1. 大數據採集與存儲的基本步驟有哪些
數據抽取
針對大數據分析平台需要採集的各類數據，分別有針對性地研製適配介面。對於已有的信息系統，研發對應的介面模塊與各信息系統對接，不能實現數據共享介面的系統通過ETL工具進行數據採集，支持多種類型資料庫，按照相應規范對數據進行清洗轉換，從而實現數據的統一存儲管理。
數據預處理
為使大數據分析平台能更方便對數據進行處理，同時為了使得數據的存儲機制擴展性、容錯性更好，需要把數據按照相應關聯性進行組合，並將數據轉化為文本格式，作為文件存儲下來。
數據存儲
除了Hadoop中已廣泛應用於數據存儲的HDFS，常用的還有分布式、面向列的開源資料庫Hbase，HBase是一種key/value系統，部署在HDFS上，與Hadoop一樣，HBase的目標主要是依賴橫向擴展，通過不斷的增加廉價的商用伺服器，增加計算和存儲能力。
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2. 與雲計算、雲存儲相關的IT技術都有哪些
雲計算（Cloud Computing）是
分布式計算（Distributed Computing）、
並行計算（Parallel Computing）、
效用計算（Utility Computing）、
網路存儲（Network Storage Technologies）、
虛擬化（Virtualization）、
負載均衡（Load Balance）、
熱備份冗餘（High Available）等傳統計算機和網路技術發展融合的產物。
主要體現在虛擬化及其標准化和自動化。
雲存儲是在雲計算概念上延伸和發展出來的一個新的概念，是一種新興的網路存儲技術，是指通過集群應用、網路技術或分布式文件系統等功能，將網路中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的一個系統。雲計算系統中廣泛使用的數據存儲系統是Google的GFS和Hadoop團隊開發的GFS的開源實現HDFS。
從軟體看，VMware、微軟的Hpyer-V、Citrix以及開源的KVM等是主要的虛擬化平台，是雲計算的基礎。Citrix的優勢在桌面虛擬化和應用虛擬化。
至於雲計算應用軟體開發工具，並沒有針對雲計算、雲存儲的獨特的編程語言。
許多人會將雲計算與大數據聯系起來，其實兩者既有聯系又有區別。雲計算就是硬體資源的虛擬化，主要是一虛多，充分利用高性能的硬體資源；而大數據就是海量數據的高效處理，通常需要多合一、或多虛一，跨越多台硬體處理海量數據任務。Amazon是雲計算應用領域的先驅，而Google則是大數據應用領域的先驅。大數據既可以採用以虛擬化為基礎的雲計算架構也可以基於高性能計算（HPC，集群技術、並行技術）來處理。
大數據相當於海量數據的「資料庫」，而且通觀大數據領域的發展也能看出，當前的大數據處理一直在向著近似於傳統資料庫體驗的方向發展，Hadoop的產生使我們能夠用普通機器建立穩定的處理TB級數據的集群，把傳統而昂貴的並行計算等概念一下就拉到了我們的面前，但是其不適合數據分析人員使用（因為MapRece開發復雜），所以PigLatin和Hive出現了（分別是Yahoo！和facebook發起的項目，說到這補充一下，在大數據領域Google、facebook、twitter等前沿的互聯網公司作出了很積極和強大的貢獻），為我們帶來了類SQL的操作，到這里操作方式像SQL了，但是處理效率很慢，絕對和傳統的資料庫的處理效率有天壤之別，所以人們又在想怎樣在大數據處理上不只是操作方式類SQL，而處理速度也能「類SQL」，Google為我們帶來了Dremel/PowerDrill等技術，Cloudera（Hadoop商業化最強的公司，Hadoop之父cutting就在這里負責技術領導）的Impala也出現了。
因此，雲計算、雲存儲均為計算資源的底層，通過虛擬化的方式提供「設備」級（或操作系統級）的服務，用戶可以方便地申請使用」設備「來獨立地實現自己的任務（就好像給你一台伺服器），而實際上在雲上提供給你的是一台虛擬機，至於這台虛擬機運行在哪台硬體設備上，卻不一定，甚至可以」無縫「漂移，硬體故障時幾乎不影響用戶使用。
3. 隨著硬體性能的提升傳統的計算與存儲強耦合的方式有哪些弊端
隨著硬體性能的提升傳統的計算與存儲強耦合的方式有以下弊端。
計算與存儲強綁定，意味著兩種資源總有一個是浪費的。
我們在對伺服器進行選型的過程中，開始糾結是計算型、還是存儲型，大大增加復雜度和降低通用性在雲計算場景下，彈性的顆粒度是機器，不能真正做到資源的彈性。
4. 分析：雲計算與雲存儲究竟是什麼關系
其實在某種的意義上雲計算並不是一項全新的技術，是在信息化積累到一定的程度需要對於IT資源進行有效整合的客觀需求催生的，因此在雲計算整個的發展過程我們會看到過去很多看見過的技術跟應用模式。 雲計算的概念現在已經很明晰，雲計算之所以能夠在最近幾年快速興起，是因為用戶渴望能夠充分利用IT資源來給業務提供即時按需的高效服務。雲計算具體指的是：狹義雲計算指IT基礎設施的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需資源;廣義雲計算指服務的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需服務。這種服務可以是IT和軟體、互聯網相關，也可是其他服務。 這是雲計算的一個核心的概念，其實簡單的理解就是將大量用網路連接的計算資源統一管理和調度，構成一個計算資源池向用戶按需服務。提供資源的網路被稱為「雲」。這種「雲」服務，我們可以隨時的享用，只是這種服務有償的。 說了這么多的雲計算究竟什麼是雲存儲?究竟目前雲存儲發展到什麼程度了?雲存儲是在雲計算(cloud computing)概念上延伸和發展出來的一個新的概念，是指通過集群應用、網格技術或分布式文件系統等功能，將網路中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的一個系統。當雲計算系統運算和處理的核心是大量數據的存儲和管理時，雲計算系統中就需要配置大量的存儲設備，那麼雲計算系統就轉變成為一個雲存儲系統，所以雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統。 就如同雲狀的廣域網和互聯網一樣，雲存儲對使用者來講，不是指某一個具體的設備，而是指一個由許許多多個存儲設備和伺服器所構成的集合體。使用者使用雲存儲，並不是使用某一個存儲設備，而是使用整個雲存儲系統帶來的一種數據訪問服務。所以嚴格來講，雲存儲不是存儲，而是一種服務。 從兩者的關系來看，雲存儲和雲計算之間的關系還是很好理解的，雲存儲和雲計算相比較，可以認為是雲存儲配置了大容量存儲空間的一個雲計算系統。
5. 存儲研發工程師前景如何國內口碑較好的存儲廠商有哪些
雲計算，大數據，人工智慧等行業的快速發展，對數據與存儲都提出了更高的要求，所以未來很長一段時間存儲研發工程師前景還是不錯的，目前國內口碑較好的存儲廠商主要有以下兩類：
自主研發，比如SmartX，華為；
基於開源的ceph研發，比如XSKY，杉岩，深信服。
6. 中國天眼FAST那麼厲害，為什麼還要阿里雲提供計算存儲解決方案
FAST建成以前，世上已存的最大射電望遠鏡有兩個：一個是號稱「地面最大的機器」的德國波恩100米望遠鏡，一個是被評為人類20世紀十大工程之首的美國阿雷西博300米望遠鏡。現在FAST也已經成功建好了。
7. 簡述大數據與存儲器間的關系簡述中國集成電路技術的發展歷程。(答案要多點)
摘要 親，您好！大數據和存儲看似是兩個不相關的名詞。但是隨著大數據時代的來臨，大數據和存儲技術和有了聯系。大數據想要保留肯定離不開數據存儲，就算存放在資料庫，也離不開存儲技術。大數據存儲是將這些數據集持久化到計算機中。所以今天我們就來說說大數據存儲技術。
8. 超融合架構（HCI）和軟體定義存儲（SDS）的關系
很簡單，HCI 是一室一廳（同時扮演著客廳，書房，卧室的角色）適合小規模分支機構，從業務的角度一個應用一套系統，整合了計算，存儲，網路
SDS 是四室兩廳，每個房間都有自己獨立的功能，適合大型企業，適合多業務場景，文件，塊，對象，大數據HDFS需求
業務部門喜歡HCI，一套集群搞定，IT 運維和基礎架構部門，喜歡SDC，SDS，SDN 拆分部署，計算，存儲資源容易量化
HCI 的弊端是選擇一個廠家的HCI，比如虛擬機是KVM就沒法再選擇 VSPHERE ，計算跟存儲無法分開擴容，不適合30個節點以上的集群需求，實際上HCI的案例，大部分都是30節點以內一個集群，如果有大型案例，用戶一般都會拆分到很多個集群去管理，SDS 比較好的廠商，一個集群200個節點很常見，比如電信全球眼，移動咪咕，這些基於SDS架構的平台，20PB 是常見容量，這些應用不適合採用 HCI
9. 存算一體原理
存算一體晶元主流研究方向：
根據存儲器介質的不同，目前存算一體晶元的主流研發集中在傳統易失性存儲器，如SRAM、DRAM，以及非易失性存儲器，如RRAM，PCM，MRAM與快閃記憶體等,其中比較成熟的是以SRAM和MRAM為代表的通用近存計算架構。
通用近存計算架構：
採用同構眾核的架構，每個存儲計算核（MPU）包含計算引擎（Processing Engine, PE）、緩存（Cache）、控制（CTRL）與輸入輸出（Inout/Output, I/O）等，這里緩存可以是SRAM、MRAM或類似的高速隨機存儲器。
（1） SRAM存算一體
由於SRAM是二值存儲器，二值MAC運算等效於XNOR累加運算，可以用於二值神經網路運算。
（2） DRAM存算一體
基於DRAM的存算一體設計主要利用DRAM單元之間的電荷共享機制[33,34]。
（3） RRAM/PCM/Flash多值存算一體
基於RRAM/PCM/Flah的多值存算一體方案的基本原理是利用存儲單元的多值特性，通過器件本徵的物理電氣行為（例如基爾霍夫定律與歐姆定律）來實現多值MAC運算。每個存儲單元可以看作一個可變電導/電阻,用來存儲網路權重，當在每一行施加電流/電壓（激勵）時，每一列即可得到MAC運算的電壓/電流值。
（4） RRAM/PCM/MRAM二值存算一體
基於RRAM/PCM/MRAM的二值存算一體主要有兩種方案。第一種方案是利用輔助外圍電路，跟上述SRAM存算一體類似，第二種方案是直接利用存儲單元實現布爾邏輯計算。