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大数据存储理论方法和技术

发布时间: 2022-07-31 09:35:37

❶ 大数据技术有哪些

随着大数据分析市场迅速扩展,哪些技术是最有需求和最有增长潜力的呢?在Forrester Research的一份最新研究报告中,评估了22种技术在整个数据生命周期中的成熟度和轨迹。这些技术都对大数据的实时、预测和综合洞察有着巨大的贡献。
1. 预测分析技术
这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型,从而提高业务性能或降低风险。同时,大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。淘宝会预测你每次购物可能还想买什么,爱奇艺正在预测你可能想看什么,百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱上谁……
2. Nosql数据库
NoSQL,Not Only SQL,意思是“不仅仅是SQL”,泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案,打破了传统数据库市场一统江山的格局。并且,NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知识发现
支持来自于多种数据源(如文件系统、数据库、流、api和其他平台和应用程序)中的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息的工具和技术。如,数据挖掘技术和各种大数据平台。
4. 大数据流计算引擎
能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架,可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 内存数据结构
通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据,提供低延迟的访问和处理大量数据。
6. 分布式文件存储
为了保证文件的可靠性和存取性能,数据通常以副本的方式存储在多个节点上的计算机网络。常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 数据虚拟化
数据虚拟化是一种数据管理方法,它允许应用程序检索和操作数据,而不需要关心有关数据的技术细节,比如数据在源文件中是何种格式,或者数据存储的物理位置,并且可以提供单个客户用户视图。
8. 数据集成
用于跨解决方案进行数据编排的工具,如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 数据准备
减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件,以加速数据对分析的有用性。
10. 数据质量
使用分布式数据存储和数据库上的并行操作,对大型高速数据集进行数据清理和充实的产品。

❷ 大数据核心技术有哪些

大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架,主要分为下面几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

一、数据采集与预处理

对于各种来源的数据,包括移动互联网数据、社交网络的数据等,这些结构化和非结构化的海量数据是零散的,也就是所谓的数据孤岛,此时的这些数据并没有什么意义,数据采集就是将这些数据写入数据仓库中,把零散的数据整合在一起,对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候,可以写个定时的脚本将日志写入存储系统,但随着数据量的增长,这些方法无法提供数据安全保障,并且运维困难,需要更强壮的解决方案。

Flume NG作为实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据,同时,对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方(比如文本,HDFS,Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构:Agent层,Collector层和Store层,每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source,Channel和 Sink,source用来消费(收集)数据源到channel组件中,channel作为中间临时存储,保存所有source的组件信息,sink从channel中读取数据,读取成功之后会删除channel中的信息。

NDC,Netease Data Canal,直译为网易数据运河系统,是网易针对结构化数据库的数据实时迁移、同步和订阅的平台化解决方案。它整合了网易过去在数据传输领域的各种工具和经验,将单机数据库、分布式数据库、OLAP系统以及下游应用通过数据链路串在一起。除了保障高效的数据传输外,NDC的设计遵循了单元化和平台化的设计哲学。

Logstash是开源的服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据、转换数据,然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。一般常用的存储库是Elasticsearch。Logstash 支持各种输入选择,可以在同一时间从众多常用的数据来源捕捉事件,能够以连续的流式传输方式,轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。

Sqoop,用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中,也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 启用了一个 MapRece 作业(极其容错的分布式并行计算)来执行任务。Sqoop 的另一大优势是其传输大量结构化或半结构化数据的过程是完全自动化的。

流式计算是行业研究的一个热点,流式计算对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析,可以对存在于社交网站、新闻等的数据信息流进行快速的处理并反馈,目前大数据流分析工具有很多,比如开源的strom,spark streaming等。

Strom集群结构是有一个主节点(nimbus)和多个工作节点(supervisor)组成的主从结构,主节点通过配置静态指定或者在运行时动态选举,nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程,之间的通信是结合Zookeeper的状态变更通知和监控通知来处理。nimbus进程的主要职责是管理、协调和监控集群上运行的topology(包括topology的发布、任务指派、事件处理时重新指派任务等)。supervisor进程等待nimbus分配任务后生成并监控worker(jvm进程)执行任务。supervisor与worker运行在不同的jvm上,如果由supervisor启动的某个worker因为错误异常退出(或被kill掉),supervisor会尝试重新生成新的worker进程。

当使用上游模块的数据进行计算、统计、分析时,就可以使用消息系统,尤其是分布式消息系统。Kafka使用Scala进行编写,是一种分布式的、基于发布/订阅的消息系统。Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理,以及将数据实时备份到另一个数据中心,Kafka可以有许多的生产者和消费者分享多个主题,将消息以topic为单位进行归纳;Kafka发布消息的程序称为procer,也叫生产者,预订topics并消费消息的程序称为consumer,也叫消费者;当Kafka以集群的方式运行时,可以由一个服务或者多个服务组成,每个服务叫做一个broker,运行过程中procer通过网络将消息发送到Kafka集群,集群向消费者提供消息。Kafka通过Zookeeper管理集群配置,选举leader,以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Procer使用push模式将消息发布到broker,Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。Kafka可以和Flume一起工作,如果需要将流式数据从Kafka转移到hadoop,可以使用Flume代理agent,将Kafka当做一个来源source,这样可以从Kafka读取数据到Hadoop。

Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。它的作用主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置,那么对这个地方的配置感兴趣的所有的都可以获得变更,省去了手动拷贝配置的繁琐,还很好的保证了数据的可靠和一致性,同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息,可以监控集群中机器的变化,实现了类似于心跳机制的功能。

二、数据存储

Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。

HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。HBase是一种Key/Value系统,部署在hdfs上,克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点,与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。

Phoenix,相当于一个Java中间件,帮助开发工程师能够像使用JDBC访问关系型数据库一样访问NoSQL数据库HBase。

Yarn是一种Hadoop资源管理器,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。Yarn由下面的几大组件构成:一个全局的资源管理器ResourceManager、ResourceManager的每个节点代理NodeManager、表示每个应用的Application以及每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行。

Mesos是一款开源的集群管理软件,支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等应用架构。

Redis是一种速度非常快的非关系数据库,可以存储键与5种不同类型的值之间的映射,可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘中,使用复制特性来扩展性能,还可以使用客户端分片来扩展写性能。

Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的中间件。在后端DB看来,Atlas相当于连接它的客户端,在前端应用看来,Atlas相当于一个DB。Atlas作为服务端与应用程序通讯,它实现了MySQL的客户端和服务端协议,同时作为客户端与MySQL通讯。它对应用程序屏蔽了DB的细节,同时为了降低MySQL负担,它还维护了连接池。Atlas启动后会创建多个线程,其中一个为主线程,其余为工作线程。主线程负责监听所有的客户端连接请求,工作线程只监听主线程的命令请求。

Ku是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎,Ku拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念,它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。其设计理念为fast analytics on fast data。作为一个开源的存储引擎,可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Ku不但提供了行级的插入、更新、删除API,同时也提供了接近Parquet性能的批量扫描操作。使用同一份存储,既可以进行随机读写,也可以满足数据分析的要求。Ku的应用场景很广泛,比如可以进行实时的数据分析,用于数据可能会存在变化的时序数据应用等。

在数据存储过程中,涉及到的数据表都是成千上百列,包含各种复杂的Query,推荐使用列式存储方法,比如parquent,ORC等对数据进行压缩。Parquet 可以支持灵活的压缩选项,显着减少磁盘上的存储。

三、数据清洗

MapRece作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算,”Map(映射)”和”Rece(归约)”,是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统中。

随着业务数据量的增多,需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂,这个时候就需要任务调度系统,比如oozie或者azkaban,对关键任务进行调度和监控。

Oozie是用于Hadoop平台的一种工作流调度引擎,提供了RESTful API接口来接受用户的提交请求(提交工作流作业),当提交了workflow后,由工作流引擎负责workflow的执行以及状态的转换。用户在HDFS上部署好作业(MR作业),然后向Oozie提交Workflow,Oozie以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。这也是为什么当调用Oozie 的RESTful接口提交作业之后能立即返回一个JobId的原因,用户程序不必等待作业执行完成(因为有些大作业可能会执行很久(几个小时甚至几天))。Oozie在后台以异步方式,再将workflow对应的Action提交给hadoop执行。

Azkaban也是一种工作流的控制引擎,可以用来解决有多个hadoop或者spark等离线计算任务之间的依赖关系问题。azkaban主要是由三部分构成:Relational Database,Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban将大多数的状态信息都保存在MySQL中,Azkaban Web Server提供了Web UI,是azkaban主要的管理者,包括project的管理、认证、调度以及对工作流执行过程中的监控等;Azkaban Executor Server用来调度工作流和任务,记录工作流或者任务的日志。

流计算任务的处理平台Sloth,是网易首个自研流计算平台,旨在解决公司内各产品日益增长的流计算需求。作为一个计算服务平台,其特点是易用、实时、可靠,为用户节省技术方面(开发、运维)的投入,帮助用户专注于解决产品本身的流计算需求。

四、数据查询分析

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapRece。可以将Hive理解为一个客户端工具,将SQL操作转换为相应的MapRece jobs,然后在hadoop上面运行。Hive支持标准的SQL语法,免去了用户编写MapRece程序的过程,它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece 、编程能力较弱与不擅长Java语言的用户能够在HDFS大规模数据集上很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。

Hive是为大数据批量处理而生的,Hive的出现解决了传统的关系型数据库(MySql、Oracle)在大数据处理上的瓶颈 。Hive 将执行计划分成map->shuffle->rece->map->shuffle->rece…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapRece,则会有更多的写中间结果。由于MapRece执行框架本身的特点,过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。在Hive的运行过程中,用户只需要创建表,导入数据,编写SQL分析语句即可。剩下的过程由Hive框架自动的完成。

Impala是对Hive的一个补充,可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop,用来进行大数据实时查询分析。通过熟悉的传统关系型数据库的SQL风格来操作大数据,同时数据也是可以存储到HDFS和HBase中的。Impala没有再使用缓慢的Hive+MapRece批处理,而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据,从而大大降低了延迟。Impala将整个查询分成一执行计划树,而不是一连串的MapRece任务,相比Hive没了MapRece启动时间。

Hive 适合于长时间的批处理查询分析,而Impala适合于实时交互式SQL查询,Impala给数据人员提供了快速实验,验证想法的大数据分析工具,可以先使用Hive进行数据转换处理,之后使用Impala在Hive处理好后的数据集上进行快速的数据分析。总的来说:Impala把执行计划表现为一棵完整的执行计划树,可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询,而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->rece模式,以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。但是Impala不支持UDF,能处理的问题有一定的限制。

Spark拥有Hadoop MapRece所具有的特点,它将Job中间输出结果保存在内存中,从而不需要读取HDFS。Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具,包括全文搜索和Web爬虫。

Solr用Java编写、运行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一个独立的企业级搜索应用的全文搜索服务器。它对外提供类似于Web-service的API接口,用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件,生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求,并得到XML格式的返回结果。

Elasticsearch是一个开源的全文搜索引擎,基于Lucene的搜索服务器,可以快速的储存、搜索和分析海量的数据。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。

还涉及到一些机器学习语言,比如,Mahout主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法,供开发人员在Apache的许可下免费使用;深度学习框架Caffe以及使用数据流图进行数值计算的开源软件库TensorFlow等,常用的机器学习算法比如,贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、协同过滤等。

五、数据可视化

对接一些BI平台,将分析得到的数据进行可视化,用于指导决策服务。主流的BI平台比如,国外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等,国内的SmallBI和新兴的网易有数(可点击这里免费试用)等。

在上面的每一个阶段,保障数据的安全是不可忽视的问题。

基于网络身份认证的协议Kerberos,用来在非安全网络中,对个人通信以安全的手段进行身份认证,它允许某实体在非安全网络环境下通信,向另一个实体以一种安全的方式证明自己的身份。

控制权限的ranger是一个Hadoop集群权限框架,提供操作、监控、管理复杂的数据权限,它提供一个集中的管理机制,管理基于yarn的Hadoop生态圈的所有数据权限。可以对Hadoop生态的组件如Hive,Hbase进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台,管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问HDFS文件夹、HDFS文件、数据库、表、字段权限。这些策略可以为不同的用户和组来设置,同时权限可与hadoop无缝对接。

❸ 大数据处理的关键技术有哪些

大数据开发涉及到的关键技术:

大数据采集技术

大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。

大数据预处理技术

大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。

大数据存储及管理技术

大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。

大数据处理技术

大数据的应用类型很多,主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理,而流处理则是直接处理。

大数据分析及挖掘技术

大数据处理的核心就是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。

大数据展示技术

在大数据时代下,数据井喷似地增长,分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析,而分析出的成果如果是密密麻麻的文字,那么就没有几个人能理解,所以我们就需要将数据可视化。

数据可视化技术主要指的是技术上较为高级的技术方法,这些技术方法通过表达、建模,以及对立体、表面、属性、动画的显示,对数据加以可视化解释。

❹ 大数据存储与应用特点及技术路线分析

大数据存储与应用特点及技术路线分析

大数据时代,数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看,一方面,对数据的存储量的需求越来越大;另一方面,对数据的有效管理提出了更高的要求。大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求,需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性,系统可扩展性、性能及成本各方面因素。

大数据存储与应用的特点分析

“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的整合共享,交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。其常见特点可以概括为3V:Volume、Velocity、Variety(规模大、速度快、多样性)。

大数据具有数据规模大(Volume)且增长速度快的特性,其数据规模已经从PB级别增长到EB级别,并且仍在不断地根据实际应用的需求和企业的再发展继续扩容,飞速向着ZB(ZETA-BYTE)的规模进军。以国内最大的电子商务企业淘宝为例,根据淘宝网的数据显示,至2011年底,淘宝网最高单日独立用户访问量超过1.2亿人,比2010年同期增长120%,注册用户数量超过4亿,在线商品数量达到8亿,页面浏览量达到20亿规模,淘宝网每天产生4亿条产品信息,每天活跃数据量已经超过50TB.所以大数据的存储或者处理系统不仅能够满足当前数据规模需求,更需要有很强的可扩展性以满足快速增长的需求。

(1)大数据的存储及处理不仅在于规模之大,更加要求其传输及处理的响应速度快(Velocity)。

相对于以往较小规模的数据处理,在数据中心处理大规模数据时,需要服务集群有很高的吞吐量才能够让巨量的数据在应用开发人员“可接受”的时间内完成任务。这不仅是对于各种应用层面的计算性能要求,更加是对大数据存储管理系统的读写吞吐量的要求。例如个人用户在网站选购自己感兴趣的货物,网站则根据用户的购买或者浏览网页行为实时进行相关广告的推荐,这需要应用的实时反馈;又例如电子商务网站的数据分析师根据购物者在当季搜索较为热门的关键词,为商家提供推荐的货物关键字,面对每日上亿的访问记录要求机器学习算法在几天内给出较为准确的推荐,否则就丢失了其失效性;更或者是出租车行驶在城市的道路上,通过GPS反馈的信息及监控设备实时路况信息,大数据处理系统需要不断地给出较为便捷路径的选择。这些都要求大数据的应用层可以最快的速度,最高的带宽从存储介质中获得相关海量的数据。另外一方面,海量数据存储管理系统与传统的数据库管理系统,或者基于磁带的备份系统之间也在发生数据交换,虽然这种交换实时性不高可以离线完成,但是由于数据规模的庞大,较低的数据传输带宽也会降低数据传输的效率,而造成数据迁移瓶颈。因此大数据的存储与处理的速度或是带宽是其性能上的重要指标。

(2)大数据由于其来源的不同,具有数据多样性的特点。

所谓多样性,一是指数据结构化程度,二是指存储格式,三是存储介质多样性。对于传统的数据库,其存储的数据都是结构化数据,格式规整,相反大数据来源于日志、历史数据、用户行为记录等等,有的是结构化数据,而更多的是半结构化或者非结构化数据,这也正是传统数据库存储技术无法适应大数据存储的重要原因之一。所谓存储格式,也正是由于其数据来源不同,应用算法繁多,数据结构化程度不同,其格式也多种多样。例如有的是以文本文件格式存储,有的则是网页文件,有的是一些被序列化后的比特流文件等等。所谓存储介质多样性是指硬件的兼容,大数据应用需要满足不同的响应速度需求,因此其数据管理提倡分层管理机制,例如较为实时或者流数据的响应可以直接从内存或者Flash(SSD)中存取,而离线的批处理可以建立在带有多块磁盘的存储服务器上,有的可以存放在传统的SAN或者NAS网络存储设备上,而备份数据甚至可以存放在磁带机上。因而大数据的存储或者处理系统必须对多种数据及软硬件平台有较好的兼容性来适应各种应用算法或者数据提取转换与加载(ETL)。

大数据存储技术路线最典型的共有三种:

第一种是采用MPP架构的新型数据库集群,重点面向行业大数据,采用Shared Nothing架构,通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术,再结合MPP架构高效的分布式计算模式,完成对分析类应用的支撑,运行环境多为低成本 PC Server,具有高性能和高扩展性的特点,在企业分析类应用领域获得极其广泛的应用。

这类MPP产品可以有效支撑PB级别的结构化数据分析,这是传统数据库技术无法胜任的。对于企业新一代的数据仓库和结构化数据分析,目前最佳选择是MPP数据库。

第二种是基于Hadoop的技术扩展和封装,围绕Hadoop衍生出相关的大数据技术,应对传统关系型数据库较难处理的数据和场景,例如针对非结构化数据的存储和计算等,充分利用Hadoop开源的优势,伴随相关技术的不断进步,其应用场景也将逐步扩大,目前最为典型的应用场景就是通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑。这里面有几十种NoSQL技术,也在进一步的细分。对于非结构、半结构化数据处理、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型,Hadoop平台更擅长。

第三种是大数据一体机,这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品,由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统以及为数据查询、处理、分析用途而特别预先安装及优化的软件组成,高性能大数据一体机具有良好的稳定性和纵向扩展性。

以上是小编为大家分享的关于大数据存储与应用特点及技术路线分析的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

❺ 大数据方面核心技术有哪些

简单来说,从大数据的生命周期来看,无外乎四个方面:大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析,共同组成了大数据生命周期里最核心的技术,下面分开来说:

  • 大数据采集

  • 大数据采集,即对各种来源的结构化和非结构化海量数据,所进行的采集。

  • 数据库采集:流行的有Sqoop和ETL,传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了,目前对于开源的Kettle和Talend本身,也集成了大数据集成内容,可实现hdfs,hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。

  • 网络数据采集:一种借助网络爬虫或网站公开API,从网页获取非结构化或半结构化数据,并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。

  • 文件采集:包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。

  • 大数据预处理

  • 大数据预处理,指的是在进行数据分析之前,先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作,旨在提高数据质量,为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分:数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。

  • 数据清理:指利用ETL等清洗工具,对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。

  • 数据集成:是指将不同数据源中的数据,合并存放到统一数据库的,存储方法,着重解决三个问题:模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。

  • 数据转换:是指对所抽取出来的数据中存在的不一致,进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作,即根据业务规则对异常数据进行清洗,以保证后续分析结果准确性。

  • 数据规约:是指在最大限度保持数据原貌的基础上,最大限度精简数据量,以得到较小数据集的操作,包括:数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。

  • 大数据存储,指用存储器,以数据库的形式,存储采集到的数据的过程,包含三种典型路线:

  • 1、基于MPP架构的新型数据库集群

    采用Shared Nothing架构,结合MPP架构的高效分布式计算模式,通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术,重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点,在企业分析类应用领域有着广泛的应用。

    较之传统数据库,其基于MPP产品的PB级数据分析能力,有着显着的优越性。自然,MPP数据库,也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。

    2、基于Hadoop的技术扩展和封装

    基于Hadoop的技术扩展和封装,是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景(针对非结构化数据的存储和计算等),利用Hadoop开源优势及相关特性(善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等),衍生出相关大数据技术的过程。

    伴随着技术进步,其应用场景也将逐步扩大,目前最为典型的应用场景:通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑,其中涉及了几十种NoSQL技术。

    3、大数据一体机

    这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统,以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成,具有良好的稳定性和纵向扩展性。

    四、大数据分析挖掘

    从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面,对杂乱无章的数据,进行萃取、提炼和分析的过程。

    1、可视化分析

    可视化分析,指借助图形化手段,清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析,即借助可视化数据分析平台,对分散异构数据进行关联分析,并做出完整分析图表的过程。

    具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。

    2、数据挖掘算法

    数据挖掘算法,即通过创建数据挖掘模型,而对数据进行试探和计算的,数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。

    数据挖掘算法多种多样,且不同算法因基于不同的数据类型和格式,会呈现出不同的数据特点。但一般来讲,创建模型的过程却是相似的,即首先分析用户提供的数据,然后针对特定类型的模式和趋势进行查找,并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数,并将这些参数应用于整个数据集,以提取可行模式和详细统计信息。

    3、预测性分析

    预测性分析,是大数据分析最重要的应用领域之一,通过结合多种高级分析功能(特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等),达到预测不确定事件的目的。

    帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系,并运用这些指标来预测将来事件,为采取措施提供依据。

    4、语义引擎

    语义引擎,指通过为已有数据添加语义的操作,提高用户互联网搜索体验。

    5、数据质量管理

    指对数据全生命周期的每个阶段(计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等)中可能引发的各类数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等操作,以提高数据质量的一系列管理活动。

    以上是从大的方面来讲,具体来说大数据的框架技术有很多,这里列举其中一些:

    文件存储:Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

    离线计算:Hadoop MapRece、Spark

    流式、实时计算:Storm、Spark Streaming、S4、Heron

    K-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB

    资源管理:YARN、Mesos

    日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana

    消息系统:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

    查询分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

    分布式协调服务:Zookeeper

    集群管理与监控:Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

    数据挖掘、机器学习:Mahout、Spark MLLib

    数据同步:Sqoop

    任务调度:Oozie

❻ 请问大数据的关键技术有哪些

分布式计算,非结构化数据库,分类、聚类等算法。

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。

(6)大数据存储理论方法和技术扩展阅读:

大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

❼ 大数据处理的五大关键技术及其应用

作者 | 网络大数据

来源 | 产业智能官

数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼,而其中最有价值的地方在于预测性分析,即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据,根据数据挖掘的结果得出预测性决策。其中主要工作环节包括:

大数据采集 大数据预处理 大数据存储及管理 大数据分析及挖掘 大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。

大数据采集一般分为:

大数据智能感知层:主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统,实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层:提供大数据服务平台所需的虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术,大数据的网络传输与压缩技术,大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

抽取:因获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理的目的。

清洗:对于大数据,并不全是有价值的,有些数据并不是我们所关心的内容,而另一些数据则是完全错误的干扰项,因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术,异构数据的数据融合技术,数据组织技术,研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术,数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中,非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库,分为:键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术:改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术:改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多,有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分,可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

机器学习中,可细分为归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中,可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中,可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法,另外还有面向属性的归纳方法。

数据挖掘主要过程是:根据分析挖掘目标,从数据库中把数据提取出来,然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表,然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件,一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。

数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。一是由于数据挖掘问题开放性,导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算,衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂,计算量就很大,特别是大量机器学习算法,都是迭代计算,需要通过多次迭代来求最优解,例如K-means聚类算法、PageRank算法等。

从挖掘任务和挖掘方法的角度,着重突破:

可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家,都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话,让用户直观的感受到结果。 数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看,而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据,挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量,同时还具有很高的处理速度。 预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。 语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。 数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践,透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

预测分析成功的7个秘诀

预测未来一直是一个冒险的命题。幸运的是,预测分析技术的出现使得用户能够基于历史数据和分析技术(如统计建模和机器学习)预测未来的结果,这使得预测结果和趋势变得比过去几年更加可靠。

尽管如此,与任何新兴技术一样,想要充分发挥预测分析的潜力也是很难的。而可能使挑战变得更加复杂的是,由不完善的策略或预测分析工具的误用导致的不准确或误导性的结果可能在几周、几个月甚至几年内才会显现出来。

预测分析有可能彻底改变许多的行业和业务,包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。AI网络技术公司Mist Systems的联合创始人、首席技术官Bob fridy预测:“深度学习和预测性AI分析技术将会改变我们社会的所有部分,就像十年来互联网和蜂窝技术所带来的转变一样。”。

这里有七个建议,旨在帮助您的组织充分利用其预测分析计划。

1.能够访问高质量、易于理解的数据

预测分析应用程序需要大量数据,并依赖于通过反馈循环提供的信息来不断改进。全球IT解决方案和服务提供商Infotech的首席数据和分析官Soumendra Mohanty评论道:“数据和预测分析之间是相互促进的关系。”

了解流入预测分析模型的数据类型非常重要。“一个人身上会有什么样的数据?” Eric Feigl - Ding问道,他是流行病学家、营养学家和健康经济学家,目前是哈佛陈氏公共卫生学院的访问科学家。“是每天都在Facebook和谷歌上收集的实时数据,还是难以访问的医疗记录所需的医疗数据?”为了做出准确的预测,模型需要被设计成能够处理它所吸收的特定类型的数据。

简单地将大量数据扔向计算资源的预测建模工作注定会失败。“由于存在大量数据,而其中大部分数据可能与特定问题无关,只是在给定样本中可能存在相关关系,”FactSet投资组合管理和交易解决方案副总裁兼研究主管Henri Waelbroeck解释道,FactSet是一家金融数据和软件公司。“如果不了解产生数据的过程,一个在有偏见的数据上训练的模型可能是完全错误的。”

2.找到合适的模式

SAP高级分析产品经理Richard Mooney指出,每个人都痴迷于算法,但是算法必须和输入到算法中的数据一样好。“如果找不到适合的模式,那么他们就毫无用处,”他写道。“大多数数据集都有其隐藏的模式。”

模式通常以两种方式隐藏:

模式位于两列之间的关系中。例如,可以通过即将进行的交易的截止日期信息与相关的电子邮件开盘价数据进行比较来发现一种模式。Mooney说:“如果交易即将结束,电子邮件的公开率应该会大幅提高,因为买方会有很多人需要阅读并审查合同。”

模式显示了变量随时间变化的关系。“以上面的例子为例,了解客户打开了200次电子邮件并不像知道他们在上周打开了175次那样有用,”Mooney说。

3 .专注于可管理的任务,这些任务可能会带来积极的投资回报

纽约理工学院的分析和商业智能主任Michael Urmeneta称:“如今,人们很想把机器学习算法应用到海量数据上,以期获得更深刻的见解。”他说,这种方法的问题在于,它就像试图一次治愈所有形式的癌症一样。Urmeneta解释说:“这会导致问题太大,数据太乱——没有足够的资金和足够的支持。这样是不可能获得成功的。”

而当任务相对集中时,成功的可能性就会大得多。Urmeneta指出:“如果有问题的话,我们很可能会接触到那些能够理解复杂关系的专家” 。“这样,我们就很可能会有更清晰或更好理解的数据来进行处理。”

4.使用正确的方法来完成工作

好消息是,几乎有无数的方法可以用来生成精确的预测分析。然而,这也是个坏消息。芝加哥大学NORC (前国家意见研究中心)的行为、经济分析和决策实践主任Angela Fontes说:“每天都有新的、热门的分析方法出现,使用新方法很容易让人兴奋”。“然而,根据我的经验,最成功的项目是那些真正深入思考分析结果并让其指导他们选择方法的项目——即使最合适的方法并不是最性感、最新的方法。”

罗切斯特理工学院计算机工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建议说:“用户必须谨慎选择适合他们需求的方法”。“必须拥有一种高效且可解释的技术,一种可以利用序列数据、时间数据的统计特性,然后将其外推到最有可能的未来,”Yang说。

5.用精确定义的目标构建模型

这似乎是显而易见的,但许多预测分析项目开始时的目标是构建一个宏伟的模型,却没有一个明确的最终使用计划。“有很多很棒的模型从来没有被人使用过,因为没有人知道如何使用这些模型来实现或提供价值,”汽车、保险和碰撞修复行业的SaaS提供商CCC信息服务公司的产品管理高级副总裁Jason Verlen评论道。

对此,Fontes也表示同意。“使用正确的工具肯定会确保我们从分析中得到想要的结果……”因为这迫使我们必须对自己的目标非常清楚,”她解释道。“如果我们不清楚分析的目标,就永远也不可能真正得到我们想要的东西。”

6.在IT和相关业务部门之间建立密切的合作关系

在业务和技术组织之间建立牢固的合作伙伴关系是至关重要的。客户体验技术提供商Genesys的人工智能产品管理副总裁Paul lasserr说:“你应该能够理解新技术如何应对业务挑战或改善现有的业务环境。”然后,一旦设置了目标,就可以在一个限定范围的应用程序中测试模型,以确定解决方案是否真正提供了所需的价值。

7.不要被设计不良的模型误导

模型是由人设计的,所以它们经常包含着潜在的缺陷。错误的模型或使用不正确或不当的数据构建的模型很容易产生误导,在极端情况下,甚至会产生完全错误的预测。

没有实现适当随机化的选择偏差会混淆预测。例如,在一项假设的减肥研究中,可能有50%的参与者选择退出后续的体重测量。然而,那些中途退出的人与留下来的人有着不同的体重轨迹。这使得分析变得复杂,因为在这样的研究中,那些坚持参加这个项目的人通常是那些真正减肥的人。另一方面,戒烟者通常是那些很少或根本没有减肥经历的人。因此,虽然减肥在整个世界都是具有因果性和可预测性的,但在一个有50%退出率的有限数据库中,实际的减肥结果可能会被隐藏起来。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来,为人类的社会经济活动提供依据,从而提高各个领域的运行效率,大大提高整个社会经济的集约化程度。

在我国,大数据将重点应用于以下三大领域:商业智能 、政府决策、公共服务。例如:商业智能技术,政府决策技术,电信数据信息处理与挖掘技术,电网数据信息处理与挖掘技术,气象信息分析技术,环境监测技术,警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统),大规模基因序列分析比对技术,Web信息挖掘技术,多媒体数据并行化处理技术,影视制作渲染技术,其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

❽ 大数据的核心技术有哪些

大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理:

Flume NG实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;

Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。

2、数据存储:

Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。

HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗:MapRece作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算

4、数据查询分析:

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。

Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化:对接一些BI平台,将分析得到的数据进行可视化,用于指导决策服务。

❾ 大数据的数据的存储方式是什么

大数据有效存储和管理大数据的三种方式:
1.
不断加密
任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的,而且通常被认为是私有的,并且在他们自己掌控的范围内是安全的。然而,黑客攻击经常被覆盖在业务故障中,最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。因此,许多公司感到很难感到安全,尤其是当一些行业巨头经常成为攻击目标时。
随着企业为保护资产全面开展工作,加密技术成为打击网络威胁的可行途径。将所有内容转换为代码,使用加密信息,只有收件人可以解码。如果没有其他的要求,则加密保护数据传输,增强在数字传输中有效地到达正确人群的机会。
2.
仓库存储
大数据似乎难以管理,就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。因此,将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的,这是一个仓库,其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。然而,有些报告指出了反对这种方法的论据,指出即使是最大的存储中心,大数据的指数增长也不再能维持。
然而,在某些情况下,企业可能会租用一个仓库来存储大量数据,在大数据超出的情况下,这是一个临时的解决方案,而LCP属性提供了一些很好的机会。毕竟,企业不会立即被大量的数据所淹没,因此,为物理机器租用仓库至少在短期内是可行的。这是一个简单有效的解决方案,但并不是永久的成本承诺。
3.
备份服务
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云端
当然,不可否认的是,大数据管理和存储正在迅速脱离物理机器的范畴,并迅速进入数字领域。除了所有技术的发展,大数据增长得更快,以这样的速度,世界上所有的机器和仓库都无法完全容纳它。
因此,由于云存储服务推动了数字化转型,云计算的应用越来越繁荣。数据在一个位置不再受到风险控制,并随时随地可以访问,大型云计算公司(如谷歌云)将会更多地访问基本统计信息。数据可以在这些服务上进行备份,这意味着一次网络攻击不会消除多年的业务增长和发展。最终,如果出现网络攻击,云端将以A迁移到B的方式提供独一无二的服务。

❿ 大数据存储的三种方式

不断加密,仓库存储,备份服务-云端。
不断加密,随着企业为保护资产全面开展工作,加密技术成为打击网络威胁的可行途径。将所有内容转换为代码,使用加密信息,只有收件人可以解码。如果没有其他的要求,则加密保护数据传输,增强在数字传输中有效地到达正确人群的机会。
仓库储存,大数据似乎难以管理,就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。因此,将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的,这是一个仓库,其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。
备份服务-云端,云存储服务推动了数字化转型,云计算的应用越来越繁荣。数据在一个位置不再受到风险控制,并随时随地可以访问,大型云计算公司将会更多地访问基本统计信息。数据可以在这些服务上进行备份,这意味着一次网络攻击不会消除多年的业务增长和发展。最终,如果出现网络攻击,云端将以A迁移到B的方式提供独一无二的服务。