『壹』 選擇軟體定義存儲/分布式存儲還是超融合一體機
肯定選擇分布式存儲，非常強調數據安全性，可以規避很多硬碟、伺服器損壞、靜默數據損毀等常見數據丟失風險。如果是普通的中小企業，主要部署一些靜態網站，存儲需求量不大，對數據安全性要求不高，能夠容忍一定的數據丟失風險的，可以用超融合一體機。我們司負責IT的就10來個人，採用的VMware虛擬機加元核雲分布式統一存儲的方案
『貳』 我的世界工業存儲升級怎麼用
用他對著爐子（升級過的）按住shift+滑鼠右鍵就行了
這是工業MOD的
『叄』 百度快照按詞收費還是包年收費
網路快照是網路蜘蛛免費抓取的，並不是收沖慎咐費的。
網路搜索引擎中按詞收費的是網路推廣，按點擊散純收費，孝擾官網標識是按年收費。
『肆』 什麼是對象存儲
對象存儲，也叫做基於對象的存儲，是用來描述解決和處理離散單元的方法的通用術語，這些離散單元被稱作為對象。
存儲區域網（SAN）和網路附加存儲（NAS）是目前兩種主流網路存儲架構，而對象存儲（Object-based Storage)是一種新的網路存儲架構，基於對象存儲技術的設備就是對象存儲設備（Object-based Storage Device）簡稱OSD。1999年成立的全球網路存儲工業協會（SNIA）的對象存儲設備工作組發布了ANSI的X3T10標准。總體上來講，對象存儲綜合了NAS和SAN的優點，同時具有SAN的高速直接訪問和NAS的分布式數據共享等優勢，提供了具有高性能、高可靠性、跨平台以及安全的數據共享的存儲體系結構。
『伍』 Metorage工業存儲的工業級儲存卡的產地是哪
Metorage工業級內存卡的內存顆粒，使用的是東芝TOSHIBA品牌的內存顆粒，也有少部分使用的是鎂光MICRON品牌的內存顆粒。
東芝和鎂光的內存顆粒質量都是數一數二的，自然Metorage工業級內存卡的質量也是數一數二的，畢竟是工業級內存卡，質量肯定比普通的消費級內存卡好。
『陸』 漫談工業大數據9：開源工業大數據軟體簡介（上）
今天真是一個美好的時代，有無數的開源系統可以為我們提供服務，現在有許多開發軟體可以用到工業大數據中，當然很多系統還不成熟，應用到工業中還需要小心，並且需要開發人員對其進行一定的優化和調整。下面就簡單介紹一些開源的大數據工具軟體，看看有哪些能夠應用到工業大數據領域。
下面這張圖是我根據網上流傳的一張開源大數據軟體分類圖整理的：
我們可以把開源大數據軟體分成幾類，有一些可以逐步應用到工業大數據領域，下面就一一介紹一下這些軟體。（以下系統介紹大都來源於網路）
1、數據存儲類
這個就不用太多介紹了吧，關系型資料庫領域應用最廣泛的開源軟體，目前屬於 Oracle 旗下產品。
（2）文件資料庫Hadoop
Hadoop是大數據時代的明星產品，它最大的成就在於實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed FileSystem），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的硬體上，而且它提供高吞吐量來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集的應用程序。
Hadoop可以在工業大數據應用中用來作為底層的基礎資料庫，由於它採用了分布式部署的方式，如果是私有雲部署，適用於大型企業集團。如果是公有雲的話，可以用來存儲文檔、視頻、圖像等資料。
（3）列資料庫Hbase
HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。HBase不同於一般的關系資料庫，它是一個適合於非結構化數據存儲的資料庫。另一個不同的是HBase基於列的而不是基於行的模式。
基於Hbase開發的OpenTSDB，可以存儲所有的時序（無須采樣）來構建一個分布式、可伸縮的時間序列資料庫。它支持秒級數據採集所有metrics，支持永久存儲，可以做容量規劃，並很容易的接入到現有的報警系統里。
這樣的話，它就可以替代在工業領域用得最多的實時資料庫。
（4）文檔資料庫MongoDB
MongoDB是一個介於關系資料庫和非關系資料庫之間的產品，是非關系資料庫當中功能最豐富，最像關系資料庫的。他支持的數據結構非常鬆散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似於面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關系資料庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。
MongoDB適合於存儲工業大數據中的各類文檔，包括各類圖紙、文檔等。
（5）圖資料庫Neo4j/OrientDB
圖資料庫不是存放圖片的，是基於圖的形式構建的數據系統。
Neo4j是一個高性能的,NOSQL圖形資料庫，它將結構化數據存儲在網路上而不是表中。它是一個嵌入式的、基於磁碟的、具備完全的事務特性的Java持久化引擎，但是它將結構化數據存儲在網路(從數學角度叫做圖)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一個高性能的圖引擎，該引擎具有成熟資料庫的所有特性。程序員工作在一個面向對象的、靈活的網路結構下而不是嚴格、靜態的表中——但是他們可以享受到具備完全的事務特性、 企業級 的資料庫的所有好處。
OrientDB是兼具文檔資料庫的靈活性和圖形資料庫管理 鏈接 能力的可深層次擴展的文檔-圖形資料庫管理系統。可選無模式、全模式或混合模式下。支持許多高級特性，諸如ACID事務、快速索引，原生和SQL查詢功能。可以JSON格式導入、導出文檔。若不執行昂貴的JOIN操作的話，如同關系資料庫可在幾毫秒內可檢索數以百記的鏈接文檔圖。
這些資料庫都可以用來存儲非結構化數據。
2、數據分析類
（1）批處理MapRece/Spark
MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。 當前的軟體實現是指定一個Map（映射）函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定並發的Rece（歸約）函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。
Apache Spark 是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。盡管創建 Spark 是為了支持分布式數據集上的迭代作業，但是實際上它是對 Hadoop 的補充，可以在 Hadoop 文件系統中並行運行。
這些大數據的明星產品可以用來做工業大數據的處理。
（2）流處理Storm
Storm是一個開源的分布式實時計算系統，可以簡單、可靠的處理大量的數據流。Storm有很多使用場景：如實時分析，在線機器學習，持續計算，分布式RPC，ETL等等。Storm支持水平擴展，具有高容錯性，保證每個消息都會得到處理，而且處理速度很快（在一個小集群中，每個結點每秒可以處理數以百萬計的消息）。Storm的部署和運維都很便捷，而且更為重要的是可以使用任意編程語言來開發應用。
（3）圖處理Giraph
Giraph是什麼？Giraph是Apache基金會開源項目之一，被定義為迭代式圖處理系統。他架構在Hadoop之上，提供了圖處理介面，專門處理大數據的圖問題。
Giraph的存在很有必要，現在的大數據的圖問題又很多，例如表達人與人之間的關系的有社交網路，搜索引擎需要經常計算網頁與網頁之間的關系，而map-rece介面不太適合實現圖演算法。
Giraph主要用於分析用戶或者內容之間的聯系或重要性。
（4）並行計算MPI/OpenCL
OpenCL（全稱Open Computing Language，開放運算語言）是第一個面向 異構系統 通用目的並行編程的開放式、免費標准，也是一個統一的編程環境，便於軟體開發人員為高性能計算 伺服器 、桌面計算系統、手持設備編寫高效輕便的代碼，而且廣泛適用於多核心處理器(CPU)、圖形處理器(GPU)、Cell類型架構以及數字信號處理器(DSP)等其他並行處理器，在 游戲 、 娛樂 、科研、醫療等各種領域都有廣闊的發展前景。
（5）分析框架Hive
Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行。 其優點是學習成本低，可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapRece統計，不必開發專門的MapRece應用，十分適合數據倉庫的統計分析。
（6）分析框架Pig
Apache Pig 是apache平台下的一個免費開源項目，Pig為大型數據集的處理提供了更高層次的抽象，很多時候數據的處理需要多個MapRece過程才能實現，使得數據處理過程與該模式匹配可能很困難。有了Pig就能夠使用更豐富的數據結構。[2]
Pig LatinPig Latin 是一個相對簡單的語言，一條語句 就是一個操作，與資料庫的表類似，可以在關系資料庫中找到它（其中，元組代錶行，並且每個元組都由欄位組成）。
Pig 擁有大量的數據類型，不僅支持包、元組和映射等高級概念，還支持簡單的數據類型，如 int、long、float、double、chararray 和 bytearray。並且，還有一套完整的比較運算符，包括使用正則表達式的豐富匹配模式。
『柒』 什麼是軟體定義存儲
軟體定義存儲(SDS)是一種能將存儲軟體與硬體分隔開的存儲架構。不同於傳統的網路附加存儲(NAS)或存儲區域網路(SAN)系統，SDS一般都在行業標准系統或X86系統上執行，從而消除了軟體對於專有硬體的依賴性。
通過將存儲軟體與硬體分離，您可以根據需求擴展您的存儲能力，而不是倉促地添置專有硬體。分離後，您還可以在需要時升級或降級硬體。基本上，SDS可以大幅提高您的靈活性和降低TCO成本。做得比較好的公司有華為、紫光西數、元核雲、XSKY。
『捌』 存儲認證的介紹
對於大部分存儲專業人士來說，專業證書已經成為職業進修不可或缺的一部分內容。不管是公司的關鍵存儲供應商提供的一輪培訓，還是象全球網路存儲工業協會（SNIA）那樣的組織提供的進修課程，企業員工們對這種存儲技能認證越來越感興趣。因此，許多組織（包括存儲供應商）都推出了專為IT專業人士設置的認證計劃。本文簡要概述了這些認證計劃的好處，並列舉了幾個社會上流行的認證計劃的例子，同時為這些認證計劃提出了一些建議。
『玖』 軟體定義存儲的概念是什麼
什麼是軟體定義存儲（SDS）（參考資料：網路：SDS）
SDS 軟體通過虛擬數據平面對底層存儲進行抽象化，這使得虛擬機（和應用）成為了存儲調配和管理的基本單元。
通過在應用和可用資源之間實施靈活的隔離措施，常見的 hypervisor 可為應用均衡分配所需的全部 IT 資源（包括計算、內存、存儲和網路連接）。
軟體定義存儲 vs.傳統存儲架構
雖然沒有官方的定義，但軟體定義存儲就是將存儲硬體中的典型的存儲控制器功能抽出來放到軟體上。這些功能包括卷管理、RAID、數據保護、快照和復制等。軟體定義存儲允許用戶不必從特定廠商采購存儲控制器硬體如硬碟、快閃記憶體等存儲介質。並且，如果存儲控制器功能被抽離出來，該功能就可以放在基礎架構的任何一部分。它可以運行在特定的硬體上，在hypervisor內部，或者與虛機並行，形成真正的融合架構。
軟體定義存儲特點
自動化：管理得到簡化，成本也隨之下降。
標准介面：用於管理和維護存儲設備和服務的應用編程介面 (API)。
虛擬化數據路徑：可通過應用寫入數據的塊、文件和對象介面。
可擴展性：能在不影響性能的情況下橫向擴展存儲基礎架構。
透明：能夠監控並管理存儲空間的使用情況，並清楚知曉有哪些可用資源以及相應的成本。
您可以自行選擇運行存儲服務的硬體。您所選購的 SDS 和硬體不一定要來自同一家公司。您可以使用任意商用或 x86 伺服器來構建基於 SDS 的存儲基礎架構。這意味著，您可以充分利用現有硬體來滿足不斷增長的存儲需求，
從而做到經濟高效。SDS 採用了橫向擴展（而非縱向擴展）的分布式結構，允許您對容量和性能進行單獨調整。
您可以加入大量數據源，以構建自己的存儲基礎架構。您可以將目標平台、外部磁碟系統、磁碟或快閃記憶體資源、虛擬伺服器以及基於雲的資源（甚至是工作負載的專用數據）連接到同一網路中，以創建統一的存儲宗卷。
SDS 可以基於您的容量需求自動進行調整。由於 SDS 不依賴於硬體，所以 SDS 的自動化也可自動實現，可從連接的任意存儲宗卷中調取數據。這種存儲系統可以根據數據需求和性能進行調整，且無需管理員干預，也無需添加新的連接或硬體。
不存在任何限制。傳統的存儲區域網路受限於可用的節點（已分配 IP 地址的設備）數量。從定義來看，SDS 不存在類似限制。這意味著，在理論上，SDS 可以無限擴展。
容器：通過在容器應用中運行持久存儲，更加充分地利用您的容器應用；或者，通過在容器中運行 SDS，更加充分地利用您的存儲。
雲基礎架構：支持私有雲、公共雲和混合雲架構，並能實現所需的敏捷性和可擴展性。
大數據分析：快速安全地分析大型數據湖，以提升業務洞察力。
超融合基礎架構：消除離散存儲層，並能與您企業中的各種虛擬化伺服器實例搭配使用。
對象存儲：靈活可靠地存儲、備份和檢索 PB 級的數據。
富媒體：您的富媒體存儲會日益擴展，因為您總是需要更多內容。
軟體定義存儲優勢
軟體定義存儲用途
『拾』 什麼是對象存儲
什麼是對象存儲？
存儲區域網(SAN)和網路附加存儲(NAS)是我們比較熟悉的兩種主流網路存儲架構，而對象存儲(Object-based Storage)是一種新的網路存儲架構，基於對象存儲技術的設備就是對象存儲設備(Object-based Storage Device)簡稱OSD。
對象存儲的發展歷史：
1999年成立的全球網路存儲工業協會(SNIA)的對象存儲設備(Object Storage Device)工作組發布了ANSI的X3T10標准。
對象存儲的優點：
總體上來講，對象存儲同兼具SAN高速直接訪問磁碟特點及NAS的分布式共享特點。
SAN(Storage Area Network)結構
採用SCSI 塊I/O的命令集，通過在磁碟或FC(Fiber Channel)級的數據訪問提供高性能的隨機I/O和數據吞吐率，它具有高帶寬、低延遲的優勢，在高性能計算中佔有一席之地，如SGI的CXFS文件系統就是基於SAN實現高性能文件存儲的，但是由於SAN系統的價格較高，且可擴展性較差，已不能滿足成千上萬個CPU規模的系統。