㈠ 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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㈡ 云端存储技术未来的发展前景如何
海量数据催生新型的存储模式——云存储
近年来，大数据发展浪潮席卷全球，企业对信息存储提出了新的需求，云存储由此而诞生。云存储是基于云计算相关技术延伸和发展而来的全新的产品形态。
云存储的核心技术主要包括虚拟化技术、重复数据删除技术、分布式存储技术、数据备份技术、内容分发网络技术和存储加密技术。云存储利用这些核心技术将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能，从而保证数据的安全性，并节约存储空间。
云存储往企业级方向发展，市场规模持续扩大
我国云存储行业的发展可以追溯到2007年，云计算、云存储的概念在国内开始出现。2011年，云计算、云存储的概念落地;2012年，国家将云计算列为重点发展的战略性新兴产业，各大互联网企业纷纷推出自己的云存储应用，类Dropbox和类Evernote的应用层出不穷。该阶段云存储的发展以个人云存储发展为主。
2016年，监管政策收紧导致大批网盘企业关停，致使个人云存储用户规模急剧下降。企业云存储迎来高速发展期，国家积极鼓励企业上云。同时伴随着海量数据的增长，市场对信息存储的安全提出了更高的要求，各大企业也纷纷推出了存储容灾、专属企业存储等服务。
据统计，目前企业云存储占据了98.63%的云存储市场规模，个人云存储市场规模占比仅在1.37%左右。
从整体市场规模看，2015年我国云存储市场规模约为115亿元，2019年我国云存储市场规模已经达到了326亿元。2020年，海量数据的持续增长进一步推动了我国企业对云存储的需求，2020年我国云存储市场规模预计接近400亿元。
万物互联将催生更大云存储市场
未来，我国5G的发展与云计算交织并进，5G时代网络速度的提升带来万物互联，而其背后大量的数据需要有云计算强大的计算和存储能力支撑，我国云存储市场发展空间大，市场规模在未来几年仍将保持较快的增速增长，2026年有望突破1800亿元。
㈢ 存储技术发展史：从磁带到硬件液化
信息是人类认知外界的方式，最初的信息都会对应到现实世界的一个客体或者相关描述。人类是通过不断增加、完善信息来接触、认知并改变世界的。
最初人类依靠大脑中的神经突触来存储信息，但有些信息是如此重要，所以人们想出一切办法来使这些信息能保存下来。于是人类发明了一种描述信息的信息，这种信息就是数据。
数据是可以保存在一种物理介质上的，其实， 在“说话”的过程中，空气可以被视为一种短暂的物理介质。人类通过振动声带在空气中产生波动，声波在空气中可以短暂保留并扩散，不同波形携带了不同数据，这种波动被鼓膜接收到，达到了数据传递的效果。
但是，空气只能将信息保存一瞬间，之后就要靠大脑了。人是会生老病死的，除了口耳相传，人类需要更可靠的数据存储方法与更长久的物理介质。在过去，人类将数据保存在石板、竹简上，后来人类将数据保存在纸上，配合印刷术，使得信息可以大范围长久传播保存。
人类学会以电磁波的方式承载信息后，距离不再是信息传输的限制，但电话无非是远距离说话，电报无非是快速邮寄的信件，最终所有的信息还要回归到大自然构造的眼睛、耳朵和大脑。直到计算机问世后，人类终于可以突破自己处理信息的生理学极限，让程序和电路代替自己处理信息。
1928年，可存储模拟信号的录音磁带问世，每段磁带随着音频信号电流的强弱不同而被不同程度的磁化，从而使得声音被记录到磁带上。1951年，磁带开始应用于计算机中，最早的磁带机可以每秒钟传输7200个字符。20世纪70年代后期出现的小型磁带盒，可记录约660KB的数据。
1956年，世界上第一个硬盘驱动器出现，应用 在IBM的RAMAC305计算机中，该驱动器能存储5M的数据，传输速度为10K/S，标志着磁盘存储时代的开始。1962年，IBM发布了第一个可移动硬盘驱动器，它有六个14英寸的盘片，可存储2.6MB数据。1973年，IBM发明了温氏硬盘，其特点是工作时磁头悬浮在高速转动的盘片上方，而不与盘片直接接触，这便是现代硬盘的原型。
1967年，IBM公司推出世界上第一张软盘。随后三十年，软盘盛极一时，成为个人计算机中最早使用的可移介质。这个最初有8英寸的大家伙，可以保存80K的只读数据。四年后，可读写软盘诞生。至上世纪九十年代，软盘尺寸逐渐精简至3.5英寸，存储容量也逐步增长到250M。截止1996年，全球有多达50亿只软盘被使用。直到CD-ROM（只读光盘，Compact Disc Read-Only Memory）、USB存储设备出现后，软盘销量才开始下滑。
进入21世纪，信息爆炸导致数据量成倍增长，硬盘容量也在飙升，单盘容量已可达到TB级别。即便如此，单块磁盘所能提供的存储容量和速度已经远远无法满足实际业务需求，磁盘阵列应运而生。磁盘阵列使用独立磁盘冗余阵列技术（RAID）把相同的数据存储在多个硬盘，输入输出操作能以平衡的方式交叠进行，改善了磁盘性能，增加了平均故障间隔时间和容错能力。RAID作为高性能、高可靠的存储技术，已经得到非常广泛的应用。
21世纪以来，计算机存储技术飞速发展，如何快速高效的为计算机提供数据以辅助其完成运算成为存储技术新的突破口。在RAID技术实现高速大容量存储的基础上，网络存储技术的出现弱化了空间限制，使得数据的使用更加自由。
网络存储将存储系统扩展到网络上，存储设备作为整个网络的一个节点存在，为其他节点提供数据访问服务。即使计算主机本身没有硬盘，仍可通过网络来存取其他存储设备上的数据。基于网络存储技术，分布式云存储、容灾备份、虚拟化和云计算等技术得以广泛应用。其中，“硬件液化”与“存储资源盘活系统”是其中最新的技术方向。
如果把所有分散硬件都看做一个整体，所有数据统一定义并存储，尽可能充分发挥其中所有硬件的效率，不光会消除数据孤岛，还会提升整体硬件利用率，变相“创造”出新的资源，节省购置新设备与其配套软件、服务设施的成本。这种将所有硬件视为一个整体的概念就是“硬件液化”，即，将原本以各个服务器为单位的硬件资源进行打散、重组，使之像液体一样可以流到任何需要的地方，将数据孤岛溶解在硬件液化的海洋中。
存储资源盘活系统是贯彻硬件液化思想的产品之一，它是纯软件的存储控制器，能够安装在任意Linux服务器上，可以把各服务器中分散的磁盘整合成高性能的存储资源池，通过分布式双控制器架构保证了低延迟、高可用、易拓展的特性；通过完善的控制台、命令行与API来统一调度管理所有存储设备；通过强大的兼容性和独特的硬件异构特性充分利用全部存储资源。
存储资源盘活系统不独占硬件资源，可与现有应用混合部署在同一套硬件设备上，不影响现有业务的运行的同时将闲置存储资源予以整合，帮用户把现有服务器集群中存储资源利用率不高的设备进行统一管理，形成统一存储资源池。可基于异构硬件进行部署，兼容x86、ARM、龙芯等平台设备。可以通过标准 iSCSI 协议为上层应用提供虚拟 Target 和逻辑卷，提供分布式块存储服务并可被灵活调度、分配、使用。
参考资料：
存储小白-为什么需要存储
中国信息通信研究院-下一代数据存储技术研究报告
维基网络-计算机存储技术
IDC-《IDC FutureScape: 全球云计算 2020 年预测——中国启示》.
㈣ 2022互联网+创新创业金奖总数
一共10个赛道，总奖金达900万元
㈤ 大数据、云存储的时代已经来临
大数据、云存储的时代已经来临
在文章中，笔者简单阐述了两种监控摄像目前的市场状况，也谈到了高清监控设备产生的海量数据，对存储设备的冲击。在流量较少的区域，采用支持移动侦测的监控摄像机，确实能为后端存储设备减轻压力，但对于要求7*24小时工作的监控摄像机来说，压力似乎还是存在的，如何缓解并有效的管理这些数据，成了目前安防企业需要考虑的问题。
口号OR行动
云计算、大数据、云存储等概念相继提出，立刻成为时下的热点话题，几乎各行各业都对它未来的发展，提出了美好的设想。
确实如此，大数据、云存储的深入发展，确实给高清监控设备产生的大量数据带来了福音，不仅有效的存储及管理数据，而且这些海量数据不再是孤立的，所有安防数据可以实现资源共享，为后期大量的分析提供数据支撑。
对于安防企业的影响
对于安防企业，首先在营销模式上会发生变化，企业不再单一的为用户提供设备，可以由服务着手。安防厂商可以为用户设计方案并提供设备，用户只需按期向安防企业缴纳服务费，相当于把企业的安防部分托管给安防厂商，企业本身也不必再为这些复杂而专业的问题苦恼。对于安防企业，用户增加了对自己的依赖，为后期的二次营销带来可能。
对于托管服务，早已不是什么新鲜事，众多企业都将人力、IT服务外包给专业公司，由他们帮忙打理这些琐碎的杂事，而企业自身只会专注属于自已的领域。
对各行业的影响
对于道路交通。
智能交通概念的提出，不仅仅是道路的监控，其涉及的是人、车、路三者的关系，如何有效的管理他们的关系，成为城市发展的重要因素。
众所周知，城市化道路压力日益严重，道路拥堵不堪，智能化交通势在必行。但海量的交通数据对于监管部门来说，压力不是一般的大，大数据、云存储的应用，对于智能交通的数据共享提供了可能，通过智能分析功能，监管部门可以清楚哪条道路在什么时间段内拥堵最为严重，哪段道路多出现交通事故，对于针对性的监管提供了数据支持，可以在事故多发路段假设警示牌等。
对于医疗行业。
智慧医疗概念的提出，立刻引起轩然大波，最近网上有关医疗安防的信息非常多，如何有效的处理医患之间的关系，也是智慧医疗重点的研究问题。
针对挂号难这一问题，各大医院已经纷纷出台网上挂号平台，大大减轻了挂号窗口的压力，在挂号大厅，医院也设立的多台挂号机，也缓解大量就医人员的挂号问题。
挂号平台、挂号机的应用，是向智慧医疗平台的过度阶段，相信不久的将来，医疗行业会融入更多高新技术，使医疗服务更智能化。大数据的应用，对于医疗行业也有很大的帮助，能有效的分析目前医疗技术的走势、哪种疾病在什么季节多发等等。
对于学校。
学校的安全问题，一直以来是监管部门管理的重点，学校暴力事件时有发生，青少年叛逆思想严重，如何有效的管理校园安全，也是当下亟待解决的问题。
除了保护学生安全，对于校内盗窃案件的发生也有很大帮助。大数据、云计算的深入应用，帮助学校分析校园安全，青少年暴力事件发生频率及阶段，都有极大的借鉴意义。
对于公安系统。
社会的安全稳定，可以为人们提供一个良好的居住环境，但犯罪事件时有发生 ，犯罪形式更是多种多样，如何行之有效的管理及监控不法分子，是相关管理人员考虑的头等大事。
在重点路段、街道部署监控摄像机，对刑事案件的侦破提供了更多依据，能够有效的减少犯罪事件的发生。大数据、云计算的应用，针对海量监控资料进行智能分析，有效的分析犯罪事件的多发地点、多发时间，弥补监控系统的空白区域，争取做到零死角监控，减少犯罪事件的发生，保障大家的安全。
大数据、云存储的相继应用，对于安防监控行业发展意义重大，云存储不仅可以有效的存储大量数据，还能通过智能化分析，为各行各业提供数据支撑。在未来，大数据、云存储在智慧城市、物联网、智慧医疗、智能交通领域，一定会大放异彩。大数据、云存储的时代已经来临，云安防还会远么？
㈥ 大数据爆发性增长 存储技术面临难题
大数据爆发性增长 存储技术面临难题
随着大数据应用的爆发性增长，大数据已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的。大数据本身意味着非常多需要使用标准存储技术来处理的数据。大数据可能由TB级(或者甚至PB级)信息组成，既包括结构化数据(数据库、日志、SQL等)以及非结构化数据(社交媒体帖子、传感器、多媒体数据)。此外，大部分这些数据缺乏索引或者其他组织结构，可能由很多不同文件类型组成。从目前技术发展的情况来看，大数据存储技术的发展正面临着以下几个难题：
1、容量问题
这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。
“大数据”应用除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题，它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量，而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。基于对象的存储系统还具有广域扩展能力，可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。
2、延迟问题
“大数据”应用还存在实时性的问题。有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能，比如HPC高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质的可扩展存储系统等等都在蓬勃发展。
3、并发访问
一旦企业认识到大数据分析应用的潜在价值，他们就会将更多的数据集纳入系统进行比较，同时让更多的人分享并使用这些数据。为了创造更多的商业价值，企业往往会综合分析那些来自不同平台下的多种数据对象。包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决数据访问的问题，全局文件系统允许多个主机上的多个用户并发访问文件数据，而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上。
4、安全问题
某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，因此大数据应用也催生出一些新的、需要考虑的安全性问题。
5、成本问题
成本问题“大”，也可能意味着代价不菲。而对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。
对成本控制影响最大的因素是那些商业化的硬件设备。因此，很多初次进入这一领域的用户以及那些应用规模最大的用户都会定制他们自己的“硬件平台”而不是用现成的商业产品，这一举措可以用来平衡他们在业务扩展过程中的成本控制战略。为了适应这一需求，现在越来越多的存储产品都提供纯软件的形式，可以直接安装在用户已有的、通用的或者现成的硬件设备上。此外，很多存储软件公司还在销售以软件产品为核心的软硬一体化装置，或者与硬件厂商结盟，推出合作型产品。
6、数据的积累
许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。
7、数据的灵活性
大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。
存储介质正在改变，云计算倍受青睐
存储之于安防的地位，其已经不仅是一个设备而已，而是已经升华到了一个解决方案平台的地步。作为图像数据和报警事件记录的载体，存储的重要性是不言而喻的。
安防监控应用对存储的需求是什么？首先，海量存储的需求。其次，性能的要求。第三，价格的敏感度。第四，集中管理的要求。第五，网络化要求。安防监控技术发展到今天经历了三个阶段，即：模拟化、数字化、网络化。与之相适应，监控数据存储也经历了多个阶段，即：VCR模拟数据存储、DVR数字数据存储，到现在的集中网络存储，以及发展到云存储阶段，正是在一步步迎合这种市场需求。在未来，安防监控随着高清化，网络化，智能化的不断发展，将对现有存储方案带来不断挑战，包括容量、带宽的扩展问题和管理问题。那么，基于大数据战略的海量存储系统--云存储就倍受青睐了。
基于大数据战略的安防存储优势明显
当前社会对于数据的依赖是前所未有的，数据已变成与硬资产和人同等重要的重要资料。如何存好、保护好、使用好这些海量的大数据，是安防行业面临的重要问题之一。那么基于大数据战略的安防存储其优势何在？
目前的存储市场上，原有的视频监控方案容量、带宽难以扩展。客户往往需要采购更多更高端的设备来扩充容量，提高性能，随之带来的是成本的急剧增长以及系统复杂性的激增。同时，传统的存储模式很难在完全没有业务停顿的情况下进行升级，扩容会对业务带来巨大影响。其次，传统的视频监控方案难于管理。由于视频监控系统一般规模较大，分布特征明显，大多独立管理，这样就把整个系统分割成了多个管理孤岛，相互之间通信困难，难以协调工作，以提高整体性能。除此之外，绿色、安全等也是传统视频监控方案所面临的突出问题。
基于大数据战略的云存储技术与生俱来的高扩展、易管理、高安全等特性为传统存储面临的问题带来了解决的契机。利用云存储，用户可以方便的进行容量、带宽扩展，而不必停止业务，或改变系统架构。同时，云存储还具有高安全、低成本、绿色节能等特点。基于云存储的视频监控解决方案是客户应对挑战很好的选择。王宇说，进入二十一世纪，云存储作为一种新的存储架构，已逐步走入应用阶段，云存储不仅轻松突破了SAN的性能瓶颈，而且可以实现性能与容量的线性扩展，这对于拥有大量数据的安防监控用户来说是一个新选择。
以英特尔推出的Hadoop分布式文件系统（HDFS）为例，其提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。目前已经在各种大型在线服务和大型存储系统中得到广泛应用，已经成为海量数据存储的事实标准。
随着信息系统的快速发展，海量的信息需要可靠存储的同时，还能被大量的使用者快速地访问。传统的存储方案已经从构架上越来越难以适应近几年来的信息系统业务的飞速发展，成为了业务发展的瓶颈和障碍。HDFS通过一个高效的分布式算法，将数据的访问和存储分布在大量服务器之中，在可靠地多备份存储的同时还能将访问分布在集群中的各个服务器之上，是传统存储构架的一个颠覆性的发展。最重要的是，其可以满足以下特性：可自我修复的分布式文件存储系统，高可扩展性，无需停机动态扩容，高可靠性，数据自动检测和复制，高吞吐量访问，消除访问瓶颈，使用低成本存储和服务器构建。
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㈦ 大数据的预测功能是增值服务的核心
大数据的预测功能是增值服务的核心
从走在大数据发展前沿的互联网新兴行业，到与人类生活息息相关的医疗保健、电力、通信等传统行业，大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产和生活方式。大数据时代的到来，给国内外各行各业带来诸多的变革动力和巨大价值。
最新发布的报告称，全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率——从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球各大公司、企业和研究机构对大数据商业模式进行了广泛地探索和尝试，虽然仍旧有许多模式尚不明朗，但是也逐渐形成了一些成熟的商业模式。
两种存储模式为主
互联网上的每一个网页、每一张图片、每一封邮件，通信行业每一条短消息、每一通电话，电力行业每一户用电数据等等，这些足迹都以“数据”的形式被记录下来，并以几何量级的速度增长。这就是大数据时代带给我们最直观的冲击。
正因为数据量之大，数据多为非结构化，现有的诸多存储介质和系统极大地限制着大数据的挖掘和发展。为更好地解决大数据存储问题，国内外各大企业和研究机构做了许许多多的尝试和努力，并不断摸索其商业化前景，目前形成了如下两种比较成熟的商业模式：
可扩展的存储解决方案。该存储解决方案可帮助政府、企业对存储的内容进行分类和确定优先级，高效安全地存储到适当存储介质中。而以存储区域网络（SAN）、统一存储、文件整合/网络连接存储（NAS）的传统存储解决方案，无法提供和扩展处理大数据所需要的灵活性。而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案，通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性，来满足大数据多种应用需求。
云存储。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统，其结构模型一般由存储层、基础管理、应用接口和访问层四层组成。通过易于使用的API，方便用户将各种数据放到云存储里面，然后像使用水电一样按用量进行收费。用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理，只需按需向提供方购买空间。
源数据价值水涨船高
在红红火火的大数据时代，随着数据的累积，数据本身的价值也在不断升值，这种情况很好地反应了事物由量变到质变的规律。例如有一种罕见的疾病，得病率为十万分之一，如果从小样本数据来看非常罕见，但是扩大到全世界70亿人，那么数量就非常庞大。以前技术落后，不能将该病情数字化集中研究，所以很难攻克。但是，我们现在把各种各样的数据案例搜集起来统一分析，我们很快就能攻克很多以前想象不到的科学难题。类似的例子，不胜枚举。
正是由于可以通过大数据挖掘到很多看不见的价值，源数据本身的价值也水涨船高。一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径：对源数据直接或者经过简单封装销售。在互联网领域，以Facebook、twitter、微博为代表的社交网站拥有大量的用户和用户关系数据，这些网站正尝试以各种方式对该源数据进行商业化销售，Google、Yahoo!、网络[微博]等搜索公司拥有大量的搜索轨迹数据以及网页数据，他们可以通过简单API提供给第三方并从中盈利；在传统行业中，中国联通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中国电信[微博]等运营商拥有大量的底层用户资料，可以通过简单地去隐私化，然后进行销售盈利。
各大公司或者企业通过提供海量数据服务来支撑公司发展，同时以免费的服务补偿用户，这种成熟的商业模式经受住了时间的考验。但是对于任何用户数据的买卖，还需处理好用户隐私信息，通过去隐私化方式，来保护好用户隐私。
预测是增值服务的核心
在大数据基础上进行深度挖掘，所衍生出来的增值服务，是大数据领域最具想象空间的商业模式。大数据增值服务的核心是什么？预测！大数据引发了商业分析模式转变，从过去的样本模式到现在的全数据模式，从过去的小概率到现在的大概率，从而能够得到比以前更准确的预测。目前形成了如下几种比较成熟的商业模式。
个性化的精准营销。一提起“垃圾短信”，大家都很厌烦，这是因为本来在营销方看来是有价值的、“对”的信息，发到了“错”的用户手里。通过对用户的大量的行为数据进行详细分析，深度挖掘之后，能够实现给“对”的用户发送“对”的信息。比如大型商场可以对会员的购买记录进行深度分析，发掘用户和品牌之间的关联。然后，当某个品牌的忠实用户收到该品牌打折促销的短信之后，一定不是厌烦，而是欣喜。如优捷信达、中科嘉速等拥有强大数据处理技术的公司在数据挖掘、精准广告分析等方面拥有丰富的经验。
企业经营的决策指导。针对大量的用户数据，运用成熟的数据挖掘技术，分析得到企业运营的各种趋势，从而给企业的决策提供强有力的指导。例如，汽车销售公司，可以通过对网络上用户的大量评论进行分析，得到用户最关心和最不满意的功能，然后对自己的下一代产品进行有针对性的改进，以提升消费者的满意度。
总体来说，从宏观层面来看，大数据是我们未来社会的新能源；从企业微观层面来看，大数据分析和运用能力正成为企业的核心竞争力。深入研究和积极探索大数据的商业模式，对企业的未来发展有至关重要的意义。
㈧ 大数据对存储平台有哪些特殊要求
伴随着安防大数据时代的来临，安防行业原有的存储技术已经无法满足行业发展新需求，尤其是公共安全视频监控建设联网应用工作对数据联网共享提出了更高的要求，同时以“实战”为根本的公安业务中，大数据深度挖掘极度依赖数据存储系统对非结构化数据分析再处理。云存储技术的出现，在安防行业大数据发展时代无异于革命性的应用，不断地解决了安防存储难题，同时也为视频监控的深度应用与发展提供强大的驱动力。
当今世界，每个人的一言一行都在产生着数据，并且被记录着。各行各业爆炸式增长的数据，正推动人类进入大数据时代。根据相关统计，2017年全球的数据总量为21.6ZB，目前全球数据的增长速度在每年40%左右，预计到2020年全球的数据总量将达到40ZB。数据增长在安防行业表现得尤为明显，在近两年“平安城市”、“ 智能交通”、“ 雪亮工程”等不断开展和深入的过程中，以视频监控为核心代表的行业发展正朝着超高清、智能化和融合应用的方向迈进，系统性工程中现有视频监控系统数据采集量正在呈线性增长。海量数据的出现对高效、及时的存储和处理的要求不断提升。
从目前行业来看，大数据时代的到来，系统性工程中视频监控系统对存储主要有以下几方面的需求：
一是海量数据及时高效存储，根据现行的技防法规及标准，一般应用领域视频监控系统数据采集是7x24小时不间断的，系统采集的音视频信息资料留存时限不得少于30日，针对案(事)件信息以及一些特殊应用领域视音频资料存放时间更长，甚至长期保留，数据量随时间增加呈线性增长。
二是监控数据存储系统需要具备可扩展性，不但满足海量数据持续增加，还需要满足采集更高分辨率或更多采集点的数据需要。
三是对存储系统的性能要求高。与其他领域不同，视频监控主要是视频码流的存储，在多路并发存储的情况下，对带宽、数据能力、缓存等都有很高的要求，需要有专门针对视频性能的优化处理。
四是大数据应用需要数据存储的集中管理分析。但现实情况却恰恰相反，一方面是系统性工程在分期建设的过程中，采购的设备并不能保证为同一品牌，实际项目中多种品牌、多种型号比比皆是，给视频监控的存储集中管理带来很大难度。同时，在一些大型的项目中，例如特大城市“天网工程”，高速公路中道路监控所跨区域较大，集中存储较为困难。另外，受网络带宽及老旧设备影响，系统难以形成统一存储、统一监控的中心体系架构，导致数据在应用中调取不及时。
总体来看，随着系统性安防项目的深入开展以及物联网建设初露峥嵘，大规模联网监控的建设和高清监控的逐步普及，海量视频数据已经呈现井喷式地增长，并冲击着传统的存储系统，遗憾的是原有的存储系统无法满足大数据时代提出的新要求，亟需新的存储技术支撑现有业务模式，同时为人工智能技术在安防领域施展拳脚拓展新的空间。