① sds和dis区别
SDS和DIS的区别在于，SDS是一种结构化的数据存储，它将数据存储在表格中，每一行代表一条记录，每一列代表一个字段，这样可以更容易地查询和更新数据。而DIS是一种非结构化的数据存储，它将数据存储在文件中，每一个文件代表一条记录，每一个字段代表一个文件，这样可以更容易地查询和更新数据。总之，SDS和DIS的区别在于数据存储的结构不同，SDS是结构化的，而DIS是非结构化的。
② 人工智能+大数据是什么
数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。
人工智能就是大数据应用的体现。
人工智能AI是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
人工智能和大数据的正确组合
随着数据的生产和存储量呈指数级增长，人们将开始看到人工智能系统的适应和改进。
虽然人工智能从业者可能对数据量有合理的处理，但大数据环境中的变化速度仍然是某些人工智能应用程序的重要问题。
数据准确性是另一个越来越重要的问题，特别是对于分类方法和其他无监督的人工智能方法。数据是必须建立任何技术(尤其是人工智能)的基础。错误的数据基础(例如使用包含偏差或被错误操作的数据)通常会导致错误的技术方法产生错误的见解，而且可以通过压力以消极的方式得到强化。
③ 数据挖掘中数据存储的重要性
随着互联网的蓬勃兴起，物联网，云计算，大数据，人工智能在大众视野出现的越来越频繁了。
云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。
人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。
而物联网是互联网的应用拓展，类似以前的“互联网+”，也就是结合互联网的业务和应用，核心是以用户体验为核心的应用创新。
我们主要讲一下其中的“大数据”。
大数据的定义
在 2001 年左右，Gartner 就大数据提出了如下定义（目前仍是关于大数据的权威解释）：大数据指高速 (Velocity) 涌现的大量 (Volume) 的多样化 (Variety) 数据。这一定义表明大数据具有 3V 特性。
简而言之，大数据指越来越庞大、越来越复杂的数据集，特别是来自全新数据源的数据集，其规模之大令传统数据处理软件束手无策，却能帮助我们解决以往非常棘手的业务难题。
大数据的价值和真实性
在过去几年里，大数据的定义又新增加了两个 "V"：价值 (Value) 和 真实性 (Veracity)。
首先，数据固然蕴含着价值，但是如果不通过适当方法将其价值挖掘出来，数据就毫无用处。其次，只有真实、可靠的数据才有意义。
如今，大数据已成为一种资本，全球各个大型技术公司无不基于大数据工作原理，在各种大数据用例中通过持续分析数据提高运营效率，促进新产品研发，他们所创造的大部分价值无不来自于他们掌握的数据。
目前，众多前沿技术突破令数据存储和计算成本呈指数级下降。相比过去，企业能够以更低的经济投入更轻松地存储更多数据，而凭借经济、易于访问的海量大数据，您可以轻松做出更准确、更精准的业务决策。
然而，从大数据工作原理角度来讲，大数据价值挖掘是一个完整的探索过程而不仅仅是数据分析，它需要富有洞察力的分析师、业务用户和管理人员在大数据用例中有针对性地提出有效问题、识别数据模式、提出合理假设并准确开展行为预测。
大数据的历史
虽然大数据这个概念是最近才提出的，但大型数据集的起源却可追溯至 1960 - 70 年代。当时数据世界正处于萌芽阶段，全球第一批数据中心和首个关系数据库便是在那个时代出现的。
2005 年左右，人们开始意识到用户在使用 Facebook、YouTube 以及其他在线服务时生成了海量数据。同一年，专为存储和分析大型数据集而开发的开源框架 Hadoop 问世，NoSQL 也在同一时期开始慢慢普及开来。
Hadoop 及后来 Spark 等开源框架的问世对于大数据的发展具有重要意义，正是它们降低了数据存储成本，让大数据更易于使用。在随后几年里，大数据数量进一步呈爆炸式增长。时至今日，全世界的“用户”— 不仅有人，还有机器 — 仍在持续生成海量数据。
随着物联网 (IoT) 的兴起，如今越来越多的设备接入了互联网，它们大量收集客户的使用模式和产品性能数据，而机器学习的出现也进一步加速了数据量的增长。
然而，尽管已经出现了很长一段时间，人们对大数据的利用才刚刚开始。今天，云计算进一步释放了大数据的潜力，通过提供真正的弹性 / 可扩展性，它让开发人员能够轻松启动 Ad Hoc 集群来测试数据子集。
大数据和数据分析的优势：
1.大数据意味着更多信息，可为您提供更全面的洞察。
2.更全面的洞察意味着更高的可靠性，有助于您开发全新解决方案。
其次，大数据还具有大量、高速、多样化、密度低四大特性。
大量性：大数据与传统数据最大的差异在于资料量，资料量远大于传统数据，例如抖音数据流、网络点击流，面对的是海量低密度的数据，大数据的数据量通常高达数十PB。也因为资料量大，无法以传统的方式储存处理，因此衍生出大数据这一新兴科学。
高速性：大数据与传统数据最大的不同点，就是生成速度快。由于网际网路兴起与资讯设备普及，以用户突破20亿人的脸书为例，如果每个用户每天发一条消息，就会有20亿笔资料。每一个人随时随地都可以创造数据，数据生成的速度已非过去可比拟。
多样性：多样化是指可用的数据类型众多，随着大数据的兴起，文本、音频和视频等数据类型不断涌现，它们需要经过额外的预处理操作才能真正提供洞察和支持性元数据。由于形式多元复杂，大数据储存也需要不同于传统数据的储存技术。
密度低：数据价值密度相对较低，随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
大数据的挑战
1.安全挑战
尽管大数据由于应用范围广泛，已成为各领域的发展趋势，但数据的公布有时会伴随使用者隐私的曝光，比如FaceBook资料外泄、Google+个人外泄风波等因数据外泄而引发隐私问题的事件层出不穷。用户的哪些数据是可以获取、哪些是不允许读取，始终存在侵犯用户隐私的法律风险。
2..技术创新
大数据需要从底层芯片到基础软件再到应用分析软件等信息产业全产业链的支撑，无论是新型计算平台、分布式计算架构，还是大数据处理、分析和呈现方面与国外均存在较大差距，对开源技术和相关生态系统的影响力仍然较弱，总体上难以满足各行各业大数据应用需求。
3.成本过高
运营商需要处理的数据量巨大，基本都是以PB为单位，处理这些数据需要巨大的投入。
4.实时性
具有实时性的数据才有价值，存储的数据数据时间越长，数据的价值就越低。在如今这个快节奏的社会，每一天的市场都瞬息万变，品牌商通过大数据分析用户的需求，如果得到的用户数据太过陈旧，参考这些数据来规划产品的方向，可能会对企业的发展造成毁灭性的打击。
无论哪个行业，想要在当今的形势下取得成功，都必须能够不断地从数据中挖掘业务价值，因此数据的保护离不开存储器，当下市面上用于大数据的存储器主要有固态硬盘，混合硬盘，传统硬盘。
固态硬盘(SSD)，由控制单元和存储单元，组成。固态硬盘的接口规格、定义、功能和用途与普通硬盘相同，形状和尺寸也与普通硬盘相同。广泛应用于军事、车辆、工业控制、视频监控、网络监控、网络终端、电力、医疗、航空、导航设备等领域。
优点：读写速度快；震动；低功耗。无噪音；工作温度范围广；缺点：容量小；寿命有限；价格高。
混合硬盘是一种由传统硬盘和闪存模块组成的大容量存储设备。闪存处理存储器中最常写入或恢复的数据。许多公司都在提供不同的技术，他们希望这些技术能在高端系统中流行起来，特别是笔记本电脑和掌上电脑。
与传统硬盘相比，混合硬盘具有许多优势：更快的数据存储和恢复应用程序，如文字处理器；缩短系统启动时间；降低功耗；减少热量产生；延长硬盘寿命；笔记本电脑和笔记本电脑电池寿命；降低噪音水平：
传统硬盘指的是机械硬盘（HDD），电脑最基本的内存，我们常说电脑硬盘C盘，D盘是磁盘分区，属于硬盘。目前普通硬盘的容量有80G、128g、160g、256g、320g、500g、750g、1TB、2TB等，按容量可分为3.5英寸、2.5英寸、1.8英寸、5400rpm/7200rpm/10000rpm等。
通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动，生活所需提供更好的服务，这一切所产生的数据承载者——存储器，在第四次工业革命进化的方向中，存储行业也将是一颗亮眼的星。
④ 人工智能是云计算的一部分吗
是的，人工智能是云计算的一部分。云计算技术为人工智能提供了强大的计算资源和存储环境，使得人工智能模型可以在云端运行，而不需要拥有强大的计算机硬件。云计算还提供了数据存储、处理和分析的能力，这些都是人工智能系统所需要的。因此，人工智能在云计算环境中可以更快地进行开发、训练和部署，从而大大提高了人工智能的应用效率。
⑤ 自动驾驶下的海量数据，业界如何安全高效存储
近几年来，各行业纷纷跨界加入造车行列，不说传了多年要造车的国外手机巨头、出资纯电动汽车的科技互联网大厂，国内的科技企业也在跃跃欲试，比如阿里巴巴、华为、网络、小米和滴滴出行。
除了这些高科技企业，还有小马智行、文远知行、AutoX、赢彻科技和主线科技等新兴的自动驾驶初创企业；超星未来、奥特贝睿、宏景智驾等专注于私家车高阶自动驾驶研发的新型一级供应商；以及纯电动车起家的蔚来，小鹏，理想等造车新势力，都纷纷加入汽车产业链，推动了汽车电动化和智能化的进程。
西部数据资深产品市场经理额日特
也正是这些新玩家的加入，使得传统汽车产业链受到了前所未有的压力，同时也推动了传统汽车厂商加速新技术和新应用的落地。在西部数据资深产品市场经理额日特看来，随着汽车智能网联的不断推进，汽车的电子电气架构（E/E）也随之变化，从最初的分布式架构向域融合和中央控制单元过渡。
轮子上的智能手机，对存储架构提出更多要求
如今，不少人业内人士都认可汽车在向“轮子上的智能手机”演变，这个转变，让厂商开始将越来越多的摄像头、雷达、激光雷达等传感器、电动机，甚至以太网、人工智能等技术都引入汽车。
额日特认为，更多传感器的引入，网联技术、人工智能技术的增加，以及汽车电子电气架构的改变，对汽车内存储产品的要求发生了很大的变化。
“在汽车存储领域，单车存储的 数量将会显着降低，容量则会显着提升 。”额日特在不久前广州举办的Auto Tech 2021上演讲时指出。
Counterpoint的报告也印证了这一点，该分析机构预计，未来十年内，汽车单车的存储容量将会达到2TB左右。“目前车内存储主要用在智能座舱和中控系统，且燃油车以32GB为主，电动汽车一般使用64GB，或128GB，相对于2TB来说，还有一个巨大的提升空间。”额日特表示。
他分析称，为了应对汽车电动化、智能化、网联化，及自动化方向的发展，存储产品也面临这很多挑战，主要有四个比较重大的挑战：
一是数据 的可靠性 和 安全性 ，这是存储厂商所面临最基本和最严苛的挑战，也是相关法规及保险责任靠量的关键因素。因为对于自动驾驶来说，数据的可靠性和安全性意味着生命的安全。
存储厂商在数据可靠性和安全性方面也做了不少工作，额日特拿e.MMC、UFS和SSD来说，存储单元是由两个部分组成的，一部分是存储介质Raw NAND，另一部分是控制器和固件。
为了保证更好的TBW（Total Bytes Written），即产品生命周期里能承受的总写入数据量，存储厂商一般都会 通过控制器和固件对底层做一个读写均衡 。“TBW通俗地讲就是耐擦写，意思是NAND Flash是有寿命的，如果数据手册里规定了NAND Flash的擦写次数是3,000次，客户就需要考量该TBW是否满足自己的应用需求。”
还有一个是主机锁定 ，即在汽车主机上焊上一个内存，加了主机锁的内存放到另外一个主机上是没有用的，因为它已经与原来的主机做了锁定，这样也可以确保数据的安全。
另外，写保护也是一个很重要的功能 ，比如汽车如果出事故了，有的用户担心数据会被汽车厂商篡改，“我们存储厂商在与主机厂商、Tier 1企业一起共同努力，协商一个有效的协同保护机制，确保车辆在发生事故后，在警察没有查看数据之前，没有任何一家，包括内存厂商都无法篡改存储器内的数据，以确保司法监管在调查的时候的公正性和严肃性。”额日特表示。
二是复杂的应用场景 ，随着电子电气架构向域及中央控制单元转变，应用的融合对存储的要求也变得更加复杂，不再是单一的读或写。比如导航是一个读密集型操作，行车记录仪是一个写密集型操作。
特别是随着电子电气架构的改变，融合中央控制单元的使用，使得内存需要承受更加复杂的操作系统环境。比如高通的8155平台把智能座舱、数字仪表和中控融合到了一起，此时就需要使用Hypervisor，以允许多个操作系统和应用共享同一个硬件。 但实际上，现在的内存结构，只能做到逻辑分区，不能做到物理分区。
“举一个简单的例子，我们现在所使用的电脑有C盘、D盘、或者E盘，实际上C、D、E盘只是逻辑分区，底层的内存是没有做到物理分区的，这些盘存储的数据都是打散存储在一块内存里，不论是哪个盘坏掉，代表的就是整个内存盘都坏了。”额日特指出。
因此，这就会带来一个问题，比如行车记录仪是一个需要高擦写支持的应用，如果把行车记录仪也融合到智能座舱内的话，做起来很容易。但要是不做物理分区，由于行车记录仪的高擦写，可能整个内存很快就会坏掉。
为了适应这个改变，也为了数据的更加安全，“西部数据现在可以提供一种解决方案，那就是在底层做读写均衡的隔离，比如 一块内存里面，可以分别使用 TLC 和S LC 两种N AND F lash ，由于SLC可以支持高擦写，因此，SLC部分就可以作为行车记录仪的存储。”额日特表示。
三是海量数据存储 ，为了适应自动驾驶的需求，越来越多的雷达和摄像头被部署在汽车上，行车过程中会产生大量的数据。
特别是自动驾驶出租车的企业对数据的存储容量需求是很大的，现在单车一天生成的数据量在8GB左右，但实际上，现在主流汽车的存储容量在2GB到4GB之间。
额日特以西部数据与Waymo的合作为例，西部数据在Waymo自动驾驶出租车上安装了10块2TB的工业级SSD，也就是说Waymo的单车存储容量要求是20TB。其实这也是大部分自动驾驶汽车的存储需求。
四是高性能， 雷达和摄像头会在行车过程中产生大量的数据，为了防止数据丢失，必然需要高性能、大带宽存储的支持。
其实存储产品也在通过不停地创新来获得更高的传输速率。在嵌入式存储器方面，目前汽车领域使用的主流存储产品是e.MMC，比e.MMC更快的是UFS产品，目前汽车领域主要采用的还是UFS2.1。实际上，消费类电子已经在大规模采用UFS3.0的产品了。额日特预计汽车级UFS3.1的产品，应该会在两年内面市。
另外，在SSD方面，目前汽车领域的SSD主要还是采用SATA接口，未来带宽更高、速度更快的NVMe接口的SSD产品也可能会在汽车上得到应用。使用SSD的好处就是容量可以做得更大，比如UFS接口能做到的最大容量可能是512GB，但SSD可以轻松做到4TB、8TB，甚至更大。
满足汽车需求的解决方案
据额日特介绍，西部数据可以提供从端到云的完整解决方案，以支持当前和未来的车辆系统要求，它为多样的应用场景和数据中心，提供了小尺寸嵌入式终端存储和可移动存储，用于获取和分析从车辆收集的大量数据。他特意强调，西部数据的汽车级闪存产品通过了IATF16949认证，符合AEC-Q100标准。
产品方面，有iNAND汽车级嵌入式存闪存盘（EFD），支持UFS和e.MMC接口，具有多种容量，采用11.5×13mm的小包装，可为汽车OEM和一级供应商提供符合其需求的选择。比如iNAND AT EU312 是一款基于 3D NAND 技术的汽车级UFS（通用闪存存储），具有高数据传输速度的UFS 2.1接口和额外的UFS 3.0汽车功能，可提供最高256GB的容量，性能是前代基于e.MMC的产品的2.5倍。AT EU312利用第5代SmartSLC 技术，可提供高性能和可靠的写入。
其e.MMC 嵌入式闪存盘基于e.MMC 5.1 标准，采用2D或3D NAND技术。具体产品有EM122已经获得许多汽车设计的认证并投入生产，EM132在汽车市场中容量达到了256GB。
在PCIe SSD方面，有CL SN720和CL SN520等产品，采用了PCIe Gen3 NVMe接口，容量高达2TB，耐久性高达1600 TBW。
与合作伙伴的成功案例
在本次Auto Tech 2021展会上，西部数据不仅展示了自己家的汽车存储解决方案，也带来了合作伙伴的一些成功案例。
有为信息展示的“主动安全智能防控车载视频终端K5-P”解决方案。
在车载监控方面，其合作伙伴有为信息展示了“主动安全只能防控车载视频终端K5-P”解决方案，该解决方案支持ADAS、DSM只能监控，采用了记录仪、视频功能、主动安全功能一体化设计。同时支持硬盘（2.5” HDD）+ SD卡（西部数据WD Purple micro SD存储卡），双重存储保证数据安全；且具有硬盘防震保护机制；此外，有为信息的专利的存储介质保护装置，可防止任意拆卸硬盘及插拔存储卡。加上其独特流媒体文件系统存储方式，保证了数据安全不被篡改。
车载信息娱乐系统方面，其合作伙伴掌锐展示了“前装车规模组”解决方案------CS199 MT8666AV模组，该模组基于联发科 MT8666AV芯片封装的前装车规级带4G通信模组，具有功能丰富，集成度高、尺寸小、低功耗、性能优、品质稳定的特点，可满足汽车智能化、连网化的前装需求，帮助客户缩短项目开发周期，减少研发投入并降低品控风险。存储方面，采用的是西部数据iNAND AT EM132产品，是汽车市场首个基于3D TLC NAND e.MMC接口产品，采用了标准BGA封装，容量涵盖了从32GB到256GB，具有快速启动、自动刷新、增强型运行健康状态监测，支持固件在线升级和100%预烧录，有AEC-Q100温度2级（-40°C 至105°C）和3级（-40°C至85°C）两种选择。
铱斯电子展示的智能驾驶辅助系统解决方案。
此外，西部数据现场还展示了采用iNAND AT EM122的智能驾舱、智能驾驶、以及车联网等丰富的解决方案。
西部数据公司中国区嵌入式产品销售部门销售总监文芳女士
西部数据公司中国区嵌入式产品销售部门销售总监文芳表示：“车联网、自动驾驶等新技术的商业化落地，对汽车新四化的发展起到了巨大的推动作用，同时也对车载存储解决方案的安全性、可靠性、大容量、高性能以及复杂的场景应用提出了更严苛的要求。西部数据作为数据基础架构的领导者，提供覆盖8GB-18TB容量，包括e.MMC/UFS/micro SD/SSD/HDD等不同规格的车规级及企业级存储产品，支持端-边-云新型数据架构在汽车领域的应用，满足当前和未来单车智能及车路协同的多样化需求。”
未来，西部数据将不断突破创新，以卓越的产品及解决方案赋能汽车领域的改革与发展，为人们带来更安全、优质的驾驶体验。
结语
近年来，汽车行业正在经历前所未有的变革，自动驾驶不断发展，高清3D地图、高级辅助驾驶系统（ADAS）、自主计算机、AI、大数据、增强型信息娱乐系统、无线更新、以及V2X技术等等逐步在汽车上得到普及，而这些功能都需要板载数据存储，未来汽车的存储需求将会越来越大，如何满足汽车市场的特殊需求，是存储企业必须要考虑的，抓住汽车市场，就意味着抓住了未来。
转载自电子发烧友 @2019
⑥ 人工智能黑库是什么
您好，人工智能黑库是一种用于存储和管理人工智能系统中的数据和信息的数据库。它可以帮助人工智能系统更好地理解和处理数据，从而提高系统的性能和准确性。人工智能黑库可以用来存储用户信息、训练数据、模型参数和其他相关信息，以便在需要时可以快速访问和分析。此外，它还可以用来存储模型训练结果，以便在需要时可以快速检索和更新。
⑦ 开展微型数据存储技术创新研发抢占未来大数据存储技术高地的建议
我国数据存储核心技术长期落后，大数据中心按照传统的 科技 房地产的思路将面临资源约束。为了防止我国存储技术“卡脖子”，节省未来海量数据存储占地空间，系统化整合资源解决当前中国大数据存储技术产品的容量问题，建议国家立项 开展微型数据存储技术创新研发 。
我国数据储存的现状和面临的问题
计算机数据存储技术是信息技术应用的核心。一切计算机应用数据都需要由物理设备来存储，以便计算机系统进行读写等处理，数据应用与数据存储恰似树干与树根的密切关系。伴随着信息技术应用的持续高速发展，可以预见未来的数据量必将呈现爆炸式增长，随之而来的海量数据存储瓶颈问题必然日趋严重，加剧着数据存储领域长期面临的容量、安全、性能、扩充、维护、灾备、监管等诸多挑战。其中，容量困境，首当其冲。
当前痛点。 为了满足数据存储容量日益增长的需求，大数据存储中心建设必不可少。放眼当下全国各地的大数据存储中心建设，由于数据存储基础核心技术缺位，流行的模式是不可持续的“ 科技 房地产”，即单纯拓展占地面积盖楼建设数据中心，进而耗费宝贵自然资源。目前我国城市监控视频图像数据受限于数据中心存储容量空间，一般只能保留一个月左右，相关的数据应用严重受制。
应用基石。 底层数据存储是信息产业发展的基石，数据存储技术产品是信息应用系统的架构基础，也是我国的关键行业技术短板。有效的数据存储技术产品涉及到所有信息技术应用场景：人工智能，信息安全，智慧城市，大数据，云计算，区块链，城市大脑，雪亮工程，城市管理视频监控，医学影像识别，等等。
严峻局面。 追溯信息技术百年来的发展轨迹，中国在数据存储基础技术领域的贡献几乎为零。国内数据存储行业主要擅长于市场侧的商业应用创新，数据存储底层管理的核心技术研发严重依赖国外的开源开放。缺乏基础研发梯队，没有关键理论 探索 ；沿袭陈旧的发展思路，习于外购器件设备；底层技术积累短缺，核心创新能力薄弱；严峻的局面至今没有重大改变。
危情险势。 中国在核心存储产品、底层支撑技术、商业应用理念上长期跟跑，遭受外部势力釜底抽薪式的“存储底层关键核心技术精准打击”的隐患和风险极大。面对复杂多变的国际环境，一旦遭遇卡脖子，如外购存储产品断货或核心技术交流封锁，举国上下所有涉及信息技术应用的行业领域都必然窒息。从而直接降低相关产业迭代发展速度，掣肘 社会 前进步伐，削弱国家治理能力，进而危及影响到国家的政治和 社会 稳定。
时不我待。 我们需要立即行动起来，通过立项开展微型数据存储技术创新研发，凝聚国内外数据存储领域资源力量，构建数据存储专业核心技术团队；从研发软件定义的存储（数据去重）技术产品入手，填补国内技术产品领域空白；启动研发微型化（原子级）数据存储设备，抢占未来数据存储领域的制高点。这项举措也是解除我国数据存储技术产品创新研发“卡脖子”危机的最佳途径。
开展微型数据存储技术创新研发的思路
我国应抓住当前数据应用驱动信息技术升级换代的大数据发展 历史 契机，凝聚国内外资源力量，构建中国数据存储专业核心技术团队。近期：研发部署模块化数据去重技术产品，压缩海量数据存储空间需求，填补国内底层数据存储管理技术空白。远期：启动研发微型数据存储设备，抢占未来数据存储技术领域的制高点。
从开展微型数据存储技术创新研发入手，聚焦国际存储技术领域的战略性前沿技术趋势；联手科研院所、高等院校、生产企业、大型用户的资源，建设国家级核心技术团队；积极引进/培养数据存储技术人才，研发自主可控系列产品。
1.近期跟踪行业动态
对标国际顶级数据存储技术产品，砥砺学习底层模块级数据存储去重技术，压缩海量数据存储空间需求，实现自主可控国产数据存储技术管理软件产品的商务应用。基本原理是首先识别出重复的数据模块，然后优化存储多个重复数据模块中的单一模块，以及同其它重复模块的链接关系。进而减少企业级客户存储数据所需的物理空间占有量，降低采购部署数据存储设备的增量。
2.远期重点突出推进
探索 下一代数据存储技术，整合跨学科资源启动开展研发微型存储器，力图将现有基于磁盘/光盘/磁带的计算机数据存储器，转化为未来基于原子/电子运动状态的微型化数字信息采集与存取机制。其原理是将现在耗费数百万个原子的材料介质所表征的一位“0”或“1”二进制计算机数据，试图由单个原子状态变化来表征。于是，可以将现有数据存储设备体积缩小数十万乃至百万倍，最终将占地约足球场面积的大数据存储仓库缩小为便携式器件。
3.研发工作开展建议
开展微型数据存储技术创新研发应该建设成为国内领先、国际一流的数据存储技术研究机构、产业孵化温室、以及人才培养基地。
延揽数据存储技术专家领衔担纲咨询顾问。全球招聘在世界顶级数据存储公司工作多年的业界精英加盟指导。
构建中国数据存储技术研发团队。采用引进师资/开设培训课程等有效方式，积累培育国内数据存储技术力量。
结盟硅谷存储技术研究院。依托美国硅谷地区的数据存储实体公司，共享数据存储底层技术知识。
注册成立企业运营机构。开发软件定义存储（数据去重）技术产品，服务数据用户市场，遵循商务运作规律。
融资涵盖多种基金渠道。申报获取国家重大专项基础项目研发资金，吸引专业投资基金加盟。首期投资约需10亿元人民币（参考国际相关工程估值：美国IBM公司同类项目投资约600亿美元/10年）。
推动微型数据存储技术创新研发的建议
我国在开展新型基础设施建设的同时，应当抓住当前数据计算应用驱动信息技术升级换代的大数据发展 历史 契机，建立数据存储技术的自主知识产权体系，填补国内空白，保障数字中国建设长远规划实施，推进国产数据存储产品崛起，为相关产业发展铺路。
2.建议远期紧跟世界主流研发创新步伐，聚焦研发原子级微型化数据存储技术产品（2020-2040年），在2040年前研发出原子级大数据存储技术，并逐步实现产业化。
3.建议将微型化数据存储技术创新作为国家战略。搭建政产学研用共建共治共享的中国数据存储技术联合创新平台，建设国家级重点实验室。依托科研院所/高等院校/相关企业，奠定从微型数据存储理论、硬件设计、软件开发、结构设计、系统集成等一整套原子级微型数据存储技术研发工作的基础。
4.建议国家相关部委给予配套资金支持。加快推进原子级大数据存储技术研发和产业化转化。支持申报重大 科技 项目和专项扶持资金。
5.建议形成能够长期从事数据存储技术创新的人才队伍。借鉴全球数据存储技术创新研发经验，引进海内外数据存储技术领域顶尖科学家和工程师。在高等院校与科研院所开设数据存储技术专业课程，搭建完善的国内人才培养体系。
6.建议立项过程不宜采用常规项目申报、审批流程，亟需特事特办予以批准。主要是有鉴于本项目相关的科研生产领域中，国内现有技术力量薄弱分散，评估体系资源匮乏。
7.建议项目推进应当低调快速务实：不重造势，不扬虚名，不谋近利。主要是基于当前复杂敏感的国际政治经济形势，预计本项目势将关联国家核心产业战略布局，影响未来数十年中国数字经济命脉与发展。
作 者：中央 财经 大学中国互联网经济研究院研究员 欧阳日辉
通讯员：李 翀
战略性新兴产业专题报道 办事，“刷脸”就行
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⑧ 分布式存储极简艺术Minio解析
MinIO 对象存储系统是为海量数据存储、人工智能、大数据分析而设计，基于
Apache License v2.0 开源协议的对象存储系统，它完全兼容 Amazon S3 接口，单个对象的最大可达 5TB，适合存储海量图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等。作为一个开源服务，MinIO 在设计上汲取了Glusterfs的相关经验不教训，系统复杂度上作了大量简化，目前大小只有40+M，部署只需要一个命令即可完成！另外，minio舍弃了传统分布式存储扩容所需要的迁移流程，采用联盟模式添加集群的方式，极大简化了扩容流程；除此之外，minio还具有纠删编码、比特位保护、单写多读（worm)、下面来依次简要解析一下Mioio的特点及具体实现：
元数据和数据一起存放在磁盘上。元数据以明文形式存放在元数据文件里（xl.json）。假定对象名字为key_name, 它所在桶的名字是bucket_name, disk路径就是/disk，那么存储路径就是：/disk/bucket_name/key_name，windows下C盘存放桶名为test，对象名为minio.exe示例如图：
其中part.1是实际存储数据（单机模式为原生数据，分布式为纠删码分块），xl.json是如下所示的json字符串：
在同一集群内，MinIO 自己会自劢生成若干纠删组，用于分布存放桶数据。一个纠删组中的一定数量的磁盘发生的故障（故障磁盘的数量小于等于校验盘的数量），通过纠删码校验算法可以恢复出正确的数据。MinIO 集成了 Reed-Solomon 纠删码库，MinIO 存储对象数据时，首先把它分成若干等长的片段（对于大对象，默认按 5MB 切片)，然后每一个片段会纠删算法分成若干分片，包括数据分片不校验分片，每个分片放置在一个纠删组的某个节点上。对象的每一个数据分片、校验分片都被“防比特位衰减”算法所保护。
MinIO 会根据对象名（类似于文件系统的全路径名)，使用 crc32 哈希算法计算出一个整数。然后使用这个整数除以纠删组的个数，得到一个余数。这个余数，可以作为纠删组的序号，这样就确定了这个对象所在的纠删组。MinIO 采用 CRC32 哈希算法，不 glusterfs 的Davies Meyer哈希算法（性能、冲突概率不md4, md5相近）不一样的是，CRC32算法的哈希值分布较不均匀，但运算速度极快，高出 md4 数倍。相对于容量均衡，MinIO 更看重数据的写入速度。
纠删组如何配置？
官方文档说明如下：
也就是说纠删组的总大小只能从这7中情况中根据你提供的盘的个数（或者说路径个数）来自动选取最大值的，我们 不能灵活地配置m+k纠删存储格式。但这样说又不是很准确 ，因为虽然不能配置任意的m+k，但是在系统已经选取好擦除编码集的的个数后（也就是m+k），可以使用storage class存储类来自定义m和k的数量，默认是1:1的。
存储类：
MinIO支持配置两种存储类别，精简冗余类别和标准类别，默认是标准类别（1：1），可以在启动MinIO服务器之前使用设置的环境变量来定义这些类。使用环境变量定义每个存储类别的数据和奇偶校验磁盘后，您可以 在上传对象时通过请求元数据字段设置对象的存储类别x-amz-storage-class 。然后，MinIO服务器通过将对象保存在特定数量的数据和奇偶校验磁盘中来兑现存储类。具体配置和使用可以参考官方文档 https://github.com/minio/minio/tree/master/docs/erasure/storage-class
传统的扩展方式的劣势
通过增加节点来扩展单集群，一般需要进行数据均衡，否则群集内各存储节点会因负载不均而出现新的瓶颈。除了数据均衡操作的时机这个问题以外，在均衡过程中一般需要仍存储使用率高的节点吐使用率低的节点迁移数据。当集群扩容后，大量已经写入的文件落点会出现改变，文件需要迁移到真实的落点。当存储系统容量比较大时，则会发生大量的文件/对象进行迁移,迁移过程可能由于占用大量资源而导致上层应用性能下降。而且当文件/对象迁移过程中，机器故障可能会导致一些意想不到的情冴,尤其是有大量业务的时候。当然针对此类问题，Gluterfs之类的文件系统有一些比较复杂的处理办法。
不支持扩展优势
⑨ 普通人学习人工智能有什么意义
人工智能领域目前发展迅速，如今在人力资源成本不断增加的情况下，越来越多的人工智能技术呈现到现实领域的应用过程中，未来将会有更多的人的工作被人工智能所取代，港口，收费站，货运物流等已经有大量的机器人来代替人工，在未来社会的竞争中还是有着非常重要的作用的。
大家普遍认为，人工智能赋能制造业的时代已经到来。在全球范围内，大量资本涌入人工智能领域。渐趋复杂的算法、日益强大的计算机、激增的数据及提升的数据存储性能，预示着在不久的将来，人工智能系统的能力将实现质的飞跃。
(9)人工智能系统中的数据存储扩展阅读：
同时，越来越多的企业都开始安装能够联网的智能传感器、启用基于云计算的算法提升运行时间、提高速度和产量，为构建智能工厂打下基础。 人工智能在制造业的应用充满挑战，但潜在收益巨大，它能帮助企业寻求最优的解决方案，应对问题，创造价值。
目前，人工智能以及其他颠覆性技术主要还是集中于消费领域，要真正实现以科技创新重塑中国经济，人工智能技术在工业领域和企业间的大规模应用则更为关键。在这个过程中，制造业如何能有效利用互联网已积累的资源和新技术经验、加速智能化转型的进程。