供多种不同的存储服务，各种服务的数据统一存放在云存储系统中，形成一个海量数据池。从大多数网络服务后台数据组织方式来看，传统基于单服务器的数据组织难以满足广域网多用户条件下的吞吐性能和存储容量需求；基于P2P架构的数据组织需要庞大的节点数量和复杂编码算法保证数据可靠性。相比而言，基于多存储服务器的数据组织方法能够更好满足在线存储服务的应用需求，在用户规模较大时，构建分布式数据中心能够为不同地理区域的用户提供更好的服务质量。
云存储的存储层将不同类型的存储设备互连起来，实现海量数据的统一管理，同时实现对存储设备的集中管理、状态监控以及容量的动态扩展，实质是一种面向服务的分布式存储系统。
(2)基础管理层
云存储系统架构中的基础管理层为上层提供不同服务间公共管理的统一视图。通过设计统一的用户管理、安全管理、副本管理及策略管理等公共数据管理功能，将底层存储与上层应用无缝衔接起来，实现多存储设备之间的协同工作，以更好的性能对外提供多种服务。
(3)应用接口层
应用接口层是云存储平台中可以灵活扩展的、直接面向用户的部分。根据用户需求，可以开发出不同的应用接口，提供相应的服务。比如数据存储服务、空间租赁服务、公共资源服务、多用户数据共享服务、数据备份服务等。
(4)访问层
通过访问层，任何一个授权用户都可以在任何地方，使用一台联网的终端设备，按照标准的公用应用接口来登录云存储平台，享受云存储服务。
2云存储技术的优势
作为新兴的存储技术，与传统的购买存储设备和部署存储软件相比，云存储方式存在以下优点：
(1)成本低、见效快
传统的购买存储设备或软件定制方式下，企业根据信息化管理的需求，一次性投入大量资金购置硬件设备、搭建平台。软件开发则经过漫长的可行性分析、需求调研、软件设计、编码、测试这一过程。往往在软件开发完成以后，业务需求发生变化，不得不对软件进行返工，不仅影响质量，提高成本，更是延误了企业信息化进程，同时造成了企业之间的低水平重复投资以及企业内部周期性、高成本的技术升级。在云存储方式下，企业除了配置必要的终端设备接收存储服务外，不需要投入额外的资金来搭建平台。企业只需按用户数分期租用服务，规避了一次性投资的风险，降低了使用成本，而且对于选定的服务，可以立即投入使用，既方便又快捷。
(2)易于管理
传统方式下，企业需要配备专业的IT人员进行系统的维护，由此带来技术和资金成本。云存储模式下，维护工作以及系统的更新升级都由云存储服务提供商完成，企业能够以最低的成本享受到最新最专业的服务。
(3)方式灵活
传统的购买和定制模式下，一旦完成资金的一次性投入，系统无法在后续使用中动态调整。随着设备的更新换代，落后的硬件平台难以处置；随着业务需求的不断变化，软件需要不断地更新升级甚至重构来与之相适应，导致维护成本高昂，很容易发展到不可控的程度。而云存储方式一般按照客户数、使用时间、服务项目进行收费。企业可以根据业务需求变化、人员增减、资金承受能力，随时调整其租用服务方式，真正做到“按需使用”。
3云存储技术趋势
随着宽带网络的发展，集群技术、网格技术和分布式文件系统的拓展，CDN内容分发、P2P、数据压缩技术的广泛运用，以及存储虚拟化技术的完善，云存储在技术上已经趋于成熟，以“用户创造内容”和“分享”为精神的Web2.0推动了全网域用户对在线服务的认知
③ 如何设计虚拟机存储架构以规避虚拟存储瓶颈
通过深入了解虚拟机的存储需求，存储管理员可以控制虚拟环境的规模，跟上需求变化的步伐。尽管虚拟环境中存在一些独特的需求，但大部分的需求还是可以参照物理机中同类的存储最佳实践予以解决。用户在设计虚拟机的存储架构时，最重要的是对性能指标进行衡量，还要认真考虑虚拟机对存储空间的需求。在虚拟化环境中，存储管理员通常只关注CPU和内存的限制，存储性能往往是容易被忽略的一个问题。从某些方面来说，虚拟机的管理与物理机的管理差不多，每台虚拟机同样也运行自己的操作系统、应用程序和服务。但是，在设计存储架构时，用户必须要考虑其他一些因素。在深入了解虚拟机的独特需求后，存储管理员才能构建一个稳定的可扩展的数据中心架构，以便保持虚拟机的正常运行。分析磁盘的性能需求对于大多数应用来说，存储架构的设计首先要考虑的就是平均每秒的I/O操作（IOPS）指标。IOPS指的是每秒磁盘读写操作的次数。但是，这个统计指标并不能体现出存储需求的全部特性，还需要考虑其他的存储性能需求，如磁盘I/O活动的类型等。在网络磁盘阵列中，那些虚拟磁盘必须支持虚拟机操作系统。而在一般情况下，其I/O需求常常是频繁的随机读写。内存页面调度也会给那些内存有限的宿主机带来很大的I/O压力。此外，用户还要考虑负载的情况，比如在设计存储架构时，往往要考虑读操作与写操作的比例。这个信息对于进行RAID配置非常有用。将上述这些指标乘以单一存储设备上的虚拟机数量后，用户面对的将是严重的I/O阻塞问题。为解决这个问题，用户必须优化现有的存储解决方案，以支持小规模、非连续的I/O操作。更为重要的是，用户要根据虚拟机对磁盘利用的级别和类型，合理地分布它们。基于网络的存储方法很多IT架构中混合使用了NAS、SAN和iSCSI存储，以支持所有的物理服务器。这些存储方式同样可以用于管理虚拟机。大多数的虚拟化平台也都支持上述这些网络存储技术。例如，在物理主服务器上挂接了基于SAN或iSCSI的存储卷，可以用来存储虚拟机配置文件、虚拟磁盘和相关数据。存储设备一般只是和宿主机连接，而不是客户端虚拟机。存储管理员需要持续跟踪并掌握每台虚拟机驻留在哪些物理卷上，以便进行后续的备份和管理。除了在宿主机级别上进行存储外，客户机操作系统也可以利用基于NAS和iSCSI的存储设备。通过这种方法，虚拟机可以直接与网络存储连接。然而，该方法也有一些缺点，比如客户机操作系统对延迟非常敏感，即使非常微小的延迟都可能导致客户机操作系统的崩溃或文件系统的瘫痪。存储功能的平衡虚拟化技术允许企业将多个关键任务负载放在同一组服务器中。企业通过使用存储功能来提高系统的可靠性、可用性和性能。应用基于RAID的跨磁盘条带技术，可以显着提高性能。磁盘阵列中存储块的大小应该与最常见的I/O操作规模相匹配。不过，磁盘用得越多，意味着系统失败的几率越大。因此，应该同时采用多个具有奇偶校验位的磁盘和热备磁盘。在存储连接中，容错功能可通过应用多路径技术来实现。对NAS和iSCSI存储解决方案来说，存储管理员应该考虑采用多个物理网络进行连接，并且使用网络适配器组的负载平衡特性。对宿主机来说，与磁盘阵列之间采用专用网络进行连接是一个好办法。如果宿主机经常要与低效应用分享连接，虚拟机上的负载问题可能会很严重，而且会增加延迟。备份的规划存储管理员可能需要对很多虚拟机进行备份。用户有必要开发一个处理独占式的虚拟磁盘文件，主要有两种方式。第一种方式是在客户机中进行备份。通常情况下，用户需要在虚拟机中安装备份代理，定义备份源和备份目标，然后再进行处理工作。这种方式的好处是，仅有重要数据被备份下来，从而减少了所需的存储空间。但是，此种备份方案必须支持所有的不同版本的客户机操作系统。更麻烦的是，如果系统出现问题，在进行恢复处理时可能涉及许多步骤，包括重新安装和配置客户机操作系统等。第二种方式是在宿主机中进行备份。通常情况下，备份中包括虚拟机配置文件和虚拟磁盘。用户可以轻松地将这些文件复制到另一个地方，比如先关闭或暂停虚拟机，复制必需的文件，然后再重新启动虚拟机。许多解决方案都支持虚拟机的热插拔备份，目的是消除服务中断。即使不采用热插拔备份，恢复一个失败的或遗失的虚拟机也非常容易，比如把必要的文件简单地恢复到同一个或其他的宿主机上，就可以继续工作了。在宿主机中进行备份的最大缺点是需要庞大的存储空间。用户不仅要分配大量的存储空间给客户机操作系统，还要给需要备份的应用和数据分配大量的存储空间。
④ 传统大数据存储的架构有哪些各有什么特点
数据源：所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。
实时消息接收：假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。
数据存储：公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。
批处理和实时处理的组合：公司需要同时处理实时数据和静态数据，因而应在大数据架构中内置批量和实时处理的组合。这是由于能够应用批处理有效地处理大批量数据，而实时数据需要立刻处理才能够带来价值。批处理涉及到长期运转的作业，用于筛选、聚合和准备数据开展分析。
分析数据存储：准备好要分析的数据后，需要将它们放到一个位置，便于对整个数据集开展分析。分析数据储存的必要性在于，公司的全部数据都聚集在一个位置，因而其分析将是全面的，而且针对分析而非事务进行了优化。
这可能采用基于云计算的数据仓库或关系数据库的形式，具体取决于公司的需求。
分析或报告工具：在摄入和处理各类数据源之后，公司需要包含一个分析数据的工具。一般而言，公司将使用BI(商业智能)工具来完成这项工作，而且或者需要数据科学家来探索数据。
“大数据” 通常指的是那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集，亦指那些在传统基础设施中长期保存的数据。大数据存储是将这些数据集持久化到计算机中。
⑤ 常用的存储架构有
顺序存储方法它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现，由此得到的存储表示称为顺序存储结构。顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法，通常借助于程序设计语言中的数组来实现。
链接存储方法它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。由此得到的存储表示称为链式存储结构，链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现。
顺序存储和链接存储的基本原理
顺序存储和链接存储是数据的两种最基本的存储结构。
在顺序存储中，每个存储空间含有所存元素本身的信息，元素之间的逻辑关系是通过数组下标位置简单计算出来的线性表的顺序存储，若一个元素存储在对应数组中的下标位置为i，则它的前驱元素在对应数组中的下标位置为i-1，它的后继元素在对应数组中的下标位置为i+1。在链式存储结构中，存储结点不仅含有所存元素本身的信息，而且含有元素之间逻辑关系的信息。
数据的链式存储结构可用链接表来表示。
其中data表示值域，用来存储节点的数值部分。Pl，p2，…，Pill(1n≥1)均为指针域，每个指针域为其对应的后继元素或前驱元素所在结点(以后简称为后继结点或前驱结点)的存储位置。通过结点的指针域(又称为链域)可以访问到对应的后继结点或前驱结点，若一个结点中的某个指针域不需要指向其他结点，则令它的值为空（NULL）。
在数据的顺序存储中，由于每个元素的存储位置都可以通过简单计算得到，所以访问元素的时间都相同；而在数据的链接存储中，由于每个元素的存储位置保存在它的前驱或后继结点中，所以只有当访问到其前驱结点或后继结点后才能够按指针访问到，访问任一元素的时间与该元素结点在链式存储结构中的位置有关。
储存器方面的储存结构
储存系统的层次结构为了解决存储器速度与价格之间的矛盾，出现了存储器的层次结构。
程序的局部性原理
在某一段时间内，CPU频繁访问某一局部的存储器区域，而对此范围外的地址则较少访问的现象就是
程序的局部性原理。层次结构是基于程序的局部性原理的。对大量典型程序运行情况的统计分析得出的结论是：CPU对某些地址的访问在短时间间隔内出现集中分布的倾向。这有利于对存储器实现层次结构。
多级存储体系的组成
目前，大多采用三级存储结构。
即：Cache-主存-辅存，如下图：
3、多级存储系统的性能
考虑由Cache和主存构成的两级存储系统，其性能主要取决于Cache和贮存的存取周期以及访问它们的
次数。（存取周期为: Tc,Tm ;访问次数为: Nc,Nm）
（1）Cache的命中率 H= Nc / (Nc+Nm)
（2）CPU访存的平均时间 Ta= H * Tc+ (1-H) Tm
Cache-主存系统的效率
e= Tc / Ta
=1/H+(1-H)Tm/Tc
根据统计分析：Cache的命中率可以达到90%~98%
当Cache的容量为：32KB时，命中率为86%
64KB时，命中率为92%
128KB时，命中率为95%
256KB时，命中率为98%
⑥ 传统大数据存储的架构有哪些
大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。
⑦ NAS，DAS和SAN三种存储架构的区别
NAS存储特点（网络直连存储) DAS存储特点（直连存储）SAN存储（光纤存储）
⑧ 大数据下的地质资料信息存储架构设计
颉贵琴 胡晓琴
(甘肃省国土资源信息中心)
摘要 为推进我国地质资料信息服务集群化产业化工作，更大更好地发挥地质资料信息的价值，本文针对我国现有的地质资料信息集群化共享服务平台存在的缺陷和问题，基于现有系统的存储架构，设计了一种大数据下的地质资料信息存储架构，以便于我国地质资料信息服务集群化产业化工作能够适应大数据时代的数据存储。
关键词 大数据 地质资料 存储 NoSQL 双数据库
0 引言
新中国成立60多年来，我国形成了海量的地质资料信息，为国民经济和社会发展提供了重要支撑。但在地质资料管理方面长期存在资料信息分散、综合研究不够、数字化信息化程度不高、服务渠道不畅、服务能力不强等问题，使地质资料信息的巨大潜在价值未能得到充分发挥。为进一步提高地质工作服务国民经济和社会发展的能力，充分发挥地质资料信息的服务功能，扩大服务领域，国土资源部根据国内外地质工作的先进经验，做出了全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作的部署。
目前，全国各省地质资料馆都在有条不紊地对本省成果、原始和实物地质资料进行清理，并对其中重要地质资料进行数字化和存储工作。然而，由于我国地质资源丰富，经过几十年的积累，已经形成了海量的地质资料，数据量早已经超过了几百太字节(TB)。在进行地质资料信息服务集群化工作中，随着共享数据量的不断增大，传统的数据存储方式和管理系统必然会展现出存储和检索方面的不足以及系统管理方面的缺陷。为了解决该问题，需要设计更加先进的数据存储架构来实现海量地质资料的存储。
而大数据(Big Data)作为近年来在云计算领域中出现的一种新型数据，科技工作者在不断的研究中，设计了适合大数据存储管理的非关系型数据库NoSQL进行大数据的存储和管理。本文将针对我国现有的地质资料信息集群化共享服务平台存在的缺陷和问题，利用大数据存储管理模式的思想，提出一种海量地质资料存储架构，改进现有系统存储架构，以便于我国全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作。
1 工作现状
1.1 国内外地质资料信息的存储现状
在美国，主要有两大地质资料公共服务平台，分别是地球科学信息中心(ESIC)、地球资源观测和科学中心(EROS)，其目的是通过为社会和政府提供更加便利、快速的地质信息服务。20世纪90年代初，澳大利亚出台了国家地球科学填图协议，采用先进的科学方法和技术进行数据存储，从而形成了第二代澳大利亚陆地地质图。
目前，我国地质资料信息服务集群化产业化工作刚刚起步，虽然国土资源部信息中心已经开发了地质资料信息集群化共享服务平台，并倡导各地方用户使用该系统。但由于各个地方早期的工作背景不一致，因此各地方所使用的存储系统也不尽相同，主要有Access、SQL Server、Oracle、MySQL等系统。本文以国土资源部信息中心开发的地质资料信息集群化共享服务平台的存储系统MySQL为例说明。该系统是基于关系数据库管理系统MySQL的一套分布式存储检索系统。该系统的部署使得我国地质资料信息服务集群化产业化工作取得了重大进展，同时也为我国建立标准统一的地质资料信息共享服务平台和互联互通的网络服务体系奠定了坚实的基础。然而，该系统的研发并没有考虑到地质资料信息进一步集群化以及在未来地质资料信息进入大数据时代的信息共享和存储管理问题，也没有给出明确的解决方案。
1.2 大数据的存储架构介绍
大数据是近年在云计算领域中出现的一种新型数据，具有数据量大、数据结构不固定、类型多样、查询分析复杂等特点。传统关系型数据库管理系统在数据存储规模、检索效率等方面已不再适合大数据存储。NoSQL(Not Only SQL)是与关系数据库相对的一类数据库的总称。这些数据库放弃了对关系数据库的支持，转而采用灵活的、分布式的数据存储方式管理数据，从而可以满足大数据存储和处理的需求。NoSQL基于非关系型数据存储的设计理念，以键值对进行存储，采用的数据字的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，且每个元组可以根据自己的需要增加一些自己的键值对，可以减少一些检索时间和存储空间。目前，应用广泛的 NoSQL 数据库有 Google BigTable、HBase、MongoDB、Neo4 j、Infinite Graph等。
2 大数据下的地质资料信息存储架构设计
根据国土资源部做出的全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作的部署，国土资源部倡导全国地质资料馆使用国土资源部信息中心开发的地质资料信息集群化共享服务平台，实现地质资料信息的存储和共享。该系统采用了数据库管理系统MySQL作为数据存储系统。
为了与现有系统和现有的工作进行对接，并为将来地质资料进入大数据时代后的存储工作做准备，本文设计了一种能用于海量地质资料信息存储并且兼容MySQL的分布式的数据存储架构(图1)。
整个系统可以根据不同的用户等级分为不同的用户管理层，由于图幅限制，在图1 中仅仅展示了3级：国家级管理层(即共享服务平台用户层)、省级管理层以及市级管理层(可根据实际需要延伸至县级)。
每级管理层的每个用户可以单独管理一个服务器。如国土资源部信息中心可以单独管理一个服务器；甘肃省国土资源信息中心可以单独管理一个服务器，陕西省国土资源信息中心可以单独管理一个服务器；甘肃的若干个市级国土资源局可以根据需要分别管理各自的服务器。
在服务器上分别安装两套数据库管理系统，一套是原有的MySQL数据库管理系统，另一套是为大数据存储而配备的NoSQL型数据库管理系统。在服务器上还专门开发一个数据库管理器中间件，用于进行用户层和数据库的通信以及两套数据库之间的通信。
由于各个管理层都各自维护自己的数据库和数据。当用户需要进行数据存储时，他所影响的数据库仅仅是本地数据库，存储效率较高；当用户需要从多个数据库读取数据时，顶层的共享服务平台会根据用户需求进行任务分解，将任务分发给下层的管理层进行数据库读取，由于各个数据库并行读取，从而提高了数据库读取效率。
图1 大数据下的地质资料信息存储架构框图
2.1 用户管理层
用户管理层根据权限范围，分为多层(本文以3层为例)。
位于顶层的国家级管理层(共享服务平台用户层)负责用户访问权限的分配、与其直接关联的数据库的访问、下级管理层任务的分配等工作。
用户访问权限的分配是指为访问本共享服务平台的个人用户和单位用户分配数据的使用权限、安全性的设计等。
与其直接关联的数据库访问是指直接存储在其本地数据库上的数据的访问。在该数据库中不仅要存储所需要的地质资料，还要存储注册用户信息等数据。
下级管理层任务分配是指如果用户需要访问多个下层数据库，用户只需要输入查询这几个下层数据库的命令，而如何查找下层数据库则由该功能来完成。例如某用户要查找甘肃、陕西、上海、北京的铁矿分布图，则用户只需要输入这几个地方及铁矿等查询条件，系统将自动把各个省的数据库查询任务分派到下级管理层。
同理，位于下层的省级管理层和市级管理层除了没有用户访问权限功能外，其余功能与国家级管理层是相同的。各层之间的数据库通过互联网相互连接成分布式的数据库系统。
2.2 MySQL和NoSQL的融合
MySQL是关系型数据库，它支持SQL查询语言，而NoSQL是非关系型数据库，它不支持SQL查询语言。用户要想透明地访问这两套数据库，必须要设计数据库管理器中间件，作为用户访问数据库的统一入口和两套数据库管理系统的通信平台。本文所设计的数据库管理器简单模型如图2所示。
图2 数据库管理器模型
服务器管理器通过用户程序接口与应用程序进行通讯，通过MySQL数据库接口与MySQL服务器通讯，通过NoSQL数据库接口与NoSQL数据库接口通讯。当应用程序接口接收到一条数据库访问命令之后，交由数据库访问命令解析器进行命令解析，从而形成MySQL访问命令或者NoSQL访问命令，通过相应的数据库接口访问数据库；数据库返回访问结果后经过汇总，由应用程序接口返回给应用程序。
两套数据库可以通过双数据库通信协议进行相互的通信和互访。此通信协议的建立便于地质工作人员将已经存入MySQL数据库的不适合结构化存储的数据转存到NoSQL数据库中，从而便于系统的升级和优化。
2.3 系统的存储和检索模式
在本存储框架设计中，系统采用分布式网络存储模式，即采用可扩展的存储结构，利用分散在全国各地的多台独立的服务器进行数据存储。这种方式不仅分担了服务器的存储压力，提高了系统的可靠性和可用性，还易于进行系统扩展。另外，由于地质资料信息存储的特殊性，各地方用户的数据存储工作基本都是在本地服务器进行，很少通过网络进行远程存储，所以数据存储效率较高。
在一台数据库服务器上安装有MySQL和NoSQL型两套数据库管理系统，分别用于存储地质资料信息中的结构化数据和非结构化数据。其中，NoSQL型数据库作为主数据库，用于存储一部分结构化数据和全部的非结构化数据；而MySQL数据库作为辅助数据库，用于存储一部分结构化的数据，以及旧系统中已经存储的数据。使用两套数据库不仅可以存储结构化数据而且还可以适用于大数据时代地质资料信息的存储，因此系统具有很好的适应性和灵活性。
2.4 安全性设计
地质资料信息是国家的机密，地质工作人员必须要保证它的安全。地质资料信息进入数字化时代之后，地质资料常常在计算机以及网络上进行传输，地质资料信息的安全传输和保存更是地质工作人员必须关注和解决的问题。在本存储架构的设计中设计的安全问题主要有数据库存储安全、数据传输安全、数据访问安全等问题。
数据库设计时采用多边安全模型和多级安全模型阻止数据库中信息和数据的泄露来提高数据库的安全性能，以保障地质信息在数据库中的存储安全；当用户登录系统访问数据库时，必须进行用户甄别和实名认证，这主要是对用户的身份进行有效的识别，防止非法用户访问数据库；在对地质资料进行网络传输时，应该首先将数据进行加密，然后再进行网络传输，以防止地质信息在传输过程中被窃取。
3 结语
提高地质资料数字化信息化水平，是国外地质工作强国的普遍做法。为推进我国地质资料信息服务集群化产业化工作，本文针对我国现有的地质资料信息集群化共享服务平台存在的缺陷和问题，利用大数据存储管理模式的思想，基于现有系统的存储架构，设计了一种大数据下的地质资料信息存储架构，以便于我国地质资料信息服务集群化产业化工作能够适应大数据时代的数据存储。该存储架构的设计只涉及了简单模型的构建，具体详细复杂的功能设计和软件实现还需要在进一步的研究工作中完成。
参考文献
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[3]黄
⑨ 存储管理的存储知识结构
1、系统管理：UNIX/Linux/Windows操作系统管理。2、开发技术：C/C++，网络编程，多进程/多线程，进程间通信。3、存储基础：磁盘、RAID阵列、文件系统等存储相关硬件和软件的安装、配置、调试。4、存储系统：RAID, DAS, SAN, NAS, CAS等。5、存储协议：TCP/IP, SCSI, iSCSI, NFS/CIFS等。6、文件系统：VFS, EXTx/NTFS/FAT32等磁盘文件系统, NFS/CIFS网络文件系统, Lustre/GFS/AFS等分布式文件系统。7、存储技术：Deplication, SSD, HSM, Virtualization, Snapshot, Replication, CDP, VTL, Thin Provision等等。8、存储架构：掌握不同行业的存储需求，能够根据实际需求提出存储解决方案，并进行存储系统架构、设计和实现 。
⑩ 存储的架构有哪些
目前市场上的存储架构如下：
(1)基于嵌入式架构的存储系统
节点NVR架构主要面向小型高清监控系统，高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房，存储容量相对较小，用户体验度、系统功能集成度要求较高。在市场应用层面，超市、店铺、小型企业、政法行业中基本管理单元等应用较为广泛。
(2)基于X86架构的存储系统
平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。
此种架构接入高清前端路数相对节点NVR有了较高提升，具备快捷便利的可扩展性，技术成熟。对于IPSAN而言，虽然在ISCSI环节数据并发读写传输速率有所消耗，但其凭借扩展性良好、硬件平台通用、海量数据可充分共享等优点，仍然得到很多客户的青睐。FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多，比如县级或地级市高清监控项目，大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战，但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统，可以有效解决上述问题。
(3)基于云技术的存储方案
当前，安防行业可谓“云”山“物”罩。随着视频监控的高清化和网络化，存储和管理的视频数据量已有海量之势，云存储技术是突破IP高清监控存储瓶颈的重要手段。云存储作为一种服务，在未来安防监控行业有着客观的应用前景。
与传统存储设备不同，云存储不仅是一个硬件，而是一个由网络设备、存储设备、服务器、软件、接入网络、用户访问接口以及客户端程序等多个部分构成的复杂系统。该系统以存储设备为核心，通过应用层软件对外提供数据存储和业务服务。