『壹』 海量數據存儲
存儲技術經歷了單個磁碟、磁帶、RAID到網路存儲系統的發展歷程。網路存儲技術就是將網路技術和I/O技術集成起來，利用網路的定址能力、即插即用的連接性、靈活性，存儲的高性能和高效率，提供基於網路的數據存儲和共享服務。在超大數據量的存儲管理、擴展性方面具有明顯的優勢。
典型的網路存儲技術有網路附加存儲NAS（Network Attached Storage）和存儲區域網SAN（Storage Area Networks）兩種。
1）NAS技術是網路技術在存儲領域的延伸和發展。它直接將存儲設備掛在網上，有良好的共享性、開放性。缺點是與LAN共同用物理網路，易形成擁塞，而影響性能。特別是在數據備份時，性能較低，影響在企業存儲應用中的地位。
2）SAN技術是以數據存儲為中心，使用光纖通道連接高速網路存儲的體系結構。即將數據存儲作為網路上的一個區域獨立出來。在高度的設備和數據共享基礎上，減輕網路和伺服器的負擔。因光纖通道的存儲網和LAN分開，使性能得到很大的提高，而且還提供了很高的可靠性和強大的連續業務處理能力。在SAN中系統的擴展、數據遷移、數據本地備份、遠程數據容災數據備份和數據管理等都比較方便，整個SAN成為一個統一管理的存儲池（Storage Pool）。SAN存儲設備之間通過專用通道進行通信，不佔用伺服器的資源。因此非常適合超大量數據的存儲，成為網路存儲的主流。
3）存儲虛擬化技術是將系統中各種異構的存儲設備映射為一個單一的存儲資源，對用戶完全透明，達到互操作性的目的和利用已有的硬體資源，把SAN內部的各種異構的存儲資源統一成一個單一視圖的存儲池，可根據用戶的需要方便地切割、分配。從而保持已有的投資，減少總體成本，提高存儲效率。
存儲虛擬化包括3個層次結構：基於伺服器的虛擬化存儲、基於存儲設備的虛擬化存儲和基於網路的虛擬化存儲。
1）基於伺服器的虛擬化存儲由邏輯管理軟體在主機/伺服器上完成。經過虛擬化的存儲空間可跨越多個異構的磁碟陣列，具有高度的穩定性和開放性，實現容易、簡便。但對異構環境和分散管理不太適應。
2）基於存儲設備的虛擬化存儲，因一些高端磁碟陣列本身具有智能化管理，可以實現同一陣列，供不同主機分享。其結構性能可達到最優。但實現起來價格昂貴，可操作性差。
3）基於網路的虛擬化存儲，通過使用專用的存儲管理伺服器和相應的虛擬化軟體，實現多個主機/伺服器對多個異構存儲設備之間進行訪問，達到不同主機和存儲之間真正的互連和共享，成為虛擬存儲的主要形式。根據不同結構可分為基於專用伺服器和基於存儲路由器兩種方式。①基於專用伺服器的虛擬化，是用一台伺服器專用於提供系統的虛擬化功能。根據網路拓撲結構和專用伺服器的具體功能，其虛擬化結構有對稱和非對稱兩種方式。在對稱結構中數據的傳輸與元數據訪問使用同一通路。實現簡單，對伺服器和存儲設備的影響小，對異構環境的適應性強。缺點是專用伺服器可能成為系統性能的瓶頸，影響SAN的擴展。在非對稱結構中，數據的傳輸與元數據訪問使用不同通路。應用伺服器的I/O命令先通過命令通路傳送到專用伺服器，獲取元數據和傳輸數據視圖後，再通過數據通路得到所需的數據。與對稱結構相比，提高了存儲系統的性能，增加了擴展能力。②基於存儲路由器的SAN虛擬化，存儲路由器是一種智能化設備，既具有路由器的功能，又針對I/O進行專門優化。它部署在存儲路由器上，多個存儲路由器保存著整個存儲系統中的元數據多個副本，並通過一定的更新策略保持一致性。這種結構中，因存儲路由器具有強大的協議功能，所以具有更多的優勢。能充分利用存儲資源，保護投資。能實現軟硬體隔離，並輔有大量的自動化工具，提高了虛擬伺服器的安全性，降低對技術人員的需求和成本。
『貳』 海量數據存儲有哪些方式與方法
杉岩海量對象存儲MOS，針對海量非結構化數據存儲的最優化解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，
具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
1、容量可線性擴展，單名字空間達EB級
SandStone MOS可在單一名字空間下實現海量數據存儲，支持業務無感知的存儲伺服器橫向擴容，為爆炸式增長的視頻、音頻、圖片、文檔等不同類型的非結構化數據提供完美的存儲方案，規避傳統NAS存儲的單一目錄或文件系統存儲空間無法彈性擴展難題
2、海量小文件存儲，百億級文件高效訪問
SandStone MOS基於完全分布式的數據和元數據存儲架構，為海量小文件存儲而生，將企業級NAS存儲的千萬文件量級提升至互聯網規模的百億級別，幫助企業從容應對幾何級增長的海量小文件挑戰。
3、中心靈活部署，容災匯聚分發更便捷
SandStone MOS支持多數據中心靈活部署，為企業數據容災、容災自動切換、多分支機構、數據就近訪問等場景提供可自定義的靈活解決方案，幫助企業實現跨地域多活容災、數據流轉、就近讀寫等，助力業務高速發展。
4、支持大數據和AI，統一數據存儲和分析
SandStone MOS內置文件智能化處理引擎，實現包括語音識別、圖片OCR識別、文件格式轉換等批量處理功能，結合標簽檢索能力還可實現語音、證件照片檢索，從而幫助企業更好地管理非結構化數據。同時，SandStone MOS還支持與Hadoop、Spark等大數據分析平台對接，一套存儲即可滿足企業數據存儲、管理和挖掘的需求。
『叄』 海量分布式存儲系統Doris原理概述
Doris( https://github.com/itisaid/Doris )是一個海量分布式 KV 存儲系統，其設計目 標是支持中等規模高可用可伸縮的 KV 存儲集群。
Doris可以實現海量存儲，線性伸縮、平滑擴容，自動容錯、故障轉移，高並發，且運維成本低。部署規模，建議部署4-100+台伺服器。
Doris採用兩層架構，Client 和 DataServer+Store。
有四個核心組件，Client、DataServer、Store、Administration。
應用程序通過Client SDK進行Doris的訪問，
每台伺服器上部署一個Data Sever做伺服器的管理，每台伺服器上有自己的存儲Store，整個集群的數據存儲，每台機器獨立部署。數據通過路由選擇寫入到不同的機器中。
Administration為管理中心，提供配置、管理和監控。
config指，應用程序啟動一個Data Server，在啟動時要配置管理中心的ip地址，通關管理中心。管理中心會修改配置項感知到集群中加了新機器，對新機器管理，擴容等。待機器處於可用狀態，將該機器的配置項通知給KV Client。從而KV Client進行新的路由選擇。
擴容、下線機器等的控制台界面通過Management管理。
Monitor監控機器是否正常。
client寫數據，綁定產品的namespace（邏輯隔離），構成新key，路由到具體機器上讀寫。
路由解析演算法是設計的一個關鍵點，決定集群的管理方式，也決定了集群擴容的復雜性和難度。
Doris的演算法類似redis，有桶的概念，key映射到1w個虛擬節點，虛擬節點在映射到物理節點。
由於Doris設計時，用於4-100+規模的集群。因此，Doris分了1w個虛擬節點，當伺服器超過100會導致負載不均衡，1000會更差，相當於每一個集群上有10個虛擬節點，虛擬節點會有10%的影響。
擴容時，需要調節虛擬節點指向新的位置。具體過程為，暴利輪詢新節點添加後，一個伺服器上應該承載的虛擬節點個數，將超出的虛擬節點遷移到新機器即可。如上圖左圖有2個物理節點，擴容後，有3個物理節點，變為右圖。
為了保證高可用。doris所有服務分成2個組，兩組伺服器對等。兩個group是可以有不同數量的伺服器。
寫操作時，client的路由演算法在兩個group分別選2個伺服器，分別（同時）寫入，兩個伺服器全部返回後，再繼續向下進行。讀操作時，從兩個伺服器隨機選一個讀。這樣，提高可用性，數據持久性，不會丟失。
集群管理的重要角色Config Server，有一個功能是負責發現故障伺服器。
發現故障的方式有2種：
節點失效分為：瞬間失效、臨時失效、永久失效
應用伺服器向伺服器寫，如果寫失敗，為 瞬間失效 。接著應用伺服器進行3次重試。3次都失敗，通知管理伺服器，進行服務的失效判斷。
管理伺服器再寫一次，如果寫成功，認為是客戶端自己通信通信問題。如果寫入失敗，判斷為 臨時失效 ，通知所有client，伺服器失效，不要寫，也不讀。
如果2小時恢復，則節點為臨時失效。如果2小時沒有恢復，認為是 永久失效 。
如圖，如果節點2失效，進入臨時失效階段。
如圖，節點2臨時失效2個小時還未恢復，判定為永久失效。進入永久失效的恢復。
設計中，有臨時日誌節點（備份節點），有空白節點。實際使用中沒有節點3空白節點。原因：1 自動遷移有風險，還是需要手動遷移。2 幾年宕機1台，一直有一個空白節點standby浪費。一般晚上報警失效也沒有事情，第二天，找機器擴容即可。認為24小時之內，同樣編號的2台機器連續down掉，概率很低。
物理節點分成2個group，寫的時候，向2個group同時寫。當其中一個group擴容機器時，該group上的所有節點進入臨時失效狀態。停止讀寫，將數據遷移到新的伺服器上。
由於是虛擬節點的映射在調整，所以遷移是按照虛擬節點調整。為了遷移方便，虛擬節點物理化，一個虛擬節點對應一個文件。遷移時其實就是拷貝文件。這時，如果group1有節點失效也會出現不一致，但是，通常擴容的過程很快，因為，是scp拷貝文件，瓶頸為網路帶寬，通常幾十T數據，幾分鍾遷移完成，十來分鍾進行數據恢復。
『肆』 互聯網如何海量存儲數據
目前存儲海量數據的技術主要包括NoSQL、分布式文件系統、和傳統關系型資料庫。隨著互聯網行業不斷的發展，產生的數據量越來越多，並且這些數據的特點是半結構化和非結構化，數據很可能是不精確的，易變的。這樣傳統關系型資料庫就無法發揮它的優勢。因此，目前互聯網行業偏向於使用NoSQL和分布式文件系統來存儲海量數據。
下面介紹下常用的NoSQL和分布式文件系統。
NoSQL
互聯網行業常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。
HBase是Apache Hadoop的子項目,理論依據為Google論文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data開發的。HBase適合存儲半結構化或非結構化的數據。HBase的數據模型是稀疏的、分布式的、持久穩固的多維map。HBase也有行和列的概念，這是與RDBMS相同的地方，但卻又不同。HBase底層採用HDFS作為文件系統，具有高可靠性、高性能。
MongoDB是一種支持高性能數據存儲的開源文檔型資料庫。支持嵌入式數據模型以減少對資料庫系統的I/O、利用索引實現快速查詢，並且嵌入式文檔和集合也支持索引，它復制能力被稱作復制集（replica set），提供了自動的故障遷移和數據冗餘。MongoDB的分片策略將數據分布在伺服器集群上。
Couchbase這種NoSQL有三個重要的組件：Couchbase伺服器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase伺服器，支持橫向擴展，面向文檔的資料庫，支持鍵值操作，類似於SQL查詢和內置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用於RESTful和流式訪問數據的應用層API。Couchbase Lite是一款面向移動設備和「邊緣」系統的嵌入式資料庫。Couchbase支持千萬級海量數據存儲
分布式文件系統
如果針對單個大文件，譬如超過100MB的文件，使用NoSQL存儲就不適當了。使用分布式文件系統的優勢在於，分布式文件系統隔離底層數據存儲和分布的細節，展示給用戶的是一個統一的邏輯視圖。常用的分布式文件系統有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。
相比過去打電話、發簡訊、用彩鈴的「老三樣」，移動互聯網的發展使得人們可以隨時隨地通過刷微博、看視頻、微信聊天、瀏覽網頁、地圖導航、網上購物、外賣訂餐等，這些業務的海量數據都構建在大規模網路雲資源池之上。當14億中國人把衣食住行搬上移動互聯網的同時，也給網路雲資源池帶來巨大業務挑戰。
首先，用戶需求動態變化，傳統業務流量主要是端到端模式，較為穩定；而互聯網流量易受熱點內容牽引，數據流量流向復雜和規模多變：比如雙十一購物狂潮，電商平台訂單創建峰值達到58.3萬筆，要求通信網路提供高並發支持；又如優酷春節期間有超過23億人次上網刷劇、抖音拜年短視頻增長超10倍，需要通信網路能夠靈活擴充帶寬。面對用戶動態多變的需求，通信網路需要具備快速洞察和響應用戶需求的能力，提供高效、彈性、智能的數據服務。
「隨著通信網路管道十倍百倍加粗、節點數從千萬級逐漸躍升至百億千億級，如何『接得住、存得下』海量數據，成為網路雲資源池建設面臨的巨大考驗」，李輝表示。一直以來，作為新數據存儲首倡者和引領者，浪潮存儲攜手通信行業用戶，不斷 探索 提速通信網路雲基礎設施的各種姿勢。
早在2018年，浪潮存儲就參與了通信行業基礎設施建設，四年內累計交付約5000套存儲產品，涵蓋全快閃記憶體儲、高端存儲、分布式存儲等明星產品。其中在網路雲建設中，浪潮存儲已連續兩年兩次中標全球最大的NFV網路雲項目，其中在網路雲二期建設中，浪潮存儲提供數千節點，為上層網元、應用提供高效數據服務。在最新的NFV三期項目中，浪潮存儲也已中標。
能夠與通信用戶在網路雲建設中多次握手，背後是浪潮存儲的持續技術投入與創新。浪潮存儲6年內投入超30億研發經費，開發了業界首個「多合一」極簡架構的浪潮並行融合存儲系統。此存儲系統能夠統籌管理數千個節點，實現性能、容量線性擴展；同時基於浪潮iTurbo智能加速引擎的智能IO均衡、智能資源調度、智能元數據管理等功能，與自研NVMe SSD快閃記憶體檔進行系統級別聯調優化，讓百萬級IO均衡落盤且路徑更短，將存儲系統性能發揮到極致。
「為了確保全球最大規模的網路雲正常上線運行，我們聯合用戶對存儲集群展開了長達數月的魔鬼測試」，浪潮存儲工程師表示。網路雲的IO以虛擬機數據和上層應用數據為主，浪潮按照每個存儲集群支持15000台虛機進行配置，分別對單卷隨機讀寫、順序寫、混合讀寫以及全系統隨機讀寫的IO、帶寬、時延等指標進行了360無死角測試，達到了通信用戶提出的單卷、系統性能不低於4萬和12萬IOPS、時延小於3ms的要求，產品成熟度得到了驗證。
以通信行業為例，2020年全國移動互聯網接入流量1656億GB，相當於中國14億人每人消耗118GB數據；其中春節期間，移動互聯網更是創下7天消耗36億GB數據流量的記錄，還「捎帶」打了548億分鍾電話、發送212億條簡訊……海量實時數據洪流，在網路雲資源池(NFV)支撐下收放自如，其中分布式存儲平台發揮了作用。如此樣板工程，其巨大示範及拉動作用不言而喻。
『伍』 什麼是海量存儲U盤
迅速被接受的 XIV 存儲系統系列在全球安裝了數千次，涉及的行業包括金融服務、醫療、能源、教育和製造等行業。IBM XIV 可以與 Microsoft、IBM、SAP、Oracle、SAS、VMware、Symantec 和其他領先提供商的虛擬化、電子郵件、資料庫、分析、數據保護以及其他解決方案輕松集成。憑借其大規模並行處理網格架構，XIV 被公認為適用於雲計算和虛擬化環境的理想平台。
第 3代 XIV 型號提供 3TB 驅動器，可以實現每機架高達 243TB 的可用容量 - 這在一塊地板磚之上帶來了卓越的性價比價值。固態驅動器緩存（以選件形式提供）可以為整個陣列增添高達 6TB 的零管理緩存能力，從而為活動應用程序工作負載提供高達 3 倍的性能* - 而無需設置、管理或遷移策略。
釋放架構的強大能力：相對於先前的型號，第 3代 XIV 設計為應用程序帶來了巨大的性能提升，而且提供了企業在當今苛刻環境下所需的極高可靠性：
高達 4倍的吞吐量，對於商業智能、歸檔和其他極其苛刻的應用，可以削減所需時間並提升性能高達 3倍的更快響應速度，在 OLTP、資料庫和電子郵件應用中可以實現更快的事務處理和更高的可擴展性
憑借 IBM XIV 固態驅動器緩存（可選）提供 3倍的額外性能提升，從而以典型固態驅動器存儲成本的幾分之一，在零管理的情況下加速數據訪問*
利用 InfiniBand 模塊間連接、大容量緩存、快速的磁碟控制器、極高的處理能力以及豐富的 FC 和 iSCSI 連接，通過單一系統為更多應用程序提供服務的強大功能
強大的磁碟重建機制運用所有的系統磁碟，從而在只對系統服務產生極小影響的情況下，約 50 分鍾即完成 3TB 驅動器的重建
支持在第 3代 XIV 和 XIV 存儲系統之間進行簡便的遠程鏡像，從而提供滿足數據保護目標的靈活性。
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『陸』 hdfs的特點有哪些
hdfs的特點
一、hdfs的優點
1.支持海量數據的存儲：一般來說，HDFS存儲的文件可以支持TB和PB級別的數據。
2.檢測和快速應對硬體故障：在集群環境中，硬體故障是常見性問題。因為有上千台伺服器連在一起，故障率很高，因此故障檢測和自動恢復hdfs文件系統的一個設計目標。假設某一個datanode掛掉之後，因為數據是有備份的，還可以從其他節點里找到。namenode通過心跳機制來檢測datanode是否還存活。
3.流式數據訪問：（HDFS不能做到低延遲的數據訪問，但是HDFS的吞吐量大）=》Hadoop適用於處理離線數據，不適合處理實時數據。HDFS的數據處理規模比較大，應用一次需要大量的數據，同時這些應用一般都是批量處理，而不是用戶互動式處理。應用程序能以流的形式訪問資料庫。主要的是數據的吞吐量，而不是訪問速度。訪問速度最終是要受制於網路和磁碟的速度，機器節點再多，也不能突破物理的局限。
4.簡化的一致性模型：對於外部使用用戶，不需要了解hadoop底層細節，比如文件的切塊，文件的存儲，節點的管理。一個文件存儲在HDFS上後，適合一次寫入，多次讀取的場景。因為存儲在HDFS上的文件都是超大文件，當上傳完這個文件到hadoop集群後，會進行文件切塊，分發，復制等操作。如果文件被修改，會導致重新觸發這個過程，而這個過程耗時是最長的。所以在hadoop里，2.0版本允許數據的追加，單不允許數據的修改。
5.高容錯性：數據自動保存多個副本，副本丟失後自動恢復。可構建在廉價的機器上，實現線性擴展。當集群增加新節點之後，namenode也可以感知，將數據分發和備份到相應的節點上。
6.商用硬體：Hadoop並不需要運行在昂貴且高可靠的硬體上。它是設計運行在商用硬體（在各種零售店都能買到的普通硬體）的集群上的，因此至少對於龐大的集群來說，節點故障的幾率還是非常高的。HDFS遇到上述故障時，被設計成能夠繼續運行且不讓用戶察覺到明顯的中斷。
二、HDFS缺點（局限性）
1、不能做到低延遲數據訪問：由於hadoop針對高數據吞吐量做了優化，犧牲了獲取數據的延遲，所以對於低延遲數據訪問，不適合hadoop。對於低延遲的訪問需求，HBase是更好的選擇。
2、不適合大量的小文件存儲 ：由於namenode將文件系統的元數據存儲在內存中，因此該文件系統所能存儲的文件總數受限於namenode的內存容量。根據經驗，每個文件、目錄和數據塊的存儲信息大約佔150位元組。因此，如果有一百萬個小文件，每個小文件都會佔一個數據塊，那至少需要300MB內存。如果是上億級別的，就會超出當前硬體的能力。
3、修改文件：對於上傳到HDFS上的文件，不支持修改文件。Hadoop2.0雖然支持了文件的追加功能，但是還是不建議對HDFS上的文件進行修改。因為效率低下。HDFS適合一次寫入，然後多次讀取的場景。
4、不支持用戶的並行寫：同一時間內，只能有一個用戶執行寫操作。
『柒』 移動500g雲盤空間是什麼
移動500g雲盤空間是一種專業的互聯網存儲工具，是互聯網雲技術的產物，它通過互聯網為企業和個人提供信息的儲存，讀取，下載等服務。具有安全穩定、海量存儲的特點。
雲盤是一種專業的互聯網存儲工具，是互聯網雲技術的產物，它通過互聯網為企業和個人提供信息的儲存，讀取，下載等服務。具有安全穩定、海量存儲的特點。
定義：
雲盤，是雲存儲系統下的一項應用。而雲存儲本身，又是雲計算技術發展而來的一項應用。雲存儲的核心是數據的存儲與管理，它在雲計算系統的基礎上配置了海量的存儲空間。在集群系統、網格技術、分布式文件系統等技術的支持下，雲存儲系統可以實現跨地域的大規模存儲設備的協同工作，共同對外提供服務。
雲存儲系統各種應用程序介面（API）的存在，使得開發者可以通過開發不同的應用，不斷擴展雲存儲系統能提供的服務種類。目前，雲存儲系統主要能提供的業務包括雲盤、空間租賃服務和遠程備份與容災三大類。其中與普通網民關系最密切的就是雲盤應用。
『捌』 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。
『玖』 海量存儲器、主存儲器以及通用寄存器，這些有什麼區別
海量儲存器用於儲存最近也許不會使用的數據，主儲存器用於儲存即將使用的數據，寄存器用於儲存可立即進行運算的數據。