① sds和dis區別
SDS和DIS的區別在於，SDS是一種結構化的數據存儲，它將數據存儲在表格中，每一行代表一條記錄，每一列代表一個欄位，這樣可以更容易地查詢和更新數據。而DIS是一種非結構化的數據存儲，它將數據存儲在文件中，每一個文件代表一條記錄，每一個欄位代表一個文件，這樣可以更容易地查詢和更新數據。總之，SDS和DIS的區別在於數據存儲的結構不同，SDS是結構化的，而DIS是非結構化的。
② 人工智慧+大數據是什麼
數據每天都在產生，各行各業都有，數據量也是相當之大，但如何整合數據，清洗數據，然後實現數據價值，這才是當今大數據行業的研究重點。
人工智慧就是大數據應用的體現。
人工智慧AI是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種復雜工作的理解是不同的。
人工智慧其實就是大數據、雲計算的應用場景。
人工智慧和大數據的正確組合
隨著數據的生產和存儲量呈指數級增長，人們將開始看到人工智慧系統的適應和改進。
雖然人工智慧從業者可能對數據量有合理的處理，但大數據環境中的變化速度仍然是某些人工智慧應用程序的重要問題。
數據准確性是另一個越來越重要的問題，特別是對於分類方法和其他無監督的人工智慧方法。數據是必須建立任何技術(尤其是人工智慧)的基礎。錯誤的數據基礎(例如使用包含偏差或被錯誤操作的數據)通常會導致錯誤的技術方法產生錯誤的見解，而且可以通過壓力以消極的方式得到強化。
③ 數據挖掘中數據存儲的重要性
隨著互聯網的蓬勃興起，物聯網，雲計算，大數據，人工智慧在大眾視野出現的越來越頻繁了。
雲計算相當於人的大腦，是物聯網的神經中樞。雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。
大數據相當於人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。
人工智慧打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識（數據），不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智慧離不開大數據，更是基於雲計算平台完成深度學習進化。
而物聯網是互聯網的應用拓展，類似以前的「互聯網+」，也就是結合互聯網的業務和應用，核心是以用戶體驗為核心的應用創新。
我們主要講一下其中的「大數據」。
大數據的定義
在 2001 年左右，Gartner 就大數據提出了如下定義（目前仍是關於大數據的權威解釋）：大數據指高速 (Velocity) 涌現的大量 (Volume) 的多樣化 (Variety) 數據。這一定義表明大數據具有 3V 特性。
簡而言之，大數據指越來越龐大、越來越復雜的數據集，特別是來自全新數據源的數據集，其規模之大令傳統數據處理軟體束手無策，卻能幫助我們解決以往非常棘手的業務難題。
大數據的價值和真實性
在過去幾年裡，大數據的定義又新增加了兩個 "V"：價值 (Value) 和 真實性 (Veracity)。
首先，數據固然蘊含著價值，但是如果不通過適當方法將其價值挖掘出來，數據就毫無用處。其次，只有真實、可靠的數據才有意義。
如今，大數據已成為一種資本，全球各個大型技術公司無不基於大數據工作原理，在各種大數據用例中通過持續分析數據提高運營效率，促進新產品研發，他們所創造的大部分價值無不來自於他們掌握的數據。
目前，眾多前沿技術突破令數據存儲和計算成本呈指數級下降。相比過去，企業能夠以更低的經濟投入更輕松地存儲更多數據，而憑借經濟、易於訪問的海量大數據，您可以輕松做出更准確、更精準的業務決策。
然而，從大數據工作原理角度來講，大數據價值挖掘是一個完整的探索過程而不僅僅是數據分析，它需要富有洞察力的分析師、業務用戶和管理人員在大數據用例中有針對性地提出有效問題、識別數據模式、提出合理假設並准確開展行為預測。
大數據的歷史
雖然大數據這個概念是最近才提出的，但大型數據集的起源卻可追溯至 1960 - 70 年代。當時數據世界正處於萌芽階段，全球第一批數據中心和首個關系資料庫便是在那個時代出現的。
2005 年左右，人們開始意識到用戶在使用 Facebook、YouTube 以及其他在線服務時生成了海量數據。同一年，專為存儲和分析大型數據集而開發的開源框架 Hadoop 問世，NoSQL 也在同一時期開始慢慢普及開來。
Hadoop 及後來 Spark 等開源框架的問世對於大數據的發展具有重要意義，正是它們降低了數據存儲成本，讓大數據更易於使用。在隨後幾年裡，大數據數量進一步呈爆炸式增長。時至今日，全世界的「用戶」— 不僅有人，還有機器 — 仍在持續生成海量數據。
隨著物聯網 (IoT) 的興起，如今越來越多的設備接入了互聯網，它們大量收集客戶的使用模式和產品性能數據，而機器學習的出現也進一步加速了數據量的增長。
然而，盡管已經出現了很長一段時間，人們對大數據的利用才剛剛開始。今天，雲計算進一步釋放了大數據的潛力，通過提供真正的彈性 / 可擴展性，它讓開發人員能夠輕松啟動 Ad Hoc 集群來測試數據子集。
大數據和數據分析的優勢：
1.大數據意味著更多信息，可為您提供更全面的洞察。
2.更全面的洞察意味著更高的可靠性，有助於您開發全新解決方案。
其次，大數據還具有大量、高速、多樣化、密度低四大特性。
大量性：大數據與傳統數據最大的差異在於資料量，資料量遠大於傳統數據，例如抖音數據流、網路點擊流，面對的是海量低密度的數據，大數據的數據量通常高達數十PB。也因為資料量大，無法以傳統的方式儲存處理，因此衍生出大數據這一新興科學。
高速性：大數據與傳統數據最大的不同點，就是生成速度快。由於網際網路興起與資訊設備普及，以用戶突破20億人的臉書為例，如果每個用戶每天發一條消息，就會有20億筆資料。每一個人隨時隨地都可以創造數據，數據生成的速度已非過去可比擬。
多樣性：多樣化是指可用的數據類型眾多，隨著大數據的興起，文本、音頻和視頻等數據類型不斷涌現，它們需要經過額外的預處理操作才能真正提供洞察和支持性元數據。由於形式多元復雜，大數據儲存也需要不同於傳統數據的儲存技術。
密度低：數據價值密度相對較低，隨著互聯網以及物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。
大數據的挑戰
1.安全挑戰
盡管大數據由於應用范圍廣泛，已成為各領域的發展趨勢，但數據的公布有時會伴隨使用者隱私的曝光，比如FaceBook資料外泄、Google+個人外泄風波等因數據外泄而引發隱私問題的事件層出不窮。用戶的哪些數據是可以獲取、哪些是不允許讀取，始終存在侵犯用戶隱私的法律風險。
2..技術創新
大數據需要從底層晶元到基礎軟體再到應用分析軟體等信息產業全產業鏈的支撐，無論是新型計算平台、分布式計算架構，還是大數據處理、分析和呈現方面與國外均存在較大差距，對開源技術和相關生態系統的影響力仍然較弱，總體上難以滿足各行各業大數據應用需求。
3.成本過高
運營商需要處理的數據量巨大，基本都是以PB為單位，處理這些數據需要巨大的投入。
4.實時性
具有實時性的數據才有價值，存儲的數據數據時間越長，數據的價值就越低。在如今這個快節奏的社會，每一天的市場都瞬息萬變，品牌商通過大數據分析用戶的需求，如果得到的用戶數據太過陳舊，參考這些數據來規劃產品的方向，可能會對企業的發展造成毀滅性的打擊。
無論哪個行業，想要在當今的形勢下取得成功，都必須能夠不斷地從數據中挖掘業務價值，因此數據的保護離不開存儲器，當下市面上用於大數據的存儲器主要有固態硬碟，混合硬碟，傳統硬碟。
固態硬碟(SSD)，由控制單元和存儲單元，組成。固態硬碟的介面規格、定義、功能和用途與普通硬碟相同，形狀和尺寸也與普通硬碟相同。廣泛應用於軍事、車輛、工業控制、視頻監控、網路監控、網路終端、電力、醫療、航空、導航設備等領域。
優點：讀寫速度快；震動；低功耗。無噪音；工作溫度范圍廣；缺點：容量小；壽命有限；價格高。
混合硬碟是一種由傳統硬碟和快閃記憶體模塊組成的大容量存儲設備。快閃記憶體處理存儲器中最常寫入或恢復的數據。許多公司都在提供不同的技術，他們希望這些技術能在高端系統中流行起來，特別是筆記本電腦和掌上電腦。
與傳統硬碟相比，混合硬碟具有許多優勢：更快的數據存儲和恢復應用程序，如文字處理器；縮短系統啟動時間；降低功耗；減少熱量產生；延長硬碟壽命；筆記本電腦和筆記本電腦電池壽命；降低噪音水平：
傳統硬碟指的是機械硬碟（HDD），電腦最基本的內存，我們常說電腦硬碟C盤，D盤是磁碟分區，屬於硬碟。目前普通硬碟的容量有80G、128g、160g、256g、320g、500g、750g、1TB、2TB等，按容量可分為3.5英寸、2.5英寸、1.8英寸、5400rpm/7200rpm/10000rpm等。
通過物聯網產生、收集海量的數據存儲於雲平台，再通過大數據分析，甚至更高形式的人工智慧為人類的生產活動，生活所需提供更好的服務，這一切所產生的數據承載者——存儲器，在第四次工業革命進化的方向中，存儲行業也將是一顆亮眼的星。
④ 人工智慧是雲計算的一部分嗎
是的，人工智慧是雲計算的一部分。雲計算技術為人工智慧提供了強大的計算資源和存儲環境，使得人工智慧模型可以在雲端運行，而不需要擁有強大的計算機硬體。雲計算還提供了數據存儲、處理和分析的能力，這些都是人工智慧系統所需要的。因此，人工智慧在雲計算環境中可以更快地進行開發、訓練和部署，從而大大提高了人工智慧的應用效率。
⑤ 自動駕駛下的海量數據，業界如何安全高效存儲
近幾年來，各行業紛紛跨界加入造車行列，不說傳了多年要造車的國外手機巨頭、出資純電動汽車的科技互聯網大廠，國內的科技企業也在躍躍欲試，比如阿里巴巴、華為、網路、小米和滴滴出行。
除了這些高科技企業，還有小馬智行、文遠知行、AutoX、贏徹科技和主線科技等新興的自動駕駛初創企業；超星未來、奧特貝睿、宏景智駕等專注於私家車高階自動駕駛研發的新型一級供應商；以及純電動車起家的蔚來，小鵬，理想等造車新勢力，都紛紛加入汽車產業鏈，推動了汽車電動化和智能化的進程。
西部數據資深產品市場經理額日特
也正是這些新玩家的加入，使得傳統汽車產業鏈受到了前所未有的壓力，同時也推動了傳統汽車廠商加速新技術和新應用的落地。在西部數據資深產品市場經理額日特看來，隨著汽車智能網聯的不斷推進，汽車的電子電氣架構（E/E）也隨之變化，從最初的分布式架構向域融合和中央控制單元過渡。
輪子上的智能手機，對存儲架構提出更多要求
如今，不少人業內人士都認可汽車在向“輪子上的智能手機”演變，這個轉變，讓廠商開始將越來越多的攝像頭、雷達、激光雷達等感測器、電動機，甚至乙太網、人工智慧等技術都引入汽車。
額日特認為，更多感測器的引入，網聯技術、人工智慧技術的增加，以及汽車電子電氣架構的改變，對汽車內存儲產品的要求發生了很大的變化。
“在汽車存儲領域，單車存儲的 數量將會顯著降低，容量則會顯著提升 。”額日特在不久前廣州舉辦的Auto Tech 2021上演講時指出。
Counterpoint的報告也印證了這一點，該分析機構預計，未來十年內，汽車單車的存儲容量將會達到2TB左右。“目前車內存儲主要用在智能座艙和中控系統，且燃油車以32GB為主，電動汽車一般使用64GB，或128GB，相對於2TB來說，還有一個巨大的提升空間。”額日特表示。
他分析稱，為了應對汽車電動化、智能化、網聯化，及自動化方向的發展，存儲產品也面臨這很多挑戰，主要有四個比較重大的挑戰：
一是數據 的可靠性 和 安全性 ，這是存儲廠商所面臨最基本和最嚴苛的挑戰，也是相關法規及保險責任靠量的關鍵因素。因為對於自動駕駛來說，數據的可靠性和安全性意味著生命的安全。
存儲廠商在數據可靠性和安全性方面也做了不少工作，額日特拿e.MMC、UFS和SSD來說，存儲單元是由兩個部分組成的，一部分是存儲介質Raw NAND，另一部分是控制器和固件。
為了保證更好的TBW（Total Bytes Written），即產品生命周期里能承受的總寫入數據量，存儲廠商一般都會 通過控制器和固件對底層做一個讀寫均衡 。“TBW通俗地講就是耐擦寫，意思是NAND Flash是有壽命的，如果數據手冊里規定了NAND Flash的擦寫次數是3,000次，客戶就需要考量該TBW是否滿足自己的應用需求。”
還有一個是主機鎖定 ，即在汽車主機上焊上一個內存，加了主機鎖的內存放到另外一個主機上是沒有用的，因為它已經與原來的主機做了鎖定，這樣也可以確保數據的安全。
另外，防寫也是一個很重要的功能 ，比如汽車如果出事故了，有的用戶擔心數據會被汽車廠商篡改，“我們存儲廠商在與主機廠商、Tier 1企業一起共同努力，協商一個有效的協同保護機制，確保車輛在發生事故後，在警察沒有查看數據之前，沒有任何一家，包括內存廠商都無法篡改存儲器內的數據，以確保司法監管在調查的時候的公正性和嚴肅性。”額日特表示。
二是復雜的應用場景 ，隨著電子電氣架構向域及中央控制單元轉變，應用的融合對存儲的要求也變得更加復雜，不再是單一的讀或寫。比如導航是一個讀密集型操作，行車記錄儀是一個寫密集型操作。
特別是隨著電子電氣架構的改變，融合中央控制單元的使用，使得內存需要承受更加復雜的操作系統環境。比如高通的8155平台把智能座艙、數字儀表和中控融合到了一起，此時就需要使用Hypervisor，以允許多個操作系統和應用共享同一個硬體。 但實際上，現在的內存結構，只能做到邏輯分區，不能做到物理分區。
“舉一個簡單的例子，我們現在所使用的電腦有C盤、D盤、或者E盤，實際上C、D、E盤只是邏輯分區，底層的內存是沒有做到物理分區的，這些盤存儲的數據都是打散存儲在一塊內存里，不論是哪個盤壞掉，代表的就是整個內存檔都壞了。”額日特指出。
因此，這就會帶來一個問題，比如行車記錄儀是一個需要高擦寫支持的應用，如果把行車記錄儀也融合到智能座艙內的話，做起來很容易。但要是不做物理分區，由於行車記錄儀的高擦寫，可能整個內存很快就會壞掉。
為了適應這個改變，也為了數據的更加安全，“西部數據現在可以提供一種解決方案，那就是在底層做讀寫均衡的隔離，比如 一塊內存裡面，可以分別使用 TLC 和S LC 兩種N AND F lash ，由於SLC可以支持高擦寫，因此，SLC部分就可以作為行車記錄儀的存儲。”額日特表示。
三是海量數據存儲 ，為了適應自動駕駛的需求，越來越多的雷達和攝像頭被部署在汽車上，行車過程中會產生大量的數據。
特別是自動駕駛計程車的企業對數據的存儲容量需求是很大的，現在單車一天生成的數據量在8GB左右，但實際上，現在主流汽車的存儲容量在2GB到4GB之間。
額日特以西部數據與Waymo的合作為例，西部數據在Waymo自動駕駛計程車上安裝了10塊2TB的工業級SSD，也就是說Waymo的單車存儲容量要求是20TB。其實這也是大部分自動駕駛汽車的存儲需求。
四是高性能， 雷達和攝像頭會在行車過程中產生大量的數據，為了防止數據丟失，必然需要高性能、大帶寬存儲的支持。
其實存儲產品也在通過不停地創新來獲得更高的傳輸速率。在嵌入式存儲器方面，目前汽車領域使用的主流存儲產品是e.MMC，比e.MMC更快的是UFS產品，目前汽車領域主要採用的還是UFS2.1。實際上，消費類電子已經在大規模採用UFS3.0的產品了。額日特預計汽車級UFS3.1的產品，應該會在兩年內面市。
另外，在SSD方面，目前汽車領域的SSD主要還是採用SATA介面，未來帶寬更高、速度更快的NVMe介面的SSD產品也可能會在汽車上得到應用。使用SSD的好處就是容量可以做得更大，比如UFS介面能做到的最大容量可能是512GB，但SSD可以輕松做到4TB、8TB，甚至更大。
滿足汽車需求的解決方案
據額日特介紹，西部數據可以提供從端到雲的完整解決方案，以支持當前和未來的車輛系統要求，它為多樣的應用場景和數據中心，提供了小尺寸嵌入式終端存儲和可移動存儲，用於獲取和分析從車輛收集的大量數據。他特意強調，西部數據的汽車級快閃記憶體產品通過了IATF16949認證，符合AEC-Q100標准。
產品方面，有iNAND汽車級嵌入式存快閃記憶體檔（EFD），支持UFS和e.MMC介面，具有多種容量，採用11.5×13mm的小包裝，可為汽車OEM和一級供應商提供符合其需求的選擇。比如iNAND AT EU312 是一款基於 3D NAND 技術的汽車級UFS（通用快閃記憶體存儲），具有高數據傳輸速度的UFS 2.1介面和額外的UFS 3.0汽車功能，可提供最高256GB的容量，性能是前代基於e.MMC的產品的2.5倍。AT EU312利用第5代SmartSLC 技術，可提供高性能和可靠的寫入。
其e.MMC 嵌入式快閃記憶體檔基於e.MMC 5.1 標准，採用2D或3D NAND技術。具體產品有EM122已經獲得許多汽車設計的認證並投入生產，EM132在汽車市場中容量達到了256GB。
在PCIe SSD方面，有CL SN720和CL SN520等產品，採用了PCIe Gen3 NVMe介面，容量高達2TB，耐久性高達1600 TBW。
與合作夥伴的成功案例
在本次Auto Tech 2021展會上，西部數據不僅展示了自己家的汽車存儲解決方案，也帶來了合作夥伴的一些成功案例。
有為信息展示的“主動安全智能防控車載視頻終端K5-P”解決方案。
在車載監控方面，其合作夥伴有為信息展示了“主動安全只能防控車載視頻終端K5-P”解決方案，該解決方案支持ADAS、DSM只能監控，採用了記錄儀、視頻功能、主動安全功能一體化設計。同時支持硬碟（2.5” HDD）+ SD卡（西部數據WD Purple micro SD存儲卡），雙重存儲保證數據安全；且具有硬碟防震保護機制；此外，有為信息的專利的存儲介質保護裝置，可防止任意拆卸硬碟及插拔存儲卡。加上其獨特流媒體文件系統存儲方式，保證了數據安全不被篡改。
車載信息娛樂系統方面，其合作夥伴掌銳展示了“前裝車規模組”解決方案------CS199 MT8666AV模組，該模組基於聯發科 MT8666AV晶元封裝的前裝車規級帶4G通信模組，具有功能豐富，集成度高、尺寸小、低功耗、性能優、品質穩定的特點，可滿足汽車智能化、連網化的前裝需求，幫助客戶縮短項目開發周期，減少研發投入並降低品控風險。存儲方面，採用的是西部數據iNAND AT EM132產品，是汽車市場首個基於3D TLC NAND e.MMC介面產品，採用了標准BGA封裝，容量涵蓋了從32GB到256GB，具有快速啟動、自動刷新、增強型運行健康狀態監測，支持固件在線升級和100%預燒錄，有AEC-Q100溫度2級（-40°C 至105°C）和3級（-40°C至85°C）兩種選擇。
銥斯電子展示的智能駕駛輔助系統解決方案。
此外，西部數據現場還展示了採用iNAND AT EM122的智能駕艙、智能駕駛、以及車聯網等豐富的解決方案。
西部數據公司中國區嵌入式產品銷售部門銷售總監文芳女士
西部數據公司中國區嵌入式產品銷售部門銷售總監文芳表示：“車聯網、自動駕駛等新技術的商業化落地，對汽車新四化的發展起到了巨大的推動作用，同時也對車載存儲解決方案的安全性、可靠性、大容量、高性能以及復雜的場景應用提出了更嚴苛的要求。西部數據作為數據基礎架構的領導者，提供覆蓋8GB-18TB容量，包括e.MMC/UFS/micro SD/SSD/HDD等不同規格的車規級及企業級存儲產品，支持端-邊-雲新型數據架構在汽車領域的應用，滿足當前和未來單車智能及車路協同的多樣化需求。”
未來，西部數據將不斷突破創新，以卓越的產品及解決方案賦能汽車領域的改革與發展，為人們帶來更安全、優質的駕駛體驗。
結語
近年來，汽車行業正在經歷前所未有的變革，自動駕駛不斷發展，高清3D地圖、高級輔助駕駛系統（ADAS）、自主計算機、AI、大數據、增強型信息娛樂系統、無線更新、以及V2X技術等等逐步在汽車上得到普及，而這些功能都需要板載數據存儲，未來汽車的存儲需求將會越來越大，如何滿足汽車市場的特殊需求，是存儲企業必須要考慮的，抓住汽車市場，就意味著抓住了未來。
轉載自電子發燒友 @2019
⑥ 人工智慧黑庫是什麼
您好，人工智慧黑庫是一種用於存儲和管理人工智慧系統中的數據和信息的資料庫。它可以幫助人工智慧系統更好地理解和處理數據，從而提高系統的性能和准確性。人工智慧黑庫可以用來存儲用戶信息、訓練數據、模型參數和其他相關信息，以便在需要時可以快速訪問和分析。此外，它還可以用來存儲模型訓練結果，以便在需要時可以快速檢索和更新。
⑦ 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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⑧ 分布式存儲極簡藝術Minio解析
MinIO 對象存儲系統是為海量數據存儲、人工智慧、大數據分析而設計，基於
Apache License v2.0 開源協議的對象存儲系統，它完全兼容 Amazon S3 介面，單個對象的最大可達 5TB，適合存儲海量圖片、視頻、日誌文件、備份數據和容器/虛擬機鏡像等。作為一個開源服務，MinIO 在設計上汲取了Glusterfs的相關經驗不教訓，系統復雜度上作了大量簡化，目前大小隻有40+M，部署只需要一個命令即可完成！另外，minio舍棄了傳統分布式存儲擴容所需要的遷移流程，採用聯盟模式添加集群的方式，極大簡化了擴容流程；除此之外，minio還具有糾刪編碼、比特位保護、單寫多讀（worm)、下面來依次簡要解析一下Mioio的特點及具體實現：
元數據和數據一起存放在磁碟上。元數據以明文形式存放在元數據文件里（xl.json）。假定對象名字為key_name, 它所在桶的名字是bucket_name, disk路徑就是/disk，那麼存儲路徑就是：/disk/bucket_name/key_name，windows下C盤存放桶名為test，對象名為minio.exe示例如圖：
其中part.1是實際存儲數據（單機模式為原生數據，分布式為糾刪碼分塊），xl.json是如下所示的json字元串：
在同一集群內，MinIO 自己會自勱生成若干糾刪組，用於分布存放桶數據。一個糾刪組中的一定數量的磁碟發生的故障（故障磁碟的數量小於等於校驗盤的數量），通過糾刪碼校驗演算法可以恢復出正確的數據。MinIO 集成了 Reed-Solomon 糾刪碼庫，MinIO 存儲對象數據時，首先把它分成若乾等長的片段（對於大對象，默認按 5MB 切片)，然後每一個片段會糾刪演算法分成若干分片，包括數據分片不校驗分片，每個分片放置在一個糾刪組的某個節點上。對象的每一個數據分片、校驗分片都被「防比特位衰減」演算法所保護。
MinIO 會根據對象名（類似於文件系統的全路徑名)，使用 crc32 哈希演算法計算出一個整數。然後使用這個整數除以糾刪組的個數，得到一個余數。這個余數，可以作為糾刪組的序號，這樣就確定了這個對象所在的糾刪組。MinIO 採用 CRC32 哈希演算法，不 glusterfs 的Davies Meyer哈希演算法（性能、沖突概率不md4, md5相近）不一樣的是，CRC32演算法的哈希值分布較不均勻，但運算速度極快，高出 md4 數倍。相對於容量均衡，MinIO 更看重數據的寫入速度。
糾刪組如何配置？
官方文檔說明如下：
也就是說糾刪組的總大小隻能從這7中情況中根據你提供的盤的個數（或者說路徑個數）來自動選取最大值的，我們 不能靈活地配置m+k糾刪存儲格式。但這樣說又不是很准確 ，因為雖然不能配置任意的m+k，但是在系統已經選取好擦除編碼集的的個數後（也就是m+k），可以使用storage class存儲類來自定義m和k的數量，默認是1:1的。
存儲類：
MinIO支持配置兩種存儲類別，精簡冗餘類別和標准類別，默認是標准類別（1：1），可以在啟動MinIO伺服器之前使用設置的環境變數來定義這些類。使用環境變數定義每個存儲類別的數據和奇偶校驗磁碟後，您可以 在上傳對象時通過請求元數據欄位設置對象的存儲類別x-amz-storage-class 。然後，MinIO伺服器通過將對象保存在特定數量的數據和奇偶校驗磁碟中來兌現存儲類。具體配置和使用可以參考官方文檔 https://github.com/minio/minio/tree/master/docs/erasure/storage-class
傳統的擴展方式的劣勢
通過增加節點來擴展單集群，一般需要進行數據均衡，否則群集內各存儲節點會因負載不均而出現新的瓶頸。除了數據均衡操作的時機這個問題以外，在均衡過程中一般需要仍存儲使用率高的節點吐使用率低的節點遷移數據。當集群擴容後，大量已經寫入的文件落點會出現改變，文件需要遷移到真實的落點。當存儲系統容量比較大時，則會發生大量的文件/對象進行遷移,遷移過程可能由於佔用大量資源而導致上層應用性能下降。而且當文件/對象遷移過程中，機器故障可能會導致一些意想不到的情冴,尤其是有大量業務的時候。當然針對此類問題，Gluterfs之類的文件系統有一些比較復雜的處理辦法。
不支持擴展優勢
⑨ 普通人學習人工智慧有什麼意義
人工智慧領域目前發展迅速，如今在人力資源成本不斷增加的情況下，越來越多的人工智慧技術呈現到現實領域的應用過程中，未來將會有更多的人的工作被人工智慧所取代，港口，收費站，貨運物流等已經有大量的機器人來代替人工，在未來社會的競爭中還是有著非常重要的作用的。
大家普遍認為，人工智慧賦能製造業的時代已經到來。在全球范圍內，大量資本湧入人工智慧領域。漸趨復雜的演算法、日益強大的計算機、激增的數據及提升的數據存儲性能，預示著在不久的將來，人工智慧系統的能力將實現質的飛躍。
(9)人工智慧系統中的數據存儲擴展閱讀：
同時，越來越多的企業都開始安裝能夠聯網的智能感測器、啟用基於雲計算的演算法提升運行時間、提高速度和產量，為構建智能工廠打下基礎。 人工智慧在製造業的應用充滿挑戰，但潛在收益巨大，它能幫助企業尋求最優的解決方案，應對問題，創造價值。
目前，人工智慧以及其他顛覆性技術主要還是集中於消費領域，要真正實現以科技創新重塑中國經濟，人工智慧技術在工業領域和企業間的大規模應用則更為關鍵。在這個過程中，製造業如何能有效利用互聯網已積累的資源和新技術經驗、加速智能化轉型的進程。