Ⅰ 互联网大数据，需要什么样的冷数据存储
互联网大数据，冷数据存储占到总数据的80%左右。而这些冷数据同样重要，许多大数据分析都要基于冷数据来进行，而且许多数据要求保存的时间非常长，例如银行、社保等数据，一般都要保存70~100年的时间。传统的观点认为“硬盘存储不论使用和闲置，都会消耗能量”，因此多采用磁带或者光盘来保存冷存储数据。但是，磁带访问慢，光盘容量小，操作复杂，很难满足大数据时代数据实时在线、快速访问的需求。而实际上，随着叠瓦式磁记录等硬盘技术的发展，硬盘容量原来越大，能耗越来越低，为此，瑞驰信息技术研发了一套基于硬盘的大数据智能冷存储系统.
Ⅱ 2021年值得关注的存储和磁盘阵列
【51CTO.com快译】 众所周知，存储阵列需要巨大的存储容量和高速的网络连接，并在数据中心中扮演着重要的角色。尽管云存储越来越受欢迎，但存储阵列(尤其是全闪存阵列)是许多企业存储基础设施的重要组成部分。而顶级的存储阵列可以提供广泛的数据存储，并允许用户将关键业务工作负载存储到更能支持他们开展业务的位置。
存储阵列可以在两个或多个存储设备上保存块存储、文件存储或对象存储数据。这些设备还可以连接到网络，而存储阵列由控制器管理。
存储区域网络(SAN)连接数据中心或其他本地区域中的多个存储设备，其中包括存储阵列。存储区域网络(SAN)阵列在存储行业中的地位仍在上升，尤其是那些具有高速连接(例如光纤通道)并支持NVMe的阵列。存储区域网络(SAN)可以满足低延迟连接数据中心的需求，并在互联网中连接数据存储。
独立磁盘冗余阵列(RAID)是一种用于HDD磁盘和SSD磁盘的冗余和备份技术。RAID使用几种不同的方法来复制或保留数据，其中包括镜像(将数据准确复制到存储阵列中的下一个磁盘驱动器)和奇偶校验(重新计算丢失数据的一种数学方法)。
最常见的RAID级别是：
一些存储专业人士不再将RAID视为一种可靠的备份或保护技术，因为它容错率低，尤其是在具有更多磁盘的阵列中。RAID 5和RAID 6是具有最佳保护的级别，无法满足当前数据中心环境中理想的备份需求。
NVMe(非易失性存储器快速)是一种SSD技术，它创建与计算机中央处理单元的直接连接。通过绕过SATA使用的控制器并连接到PCIe总线，可以更快、更高效地处理数据。NVMe的速度远远超过其他SSD技术(例如SATA)。
用于数据中心的NVMe-oF使存储的数据可以应用在网络，而不是只在一台计算机或服务器上可用。这对于需要在数据中心内部提供存储数据而不是只是某个硬件上使用的企业来说特别有用。提供NVMe-oF技术的存储阵列仍然很少见;NVMe-oF技术更大程度地利用了NVMe更高的数据处理速率。
数据存储阵列在大小、硬盘驱动器支持以及专业化方面各不相同。有一些支持HDD磁盘，而另一些只支持闪存。以下的大多数存储阵列都将采用闪存存储，这突出了闪存在未来关键工作负载的数据存储中的重要性。
在企业选择存储阵列时，需要考虑以下问题：
以下一些存储阵列是来自五个供应商的存储解决方案。这些包括NAS、全闪存和非结构化数据的首选方案。这个列表中的某些条目涵盖来自同一供应商的多个类似解决方案。
FlashArray适用于需要最佳速度和最高质量的企业。
FlashArray包括用于关键企业工作负载的FlashArray//X和用于非密集型工作负载的FlashArray//C，它提供了令人难以置信的性能，并与其他主要的供应商竞争(该产品2011年推出)。用户可以通过托管目录监控闪存阵列性能，可以选择单个文件系统根目录、每个用户的目录或每个业务部门的目录。
FlashArray为数据库提供快速备份和操作，为具有大量SQL和Oracle数据库需求的企业提供支持。其升级通常不会导致停机，更新也不需要Pure Storage用户进行大量IT管理。而用户也对Pure Storage团队的支持感到满意。虽然FlashArray并不是Hyper-V环境的一个完美解决方案，但很多用户发现在他们的虚拟机上表现良好。
Pure Storage公司在存储行业意识到全闪存系统的重要性之前就推出了全闪存系统，现在他们从中受益匪浅。FlashArray是存储市场上的顶级阵列之一，在存储速度和用户支持方面领先于其他供应商的产品。
由于其极快的速度，FlashArray并不是冷数据或存档数据的理想选择，而是需要极低延迟的工作负载的理想选择。快速访问存储通常比归档存储的成本要昂贵得多，而FlashArray作为冷存储解决方案将会浪费企业的预算。
NetApp AFF适用于需要同时存储冷热数据的用户。
NetApp All-Flash FAS是用于关键工作负载的全闪存存储区域网络(AFF)。AFF相对容易实现，可以处理多个大型工作负载，尤其是数据库、高性能应用程序和虚拟机，同时保持高速存储。
NetApp AFF支持iSCSI和光纤通道网络以及通过光纤通道连接的NVMe。AFF可以为数据备份创建快照。Snap Mirror是一种数据复制和灾难恢复技术，可在灾难破坏初始副本的时候创建数据的异地复制。
AFF的主要优势之一是其使用Fabric Pool技术，NetApp阵列会自动将非活动数据发送到成本较低的对象存储。分层取决于数据的状态(冷数据或热数据)。如果不需要定期的低延迟访问，Fabric Pool可以通过将数据传输到成本更低的存储平台来节省成本。Fabric Pool支持Microsoft Azure Blob、阿里云和IBMCloud等对象存储平台。
HPE Nimble适用于需要内置智能的企业。
HPE公司的全闪存阵列是在2017年HPE公司收购存储提供商Nimble公司时收购的，可以提供可扩展的混合云存储。Nimble公司使用HPE公司的dHCI(分解的超融合基础设施)。dHCI并不是一种完全融合或超融合的基础设施，它允许用户在需要时扩展他们想要的资源(例如存储、计算或网络)。
用户还可以利用智能预测平台HPE InfoSight，该平台会在出现问题、应用程序出现故障或阵列需要扩展以满足需求时通知用户。HPE InfoSight直接连接到dHCI堆栈。
Nimble提供灾难恢复复制快照，包括针对Hyper-V虚拟机的快照。而复制快照可以扩展到其他物理位置的存储阵列。
尽管与Nimble公司相比，一些用户对HPE公司的支持可用性有所不满，但表示HPE公司可以为新用户提供培训和支持。
FlashSystem是IBM公司的全闪存阵列，通过Red Hat和Kubernetes容器存储接口支持容器环境。如果初始硬件出现故障，FlashSystem用户可以使用IBM HyperSwap进行故障转移。
FlashSystem 5200是最新的存储阵列之一，提供NVMe全闪存和超过PB的可用存储容量。FlashSystem还包括IBM公司的新CloudSatellite，它允许用户灵活地管理和部署云计算环境以用于他们的存储。CloudSatellite还兼容各种供应商提供的云平台，以便用户可以选择他们需要的公有云、私有云、内部部署或混合部署环境。
IBM公司提供了有关性能和容量的Storage Insights，用户可以通过管理平台进行管理。Storage Insights还提供智能分析，可以确定问题和优化领域。
FlashSystem最有前途的一个功能可能是其利用NVMe over Fabrics的能力。虽然是一项新的数据中心技术，但NVMe-oF非常具有前途：它将NVMe闪存速度(当今可用的最高持久内存速度)扩展到整个数据中心。这些存储不仅限于一台计算机或设备使用，还可以通过光纤通道或InfiniBand等技术跨整个网络访问。包括NVMe-oF功能是主要存储阵列供应商的一个具有先见之明的决定，它是FlashSystem的突出元素之一。
Synology DiskStation和FlashStation适用于大量使用NAS的企业。
Synology公司是网络附加存储领域的佼佼者。对于小型企业来说，DiskStation系列NAS设备提供可靠性、容量和DiskStation Manager软件，该软件为所有SynologyDS设备提供一种操作系统。许多DiskStation设备还具有NVMe端口，但并非所有企业级NAS硬件都有这样的端口。RX、RS和DX系列也面向中小型企业。
Synology FlashStation(FS)专供企业使用，拥有全闪存的24托盘阵列。Synology还提供扩展单元，例如24托盘Fx2421可以用于通过FlashStation扩展存储。
FlashStation FS6400是Synology公司推出的最新阵列之一，其备份和数据保护功能尤其引人注目。DiskStation Manager提供了对虚拟化的支持，提供用于运行虚拟机和创建备份快照的虚拟机管理器。
FS6400运行iSCSI协议，还支持虚拟环境，如VMWareVSphere和MicrosoftHyper-V。虽然它不提供用于速度更快SSD连接的NVME端口，但它确实有两个千兆以太网端口。对于仍然依赖网络附加存储和SATASSD(仍然是一种低成本、低延迟的选择)的中型企业和企业来说，Synology FlashStation是一种理想的选择。
Dell EMC PowerScale适用于希望将非结构化数据存储在网络附加存储(NAS)中的企业。
PowerScale是戴尔公司最新推出的网络附加存储(NAS)解决方案之一。该阵列将数据存储在一个巨大的数据湖中，旨在通过将所有数据分组到一个地方来减少或消除企业的数据孤岛。
非结构化数据(尤其是对象存储数据)的数量和流行度都在飙升，PowerScale为正在成为大多数业务数据的数据提供存储。用户可以通过简单地添加更多节点来扩展，这样不会降低速度或性能。PowerScale适用于云平台和内部部署设施运行的工作负载。
PowerScale的成本很高昂，就像这一列表中的许多其他解决方案一样，并不是块存储的理想选择。然而，在需要时轻松扩展的能力使其成为需要灵活NAS和增长空间的企业的解决方案。
由于可以容纳大量的非结构化数据，PowerScale是存储大型媒体文件的合适选择。
Pure Storage FlashBlade 适用于具有最高速度和勒索软件保护的本地存储。
Pure Storage公司再次出现的理由很充分：其相对较早的全闪存数据中心存储方法产生了多种出色的产品。FlashBlade与FlashArray的方法不同，它是一种存储解决方案，旨在将公共云级别的功能引入本地存储。FlashBlade可创建易于扩展的存储(如果想要增加存储容量，用户只需添加更多FlashBlade即可)。
FlashBlade旨在存储文件和对象数据，这是数据中心优先考虑对象存储数据的重要一步。对象存储为构成企业数据的很大一部分的非结构化数据提供了无限的存储空间。通过提供对象存储阵列解决方案，Pure Storage公司改进了其产品。
FlashBlade提供文件和对象复制以及快速恢复，这是一个与数据保护供应商集成的程序。用户可以在FlashBlade中获取数据快照，并使用快照执行备份，这是一种旨在防止勒索软件攻击的策略(网络攻击者不能使用快照来索要赎金)。
原文标题：Best Storage and Disk Arrays 2021，作者：Jenna Phipps
【51CTO译稿，合作站点转载请注明原文译者和出处为51CTO.com】
Ⅲ IPFS的存储方式将成为“互联网下半场”存储刚性需求
细数网络上常见的几种常见的存储方式，为何说IPFS未来能够成为主流的网络数据存储？这当然是由于它完备的数据存储机制来决定的。
当然，使用IPFS网络进行数据存储目前还无法成为大众所常见的场景，如果说个人的数据量较小，完全没有必要再部署IPFS再进二级市场获得FIL进行数据存储，这实属正常。那么企业有较大数据量的存储需求就完全有必要使用IPFS来完成，IPFS能够通过数据分解分发的不同网络地址以及物理地址的网络节点中，然后无需担心数据丢失以及被第三方所掌握，这是基于IPFS的分布式kad算法进行的分解加密，第三方无法获得完整多节点中的碎片数据副本来组合成为完整的数据文件。
在IPFS的kad算法中，所有的网络节点id标识都是通过哈希值二进制进行计算的，这也就是IPFS网络中能够抵抗女巫攻击的根本优势所在，单一节点id标识很难被冒充，只有通过部署IPFS协议算法自动进行的id标识才能够进行数据的取回进行访问。
IPFS的Filecoin还会对存储市场中存储矿工所做的数据存储工作有效性依据订单周期不断地进行数据验证，证明提交验证，同时Filecoin也对证明数据雅正效率不断地进行改善，目前Fileconi已经能够支撑起海量数据同时多分级、多节点进行相关的处理和分发存储。
Filecoin 致力于构建一个全球化的、去中心化的存储网络，让每个人都能存储大数据，解决数据安全和隐私问题。随着Web 3.0时代的到来，大数据时代也开启了，那么大数据以及对应的热数据和冷数据是如何存储在Filecoin 中的？
大数据最早用于IT行业进行数据采集，具有容量大、类型多样、访问速度快、应用价值高等特点。当前，它正在迅速发展成为通过收集、存储和分析海量、分散的来源、各种类型的数据以发现新知识、创造新价值、增强新能力的下一代信息技术和服务业态。大数据采用分布式架构，需要对大量数据进行分布式数据挖掘，因此必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
数据大致分为两类：热数据和冷数据。
热点数据：需要计算节点频繁访问的在线数据。
比如天气、交通信息、连载电视剧、流行小说、音乐等都是数据热点数据。
热点数据访问频率高、效率高，需要强大的存储服务服务器来实现更快的读取和计算。
冷数据：离线类不常访问的数据。
示例包括企业备份数据、业务和运营日志数据、呼叫率和统计数据、 历史 数据等。
认为这类数据通常访问频率较低，效率要求相对较低，这类数据通常也比较重要，所以安全存储是首选，分布式存储是不错的选择。用一句话概括它们之间的差异。热数据就近计算，冷数据集中存储。
IPFS 项目集成了BitTorrent、DHT、Git 和SFS 等技术来创建点对点超媒体协议。目标是创建更快、更安全、更开放的下一代互联网，以便永久维护互联网。可用且数据可能是永久性的。存储全局文件存储系统。
Filecoin目前主要存储冷数据，这个阶段的成本也高于云存储的成本，因为它要保证数据的安全存储，存储和验证过程的计算成本更高。Filecoin 是现阶段的安全冷数据存储网络，因为当前客户通常存储需要在Filecoin 网络上长期或永久存储的数据。
当然，Filecoin 也自带搜索功能，可以提供实时的数据搜索和查询。随着Filecoin 网络性能的不断提升，计算能力将不断提升，未来将容纳更多的热点数据。
目前全网算力以60PiB的速度高速增长，使用成本越来越低，为实现大规模数据应用提供了坚实的基础。未来，数据将作为生产资料，Filecoin是生产资料存放的土地。随着IPFS网络的进一步应用，Filecoin将推动IPFS创造越来越多的数据价值。
Ⅳ 带你理解冷数据和热数据!
那年初出茅庐
当 项目经理说冷热数据的时候 , 我偷偷问了个问题 : 数据还有温度的啊?
结果不是你尴尬 , 就是我尴尬 !
接下来 , 简单带你们明白什么是冷热数据哈
热数据 : 访问频次比较多
热数据就近计算，冷数据集中存储
所以，热数据因为访问频次需求大，效率要求高，所以就近计算和部署；冷数据访问频次低，效率要求慢，可以做集中化部署，而基于大规模存储池里，可以对数据进行压缩、去重等降低成本的方法。
下面借用一张网上的图帮助大家理解
Ⅳ 有哪位大神知道什么是冷数据存储
冷数据特指活动不频繁、不会被经常访问甚至永远不会被访问，但仍然需要长期保留的数据。具体的你可以去问下瑞驰信息技术有限公司，是我们服务商。
Ⅵ 数据存储：什么是冷存储
众所周知，随着科技的发展，在我们生活和工作中产生的数据越来越多。这些数据中有一大部分都属于冷数据即较长时间之前的状态数据，其特点是较低的访问频率，并且需要最大限度的降低其存储成本，同时要求随时可访问。例如微信和QQ上存储的大量的图片信息，社交媒体，智能互联网时代，大量的社交数据产生，用户通常查看新发布的图片、视频，而对于那些旧的数据，则鲜有人问之。对于照片、视频等这些非结构化数据通常会占用大量存储空间，并且增长速度远远超过其他类型的数据。
根据被访问的频度不同，数据可以被分为“热数据、温数据、冷数据”三种类型。其中，冷数据特指活动不频繁、不会被经常访问甚至永远不会被访问，但仍然需要长期保留的数据。热数据受到业务特征、用户行为乃至监管政策的影响（例如，医院的医学影像文件需要自患者最后一次就诊之日起保存不少于15年），经过一段时间的使用后，绝大部分数据都会迅速变“冷”。因此，数据集合中通常有高达80%的部分属于不常被访问的冷数据。然而，冷数据并非失去价值，大数据、人工智能等新兴业务对海量冷数据进行检索和挖掘的需求依然存在而且日益迫切。
金钱猫云存储架构下的冷存储技术产品采用最前沿的AI技术，通过对存储数据进行智能分析、区分冷热数据、优化存储来达到降低存储系统的整体投资成本及运营成本。据测算可降低服务器硬盘投资成本50%，节省用电50%。金钱猫云存储架构下的冷存储技术产品是一款节资省电造福于民的产品。金钱猫的服务，走进千家万户！
Ⅶ 归档盘是干什么用的
想了解归档硬盘是什么，咱先了解一下冷数据，这样会更容易明白。业界根据数据的访问频度将数据分为热数据、温数据和冷数据，数据显示，他们分别占总数据总量的比例约为5%、15%、80%。冷数据通常意味着不会经常被访问的数据，但还企业还是希望保留的数据，它是占比重最大的数据，需要归档硬盘这种高容量、高能效、成本低的特殊硬盘阵列存储。
什么样的企业需要归档硬盘呢？
以网络为例，它拥有EB级别的海量数据存储，收录了相当于5000个国家图书馆的信息容量，同时承担着每天百亿次的访问请求。他的冷存储数据量之大不言而喻，网络设计开发了一套针对数据分级分层存储的冰山冷存储解决方案，解决方案用的是希捷8TB归档硬盘（Archive HDD），希捷归档盘针对冷数据存储设计，独有的SMR技术提供了同等容量下最具性价比的存储产品，企业级的产品设计确保即使在最严酷的数据中心环境中也可实现高效而经济的冷存储运行，可靠性极强， 5900的转速可以大大降低硬盘功耗，能够可靠地节约能源，节省成本。具备抗多盘位旋转振动功能，可在高密度的环境中实现一致的企业级性能，提高系统容量，借助更少的组件提高系统和人员效率，同时降低功耗成本，快速的读写速度也可以满足毫秒级响应速度的需求。
Ⅷ hadoop3.0新特性
下图简单看一下hadoop的发展史
思想: 通过引用数据校验块,使其和原始数据校验块编码产生关联关系,然后听过关联关系恢复,这个技术依赖于线性代数一些姿势.
用处: 用于数据的恢复,可以提高磁盘的利用率
缺点: 时间换空间产物,因为编码解码会浪费时间
纠删码技术原理解释:
假设
x1=1;
x2=2;
x3=3
x1+2 x2+4 x3=17
x1+2 x2+3 x3=14
根据上面一组方程求x1,x2,x3的值,其实虽然有5个方程,其实最少只需要有三个方程就能求出来另外两个方程
把上面这个原理对应到数据里面就是
x1,x2,x3就相当于是原始数据,
x1+2 x2+4 x3=17
x1+2 x2+3 x3=14
这两个方程结果为校验值,
就是假如只有x1这个数据块,但是有下面连个方程,是不是就可以求出对应的x2,和x3了,
如果一个数据是被是3个原始的数据块:
备份机制中:采用2复本机制,至少需要6个数据块才能够保证数据的可靠性,即每个各备份一个即可,
如果是数据块的这种,最少需要4个,他可以容许你的一个数据块的丢失,比如把1丢了,剩下的2和3剩下,通过一个方程就能求出来1的内容,就可以允许一个数据块丢失
之前数据丢失了,直接从别的服务器位置拷贝一个过来就行,hadoop3用纠删码就需要号计算,还需要拿到另外块的数据和计算公式,因为他是要计算的,比如1,2,3三块数据块,比如采用纠删码存储技术,就可以把1号数据丢失,但是某天需要用到1号,数据,就需要从新计算恢复,所以这个就需要耗费时间.
但是我觉得吧,比如hadoop以后可以在这个基础上优化一下
比如说三台服务器,一个文件被切割成了1,2,3三份,具体存储如下
上面三个为纠删码存储方式
下面三个为正常存储方式
hadoop正在往这个方向优化
即先从其他服务器找这个数据块,找不到再用纠删码计算
所以纠删码用于存储冷数据,冷数据指的是平时很少用到的数据
这个用法创建一个eraszing zone(空间),然后放在这个空间的数据,创建目录,把需要纠删码技术存储的把这个文件放到这个路径即可
比如之前的数据时热门的,但是之前并不是存储在这个eraszing zone里面,但是现在就是冷数据,食之无味,弃之可惜,鸡肋也,所以就可以在这个数据拷贝到这个eraszing zone里面,然后把那旧数据原位置删除就行,hadoop也在做一种简单的办法,通过一个命令,修改这个冷数据的存储方式,hadoop正在做,
所以3.0的冷数据还是建议使用这种备份机制,冷门数据是用纠删码(时间换空间)
namenode的HA升级了,支持两个以上的namemode,
例如，通过配置三个NameNode和五个JournalNode，群集能够容忍两个节点的故障，而不是一个故障。
但是Active的NameNode始终只有1个，余下的都是Standby。 Standby NN会不断与JN同步，保证自己获取最新的editlog，并将edits同步到自己维护的image中去，这样便可以实现热备，在发生failover的时候，立马切换成active状态，对外提供服务。同时，JN只允许一个active状态的NN写入
以前是支持亚马逊的,现在3.0支持了更多的,尤其是阿里云,说明阿里云正在走向壮大
增加DataNode的 内部 负载均衡,之前是DataNode之间的负载均衡,现在是DataNode内部的负载均衡,比如DataNode这台机器有三块磁盘,然后发现只有一块磁盘写满了,另外两块磁盘都没怎么用,这时候输入一个命令,他就可以帮你重新分配一下
现在可以通过hdfs diskbalancer命令，进行节点内部硬盘间的数据平衡。该功能默认是关闭的，需要手动设置参数dfs.disk.balancer.enabled为true来开启。
yarn timeline service做了升级,yarn timeline service是yarn是资源管理和任务调度,这timeline service就是监控这个任务的,什么时候启动的,用到了哪些资源,可以用时间序列这个结构来存储这个结构,hadoop的2.5之前,通过jobhistory server来提供任务监控信息的收集,但是他有缺点,底层扩展性和可靠性不高,因为做这个数据量也挺大的,所以在3.0作了相应的修改.
支持opportunistic(机会主义的) containers(容器)和distributed(分布式) scheling(调度)
在hadoop上面的跑的任务,对资源都是争抢的状态,但是有时候需要协调人物的优先级,在hadoop3.0跑的时候,比如MapRece任务,hive任务过来,对底层资源都是争抢状态,所以就需要协调人物的优先级,hadoop3.0的yarn就是比较灵活,比如任务在跑的时候,指定了优先级也好,指定了比如2核,8G的固定资源也好,有时候某个时间点根本用不到这么多资源,那个时间段可能只用了一半,释放了一半,这个opportunistic(机会主义的) containers(容器)就可以让不这么重要的任务临时用一下这个临时的资源
yarn配置资源可以配置的更加细化,比如原先是只支持线级别,现在支持点级别
比如这个hive依赖hadoopclient,但是还依赖某一个jar包的1.0版本,但是呢,这个hadoopclient依赖这个jar包的2.0版本,然后这两个jar包放到一起,肯定报错,因为名字一样,版本不一样,使用就会紊乱
优化,将这个hadoop client的jar包放到另外一个空间,隔离起来,这样就不会乱了
以上内容纯手敲,如有疑问或者错误请留言或者私信
以上内容纯手敲,如有疑问或者错误请留言或者私信
以上内容纯手敲,如有疑问或者错误请留言或者私信
Ⅸ 最近在研究NAS，看到热数据和冷数据，这两个名词有什么具体含义吗另外能不能推荐下NAS的相关设备
热数据指日常需频繁访问的在线类数据，冷数据指无需经常访问的离线类数据。目前企业会将冷数据和热数据都放在NAS里随时读取，其实这样一来热数据和冷数据有些模糊了。NAS设备群晖和威联通比较热门，NAS硬盘选东芝N300吧，各种容量规格都有，运行起来也非常稳定，不管个人还是公司都可以用。
Ⅹ 冷数据存储和热存储有什么区别
冷数据存储系统是面向海量数据归档应用推出的一款大容量低功耗解决方案，前端采用高性能ARM存储 NxStor，提供高效处理、快速响应能力；后端采用高密度微集群NxCells，提供海量存储空间；基于全ARM架构，整套集 群存储系统节省一半以上的功耗；并可提供按访问耗能、自动归档、灵活调阅、容量线性扩展等特性。 可以找下瑞驰信息技术咨询，我们就是找他们做的这块的解决方案。