『壹』 開展微型數據存儲技術創新研發搶占未來大數據存儲技術高地的建議
我國數據存儲核心技術長期落後，大數據中心按照傳統的 科技 房地產的思路將面臨資源約束。為了防止我國存儲技術「卡脖子」，節省未來海量數據存儲佔地空間，系統化整合資源解決當前中國大數據存儲技術產品的容量問題，建議國家立項 開展微型數據存儲技術創新研發 。
我國數據儲存的現狀和面臨的問題
計算機數據存儲技術是信息技術應用的核心。一切計算機應用數據都需要由物理設備來存儲，以便計算機系統進行讀寫等處理，數據應用與數據存儲恰似樹干與樹根的密切關系。伴隨著信息技術應用的持續高速發展，可以預見未來的數據量必將呈現爆炸式增長，隨之而來的海量數據存儲瓶頸問題必然日趨嚴重，加劇著數據存儲領域長期面臨的容量、安全、性能、擴充、維護、災備、監管等諸多挑戰。其中，容量困境，首當其沖。
當前痛點。 為了滿足數據存儲容量日益增長的需求，大數據存儲中心建設必不可少。放眼當下全國各地的大數據存儲中心建設，由於數據存儲基礎核心技術缺位，流行的模式是不可持續的「 科技 房地產」，即單純拓展佔地面積蓋樓建設數據中心，進而耗費寶貴自然資源。目前我國城市監控視頻圖像數據受限於數據中心存儲容量空間，一般只能保留一個月左右，相關的數據應用嚴重受制。
應用基石。 底層數據存儲是信息產業發展的基石，數據存儲技術產品是信息應用系統的架構基礎，也是我國的關鍵行業技術短板。有效的數據存儲技術產品涉及到所有信息技術應用場景：人工智慧，信息安全，智慧城市，大數據，雲計算，區塊鏈，城市大腦，雪亮工程，城市管理視頻監控，醫學影像識別，等等。
嚴峻局面。 追溯信息技術百年來的發展軌跡，中國在數據存儲基礎技術領域的貢獻幾乎為零。國內數據存儲行業主要擅長於市場側的商業應用創新，數據存儲底層管理的核心技術研發嚴重依賴國外的開源開放。缺乏基礎研發梯隊，沒有關鍵理論 探索 ；沿襲陳舊的發展思路，習於外購器件設備；底層技術積累短缺，核心創新能力薄弱；嚴峻的局面至今沒有重大改變。
危情險勢。 中國在核心存儲產品、底層支撐技術、商業應用理念上長期跟跑，遭受外部勢力釜底抽薪式的「存儲底層關鍵核心技術精準打擊」的隱患和風險極大。面對復雜多變的國際環境，一旦遭遇卡脖子，如外購存儲產品斷貨或核心技術交流封鎖，舉國上下所有涉及信息技術應用的行業領域都必然窒息。從而直接降低相關產業迭代發展速度，掣肘 社會 前進步伐，削弱國家治理能力，進而危及影響到國家的政治和 社會 穩定。
時不我待。 我們需要立即行動起來，通過立項開展微型數據存儲技術創新研發，凝聚國內外數據存儲領域資源力量，構建數據存儲專業核心技術團隊；從研發軟體定義的存儲（數據去重）技術產品入手，填補國內技術產品領域空白；啟動研發微型化（原子級）數據存儲設備，搶占未來數據存儲領域的制高點。這項舉措也是解除我國數據存儲技術產品創新研發「卡脖子」危機的最佳途徑。
開展微型數據存儲技術創新研發的思路
我國應抓住當前數據應用驅動信息技術升級換代的大數據發展 歷史 契機，凝聚國內外資源力量，構建中國數據存儲專業核心技術團隊。近期：研發部署模塊化數據去重技術產品，壓縮海量數據存儲空間需求，填補國內底層數據存儲管理技術空白。遠期：啟動研發微型數據存儲設備，搶占未來數據存儲技術領域的制高點。
從開展微型數據存儲技術創新研發入手，聚焦國際存儲技術領域的戰略性前沿技術趨勢；聯手科研院所、高等院校、生產企業、大型用戶的資源，建設國家級核心技術團隊；積極引進/培養數據存儲技術人才，研發自主可控系列產品。
1.近期跟蹤行業動態
對標國際頂級數據存儲技術產品，砥礪學習底層模塊級數據存儲去重技術，壓縮海量數據存儲空間需求，實現自主可控國產數據存儲技術管理軟體產品的商務應用。基本原理是首先識別出重復的數據模塊，然後優化存儲多個重復數據模塊中的單一模塊，以及同其它重復模塊的鏈接關系。進而減少企業級客戶存儲數據所需的物理空間佔有量，降低采購部署數據存儲設備的增量。
2.遠期重點突出推進
探索 下一代數據存儲技術，整合跨學科資源啟動開展研發微型存儲器，力圖將現有基於磁碟/光碟/磁帶的計算機數據存儲器，轉化為未來基於原子/電子運動狀態的微型化數字信息採集與存取機制。其原理是將現在耗費數百萬個原子的材料介質所表徵的一位「0」或「1」二進制計算機數據，試圖由單個原子狀態變化來表徵。於是，可以將現有數據存儲設備體積縮小數十萬乃至百萬倍，最終將佔地約足球場面積的大數據存儲倉庫縮小為攜帶型器件。
3.研發工作開展建議
開展微型數據存儲技術創新研發應該建設成為國內領先、國際一流的數據存儲技術研究機構、產業孵化溫室、以及人才培養基地。
延攬數據存儲技術專家領銜擔綱咨詢顧問。全球招聘在世界頂級數據存儲公司工作多年的業界精英加盟指導。
構建中國數據存儲技術研發團隊。採用引進師資/開設培訓課程等有效方式，積累培育國內數據存儲技術力量。
結盟矽谷存儲技術研究院。依託美國矽谷地區的數據存儲實體公司，共享數據存儲底層技術知識。
注冊成立企業運營機構。開發軟體定義存儲（數據去重）技術產品，服務數據用戶市場，遵循商務運作規律。
融資涵蓋多種基金渠道。申報獲取國家重大專項基礎項目研發資金，吸引專業投資基金加盟。首期投資約需10億元人民幣（參考國際相關工程估值：美國IBM公司同類項目投資約600億美元/10年）。
推動微型數據存儲技術創新研發的建議
我國在開展新型基礎設施建設的同時，應當抓住當前數據計算應用驅動信息技術升級換代的大數據發展 歷史 契機，建立數據存儲技術的自主知識產權體系，填補國內空白，保障數字中國建設長遠規劃實施，推進國產數據存儲產品崛起，為相關產業發展鋪路。
2.建議遠期緊跟世界主流研發創新步伐，聚焦研發原子級微型化數據存儲技術產品（2020-2040年），在2040年前研發出原子級大數據存儲技術，並逐步實現產業化。
3.建議將微型化數據存儲技術創新作為國家戰略。搭建政產學研用共建共治共享的中國數據存儲技術聯合創新平台，建設國家級重點實驗室。依託科研院所/高等院校/相關企業，奠定從微型數據存儲理論、硬體設計、軟體開發、結構設計、系統集成等一整套原子級微型數據存儲技術研發工作的基礎。
4.建議國家相關部委給予配套資金支持。加快推進原子級大數據存儲技術研發和產業化轉化。支持申報重大 科技 項目和專項扶持資金。
5.建議形成能夠長期從事數據存儲技術創新的人才隊伍。借鑒全球數據存儲技術創新研發經驗，引進海內外數據存儲技術領域頂尖科學家和工程師。在高等院校與科研院所開設數據存儲技術專業課程，搭建完善的國內人才培養體系。
6.建議立項過程不宜採用常規項目申報、審批流程，亟需特事特辦予以批准。主要是有鑒於本項目相關的科研生產領域中，國內現有技術力量薄弱分散，評估體系資源匱乏。
7.建議項目推進應當低調快速務實：不重造勢，不揚虛名，不謀近利。主要是基於當前復雜敏感的國際政治經濟形勢，預計本項目勢將關聯國家核心產業戰略布局，影響未來數十年中國數字經濟命脈與發展。
作 者：中央 財經 大學中國互聯網經濟研究院研究員 歐陽日輝
通訊員：李 翀
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『貳』 比較實用的企業數據存儲管理方式有嗎
比較實用且先進的我覺得XSKY 星辰天合的數據全生命周期管理系統做的比較好。這個系統通過按需分級存儲，有效降低了整體存儲空間的投入成本，有效提升了企業數據的分級管理能力。
『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。
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『肆』 海量數據存儲系統那個公司專業
當前企業信息化中產生的數據呈現以下特徵： 一是數據總量持續增多，從原來的TB級數據量變為PB級甚至EB級； 二是多種類的散亂數據和海量條目的文件數據，生產中的非結構化數據越來越多，IT需要花費更多的代價存儲各類文本、語音、圖片、視頻、日誌、感測數據等； 三是冷數據逐漸變為熱數據，隨著大數據挖掘技術的成熟，企業需要從歷史數據中挖掘更多有價值的信息，輔助業務決策。 你可以網路下瑞馳信息技術，我之前了解過這塊挺專業的，也是大企業靠譜
『伍』 中小企業要怎麼搭建自己的大數據系統平台
中小企業自己開發大數據系統是有難度的，不過可以使用現場的大數據現場成平台，我們公司就是有的，同時也可以提供大數據系統軟體開發。
搭建大數據系統平台一般的流程為：
(1)操作系統的選擇。
操作系統一般使用開源版的RedHat、Centos或者Debian作為底層的構建平台，要根據大數據平台所要搭建的數據分析工具可以支持的系統，正確的選擇操作系統的版本。
(2)搭建Hadoop集群。
(3)選擇數據接入和預處理工具面對各種來源的數據。
(4)數據存儲。
(5)選擇數據挖掘工具。
(6)數據的可視化以及輸出。
『陸』 浪潮AI打造的AIStation開發平台具有哪些功能
AIStation 是浪潮自主研發的人工智慧開發平台，具有六大超強功能。一. 訓練數據管理： 統一管理個人數據及開發數據集，支持數據共享協同，對接企業數據存儲系統。二. AI計算資源集中管理調度:實現GPU伺服器及GPU卡池化管理，GPU資源使用情況實時統計分析。三. GPU性能監控：GPU利用率、顯存利用率、時鍾頻率、功耗、溫度等。四. AI計算資源運維管理：實時統計用戶組/用戶資源使用，實時查看計算節點資源佔用情況。五. 互動式模型開發訓練過程: 集成主流AI開發框架, 提供豐富完整的AI開發工具鏈。六 . 分布式訓練任務編排：不同深度學習框架模板，通過模板快速提交訓練任務，多機分布式任務跨節點自動分配計算資源，自動編排計算進程。
『柒』 現在主流的軟體開發平台有哪些
軟體開發平台是一種軟體開發工具，以通用技術架構（如MVC）為基礎，集成常用建模工具、二次開發包、基礎解決方案等而成。可以大幅縮減編碼率，使開發者有更多時間關注客戶需求，在項目的需求、設計、開發、測試、部署、維護等各個階段均可提供強大的支持。
軟體開發平台相對傳統開發模式的優勢：
1、優化產品基礎架構，提升軟體開發質量；
2、減少編碼率，提高開發效率，提升開發的靈活性；
3、可以充分關注客戶需求，實現按需定製；
4、實現配置組件的標准化，提升產品穩定性和兼容性；
5、提升企業開發能力，降低後期維護的時間和成本
『捌』 專業存儲系統集成做什麼
另外，大量的市場分析數據也從不同的角度說明，未來數據存儲的需求將會急劇增長，與這種趨勢相伴隨，企業的信息基礎設施將會呈現出一個明顯的特徵——存儲子系統的建立、管理和使用走向專業化。 建立存儲系統的方式基本上可以分為兩類：一是來自軟硬體設備研發生產廠商；二是來自存儲系統集成商。社會分工的細化和專業化趨勢使我們相信，存儲系統集成商將會成為企業機構用戶獲得存儲系統的主流方式。審視度勢，把握機會，你需要了解什麼呢？要產品？還是要解決方案？ 「解決方案」是如今的時髦詞藻，似乎比產品更高一籌。可是，仔細想想，未必如此。 所謂「解決方案」，帶有量身定做的意思，是根據應用需求對一系列產品進行組合的結果。這種組合不是人人都可以做的，它要求具有較強的專業知識和經驗。解決方案要根據應用環境進行一定的配置和組合，這也意味著某種靈活性和不確定性；與此相對應的概念是「產品」。所謂產品，這是一種定型的東西，在應用時不必要(常常是不允許)作太多的改變，強調的是一種確定性。另外應該注意到，同一樣東西在不同人的眼裡，有時可能會被看作「解決方案」，有時又可能被看作「產品」。例如一輛汽車，在專業工程師眼裡是一套「解決方案」，但在用戶眼裡就是一個「產品」。 既然叫做產品，就是買回來直接就可以安裝、使用，維護也比較簡單。所以從用戶的角度來看，產品的使用要比解決方案的應用簡單得多。為了完成同樣的功能，如果你為用戶提供了一套解決方案，它總是把人們的目光引向「問題是如何解決的」；如果你提供的是一個產品，用戶只要知道如何跟它打交道就可以了，而不必在意其內部的工作原理。所以，產品比解決方案更容易被用戶接受，這就是用戶總是傾向於購買「產品」而不是「解決方案」的原因。 可是，「解決方案」大行其道也有其必然的原因——存儲需求千變萬化，不可能用型號數量有限的產品來窮盡。例如一套SAN系統，至少需要存儲設備、網路互連設備和管理軟體這三類產品。根據應用需求的不同，每一項具體產品的選擇以及各個產品之間的結構關系和管理方式又會產生無窮無盡的變化。「解決方案」的確可以在更大的程度上滿足用戶對於系統功能和性能的需求，但由此帶來的問題是，它們在建立、使用和管理維護上往往過於復雜。 基於以上原因，「解決方案產品化」就成了來自用戶的一種迫切期望。從「解決方案」的形成過程來看，用戶的這種期望就轉化為對解決方案提供商的一種前所未有的要求。用「產品」的標准來衡量「解決方案」建立、使用和管理維護的全過程，那就是：可以實現標准化，可以形成批量生產能力，可以陳列出來供用戶選購並隨時進行演示，可在用戶現場立即開通，可以進行標准化的技術支持與服務。 這樣的標准使專業化的存儲系統集成商有機會脫穎而出，與那種僅有少量的產品、少量的技術人員、僅可通過「小爐匠」式的臨時拼湊形成零星「解決方案」的業務模式全然區別開來了。擁有解決方案的功能，但又像產品那樣方便地采購、安裝、使用和維護，這是存儲系統需求的發展趨勢。這也正是存儲系統集成商朗登科技有限公司一步一步走過的道路。作為一種品牌意識，朗登公司提出「作存儲系統設計院」的口號，算作是對過去的總結和對未來的承諾。 把方便留給用戶 隨著企業的數據量越來越大，其對存儲系統的功能、性能和易管理性的要求也越來越高，需要有相應的存儲系統集成專業機構來根據具體需求進行系統設計。眾所周知，企業要在市場上取得成功，需求是一切的出發點。但是，這里特別要注意，產品提供商和解決方案提供商，二者對市場需求進行定義的基礎是有區別的。生產存儲產品的目的是用來構造存儲系統，所以存儲產品的目標市場是存儲系統集成商，即解決方案的提供者。而解決方案的提供者，也就是系統集成商所關注的市場才是最終的用戶。部件的性能必然會作用於系統的整體性能，但系統的整體性能又不是各部件性能的簡單相加。專業的存儲系統集成商，他們的主要工作就是了解最終用戶的需求，設計最能滿足用戶要求的存儲系統解決方案，並對所設計的方案進行多次反復的認證和實驗，以保證存儲系統安全、穩定地運行，消除用戶的後顧之憂。 研究和把握各種各樣的用戶需求，形成獨立於具體用戶而適用於各類應用場合的存儲系統解決方案，把這些工作作為自身的日常功課，而不是坐等有了特定的用戶才開始研究他們的具體需求、臨時搭建特定的存儲系統，這是專業存儲系統集成商，即「存儲系統設計院」與普通系統集成商或者產品代理商的區別。「存儲系統設計院」意味著這樣一種能力——在這里，用戶可以看到各種已經建成並運行著的存儲系統，就像是選購產品一樣選購存儲系統。 如果缺少了這個環節，用戶直接面對獨立分散的存儲產品，幾乎不可能了解到自己需要什麼樣的存儲系統、應該由哪些產品構成、產品之間的結構關系應該怎樣。更為重要的是，獨立分散的存儲產品構成系統以後能否實現可靠的互操作，能否發揮其應有的功能和性能，這些問題都還是未知數。專業化的存儲系統集成，對互操作性的測試認證是其中一項至關重要的業務，這是他們必須向用戶承諾的一種保證。用戶的風險在這里被轉嫁而去了。 可見，存儲產品提供商的市場在於系統集成，系統集成商的市場才是最終用戶。專業化的存儲系統集成就是要作用戶的好參謀，而系統結構和數據管理策略的設計規劃以及系統投入運行後的服務保障是最重要的工作。 渠道+夥伴 市場是最富於理性的。誰能提供用戶需要的東西，用戶就會去找誰。對於存儲系統來說，用戶需要的就是在容量、性能、可用性、可管理性等各方面都滿足自己的應用需求。作為一家存儲產品生產廠商，不論是提供某種產品還是提供全線的存儲產品，都只有把它們變成存儲系統才能走向用戶、走向市場。如果沒有存儲系統集成商，產品生產廠商只好自己來完成構建用戶存儲系統的任務，然而這與現代社會專業化分工逐步細化的趨勢是背道而馳的。產品生產廠商的優勢顯然在於產品的設計、製造技術，只有那些規模非常龐大的廠商才有實力配備自己的系統集成咨詢機構，而且這類機構的業務也在向獨立運作的方向發展。這樣一來，大型存儲廠商的產品部門和系統集成咨詢部門到更像是同一股東名下的不同企業。作為存儲產品的研發和生產廠商，要想打開產品通向市場的大門，無論如何都離不開專業存儲系統集成商的配合。 存儲產品的互操作性不僅是用戶和系統集成商關心的問題，也是產品進入市場的關鍵環節。專業化的存儲系統集成商，由於其日常業務之一就是研究各類產品的互操作問題，所以由他們來為各存儲產品生產廠商進行互操作性驗證，其綜合成本應該是最低的。就拿朗登科技有限公司來說，它已經把自己明確地定位於「存儲系統設計院」，建立了十分完善的存儲系統驗證演示中心，在這里進行存儲產品的互操作性驗證當然是駕輕就熟，已經為不少國內外產品做過此類驗證。 最後需要指出一點，存儲系統集成決不是一味地向用戶傾銷新產品。相反，如何充分利用用戶原有的存儲資源，充分保護用戶已有的投資，根據實際需要確定是否需要增加新的投入以及投入的力度和策略，這才是真正的專業存儲系統集成商應該做的事情。在這里，存儲資源和企業數據的整合與管理達到了和諧與統一。對於存儲產品製造商來說，產品流向最終用戶的渠道絕不止一條，但專業化的存儲系統集成不僅將為存儲產品流向最終用戶提供最暢通的渠道，而且將自己的技術和經驗附加在產品之上，無疑是為產品做了進一步的增光添彩。
『玖』 原力Insights | Filecoin公鏈賦能企業級數據存儲
不久之前，流量為王的背景下，B站、微博及其他社交 娛樂 媒體，由於吃瓜群眾的熱情高漲紛紛宕機崩潰，在互聯網上引起了軒然大波。
對於高度中心化的互聯網平台，數據多集中在平台的資料庫中，存儲容量巨大， 想要保護數據完整穩定，任務不可謂不艱巨。
去中心化並且不斷向正規化方向發展的區塊鏈技術，進一步走入大眾的視野。
然而對於企業級應用選擇公鏈還是私鏈的探討，似乎從未停止過。
也許Filecoin能夠給出答案。
一 私鏈異軍突起
隨著信息化和數字化進程不斷加速，數據信息的規模呈現出爆發增長的趨勢。
全球金融和 科技 等巨頭相繼聚焦區塊鏈底層平台開發和技術應用， 更加高效安全和更為穩定的數字化發展成為企業的迫切需求。
與Google、Amazon、微軟和京東等這類互聯網巨頭推出基於區塊鏈基礎服務的應用平台相比，螞蟻金服、JP Morgan、IBM等機構相繼布局了 私有鏈 ，用於內部數據管理、審計等領域。
早在2018年，JP Morgan的區塊鏈項目負責人Amber Baldet在巴黎召開的以太坊大會中，講述其自建平台Quorum計劃連接區塊鏈公鏈與私鏈，接入用戶的區塊鏈資產， 並保護數據和資產的隱私性與安全性。
在今年5月份，曾經的通訊巨頭Nokia也透露 將建立一個安全、私有、授權的區塊鏈基礎設施 來提供數據交易和分析功能，實時利用 AI 和自動化機制應對快速增長的數據量，同時保證對數據進行安全可靠的訪問。
二 公鏈和私鏈之爭
公鏈作為信息完全透明和去中心化的基礎架構，是所有人都可以讀取、發送交易並可以獲得有效確認的公共區塊鏈。
在公鏈上的參與者都可以通過數字代幣激勵機制， 得到達成共識的收益。
公鏈主要特徵是開源（OpenSource）和匿名（Anonymity），也就是說公鏈具有去中心化、難篡改、便捷靈活和智能化等特點，在 促進數據共享、減化業務流程、降低運營成本、提升數據安全 等方面具有天然優勢。
然而在發展過程中公鏈的缺點也是突出的。
而私有區塊鏈因其編寫許可權僅歸於一個特定的機構，有信用主體，信息可以被篡改。
從理論上並不符合去中心化區塊鏈的核心特徵，但是私鏈可以提高交易速度，可以控制交易成本， 具有可擴展性支持更多交易， 並且對於機構的數據隱私可以提供更加完善的保護。
基於私鏈的商品溯源技術，早已成為阿里、京東、蘇寧等各大公司的兵家必爭之地，早在2016年，螞蟻金服將區塊鏈技術應用於支持進口食品安全溯源、商品溯源。
2017年初，阿里與普華永道合作， 打造可追溯的跨境食品供應鏈。
然而在日益豐富的互聯網服務不斷涌現的情況下，如果所有的應用都只適用於單一的私有鏈， 那麼需要許多單一機構提供不同的私鏈服務來滿足數據的處理和存儲。
區塊鏈搭建和運維至成熟，其成本非常巨大且運作十分低效，對於數據跨鏈協同處理技術要求非常高， 已然無法再滿足數字時代的 社會 發展需求。
根據IDC的研究數據顯示，2025年全球數據總量將達到175ZB。
依照我們目前在全球建立的數據存儲基礎設施的容量，要保存如此龐大的數據是遠遠不夠的，可想而知， 一個能夠有效存儲這些龐大數據量的解決方案迫在眉睫。
三 Filecoin賦能企業級數據存儲
Filecion是目前有實際應用場景的區塊鏈標桿性項目，自2020年10月上線到目前已經完成了高達 8.8EiB 的存儲量積累。
作為IPFS的激勵層，不僅為用戶共享網路帶寬以維持IPFS平穩運行的獎勵，另外包括協議實驗室和Filecoin基金會持續性的推出生態扶持項目助推生態的可持續發展。
現在Filecoin網路每天保持50PiB左右的增速而且在圈內進行了多個企業級重要數據文件的存儲。
德國航天中心使用IPFS作遙測數據存儲，美國阿波羅登月計劃中所有從月球拍攝的私密文件都應用IPFS上傳保存，全球第二大規模的火狐瀏覽器已使用IPFS檢索數據，萬維網和京東雲已應用IPFS存儲數據，谷歌瀏覽器已支持IPFS插件……
IPFS一個旨在將所有計算機設備連接到同一個文件系統，通過點對點傳輸、數據塊內容建立哈希去重的方式大幅提高數據傳輸的效率， 節省60%的網路帶寬，大大降低了存儲成本。
其分布式特點和加密演算法確保了數據安全，同時IPFS提供互聯網數據 歷史 版本Git的回溯功能，零知識證明也使得IPFS能夠在不透露細節的情況下進行數據確認，讓數據存儲更快、更安全、更開放。
隨著生態網路的不斷擴大， 藉助Web3.0 storage的飛速發展， 可以讓更多需要存儲的、有價值的、真實的數據存儲到IPFS和Filecoin的網路中來。
結語
幾乎所有的許可管理系統，從供應商的缺乏到合作夥伴的多樣性均受到不同程度的影響。
並不是說幾家公司達成一致就可以制定公眾所適用的規則。
只有更多的競爭，更多的選擇和更多的服務才能為人們所接受。
開放，公共互聯網已經成為我們主要的網路技術，隨著證明機制和技術的提升， 公鏈作為下一代互聯網的基礎設施將持續推動web3.0時代的發展。
IPFS和Filecoin所構建的公共區塊鏈存儲體系，同時具備降低數據存儲成本、提高數據安全、訪問數據高效和開發可拓展的特性。
不僅對傳統數據存儲模式進行顛覆，也解決了企業私鏈成本高、經濟效益低、應用場景單一封閉，數據集中且會被篡改的問題。
未來，也期待Filecoin可以把網路規模利用率進一步提升，企業級數據存儲在公鏈將變得切實可行。
『拾』 信息系統開發中如何根據數據的固有屬性來確定主題資料庫的兩種方式存儲
信息系統高級項目管理工程師：信息系統基礎知識
信息系統的概念
一般泛指收集、存儲、處理和傳播各種信息的具有完整功能的集合體。當代的信息系統是指以計算機為信息處理工具，以網路為信息傳輸手段的信息系統。
信息系統4個發展階段
階段1：電子數據處理階段。該階段僅著眼於減輕人們在計算方面的勞動強度，是屬於電子數據處理(EDP)業務，只是對企業單項業務進行處理，較少涉及管理內容。
階段2：事務處理階段(TPS)。計算機應用開始對企業的局部事務的管理，形成了事務處理系統(TPS),但它並未形成對企業全局的、整體的管理。
階段3：管理信息系統階段(MIS)。用系統思想建立起來的，以計算機為基本信息處理手段，以現代通信設備為基本傳輸工具，且能為管理決策提供信息服務的人機系統。即管理信息系統是一個由人和計算機等組成的，能進行管理信息的收集、傳輸、存儲、加工、維護和使用的系統。在這一階段，信息系統形成了對企業全局性的、整體性的計算機應用。強調以企業管理系統為背景，以基層業務系統為基礎，強調企業各業務系統間的信息聯系，以完成企業總體任務為目標。
階段4：決策支持系統階段(DSS)。
這四個發展階段，他們之間的關系並不是取代關系，而是互相促進、共同發展的關系，在一個企業里，以上四個階段的信息系統，可能同時都存在，也可能只有其中一種，更高級的是幾種信息系統互相融合成一體，比如ERP、SRM等就是這種情況。
信息系統的類型
1.從計算機應用的角度可以分為，人工信息系統、基於計算機的信息系統
2.從獨立性的角度可以分為，獨立信息系統、綜合信息系統
3.從處理方式角度可以分為，批處理信息系統、聯機處理信息系統
4.從數據環境分類可以分為:數據文件、應用資料庫、主題資料庫、信息檢索系統
數據文件:簡單、容易實現；很高的維護費用。
應用資料庫:為分散的應用而設計。簡單事項、數據分散，缺少共享，且維護費用高
主體資料庫:經過嚴格的數據分析，建立應用模型，開發需要花費較長的時間。但是後期的維護費用很低。使用戶直接與這些資料庫交互使用數據。如果管理不善也會蛻變為第二類或者第一類數據環境。
信息檢索系統：比傳統的資料庫有更大的靈活性和動態可變性。一般應該與第三類數據環境共存，支持綜合信息服務和決策系統。
5.以應用層次分類。戰略級、戰術級、操作級、事務級。他是根據使用用戶層級的不同進行的劃分。
信息系統的生命周期
1.信息系統規劃階段，經過概念產生過程、需求分析過程最終形成需求分析報告。
2.信息系統的開發階段，總體規劃、系統分析、系統設計、系統實施和系統驗收。
總體規劃，必須服從和服務於企業的總體目標和企業的管理決策活動。一個比較完整的總體規劃應當包含開發目標、總體架構、組織結構、管理流程、實施計劃和技術規范等。
系統分析階段，主要目標是為系統設計階段提供邏輯模型，是企業管理流程和信息流程的交匯點。主要包括組織結構和功能分析、業務流程分析、數據和數據流程分析、系統初步方案等。
系統設計階段，根據系統分析，設計實施方案。架構設計、資料庫設計、處理流程設計、功能模塊設計、安全控制方案設計、系統組織和隊伍設計、管理流程設計
系統實施階段，將設計文本變成能在計算機上運行的軟體系統(開發)，用戶在實施階段逐步變為系統的主導地位
系統驗收階段，試運行階段。
3.信息系統運行與維護階段，長時間的運行是檢驗系統質量的試金石。維護分為4種類型:排錯性維護、適應性維護、完善性維護和預防性維護。系統運行初期，排錯性維護和適應性維護比較多，而到後期完善性維護和預防性維護比較多。
4.信息系統更新階段，也稱信息系統消亡階段。
信息系統建設原則
1.高層管理人員介入原則,CIO介入
2.用戶參與開發原則，一是用戶有確定的范圍；二是用戶應當參與全過程的開發；三是用戶應當深度參與系統開發
3.自頂向下規劃原則
4.工程化原則
5.其他原則-（創新性原則、整體性原則、發展性原則、經濟性原則）
信息系統規劃方法
1.企業規劃方法(BSP).UC矩陣是BSP方法將過程和數據類兩者作為定義企業信息系統總體結構的基礎，具體做法是利用過程/數據矩陣，即UC矩陣，來表達兩者之間的關系。矩陣中行表示過程,列表示數據類，並以字母U(Use)和C(Create)來表示過程對數據類的使用和產生。
2.戰略數據規劃方法。數據環境對於信息系統至關重要，建設主題資料庫是信息系統開發的中心任務，圍繞主題資料庫搞好應用軟體開發。
3.信息工程方法。
4.關鍵成功因素法(CSF)，在每個企業中都存在著對企業成功起關鍵作用的因素，稱為CSF。C通過企業的CSF，確定企業業務的關鍵信息需求，通過對CSF的識別，找出實現目標所需要的關鍵信息集合，從而確定系統開發的優先次序
5.戰略集合轉化法(SST)，SST方法就是把企業的戰略集合轉化為信息系統的戰略集合，而後者由信息系統的目標、環境約束和戰略規劃組成。
6.CSF、SST、BSP之間的關系。在信息系統戰略規劃的實踐中，往往把這三種方法結合起來使用，統稱為CSB方法。CSB方法先用CSF方法確定企業目標，然後用SST方法補充完善企業目標，並將這些目標轉化為信息系統目標，用BSP方法校核兩個目標，並確定信息系統結構。
信息系統開發方法
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