‘壹’ 开展微型数据存储技术创新研发抢占未来大数据存储技术高地的建议
我国数据存储核心技术长期落后，大数据中心按照传统的 科技 房地产的思路将面临资源约束。为了防止我国存储技术“卡脖子”，节省未来海量数据存储占地空间，系统化整合资源解决当前中国大数据存储技术产品的容量问题，建议国家立项 开展微型数据存储技术创新研发 。
我国数据储存的现状和面临的问题
计算机数据存储技术是信息技术应用的核心。一切计算机应用数据都需要由物理设备来存储，以便计算机系统进行读写等处理，数据应用与数据存储恰似树干与树根的密切关系。伴随着信息技术应用的持续高速发展，可以预见未来的数据量必将呈现爆炸式增长，随之而来的海量数据存储瓶颈问题必然日趋严重，加剧着数据存储领域长期面临的容量、安全、性能、扩充、维护、灾备、监管等诸多挑战。其中，容量困境，首当其冲。
当前痛点。 为了满足数据存储容量日益增长的需求，大数据存储中心建设必不可少。放眼当下全国各地的大数据存储中心建设，由于数据存储基础核心技术缺位，流行的模式是不可持续的“ 科技 房地产”，即单纯拓展占地面积盖楼建设数据中心，进而耗费宝贵自然资源。目前我国城市监控视频图像数据受限于数据中心存储容量空间，一般只能保留一个月左右，相关的数据应用严重受制。
应用基石。 底层数据存储是信息产业发展的基石，数据存储技术产品是信息应用系统的架构基础，也是我国的关键行业技术短板。有效的数据存储技术产品涉及到所有信息技术应用场景：人工智能，信息安全，智慧城市，大数据，云计算，区块链，城市大脑，雪亮工程，城市管理视频监控，医学影像识别，等等。
严峻局面。 追溯信息技术百年来的发展轨迹，中国在数据存储基础技术领域的贡献几乎为零。国内数据存储行业主要擅长于市场侧的商业应用创新，数据存储底层管理的核心技术研发严重依赖国外的开源开放。缺乏基础研发梯队，没有关键理论 探索 ；沿袭陈旧的发展思路，习于外购器件设备；底层技术积累短缺，核心创新能力薄弱；严峻的局面至今没有重大改变。
危情险势。 中国在核心存储产品、底层支撑技术、商业应用理念上长期跟跑，遭受外部势力釜底抽薪式的“存储底层关键核心技术精准打击”的隐患和风险极大。面对复杂多变的国际环境，一旦遭遇卡脖子，如外购存储产品断货或核心技术交流封锁，举国上下所有涉及信息技术应用的行业领域都必然窒息。从而直接降低相关产业迭代发展速度，掣肘 社会 前进步伐，削弱国家治理能力，进而危及影响到国家的政治和 社会 稳定。
时不我待。 我们需要立即行动起来，通过立项开展微型数据存储技术创新研发，凝聚国内外数据存储领域资源力量，构建数据存储专业核心技术团队；从研发软件定义的存储（数据去重）技术产品入手，填补国内技术产品领域空白；启动研发微型化（原子级）数据存储设备，抢占未来数据存储领域的制高点。这项举措也是解除我国数据存储技术产品创新研发“卡脖子”危机的最佳途径。
开展微型数据存储技术创新研发的思路
我国应抓住当前数据应用驱动信息技术升级换代的大数据发展 历史 契机，凝聚国内外资源力量，构建中国数据存储专业核心技术团队。近期：研发部署模块化数据去重技术产品，压缩海量数据存储空间需求，填补国内底层数据存储管理技术空白。远期：启动研发微型数据存储设备，抢占未来数据存储技术领域的制高点。
从开展微型数据存储技术创新研发入手，聚焦国际存储技术领域的战略性前沿技术趋势；联手科研院所、高等院校、生产企业、大型用户的资源，建设国家级核心技术团队；积极引进/培养数据存储技术人才，研发自主可控系列产品。
1.近期跟踪行业动态
对标国际顶级数据存储技术产品，砥砺学习底层模块级数据存储去重技术，压缩海量数据存储空间需求，实现自主可控国产数据存储技术管理软件产品的商务应用。基本原理是首先识别出重复的数据模块，然后优化存储多个重复数据模块中的单一模块，以及同其它重复模块的链接关系。进而减少企业级客户存储数据所需的物理空间占有量，降低采购部署数据存储设备的增量。
2.远期重点突出推进
探索 下一代数据存储技术，整合跨学科资源启动开展研发微型存储器，力图将现有基于磁盘/光盘/磁带的计算机数据存储器，转化为未来基于原子/电子运动状态的微型化数字信息采集与存取机制。其原理是将现在耗费数百万个原子的材料介质所表征的一位“0”或“1”二进制计算机数据，试图由单个原子状态变化来表征。于是，可以将现有数据存储设备体积缩小数十万乃至百万倍，最终将占地约足球场面积的大数据存储仓库缩小为便携式器件。
3.研发工作开展建议
开展微型数据存储技术创新研发应该建设成为国内领先、国际一流的数据存储技术研究机构、产业孵化温室、以及人才培养基地。
延揽数据存储技术专家领衔担纲咨询顾问。全球招聘在世界顶级数据存储公司工作多年的业界精英加盟指导。
构建中国数据存储技术研发团队。采用引进师资/开设培训课程等有效方式，积累培育国内数据存储技术力量。
结盟硅谷存储技术研究院。依托美国硅谷地区的数据存储实体公司，共享数据存储底层技术知识。
注册成立企业运营机构。开发软件定义存储（数据去重）技术产品，服务数据用户市场，遵循商务运作规律。
融资涵盖多种基金渠道。申报获取国家重大专项基础项目研发资金，吸引专业投资基金加盟。首期投资约需10亿元人民币（参考国际相关工程估值：美国IBM公司同类项目投资约600亿美元/10年）。
推动微型数据存储技术创新研发的建议
我国在开展新型基础设施建设的同时，应当抓住当前数据计算应用驱动信息技术升级换代的大数据发展 历史 契机，建立数据存储技术的自主知识产权体系，填补国内空白，保障数字中国建设长远规划实施，推进国产数据存储产品崛起，为相关产业发展铺路。
2.建议远期紧跟世界主流研发创新步伐，聚焦研发原子级微型化数据存储技术产品（2020-2040年），在2040年前研发出原子级大数据存储技术，并逐步实现产业化。
3.建议将微型化数据存储技术创新作为国家战略。搭建政产学研用共建共治共享的中国数据存储技术联合创新平台，建设国家级重点实验室。依托科研院所/高等院校/相关企业，奠定从微型数据存储理论、硬件设计、软件开发、结构设计、系统集成等一整套原子级微型数据存储技术研发工作的基础。
4.建议国家相关部委给予配套资金支持。加快推进原子级大数据存储技术研发和产业化转化。支持申报重大 科技 项目和专项扶持资金。
5.建议形成能够长期从事数据存储技术创新的人才队伍。借鉴全球数据存储技术创新研发经验，引进海内外数据存储技术领域顶尖科学家和工程师。在高等院校与科研院所开设数据存储技术专业课程，搭建完善的国内人才培养体系。
6.建议立项过程不宜采用常规项目申报、审批流程，亟需特事特办予以批准。主要是有鉴于本项目相关的科研生产领域中，国内现有技术力量薄弱分散，评估体系资源匮乏。
7.建议项目推进应当低调快速务实：不重造势，不扬虚名，不谋近利。主要是基于当前复杂敏感的国际政治经济形势，预计本项目势将关联国家核心产业战略布局，影响未来数十年中国数字经济命脉与发展。
作 者：中央 财经 大学中国互联网经济研究院研究员 欧阳日辉
通讯员：李 翀
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‘贰’ 比较实用的企业数据存储管理方式有吗
比较实用且先进的我觉得XSKY 星辰天合的数据全生命周期管理系统做的比较好。这个系统通过按需分级存储，有效降低了整体存储空间的投入成本，有效提升了企业数据的分级管理能力。
‘叁’ 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。
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‘肆’ 海量数据存储系统那个公司专业
当前企业信息化中产生的数据呈现以下特征： 一是数据总量持续增多，从原来的TB级数据量变为PB级甚至EB级； 二是多种类的散乱数据和海量条目的文件数据，生产中的非结构化数据越来越多，IT需要花费更多的代价存储各类文本、语音、图片、视频、日志、传感数据等； 三是冷数据逐渐变为热数据，随着大数据挖掘技术的成熟，企业需要从历史数据中挖掘更多有价值的信息，辅助业务决策。 你可以网络下瑞驰信息技术，我之前了解过这块挺专业的，也是大企业靠谱
‘伍’ 中小企业要怎么搭建自己的大数据系统平台
中小企业自己开发大数据系统是有难度的，不过可以使用现场的大数据现场成平台，我们公司就是有的，同时也可以提供大数据系统软件开发。
搭建大数据系统平台一般的流程为：
(1)操作系统的选择。
操作系统一般使用开源版的RedHat、Centos或者Debian作为底层的构建平台，要根据大数据平台所要搭建的数据分析工具可以支持的系统，正确的选择操作系统的版本。
(2)搭建Hadoop集群。
(3)选择数据接入和预处理工具面对各种来源的数据。
(4)数据存储。
(5)选择数据挖掘工具。
(6)数据的可视化以及输出。
‘陆’ 浪潮AI打造的AIStation开发平台具有哪些功能
AIStation 是浪潮自主研发的人工智能开发平台，具有六大超强功能。一. 训练数据管理： 统一管理个人数据及开发数据集，支持数据共享协同，对接企业数据存储系统。二. AI计算资源集中管理调度:实现GPU服务器及GPU卡池化管理，GPU资源使用情况实时统计分析。三. GPU性能监控：GPU利用率、显存利用率、时钟频率、功耗、温度等。四. AI计算资源运维管理：实时统计用户组/用户资源使用，实时查看计算节点资源占用情况。五. 交互式模型开发训练过程: 集成主流AI开发框架, 提供丰富完整的AI开发工具链。六 . 分布式训练任务编排：不同深度学习框架模板，通过模板快速提交训练任务，多机分布式任务跨节点自动分配计算资源，自动编排计算进程。
‘柒’ 现在主流的软件开发平台有哪些
软件开发平台是一种软件开发工具，以通用技术架构（如MVC）为基础，集成常用建模工具、二次开发包、基础解决方案等而成。可以大幅缩减编码率，使开发者有更多时间关注客户需求，在项目的需求、设计、开发、测试、部署、维护等各个阶段均可提供强大的支持。
软件开发平台相对传统开发模式的优势：
1、优化产品基础架构，提升软件开发质量；
2、减少编码率，提高开发效率，提升开发的灵活性；
3、可以充分关注客户需求，实现按需定制；
4、实现配置组件的标准化，提升产品稳定性和兼容性；
5、提升企业开发能力，降低后期维护的时间和成本
‘捌’ 专业存储系统集成做什么
另外，大量的市场分析数据也从不同的角度说明，未来数据存储的需求将会急剧增长，与这种趋势相伴随，企业的信息基础设施将会呈现出一个明显的特征——存储子系统的建立、管理和使用走向专业化。 建立存储系统的方式基本上可以分为两类：一是来自软硬件设备研发生产厂商；二是来自存储系统集成商。社会分工的细化和专业化趋势使我们相信，存储系统集成商将会成为企业机构用户获得存储系统的主流方式。审视度势，把握机会，你需要了解什么呢？要产品？还是要解决方案？ “解决方案”是如今的时髦词藻，似乎比产品更高一筹。可是，仔细想想，未必如此。 所谓“解决方案”，带有量身定做的意思，是根据应用需求对一系列产品进行组合的结果。这种组合不是人人都可以做的，它要求具有较强的专业知识和经验。解决方案要根据应用环境进行一定的配置和组合，这也意味着某种灵活性和不确定性；与此相对应的概念是“产品”。所谓产品，这是一种定型的东西，在应用时不必要(常常是不允许)作太多的改变，强调的是一种确定性。另外应该注意到，同一样东西在不同人的眼里，有时可能会被看作“解决方案”，有时又可能被看作“产品”。例如一辆汽车，在专业工程师眼里是一套“解决方案”，但在用户眼里就是一个“产品”。 既然叫做产品，就是买回来直接就可以安装、使用，维护也比较简单。所以从用户的角度来看，产品的使用要比解决方案的应用简单得多。为了完成同样的功能，如果你为用户提供了一套解决方案，它总是把人们的目光引向“问题是如何解决的”；如果你提供的是一个产品，用户只要知道如何跟它打交道就可以了，而不必在意其内部的工作原理。所以，产品比解决方案更容易被用户接受，这就是用户总是倾向于购买“产品”而不是“解决方案”的原因。 可是，“解决方案”大行其道也有其必然的原因——存储需求千变万化，不可能用型号数量有限的产品来穷尽。例如一套SAN系统，至少需要存储设备、网络互连设备和管理软件这三类产品。根据应用需求的不同，每一项具体产品的选择以及各个产品之间的结构关系和管理方式又会产生无穷无尽的变化。“解决方案”的确可以在更大的程度上满足用户对于系统功能和性能的需求，但由此带来的问题是，它们在建立、使用和管理维护上往往过于复杂。 基于以上原因，“解决方案产品化”就成了来自用户的一种迫切期望。从“解决方案”的形成过程来看，用户的这种期望就转化为对解决方案提供商的一种前所未有的要求。用“产品”的标准来衡量“解决方案”建立、使用和管理维护的全过程，那就是：可以实现标准化，可以形成批量生产能力，可以陈列出来供用户选购并随时进行演示，可在用户现场立即开通，可以进行标准化的技术支持与服务。 这样的标准使专业化的存储系统集成商有机会脱颖而出，与那种仅有少量的产品、少量的技术人员、仅可通过“小炉匠”式的临时拼凑形成零星“解决方案”的业务模式全然区别开来了。拥有解决方案的功能，但又像产品那样方便地采购、安装、使用和维护，这是存储系统需求的发展趋势。这也正是存储系统集成商朗登科技有限公司一步一步走过的道路。作为一种品牌意识，朗登公司提出“作存储系统设计院”的口号，算作是对过去的总结和对未来的承诺。 把方便留给用户 随着企业的数据量越来越大，其对存储系统的功能、性能和易管理性的要求也越来越高，需要有相应的存储系统集成专业机构来根据具体需求进行系统设计。众所周知，企业要在市场上取得成功，需求是一切的出发点。但是，这里特别要注意，产品提供商和解决方案提供商，二者对市场需求进行定义的基础是有区别的。生产存储产品的目的是用来构造存储系统，所以存储产品的目标市场是存储系统集成商，即解决方案的提供者。而解决方案的提供者，也就是系统集成商所关注的市场才是最终的用户。部件的性能必然会作用于系统的整体性能，但系统的整体性能又不是各部件性能的简单相加。专业的存储系统集成商，他们的主要工作就是了解最终用户的需求，设计最能满足用户要求的存储系统解决方案，并对所设计的方案进行多次反复的认证和实验，以保证存储系统安全、稳定地运行，消除用户的后顾之忧。 研究和把握各种各样的用户需求，形成独立于具体用户而适用于各类应用场合的存储系统解决方案，把这些工作作为自身的日常功课，而不是坐等有了特定的用户才开始研究他们的具体需求、临时搭建特定的存储系统，这是专业存储系统集成商，即“存储系统设计院”与普通系统集成商或者产品代理商的区别。“存储系统设计院”意味着这样一种能力——在这里，用户可以看到各种已经建成并运行着的存储系统，就像是选购产品一样选购存储系统。 如果缺少了这个环节，用户直接面对独立分散的存储产品，几乎不可能了解到自己需要什么样的存储系统、应该由哪些产品构成、产品之间的结构关系应该怎样。更为重要的是，独立分散的存储产品构成系统以后能否实现可靠的互操作，能否发挥其应有的功能和性能，这些问题都还是未知数。专业化的存储系统集成，对互操作性的测试认证是其中一项至关重要的业务，这是他们必须向用户承诺的一种保证。用户的风险在这里被转嫁而去了。 可见，存储产品提供商的市场在于系统集成，系统集成商的市场才是最终用户。专业化的存储系统集成就是要作用户的好参谋，而系统结构和数据管理策略的设计规划以及系统投入运行后的服务保障是最重要的工作。 渠道+伙伴 市场是最富于理性的。谁能提供用户需要的东西，用户就会去找谁。对于存储系统来说，用户需要的就是在容量、性能、可用性、可管理性等各方面都满足自己的应用需求。作为一家存储产品生产厂商，不论是提供某种产品还是提供全线的存储产品，都只有把它们变成存储系统才能走向用户、走向市场。如果没有存储系统集成商，产品生产厂商只好自己来完成构建用户存储系统的任务，然而这与现代社会专业化分工逐步细化的趋势是背道而驰的。产品生产厂商的优势显然在于产品的设计、制造技术，只有那些规模非常庞大的厂商才有实力配备自己的系统集成咨询机构，而且这类机构的业务也在向独立运作的方向发展。这样一来，大型存储厂商的产品部门和系统集成咨询部门到更像是同一股东名下的不同企业。作为存储产品的研发和生产厂商，要想打开产品通向市场的大门，无论如何都离不开专业存储系统集成商的配合。 存储产品的互操作性不仅是用户和系统集成商关心的问题，也是产品进入市场的关键环节。专业化的存储系统集成商，由于其日常业务之一就是研究各类产品的互操作问题，所以由他们来为各存储产品生产厂商进行互操作性验证，其综合成本应该是最低的。就拿朗登科技有限公司来说，它已经把自己明确地定位于“存储系统设计院”，建立了十分完善的存储系统验证演示中心，在这里进行存储产品的互操作性验证当然是驾轻就熟，已经为不少国内外产品做过此类验证。 最后需要指出一点，存储系统集成决不是一味地向用户倾销新产品。相反，如何充分利用用户原有的存储资源，充分保护用户已有的投资，根据实际需要确定是否需要增加新的投入以及投入的力度和策略，这才是真正的专业存储系统集成商应该做的事情。在这里，存储资源和企业数据的整合与管理达到了和谐与统一。对于存储产品制造商来说，产品流向最终用户的渠道绝不止一条，但专业化的存储系统集成不仅将为存储产品流向最终用户提供最畅通的渠道，而且将自己的技术和经验附加在产品之上，无疑是为产品做了进一步的增光添彩。
‘玖’ 原力Insights | Filecoin公链赋能企业级数据存储
不久之前，流量为王的背景下，B站、微博及其他社交 娱乐 媒体，由于吃瓜群众的热情高涨纷纷宕机崩溃，在互联网上引起了轩然大波。
对于高度中心化的互联网平台，数据多集中在平台的数据库中，存储容量巨大， 想要保护数据完整稳定，任务不可谓不艰巨。
去中心化并且不断向正规化方向发展的区块链技术，进一步走入大众的视野。
然而对于企业级应用选择公链还是私链的探讨，似乎从未停止过。
也许Filecoin能够给出答案。
一 私链异军突起
随着信息化和数字化进程不断加速，数据信息的规模呈现出爆发增长的趋势。
全球金融和 科技 等巨头相继聚焦区块链底层平台开发和技术应用， 更加高效安全和更为稳定的数字化发展成为企业的迫切需求。
与Google、Amazon、微软和京东等这类互联网巨头推出基于区块链基础服务的应用平台相比，蚂蚁金服、JP Morgan、IBM等机构相继布局了 私有链 ，用于内部数据管理、审计等领域。
早在2018年，JP Morgan的区块链项目负责人Amber Baldet在巴黎召开的以太坊大会中，讲述其自建平台Quorum计划连接区块链公链与私链，接入用户的区块链资产， 并保护数据和资产的隐私性与安全性。
在今年5月份，曾经的通讯巨头Nokia也透露 将建立一个安全、私有、授权的区块链基础设施 来提供数据交易和分析功能，实时利用 AI 和自动化机制应对快速增长的数据量，同时保证对数据进行安全可靠的访问。
二 公链和私链之争
公链作为信息完全透明和去中心化的基础架构，是所有人都可以读取、发送交易并可以获得有效确认的公共区块链。
在公链上的参与者都可以通过数字代币激励机制， 得到达成共识的收益。
公链主要特征是开源（OpenSource）和匿名（Anonymity），也就是说公链具有去中心化、难篡改、便捷灵活和智能化等特点，在 促进数据共享、减化业务流程、降低运营成本、提升数据安全 等方面具有天然优势。
然而在发展过程中公链的缺点也是突出的。
而私有区块链因其编写权限仅归于一个特定的机构，有信用主体，信息可以被篡改。
从理论上并不符合去中心化区块链的核心特征，但是私链可以提高交易速度，可以控制交易成本， 具有可扩展性支持更多交易， 并且对于机构的数据隐私可以提供更加完善的保护。
基于私链的商品溯源技术，早已成为阿里、京东、苏宁等各大公司的兵家必争之地，早在2016年，蚂蚁金服将区块链技术应用于支持进口食品安全溯源、商品溯源。
2017年初，阿里与普华永道合作， 打造可追溯的跨境食品供应链。
然而在日益丰富的互联网服务不断涌现的情况下，如果所有的应用都只适用于单一的私有链， 那么需要许多单一机构提供不同的私链服务来满足数据的处理和存储。
区块链搭建和运维至成熟，其成本非常巨大且运作十分低效，对于数据跨链协同处理技术要求非常高， 已然无法再满足数字时代的 社会 发展需求。
根据IDC的研究数据显示，2025年全球数据总量将达到175ZB。
依照我们目前在全球建立的数据存储基础设施的容量，要保存如此庞大的数据是远远不够的，可想而知， 一个能够有效存储这些庞大数据量的解决方案迫在眉睫。
三 Filecoin赋能企业级数据存储
Filecion是目前有实际应用场景的区块链标杆性项目，自2020年10月上线到目前已经完成了高达 8.8EiB 的存储量积累。
作为IPFS的激励层，不仅为用户共享网络带宽以维持IPFS平稳运行的奖励，另外包括协议实验室和Filecoin基金会持续性的推出生态扶持项目助推生态的可持续发展。
现在Filecoin网络每天保持50PiB左右的增速而且在圈内进行了多个企业级重要数据文件的存储。
德国航天中心使用IPFS作遥测数据存储，美国阿波罗登月计划中所有从月球拍摄的私密文件都应用IPFS上传保存，全球第二大规模的火狐浏览器已使用IPFS检索数据，万维网和京东云已应用IPFS存储数据，谷歌浏览器已支持IPFS插件……
IPFS一个旨在将所有计算机设备连接到同一个文件系统，通过点对点传输、数据块内容建立哈希去重的方式大幅提高数据传输的效率， 节省60%的网络带宽，大大降低了存储成本。
其分布式特点和加密算法确保了数据安全，同时IPFS提供互联网数据 历史 版本Git的回溯功能，零知识证明也使得IPFS能够在不透露细节的情况下进行数据确认，让数据存储更快、更安全、更开放。
随着生态网络的不断扩大， 借助Web3.0 storage的飞速发展， 可以让更多需要存储的、有价值的、真实的数据存储到IPFS和Filecoin的网络中来。
结语
几乎所有的许可管理系统，从供应商的缺乏到合作伙伴的多样性均受到不同程度的影响。
并不是说几家公司达成一致就可以制定公众所适用的规则。
只有更多的竞争，更多的选择和更多的服务才能为人们所接受。
开放，公共互联网已经成为我们主要的网络技术，随着证明机制和技术的提升， 公链作为下一代互联网的基础设施将持续推动web3.0时代的发展。
IPFS和Filecoin所构建的公共区块链存储体系，同时具备降低数据存储成本、提高数据安全、访问数据高效和开发可拓展的特性。
不仅对传统数据存储模式进行颠覆，也解决了企业私链成本高、经济效益低、应用场景单一封闭，数据集中且会被篡改的问题。
未来，也期待Filecoin可以把网络规模利用率进一步提升，企业级数据存储在公链将变得切实可行。
‘拾’ 信息系统开发中如何根据数据的固有属性来确定主题数据库的两种方式存储
信息系统高级项目管理工程师：信息系统基础知识
信息系统的概念
一般泛指收集、存储、处理和传播各种信息的具有完整功能的集合体。当代的信息系统是指以计算机为信息处理工具，以网络为信息传输手段的信息系统。
信息系统4个发展阶段
阶段1：电子数据处理阶段。该阶段仅着眼于减轻人们在计算方面的劳动强度，是属于电子数据处理(EDP)业务，只是对企业单项业务进行处理，较少涉及管理内容。
阶段2：事务处理阶段(TPS)。计算机应用开始对企业的局部事务的管理，形成了事务处理系统(TPS),但它并未形成对企业全局的、整体的管理。
阶段3：管理信息系统阶段(MIS)。用系统思想建立起来的，以计算机为基本信息处理手段，以现代通信设备为基本传输工具，且能为管理决策提供信息服务的人机系统。即管理信息系统是一个由人和计算机等组成的，能进行管理信息的收集、传输、存储、加工、维护和使用的系统。在这一阶段，信息系统形成了对企业全局性的、整体性的计算机应用。强调以企业管理系统为背景，以基层业务系统为基础，强调企业各业务系统间的信息联系，以完成企业总体任务为目标。
阶段4：决策支持系统阶段(DSS)。
这四个发展阶段，他们之间的关系并不是取代关系，而是互相促进、共同发展的关系，在一个企业里，以上四个阶段的信息系统，可能同时都存在，也可能只有其中一种，更高级的是几种信息系统互相融合成一体，比如ERP、SRM等就是这种情况。
信息系统的类型
1.从计算机应用的角度可以分为，人工信息系统、基于计算机的信息系统
2.从独立性的角度可以分为，独立信息系统、综合信息系统
3.从处理方式角度可以分为，批处理信息系统、联机处理信息系统
4.从数据环境分类可以分为:数据文件、应用数据库、主题数据库、信息检索系统
数据文件:简单、容易实现；很高的维护费用。
应用数据库:为分散的应用而设计。简单事项、数据分散，缺少共享，且维护费用高
主体数据库:经过严格的数据分析，建立应用模型，开发需要花费较长的时间。但是后期的维护费用很低。使用户直接与这些数据库交互使用数据。如果管理不善也会蜕变为第二类或者第一类数据环境。
信息检索系统：比传统的数据库有更大的灵活性和动态可变性。一般应该与第三类数据环境共存，支持综合信息服务和决策系统。
5.以应用层次分类。战略级、战术级、操作级、事务级。他是根据使用用户层级的不同进行的划分。
信息系统的生命周期
1.信息系统规划阶段，经过概念产生过程、需求分析过程最终形成需求分析报告。
2.信息系统的开发阶段，总体规划、系统分析、系统设计、系统实施和系统验收。
总体规划，必须服从和服务于企业的总体目标和企业的管理决策活动。一个比较完整的总体规划应当包含开发目标、总体架构、组织结构、管理流程、实施计划和技术规范等。
系统分析阶段，主要目标是为系统设计阶段提供逻辑模型，是企业管理流程和信息流程的交汇点。主要包括组织结构和功能分析、业务流程分析、数据和数据流程分析、系统初步方案等。
系统设计阶段，根据系统分析，设计实施方案。架构设计、数据库设计、处理流程设计、功能模块设计、安全控制方案设计、系统组织和队伍设计、管理流程设计
系统实施阶段，将设计文本变成能在计算机上运行的软件系统(开发)，用户在实施阶段逐步变为系统的主导地位
系统验收阶段，试运行阶段。
3.信息系统运行与维护阶段，长时间的运行是检验系统质量的试金石。维护分为4种类型:排错性维护、适应性维护、完善性维护和预防性维护。系统运行初期，排错性维护和适应性维护比较多，而到后期完善性维护和预防性维护比较多。
4.信息系统更新阶段，也称信息系统消亡阶段。
信息系统建设原则
1.高层管理人员介入原则,CIO介入
2.用户参与开发原则，一是用户有确定的范围；二是用户应当参与全过程的开发；三是用户应当深度参与系统开发
3.自顶向下规划原则
4.工程化原则
5.其他原则-（创新性原则、整体性原则、发展性原则、经济性原则）
信息系统规划方法
1.企业规划方法(BSP).UC矩阵是BSP方法将过程和数据类两者作为定义企业信息系统总体结构的基础，具体做法是利用过程/数据矩阵，即UC矩阵，来表达两者之间的关系。矩阵中行表示过程,列表示数据类，并以字母U(Use)和C(Create)来表示过程对数据类的使用和产生。
2.战略数据规划方法。数据环境对于信息系统至关重要，建设主题数据库是信息系统开发的中心任务，围绕主题数据库搞好应用软件开发。
3.信息工程方法。
4.关键成功因素法(CSF)，在每个企业中都存在着对企业成功起关键作用的因素，称为CSF。C通过企业的CSF，确定企业业务的关键信息需求，通过对CSF的识别，找出实现目标所需要的关键信息集合，从而确定系统开发的优先次序
5.战略集合转化法(SST)，SST方法就是把企业的战略集合转化为信息系统的战略集合，而后者由信息系统的目标、环境约束和战略规划组成。
6.CSF、SST、BSP之间的关系。在信息系统战略规划的实践中，往往把这三种方法结合起来使用，统称为CSB方法。CSB方法先用CSF方法确定企业目标，然后用SST方法补充完善企业目标，并将这些目标转化为信息系统目标，用BSP方法校核两个目标，并确定信息系统结构。
信息系统开发方法
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