A. 浩祥科普 | 什麼是B端互聯網的新存儲體系
什麼是B端互聯網的新存儲體系？
（1）是信息基建（包括伺服器、IDC和存儲等）；
（2）是網路安全，包括等保2.0帶來的態勢感知等新方向；
（3）互聯網流量端和SaaS雲化軟體；
站在這個時點上，B端互聯網的產業趨勢從根基部分來說顯著區別於C端互聯網的計算體系。
為何要建設新存儲體系？
因為傳統存儲技術，難以解決B端互聯網大數據痛點，傳統存儲技術受到容量，性能和架構限制不具備擴展性和兼容性。當然，雲計算巨頭們也有在考慮冷數據存儲問題，推出的產品有同質化趨勢。
具IDC預測2025年我國數據達48.6ZB（18年至25年復合增速超過30%），其中超過80%為非結構（文檔、圖片、數據），存儲容量與數量成為巨大挑戰！
傳統存儲通過縱向拓展（只增加容量），性能與容量成反比，無法解決海量增長的非結構數據存儲管理問題。
新形態、新應用、新價值
企業將迎來系性能數據時代
2019年，各 各業的數字化轉型進程不斷加速，受政府的戰略推動，中國數字化轉型IT 出將 次超過 數字化轉型IT 出，占 達到51%。IDC預測，到2020年，全球將有 少55%的組織成為「數字化的堅定者」，部署數字平台的組織數量將增加 倍，達到60%。到2022年，由數字拉動的經濟產值將佔全球GDP的60%， 中國數字經濟產值占 將超過全球平均 平，達到65%。
隨著數字化進程的加速以及智能化 標的推進，企業產 的數據將持續增 ，數據呈海量、多元發展趨勢；多雲和雲-邊-端等部署環境更加復雜，2020年全球 於雲基礎架構的硬體 出將超過傳統數據中 基礎構 出，占 達到52.9% ；在應 層 ，企業對數據的實時性和可靠性的要求越來越 ，根據IDC預測，2020年中國全快閃記憶體陣列市場將同 增 52.3%，達到7.6億美元，分布式存儲系統也將在2019年取得61.0%的同 增 ，並在未來五年（2020-2024年）保持23.2%的年復合增 率；企業也將更加重視數據價值的挖掘，以提供優質的產品和服務。2020年，新數據時代已經來臨。
企業的需求和挑戰進 步驅動了數據時代的發展，在新數據時代下，企業的IT轉型將更加緊迫，IT供應商需要為各 業的轉型提供助 。IDC通過分析數據在 融、交通、電信、能源、製造、醫療等代表性 業的發展現狀和痛點，發現新數據時代下企業主要在數據海量增 ，數據實時和可靠性以及數據整合及管理三 臨挑戰。
數據海量增 - 在數字化轉型的推動下，企業每年產 的數據量將繼續保持 速增 ，這將對存儲設備供應商帶來巨 挑戰，但同時也提供了發展機遇。通過IDC調研發現，存儲介質和存儲設備供應商在2018年為全球增加了超過700EB的數據存儲容量，創造了超過880億美元的收 。預計2018-2023年，全球存儲裝機容量將以18.4%的年復合增 率增 ，2023年的存儲裝機容量將達到11.7ZB，其中企業級存儲裝機容量將達到25.1%的年復合增 率，與2018年相 增幅超過3倍，遠 於個 存儲容量5.9%的年復合增 率。
從全球存儲介質來看，預計增 最快的存儲介質是固態硬碟（SSD），未來五年的其年復合增 率將達到44.0%，遠 於整體存儲裝機容量18.4%的年復合增 率。在中國，從企業級外置存儲市場來看，全快閃記憶體陣列得益於其較 的市場價值，從2015年 2018年市場出貨價值快速增加， 2018年迎來增 峰值，總市場規模達到5億美元。鑒於更多的技術升級，如 持端到端的NVMe，IDC認為2019年全快閃記憶體陣列仍會保持較 增 ，2019年第 季度預測顯 ，中國全快閃記憶體存儲陣列市場將實現52.3%的同 增 ，達到7.6億美元。
從全球存儲設備類型來看，2017年，企業級存儲系統已經取代PC和平板電腦，成為總體容量最 的存儲設備；預計2019年，企業級存儲系統的裝機容量同 增 率達32.9%，遠超總存儲裝機容量17.1%的同 增 率；2021年，企業級存儲系統的裝機容量將占 半左右的全球存儲裝機容量；到2023年該 例將繼續增 ，預計將達到56.2%。此外，預計到2023年，視頻採集存儲占 將達到10%左右，並有望在2023年之後超過PC和平板電腦，成為僅次於企業級存儲的的第 存儲市場。在中國，已被市場 泛接受的分布式存儲系統，在未來五年將保持23.2%的年復合增 率。
數據的可靠性和實時性- 未來 論是企業還是個 都對數據產 了更 的依賴。數據作為未來企業最重要的核 資產之 ，保證數據存儲的可靠性成為 種必要，尤其在諸如 融、電信、醫療等與 關系密切的 業。為了實現數據存儲的安全可靠，未來存儲設備的容災和冗餘機制必不可少，避免因 然災害、設備損壞等意外引發的數據丟失是企業數字化轉型的重要訴求。同時，隨著互聯 、物聯 以及 智能等技術在各 業的不斷滲透，企業對於數據實時性的需求 益增加。IDC預測，到2023年，實時數據將佔全球數據圈24.5%的份額。許多 業場景，例如 融的 險評估、交通的 動駕駛、運營商的智能 絡等，都需要依賴快速實時的數據採集、存儲和分析得以實現。同時，應 對延遲的要求也越來越嚴苛，部分應 甚 要求亞毫秒級的延遲。在新數據時代，IT供應商需要提供更優化的 絡、接 和存儲介質，以確保IT基礎架構的響應速度能夠滿 未來數據實時性的需求。
B. 大數據時代的安防數據存儲安全
大數據時代的安防數據存儲安全
近幾年隨著平安城市、智能交通、智能樓宇等行業的快速發展，大集成、大聯網推動安防行業進入了大數據時代。安防行業大數據的存在已經被越來越多的人熟知，特別是安防行業海量的非結構化視頻數據，以及飛速增長的特徵數據(卡口過車數據、人像抓拍數據、異常行為數據等)，帶動了大數據的數據安全一系列問題，吸引著行業的關注。
大數據引發監控數據安全性問題突出
大數據的本質是系統通過處理採集到的所有數據，去提取其特徵和共性的信息。通過大數據的處理使得所有的數據都有價值。通過大數據的處理，把傳統認為沒有價值的信息也能夠產生非常有價值的信息，這就叫做數據挖掘。同樣的數據擺在我們面前不同的挖掘方法，不同的挖掘目標可以為各種各樣的業務的應用產生有價值的信息。對於安防行業，監控技術如今正面臨日新月異的變革，模擬視頻監控正在向IP網路監控轉變，巨大轉變的同時對安全性也提出了更高的要求。我們探討數據安全，包括產品本身的物理安全和產生數據的安全。所以，大數據時代引發監控數據安全性問題有以下幾點：
1、基礎設備的風險：包括監控中心的存儲設備、伺服器和前端節點設備的安全性、網路設備的安全性、傳輸線纜的安全性等。設備的安全可靠是整個大數據安防系統安全運行的基礎。
2、信息存取的風險：包括用戶非法訪問、數據丟失、數據被篡改等。系統信息的安全，主要運用各種加密技術、存儲技術、及備份方案來達到系統信息的安全。
3、信息在網路上傳輸的風險：包括視頻信息、錄像數據信息、用戶信息等在傳輸過程中保密性、完整性的保障以及傳輸鏈路上的節點設備的安全。另外還包括前端採集設備、社會監控資源接入公安監控專網的安全。
4、系統運行的風險：包括接入設備的識別和認證、設備運行故障、軟體病毒、惡意代碼、以及設備控制的優先順序調度等。系統運行時的風險控制主要依靠視頻監控軟體平台來保障，該軟體平台可以完成設備管理、故障監控、訪問控制、用戶管理、鑒權機制等一系列的功能來保障整個系統的安全運行。
基於以上4點，從存儲設備的角度我們主要談及前面兩點。
大數據也催生監控存儲方式變革
在一個時代下，必然會發生諸多變革。
視頻監控的存儲技術和介質從VCR模擬存儲、DVR數字存儲，逐漸向NVR、NAS、SAN等網路存儲發展。而在存儲方式上，主要有集中式存儲和分布式存儲兩種。大數據意味著海量的數據，也意味著更復雜、更敏感的數據，這些數據會吸引更多的潛在攻擊者。為此，我們關注點是，大數據下的信息安全問題將衍生新的機遇，提升安防的價值。
隨著安防形勢的復雜多變和大數據時代的來臨，對視頻錄像文件分析的需求越來越多。視頻監控系統中也越來越多的使用了高級的數據存儲設備和系統，例如專業的磁碟陣列系統等等。同理，安防行業使用這些專業存儲設備時，需要充分了解這些軟硬體的特性，而不要僅僅把它們當作超級外接大硬碟來使用。在系統設計和實施過程中可以充分利用這些設備中自帶的一些數據保護軟體來保護自己的數據。常用和流行的數據安全保護技術主要有以下七種：
磁碟陣列：磁碟陣列是指把多個類型、容量、介面甚至品牌一致的專用磁碟或普通硬碟連成一個陣列，使其以更快的速度、准確、安全的方式讀寫磁碟數據，從而加快數據讀取速度、提高數據保存的安全性。
SAN：SAN允許伺服器在共享存儲裝置的同時仍能高速傳送數據。這一方案具有帶寬高、可用性高、容錯能力強的優點，而且它可以輕松升級，容易管理，有助於改善整個系統的總體成本狀況。我們推薦FCSAN方案，它能為大數據時代的視頻監控，相較於IPSAN方案，大幅減少存儲設備台數，從而大幅降低成本，在數據安全方面由於自身設備超高的穩定性和性能來得以保障。
數據備份：備份管理包括數據備份的計劃，自動操作，備份日誌的保存。
雙機容錯：雙機容錯的目的在於保證系統數據和服務的在線性，即當某一系統發生故障時，仍然能夠正常的向網路系統提供數據和服務，使得系統不至於停頓，雙機容錯的目的在於保證數據不丟失和系統不停機。
NAS解決方案通常配置為作為文件服務的設備，由工作站或伺服器通過網路協議和應用程序來進行文件訪問，大多數NAS鏈接在工作站客戶機和NAS文件共享設備之間進行。這些鏈接依賴於企業的網路基礎設施來正常運行;NAS提供視頻監控系統後期視頻文件批量處理分析的基本可能。
數據遷移：由在線存儲設備和離線存儲設備共同構成一個協調工作的存儲系統，該系統在在線存儲和離線存儲設備間動態的管理數據，使得訪問頻率高的數據存放於性能較高的在線存儲設備中，而訪問頻率低的數據存放於較為廉價的離線存儲設備中;視頻錄像的歸檔可以充分利用高級存儲設備的數據遷移手段;分層存儲有效降低存儲系統的整體成本。
異地容災：以異地實時備份為基礎的、高效的、可靠的遠程數據存儲，在各單位的IT系統中，必然有核心部分，通常稱之為生產中心。往往給生產中心配備一個備份中心，改備份中心是遠程的，並且在生產中心的內部已經實施了各種各樣的數據保護。不管怎麼保護，當火災、地震這種災難發生時，一旦生產中心癱瘓了，備份中心會接管生產，繼續提供服務;視頻監控的多中心配置越來越多，各個中心的系統和數據容災應該借鑒IT的容災技術考慮。
結束語
大數據是繼雲計算、物聯網之後信息產業當前科技創新、產業政策及國家安全領域的又一次知識新增長點。在大數據的背景下信息安全面臨著很多的挑戰，特別是現階段視頻監控已有的信息安全手段已經不能滿足大數據時代的信息安全的實際要求，因此研究大數據時代視頻監控所面臨的信息安全問題具有重要意義。
以上是小編為大家分享的關於大數據時代的安防數據存儲安全的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
C. 大數據時代 安防行業如何保證數據存儲安全
作為大數據時代海量數據的來源之一，安防視頻監控產生了巨大的信息數據。特別是近幾年隨著平安城市、智能交通、智能樓宇等行業的快速發展，大集成、大聯網推動安防行業進入大數據時代。
安防行業大數據的存在已經被越來越多的人熟知，特別是安防行業海量的非結構化視頻數據，以及飛速增長的特徵數據(卡口過車數據、人像抓拍數據、異常行為數據等)，安防行業的數據存儲、數據安全等一系列問題，吸引著人們對安防行業的關注。
大數據引發安防行業的數據存儲、數據安全問題
對於安防行業，監控技術如今正面臨日新月異的變革，模擬視頻監控正在向IP網路監控轉變，巨大轉變的同時對數據存儲、數據安全性提出了更高的要求。我們探討數據安全，包括產品本身的物理安全和產生數據的安全。所以，大數據時代引發安防行業數據存儲、數據安全的問題有以下幾點：
第一、基礎設備的風險：包括監控中心的存儲設備、伺服器和前端節點設備的安全性、網路設備的安全性、傳輸線纜的安全性等。設備的安全可靠是整個大數據安防系統安全運行的基礎。
第二、信息存取的風險：包括用戶非法訪問、數據丟失、數據被篡改等。系統信息的安全，主要運用各種加密技術、存儲技術、及備份方案來達到系統信息的安全。
第三、信息在網路上傳輸的風險：包括視頻信息、錄像數據信息、用戶信息等在傳輸過程中保密性、完整性的保障以及傳輸鏈路上的節點設備的安全。另外還包括前端採集設備、社會監控資源接入公安監控專網的安全。
第四、系統運行的風險：包括接入設備的識別和認證、設備運行故障、軟體病毒、惡意代碼、以及設備控制的優先順序調度等。系統運行時的風險控制主要依靠視頻監控軟體平台來保障，該軟體平台可以完成設備管理、故障監控、訪問控制、用戶管理、鑒權機制等一系列的功能來保障整個系統的安全運行。
大數據催生安防行業存儲方式的變革
由於國內視頻監控市場每年都在以超過20%的速度增長，隨著平安城市等大型聯網監控項目的普遍建設，高清IP監控產品得到廣泛應用，系統點位容量和行業需求不斷激增，越來越多的用戶認識到安防監控平台軟體是整個系統綜合實力的重要表現。
在功能上：絕大多數平台軟體都具備視頻預覽、錄像回放、設備管理、地圖顯示等功能。
在標准上：主流平台軟體均支持業界成熟標准，除了通過私有協議兼容多種主流品牌的設備接入外，ONVIF和GB/T28181已經成為平台兼容前端以及不同品牌平台互聯的主要依據。
在規模上：雖然大多宣稱支持上萬路攝像頭的大型組網，但由於各家軟體內部底層設計和存儲轉發轉碼等技術水平差異，還需要實際應用案例和運營狀況的事實支撐。
毋庸置疑，監控管理平台軟體已經樹立了在系統中的核心價值，並得到從用戶、工程商到廠商的廣泛認可，特別是以IP監控和行業解決方案為市場戰略的今天，很多硬體生產廠商紛紛開始重視平台軟體產品的配套，或合作或自研，以提高前後端產品的一致性和完整性。
治安監控平台軟體面臨尷尬境遇
從監控技術的發展歷史來看，治安監控大致經歷三代系統的發展歷程：第一代是模擬閉路電視監控(CCTV)系統，第二代是數字化監控系統，第三代是網路視頻監控系統。今天我們談亂的網路視頻監控系統。
談及系統管理，首先不得不先談談視頻監控系統產品的市場現狀分析及預測。目前，視頻監控產品所佔安防市場比例大約在40～50%之間。傳統國外監控企業產品在市場中的份額不斷縮減，民族品牌的數字化監控產品逐步占據市場。而僅僅幾年的光景，網路型的監控產品發展過速，網路存儲設備已在悄然改變著DVR的市場應用狀況。
隨著城市報警監控網路建設和平安城市建設的深入，平台軟體技術加速發展，IT行業中的實力企業大舉進入安防行業。安防系統智能化、集成化的應用、大安防理念的推進，導致安防服務的內容和形式都發生了變化，圍繞終端用戶的個性化解決方案的服務理念也被更多企業認知和實踐，安防行業是服務行業的定位和服務功能的作用越來越清晰。這一切都強烈沖擊著傳統安防應用格局和方式，IT行業的實力企業湧入安防，也快速帶動了安防行業的革新的變化，從而導致市場形態的巨大變化。
而在全數字化的浪潮下，治安監控管理平台軟體除了最基本的音視頻操作功能以外，面臨的主要問題是要對大型網路環境下分散場所的監控設備統一管理，對統一系統不同類型的視頻採集設備、報警設備和門禁設備進行統一管理，對不同部門不同許可權用戶不同業務需求進行統一管理，構建面向應用服務的綜合管理平台軟體。
重要性不言而喻，但在國內安防行業中卻面臨著認知度不足、市場規模不大、價值無法充分體現等問題。近年來，平台軟體雖然也有較大發展，但跟整個行業市場相比，還存在一定差距，主要體現在：
一、缺乏持續健康的生存環境。重硬體輕軟體，很多廠商和工程商都把軟體作為硬體銷售的配套附屬產品，基本定位於能用就行。在產品規劃和技術突破上認識不足，缺乏長期投入；對用戶需求響應不及時，缺乏內在動力。
二、平台軟體為項目而主，難以產業化。很多專業軟體公司都依賴大型項目，以滿足用戶需求為核心，通過投入大量研發資源不斷迭代開發，打造為該項目量身定做的軟體系統，形成技術壁壘和封閉壟斷，同類產品難以互通和替換。
三、對行業化有心無力，經驗不足。由於大多數安防廠商從硬體產品起步，軟體基因匱乏，從頂層設計到模塊化開發，缺乏統籌規劃和項目管理，所以只能負責視頻接入轉發存儲部分的軟體開發，由第三方軟體開發公司負責業務功能。
四、長期目標不明確，軟體質量不高。平台軟體的產品質量依賴以下因素：高效可靠的開發流程保障、對行業業務的深刻理解、從用戶角度設計產品應用的易用性和可用性。目前安防軟體企業水平參差不齊，雖然有一些針對硬體和軟體整體集成實施交付的企業，但應用范圍及規模化程度都不大，高水平的專業平台提供商數量不多。
基於以上原因，目前市場上的綜合管理平台軟體，要麼功能貌似很多但不實用，要麼架構復雜，成本居高不下，要麼運行所需環境簡單，無法提供健壯的擴展性，要麼操作復雜難以上手，凡此種種，不一而足。
視頻監控管理平台的市場發展趨勢
從宏觀上看，安防平台軟體未來的兩大發展方向，一是針對安保監控內部的橫向集成，將視頻監控、報警處理、門禁控制、地理信息等系統資源統一管理；二是安保系統與用戶其他其他業務系統的縱向集成，擴大監控在安全生產、社會治安等各個層面的應用，提高安全管理業務的水平。
具體看，攝像頭數量多、監控區域范圍大、系統架構復雜、業務面寬等正成為軟體平檯面臨的主要問題，帶來如下趨勢：
趨勢一、聯網共享。不僅是單一系統內的攝像機頭數量激增，而且多個系統之間的圖像信息也需要互通復用。
趨勢二：兼容開放。平台軟體與監控設備特別是攝像頭的兼容性是長期存在的矛盾，由於沒有統一標准，現有的產品專用或是軟硬體被綁定，不能實現兼容。
趨勢四：智能應用。隨著高清視頻技術的成熟和網路鏈路建設的加速，視頻監控已經從看得發展到看得清，下一步就是看得懂。
趨勢五：人性化交互。視頻監控軟體面對的是許多不熟悉軟體甚至不太懂計算機的安保人員，對專業術語、界面結構及菜單布置的熟悉掌握有一定難度，設計不合理的軟體操作不符合用戶習慣，影響使用情緒，難以得到用戶認同。
趨勢六：安防行業化漸漸的發展，使安防系統的使用也朝著業務部門多元化、需求多樣化、管理機構的多層次，必須選用支持多業務應用、靈活的系統架構、易於管理維護的管理平台軟體來運行和操作，不同的行業其應用軟體也有較大的區別。安防軟體逐漸的大多數業內人士認可，未來發展走向融合、開放。
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D. 大數據時代下的三種存儲架構
大數據時代下的三種存儲架構_數據分析師考試
大數據時代，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客觀的應用前景。
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。
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E. 在數據化時代，浪潮存儲提出了什麼樣存儲理念
全新的數據時代,存儲肩負著數據存、管、用的重任,堪稱數據生產要素的加工線,這條加工線的好壞直接決定著數據生產要素效率的高低。對此,浪潮存儲提出了「雲存智用、運籌新數據」的存儲理念,以新存儲之道推動各行各業用戶存好、管好和用好各種各樣的新數據。浪潮存儲的新存儲之道核心是聚焦極致技術、存儲即平台、數據「系」存儲基礎設施的打造,希望通過「理念、技術、產品、方案」四個關鍵要素的閉環,加速數據流動、數據處理、數據共享和數據在線和數據安全,幫助企業徹底釋放數據價值。從技術上入手，堅持正確的發展理念，浪潮存儲未來的發展讓人倍感期待。
F. 大數據時代,數據的存儲與管理有哪些要求
數據時代的到來，數據的存儲有以下主要要求：
首先，海量數據被及時有效地存儲。根據現行技術和預防性法規和標准，系統採集的信息的保存時間不少於30天。數據量隨時間的增加而線性增加。
其次，數據存儲系統需要具有可擴展性，不僅要滿足海量數據的不斷增長，還要滿足獲取更高解析度或更多採集點的數據需求。
第三，存儲系統的性能要求很高。在多通道並發存儲的情況下，它對帶寬，數據容量，高速緩存等有很高的要求，並且需要針對視頻性能進行優化。
第四，大數據應用需要對數據存儲進行集中管理分析。
G. 象限晉級，「挑戰者」浪潮存儲的新挑戰
一生二，二生三，三生萬物。三年之後，浪潮存儲完成了從「利基者」向「挑戰者」的挑戰。
日前， Gartner公布2020年全球主存儲魔力象限報告（Magic Quadrant for Primary Storage Arrays），包括Dell、Pure Storage、NetApp、HPE、Infinidat、Hitachi Vantara、浪潮在內的13家全球主流存儲廠商入選。其中，浪潮存儲實現跨象限晉升，從利基者象限晉級到挑戰者象限，成為本年度唯一實現象限跨越的存儲廠商。
跨越了象限 ，「挑戰者」浪潮存儲如何應對未來道路上更大的挑戰？未來，浪潮存儲應該如何再次實現象限的跨越，成為全球存儲市場的「領導者」？
在發布2020年最新版主流存儲陣列魔力象限報告中，Gartner將主流存儲陣列定義為全快閃記憶體或混合快閃記憶體及磁碟本地存儲陣列，提供塊服務（結構化數據工作負載）以及可能的文件和對象訪問。
針對主存儲市場未來走向，Gartner分析師還列出了三個戰略規劃設想：
總結來說，未來隨著企業數字化轉型加速推進，NVMe、AIOps、公有雲集成等新技術將重塑下一代主存儲系統。
先看NVMe，如果說全快閃記憶體是未來存儲市場的大勢所趨，那麼NVMe SSD則是全快閃記憶體市場的發展大勢。如今，全球各大存儲廠商都在加速推出基於NVMe的新一代存儲產品，甚至，NVMe已經被認為是存儲領域的事實標准。
同時，存儲系統的生命周期是一個復雜的體系，解決存儲系統的復雜生命周期運行和管理需要AI技術的加持，例如，利用AIOps做內部負載的識別，模式特徵識別，把硬體資源使用率調到最高位置，從運維管理角度打造更易用的存儲。
除此之外，雲計算使得企業的數據分布從本地的數據中心擴展到了更高算力、更大空間的公有雲平台。在整個IT架構當中，存儲是最接近數據的行業，要能夠幫助應用企業實現自身的數據中心與公有雲平台之間更密切關聯，以期建立一個順暢的數據流動模式。
這是主存儲市場的大勢，也是存儲廠商未來發展的方向。
對於浪潮的跨象限，Gartner這樣評價，"浪潮存儲產品組合包括HF和AS系列，能夠滿足用戶對中、高端存儲的需求。在評估期間浪潮存儲發布了基於端到端NVMe技術的全快閃記憶體陣列HF5000G5，同時發布了適用於K8S環境的CSI驅動程序並對AIOps平台進行了升級，實現了整體軟體和平台功能的增強"。
從中可以看到，浪潮的「晉級」與當下主存儲市場的發展趨勢高度吻合。
其一，市場突破：
浪潮存儲首席架構師孫斌分享了一組數據，浪潮存儲的大項目，即10萬到40萬美元之間的訂單，在今年實現了翻倍增長，這表明浪潮存儲的產品正被一些大型企業所選擇。銷售方面，浪潮存儲30%的訂單是通過ISV、SI系統集成商以及分銷商等銷售，這一比例相比之前提高了10個點，這證明了浪潮存儲還在賦能合作夥伴。
浪潮存儲有近二十年的技術創新和積累，在行業用戶中占據重要份額。其中包括在通信行業，浪潮存儲三年4次中標中移動分布式存儲集采，特別是在2020年浪潮高端存儲中標中移動核心業務系統，為中國移動的數據要素「托底」；在科研行業，浪潮存儲承載中國天眼天文研究、清華大學活腦成像、復旦大學類腦研究、華中大腦圖譜研究、中山大學精準醫療研究等等行業Top用戶的海量數據。與此同時浪潮存儲開始在俄羅斯、德國、波蘭、日本、韓國等海外市場進行推廣。
其二，技術突破：
從2019年Q3到2020年Q2，一年時間內，浪潮申請受理專利超過一千件，大約三分之一都是跟全快閃記憶體有關。浪潮存儲開發了NVMe SSD，也在積極參與行業和全閃的標准以及測試規范，以及企業的標准規范建設。同時，浪潮存儲也在積極和國內一流高校，研究所，像清華大學、華中 科技 大學等在存儲的前沿新興的技術領域進行合作。
浪潮存儲基於「雲存智用 運籌新數據」理念，在統一存儲領域持續加大投入，推出了業界首款搭載傲騰雙埠NVMe SSD的全快閃記憶體儲，基於iTurbo智能引擎技術進一步提升存儲系統的智能感知、多路徑選擇、自組織和調用的能力，目前浪潮存儲在SPC-1中包攬了16控、8控、單位成本性能測試的全球最高成績。
從「利基者」到「挑戰者」，意味著浪潮存儲的產品和市場實力得到全面躍升，並且未來有機會成為行業領袖。
隨著新基建的加速推動和數字經濟的快速發展，一個全新的數據時代正在撲面而來。
數據作為新生產要素，在人工智慧、大數據、5G新技術驅動下，發生了本質改變，從過去「人工採集、人工干預」過渡到現在「機器產生、機器處理」的新時代，數據類型越來越豐富、數據量的規模也越來越大，數據正在成為管理、控制、生產、服務、決策等環節重要的要素，需要從采、存、管、用進行全生命周期提速。
新的數據時代，需要新的存儲理念，也孕育著新的市場機會。「挑戰者」浪潮存儲能否借機再次實現象限的晉級呢？
聚焦新數據時代，浪潮存儲提出了「雲存智用、運籌新數據」的存儲理念，聚焦極致技術、存儲即平台、數據「系」存儲基礎設施的打造，希望通過「理念、技術、產品、方案」四個關鍵要素的閉環，加速數據流動、數據處理、數據共享、數據在線和數據安全，幫助企業徹底釋放數據價值。如今，浪潮存儲正全面推進端到端NVMe、智能運維、多雲對接等新興技術在存儲產品中的應用，驅動企業數字化轉型。
由於在行業新場景領域的深厚積累，浪潮存儲收獲了Gartner的高度認可，從象限晉級的背後可以看出，不論在產品性能、市場地位，還是在用戶滿意度上，浪潮存儲都交出了一份滿意的「答卷」。
未來魔力象限，我們能否見到「領導者」浪潮存儲？這正是浪潮存儲接下來的新挑戰。
H. 大數據存儲與應用特點及技術路線分析
大數據存儲與應用特點及技術路線分析
大數據時代，數據呈爆炸式增長。從存儲服務的發展趨勢來看，一方面，對數據的存儲量的需求越來越大；另一方面，對數據的有效管理提出了更高的要求。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。
大數據存儲與應用的特點分析
「大數據」是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基於雲計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。其常見特點可以概括為3V:Volume、Velocity、Variety(規模大、速度快、多樣性)。
大數據具有數據規模大(Volume)且增長速度快的特性，其數據規模已經從PB級別增長到EB級別，並且仍在不斷地根據實際應用的需求和企業的再發展繼續擴容，飛速向著ZB(ZETA-BYTE)的規模進軍。以國內最大的電子商務企業淘寶為例，根據淘寶網的數據顯示，至2011年底，淘寶網最高單日獨立用戶訪問量超過1.2億人，比2010年同期增長120%,注冊用戶數量超過4億，在線商品數量達到8億，頁面瀏覽量達到20億規模，淘寶網每天產生4億條產品信息，每天活躍數據量已經超過50TB.所以大數據的存儲或者處理系統不僅能夠滿足當前數據規模需求，更需要有很強的可擴展性以滿足快速增長的需求。
(1)大數據的存儲及處理不僅在於規模之大，更加要求其傳輸及處理的響應速度快(Velocity)。
相對於以往較小規模的數據處理，在數據中心處理大規模數據時，需要服務集群有很高的吞吐量才能夠讓巨量的數據在應用開發人員「可接受」的時間內完成任務。這不僅是對於各種應用層面的計算性能要求，更加是對大數據存儲管理系統的讀寫吞吐量的要求。例如個人用戶在網站選購自己感興趣的貨物，網站則根據用戶的購買或者瀏覽網頁行為實時進行相關廣告的推薦，這需要應用的實時反饋;又例如電子商務網站的數據分析師根據購物者在當季搜索較為熱門的關鍵詞，為商家提供推薦的貨物關鍵字，面對每日上億的訪問記錄要求機器學習演算法在幾天內給出較為准確的推薦，否則就丟失了其失效性；更或者是計程車行駛在城市的道路上，通過GPS反饋的信息及監控設備實時路況信息，大數據處理系統需要不斷地給出較為便捷路徑的選擇。這些都要求大數據的應用層可以最快的速度，最高的帶寬從存儲介質中獲得相關海量的數據。另外一方面，海量數據存儲管理系統與傳統的資料庫管理系統，或者基於磁帶的備份系統之間也在發生數據交換，雖然這種交換實時性不高可以離線完成，但是由於數據規模的龐大，較低的數據傳輸帶寬也會降低數據傳輸的效率，而造成數據遷移瓶頸。因此大數據的存儲與處理的速度或是帶寬是其性能上的重要指標。
(2)大數據由於其來源的不同，具有數據多樣性的特點。
所謂多樣性，一是指數據結構化程度，二是指存儲格式，三是存儲介質多樣性。對於傳統的資料庫，其存儲的數據都是結構化數據，格式規整，相反大數據來源於日誌、歷史數據、用戶行為記錄等等，有的是結構化數據，而更多的是半結構化或者非結構化數據，這也正是傳統資料庫存儲技術無法適應大數據存儲的重要原因之一。所謂存儲格式，也正是由於其數據來源不同，應用演算法繁多，數據結構化程度不同，其格式也多種多樣。例如有的是以文本文件格式存儲，有的則是網頁文件，有的是一些被序列化後的比特流文件等等。所謂存儲介質多樣性是指硬體的兼容，大數據應用需要滿足不同的響應速度需求，因此其數據管理提倡分層管理機制，例如較為實時或者流數據的響應可以直接從內存或者Flash(SSD)中存取，而離線的批處理可以建立在帶有多塊磁碟的存儲伺服器上，有的可以存放在傳統的SAN或者NAS網路存儲設備上，而備份數據甚至可以存放在磁帶機上。因而大數據的存儲或者處理系統必須對多種數據及軟硬體平台有較好的兼容性來適應各種應用演算法或者數據提取轉換與載入(ETL)。
大數據存儲技術路線最典型的共有三種：
第一種是採用MPP架構的新型資料庫集群，重點面向行業大數據，採用Shared Nothing架構，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，再結合MPP架構高效的分布式計算模式，完成對分析類應用的支撐，運行環境多為低成本 PC Server，具有高性能和高擴展性的特點，在企業分析類應用領域獲得極其廣泛的應用。
這類MPP產品可以有效支撐PB級別的結構化數據分析，這是傳統資料庫技術無法勝任的。對於企業新一代的數據倉庫和結構化數據分析，目前最佳選擇是MPP資料庫。
第二種是基於Hadoop的技術擴展和封裝，圍繞Hadoop衍生出相關的大數據技術，應對傳統關系型資料庫較難處理的數據和場景，例如針對非結構化數據的存儲和計算等，充分利用Hadoop開源的優勢，伴隨相關技術的不斷進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景就是通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐。這裡面有幾十種NoSQL技術，也在進一步的細分。對於非結構、半結構化數據處理、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型，Hadoop平台更擅長。
第三種是大數據一體機，這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品，由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統以及為數據查詢、處理、分析用途而特別預先安裝及優化的軟體組成，高性能大數據一體機具有良好的穩定性和縱向擴展性。
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