Ⅰ 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。
Ⅱ DNA存儲，拯救人類數據危機的良方
開一個腦洞：如果地球正在面臨一場馬上到來的毀滅性星際災害，人類又想盡可能地保存地球的生命和文明，在現有條件下，該怎麼辦？
像大劉一樣讓地球停止自轉然後逃離太陽系，這恐怕來不及了。而如果像諾亞方舟一樣，一股腦把人類、動植物和人類的知識搬運到飛船上，現有的火箭運載能力，恐怕也裝不下這些物質的億萬分之一。
如果想盡可能多、盡可能長久地保存地球的生物，我們只需要把所有物種的DNA序列信息收集打包，在飛船的低溫環境下便可以保存長達數十萬年；而人類文明的信息呢？我們知道這些信息最高效的形式就是數據，而這些數據主要存儲在硬碟和光碟當中的。
想想這些硬碟儲存器的重量和數據密度，我們不得不再一次氣餒。更何況，可能飛船還沒逃出太陽系，這些數據就會因為硬碟或光碟的壽終正寢而丟失。
那麼DNA能不能當做硬碟來存儲數據信息呢？答案是，可以的。
DNA絕對是這個星球上最古老的生命信息存儲工具，同樣也可以作為數據信息的存儲介質，且存儲密度和使用壽命要遠遠超出現有的磁碟式的存儲方案。因此，DNA存儲，正在被人類視為數據存儲的未來，成為拯救人類數據存儲危機的最好的替代方案。
DNA存儲具體是怎麼做到的呢？現在發展到那一階段？商用的話還有哪些阻礙？這需要我們一一解答。
在了解DNA存儲是如何工作的之前，我們簡單了解下磁存儲和光存儲這兩種現有的解決方案的原理。
磁存儲的原理就是在金屬材料上塗上磁性介質，在通電的情況下形成電磁效應，可以進行存儲和表達0101的二進制信息。磁存儲的硬碟的優點是錄入和讀取的速度快，缺點是與體積重量相比，數據密度較低。經過60年發展，大概可以在3.5英寸大小的硬碟驅動上存儲3TB數據。
光存儲的原理是將數字編碼的視頻和音頻儲刻錄在光碟表面的凹槽中，再通過激光將這些凹槽中的數據讀取出來，進行轉存或播放。當前，光存儲也正在經歷存儲的極限。因為想要存下更多的數據，凹槽就必須越小、越緊湊，要求激光的精度也越高。目前，單層藍光光碟能夠保存 25GB 以上的信息，另一種紫外線激光如果研製成功，其光碟容量可以達到500GB的容量。
相對於磁存儲和光存儲而言，DNA存儲有哪些優勢？
首先，就是節約空間。但這些單層平鋪式的存儲方式，比起DNA的雙螺旋立體結構來說，其存儲量就有了多個數量級的差距。DAN本身的物理體積極小且又是立體結構，單位空間的數據密度非常高。舉個簡單的例子，1克DNA不到指尖上一滴露珠大小，卻能夠儲存700TB的數據，相當於1.4萬張50GB容量的藍光光碟，或233個3TB的硬碟（差不多151KG重）。
再則，非常節能。現有存儲方式，比如說一個數據中心，要消耗大量的單晶硅，還要消耗大量的電。而DNA物質只需保存在陰涼、乾燥的地方就可以，基本不需要額外的人工維護。就算需要把DNA冷凍起來，消耗的資源和能源也幾乎可以忽略不計。
此外，最重要的一點就是，保存時間非常久。現在高密度的存儲器都會隨著時間推移而衰減，能存儲時間最長的工具是磁帶，其壽命也就50年，其他的存儲器壽命更短。比較而言，DNA則保質期就以百年計算了，如果將其冷凍起來，能保存幾千甚至上萬年。
看來人類文明的拯救方案有了，但DNA存儲到底是如何做到的呢？
眾所周知，DNA由四種含氮鹼基——A、T、C和G互補配對構成，科學家將腺嘌呤（A）、鳥嘌呤（G）、胞嘧啶（C）和胸腺嘧啶（T）分別賦予二進制值（A和C=0 ，G和T=1），隨後通過微流體晶元對基因序列進行合成，從而使該序列的位置與相關數據集相匹配。這樣就把這些鹼基對編碼成1和0的組合，就可以用DNA的序列信息來表達二進制的語言了。
當每次將二進制語言寫進DNA序列當中，就可以把「DNA硬碟」放到低溫環境中進行保存。而需要讀取數據的時候，只用對目標DNA進行測序，將鹼基對還原成二進制編碼，再完成解碼，就可以還原為我們常見的數據了。
原理是非常簡單，但科學家是如何做到的呢？這就要簡單回顧下DNA存儲技術的發展史了。
最先想到這一方法的是一位藝術家Joe Davis，他在1988年與哈佛研究人員合作，把一個取名為Microvenus（小維納斯）的7*5像素矩陣的照片，轉化成35個鹼基的DNA序列，插入到大腸桿菌里，第一次把不屬於自然演化的信息寫進了在DNA當中。
（Microvenus代表女性和地球）
2010年，美國合成生物學家克雷格•文特爾（(Craig Venter）帶領研究團隊化學合成了整個支原體基因組DNA，取名為「辛西婭（Synthia）」，並以「自娛自樂」的方式將課題研究者的名字、研究所網址和愛爾蘭詩人詹姆斯的詩句等信息編碼進新合成的DNA中。
2011年，哈佛大學的合成生物學家喬治·丘奇（George Church）和加州大學的瑟里·庫蘇里(Sriram Kosuri)領導的團隊以及約翰•霍普金斯大學的基因組專家高原（Yuan Gao）首次進行了概念證明性實驗。團隊使用短DNA片段編碼了一本丘奇的659KB數據的書。
2013年，歐洲生物信息研究所（EBI）的尼克•高德曼（Nick Goldman）和他的研究團隊也成功地將包括莎士比亞十四行詩和馬丁•路德•金「我有一個夢想」的演講片段、一篇沃森和克里克DNA雙螺旋論文副本等5個文件編寫進了DNA片段里當中。739KB數據成為當時最大的DNA存儲文件。
2016年，微軟和華盛頓大學又利用DNA存儲技術完成了約200MB數據的存儲，成為DNA信息存儲技術的一個飛躍。
2017年7月，《自然》雜志發表了哈佛大學醫學院的賽斯•希普曼(Seth Shipman)和喬治·丘奇合作的一項活體DNA存儲的研究。他們把一部130年前的黑白電影《奔跑中的馬》存在了大腸桿菌的DNA上。雖然大腸桿菌體內有一段「奇怪的DNA」，不僅能夠正常生存，還可以正常遺傳，每次繁衍都是一次數據復制。而且存儲在基因組中的電影，在每一代大腸桿菌中也都完整無缺地保存下來了。
但因為細胞的復制、分裂以及死亡，會造成信息出錯的風險，未來數據安全，大多數情況下存儲信息的DNA都是以DNA乾粉的形式存在，活體細胞存儲的研究轉向合成DNA存儲。
同一年，哥倫比亞大學和紐約基因組中心在《科學》雜志發表了一項稱為「DNA噴泉」演算法高效的DNA存儲策略。這項技術展示了最大化利用DNA的存儲潛力，成功將海量信息壓縮至DNA的四個鹼基，即為每個DNA編碼1.6比特（bits）的數據，比之前多存儲了60%的信息，逼近理論極限（1.8比特）。該方法能夠將215PB數據存儲在一克DNA中，相當於2.2億部電影。
2018年，愛爾蘭沃特福德理工學院（WIT）研究人員開發出一種新型DNA存儲方法，可在1克大腸桿菌DNA中存儲1ZB的數據。
2019年，丘奇團隊又在《科學》期刊上發表了一項實驗結果。他們將丘奇的一本大約5.34萬個單詞《再生：合成生物學將如何改變未來的自然和自己》的書，以及11張圖片和一段Java程序，編碼進不到億萬分之一克的DNA微晶元，再成功利用 DNA 測序來閱讀這本書。
這些科研的快速發展也意味著DNA合成技術（數據寫入）和DNA測序技術（數據讀取）正走向成熟。但同時，DNA編碼過程仍然存在著存儲/讀取速度和成本等問題，DNA存儲離商業化還在路上。
在實驗室里，看起來DNA存儲並不復雜，但是在商業化上面，仍然還面臨著一些問題。
首先，存儲和讀取的速度都很慢。DNA存儲設備的訪問速度很慢，存取也很費時間。相比較磁碟存儲的電磁信號，DNA合成卻要依賴於一系列化學反應。用磁碟寫入200MB數據，不用1秒，用DNA合成差不多得需要3周的時間。
其次，DNA介質不能覆蓋和重寫。在DNA里，一旦把信息存進去，一般來說不能修改。想讀取這個文檔，需要把全部信息完全測序出來再轉碼。
第三，數據存儲的准確性有待提高。目前DNA測序時的重復讀取導致讀錯概率較大。
第四，隨機讀寫困難。目前DNA合成技術無法一次性產生較長的DNA分子，只能合成眾多的短片段。這使得在眾多DNA小片段組成的混合物當中，快速調取特定數據存在困難。
最後，也是最重要的，DNA存儲成本太高了。比如目前DNA存儲200MB數據，需要耗資80萬美元，而用電子設備，成本連1美元都不到。
但正如上面所說，如果放到更長的時間尺度上和數據存儲空間壓力下，DNA具有的大存儲密度、高節能環保、超長穩定性的獨特優勢就顯現出來了。只要隨著存儲和讀取技術的發展，DNA編碼和測序的效率提升，成本大幅下降，DNA存儲離商業化應用也就不遠了。
那麼，現在在商業化上有哪些進展呢？
在2015年，微軟公司和華盛頓大學合作發表了一個成果，採用定點讀取信息，也就是給一個長長的DNA鏈里加入一些追蹤標記。這些類似索引機制的標記，可以不用每次等測序完整DNA長鏈，就能選取合適的標記進行讀取。
2018年，讀取技術又實現突破，微軟研發了「納米孔」讀取技術，讓 DNA 介質列能擠過一個很小的納米孔而讀取其中每個 DNA 鹼基。這一技術讓大大縮小了讀取設備的空間開支，一個手掌大小的 USB 設備就能進行讀取，但讀取速度在每秒幾KB左右，可以說仍然相當慢。
2019年3月，微軟團隊在《自然》雜志發表一項新的進展，他們開發了世界上第一個自動DNA存儲介質。相比較於手動操作進行DNA的合成和測序，能夠自動化方式進行DNA編解碼才是未來商業化的出路。
另外，關於DNA存儲和讀取時長以及成本的問題，一家2016年成立的美國初創公司Catalog也正試圖嘗試解決。
去年，Catalog將一共16G的維基網路英文版文本存儲在了一個DNA分子上。他們使用了一台DNA書寫器設備，以4Mbps的速度在DNA中記錄這些數據。這意味著在一天內可以記錄125GB，大約相當於高端手機可以存儲的容量。這一速度已經是之前研究所存儲速度的三倍。
目前，Catalog使用了由20到30個鹼基對長預制合成DNA鏈，通過酶嵌套在一起，可以存儲更多的數據。這些片段的排列就像英語使用26個字母一樣，理論上可以創造出無數的組合。據Catalog估計，未來進行1MB數據DNA存儲成本將不到0.001美分。
當然，如果未來這家創業公司真的能夠將成本大幅降下來，那麼確實有可能為DNA數據存儲的商業化鋪平道路。
在2019年，《科學美國人》與世界經濟論壇聯合發布的當年全球十大新興技術中， DNA數據儲存技術名列其中。
可以預見，磁存儲和光存儲方式在未來一段時間仍將占據數據存儲方式的主流。不過，即使我們不會出現地球末日這種極端情況，因為近幾年數據激增，人類也正面臨數據存儲空間不足的嚴峻問題。同時，數據存儲需求激增，帶來的是硅晶片使用量的激增，以及由此引發的環境污染問題、水資源和能源消耗等問題。
DNA存儲技術的實現，一定程度將緩解傳統存儲的容量問題，並大幅減少電子元件和能源的消耗。
Ⅲ 購買雲計算伺服器一般需要多少錢
幾十上百不等，首次購買都是很優惠的，基礎個人配置最低的就幾十塊錢就能買到，稍微好點的企業或者工作室需要的話也就幾百塊。
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雲伺服器的業內名稱其實叫做計算單元。所謂計算單元，就是說這個伺服器只能算是一個人的大腦，相當於普通電腦的CPU，裡面的資源都是有限的。你要獲得更好的性能，解決辦法一是升級雲伺服器，二是將其它耗費計算單元資源的軟體部署在對應的雲服務上。例如資料庫有專門的雲資料庫服務、靜態網頁和圖片有專門的文件存儲服務。
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Ⅳ 現在儲存方式這么多，為什麼光碟還沒有被淘汰，是因為價格低廉嗎
現代的科技正在快速發展，對於數據的儲存方式有很多，而且都非常的便捷，但是光碟依舊是沒有被淘汰，這不僅僅是因為它價格便宜，還有很多其他的原因，比如安全、不易損壞等。那讓我們一起來分析一下，在現代技術下光碟的儲存形式依舊沒有被淘汰，到底是為什麼呢？
三、不易損壞。
最後一個原因就是因為光碟不易損壞，如果我們用手機或者是U盤存儲數據，那麼一旦這些東西掉到水裡面，我們的數據可能就會被損壞，而把數據刻在光碟上面，除非光碟被燒毀或者是磨損嚴重，我們的數據可能會丟失，在其他情況下，數據通常都是完好無損的，尤其是光碟的防水性非常的好，即便多次泡水，我們的數據依舊不會被破壞。
不知道你們認為用光碟存儲數據還有哪些優點呢？歡迎在評論區底下留言。
Ⅳ 購買雲計算伺服器需要多少的費用
普通雲伺服器費用大概在幾十元到幾萬元不等，而小型博客類網站，一年大概70元左右。普通網站，一年大概300~500元左右。【感興趣的話點擊此處了解一下】
企業級網站，考慮到規格要求高，配置高，可能需要1000~2000元左右。不過目前雲計算廠商內卷非常嚴重，雲伺服器價格也是一年比一年低了，想當初前年雲伺服器1核2G1M帶寬需要120元/年，現今做活動，雲伺服器同配置下也只需30~40元了。
億萬克政務雲是實現政府網站群信息資源共享的平台，是政府網站群門戶、政府網站群區域子門戶和專業子門戶，為公眾提供「一站式」的便捷服務。
在智慧時代應用場景日益繁復的趨勢下，智慧算力的需求已經從量擴展到更加多元化的層面，相信在億萬克圍繞產品進行持續不懈的研發和探索之下，未來性能更加強大的億萬克亞當伺服器將在日趨完善的算力時代下，為驅動行業高質量發展提供新的動能。
Ⅵ 存儲器容量越大,每位的成本越低 怎麼解釋
存儲器價格構成： 內存顆粒、封裝材料、機器損耗均攤、人工成本。
例如：
容量100的一個存儲器價格是：50元 + 10元 + 10元 + 10元= 80元
容量500的一個存儲器價格是：250元 + 10元 + 10元 + 10元= 280元
容量100的單位成本是0.8元，而容量500的單位成本是0.56元。
問題的關鍵在於除了內存顆粒成本會與容量成正比，其他的成本基本上沒有變化（即使有也是很小），所以容量越大，單位成本越低。 這就是規模經濟！