『壹』 傳統存儲就是NAS等存儲嗎分布式存儲是新的存儲方式嗎
傳統的一篇有ISCSI存儲、NAS存儲、光纖存儲等。你可以去存儲廠商（正睿存儲）的網上看看產品，篩選一下，幾分鍾就清楚了!
『貳』 如何解決伺服器虛擬化中的存儲問題
但也因為虛擬化的特性，為承載環境中不斷增長的虛擬機，需要擴容存儲以滿足性能與容量的使用需求。IT經理們已經發現，那些因伺服器虛擬化所節省的資金都逐漸投入存儲購買的方案上了。 伺服器虛擬化因虛擬機蔓延、虛擬機中用於備份與災難恢復軟體配置的問題，讓許多組織徹底改變了原有的數據備份與災難恢復策略。EMC、Hitachi Data System、IBM、NetApp和Dell等都致力於伺服器虛擬化存儲問題，提供包括存儲虛擬化、重復數據刪除與自動化精簡配置等解決方案。 伺服器虛擬化存儲問題出現在數據中心虛擬化環境中傳統的物理存儲技術。導致虛擬伺服器蔓延的部分原因，在於虛擬伺服器可能比物理伺服器多消耗約30%左右的磁碟空間。還可能存在虛擬機「I/O 攪拌機」問題：傳統存儲架構無法有效管虛擬機產生的混雜模式隨機I/O。虛擬化環境下的虛擬存儲管理遠比傳統環境復雜——管理虛擬機就意味著管理存儲空間。解決伺服器虛擬化存儲問題 作為一名IT經理，你擁有解決此類伺服器虛擬化存儲問題的幾個選項，我們從一些實用性較低的方案開始介紹。其中一項便是以更慢的速度部署虛擬機。你可以在每台宿主上運行更少的虛擬機，降低「I/O混合器」問題出現的可能性。另外一個方法則是提供額外存儲，但價格不菲。 一個更好的選擇是在采購存儲設備時，選擇更智能的型號並引入諸如存儲虛擬化，重復數據刪除與自動化精簡配置技術。採用這一戰略意味著新技術的應用，建立與新產商的合作關系，例如Vistor、DataCore與FalconStor。將存儲虛擬化作為解決方案 許多分析師與存儲提供商推薦存儲虛擬化，作為伺服器虛擬化存儲問題的解決方案。即使沒有出現問題，存儲虛擬化也可以減少數據中心開支，提高商業靈活性並成為任何私有雲的重要組件之一。 概念上來說，存儲虛擬化類似伺服器虛擬化。將物理存儲系統抽象，隱藏復雜的物理存儲設備。存儲虛擬化將來自於多個網路存儲設備的資源整合為資源池，對外部來說，相當於單個存儲設備，連同虛擬化的磁碟、塊、磁帶系統與文件系統。存儲虛擬化的一個優勢便是該技術可以幫助存儲管理員管理存儲設備，提高執行諸如備份/恢復與歸檔任務的效率。 存儲虛擬化架構維護著一份虛擬磁碟與其他物理存儲的映射表。虛擬存儲軟體層(邏輯抽象層)介於物理存儲系統與運行的虛擬伺服器之間。當虛擬伺服器需要訪問數據時，虛擬存儲抽象層提供虛擬磁碟與物理存儲設備之間的映射，並在主機與物理存儲間傳輸數據。 只要理解了伺服器虛擬化技術，存儲虛擬化的區別僅在於採用怎樣的技術來實現。容易混淆的主要還是在於存儲提供商用於實現存儲虛擬化的不同方式，可能直接通過存儲控制器也可能通過SAN應用程序。同樣的，某些部署存儲虛擬化將命令和數據一起存放(in-band)而其他可能將命令與數據路徑分離(out-of-band)。 存儲虛擬化通過許多技術實現，可以是基於軟體、主機、應用或基於網路的。基於主機的技術提供了一個虛擬化層，並扮演為應用程序提供單獨存儲驅動分區的角色。基於軟體的技術管理著基於存儲網路的硬體設施。基於網路的技術與基於軟體的技術類似，但工作於網路交換層。 存儲虛擬化技術也有一些缺陷。實現基於主機的存儲虛擬化工具實際上就是卷管理器，而且已經流傳了好多年。伺服器上的卷管理器用於配置多個磁碟並將其作為單一資源管理，可以在需要的時候按需分割，但這樣的配置需要在每台伺服器上配置。此解決方式最適合小型系統使用。 基於軟體的技術，每台主機僅需要通過應用軟體查詢是否有存儲單元可用，而軟體將主機需求重定向至存儲單元。因為基於軟體的應用通過同樣的鏈路寫入塊數據與控制信息(metadata)，所以可能存有潛在瓶頸，影響主機數據傳輸的速度。為了降低延遲，應用程序通常需要維護用於讀取與寫入操作的緩存，這也增加了其應用的價格。伺服器虛擬化存儲創新：自動化精簡配置與重復數據刪除 存儲技術的兩個創新，自動化精簡配置與重復數據刪除，同樣是減少伺服器虛擬化環境對存儲容量需求的解決方案。這兩項革新可以與存儲虛擬化結合，以提供牢固可靠的存儲容量控制保障。 自動精簡配置讓存儲「走的更遠」，可減少已分配但沒有使用的容量。其功能在於對數據塊按需分配，而不是對所有容量需求進行預先分配。此方法可以減少幾乎所有空白空間，幫助避免利用率低下的情況出現，通常可以降低10%的磁碟開銷，避免出現分配大量存儲空間給某些獨立伺服器，卻一直沒有使用的情況。 在許多伺服器部署需求中，精簡配置可通過普通存儲資源池提供應用所需的存儲空間。在這樣的條件下，精簡配置可以與存儲虛擬化綜合應用。 重復數據刪除從整體上檢測與刪除位於存儲介質或文件系統中的重復數據。檢測重復數據可在文件、位元組或塊級別進行。重復數據刪除技術通過確定相同的數據段，並通過一份簡單的拷貝替代那些重復數據。例如，文件系統中有一份相同的文檔，在50個文件夾(文件)中，可以通過一份單獨的拷貝與49個鏈接來替代原文件。 重復數據刪除可以應用與伺服器虛擬化環境中以減少存儲需求。每個虛擬伺服器包含在一個文件中，有時文件會變得很大。虛擬伺服器的一個功能便是，系統管理員可以在某些時候停下虛擬機，復制並備份。其可以在之後重啟，恢復上線。這些備份文件存儲於文件伺服器的某處，通常在文件中會有重復數據。沒有重復數據刪除技術支持，很容易使得備份所需的存儲空間急劇增長。改變購買存儲設備的觀念 即使通過存儲虛擬化，重復數據刪除與精簡配置可以緩解存儲數容量增長的速度，組織也可能需要改變其存儲解決方案購買標准。例如，如果你購買的存儲支持重復數據刪除，你可能不再需要配置原先規劃中那麼多的存儲容量。支持自動化精簡配置，存儲容量利用率可以自動提高並接近100%，而不需要管理員費心操作維護。 傳統存儲購買之前，需要評估滿足負載所需的存儲能力基線、三年時間存儲潛在增長率、存儲擴展能力與解決存儲配置文件，還有擬定相關的采購合同。以存儲虛擬化與雲計算的優勢，購買更大容量的傳統存儲將越來越不實際，尤其在預算仍是購買存儲最大的限制的情況下。以下是一些簡單的存儲購買指導： 除非設計中明確說明，不要購買僅能解決單一問題的存儲方案。這樣的做法將導致購買的存儲架構無法與其他系統共享使用。 ·關注那些支持多協議並提供更高靈活性的存儲解決方案。 ·考慮存儲解決方案所能支持的應用/負載范圍。 ·了解能夠解決存儲問題的技術與方案，例如重復數據刪除與自動化精簡配置等。 ·了解可以降低系統管理成本的存儲管理軟體與自動化工具。 許多組織都已經在內部環境中多少實施了伺服器虛擬化，並考慮如何在現有存儲硬體與伺服器上實現私有雲。存儲預算應用於購買合適的硬體或軟體，這點十分重要。不要將僅將注意力集中在低價格上。相反，以業務問題為出發點，提供解決問題最有價值的存儲解決方案才是王道。
『叄』 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
『肆』 軟體定義存儲相比傳統存儲有何優勢
超融合核心的分布式存儲也是軟體定義存儲（SDS）的一種形態，而超融合架構本質上也是一種軟體定義存儲（SDS）和虛擬化融合部署的模式。所以軟體定義存儲與傳統存儲的區別可以參考超融合與傳統架構的區別，詳情如下：
一、架構和資源管理模式對比如下以SmartX 超融合產品為例，分別給出了下超融合架構和傳統架構的部署區別和資源管理模式區別。
從上圖可以看出，超融合架構在整個產品運維周期中，不僅大量操作被自動化，運維簡單，而且時間短，效率高。可以有效降低人員要求，將 IT 人員解放出來進行更創新的活動。
5、采購成本和總擁有成本的降低在客戶最關注的成本方面，伺服器+超融合軟體（或超融合一體機），相比伺服器加傳統中高端存儲的成本，有較大幅度的降低。但除了采購成本，超融合在總擁有成本上都有大幅降低。關於超融合在成本方面的優勢可以訪問官方技術博客：《超融合相比傳統FC SAN架構有什麼成本優勢？》
可以看到，超融合通過創新的架構，以更優的成本讓IT基礎架構更敏捷、能力更強，而這些特性，將為用戶加快數字化轉型奠定堅實基礎。
『伍』 在保障數據可靠性上現在火熱的軟體定義存儲和傳統存儲有什麼區別
超融合核心的分布式存儲也是軟體定義存儲（SDS）的一種形態，而超融合架構本質上也是一種軟體定義存儲（SDS）和虛擬化融合部署的模式。所以軟體定義存儲與傳統存儲在數據可靠性方面可以參考超融合與傳統架構的對比，詳情如下：
用伺服器構建存儲，客戶顧慮最多的首先是可靠性，如果需要衡量可靠性：
系統的冗餘度？通俗的說就是允許硬體壞多少？
出現故障後是否完全自動恢復？
恢復速度和時間？因為系統處於降級狀態下是比較危險的狀態，故障窗口越小，出現整體故障的可能性就越小。
以下給出詳細的系統冗餘與恢復機制對比。
多副本：同一份數據會保存多份（通常設置為 2 副本或 3 副本），即使副本所在的節點宕機也不會造成數據丟失；
HA（高可用）：節點宕機時，該節點上的虛擬機自動遷移至集群內其它節點，降低業務中斷時間；
機架感知：根據機房物理拓撲結構，將副本分配在不同的機架、機箱、主機上，有效減少甚至避免物理硬體（電源、交換機等）故障導致的數據丟失。理論上，3 副本結合機架感知配置，系統可最多容忍 2 個機架上的主機全部失效；
快照：為虛擬機打快照，在其發生故障時將數據恢復至快照狀態；
雙活：同城雙數據中心，災難時無損快速恢復業務（RPO=0）；
備份：異地主備數據中心，災難時盡可能挽回數據損失。
『陸』 傳統大數據存儲的架構有哪些各有什麼特點
數據時代，移動互聯、社交網路、數據分析、雲服務等應用的迅速普及，對數據中心提出革命性的需求，存儲基礎架構已經成為IT核心之一。政府、軍隊軍工、科研院所、航空航天、大型商業連鎖、醫療、金融、新媒體、廣電等各個領域新興應用層出不窮。數據的價值日益凸顯，數據已經成為不可或缺的資產。作為數據載體和驅動力量，存儲系統成為大數據基礎架構中最為關鍵的核心。
傳統的數據中心無論是在性能、效率，還是在投資收益、安全，已經遠遠不能滿足新興應用的需求，數據中心業務急需新型大數據處理中心來支撐。除了傳統的高可靠、高冗餘、綠色節能之外，新型的大數據中心還需具備虛擬化、模塊化、彈性擴展、自動化等一系列特徵，才能滿足具備大數據特徵的應用需求。這些史無前例的需求，讓存儲系統的架構和功能都發生了前所未有的變化。
基於大數據應用需求，「應用定義存儲」概念被提出。存儲系統作為數據中心最核心的數據基礎，不再僅是傳統分散的、單一的底層設備。除了要具備高性能、高安全、高可靠等特徵之外，還要有虛擬化、並行分布、自動分層、彈性擴展、異構資源整合、全局緩存加速等多方面的特點，才能滿足具備大數據特徵的業務應用需求。
尤其在雲安防概念被熱炒的時代，隨著高清技術的普及，720P、1080P隨處可見，智能和高清的雙向需求、動輒500W、800W甚至上千萬更高解析度的攝像機面市，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。
目前市場上的存儲架構如下：
(1)基於嵌入式架構的存儲系統
節點NVR架構主要面向小型高清監控系統，高清前端數量一般在幾十路以內。系統建設中沒有大型的存儲監控中心機房，存儲容量相對較小，用戶體驗度、系統功能集成度要求較高。在市場應用層面，超市、店鋪、小型企業、政法行業中基本管理單元等應用較為廣泛。
(2)基於X86架構的存儲系統
平台SAN架構主要面向中大型高清監控系統，前端路數成百上千甚至上萬。一般多採用IPSAN或FCSAN搭建高清視頻存儲系統。作為監控平台的重要組成部分，前端監控數據通過錄像存儲管理模塊存儲到SAN中。
此種架構接入高清前端路數相對節點NVR有了較高提升，具備快捷便利的可擴展性，技術成熟。對於IPSAN而言，雖然在ISCSI環節數據並發讀寫傳輸速率有所消耗，但其憑借擴展性良好、硬體平台通用、海量數據可充分共享等優點，仍然得到很多客戶的青睞。FCSAN在行業用戶、封閉存儲系統中應用較多，比如縣級或地級市高清監控項目，大數據量的並發讀寫對千兆網路交換提出了較大的挑戰，但應用FCSAN構建相對獨立的存儲子系統，可以有效解決上述問題。
面對視頻監控系統大文件、隨機讀寫的特點，平台SAN架構系統不同存儲單元之間的數據共享冗餘方面還有待提高;從高性能伺服器轉發視頻數據到存儲空間的策略，從系統架構而言也增加了隱患故障點、ISCSI帶寬瓶頸導致無法充分利用硬體數據並發性能、接入前端數據較少。上述問題催生了平台NVR架構解決方案。
該方案在系統架構上省去了存儲伺服器，消除了上文提到的性能瓶頸和單點故障隱患。大幅度提高存儲系統的寫入和檢索速度;同時也徹底消除了傳統文件系統由於供電和網路的不穩定帶來的文件系統損壞等問題。
平台NVR中存儲的數據可同時供多個客戶端隨時查詢，點播，當用戶需要查看多個已保存的視頻監控數據時，可通過授權的視頻監控客戶端直接查詢並點播相應位置的視頻監控數據進行歷史圖像的查看。由於數據管理伺服器具有監控系統所有監控點的錄像文件的索引，因此通過平台CMS授權，視頻監控客戶端可以查詢並點播整個監控系統上所有監控點的數據，這個過程對用戶而言也是透明的。
(3)基於雲技術的存儲方案
當前，安防行業可謂「雲」山「物」罩。隨著視頻監控的高清化和網路化，存儲和管理的視頻數據量已有海量之勢，雲存儲技術是突破IP高清監控存儲瓶頸的重要手段。雲存儲作為一種服務，在未來安防監控行業有著可觀的應用前景。
與傳統存儲設備不同，雲存儲不僅是一個硬體，而是一個由網路設備、存儲設備、伺服器、軟體、接入網路、用戶訪問介面以及客戶端程序等多個部分構成的復雜系統。該系統以存儲設備為核心，通過應用層軟體對外提供數據存儲和業務服務。
一般分為存儲層、基礎管理層、應用介面層以及訪問層。存儲層是雲存儲系統的基礎，由存儲設備(滿足FC協議、iSCSI協議、NAS協議等)構成。基礎管理層是雲存儲系統的核心，其擔負著存儲設備間協同工作，數據加密，分發以及容災備份等工作。應用介面層是系統中根據用戶需求來開發的部分，根據不同的業務類型，可以開發出不同的應用服務介面。訪問層指授權用戶通過應用介面來登錄、享受雲服務。其主要優勢在於：硬體冗餘、節能環保、系統升級不會影響存儲服務、海量並行擴容、強大的負載均衡功能、統一管理、統一向外提供服務，管理效率高，雲存儲系統從系統架構、文件結構、高速緩存等方面入手，針對監控應用進行了優化設計。數據傳輸可採用流方式，底層採用突破傳統文件系統限制的流媒體數據結構，大幅提高了系統性能。
高清監控存儲是一種大碼流多並發寫為主的存儲應用，對性能、並發性和穩定性等方面有很高的要求。該存儲解決方案採用獨特的大緩存順序化演算法，把多路隨機並發訪問變為順序訪問，解決了硬碟磁頭因頻繁尋道而導致的性能迅速下降和硬碟壽命縮短的問題。
針對系統中會產生PB級海量監控數據，存儲設備的數量達數十台上百台，因此管理方式的科學高效顯得十分重要。雲存儲可提供基於集群管理技術的多設備集中管理工具，具有設備集中監控、集群管理、系統軟硬體運行狀態的監控、主動報警，圖像化系統檢測等功能。在海量視頻存儲檢索應用中，檢索性能尤為重要。傳統文件系統中，文件檢索採用的是「目錄-》子目錄-》文件-》定位」的檢索步驟，在海量數據的高清視頻監控，目錄和文件數量十分可觀，這種檢索模式的效率就會大打折扣。採用序號文件定位可以有效解決該問題。
雲存儲可以提供非常高的的系統冗餘和安全性。當在線存儲系統出現故障後，熱備機可以立即接替服務，當故障恢復時，服務和數據回遷;若故障機數據需要調用，可以將故障機的磁碟插入到冷備機中，實現所有數據的立即可用。
對於高清監控系統，隨著監控前端的增加和存儲時間的延長，擴展能力十分重要。市場中已有友商可提供單純針對容量的擴展櫃擴展模式和性能容量同步線性擴展的堆疊擴展模式。
雲存儲系統除上述優點之外，在平台對接整合、業務流程梳理、視頻數據智能分析深度挖掘及成本方面都將面臨挑戰。承建大型系統、構建雲存儲的商業模式也亟待創新。受限於寬頻網路、web2.0技術、應用存儲技術、文件系統、P2P、數據壓縮、CDN技術、虛擬化技術等的發展，未來雲存儲還有很長的路要走。
『柒』 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。
『捌』 雲計算儲存跟傳統的儲存有什麼區別
雲計算儲存跟傳統的儲存區別有:
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。
由於用戶數量眾多，存儲系統需要存儲的文件將呈指數級增長態勢，這就要求存儲系統的容量擴展能夠跟得上數據量的增長，做到無限擴容，同時在擴展過程中最好還要做到簡便易行，不能影響到數據中心的整體運行，如果容量的擴展需要復雜的操作，甚至停機，這無疑會極大地降低數據中心的運營效率。
雲時代的存儲系統需要的不僅僅是容量的提升，對於性能的要求同樣迫切，與以往只面向有限的用戶不同，在雲時代，存儲系統將面向更為廣闊的用戶群體，用戶數量級的增加使得存儲系統也必須在吞吐性能上有飛速的提升，只有這樣才能對請求作出快速的反應，這就要求存儲系統能夠隨著容量的增加而擁有線性增長的吞吐性能，這顯然是傳統的存儲架構無法達成的目標。
傳統的存儲系統由於沒有採用分布式的文件系統，無法將所有訪問壓力平均分配到多個存儲節點，因而在存儲系統與計算系統之間存在著明顯的傳輸瓶頸，由此而帶來單點故障等多種後續問題，而集群存儲正是解決這一問題，滿足新時代要求的一劑良葯。
雲存儲技術與傳統存儲技術
性能問題。由於數據量的激增，數據的索引效率也變得越來越為人們關注。而動輒上TB的數據。甚至是幾百TB的數據，在索引時往往需要花上幾分鍾的時間。
傳統的存儲技術是把所有數據都當作對企業同等重要和同等有用來進行處理，所有的數據集成到單一的存儲體系之中，以滿足業務持續性需求。但是在面臨大數據時就顯得捉襟見肘：
成本激增。在大型項目中，前端圖像信息採集點過多，單台伺服器承載量有限，就造成需要配置幾十台，甚至上百台伺服器的狀況。這就必然導致建設成本、管理成本、維護成本、能耗成本的急劇增加;
磁碟碎片問題。由於視頻監控系統往往採用回滾寫入方式，這種無序的頻繁讀寫操作，導致了磁碟碎片的大量產生。隨著使用時間的增加，將嚴重的影響整體存儲系統的讀寫性能，甚至導致存儲系統被鎖定為只讀，而無法寫入新的視頻數據;
與傳統存儲相比，雲存儲則具有以下幾點突出的優勢：
量身定製。這個主要是針對於私有雲。雲服務提供商專門為單一的企業客戶提供一個量身定製的雲存儲服務方案，或者可以是企業自己的IT機構來部署一套私有雲服務架構。私有雲不但能為企業用戶提供最優質的貼身服務，而且還能在一定程度上降低安全風險;
成本低。就目前來說，企業在數據存儲上所付出的成本是相當大的，而且這個成本還在隨著數據的暴增而不斷增加。為了減少這一成本壓力，許多企業將大部分數據轉移到雲存儲上，讓雲存儲服務提供商來為他們解決數據存儲的問題。這樣就能花很少的價錢獲得最優的數據存儲服務;
管理方便。其實這一項也可以歸納為成本上的優勢。因為將大部分數據遷移到雲存儲上去後，所有的升級維護任務都是由雲存儲服務提供商來完成，節約了企業存儲系統管理員上的成本壓力。還有就是雲存儲服務強大的可擴展性，當企業用戶發展壯大後，突然發現自己先前的存儲空間不足，就必須要考慮增加存儲伺服器來滿足現有的存儲需求。而雲存儲服務則可以很方便的在原有基礎上擴展服務空間，滿足需求。;
要知道，傳統的存儲模式已經不再適應當代數據暴增的現實問題，如何讓新興的雲存儲發揮它應有的能力，在解決安全、兼容等問題上，我們還需要不斷的努力，而目前，雲計算是一個很好的選擇，作為其核心的雲存儲必將成為未來存儲技術的必然趨勢。
『玖』 四大存儲方式技術解析其優劣勢
四大存儲方式技術解析其優劣勢
數據存放問題非常重要，然而在實際應用中卻是錯事連連。經常會出現掉盤、卷鎖死等諸多問題，嚴重影響了整體系統的正常使用，所以數據專用存儲已經成為市場上最關注的安防產品之一。
數據傳統存儲方式
在目前的數字領域中，最常用的無非是如下四種存儲方式：硬碟、DAS、nas、san。
1. 硬碟
無論是dvr、dvs後掛硬碟還是伺服器後面直接連接擴展櫃的方式，都是採用硬碟進行存儲方式。應該說採用硬碟方式進行的存儲，並不能算作嚴格意義上的存儲系統。其原因有以下幾點：
第一，其一般不具備raid系統，對於硬碟上的數據沒有進行冗餘保護，即使有也是通過主機端的raid卡或者軟raid實現。嚴重的影響整體性能;
第二，其擴展能力極為有限，當錄像時間超過60天時，往往不能滿足錄像時間的存儲需求;
第三，無法實現數據集中存儲，後期維護成本較高，特別是在dvs後掛硬碟的方式，其維護成本往往在一年之內就超過了購置成本。
應該說硬碟存儲方式不適合大型數字視頻監控系統的應用。特別是需要長時間錄像的數字視頻監控系統。一般這種方式都是與其它存儲方式並存於同一系統中，作為其他存儲方式的緩沖或應急替代。
2. DAS(直接附加存儲)
DAS(direct attached storage)，全稱為直接連接附加存儲，採用DAS的方式可以很簡單的實現平台的容量擴容，同時對數據可以提供多種rald級別的保護。
採用DAS方式時。在視頻存儲單元上部署相關的.hba卡。用於跟後端的存儲設備建立數據通道。前端的視頻存儲單元可以是dvr，也可以是視頻存儲伺服器。其通道可以採用光纖、ip網線、sas線纜甚至於usb、1394線等。
採用DAS方式並不能同時支持很多視頻存儲服務單元同時接入，而且其擴容能力嚴重依賴所選擇的存儲設備自身的擴容能力。所以在大型數字視頻監控系統中，應用DAS存儲方式將造成系統維護難度的極大提升。
正是由於DAS存儲的這些特點，所以這種存儲方式一般應用於對於dvr的擴容或者小型數字視頻監控項目中。
3. NAS(網路附加存儲)
NAS(network attached storage)。全稱為網路附加存儲，是一種專業的網路文件存儲及文件備份設備，或稱為網路直聯存儲設備、網路磁碟陣列。同時NAS對數據可以提供多種raid級別的保護。
NAS設備和多台視頻存儲服務單元均通過ip網路進行連接，按照tcp/ip協議進行通信，以文件的i/o(輸入/輸出)方式進行數據傳輸。一個NAS單元包括核心處理器，文件服務管理工具，一個或者多個的硬碟驅動器用於數據的存儲。
採用NAS方式可以同時支持多個主機端同時進行讀寫，具備非常優秀的共享性能和擴展能力;同時NAS可以應用在復雜的網路環境中。部署也非常靈活。
但是由於NAS採用cif/nfs協議進行數據的文件級傳輸，所以網路開銷非常大，特別是在寫入數據時帶寬的利用率一般只有20%-40%之間。所以目前NAS一般應用於小型的網路數字視頻監控系統中或者只是用於部分數據的共享存儲。
4. SAN(存儲區域網路)
SAN(storage area network)，全稱為存儲區域網路，通過交換機等連接設備將磁碟陣列與相關伺服器連接起來的高速專用子網。同時SAN對數據可以提供多種raid級別的保護。
SAN提供了一個專用的、高可靠性的存儲網路。允許獨立地增加它們的存儲容量，也使得管理及集中控制(特別是對於全部存儲設備都集中在一起的時候) 更加簡化。正是由於這些特點，SAN架構特別適合於大型網路數字視頻監控系統的存儲應用，可以應對上千、上萬個前端監控點的存儲。
目前 SAN主要分為FC―SAN(光纖存儲區域網路)和ip―SAN(乙太網存儲區域網路)。它們之間的區別是連接線路以及使用數據傳輸協議的不同。雖然 FC―SAN由於採用專用協議可以保證傳輸時更加穩定、高效，但其部署方式、構建成本均較之ip―SAN高出很多，所以目前在大型網路數字視頻監控系統中更多採用的是ip―SAN架構。
;『拾』 it建設那個不是傳統it建設的缺點
it建設那個不是傳統it建設的缺點是存儲架構不足。傳統IT存儲架構的不足和缺陷在高清視頻監控存儲系統需要具有海量數據高效管理、高效檢索、高可靠性，容量按需分配，節能等一系列的要求。