① 济南北大青鸟分享云存储技术的使用情况
随着云技术的不断发展，越来越多的企业都开始通过大数据和云存储技术等方法来进行企业管理，下面济南IT培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下在云存储方面都有哪些情况是需要我们掌握的。
云存储情况介绍云存储情况介绍同时，451Research的报告也显示，“在大多数的地区和行业中，数据和容量增长仍然是困扰基础设施人员的要存储问题。
而满足灾难恢复要求与高存储成本紧随之后排在所有问题中的二位”。
当前，数据的增长和备份的需求不断地推高与存储相关的硬件与管理成本，为了应对这种情况，企业不得不去寻找那些可以帮助他们有效降低成本的方法，而这些方法通常会与云相关。
Cloudian2017年的混合云存储和应用趋势报告(Cloudian')显示，87%的受访企业表示他们正在使用云去进行一部分的数据存储。
但是，他们所使用的大多数服务并不是那些企业级的大型云储存方案。
云中主流的存储服务更多的是像Dropbox或Box这样的文件存储与共享服务。
只有大约五分之一(21%)的企业应用了企业级的云存储服务。
云存储情况介绍云存储情况介绍但是，尽管大多的企业仍旧没有使用云来存储他们主要的数据，不过分析人士认为，这种情况有望在不久的未来发生改变。
根据IDC的数据，大企业对于云存储的使用是推动IaaS服务增长的主要推动因素，到2020年，整体市场的增速有望达到20%以上，而IaaS也将占到企业存储支出的三分之一以上。
但尽管这是一个很大百分比，但同时也意味着仍旧有相当大量的企业数据保留在本地中，这增加了存储管理的难度。
② 2021年值得关注的存储和磁盘阵列
【51CTO.com快译】 众所周知，存储阵列需要巨大的存储容量和高速的网络连接，并在数据中心中扮演着重要的角色。尽管云存储越来越受欢迎，但存储阵列(尤其是全闪存阵列)是许多企业存储基础设施的重要组成部分。而顶级的存储阵列可以提供广泛的数据存储，并允许用户将关键业务工作负载存储到更能支持他们开展业务的位置。
存储阵列可以在两个或多个存储设备上保存块存储、文件存储或对象存储数据。这些设备还可以连接到网络，而存储阵列由控制器管理。
存储区域网络(SAN)连接数据中心或其他本地区域中的多个存储设备，其中包括存储阵列。存储区域网络(SAN)阵列在存储行业中的地位仍在上升，尤其是那些具有高速连接(例如光纤通道)并支持NVMe的阵列。存储区域网络(SAN)可以满足低延迟连接数据中心的需求，并在互联网中连接数据存储。
独立磁盘冗余阵列(RAID)是一种用于HDD磁盘和SSD磁盘的冗余和备份技术。RAID使用几种不同的方法来复制或保留数据，其中包括镜像(将数据准确复制到存储阵列中的下一个磁盘驱动器)和奇偶校验(重新计算丢失数据的一种数学方法)。
最常见的RAID级别是：
一些存储专业人士不再将RAID视为一种可靠的备份或保护技术，因为它容错率低，尤其是在具有更多磁盘的阵列中。RAID 5和RAID 6是具有最佳保护的级别，无法满足当前数据中心环境中理想的备份需求。
NVMe(非易失性存储器快速)是一种SSD技术，它创建与计算机中央处理单元的直接连接。通过绕过SATA使用的控制器并连接到PCIe总线，可以更快、更高效地处理数据。NVMe的速度远远超过其他SSD技术(例如SATA)。
用于数据中心的NVMe-oF使存储的数据可以应用在网络，而不是只在一台计算机或服务器上可用。这对于需要在数据中心内部提供存储数据而不是只是某个硬件上使用的企业来说特别有用。提供NVMe-oF技术的存储阵列仍然很少见;NVMe-oF技术更大程度地利用了NVMe更高的数据处理速率。
数据存储阵列在大小、硬盘驱动器支持以及专业化方面各不相同。有一些支持HDD磁盘，而另一些只支持闪存。以下的大多数存储阵列都将采用闪存存储，这突出了闪存在未来关键工作负载的数据存储中的重要性。
在企业选择存储阵列时，需要考虑以下问题：
以下一些存储阵列是来自五个供应商的存储解决方案。这些包括NAS、全闪存和非结构化数据的首选方案。这个列表中的某些条目涵盖来自同一供应商的多个类似解决方案。
FlashArray适用于需要最佳速度和最高质量的企业。
FlashArray包括用于关键企业工作负载的FlashArray//X和用于非密集型工作负载的FlashArray//C，它提供了令人难以置信的性能，并与其他主要的供应商竞争(该产品2011年推出)。用户可以通过托管目录监控闪存阵列性能，可以选择单个文件系统根目录、每个用户的目录或每个业务部门的目录。
FlashArray为数据库提供快速备份和操作，为具有大量SQL和Oracle数据库需求的企业提供支持。其升级通常不会导致停机，更新也不需要Pure Storage用户进行大量IT管理。而用户也对Pure Storage团队的支持感到满意。虽然FlashArray并不是Hyper-V环境的一个完美解决方案，但很多用户发现在他们的虚拟机上表现良好。
Pure Storage公司在存储行业意识到全闪存系统的重要性之前就推出了全闪存系统，现在他们从中受益匪浅。FlashArray是存储市场上的顶级阵列之一，在存储速度和用户支持方面领先于其他供应商的产品。
由于其极快的速度，FlashArray并不是冷数据或存档数据的理想选择，而是需要极低延迟的工作负载的理想选择。快速访问存储通常比归档存储的成本要昂贵得多，而FlashArray作为冷存储解决方案将会浪费企业的预算。
NetApp AFF适用于需要同时存储冷热数据的用户。
NetApp All-Flash FAS是用于关键工作负载的全闪存存储区域网络(AFF)。AFF相对容易实现，可以处理多个大型工作负载，尤其是数据库、高性能应用程序和虚拟机，同时保持高速存储。
NetApp AFF支持iSCSI和光纤通道网络以及通过光纤通道连接的NVMe。AFF可以为数据备份创建快照。Snap Mirror是一种数据复制和灾难恢复技术，可在灾难破坏初始副本的时候创建数据的异地复制。
AFF的主要优势之一是其使用Fabric Pool技术，NetApp阵列会自动将非活动数据发送到成本较低的对象存储。分层取决于数据的状态(冷数据或热数据)。如果不需要定期的低延迟访问，Fabric Pool可以通过将数据传输到成本更低的存储平台来节省成本。Fabric Pool支持Microsoft Azure Blob、阿里云和IBMCloud等对象存储平台。
HPE Nimble适用于需要内置智能的企业。
HPE公司的全闪存阵列是在2017年HPE公司收购存储提供商Nimble公司时收购的，可以提供可扩展的混合云存储。Nimble公司使用HPE公司的dHCI(分解的超融合基础设施)。dHCI并不是一种完全融合或超融合的基础设施，它允许用户在需要时扩展他们想要的资源(例如存储、计算或网络)。
用户还可以利用智能预测平台HPE InfoSight，该平台会在出现问题、应用程序出现故障或阵列需要扩展以满足需求时通知用户。HPE InfoSight直接连接到dHCI堆栈。
Nimble提供灾难恢复复制快照，包括针对Hyper-V虚拟机的快照。而复制快照可以扩展到其他物理位置的存储阵列。
尽管与Nimble公司相比，一些用户对HPE公司的支持可用性有所不满，但表示HPE公司可以为新用户提供培训和支持。
FlashSystem是IBM公司的全闪存阵列，通过Red Hat和Kubernetes容器存储接口支持容器环境。如果初始硬件出现故障，FlashSystem用户可以使用IBM HyperSwap进行故障转移。
FlashSystem 5200是最新的存储阵列之一，提供NVMe全闪存和超过PB的可用存储容量。FlashSystem还包括IBM公司的新CloudSatellite，它允许用户灵活地管理和部署云计算环境以用于他们的存储。CloudSatellite还兼容各种供应商提供的云平台，以便用户可以选择他们需要的公有云、私有云、内部部署或混合部署环境。
IBM公司提供了有关性能和容量的Storage Insights，用户可以通过管理平台进行管理。Storage Insights还提供智能分析，可以确定问题和优化领域。
FlashSystem最有前途的一个功能可能是其利用NVMe over Fabrics的能力。虽然是一项新的数据中心技术，但NVMe-oF非常具有前途：它将NVMe闪存速度(当今可用的最高持久内存速度)扩展到整个数据中心。这些存储不仅限于一台计算机或设备使用，还可以通过光纤通道或InfiniBand等技术跨整个网络访问。包括NVMe-oF功能是主要存储阵列供应商的一个具有先见之明的决定，它是FlashSystem的突出元素之一。
Synology DiskStation和FlashStation适用于大量使用NAS的企业。
Synology公司是网络附加存储领域的佼佼者。对于小型企业来说，DiskStation系列NAS设备提供可靠性、容量和DiskStation Manager软件，该软件为所有SynologyDS设备提供一种操作系统。许多DiskStation设备还具有NVMe端口，但并非所有企业级NAS硬件都有这样的端口。RX、RS和DX系列也面向中小型企业。
Synology FlashStation(FS)专供企业使用，拥有全闪存的24托盘阵列。Synology还提供扩展单元，例如24托盘Fx2421可以用于通过FlashStation扩展存储。
FlashStation FS6400是Synology公司推出的最新阵列之一，其备份和数据保护功能尤其引人注目。DiskStation Manager提供了对虚拟化的支持，提供用于运行虚拟机和创建备份快照的虚拟机管理器。
FS6400运行iSCSI协议，还支持虚拟环境，如VMWareVSphere和MicrosoftHyper-V。虽然它不提供用于速度更快SSD连接的NVME端口，但它确实有两个千兆以太网端口。对于仍然依赖网络附加存储和SATASSD(仍然是一种低成本、低延迟的选择)的中型企业和企业来说，Synology FlashStation是一种理想的选择。
Dell EMC PowerScale适用于希望将非结构化数据存储在网络附加存储(NAS)中的企业。
PowerScale是戴尔公司最新推出的网络附加存储(NAS)解决方案之一。该阵列将数据存储在一个巨大的数据湖中，旨在通过将所有数据分组到一个地方来减少或消除企业的数据孤岛。
非结构化数据(尤其是对象存储数据)的数量和流行度都在飙升，PowerScale为正在成为大多数业务数据的数据提供存储。用户可以通过简单地添加更多节点来扩展，这样不会降低速度或性能。PowerScale适用于云平台和内部部署设施运行的工作负载。
PowerScale的成本很高昂，就像这一列表中的许多其他解决方案一样，并不是块存储的理想选择。然而，在需要时轻松扩展的能力使其成为需要灵活NAS和增长空间的企业的解决方案。
由于可以容纳大量的非结构化数据，PowerScale是存储大型媒体文件的合适选择。
Pure Storage FlashBlade 适用于具有最高速度和勒索软件保护的本地存储。
Pure Storage公司再次出现的理由很充分：其相对较早的全闪存数据中心存储方法产生了多种出色的产品。FlashBlade与FlashArray的方法不同，它是一种存储解决方案，旨在将公共云级别的功能引入本地存储。FlashBlade可创建易于扩展的存储(如果想要增加存储容量，用户只需添加更多FlashBlade即可)。
FlashBlade旨在存储文件和对象数据，这是数据中心优先考虑对象存储数据的重要一步。对象存储为构成企业数据的很大一部分的非结构化数据提供了无限的存储空间。通过提供对象存储阵列解决方案，Pure Storage公司改进了其产品。
FlashBlade提供文件和对象复制以及快速恢复，这是一个与数据保护供应商集成的程序。用户可以在FlashBlade中获取数据快照，并使用快照执行备份，这是一种旨在防止勒索软件攻击的策略(网络攻击者不能使用快照来索要赎金)。
原文标题：Best Storage and Disk Arrays 2021，作者：Jenna Phipps
【51CTO译稿，合作站点转载请注明原文译者和出处为51CTO.com】
③ 运城北大青鸟分享云存储技术的使用情况
随着云技术的不断发展，越来越多的企业都开始通过大数据和云存储技术等方法来进行企业管理，下面运城IT培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下在云存储方面都有哪些情况是需要我们掌握的。
云存储情况介绍云存储情况介绍同时，451Research的报告也显示，“在大多数的地区和行业中，数据和容量增长仍然是困扰基础设施人员的要存储问题。
而满足灾难恢复要求与高存储成本紧随之后排在所有问题中的二位”。
当前，数据的增长和备份的需求不断地推高与存储相关的硬件与管理成本，为了应对这种情况，企业不得不去寻找那些可以帮助他们有效降低成本的方法，而这些方法通常会与云相关。
Cloudian2017年的混合云存储和应用趋势报告(Cloudian')显示，87%的受访企业表示他们正在使用云去进行一部分的数据存储。
但是，他们所使用的大多数服务并不是那些企业级的大型云储存方案。
云中主流的存储服务更多的是像Dropbox或Box这样的文件存储与共享服务。
只有大约五分之一(21%)的企业应用了企业级的云存储服务。
云存储情况介绍云存储情况介绍但是，尽管大多的企业仍旧没有使用云来存储他们主要的数据，不过分析人士认为，这种情况有望在不久的未来发生改变。
根据IDC的数据，大企业对于云存储的使用是推动IaaS服务增长的主要推动因素，到2020年，整体市场的增速有望达到20%以上，而IaaS也将占到企业存储支出的三分之一以上。
但尽管这是一个很大百分比，但同时也意味着仍旧有相当大量的企业数据保留在本地中，这增加了存储管理的难度。
④ 青岛北大青鸟分享云存储技术的使用情况
随着云技术的不断发展，越来越多的企业都开始通过大数据和云存储技术等方法来进行企业管理，下面青岛IT培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下在云存储方面都有哪些情况是需要我们掌握的。
云存储情况介绍云存储情况介绍同时，451Research的报告也显示，“在大多数的地区和行业中，数据和容量增长仍然是困扰基础设施人员的要存储问题。
而满足灾难恢复要求与高存储成本紧随之后排在所有问题中的二位”。
当前，数据的增长和备份的需求不断地推高与存储相关的硬件与管理成本，为了应对这种情况，企业不得不去寻找那些可以帮助他们有效降低成本的方法，而这些方法通常会与云相关。
Cloudian2017年的混合云存储和应用趋势报告(Cloudian')显示，87%的受访企业表示他们正在使用云去进行一部分的数据存储。
但是，他们所使用的大多数服务并不是那些企业级的大型云储存方案。
云中主流的存储服务更多的是像Dropbox或Box这样的文件存储与共享服务。
只有大约五分之一(21%)的企业应用了企业级的云存储服务。
云存储情况介绍云存储情况介绍但是，尽管大多的企业仍旧没有使用云来存储他们主要的数据，不过分析人士认为，这种情况有望在不久的未来发生改变。
根据IDC的数据，大企业对于云存储的使用是推动IaaS服务增长的主要推动因素，到2020年，整体市场的增速有望达到20%以上，而IaaS也将占到企业存储支出的三分之一以上。
但尽管这是一个很大百分比，但同时也意味着仍旧有相当大量的企业数据保留在本地中，这增加了存储管理的难度。
⑤ 大数据爆发性增长 存储技术面临难题
大数据爆发性增长 存储技术面临难题
随着大数据应用的爆发性增长，大数据已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的。大数据本身意味着非常多需要使用标准存储技术来处理的数据。大数据可能由TB级(或者甚至PB级)信息组成，既包括结构化数据(数据库、日志、SQL等)以及非结构化数据(社交媒体帖子、传感器、多媒体数据)。此外，大部分这些数据缺乏索引或者其他组织结构，可能由很多不同文件类型组成。从目前技术发展的情况来看，大数据存储技术的发展正面临着以下几个难题：
1、容量问题
这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。
“大数据”应用除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题，它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量，而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。基于对象的存储系统还具有广域扩展能力，可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。
2、延迟问题
“大数据”应用还存在实时性的问题。有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能，比如HPC高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质的可扩展存储系统等等都在蓬勃发展。
3、并发访问
一旦企业认识到大数据分析应用的潜在价值，他们就会将更多的数据集纳入系统进行比较，同时让更多的人分享并使用这些数据。为了创造更多的商业价值，企业往往会综合分析那些来自不同平台下的多种数据对象。包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决数据访问的问题，全局文件系统允许多个主机上的多个用户并发访问文件数据，而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上。
4、安全问题
某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，因此大数据应用也催生出一些新的、需要考虑的安全性问题。
5、成本问题
成本问题“大”，也可能意味着代价不菲。而对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。
对成本控制影响最大的因素是那些商业化的硬件设备。因此，很多初次进入这一领域的用户以及那些应用规模最大的用户都会定制他们自己的“硬件平台”而不是用现成的商业产品，这一举措可以用来平衡他们在业务扩展过程中的成本控制战略。为了适应这一需求，现在越来越多的存储产品都提供纯软件的形式，可以直接安装在用户已有的、通用的或者现成的硬件设备上。此外，很多存储软件公司还在销售以软件产品为核心的软硬一体化装置，或者与硬件厂商结盟，推出合作型产品。
6、数据的积累
许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。
7、数据的灵活性
大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。
存储介质正在改变，云计算倍受青睐
存储之于安防的地位，其已经不仅是一个设备而已，而是已经升华到了一个解决方案平台的地步。作为图像数据和报警事件记录的载体，存储的重要性是不言而喻的。
安防监控应用对存储的需求是什么？首先，海量存储的需求。其次，性能的要求。第三，价格的敏感度。第四，集中管理的要求。第五，网络化要求。安防监控技术发展到今天经历了三个阶段，即：模拟化、数字化、网络化。与之相适应，监控数据存储也经历了多个阶段，即：VCR模拟数据存储、DVR数字数据存储，到现在的集中网络存储，以及发展到云存储阶段，正是在一步步迎合这种市场需求。在未来，安防监控随着高清化，网络化，智能化的不断发展，将对现有存储方案带来不断挑战，包括容量、带宽的扩展问题和管理问题。那么，基于大数据战略的海量存储系统--云存储就倍受青睐了。
基于大数据战略的安防存储优势明显
当前社会对于数据的依赖是前所未有的，数据已变成与硬资产和人同等重要的重要资料。如何存好、保护好、使用好这些海量的大数据，是安防行业面临的重要问题之一。那么基于大数据战略的安防存储其优势何在？
目前的存储市场上，原有的视频监控方案容量、带宽难以扩展。客户往往需要采购更多更高端的设备来扩充容量，提高性能，随之带来的是成本的急剧增长以及系统复杂性的激增。同时，传统的存储模式很难在完全没有业务停顿的情况下进行升级，扩容会对业务带来巨大影响。其次，传统的视频监控方案难于管理。由于视频监控系统一般规模较大，分布特征明显，大多独立管理，这样就把整个系统分割成了多个管理孤岛，相互之间通信困难，难以协调工作，以提高整体性能。除此之外，绿色、安全等也是传统视频监控方案所面临的突出问题。
基于大数据战略的云存储技术与生俱来的高扩展、易管理、高安全等特性为传统存储面临的问题带来了解决的契机。利用云存储，用户可以方便的进行容量、带宽扩展，而不必停止业务，或改变系统架构。同时，云存储还具有高安全、低成本、绿色节能等特点。基于云存储的视频监控解决方案是客户应对挑战很好的选择。王宇说，进入二十一世纪，云存储作为一种新的存储架构，已逐步走入应用阶段，云存储不仅轻松突破了SAN的性能瓶颈，而且可以实现性能与容量的线性扩展，这对于拥有大量数据的安防监控用户来说是一个新选择。
以英特尔推出的Hadoop分布式文件系统（HDFS）为例，其提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。目前已经在各种大型在线服务和大型存储系统中得到广泛应用，已经成为海量数据存储的事实标准。
随着信息系统的快速发展，海量的信息需要可靠存储的同时，还能被大量的使用者快速地访问。传统的存储方案已经从构架上越来越难以适应近几年来的信息系统业务的飞速发展，成为了业务发展的瓶颈和障碍。HDFS通过一个高效的分布式算法，将数据的访问和存储分布在大量服务器之中，在可靠地多备份存储的同时还能将访问分布在集群中的各个服务器之上，是传统存储构架的一个颠覆性的发展。最重要的是，其可以满足以下特性：可自我修复的分布式文件存储系统，高可扩展性，无需停机动态扩容，高可靠性，数据自动检测和复制，高吞吐量访问，消除访问瓶颈，使用低成本存储和服务器构建。
以上是小编为大家分享的关于大数据爆发性增长 存储技术面临难题的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑥ 数据中心基础设施是大数据战略成败的关键
数据中心基础设施是大数据战略成败的关键
为了成功实施大数据战略，企业数据中心基础设施的建设应当从围绕云计算，过渡到围绕大数据展开，这需要数据中心基础架构为大数据作出五大改变。
以下内容转自机房360：
为大数据选择新的硬件、存储和其它数据中心基础设施，这是IT专业人员们所面临的新挑战。
大数据是具备空前规模和形式的非结构化信息。它包括视频、图像，以及半结构化的数据（例如在Web上常见的电子邮件和文本）。随着基于传感器的移动Web监视设备和输出数据越来越多，可用的数据量将继续呈指数级增长。
推行大数据战略的压力往往来自高层，因为管理者相信，能有效运用数据的企业将比落后者具备更大优势。大数据战略需要数据中心基础架构作出的改变主要有五点：
一、支持大数据的硬件
大数据导致的存储需求量每年都将增长60%至80%，鉴于这种快速增长和当前的成本限制，IT采购者应选择在可扩展性和存储速度上最具成本效益的硬件。类似大型机的向上扩展体系结构重新兴起，因为它们能够经济高效地扩展，降低总体拥有成本。同样，在提升性能方面，固态硬盘（SSD）和固态卡带都比传统磁盘做得更好。
类似IBM Netezza和Oracle Exadata的硬件装置已被证实能有效兼顾可扩展性和性能。考虑采用硬件装置来支持关键大数据业务，但也应确认设备的架构能在未来提供快速性能升级。
二、围绕大数据选择存储
在成功的大数据策略下，企业可以将来自内部的高质量数据与Hadoop挖掘自多个云供应商的低质量数据进行整合。这也就改善了业务相关数据的质量，让分散在各地的数据能组织成为具备一致和及时性的大数据资源。
大数据正在改变中央数据仓储和松耦合数据集市的决策基础，后者的存储库规模要小得多，既可以替代中央数据仓库，也可以成为中央数据仓库的数据源。随着各地办事机构或者国际子公司的增加，中央管理层在业务线扩大的同时更需要高质量的数据来维持管控力度，避免权力的分散。
新的软件技术承担了繁重的存储相关处理工作。由Composite Software（刚刚被Cisco收购）和Denodo提供的数据虚拟化软件能自动发现数据源并提取数据充实全局元数据存储库，为整个组织提供跨越内部和外部的所有数据的公共数据库外观和体验。主数据管理软件通过创建公用主记录提高了数据质量，消除了费时的数据仓库检索。
企业Web外链需求加深了对公众和混合云的依赖。许多大型企业发现他们需要来自于多个云供应商的大数据，却不能指望供云应商会负责整合这些数据。企业只能从数据虚拟化供应商寻求工具来跨多个云整合大数据。
三、利用SSD的存储分层策略
存储成本很高，而且越快的存储也就越昂贵。最重要的是，大数据要求存储同时提供大容量和“大”性能。存储分层在存储资源池中提供多种成本/性能选项，从昂贵的高性能固态存储到传统的串行SCSI（SAS）磁盘存储，这些选项的组合降低了总拥有成本。在主内存和磁盘之间增加一个固态层将有助于将大数据任务的性能维持在高位，而且不会引起存储成本失控。
SSD的用量应遵从“90-10”的存储分层规则：成本和速度的最佳组合比例是：使用大约10%的SSD和90%的机械硬盘。这一策略让IT公司用仅增加10%成本的代价就能获得90%以上的性能提升。主内存和SSD的容量比例也遵从同样的规则。
由于SSD的性能价格比的提升速度超过传统磁盘（容量提升，价格降低），预计在不久的将来传统磁盘和SSD的配置比例会变为遵循80-20的规则。
IBM BLU Acceleration这类最新的纵列和内存数据库设施能利用SSD获得远超传统磁盘的性能，它们的设计能够有效发挥SSD这类“扁平化磁盘”的优势。
四、大数据分析和报告能力
虽然嵌入式分析工具已经可以利用报告和自动优化功能改善业务流程，但大数据再次改变了分析规则。例如，和传统上对单个客户进行主要行为分析洞察相比，大数据战略能为每个客户创建一个迭代和洞察分析线程，让公司能跟踪客户并更好地维持与所有客户的长期关系。
典型的大数据分析从业人员被称为数据科学家，和常规的IT主管不同，他们更可能同时担任CMO（营销总监）。然而，IT专业人员必须明白他们公司的大数据策略对数据科学家的工作产生的影响。
这意味着需要在自动化的报告和嵌入分析之外人工添加第三方审议内容：专设和松散耦合分析。支持专设查询的分析和统计工具是必要的软件前提。许多传统IT供应商以及云供应商——如IBM、Cognos和Birst——正在扩充这些功能。
五、企业中的Hadoop
Hadoop为数据密集型应用提供“紧贴着”MapRece文件系统处理程序框架的分布式文件系统。此文件系统支持针对富文本数据的并行事务扩展，例如社交媒体数据。
许多IT公司通过在企业内创建自己的Hadoop版本来解决从Web获取Hadoop数据源的问题。然而，缺乏专业知识是一种挑战：精通这种发展中的Web数据管理框架的专业和艺术的IT管理人员犹如凤毛麟角。
组织开发他们自己的数据管理工具时应该留意，如IBM、Oracle和EMC的这些主要供应商，往往既提供专有产品用于访问Hadoop数据，也可进行定制开发，让IT公司不需要专门的数据归纳措施就能访问需要的数据。如果您决定搭建自己的数据平台，供应商也提供整合服务，使Hadoop更贴合现有IT资源来高效运作。
每个公司围绕大数据的相关决策都会有所不同。请记住，随着围绕大数据的技术演变，大数据战略也应当及时调整，与时俱进。
⑦ 什么是云存储你如何看待云存储
云存储的几十年发展历程，其计算架构模型，也从Scale Up走向Scale Out。但是展望未来数字世界的海量需求，目前流行的模型还能够持续满足吗？本文通过对云存储 历史 的回顾，及对Scale Up和Scale Out两种扩展模型的诠释，来揭开云存储的未来模式。
1. 云存储及其 历史
简而言之，云存储（cloud storage）就是将数字内容安全的存储在服务器上，从而任何连接互联网的设备可以方便的获取。首先让我们简单回顾一下云存储的 历史 。
云存储的早期雏形要回溯到上个世纪的90年代，也就是互联网泡沫时期（dot-com boom），当时有许多家公司，例如EVault, NetMass, Arkeia和CommVault等等[1]均提供在线数据备份服务，当然它们绝大部分也随着互联网泡沫的破碎而烟消云散了。少数幸存下来的有一家叫Veritas NetBackup最后也被Symantec收购，现在依旧提供Symantec NetBackup的在线存储服务。
而真正让大家耳熟能详的云存储是2006年由Amazon提供的AWS S3云存储服务，其最具有革命意义的变革是，提出了即买即用（pay-per-use）的价格模型，使得云存储的使用像水电一样可计算衡量。从此云存储以S3为标准一路绝尘，我们所熟悉的大厂，比如Netflix, Pinterest, Dropbox也是S3的顾客。尾随的Microsoft和Google也于2010年分别发布了类似的Azure Blob Storage和Google Storage的存储服务。
云存储真正发展的十几年中，见证了移动互联网的崛起，大数据的生机勃发，人工智能的再次复兴，并能够展望到未来物联网，无人驾驶及各类机器人自动化的世界。海量数据的产生，存储，分析，预测及应用，快速以正反馈循环方式，推进着人类 社会 向数字世界大步迈进。所以，为了适应数据存储新的需求，各家云存储产品的应用场景及价格模型，已从单一向多元发展，比如AWS S3就有Standard，Intelligent-Tiering， Standard-IA，One Zone-IA，Glacier和Glacier Deep Archive六类存储产品来满足各类使用场景，我会在未来的文章里针对性的细讲一下。而本文重点所探讨的是，目前云存储的基础架构体系是否能够适应未来数据存储的要求和挑战？为了回答这个问题，让我们先简单回顾一下计算机体系架构里的Scale Up和Scale Out扩展模型。
2. Scale Up和Scale Out？
Scale Up又称为垂直扩展（scale vertically）[2]，意为在单节点上添加资源，如CPU，内存和存储，在纵向上扩展从而获得更多计算或存储能力；Scale Up初期能够快速达到升级目的，操作起来相对比较简单，但随着计算或存储的要求越来越高，硬件资源的添加可能已经达到极限，不仅单节点的造价非常昂贵，维护成本很高，而且更容易留下单点故障的隐患。传统的RAID（Rendant Array of Inexpensive Disks）存储就是此种模式。
Scale Out又称为水平扩展（scale horizontally）[2]，意为在分布式环境下，通过添加节点计算或存储资源，在横向上满足更多的计算存储需求；随着计算和存储单位价格的降低和效率的提升，使用低端的商用（commodity）系统，利用分布式技术可以搭建起“超级计算”中心，以及后来衍生出来的私有或公有云平台解决方案。虽然分布式系统会带来一定程度上的软件复杂度和管理困难，但由软件定义的计算和存储解决方案，能够以较低的价格和较高的鲁棒性，优雅的解决了海量增长的计算存储需求，也是目前云平台的主流技术。但它就一定能够承载未来的更加海量的需求吗？云存储的未来是什么？方向是向左还是向右？
3. 未来向左还是向右？
话说天下大势, 分久必合, 合久必分，事物发展的规律似乎从来就没有什么绝对。当下，云平台内部似乎已完全是Scale Out模式了，但当我们把镜头再拉远一点，从云平台在全球部署的每一个可用区来看，整体上它又是一个Scale Up模型，不是吗？单点投入巨大，耗费能源，使用成本高昂。而相反，随着强大的计算，存储和带宽能力能够进入寻常家庭、工作和生活等边缘节点，资源闲置或者不均衡使用也变得越来越明显。
那么，是否能够将这些边缘节点的计算存储能力结合起来，组成一个真正意义上的Scale Out平台，提供人们日益增长的计算存储需求？
可否将浪费或者不对等的资源重新组合，提供一个更加节能环保的绿色Scale Out平台？
可否摒弃中心化的单点故障和数据安全隐患，真正做到廉价高效，零数据泄露的Scale Out平台？
答案是应该可以而且必须可以！
纵观云存储平台的发展 历史 ，从单节点的Scale Up模式走向可用区内部的Scale Out模式，又从内部的Scale Out模式走向整体上相对的Scale Up模式。而未来数字世界的海量计算和存储需求的满足，一定需要真正意义上的全球Scale Out模型，那就是把边缘节点和半中心化节点高效且系统的组织起来，减少浪费，提高效率，节省成本，去除中心。将天空中几块为数不多的白云，变成漫天遍布的朵朵白云，让人们自由定价、自由选择、自由组合。
挑战虽然巨大，但未来很美好，让我们一起努力迎接云存储的明天！
[1]: History of Online Storage
[2]: Wiki Scalability
文章作者：Bruce Lee（http://PP.IO总架构师）
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云存储服务平台，很精练吧
网络解释：云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的系统。
云存储可以简单的理解为将数据保存在一个第三方空间，随时取用和处理。云存储也可以说是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。云存储对用户来讲，不只是一个简单的设备，而是整个云存储系统的一种数据访问服务。
通过集群应用，网络技术等功能把网络中不同类型的存储设备通过应用软件集合起来工作。
云储存就是企业的公用空间（服务器)，定期有人维护不用自己操心不怕数据丢失，但是数据都会在企业无保密可言，
就是网上的存储空间，不占自身内存，要用时联网下载
云存储是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统或类似网格计算等功能联合起来协同工作，并通过一定的应用软件或应用接口，对用户提供一定类型的存储服务和访问服务。
云存储的优势楼主有需要的话可以了解一下企业共享办公系统，可支持手机端、云端、公司服务器存储、为企业独立搭建维护企业网盘，从而实现文件归档存储、文档管理、协同办公等功能。
云存储就是将文件内存存储在云端的一种方式，不占用自己本身电脑或者手机的内存，海量存储轻松搞定，解决了很多的存储难与存储传输难的问题。
使用呆猫云盘的几大好处，企业存储资产更安全：1、使用呆猫远程桌面时可直接挂载云盘，轻松上传下载文件，支持在线修改文件。
2、项目资源统一集中管理，释放本地存储空间；支持弹性扩容，按需使用，降低本地硬件使用成本；
3、呆猫同一账号内存储互通，资源可异地共享，减少传输成本。
4、呆猫云盘与渲云网盘存储互通，使用渲云提交渲染任务时，内网同步，文件秒传，节省传输时间。
5、支持高并发读取资产文件，可同一账号最多可支持上千台机器同时读取云盘文件，提高工作效率。
6、高性能存储，百万级IOPS，超高算力助力设计行业发展。
7、云盘基于域控的安全策略，免受病毒攻击；提供多副本可靠性机制，即使机器出现故障，也不会引起数据丢失。
把你需要存储的数据放到网上，不占用你自己设备的内存，当你需要使用时从网上下载。这之间会产生数据流量。
云存储其实我们都经历过，2013年-2016年蓬勃发展，而后被玩坏的云盘，就是典型代表，虽然我们控制权益不多，只能上传下载，离线，共享，基本当作网络硬盘和交流工具使用，但却解决了人们的燃眉之急。我们现在部分手机上还有云端保存照片的功能。
实际的云存储并不是这么简单，引用一下网络：
云存储是建立在云计算的基础上，为云计算服务。对于我们似乎太深奥，但又息息相关，我们只需要知道它是好东西就行了。不单单能当作个人网络上的储存空间。
⑧ 数据存储成本高还是低
数据存储成本高。
数据存储以开源Ceph为核心架构的软件定义分布式存储是比较符合你的要求的，因为它具备六大优势，即高性能、支持分级存储、多副本读取的强一致性、容灾和备份、弹性扩张、存储系统标准化。最后的一点优势能够简化异构存储基础架构的操作。
数据存储NAS的优点：
1）数据存储真正的即插即用NAS是独立的存储节点存在于网络之中，与用户的操作系统平台无关，真正的即插即用。
2）数据存储存储部署简单NAS不依赖通用的操作系统，而是采用一个面向用户设计的，专门用于数据存储的简化操作系统，内置了与网络连接所需要的协议，因此使整个系统的管理和设置较为简单。
数据存储NAS数据存储方式是基于现有的企业Ethernet而设计的，按照TCP/IP协议进行通信，以文件的I/O方式进行数据传输。