㈠ 網路上的數據、文字、圖片、視頻等都存儲在哪裡
網路上你所看到的各種數據，多媒體，一爛激物般都存儲在各種數據中心。數據中心也就是機房，裡面有大量的機櫃，機櫃上插滿了存儲設備（硬碟、快閃記憶體）等。果殼網有一篇文章：《雲到底有多大》，摘抄部分如下：根據科技網站ExtremeTech的統計，整個互聯網的下載流量中，有40%是訪問YouTube這樣的視頻網站產生的； *** 則佔了另一大山頭，占據整體流量的30%；剩下的30%由網路硬碟數據下載、訪問網址、電子郵件等日常網路服務產生。當電腦前的人們從互聯網上獲取信息時，大概沒有人會去關注信息究竟來自何處。如果大家順藤鉛神摸瓜，便可以發現這些信息中的絕大部分都來源於互聯網的雲端。
如今提供雲存儲服務的服務商不僅有亞馬遜（旗下Amazon Web Services），微軟（旗下Microsoft Azure）和谷歌（旗下Google Drive）這樣的網路巨頭，還有成百上千的小公司機構。他們中或擁有一整個數據中心，或只有幾個機箱的存儲設備，規模參差不齊。從這些大大小小的公司身上我們大可窺探整個雲儲存產業的火爆程度。
雲計算因其出眾的能力備受青睞，它可以最快的效率為網路中的任何一方提供相關服務。谷歌麾下單單一個為YouTube服務的「雲團」就可以存儲管理幾個PB（1PB=1024TB）的數據。雲計算可以有幾TB的RAM與幾千核的CPU，遠非傳統計算機可比。而雲計算延伸發展出的雲存儲又究竟有著怎樣的魅力，引得谷歌、微軟和Dropbox這樣的巨頭競相折腰？讓我們從數據入手。
通常，谷歌、Facebook、亞馬遜和微軟這樣的大公司都很少對外發布自己的詳細數據。不過如果用心去多方核查，還是可以得到一些大概的數值：
Facebook：在Facebook的IPO檔案中，他們提到自己存儲著約為100PB的圖片及視頻信息。如果考慮了Facebook還要對用戶狀態這些信息進行網路備份，我們猜測100PB絕對不是他們的存儲上限。這里，把這個數值估為300PB應該不為過。
微軟：微軟近日承認自己的Hotmail伺服器內存有超過100PB的信息，而有著1700萬用戶的SkyDrive也存有10PB的信息。合理預測整個微軟的存儲規模應該不在Facebook之下，我們也把它的存儲上限估為300PB。
Megaupload：和上面兩個網路巨頭相比Megaupload自然是小巫見大巫，不過它在業內確也有著一席之地，算是25PB吧。
亞馬遜：亞馬遜旗下有Simple Storage Service這一網路儲存服務（簡稱S3）。亞馬遜從來沒有向公眾透露過S3究竟存有多大規模的數據量，不過今年四月他們卻對外宣布S3中存有9050億份文件。假設平均每份文件的大小為100KB，則S3的存儲量在90PB上下；假設平均每份文件為1MB，那麼S3的存儲規模將達到900PB，它將成為唯一一個儲存規模接近1EB的服務商。
Dropbox,：去年還只有2500萬用戶的Dropbox當時對外宣布，自己存儲著逾10PB的數據。如今Dropbox的用戶數已經上升到了一億，那麼他們的存儲規模應該在40PB上下。
儲存這些數據究竟多耗地方呢？我們得把這些虛擬數據的大小具體化。一台普通電腦的硬碟平均存儲空間為500GB或者1TB，1PB=1024TB，也就是說微軟和Facebook最少也得有100000個硬碟用於存儲信息。普遍情況下，一個4U機箱內可以塞進48個硬碟。考慮到還要塞一些其他的連接設備，那麼一個40U的機櫃大概可以存儲400個硬碟。一個40U的機櫃飢液佔地約為一平方米，也就是說要存儲100000個硬碟還是很佔地方的。不過對於谷歌、亞馬遜、Facebook或是微軟這樣有著30000多平米大樓的地主公司來說，找個地方放機櫃還是不成問題的。事實上， CPU、伺服器和網關比硬碟要佔地得多。
原文地址：guokr/article/204956/
㈡ 雲盤怎麼用
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。
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。
同步功能是指用戶在移動端和PC端安裝相應的網路雲盤軟體後，可以將其手機中和電腦中的電話簿、通話記錄、簡訊、文檔、音頻、視頻等同步上傳至網路雲盤中，並且可以隨著用戶對電話簿、通話記錄、簡訊等內容的更新而對網路雲盤進行同步更新。
而存儲功能顧名思義是用戶可以將其資料保存在運營商的伺服器中，是網路雲盤最基本也是最重要的功能。通過同步與存儲功能，用戶不僅擁有了海量的存儲空間，還可以在手機和電腦內容變化的同時對網路雲盤進行更新，節省用戶的時間，保障用戶資料的安全。
分享功能是指網路雲盤的用戶可以通過網路雲盤自身的分享功能或者通過分享鏈接、網路雲盤賬號的方式使得特定或不特定的人獲取其網路雲盤內信息的功能。網路雲盤一般都具有分享功能。
下載功能是指網路雲盤的用戶可以將上傳至網路雲盤中的資料再保存到自己選定的空間。用戶既可以下載自己網路雲盤中的資料也可以下載他人雲盤中的資料。既可以將資料保存在手機或電腦中，也可以將別人的資料保存在自己的網路雲盤中。
㈢ 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。
㈣ 大數據的預測功能是增值服務的核心
大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業，到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來，給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱，全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試，雖然仍舊有許多模式尚不明朗，但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件，通信行業每一條短消息、每一通電話，電力行業每一戶用電數據等等，這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來，並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大，數據多為非結構化，現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題，國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力，並不斷摸索其商業化前景，目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式：
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序，高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路（SAN）、統一存儲、文件整合/網路連接存儲（NAS）的傳統存儲解決方案，無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案，通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性，來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統，其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API，方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面，然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理，只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代，隨著數據的累積，數據本身的價值也在不斷升值，這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病，得病率為十萬分之一，如果從小樣本數據來看非常罕見，但是擴大到全世界70億人，那麼數量就非常龐大。以前技術落後，不能將該病情數字化集中研究，所以很難攻克。但是，我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析，我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子，不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值，源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑：對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域，以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據，這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售，Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據，他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利；在傳統行業中，中國聯通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料，可以通過簡單地去隱私化，然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展，同時以免費的服務補償用戶，這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣，還需處理好用戶隱私信息，通過去隱私化方式，來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘，所衍生出來的增值服務，是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼？預測！大數據引發了商業分析模式轉變，從過去的樣本模式到現在的全數據模式，從過去的小概率到現在的大概率，從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」，大家都很厭煩，這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息，發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析，深度挖掘之後，能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析，發掘用戶和品牌之間的關聯。然後，當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後，一定不是厭煩，而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據，運用成熟的數據挖掘技術，分析得到企業運營的各種趨勢，從而給企業的決策提供強有力的指導。例如，汽車銷售公司，可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析，得到用戶最關心和最不滿意的功能，然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進，以提升消費者的滿意度。
總體來說，從宏觀層面來看，大數據是我們未來社會的新能源；從企業微觀層面來看，大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式，對企業的未來發展有至關重要的意義。