『壹』 大數據、雲存儲的時代已經來臨
大數據、雲存儲的時代已經來臨
在文章中，筆者簡單闡述了兩種監控攝像目前的市場狀況，也談到了高清監控設備產生的海量數據，對存儲設備的沖擊。在流量較少的區域，採用支持移動偵測的監控攝像機，確實能為後端存儲設備減輕壓力，但對於要求7*24小時工作的監控攝像機來說，壓力似乎還是存在的，如何緩解並有效的管理這些數據，成了目前安防企業需要考慮的問題。
口號OR行動
雲計算、大數據、雲存儲等概念相繼提出，立刻成為時下的熱點話題，幾乎各行各業都對它未來的發展，提出了美好的設想。
確實如此，大數據、雲存儲的深入發展，確實給高清監控設備產生的大量數據帶來了福音，不僅有效的存儲及管理數據，而且這些海量數據不再是孤立的，所有安防數據可以實現資源共享，為後期大量的分析提供數據支撐。
對於安防企業的影響
對於安防企業，首先在營銷模式上會發生變化，企業不再單一的為用戶提供設備，可以由服務著手。安防廠商可以為用戶設計方案並提供設備，用戶只需按期向安防企業繳納服務費，相當於把企業的安防部分託管給安防廠商，企業本身也不必再為這些復雜而專業的問題苦惱。對於安防企業，用戶增加了對自己的依賴，為後期的二次營銷帶來可能。
對於託管服務，早已不是什麼新鮮事，眾多企業都將人力、IT服務外包給專業公司，由他們幫忙打理這些瑣碎的雜事，而企業自身只會專注屬於自已的領域。
對各行業的影響
對於道路交通。
智能交通概念的提出，不僅僅是道路的監控，其涉及的是人、車、路三者的關系，如何有效的管理他們的關系，成為城市發展的重要因素。
眾所周知，城市化道路壓力日益嚴重，道路擁堵不堪，智能化交通勢在必行。但海量的交通數據對於監管部門來說，壓力不是一般的大，大數據、雲存儲的應用，對於智能交通的數據共享提供了可能，通過智能分析功能，監管部門可以清楚哪條道路在什麼時間段內擁堵最為嚴重，哪段道路多出現交通事故，對於針對性的監管提供了數據支持，可以在事故多發路段假設警示牌等。
對於醫療行業。
智慧醫療概念的提出，立刻引起軒然大波，最近網上有關醫療安防的信息非常多，如何有效的處理醫患之間的關系，也是智慧醫療重點的研究問題。
針對掛號難這一問題，各大醫院已經紛紛出台網上掛號平台，大大減輕了掛號窗口的壓力，在掛號大廳，醫院也設立的多台掛號機，也緩解大量就醫人員的掛號問題。
掛號平台、掛號機的應用，是向智慧醫療平台的過度階段，相信不久的將來，醫療行業會融入更多高新技術，使醫療服務更智能化。大數據的應用，對於醫療行業也有很大的幫助，能有效的分析目前醫療技術的走勢、哪種疾病在什麼季節多發等等。
對於學校。
學校的安全問題，一直以來是監管部門管理的重點，學校暴力事件時有發生，青少年叛逆思想嚴重，如何有效的管理校園安全，也是當下亟待解決的問題。
除了保護學生安全，對於校內盜竊案件的發生也有很大幫助。大數據、雲計算的深入應用，幫助學校分析校園安全，青少年暴力事件發生頻率及階段，都有極大的借鑒意義。
對於公安系統。
社會的安全穩定，可以為人們提供一個良好的居住環境，但犯罪事件時有發生 ，犯罪形式更是多種多樣，如何行之有效的管理及監控不法分子，是相關管理人員考慮的頭等大事。
在重點路段、街道部署監控攝像機，對刑事案件的偵破提供了更多依據，能夠有效的減少犯罪事件的發生。大數據、雲計算的應用，針對海量監控資料進行智能分析，有效的分析犯罪事件的多發地點、多發時間，彌補監控系統的空白區域，爭取做到零死角監控，減少犯罪事件的發生，保障大家的安全。
大數據、雲存儲的相繼應用，對於安防監控行業發展意義重大，雲存儲不僅可以有效的存儲大量數據，還能通過智能化分析，為各行各業提供數據支撐。在未來，大數據、雲存儲在智慧城市、物聯網、智慧醫療、智能交通領域，一定會大放異彩。大數據、雲存儲的時代已經來臨，雲安防還會遠么？
『貳』 (融媒體+大數據+雲存儲+)解釋
摘要 隨著雲計算、大數據等技術的發展和媒介傳播的變遷，打造專業的媒體雲服務平台、推動媒體深度融合，對於當前媒體發展來說至關重要。以雲平台和大數據為基礎，構建PC、移動端立體化傳播矩陣，是新時代下融媒體平台建設的核心要義。
『叄』 雲端存儲技術未來的發展前景如何
海量數據催生新型的存儲模式——雲存儲
近年來，大數據發展浪潮席捲全球，企業對信息存儲提出了新的需求，雲存儲由此而誕生。雲存儲是基於雲計算相關技術延伸和發展而來的全新的產品形態。
雲存儲的核心技術主要包括虛擬化技術、重復數據刪除技術、分布式存儲技術、數據備份技術、內容分發網路技術和存儲加密技術。雲存儲利用這些核心技術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，從而保證數據的安全性，並節約存儲空間。
雲存儲往企業級方向發展，市場規模持續擴大
我國雲存儲行業的發展可以追溯到2007年，雲計算、雲存儲的概念在國內開始出現。2011年，雲計算、雲存儲的概念落地;2012年，國家將雲計算列為重點發展的戰略性新興產業，各大互聯網企業紛紛推出自己的雲存儲應用，類Dropbox和類Evernote的應用層出不窮。該階段雲存儲的發展以個人雲存儲發展為主。
2016年，監管政策收緊導致大批網盤企業關停，致使個人雲存儲用戶規模急劇下降。企業雲存儲迎來高速發展期，國家積極鼓勵企業上雲。同時伴隨著海量數據的增長，市場對信息存儲的安全提出了更高的要求，各大企業也紛紛推出了存儲容災、專屬企業存儲等服務。
據統計，目前企業雲存儲占據了98.63%的雲存儲市場規模，個人雲存儲市場規模佔比僅在1.37%左右。
從整體市場規模看，2015年我國雲存儲市場規模約為115億元，2019年我國雲存儲市場規模已經達到了326億元。2020年，海量數據的持續增長進一步推動了我國企業對雲存儲的需求，2020年我國雲存儲市場規模預計接近400億元。
萬物互聯將催生更大雲存儲市場
未來，我國5G的發展與雲計算交織並進，5G時代網路速度的提升帶來萬物互聯，而其背後大量的數據需要有雲計算強大的計算和存儲能力支撐，我國雲存儲市場發展空間大，市場規模在未來幾年仍將保持較快的增速增長，2026年有望突破1800億元。
『肆』 解析中小銀行轉型兩大看點：雲計算、大數據
數字化轉型已成為城商行農商行的必要選擇。根據IDC近期發布的《中國區域性銀行數字化轉型白皮書》顯示，超九成區域性銀行已經啟動數字化轉型工作，三成銀行信息數據治理轉型需求迫切，更有20%以上的銀行希望藉助政策鼓勵，以 科技 實現彎道超車。
其中，大數據、移動互聯、雲計算三大新興技術成為投入最高的領域，但囿於區域性銀行的數據技術基礎設施短板，與第三方 科技 服務企業合作拎包「上雲」已成為愈來愈受銀行歡迎的雙贏模式。
據IDC今年上半年調研，在50家區域性銀行樣本中，超九成的樣本已經啟動數字化轉型工作，具體來看，約66%的受訪者表示所在銀行的數字化轉型工作已經啟動一年以上且有明確進展，約32%的受訪者表示轉型工作也已在一年內啟動。
金融上雲已成為行業共識，雲計算的核心競爭力在於其在部署和運維上的成本優勢和更好的拓展性，同時符合行業大容量、高並發、快速變化的業務趨勢。大多數銀行在認識到雲計算的推動力後，開始逐步將基礎架構和應用程序遷移到雲上。
其中，「上雲」主要模式是和 科技 服務公司合作。以青島銀行為例，去年融聯易雲與青島銀行簽署異地雲數據中心建設項目，通過融聯易雲的雲數據中心幫助青島銀行有效提升業務連續性，同時匹配其業務上雲的 科技 戰略，這是青島銀行開啟數字化發展"上雲"之路的重要一步。
新興技術的不斷應用催生了銀行業產品和業務模式的變革，積極擁抱新技術、打造完備的信息 科技 體系、為業務提供敏捷可用的基礎能力支撐，已經成為當下中國銀行業的共識。對於區域性銀行來說，除了傳統的機房建設、伺服器及網點終端設備采購、應用系統開發、日常運維等開支項外，IT投資正向更廣泛的信息 科技 建設領域延伸，在雲、大數據等技術應用研發和產品采購方面的投入逐年增加。
其中，數據資源作為生產要素，是數字經濟時代銀行轉型的關鍵抓手。10月21日，中國人民銀行行長易綱在 「2020年金融街論壇年會」中指出，大數據是所有 科技 的支點，也是金融服務的基礎，人工智慧、雲存儲、分布式記賬、電子商務等離不開大數據的支持。
據IDC調研顯示，區域性銀行IT投資正向更廣泛的信息 科技 建設領域延伸，尤其在大數據等新興技術領域的投入逐年增加。
大數據也正在為銀行業務發展帶來更多可能。
基於大數據技術，很多銀行目前已經在客戶管理、精準營銷、智能風控等方面取得了較為顯著的應用成效。近日，融聯易雲與某銀行達成數據合作，利用融聯易雲的大數據服務能力，助力該銀行提升精準獲客能力和風控識別能力，此次合作也將是提升雙方市場競爭力、帶動金融大數據發展的良好契機。
2020年在受疫情的影響下，銀行數字化、線上化金融服務能力凸顯，新技術應用逐步迎來爆發期。未來，如何深化數字化轉型，如何找到更具個性的發展路徑、如何找到創新突破點，將成為加入金融 科技 賽道的城商行農商行需要進一步思考的問題。融聯易雲也將充分發揮自身合規、中立的優勢，借力集行業大成的技術和資源優勢，賦能金融機構，構建金融 科技 生態圈。
『伍』 從技術上來看，大數據和雲計算的關系是怎樣的
本質上，雲計算與大數據的關系是靜與動的關系：雲計算強調的是計算，這是動的概念；而數據則是計算的對象，這是靜的概念。
從技術上來看，大數據和雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面，是密不可分的，大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術等。
『陸』 大數據的數據的存儲方式是什麼
大數據有效存儲和管理大數據的三種方式：
1.
不斷加密
任何類型的數據對於任何一個企業來說都是至關重要的，而且通常被認為是私有的，並且在他們自己掌控的范圍內是安全的。然而，黑客攻擊經常被覆蓋在業務故障中，最新的網路攻擊活動在新聞報道不斷充斥。因此，許多公司感到很難感到安全，尤其是當一些行業巨頭經常成為攻擊目標時。
隨著企業為保護資產全面開展工作，加密技術成為打擊網路威脅的可行途徑。將所有內容轉換為代碼，使用加密信息，只有收件人可以解碼。如果沒有其他的要求，則加密保護數據傳輸，增強在數字傳輸中有效地到達正確人群的機會。
2.
倉庫存儲
大數據似乎難以管理，就像一個永無休止統計數據的復雜的漩渦。因此，將信息精簡到單一的公司位置似乎是明智的，這是一個倉庫，其中所有的數據和伺服器都可以被充分地規劃指定。然而，有些報告指出了反對這種方法的論據，指出即使是最大的存儲中心，大數據的指數增長也不再能維持。
然而，在某些情況下，企業可能會租用一個倉庫來存儲大量數據，在大數據超出的情況下，這是一個臨時的解決方案，而LCP屬性提供了一些很好的機會。畢竟，企業不會立即被大量的數據所淹沒，因此，為物理機器租用倉庫至少在短期內是可行的。這是一個簡單有效的解決方案，但並不是永久的成本承諾。
3.
備份服務
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雲端
當然，不可否認的是，大數據管理和存儲正在迅速脫離物理機器的范疇，並迅速進入數字領域。除了所有技術的發展，大數據增長得更快，以這樣的速度，世界上所有的機器和倉庫都無法完全容納它。
因此，由於雲存儲服務推動了數字化轉型，雲計算的應用越來越繁榮。數據在一個位置不再受到風險控制，並隨時隨地可以訪問，大型雲計算公司(如谷歌雲)將會更多地訪問基本統計信息。數據可以在這些服務上進行備份，這意味著一次網路攻擊不會消除多年的業務增長和發展。最終，如果出現網路攻擊，雲端將以A遷移到B的方式提供獨一無二的服務。
『柒』 大數據和雲計算是什麼
雲計算和大數據是一個硬幣的兩面大數據正在引發全球范圍內深刻的技術和商業變革如同雲計算的出現，大數據也不是一個突然而至的新概念。「雲計算和大數據是一個硬幣的兩面，雲計算是大數據的IT基礎，而大數據是雲計算的一個殺手級應用。」張亞勤說。雲計算是大數據成長的驅動力，而另一方面，由於數據越來越多、越來越復雜、越來越實時，這就更加需要雲計算去處理，所以二者之間是相輔相成的。
30年前，存儲1TB也就是約1000GB數據的成本大約是16億美元，如今存儲到雲上只需不 到100美元但存儲下來的數據，如果不以雲計算進行挖掘和分析，就只是僵死的數據，沒有太大價值。
目前，雲計算已經普及並成為IT行業主流技術，其實質是在計算量越來越大、數據越來越多、越來越動態、越來越實時的需求背景下被催生出來的一種基礎架構和商業模式。個人用戶將文檔、照片、視頻、游戲存檔記錄上傳至「雲」中永久保存，企業客戶根據自身需求，可以搭建自己的「私有雲」，或託管、或租用「公有雲」上的IT資源與服務，這些都已不是新鮮事。可以說，雲是一棵掛滿了大數據的蘋果樹。大數據的出現，正在引發全球范圍內深刻的技術與商業變革。在技術上，大數據使從數據當中提取信息的常規方式發生了變化。「在技術領域，以往更多是依靠模型的方法，現在我們可以借用規模龐大的數據，用基於統計的方法，有望使語音識別、機器翻譯這些技術領域在大數據時代取得新的進展。」張亞勤說。在搜索引擎和在線廣告中發揮重要作用的機器學習，被認為是大數據發揮真正價值的領域在海量的數據中統計分析出人的行為、習慣等方式，計算機可以更好地學習模擬人類智能。隨著包括語音、視覺、手勢和多點觸控等在內的自然用戶界面越來越普及，計算系統正在具備與人類相仿的感知能力，其看見、聽懂和理解人類用戶的能力不斷提高。這種計算系統不斷增強的感知能力，與大數據以及機器學習領域的進展相結合，已使得目前的計算系統開始能夠理解人類用戶的意圖和語境。「這使得計算機能夠真正幫助我們，甚至代表我們去工作」。在商業模式上，張亞勤認為，對商業競爭的參與者來說，大數據意味著激動人心的業務與服務創新機會。零售連鎖企業、電商業巨頭都已在大數據挖掘與營銷創新方面有著很多的成功案例，它們都是商業嗅覺極其敏銳、敢於投資未來的公司，也因此獲得了豐厚的回報。 IT產業鏈分工、主導權也因為大數據產生了巨大影響。以往，移動運營商和互聯網服務運營商等擁有著大量的用戶行為習慣的各種數據，在IT產業鏈中具有舉足輕重的地位。而在大數據時代，移動運營商如果不能挖掘出數據的價值，可能徹徹底底被管道化。運營商和更懂用戶需求的第三方開發者互利共贏的模式，已取得一定共識。
『捌』 大數據爆發性增長 存儲技術面臨難題
大數據爆發性增長 存儲技術面臨難題
隨著大數據應用的爆發性增長，大數據已經衍生出了自己獨特的架構，而且也直接推動了存儲、網路以及計算技術的發展。畢竟處理大數據這種特殊的需求是一個新的挑戰。硬體的發展最終還是由軟體需求推動的。大數據本身意味著非常多需要使用標准存儲技術來處理的數據。大數據可能由TB級(或者甚至PB級)信息組成，既包括結構化數據(資料庫、日誌、SQL等)以及非結構化數據(社交媒體帖子、感測器、多媒體數據)。此外，大部分這些數據缺乏索引或者其他組織結構，可能由很多不同文件類型組成。從目前技術發展的情況來看，大數據存儲技術的發展正面臨著以下幾個難題：
1、容量問題
這里所說的「大容量」通常可達到PB級的數據規模，因此，海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。與此同時，存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁碟櫃來增加容量，甚至不需要停機。
「大數據」應用除了數據規模巨大之外，還意味著擁有龐大的文件數量。因此如何管理文件系統層累積的元數據是一個難題，處理不當的話會影響到系統的擴展能力和性能，而傳統的NAS系統就存在這一瓶頸。所幸的是，基於對象的存儲架構就不存在這個問題，它可以在一個系統中管理十億級別的文件數量，而且還不會像傳統存儲一樣遭遇元數據管理的困擾。基於對象的存儲系統還具有廣域擴展能力，可以在多個不同的地點部署並組成一個跨區域的大型存儲基礎架構。
2、延遲問題
「大數據」應用還存在實時性的問題。有很多「大數據」應用環境需要較高的IOPS性能，比如HPC高性能計算。此外，伺服器虛擬化的普及也導致了對高IOPS的需求，正如它改變了傳統IT環境一樣。為了迎接這些挑戰，各種模式的固態存儲設備應運而生，小到簡單的在伺服器內部做高速緩存，大到全固態介質的可擴展存儲系統等等都在蓬勃發展。
3、並發訪問
一旦企業認識到大數據分析應用的潛在價值，他們就會將更多的數據集納入系統進行比較，同時讓更多的人分享並使用這些數據。為了創造更多的商業價值，企業往往會綜合分析那些來自不同平台下的多種數據對象。包括全局文件系統在內的存儲基礎設施就能夠幫助用戶解決數據訪問的問題，全局文件系統允許多個主機上的多個用戶並發訪問文件數據，而這些數據則可能存儲在多個地點的多種不同類型的存儲設備上。
4、安全問題
某些特殊行業的應用，比如金融數據、醫療信息以及政府情報等都有自己的安全標准和保密性需求。雖然對於IT管理者來說這些並沒有什麼不同，而且都是必須遵從的，但是，大數據分析往往需要多類數據相互參考，而在過去並不會有這種數據混合訪問的情況，因此大數據應用也催生出一些新的、需要考慮的安全性問題。
5、成本問題
成本問題「大」，也可能意味著代價不菲。而對於那些正在使用大數據環境的企業來說，成本控制是關鍵的問題。想控製成本，就意味著我們要讓每一台設備都實現更高的「效率」，同時還要減少那些昂貴的部件。
對成本控制影響最大的因素是那些商業化的硬體設備。因此，很多初次進入這一領域的用戶以及那些應用規模最大的用戶都會定製他們自己的「硬體平台」而不是用現成的商業產品，這一舉措可以用來平衡他們在業務擴展過程中的成本控制戰略。為了適應這一需求，現在越來越多的存儲產品都提供純軟體的形式，可以直接安裝在用戶已有的、通用的或者現成的硬體設備上。此外，很多存儲軟體公司還在銷售以軟體產品為核心的軟硬一體化裝置，或者與硬體廠商結盟，推出合作型產品。
6、數據的積累
許多大數據應用都會涉及到法規遵從問題，這些法規通常要求數據要保存幾年或者幾十年。比如醫療信息通常是為了保證患者的生命安全，而財務信息通常要保存7年。而有些使用大數據存儲的用戶卻希望數據能夠保存更長的時間，因為任何數據都是歷史記錄的一部分，而且數據的分析大都是基於時間段進行的。要實現長期的數據保存，就要求存儲廠商開發出能夠持續進行數據一致性檢測的功能以及其他保證長期高可用的特性。同時還要實現數據直接在原位更新的功能需求。
7、數據的靈活性
大數據存儲系統的基礎設施規模通常都很大，因此必須經過仔細設計，才能保證存儲系統的靈活性，使其能夠隨著應用分析軟體一起擴容及擴展。在大數據存儲環境中，已經沒有必要再做數據遷移了，因為數據會同時保存在多個部署站點。一個大型的數據存儲基礎設施一旦開始投入使用，就很難再調整了，因此它必須能夠適應各種不同的應用類型和數據場景。
存儲介質正在改變，雲計算倍受青睞
存儲之於安防的地位，其已經不僅是一個設備而已，而是已經升華到了一個解決方案平台的地步。作為圖像數據和報警事件記錄的載體，存儲的重要性是不言而喻的。
安防監控應用對存儲的需求是什麼？首先，海量存儲的需求。其次，性能的要求。第三，價格的敏感度。第四，集中管理的要求。第五，網路化要求。安防監控技術發展到今天經歷了三個階段，即：模擬化、數字化、網路化。與之相適應，監控數據存儲也經歷了多個階段，即：VCR模擬數據存儲、DVR數字數據存儲，到現在的集中網路存儲，以及發展到雲存儲階段，正是在一步步迎合這種市場需求。在未來，安防監控隨著高清化，網路化，智能化的不斷發展，將對現有存儲方案帶來不斷挑戰，包括容量、帶寬的擴展問題和管理問題。那麼，基於大數據戰略的海量存儲系統--雲存儲就倍受青睞了。
基於大數據戰略的安防存儲優勢明顯
當前社會對於數據的依賴是前所未有的，數據已變成與硬資產和人同等重要的重要資料。如何存好、保護好、使用好這些海量的大數據，是安防行業面臨的重要問題之一。那麼基於大數據戰略的安防存儲其優勢何在？
目前的存儲市場上，原有的視頻監控方案容量、帶寬難以擴展。客戶往往需要采購更多更高端的設備來擴充容量，提高性能，隨之帶來的是成本的急劇增長以及系統復雜性的激增。同時，傳統的存儲模式很難在完全沒有業務停頓的情況下進行升級，擴容會對業務帶來巨大影響。其次，傳統的視頻監控方案難於管理。由於視頻監控系統一般規模較大，分布特徵明顯，大多獨立管理，這樣就把整個系統分割成了多個管理孤島，相互之間通信困難，難以協調工作，以提高整體性能。除此之外，綠色、安全等也是傳統視頻監控方案所面臨的突出問題。
基於大數據戰略的雲存儲技術與生俱來的高擴展、易管理、高安全等特性為傳統存儲面臨的問題帶來了解決的契機。利用雲存儲，用戶可以方便的進行容量、帶寬擴展，而不必停止業務，或改變系統架構。同時，雲存儲還具有高安全、低成本、綠色節能等特點。基於雲存儲的視頻監控解決方案是客戶應對挑戰很好的選擇。王宇說，進入二十一世紀，雲存儲作為一種新的存儲架構，已逐步走入應用階段，雲存儲不僅輕松突破了SAN的性能瓶頸，而且可以實現性能與容量的線性擴展，這對於擁有大量數據的安防監控用戶來說是一個新選擇。
以英特爾推出的Hadoop分布式文件系統（HDFS）為例，其提供了一個高度容錯性和高吞吐量的海量數據存儲解決方案。目前已經在各種大型在線服務和大型存儲系統中得到廣泛應用，已經成為海量數據存儲的事實標准。
隨著信息系統的快速發展，海量的信息需要可靠存儲的同時，還能被大量的使用者快速地訪問。傳統的存儲方案已經從構架上越來越難以適應近幾年來的信息系統業務的飛速發展，成為了業務發展的瓶頸和障礙。HDFS通過一個高效的分布式演算法，將數據的訪問和存儲分布在大量伺服器之中，在可靠地多備份存儲的同時還能將訪問分布在集群中的各個伺服器之上，是傳統存儲構架的一個顛覆性的發展。最重要的是，其可以滿足以下特性：可自我修復的分布式文件存儲系統，高可擴展性，無需停機動態擴容，高可靠性，數據自動檢測和復制，高吞吐量訪問，消除訪問瓶頸，使用低成本存儲和伺服器構建。
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