① 浩祥科普 | 什麼是B端互聯網的新存儲體系
什麼是B端互聯網的新存儲體系？
（1）是信息基建（包括伺服器、IDC和存儲等）；
（2）是網路安全，包括等保2.0帶來的態勢感知等新方向；
（3）互聯網流量端和SaaS雲化軟體；
站在這個時點上，B端互聯網的產業趨勢從根基部分來說顯著區別於C端互聯網的計算體系。
為何要建設新存儲體系？
因為傳統存儲技術，難以解決B端互聯網大數據痛點，傳統存儲技術受到容量，性能和架構限制不具備擴展性和兼容性。當然，雲計算巨頭們也有在考慮冷數據存儲問題，推出的產品有同質化趨勢。
具IDC預測2025年我國數據達48.6ZB（18年至25年復合增速超過30%），其中超過80%為非結構（文檔、圖片、數據），存儲容量與數量成為巨大挑戰！
傳統存儲通過縱向拓展（只增加容量），性能與容量成反比，無法解決海量增長的非結構數據存儲管理問題。
新形態、新應用、新價值
企業將迎來系性能數據時代
2019年，各 各業的數字化轉型進程不斷加速，受政府的戰略推動，中國數字化轉型IT 出將 次超過 數字化轉型IT 出，占 達到51%。IDC預測，到2020年，全球將有 少55%的組織成為「數字化的堅定者」，部署數字平台的組織數量將增加 倍，達到60%。到2022年，由數字拉動的經濟產值將佔全球GDP的60%， 中國數字經濟產值占 將超過全球平均 平，達到65%。
隨著數字化進程的加速以及智能化 標的推進，企業產 的數據將持續增 ，數據呈海量、多元發展趨勢；多雲和雲-邊-端等部署環境更加復雜，2020年全球 於雲基礎架構的硬體 出將超過傳統數據中 基礎構 出，占 達到52.9% ；在應 層 ，企業對數據的實時性和可靠性的要求越來越 ，根據IDC預測，2020年中國全快閃記憶體陣列市場將同 增 52.3%，達到7.6億美元，分布式存儲系統也將在2019年取得61.0%的同 增 ，並在未來五年（2020-2024年）保持23.2%的年復合增 率；企業也將更加重視數據價值的挖掘，以提供優質的產品和服務。2020年，新數據時代已經來臨。
企業的需求和挑戰進 步驅動了數據時代的發展，在新數據時代下，企業的IT轉型將更加緊迫，IT供應商需要為各 業的轉型提供助 。IDC通過分析數據在 融、交通、電信、能源、製造、醫療等代表性 業的發展現狀和痛點，發現新數據時代下企業主要在數據海量增 ，數據實時和可靠性以及數據整合及管理三 臨挑戰。
數據海量增 - 在數字化轉型的推動下，企業每年產 的數據量將繼續保持 速增 ，這將對存儲設備供應商帶來巨 挑戰，但同時也提供了發展機遇。通過IDC調研發現，存儲介質和存儲設備供應商在2018年為全球增加了超過700EB的數據存儲容量，創造了超過880億美元的收 。預計2018-2023年，全球存儲裝機容量將以18.4%的年復合增 率增 ，2023年的存儲裝機容量將達到11.7ZB，其中企業級存儲裝機容量將達到25.1%的年復合增 率，與2018年相 增幅超過3倍，遠 於個 存儲容量5.9%的年復合增 率。
從全球存儲介質來看，預計增 最快的存儲介質是固態硬碟（SSD），未來五年的其年復合增 率將達到44.0%，遠 於整體存儲裝機容量18.4%的年復合增 率。在中國，從企業級外置存儲市場來看，全快閃記憶體陣列得益於其較 的市場價值，從2015年 2018年市場出貨價值快速增加， 2018年迎來增 峰值，總市場規模達到5億美元。鑒於更多的技術升級，如 持端到端的NVMe，IDC認為2019年全快閃記憶體陣列仍會保持較 增 ，2019年第 季度預測顯 ，中國全快閃記憶體存儲陣列市場將實現52.3%的同 增 ，達到7.6億美元。
從全球存儲設備類型來看，2017年，企業級存儲系統已經取代PC和平板電腦，成為總體容量最 的存儲設備；預計2019年，企業級存儲系統的裝機容量同 增 率達32.9%，遠超總存儲裝機容量17.1%的同 增 率；2021年，企業級存儲系統的裝機容量將占 半左右的全球存儲裝機容量；到2023年該 例將繼續增 ，預計將達到56.2%。此外，預計到2023年，視頻採集存儲占 將達到10%左右，並有望在2023年之後超過PC和平板電腦，成為僅次於企業級存儲的的第 存儲市場。在中國，已被市場 泛接受的分布式存儲系統，在未來五年將保持23.2%的年復合增 率。
數據的可靠性和實時性- 未來 論是企業還是個 都對數據產 了更 的依賴。數據作為未來企業最重要的核 資產之 ，保證數據存儲的可靠性成為 種必要，尤其在諸如 融、電信、醫療等與 關系密切的 業。為了實現數據存儲的安全可靠，未來存儲設備的容災和冗餘機制必不可少，避免因 然災害、設備損壞等意外引發的數據丟失是企業數字化轉型的重要訴求。同時，隨著互聯 、物聯 以及 智能等技術在各 業的不斷滲透，企業對於數據實時性的需求 益增加。IDC預測，到2023年，實時數據將佔全球數據圈24.5%的份額。許多 業場景，例如 融的 險評估、交通的 動駕駛、運營商的智能 絡等，都需要依賴快速實時的數據採集、存儲和分析得以實現。同時，應 對延遲的要求也越來越嚴苛，部分應 甚 要求亞毫秒級的延遲。在新數據時代，IT供應商需要提供更優化的 絡、接 和存儲介質，以確保IT基礎架構的響應速度能夠滿 未來數據實時性的需求。
② 傳統大數據存儲的架構有哪些
大數據是收集、整理、處理大容量數據集，並從中獲得見解所需的非傳統戰略和技術的總稱。雖然處理數據所需的計算能力或存儲容量早已超過一台計算機的上限，但這種計算類型的普遍性、規模，以及價值在最近幾年才經歷了大規模擴展。
③ 大數據存儲與應用特點及技術路線分析
大數據存儲與應用特點及技術路線分析
大數據時代，數據呈爆炸式增長。從存儲服務的發展趨勢來看，一方面，對數據的存儲量的需求越來越大；另一方面，對數據的有效管理提出了更高的要求。大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成度、數據安全性、數據穩定性，系統可擴展性、性能及成本各方面因素。
大數據存儲與應用的特點分析
「大數據」是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基於雲計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。其常見特點可以概括為3V:Volume、Velocity、Variety(規模大、速度快、多樣性)。
大數據具有數據規模大(Volume)且增長速度快的特性，其數據規模已經從PB級別增長到EB級別，並且仍在不斷地根據實際應用的需求和企業的再發展繼續擴容，飛速向著ZB(ZETA-BYTE)的規模進軍。以國內最大的電子商務企業淘寶為例，根據淘寶網的數據顯示，至2011年底，淘寶網最高單日獨立用戶訪問量超過1.2億人，比2010年同期增長120%,注冊用戶數量超過4億，在線商品數量達到8億，頁面瀏覽量達到20億規模，淘寶網每天產生4億條產品信息，每天活躍數據量已經超過50TB.所以大數據的存儲或者處理系統不僅能夠滿足當前數據規模需求，更需要有很強的可擴展性以滿足快速增長的需求。
(1)大數據的存儲及處理不僅在於規模之大，更加要求其傳輸及處理的響應速度快(Velocity)。
相對於以往較小規模的數據處理，在數據中心處理大規模數據時，需要服務集群有很高的吞吐量才能夠讓巨量的數據在應用開發人員「可接受」的時間內完成任務。這不僅是對於各種應用層面的計算性能要求，更加是對大數據存儲管理系統的讀寫吞吐量的要求。例如個人用戶在網站選購自己感興趣的貨物，網站則根據用戶的購買或者瀏覽網頁行為實時進行相關廣告的推薦，這需要應用的實時反饋;又例如電子商務網站的數據分析師根據購物者在當季搜索較為熱門的關鍵詞，為商家提供推薦的貨物關鍵字，面對每日上億的訪問記錄要求機器學習演算法在幾天內給出較為准確的推薦，否則就丟失了其失效性；更或者是計程車行駛在城市的道路上，通過GPS反饋的信息及監控設備實時路況信息，大數據處理系統需要不斷地給出較為便捷路徑的選擇。這些都要求大數據的應用層可以最快的速度，最高的帶寬從存儲介質中獲得相關海量的數據。另外一方面，海量數據存儲管理系統與傳統的資料庫管理系統，或者基於磁帶的備份系統之間也在發生數據交換，雖然這種交換實時性不高可以離線完成，但是由於數據規模的龐大，較低的數據傳輸帶寬也會降低數據傳輸的效率，而造成數據遷移瓶頸。因此大數據的存儲與處理的速度或是帶寬是其性能上的重要指標。
(2)大數據由於其來源的不同，具有數據多樣性的特點。
所謂多樣性，一是指數據結構化程度，二是指存儲格式，三是存儲介質多樣性。對於傳統的資料庫，其存儲的數據都是結構化數據，格式規整，相反大數據來源於日誌、歷史數據、用戶行為記錄等等，有的是結構化數據，而更多的是半結構化或者非結構化數據，這也正是傳統資料庫存儲技術無法適應大數據存儲的重要原因之一。所謂存儲格式，也正是由於其數據來源不同，應用演算法繁多，數據結構化程度不同，其格式也多種多樣。例如有的是以文本文件格式存儲，有的則是網頁文件，有的是一些被序列化後的比特流文件等等。所謂存儲介質多樣性是指硬體的兼容，大數據應用需要滿足不同的響應速度需求，因此其數據管理提倡分層管理機制，例如較為實時或者流數據的響應可以直接從內存或者Flash(SSD)中存取，而離線的批處理可以建立在帶有多塊磁碟的存儲伺服器上，有的可以存放在傳統的SAN或者NAS網路存儲設備上，而備份數據甚至可以存放在磁帶機上。因而大數據的存儲或者處理系統必須對多種數據及軟硬體平台有較好的兼容性來適應各種應用演算法或者數據提取轉換與載入(ETL)。
大數據存儲技術路線最典型的共有三種：
第一種是採用MPP架構的新型資料庫集群，重點面向行業大數據，採用Shared Nothing架構，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，再結合MPP架構高效的分布式計算模式，完成對分析類應用的支撐，運行環境多為低成本 PC Server，具有高性能和高擴展性的特點，在企業分析類應用領域獲得極其廣泛的應用。
這類MPP產品可以有效支撐PB級別的結構化數據分析，這是傳統資料庫技術無法勝任的。對於企業新一代的數據倉庫和結構化數據分析，目前最佳選擇是MPP資料庫。
第二種是基於Hadoop的技術擴展和封裝，圍繞Hadoop衍生出相關的大數據技術，應對傳統關系型資料庫較難處理的數據和場景，例如針對非結構化數據的存儲和計算等，充分利用Hadoop開源的優勢，伴隨相關技術的不斷進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景就是通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐。這裡面有幾十種NoSQL技術，也在進一步的細分。對於非結構、半結構化數據處理、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型，Hadoop平台更擅長。
第三種是大數據一體機，這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品，由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統以及為數據查詢、處理、分析用途而特別預先安裝及優化的軟體組成，高性能大數據一體機具有良好的穩定性和縱向擴展性。
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④ 大數據存儲技術都有哪些
1. 數據採集：在大數據的生命周期中，數據採集是第一個環節。按照MapRece應用系統的分類，大數據採集主要來自四個來源：管理信息系統、web信息系統、物理信息系統和科學實驗系統。
2. 數據訪問：大數據的存儲和刪除採用不同的技術路線，大致可分為三類。第一類主要面向大規模結構化數據。第二類主要面向半結構化和非結構化數據。第三類是面對結構化和非結構化的混合大數據，
3。基礎設施：雲存儲、分布式文件存儲等。數據處理：對於收集到的不同數據集，可能會有不同的結構和模式，如文件、XML樹、關系表等，表現出數據的異構性。對於多個異構數據集，需要進行進一步的集成或集成處理。在對不同數據集的數據進行收集、排序、清理和轉換後，生成一個新的數據集，為後續的查詢和分析處理提供統一的數據視圖。
5. 統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、t檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測、殘差分析，嶺回歸、logistic回歸、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析等方法介紹了聚類分析、因子分析、快速聚類與聚類、判別分析、對應分析等方法，多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等。
6. 數據挖掘：目前需要改進現有的數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特殊群挖掘、圖挖掘等新的數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破面向領域的大數據挖掘技術如用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等挖掘技術。
7. 模型預測：預測模型、機器學習、建模與模擬。
8. 結果：雲計算、標簽雲、關系圖等。
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⑤ 大數據技術有哪些
大數據技術是指大數據的應用技術，涵蓋各類大數據平台、大數據指數體系等大數據應用技術。大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據技術能夠處理比較大的數據量。其次，能對不同類型的數據進行處理。大數據技術不僅僅對一些大量的、簡單的數據能夠進行處理，通能夠處理一些復雜的數據，例如，文本數據、聲音數據以及圖像數據等等。
另外，大數據技術的應用具有密度低和價值大的效果。一些零散的，各種類型的數據，如果不能在短時間內分析出來信息所表達的含義，那麼可以利用大數據分析技術，將信息中潛藏的價值挖掘出來，以便於工作研究或者其他用途的使用，便於政務的便捷化和深層次化。
大數據技術有哪些
跨粒度計算(In-DatabaseComputing)
Z-Suite支持各種常見的匯總，還支持幾乎全部的專業統計函數。得益於跨粒度計算技術，Z-Suite數據分析引擎將找尋出最優化的計算方案，繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數據存儲的地方直接計算，我們稱之為庫內計算(In-Database)。這一技術大大減少了數據移動，降低了通訊負擔，保證了高性能數據分析。
並行計算(MPP Computing)
Z-Suite是基於MPP架構的商業智能平台，她能夠把計算分布到多個計算節點，再在指定節點將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源，不管是伺服器還是普通的PC，她對網路條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數據平台，Z-Suite能夠充分發揮各個節點的計算能力，輕松實現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。
列存儲 (Column-Based)
Z-Suite是列存儲的。基於列存儲的數據集市，不讀取無關數據，能降低讀寫開銷，同時提高I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。另外，列存儲能夠更好地壓縮數據，一般壓縮比在5 -10倍之間，這樣一來，數據佔有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。良好的數據壓縮技術，節省了存儲設備和內存的開銷，卻大大了提升計算性能。
內存計算
得益於列存儲技術和並行計算技術，Z-Suite能夠大大壓縮數據，並同時利用多個節點的計算能力和內存容量。一般地，內存訪問速度比磁碟訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內存計算，CPU直接從內存而非磁碟上讀取數據並對數據進行計算。內存計算是對傳統數據處理方式的一種加速，是實現大數據分析的關鍵應用技術。
⑥ 傳統的數據存儲個管理技術與大數據時代存儲和管理技術的區別
咨詢記錄 · 回答於2021-09-27
⑦ 傳統大數據存儲的架構有哪些各有什麼特點
數據源：所有大數據架構都從源代碼開始。這可以包含來源於資料庫的數據、來自實時源(如物聯網設備)的數據，及其從應用程序(如Windows日誌)生成的靜態文件。
實時消息接收：假如有實時源，則需要在架構中構建一種機制來攝入數據。
數據存儲：公司需要存儲將通過大數據架構處理的數據。一般而言，數據將存儲在數據湖中，這是一個可以輕松擴展的大型非結構化資料庫。
批處理和實時處理的組合：公司需要同時處理實時數據和靜態數據，因而應在大數據架構中內置批量和實時處理的組合。這是由於能夠應用批處理有效地處理大批量數據，而實時數據需要立刻處理才能夠帶來價值。批處理涉及到長期運轉的作業，用於篩選、聚合和准備數據開展分析。
分析數據存儲：准備好要分析的數據後，需要將它們放到一個位置，便於對整個數據集開展分析。分析數據儲存的必要性在於，公司的全部數據都聚集在一個位置，因而其分析將是全面的，而且針對分析而非事務進行了優化。
這可能採用基於雲計算的數據倉庫或關系資料庫的形式，具體取決於公司的需求。
分析或報告工具：在攝入和處理各類數據源之後，公司需要包含一個分析數據的工具。一般而言，公司將使用BI(商業智能)工具來完成這項工作，而且或者需要數據科學家來探索數據。
「大數據」 通常指的是那些數量巨大、難於收集、處理、分析的數據集，亦指那些在傳統基礎設施中長期保存的數據。大數據存儲是將這些數據集持久化到計算機中。
⑧ 大數據和傳統數據存儲的區別
沒什麼關聯性 大數據是海量數據、是一種現狀、一種解決問題的手段 傳統數據存儲是存儲的問題
⑨ 大數據的核心技術有哪些
大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。
1、數據採集與預處理：
Flume NG實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；
Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。
2、數據存儲：
Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。
HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。
3、數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算
4、數據查詢分析：
Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。
Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。
5、數據可視化：對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。