① 浩祥科普 | 什么是B端互联网的新存储体系
什么是B端互联网的新存储体系？
（1）是信息基建（包括服务器、IDC和存储等）；
（2）是网络安全，包括等保2.0带来的态势感知等新方向；
（3）互联网流量端和SaaS云化软件；
站在这个时点上，B端互联网的产业趋势从根基部分来说显着区别于C端互联网的计算体系。
为何要建设新存储体系？
因为传统存储技术，难以解决B端互联网大数据痛点，传统存储技术受到容量，性能和架构限制不具备扩展性和兼容性。当然，云计算巨头们也有在考虑冷数据存储问题，推出的产品有同质化趋势。
具IDC预测2025年我国数据达48.6ZB（18年至25年复合增速超过30%），其中超过80%为非结构（文档、图片、数据），存储容量与数量成为巨大挑战！
传统存储通过纵向拓展（只增加容量），性能与容量成反比，无法解决海量增长的非结构数据存储管理问题。
新形态、新应用、新价值
企业将迎来系性能数据时代
2019年，各 各业的数字化转型进程不断加速，受政府的战略推动，中国数字化转型IT 出将 次超过 数字化转型IT 出，占 达到51%。IDC预测，到2020年，全球将有 少55%的组织成为“数字化的坚定者”，部署数字平台的组织数量将增加 倍，达到60%。到2022年，由数字拉动的经济产值将占全球GDP的60%， 中国数字经济产值占 将超过全球平均 平，达到65%。
随着数字化进程的加速以及智能化 标的推进，企业产 的数据将持续增 ，数据呈海量、多元发展趋势；多云和云-边-端等部署环境更加复杂，2020年全球 于云基础架构的硬件 出将超过传统数据中 基础构 出，占 达到52.9% ；在应 层 ，企业对数据的实时性和可靠性的要求越来越 ，根据IDC预测，2020年中国全闪存阵列市场将同 增 52.3%，达到7.6亿美元，分布式存储系统也将在2019年取得61.0%的同 增 ，并在未来五年（2020-2024年）保持23.2%的年复合增 率；企业也将更加重视数据价值的挖掘，以提供优质的产品和服务。2020年，新数据时代已经来临。
企业的需求和挑战进 步驱动了数据时代的发展，在新数据时代下，企业的IT转型将更加紧迫，IT供应商需要为各 业的转型提供助 。IDC通过分析数据在 融、交通、电信、能源、制造、医疗等代表性 业的发展现状和痛点，发现新数据时代下企业主要在数据海量增 ，数据实时和可靠性以及数据整合及管理三 临挑战。
数据海量增 - 在数字化转型的推动下，企业每年产 的数据量将继续保持 速增 ，这将对存储设备供应商带来巨 挑战，但同时也提供了发展机遇。通过IDC调研发现，存储介质和存储设备供应商在2018年为全球增加了超过700EB的数据存储容量，创造了超过880亿美元的收 。预计2018-2023年，全球存储装机容量将以18.4%的年复合增 率增 ，2023年的存储装机容量将达到11.7ZB，其中企业级存储装机容量将达到25.1%的年复合增 率，与2018年相 增幅超过3倍，远 于个 存储容量5.9%的年复合增 率。
从全球存储介质来看，预计增 最快的存储介质是固态硬盘（SSD），未来五年的其年复合增 率将达到44.0%，远 于整体存储装机容量18.4%的年复合增 率。在中国，从企业级外置存储市场来看，全闪存阵列得益于其较 的市场价值，从2015年 2018年市场出货价值快速增加， 2018年迎来增 峰值，总市场规模达到5亿美元。鉴于更多的技术升级，如 持端到端的NVMe，IDC认为2019年全闪存阵列仍会保持较 增 ，2019年第 季度预测显 ，中国全闪存存储阵列市场将实现52.3%的同 增 ，达到7.6亿美元。
从全球存储设备类型来看，2017年，企业级存储系统已经取代PC和平板电脑，成为总体容量最 的存储设备；预计2019年，企业级存储系统的装机容量同 增 率达32.9%，远超总存储装机容量17.1%的同 增 率；2021年，企业级存储系统的装机容量将占 半左右的全球存储装机容量；到2023年该 例将继续增 ，预计将达到56.2%。此外，预计到2023年，视频采集存储占 将达到10%左右，并有望在2023年之后超过PC和平板电脑，成为仅次于企业级存储的的第 存储市场。在中国，已被市场 泛接受的分布式存储系统，在未来五年将保持23.2%的年复合增 率。
数据的可靠性和实时性- 未来 论是企业还是个 都对数据产 了更 的依赖。数据作为未来企业最重要的核 资产之 ，保证数据存储的可靠性成为 种必要，尤其在诸如 融、电信、医疗等与 关系密切的 业。为了实现数据存储的安全可靠，未来存储设备的容灾和冗余机制必不可少，避免因 然灾害、设备损坏等意外引发的数据丢失是企业数字化转型的重要诉求。同时，随着互联 、物联 以及 智能等技术在各 业的不断渗透，企业对于数据实时性的需求 益增加。IDC预测，到2023年，实时数据将占全球数据圈24.5%的份额。许多 业场景，例如 融的 险评估、交通的 动驾驶、运营商的智能 络等，都需要依赖快速实时的数据采集、存储和分析得以实现。同时，应 对延迟的要求也越来越严苛，部分应 甚 要求亚毫秒级的延迟。在新数据时代，IT供应商需要提供更优化的 络、接 和存储介质，以确保IT基础架构的响应速度能够满 未来数据实时性的需求。
② 传统大数据存储的架构有哪些
大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。
③ 大数据存储与应用特点及技术路线分析
大数据存储与应用特点及技术路线分析
大数据时代，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，对数据的存储量的需求越来越大；另一方面，对数据的有效管理提出了更高的要求。大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。
大数据存储与应用的特点分析
“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。其常见特点可以概括为3V:Volume、Velocity、Variety(规模大、速度快、多样性)。
大数据具有数据规模大(Volume)且增长速度快的特性，其数据规模已经从PB级别增长到EB级别，并且仍在不断地根据实际应用的需求和企业的再发展继续扩容，飞速向着ZB(ZETA-BYTE)的规模进军。以国内最大的电子商务企业淘宝为例，根据淘宝网的数据显示，至2011年底，淘宝网最高单日独立用户访问量超过1.2亿人，比2010年同期增长120%,注册用户数量超过4亿，在线商品数量达到8亿，页面浏览量达到20亿规模，淘宝网每天产生4亿条产品信息，每天活跃数据量已经超过50TB.所以大数据的存储或者处理系统不仅能够满足当前数据规模需求，更需要有很强的可扩展性以满足快速增长的需求。
(1)大数据的存储及处理不仅在于规模之大，更加要求其传输及处理的响应速度快(Velocity)。
相对于以往较小规模的数据处理，在数据中心处理大规模数据时，需要服务集群有很高的吞吐量才能够让巨量的数据在应用开发人员“可接受”的时间内完成任务。这不仅是对于各种应用层面的计算性能要求，更加是对大数据存储管理系统的读写吞吐量的要求。例如个人用户在网站选购自己感兴趣的货物，网站则根据用户的购买或者浏览网页行为实时进行相关广告的推荐，这需要应用的实时反馈;又例如电子商务网站的数据分析师根据购物者在当季搜索较为热门的关键词，为商家提供推荐的货物关键字，面对每日上亿的访问记录要求机器学习算法在几天内给出较为准确的推荐，否则就丢失了其失效性；更或者是出租车行驶在城市的道路上，通过GPS反馈的信息及监控设备实时路况信息，大数据处理系统需要不断地给出较为便捷路径的选择。这些都要求大数据的应用层可以最快的速度，最高的带宽从存储介质中获得相关海量的数据。另外一方面，海量数据存储管理系统与传统的数据库管理系统，或者基于磁带的备份系统之间也在发生数据交换，虽然这种交换实时性不高可以离线完成，但是由于数据规模的庞大，较低的数据传输带宽也会降低数据传输的效率，而造成数据迁移瓶颈。因此大数据的存储与处理的速度或是带宽是其性能上的重要指标。
(2)大数据由于其来源的不同，具有数据多样性的特点。
所谓多样性，一是指数据结构化程度，二是指存储格式，三是存储介质多样性。对于传统的数据库，其存储的数据都是结构化数据，格式规整，相反大数据来源于日志、历史数据、用户行为记录等等，有的是结构化数据，而更多的是半结构化或者非结构化数据，这也正是传统数据库存储技术无法适应大数据存储的重要原因之一。所谓存储格式，也正是由于其数据来源不同，应用算法繁多，数据结构化程度不同，其格式也多种多样。例如有的是以文本文件格式存储，有的则是网页文件，有的是一些被序列化后的比特流文件等等。所谓存储介质多样性是指硬件的兼容，大数据应用需要满足不同的响应速度需求，因此其数据管理提倡分层管理机制，例如较为实时或者流数据的响应可以直接从内存或者Flash(SSD)中存取，而离线的批处理可以建立在带有多块磁盘的存储服务器上，有的可以存放在传统的SAN或者NAS网络存储设备上，而备份数据甚至可以存放在磁带机上。因而大数据的存储或者处理系统必须对多种数据及软硬件平台有较好的兼容性来适应各种应用算法或者数据提取转换与加载(ETL)。
大数据存储技术路线最典型的共有三种：
第一种是采用MPP架构的新型数据库集群，重点面向行业大数据，采用Shared Nothing架构，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，再结合MPP架构高效的分布式计算模式，完成对分析类应用的支撑，运行环境多为低成本 PC Server，具有高性能和高扩展性的特点，在企业分析类应用领域获得极其广泛的应用。
这类MPP产品可以有效支撑PB级别的结构化数据分析，这是传统数据库技术无法胜任的。对于企业新一代的数据仓库和结构化数据分析，目前最佳选择是MPP数据库。
第二种是基于Hadoop的技术扩展和封装，围绕Hadoop衍生出相关的大数据技术，应对传统关系型数据库较难处理的数据和场景，例如针对非结构化数据的存储和计算等，充分利用Hadoop开源的优势，伴随相关技术的不断进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景就是通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑。这里面有几十种NoSQL技术，也在进一步的细分。对于非结构、半结构化数据处理、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型，Hadoop平台更擅长。
第三种是大数据一体机，这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品，由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统以及为数据查询、处理、分析用途而特别预先安装及优化的软件组成，高性能大数据一体机具有良好的稳定性和纵向扩展性。
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④ 大数据存储技术都有哪些
1. 数据采集：在大数据的生命周期中，数据采集是第一个环节。按照MapRece应用系统的分类，大数据采集主要来自四个来源：管理信息系统、web信息系统、物理信息系统和科学实验系统。
2. 数据访问：大数据的存储和删除采用不同的技术路线，大致可分为三类。第一类主要面向大规模结构化数据。第二类主要面向半结构化和非结构化数据。第三类是面对结构化和非结构化的混合大数据，
3。基础设施：云存储、分布式文件存储等。数据处理：对于收集到的不同数据集，可能会有不同的结构和模式，如文件、XML树、关系表等，表现出数据的异构性。对于多个异构数据集，需要进行进一步的集成或集成处理。在对不同数据集的数据进行收集、排序、清理和转换后，生成一个新的数据集，为后续的查询和分析处理提供统一的数据视图。
5. 统计分析：假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、t检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测、残差分析，岭回归、logistic回归、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析等方法介绍了聚类分析、因子分析、快速聚类与聚类、判别分析、对应分析等方法，多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等。
6. 数据挖掘：目前需要改进现有的数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特殊群挖掘、图挖掘等新的数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破面向领域的大数据挖掘技术如用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等挖掘技术。
7. 模型预测：预测模型、机器学习、建模与仿真。
8. 结果：云计算、标签云、关系图等。
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⑤ 大数据技术有哪些
大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术能够处理比较大的数据量。其次，能对不同类型的数据进行处理。大数据技术不仅仅对一些大量的、简单的数据能够进行处理，通能够处理一些复杂的数据，例如，文本数据、声音数据以及图像数据等等。
另外，大数据技术的应用具有密度低和价值大的效果。一些零散的，各种类型的数据，如果不能在短时间内分析出来信息所表达的含义，那么可以利用大数据分析技术，将信息中潜藏的价值挖掘出来，以便于工作研究或者其他用途的使用，便于政务的便捷化和深层次化。
大数据技术有哪些
跨粒度计算(In-DatabaseComputing)
Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。
并行计算(MPP Computing)
Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。
列存储 (Column-Based)
Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。
内存计算
得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。
⑥ 传统的数据存储个管理技术与大数据时代存储和管理技术的区别
咨询记录 · 回答于2021-09-27
⑦ 传统大数据存储的架构有哪些各有什么特点
数据源：所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。
实时消息接收：假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。
数据存储：公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。
批处理和实时处理的组合：公司需要同时处理实时数据和静态数据，因而应在大数据架构中内置批量和实时处理的组合。这是由于能够应用批处理有效地处理大批量数据，而实时数据需要立刻处理才能够带来价值。批处理涉及到长期运转的作业，用于筛选、聚合和准备数据开展分析。
分析数据存储：准备好要分析的数据后，需要将它们放到一个位置，便于对整个数据集开展分析。分析数据储存的必要性在于，公司的全部数据都聚集在一个位置，因而其分析将是全面的，而且针对分析而非事务进行了优化。
这可能采用基于云计算的数据仓库或关系数据库的形式，具体取决于公司的需求。
分析或报告工具：在摄入和处理各类数据源之后，公司需要包含一个分析数据的工具。一般而言，公司将使用BI(商业智能)工具来完成这项工作，而且或者需要数据科学家来探索数据。
“大数据” 通常指的是那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集，亦指那些在传统基础设施中长期保存的数据。大数据存储是将这些数据集持久化到计算机中。
⑧ 大数据和传统数据存储的区别
没什么关联性 大数据是海量数据、是一种现状、一种解决问题的手段 传统数据存储是存储的问题
⑨ 大数据的核心技术有哪些
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1、数据采集与预处理：
Flume NG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；
Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。
2、数据存储：
Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。
HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。
3、数据清洗：MapRece作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算
4、数据查询分析：
Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。
Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。