㈠ 現代信息管理對數據存儲的要求有哪些
對於現代信息來說。我們保存數據存儲最主要的要求便是保密性不能後把資料泄露出去給外人知道。
㈡ 請問數據存儲的模式有什麼
1、數據存儲的模式有不斷加密、倉庫存儲、備份服務-雲端。
2、
3、數據存儲，是數據流在加工過程中產生的臨時文件或加工過程中需要查找的信息。常用的存儲介質為磁碟和磁帶。存儲組織方式因存儲介質而異。在磁帶上數據僅按順序文件方式存取；在磁碟上則可按使用要求採用順序存取或直接存取方式。數據存儲方式與數據文件組織密切相關，其關鍵在於建立記錄的邏輯與物理順序間對應關系，確定存儲地址，以提高數據存取速度。小型網路，因為網路規模較小，數據存儲量小，且也不是很復雜，採用這種存儲方式對伺服器的影響不會很大。並且這種存儲方式也十分經濟，適合擁有小型網路的企業用戶。
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㈢ 什麼樣的信息系統對存儲量有要求
在智能時代，數據存儲要滿足三個主要特徵，即智能、融合、高效。
第一，智能
智能時代的數據存儲要充分利用AI的能力實現Storage for AI和AI in Storage，進而承載數據全生命周期智能管理。
第二，融合
異構融合、多服務融合、分級歸檔融合、生產分析融合、端-雲融合。當然，面向實際的業務場景，還需要考慮包括資料庫與存儲融合、萬核級調度等。
第三，高效
在系統可靠方面，隨著趨勢的發展，大盤時代來臨，硬體+演算法才能構築系統級的高可靠能力。
㈣ 大數據、高性能環境對存儲的需求
大數據、高性能環境對存儲的需求
一直以來，高性能計算的主要目的就是提高運算速度，來解決大規模科學計算和海量數據的處理問題。高性能計算每秒萬億次級的強大計算能力，使其成為石油、生物勘探、氣象預測、生命科學研究等領域的重要技術選擇。但是隨著數據量以及數據價值的不斷增長，金融、電信、互聯網等領域對高性能計算的需求不斷加大。隨著技術的發展，高性能計算系統的處理能力越來越強，任務的計算時間越來越短，對業務的價值不斷提高。但是，要想實現快速的任務計算處理，高性能計算系統的存儲能力是關鍵。因為在計算開始，要從存儲系統中讀取數據；計算結束時，要向存儲系統中寫入計算後的結果。如果這之間的讀取和寫入速度不匹配，不僅會拖延高性能項目的完成周期，低延遲還會嚴重影響高性能創造價值的能力。通常，高性能計算要求存儲系統能夠滿足性能、可擴展性要求，保護投資回報：吞吐量達到幾個甚至幾十個GB/s，容量能擴展至PB級；透明的訪問和數據共享；集中式的智能化管理，高性價比；可按需獨立擴展容量和性能等。中橋分析師在深圳華大基因研究院實地測試了EMC Isilon 產品在其HPC 環境下的運行情況，並記錄下其結果。
背景
高性能計算（High Performance Computing—HPC ）指通常使用很多處理器（作為單個機器的一部分）或者某一集群組織中幾台計算機（作為單個計算資源操作）的計算系統和環境。長期以來，高性能計算應用的主要領域是科學與工程計算，諸如高能物理、核爆炸模擬、氣象預報、石油勘探、地震預報、地球模擬、葯品研製、CAD 設計中的模擬與建模、流體力學的計算等。如今，像金融證券、政府信息化、電信行業、教育、企業、網路游戲等領域對HPC的需求也在迅猛增長。
高性能計算的應用
高性能計算有著廣泛的行業應用基礎，下面列舉幾個行業對高性能計算的應用需求：
1. 航空航天行業
在航空航天行業，隨著中國航空航天事業的快速發展，尤其是載人航天技術的巨大成功，我國科技人員對空氣動力學的數值模擬研究提出了越來越多的需求，常規的計算能力遠遠無法滿足復雜的大型飛行器設計所帶來的巨大需求。在航空航天企業的設計過程中，研究人員往往需要把飛機表面分成幾百萬甚至幾千萬個離散型的網格點，然後通過高性能計算平台求解方程，得出每個網格點的溫度、速度、摩擦力等各種參數，並模擬出連續型的曲線，進而為飛機設計提供寶貴的參考資料。對這類計算來說，網格點分割得越細密，計算結果的精確度也就越好。但是這些大規模設計計算問題不但單個作業計算量龐大，且需不斷調整、重復計算，因此高性能在航天航空行業中占據著舉足輕重的地位。
2. 能源行業
石油能源作為國家戰略資源，對於國家經濟、安全、軍事等各方面都具有非常重要的戰略意義。石油勘探承擔著尋找儲油構造、確定井位的重要任務。目前的主流做法就是人為的製造相應規模的地震（視勘探地區面積與深度不同），同時在相應的地層遍布若干震波收集點。由於不同材料的地質環境對地震波的影響是有規可循的，所以藉助這一點，通過相關的演算法，即可以通過對地震波的傳遞演算來「計算出」地質結構，從而找出我們所需要的能源位置。這種計算量無疑是異常龐大的，由於地震波法勘探收集的數據通常都以TB計，近年來海洋油氣勘探所採集的數據甚至開始向PB規模發展。為此，只有藉助高性能計算，才能在最短的時間內處理這些海量數據。
3. 生命科學
在現代生命科學領域，以數據為驅動力的改變正引發著巨大的變革。海量生物數據的分析將會增強疾病的實時監控能力和對潛在流行病做出反應的能力，但海量數據的挖掘、處理、存儲卻面臨著前所未有的挑戰。特別是隨著新一代測序技術的迅猛發展，基因組學研究產生的海量數據正以每12- 18個月10倍的速度增長，已遠超越著名的摩爾定律，這使得眾多生物企業和科研機構面臨強大的數據分析和存儲需求。
在國內，生物基因行業的發展勢頭也不可小覷。2011年1 月30日，國家發改委已批復同意深圳依託華大基因研究院組建國家基因庫，這是中國首次建立國家級基因庫，首期投資為1500萬元。深圳國家基因庫是一個服務於國家戰略需求的國家級公益性創新科研及產業基礎設施建設項目，是目前我國唯一一個獲批籌建的國家級基因庫，是全球僅次美國、日本和歐洲三個國家級基因庫之後的世界第四個國家級基因庫。現在，該國家基因庫已經收集了100萬GB的生物數據，包含基因組、轉錄組、蛋白質組、代謝組及表型的數據，同時也積累了約四十萬份生物樣本。預計該基因庫最終將達到10億GB級別的數據容量。深圳國家基因庫和國際上已有的基因庫相比，它的特點是既有「濕庫」也有「干庫」：前者把千萬種實體的動植物、微生物和人類組織細胞等資源和樣本納入網路；後者匯集巨量的核酸、基因表達、蛋白、表型等多類數據信息，成為「大數據」生物學時代研究生物生長發育、疾病、衰老、死亡以及向產業化推廣的利器。
4. 金融行業
金融說到底就是數據。在金融市場中，擁有速度就意味著更高的生產力和更多的市場份額。金融計算模型相當復雜，數據收集越多，計算結果越精確。金融分析師都迫切地需要一個能模擬復雜現實環境，並進行精確處理的金融計算程序，以便對每個投資產品及時地評估投資收益，衡量投資風險，以期獲得更好的投資回報。也正因此，高性能計算已經越來越多地應用到全球資本市場，以期在最短時間內實現對市場的動態響應與轉換。
5. 氣象預報
世紀二十年代初，天氣預報方程已基本建立。但只有在計算機出現以後，數值天氣預報才成為可能。而在使用並行計算機系統之前，由於受處理能力的限制，只能做到24小時天氣預報。高性能計算是解決數值預報中大規模科學計算必要手段。採用高性能計算技術，可以從提高解析度來提高預報精度。
6. 游戲動漫和影視產業
隨著3D、4D電影的興起和高清動漫趨熱，由高性能計算（HPC ）集群構成的「渲染農場」已經成為三維動畫、影視特效公司不可或缺的生產工具。動漫渲染基於一套完整的程序進行計算，從而通過模型、光線、材質、陰影等元素的組合設定，將動漫設計轉化為具體圖像。以《玩具總動員》為例，如果僅使用單台工作站（單一處理器）進行動畫渲染，這部長達77分鍾的影片的渲染時間將會是43年，而採用集群渲染系統，只需約80天。
㈤ 大端存儲與小端存儲對存儲數據的要求
大端小端針對多位元組數據存儲時位元組順序而言的。所謂"Little Endian"，為INTEL所採用模式，數據的低位元組存放在內存低地址中，高位元組存放在高地址中，即學X86時說的「高高低低」原則。Byte3 Byte2 Byte1 Byte0在內存中對應的是：
Base Address+0 Byte0
Base Address+1 Byte1
Base Address+2 Byte2
Base Address+3 Byte3
所謂"Big Endian" ，為MOTO所採用模式，數據的低位元組存放在內存的高地址，數據的高位元組存放在內存的低地址。Byte3 Byte2 Byte1 Byte0在內存中對應的是：
Base Address+0 Byte3
Base Address+1 Byte2
Base Address+2 Byte1
Base Address+3 Byte0
Java使用的是大端序來存儲數據。big—endian:即低位元組的數據存儲在高位內存上，如對於1234，12是高位數據，34為低位數據，則java中的存儲格式應該為12存在內存的低地址，34存在內存的高地址，x86中的存儲格式與之相反。
㈥ 大端存儲與小端存儲對存儲數據的要求
大端排序的好處是接收數據的程序可以優先得到數據的最高位，以便快速反應。
比如我有一個控制溫度的上位機程序，該程序接收大端方式編碼的溫度信號0x00fe，對比原來的溫度值，假設是0x0135。那麼在接受第一個位元組0x00的時候，上位機就可以判斷溫度比原來下降了，可以立即發出指令打開加熱器。而對於小端排序的方式，上位機只有在接收到完整的兩個位元組的時候才能做出反應。如果採用串列通信，用只對信號的每一個位元組單獨校驗的話，波特率為9600時，大端編碼下，上位機的響應時間為1ms，小端排序方式下，上位機響應時間為2ms。這時，大端編碼就比小端排序更快。如果需要對完整的通信包進行校驗，則沒有區別。
在串列通信測試程序中，計算機顯示的位元組順序一般就是接收順序。如果用大端編碼的話，測試程序直接就可以顯示出從大到小排列好的數據。而小端排序的方向相反，可視性不好，容易看花眼掉。
結論是：1、串列通信（包括乙太網、wifi、串口、usb等）如果採用大端編碼有時會使系統響應更快速。2、串列通信採用大端編碼有利於調試。
小端排序下，選定一個數據的起點後，只需要重復進位加法就可以實現高精度加法計算。減法也是一樣。數組的第0位固定是最低位。而大端方式下，如果高精度計算的精度可變，就很難確定數組的第0位到底代表多大。不同精度的計算還會產生數據對齊問題。比如早期的16位cpu中，int類型和long類型做加法，用小端排序就很容易從指針位置開始計算。而大端排序則非常復雜。加法運算是非常常用的運算，其性能直接影響程序的整體性能。所以cpu中要採用性能較好的小端排序。
由於cpu本身是小端排序，如果內存和文件也採用小端排序的話，就可以把文件中的數據直接存儲到內存中，再直接把內存中的數據存儲到cpu的寄存器。這樣不僅提高計算機的性能，程序也變得簡單。
結論是：所有直接與硬體有關的代碼都適合按小端排序
㈦ 16949 製程數據存儲要求
1生產記錄和質量記錄2年
2審核記錄（內審、二審、外審）3年
3技術文件產品停產後1年
4培訓記錄（建立個人檔案）長期
5涉及安全類記錄15年