㈠ 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。
以上是小編為大家分享的關於大數據存儲與應用特點及技術路線分析的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
㈡ 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。
㈢ 存儲技術發展史：從磁帶到硬體液化
信息是人類認知外界的方式，最初的信息都會對應到現實世界的一個客體或者相關描述。人類是通過不斷增加、完善信息來接觸、認知並改變世界的。
最初人類依靠大腦中的神經突觸來存儲信息，但有些信息是如此重要，所以人們想出一切辦法來使這些信息能保存下來。於是人類發明了一種描述信息的信息，這種信息就是數據。
數據是可以保存在一種物理介質上的，其實， 在「說話」的過程中，空氣可以被視為一種短暫的物理介質。人類通過振動聲帶在空氣中產生波動，聲波在空氣中可以短暫保留並擴散，不同波形攜帶了不同數據，這種波動被鼓膜接收到，達到了數據傳遞的效果。
但是，空氣只能將信息保存一瞬間，之後就要靠大腦了。人是會生老病死的，除了口耳相傳，人類需要更可靠的數據存儲方法與更長久的物理介質。在過去，人類將數據保存在石板、竹簡上，後來人類將數據保存在紙上，配合印刷術，使得信息可以大范圍長久傳播保存。
人類學會以電磁波的方式承載信息後，距離不再是信息傳輸的限制，但電話無非是遠距離說話，電報無非是快速郵寄的信件，最終所有的信息還要回歸到大自然構造的眼睛、耳朵和大腦。直到計算機問世後，人類終於可以突破自己處理信息的生理學極限，讓程序和電路代替自己處理信息。
1928年，可存儲模擬信號的錄音磁帶問世，每段磁帶隨著音頻信號電流的強弱不同而被不同程度的磁化，從而使得聲音被記錄到磁帶上。1951年，磁帶開始應用於計算機中，最早的磁帶機可以每秒鍾傳輸7200個字元。20世紀70年代後期出現的小型磁帶盒，可記錄約660KB的數據。
1956年，世界上第一個硬碟驅動器出現，應用 在IBM的RAMAC305計算機中，該驅動器能存儲5M的數據，傳輸速度為10K/S，標志著磁碟存儲時代的開始。1962年，IBM發布了第一個可移動硬碟驅動器，它有六個14英寸的碟片，可存儲2.6MB數據。1973年，IBM發明了溫氏硬碟，其特點是工作時磁頭懸浮在高速轉動的碟片上方，而不與碟片直接接觸，這便是現代硬碟的原型。
1967年，IBM公司推出世界上第一張軟盤。隨後三十年，軟盤盛極一時，成為個人計算機中最早使用的可移介質。這個最初有8英寸的大傢伙，可以保存80K的只讀數據。四年後，可讀寫軟盤誕生。至上世紀九十年代，軟盤尺寸逐漸精簡至3.5英寸，存儲容量也逐步增長到250M。截止1996年，全球有多達50億只軟盤被使用。直到CD-ROM（只讀光碟，Compact Disc Read-Only Memory）、USB存儲設備出現後，軟盤銷量才開始下滑。
進入21世紀，信息爆炸導致數據量成倍增長，硬碟容量也在飆升，單盤容量已可達到TB級別。即便如此，單塊磁碟所能提供的存儲容量和速度已經遠遠無法滿足實際業務需求，磁碟陣列應運而生。磁碟陣列使用獨立磁碟冗餘陣列技術（RAID）把相同的數據存儲在多個硬碟，輸入輸出操作能以平衡的方式交疊進行，改善了磁碟性能，增加了平均故障間隔時間和容錯能力。RAID作為高性能、高可靠的存儲技術，已經得到非常廣泛的應用。
21世紀以來，計算機存儲技術飛速發展，如何快速高效的為計算機提供數據以輔助其完成運算成為存儲技術新的突破口。在RAID技術實現高速大容量存儲的基礎上，網路存儲技術的出現弱化了空間限制，使得數據的使用更加自由。
網路存儲將存儲系統擴展到網路上，存儲設備作為整個網路的一個節點存在，為其他節點提供數據訪問服務。即使計算主機本身沒有硬碟，仍可通過網路來存取其他存儲設備上的數據。基於網路存儲技術，分布式雲存儲、容災備份、虛擬化和雲計算等技術得以廣泛應用。其中，「硬體液化」與「存儲資源盤活系統」是其中最新的技術方向。
如果把所有分散硬體都看做一個整體，所有數據統一定義並存儲，盡可能充分發揮其中所有硬體的效率，不光會消除數據孤島，還會提升整體硬體利用率，變相「創造」出新的資源，節省購置新設備與其配套軟體、服務設施的成本。這種將所有硬體視為一個整體的概念就是「硬體液化」，即，將原本以各個伺服器為單位的硬體資源進行打散、重組，使之像液體一樣可以流到任何需要的地方，將數據孤島溶解在硬體液化的海洋中。
存儲資源盤活系統是貫徹硬體液化思想的產品之一，它是純軟體的存儲控制器，能夠安裝在任意Linux伺服器上，可以把各伺服器中分散的磁碟整合成高性能的存儲資源池，通過分布式雙控制器架構保證了低延遲、高可用、易拓展的特性；通過完善的控制台、命令行與API來統一調度管理所有存儲設備；通過強大的兼容性和獨特的硬體異構特性充分利用全部存儲資源。
存儲資源盤活系統不獨占硬體資源，可與現有應用混合部署在同一套硬體設備上，不影響現有業務的運行的同時將閑置存儲資源予以整合，幫用戶把現有伺服器集群中存儲資源利用率不高的設備進行統一管理，形成統一存儲資源池。可基於異構硬體進行部署，兼容x86、ARM、龍芯等平台設備。可以通過標准 iSCSI 協議為上層應用提供虛擬 Target 和邏輯卷，提供分布式塊存儲服務並可被靈活調度、分配、使用。
參考資料：
存儲小白-為什麼需要存儲
中國信息通信研究院-下一代數據存儲技術研究報告
維基網路-計算機存儲技術
IDC-《IDC FutureScape: 全球雲計算 2020 年預測——中國啟示》.
㈣ 2022互聯網+創新創業金獎總數
一共10個賽道，總獎金達900萬元
㈤ 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？
㈥ 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。
以上是小編為大家分享的關於大數據爆發性增長 存儲技術面臨難題的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
㈦ 大數據的預測功能是增值服務的核心
大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業，到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來，給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱，全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試，雖然仍舊有許多模式尚不明朗，但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件，通信行業每一條短消息、每一通電話，電力行業每一戶用電數據等等，這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來，並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大，數據多為非結構化，現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題，國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力，並不斷摸索其商業化前景，目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式：
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序，高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路（SAN）、統一存儲、文件整合/網路連接存儲（NAS）的傳統存儲解決方案，無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案，通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性，來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統，其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API，方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面，然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理，只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代，隨著數據的累積，數據本身的價值也在不斷升值，這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病，得病率為十萬分之一，如果從小樣本數據來看非常罕見，但是擴大到全世界70億人，那麼數量就非常龐大。以前技術落後，不能將該病情數字化集中研究，所以很難攻克。但是，我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析，我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子，不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值，源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑：對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域，以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據，這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售，Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據，他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利；在傳統行業中，中國聯通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料，可以通過簡單地去隱私化，然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展，同時以免費的服務補償用戶，這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣，還需處理好用戶隱私信息，通過去隱私化方式，來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘，所衍生出來的增值服務，是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼？預測！大數據引發了商業分析模式轉變，從過去的樣本模式到現在的全數據模式，從過去的小概率到現在的大概率，從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」，大家都很厭煩，這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息，發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析，深度挖掘之後，能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析，發掘用戶和品牌之間的關聯。然後，當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後，一定不是厭煩，而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據，運用成熟的數據挖掘技術，分析得到企業運營的各種趨勢，從而給企業的決策提供強有力的指導。例如，汽車銷售公司，可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析，得到用戶最關心和最不滿意的功能，然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進，以提升消費者的滿意度。
總體來說，從宏觀層面來看，大數據是我們未來社會的新能源；從企業微觀層面來看，大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式，對企業的未來發展有至關重要的意義。
㈧ 大數據對存儲平台有哪些特殊要求
伴隨著安防大數據時代的來臨，安防行業原有的存儲技術已經無法滿足行業發展新需求，尤其是公共安全視頻監控建設聯網應用工作對數據聯網共享提出了更高的要求，同時以「實戰」為根本的公安業務中，大數據深度挖掘極度依賴數據存儲系統對非結構化數據分析再處理。雲存儲技術的出現，在安防行業大數據發展時代無異於革命性的應用，不斷地解決了安防存儲難題，同時也為視頻監控的深度應用與發展提供強大的驅動力。
當今世界，每個人的一言一行都在產生著數據，並且被記錄著。各行各業爆炸式增長的數據，正推動人類進入大數據時代。根據相關統計，2017年全球的數據總量為21.6ZB，目前全球數據的增長速度在每年40%左右，預計到2020年全球的數據總量將達到40ZB。數據增長在安防行業表現得尤為明顯，在近兩年「平安城市」、「 智能交通」、「 雪亮工程」等不斷開展和深入的過程中，以視頻監控為核心代表的行業發展正朝著超高清、智能化和融合應用的方向邁進，系統性工程中現有視頻監控系統數據採集量正在呈線性增長。海量數據的出現對高效、及時的存儲和處理的要求不斷提升。
從目前行業來看，大數據時代的到來，系統性工程中視頻監控系統對存儲主要有以下幾方面的需求：
一是海量數據及時高效存儲，根據現行的技防法規及標准，一般應用領域視頻監控系統數據採集是7x24小時不間斷的，系統採集的音視頻信息資料留存時限不得少於30日，針對案(事)件信息以及一些特殊應用領域視音頻資料存放時間更長，甚至長期保留，數據量隨時間增加呈線性增長。
二是監控數據存儲系統需要具備可擴展性，不但滿足海量數據持續增加，還需要滿足採集更高解析度或更多採集點的數據需要。
三是對存儲系統的性能要求高。與其他領域不同，視頻監控主要是視頻碼流的存儲，在多路並發存儲的情況下，對帶寬、數據能力、緩存等都有很高的要求，需要有專門針對視頻性能的優化處理。
四是大數據應用需要數據存儲的集中管理分析。但現實情況卻恰恰相反，一方面是系統性工程在分期建設的過程中，采購的設備並不能保證為同一品牌，實際項目中多種品牌、多種型號比比皆是，給視頻監控的存儲集中管理帶來很大難度。同時，在一些大型的項目中，例如特大城市「天網工程」，高速公路中道路監控所跨區域較大，集中存儲較為困難。另外，受網路帶寬及老舊設備影響，系統難以形成統一存儲、統一監控的中心體系架構，導致數據在應用中調取不及時。
總體來看，隨著系統性安防項目的深入開展以及物聯網建設初露崢嶸，大規模聯網監控的建設和高清監控的逐步普及，海量視頻數據已經呈現井噴式地增長，並沖擊著傳統的存儲系統，遺憾的是原有的存儲系統無法滿足大數據時代提出的新要求，亟需新的存儲技術支撐現有業務模式，同時為人工智慧技術在安防領域施展拳腳拓展新的空間。