Ⅰ 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。
Ⅱ DNA存储，拯救人类数据危机的良方
开一个脑洞：如果地球正在面临一场马上到来的毁灭性星际灾害，人类又想尽可能地保存地球的生命和文明，在现有条件下，该怎么办？
像大刘一样让地球停止自转然后逃离太阳系，这恐怕来不及了。而如果像诺亚方舟一样，一股脑把人类、动植物和人类的知识搬运到飞船上，现有的火箭运载能力，恐怕也装不下这些物质的亿万分之一。
如果想尽可能多、尽可能长久地保存地球的生物，我们只需要把所有物种的DNA序列信息收集打包，在飞船的低温环境下便可以保存长达数十万年；而人类文明的信息呢？我们知道这些信息最高效的形式就是数据，而这些数据主要存储在硬盘和光盘当中的。
想想这些硬盘储存器的重量和数据密度，我们不得不再一次气馁。更何况，可能飞船还没逃出太阳系，这些数据就会因为硬盘或光盘的寿终正寝而丢失。
那么DNA能不能当做硬盘来存储数据信息呢？答案是，可以的。
DNA绝对是这个星球上最古老的生命信息存储工具，同样也可以作为数据信息的存储介质，且存储密度和使用寿命要远远超出现有的磁盘式的存储方案。因此，DNA存储，正在被人类视为数据存储的未来，成为拯救人类数据存储危机的最好的替代方案。
DNA存储具体是怎么做到的呢？现在发展到那一阶段？商用的话还有哪些阻碍？这需要我们一一解答。
在了解DNA存储是如何工作的之前，我们简单了解下磁存储和光存储这两种现有的解决方案的原理。
磁存储的原理就是在金属材料上涂上磁性介质，在通电的情况下形成电磁效应，可以进行存储和表达0101的二进制信息。磁存储的硬盘的优点是录入和读取的速度快，缺点是与体积重量相比，数据密度较低。经过60年发展，大概可以在3.5英寸大小的硬盘驱动上存储3TB数据。
光存储的原理是将数字编码的视频和音频储刻录在光盘表面的凹槽中，再通过激光将这些凹槽中的数据读取出来，进行转存或播放。当前，光存储也正在经历存储的极限。因为想要存下更多的数据，凹槽就必须越小、越紧凑，要求激光的精度也越高。目前，单层蓝光光盘能够保存 25GB 以上的信息，另一种紫外线激光如果研制成功，其光盘容量可以达到500GB的容量。
相对于磁存储和光存储而言，DNA存储有哪些优势？
首先，就是节约空间。但这些单层平铺式的存储方式，比起DNA的双螺旋立体结构来说，其存储量就有了多个数量级的差距。DAN本身的物理体积极小且又是立体结构，单位空间的数据密度非常高。举个简单的例子，1克DNA不到指尖上一滴露珠大小，却能够储存700TB的数据，相当于1.4万张50GB容量的蓝光光盘，或233个3TB的硬盘（差不多151KG重）。
再则，非常节能。现有存储方式，比如说一个数据中心，要消耗大量的单晶硅，还要消耗大量的电。而DNA物质只需保存在阴凉、干燥的地方就可以，基本不需要额外的人工维护。就算需要把DNA冷冻起来，消耗的资源和能源也几乎可以忽略不计。
此外，最重要的一点就是，保存时间非常久。现在高密度的存储器都会随着时间推移而衰减，能存储时间最长的工具是磁带，其寿命也就50年，其他的存储器寿命更短。比较而言，DNA则保质期就以百年计算了，如果将其冷冻起来，能保存几千甚至上万年。
看来人类文明的拯救方案有了，但DNA存储到底是如何做到的呢？
众所周知，DNA由四种含氮碱基——A、T、C和G互补配对构成，科学家将腺嘌呤（A）、鸟嘌呤（G）、胞嘧啶（C）和胸腺嘧啶（T）分别赋予二进制值（A和C=0 ，G和T=1），随后通过微流体芯片对基因序列进行合成，从而使该序列的位置与相关数据集相匹配。这样就把这些碱基对编码成1和0的组合，就可以用DNA的序列信息来表达二进制的语言了。
当每次将二进制语言写进DNA序列当中，就可以把“DNA硬盘”放到低温环境中进行保存。而需要读取数据的时候，只用对目标DNA进行测序，将碱基对还原成二进制编码，再完成解码，就可以还原为我们常见的数据了。
原理是非常简单，但科学家是如何做到的呢？这就要简单回顾下DNA存储技术的发展史了。
最先想到这一方法的是一位艺术家Joe Davis，他在1988年与哈佛研究人员合作，把一个取名为Microvenus（小维纳斯）的7*5像素矩阵的照片，转化成35个碱基的DNA序列，插入到大肠杆菌里，第一次把不属于自然演化的信息写进了在DNA当中。
（Microvenus代表女性和地球）
2010年，美国合成生物学家克雷格•文特尔（(Craig Venter）带领研究团队化学合成了整个支原体基因组DNA，取名为“辛西娅（Synthia）”，并以“自娱自乐”的方式将课题研究者的名字、研究所网址和爱尔兰诗人詹姆斯的诗句等信息编码进新合成的DNA中。
2011年，哈佛大学的合成生物学家乔治·丘奇（George Church）和加州大学的瑟里·库苏里(Sriram Kosuri)领导的团队以及约翰•霍普金斯大学的基因组专家高原（Yuan Gao）首次进行了概念证明性实验。团队使用短DNA片段编码了一本丘奇的659KB数据的书。
2013年，欧洲生物信息研究所（EBI）的尼克•高德曼（Nick Goldman）和他的研究团队也成功地将包括莎士比亚十四行诗和马丁•路德•金“我有一个梦想”的演讲片段、一篇沃森和克里克DNA双螺旋论文副本等5个文件编写进了DNA片段里当中。739KB数据成为当时最大的DNA存储文件。
2016年，微软和华盛顿大学又利用DNA存储技术完成了约200MB数据的存储，成为DNA信息存储技术的一个飞跃。
2017年7月，《自然》杂志发表了哈佛大学医学院的赛斯•希普曼(Seth Shipman)和乔治·丘奇合作的一项活体DNA存储的研究。他们把一部130年前的黑白电影《奔跑中的马》存在了大肠杆菌的DNA上。虽然大肠杆菌体内有一段“奇怪的DNA”，不仅能够正常生存，还可以正常遗传，每次繁衍都是一次数据复制。而且存储在基因组中的电影，在每一代大肠杆菌中也都完整无缺地保存下来了。
但因为细胞的复制、分裂以及死亡，会造成信息出错的风险，未来数据安全，大多数情况下存储信息的DNA都是以DNA干粉的形式存在，活体细胞存储的研究转向合成DNA存储。
同一年，哥伦比亚大学和纽约基因组中心在《科学》杂志发表了一项称为“DNA喷泉”算法高效的DNA存储策略。这项技术展示了最大化利用DNA的存储潜力，成功将海量信息压缩至DNA的四个碱基，即为每个DNA编码1.6比特（bits）的数据，比之前多存储了60%的信息，逼近理论极限（1.8比特）。该方法能够将215PB数据存储在一克DNA中，相当于2.2亿部电影。
2018年，爱尔兰沃特福德理工学院（WIT）研究人员开发出一种新型DNA存储方法，可在1克大肠杆菌DNA中存储1ZB的数据。
2019年，丘奇团队又在《科学》期刊上发表了一项实验结果。他们将丘奇的一本大约5.34万个单词《再生：合成生物学将如何改变未来的自然和自己》的书，以及11张图片和一段Java程序，编码进不到亿万分之一克的DNA微芯片，再成功利用 DNA 测序来阅读这本书。
这些科研的快速发展也意味着DNA合成技术（数据写入）和DNA测序技术（数据读取）正走向成熟。但同时，DNA编码过程仍然存在着存储/读取速度和成本等问题，DNA存储离商业化还在路上。
在实验室里，看起来DNA存储并不复杂，但是在商业化上面，仍然还面临着一些问题。
首先，存储和读取的速度都很慢。DNA存储设备的访问速度很慢，存取也很费时间。相比较磁盘存储的电磁信号，DNA合成却要依赖于一系列化学反应。用磁盘写入200MB数据，不用1秒，用DNA合成差不多得需要3周的时间。
其次，DNA介质不能覆盖和重写。在DNA里，一旦把信息存进去，一般来说不能修改。想读取这个文档，需要把全部信息完全测序出来再转码。
第三，数据存储的准确性有待提高。目前DNA测序时的重复读取导致读错概率较大。
第四，随机读写困难。目前DNA合成技术无法一次性产生较长的DNA分子，只能合成众多的短片段。这使得在众多DNA小片段组成的混合物当中，快速调取特定数据存在困难。
最后，也是最重要的，DNA存储成本太高了。比如目前DNA存储200MB数据，需要耗资80万美元，而用电子设备，成本连1美元都不到。
但正如上面所说，如果放到更长的时间尺度上和数据存储空间压力下，DNA具有的大存储密度、高节能环保、超长稳定性的独特优势就显现出来了。只要随着存储和读取技术的发展，DNA编码和测序的效率提升，成本大幅下降，DNA存储离商业化应用也就不远了。
那么，现在在商业化上有哪些进展呢？
在2015年，微软公司和华盛顿大学合作发表了一个成果，采用定点读取信息，也就是给一个长长的DNA链里加入一些追踪标记。这些类似索引机制的标记，可以不用每次等测序完整DNA长链，就能选取合适的标记进行读取。
2018年，读取技术又实现突破，微软研发了“纳米孔”读取技术，让 DNA 介质列能挤过一个很小的纳米孔而读取其中每个 DNA 碱基。这一技术让大大缩小了读取设备的空间开支，一个手掌大小的 USB 设备就能进行读取，但读取速度在每秒几KB左右，可以说仍然相当慢。
2019年3月，微软团队在《自然》杂志发表一项新的进展，他们开发了世界上第一个自动DNA存储介质。相比较于手动操作进行DNA的合成和测序，能够自动化方式进行DNA编解码才是未来商业化的出路。
另外，关于DNA存储和读取时长以及成本的问题，一家2016年成立的美国初创公司Catalog也正试图尝试解决。
去年，Catalog将一共16G的维基网络英文版文本存储在了一个DNA分子上。他们使用了一台DNA书写器设备，以4Mbps的速度在DNA中记录这些数据。这意味着在一天内可以记录125GB，大约相当于高端手机可以存储的容量。这一速度已经是之前研究所存储速度的三倍。
目前，Catalog使用了由20到30个碱基对长预制合成DNA链，通过酶嵌套在一起，可以存储更多的数据。这些片段的排列就像英语使用26个字母一样，理论上可以创造出无数的组合。据Catalog估计，未来进行1MB数据DNA存储成本将不到0.001美分。
当然，如果未来这家创业公司真的能够将成本大幅降下来，那么确实有可能为DNA数据存储的商业化铺平道路。
在2019年，《科学美国人》与世界经济论坛联合发布的当年全球十大新兴技术中， DNA数据储存技术名列其中。
可以预见，磁存储和光存储方式在未来一段时间仍将占据数据存储方式的主流。不过，即使我们不会出现地球末日这种极端情况，因为近几年数据激增，人类也正面临数据存储空间不足的严峻问题。同时，数据存储需求激增，带来的是硅晶片使用量的激增，以及由此引发的环境污染问题、水资源和能源消耗等问题。
DNA存储技术的实现，一定程度将缓解传统存储的容量问题，并大幅减少电子元件和能源的消耗。
Ⅲ 购买云计算服务器一般需要多少钱
几十上百不等，首次购买都是很优惠的，基础个人配置最低的就几十块钱就能买到，稍微好点的企业或者工作室需要的话也就几百块。
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云服务器的业内名称其实叫做计算单元。所谓计算单元，就是说这个服务器只能算是一个人的大脑，相当于普通电脑的CPU，里面的资源都是有限的。你要获得更好的性能，解决办法一是升级云服务器，二是将其它耗费计算单元资源的软件部署在对应的云服务上。例如数据库有专门的云数据库服务、静态网页和图片有专门的文件存储服务。
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Ⅳ 现在储存方式这么多，为什么光盘还没有被淘汰，是因为价格低廉吗
现代的科技正在快速发展，对于数据的储存方式有很多，而且都非常的便捷，但是光盘依旧是没有被淘汰，这不仅仅是因为它价格便宜，还有很多其他的原因，比如安全、不易损坏等。那让我们一起来分析一下，在现代技术下光盘的储存形式依旧没有被淘汰，到底是为什么呢？
三、不易损坏。
最后一个原因就是因为光盘不易损坏，如果我们用手机或者是U盘存储数据，那么一旦这些东西掉到水里面，我们的数据可能就会被损坏，而把数据刻在光盘上面，除非光盘被烧毁或者是磨损严重，我们的数据可能会丢失，在其他情况下，数据通常都是完好无损的，尤其是光盘的防水性非常的好，即便多次泡水，我们的数据依旧不会被破坏。
不知道你们认为用光盘存储数据还有哪些优点呢？欢迎在评论区底下留言。
Ⅳ 购买云计算服务器需要多少的费用
普通云服务器费用大概在几十元到几万元不等，而小型博客类网站，一年大概70元左右。普通网站，一年大概300~500元左右。【感兴趣的话点击此处了解一下】
企业级网站，考虑到规格要求高，配置高，可能需要1000~2000元左右。不过目前云计算厂商内卷非常严重，云服务器价格也是一年比一年低了，想当初前年云服务器1核2G1M带宽需要120元/年，现今做活动，云服务器同配置下也只需30~40元了。
亿万克政务云是实现政府网站群信息资源共享的平台，是政府网站群门户、政府网站群区域子门户和专业子门户，为公众提供“一站式”的便捷服务。
在智慧时代应用场景日益繁复的趋势下，智慧算力的需求已经从量扩展到更加多元化的层面，相信在亿万克围绕产品进行持续不懈的研发和探索之下，未来性能更加强大的亿万克亚当服务器将在日趋完善的算力时代下，为驱动行业高质量发展提供新的动能。
Ⅵ 存储器容量越大,每位的成本越低 怎么解释
存储器价格构成： 内存颗粒、封装材料、机器损耗均摊、人工成本。
例如：
容量100的一个存储器价格是：50元 + 10元 + 10元 + 10元= 80元
容量500的一个存储器价格是：250元 + 10元 + 10元 + 10元= 280元
容量100的单位成本是0.8元，而容量500的单位成本是0.56元。
问题的关键在于除了内存颗粒成本会与容量成正比，其他的成本基本上没有变化（即使有也是很小），所以容量越大，单位成本越低。 这就是规模经济！