A. 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。
B. 大数据时代的安防数据存储安全
大数据时代的安防数据存储安全
近几年随着平安城市、智能交通、智能楼宇等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入了大数据时代。安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等)，带动了大数据的数据安全一系列问题，吸引着行业的关注。
大数据引发监控数据安全性问题突出
大数据的本质是系统通过处理采集到的所有数据，去提取其特征和共性的信息。通过大数据的处理使得所有的数据都有价值。通过大数据的处理，把传统认为没有价值的信息也能够产生非常有价值的信息，这就叫做数据挖掘。同样的数据摆在我们面前不同的挖掘方法，不同的挖掘目标可以为各种各样的业务的应用产生有价值的信息。对于安防行业，监控技术如今正面临日新月异的变革，模拟视频监控正在向IP网络监控转变，巨大转变的同时对安全性也提出了更高的要求。我们探讨数据安全，包括产品本身的物理安全和产生数据的安全。所以，大数据时代引发监控数据安全性问题有以下几点：
1、基础设备的风险：包括监控中心的存储设备、服务器和前端节点设备的安全性、网络设备的安全性、传输线缆的安全性等。设备的安全可靠是整个大数据安防系统安全运行的基础。
2、信息存取的风险：包括用户非法访问、数据丢失、数据被篡改等。系统信息的安全，主要运用各种加密技术、存储技术、及备份方案来达到系统信息的安全。
3、信息在网络上传输的风险：包括视频信息、录像数据信息、用户信息等在传输过程中保密性、完整性的保障以及传输链路上的节点设备的安全。另外还包括前端采集设备、社会监控资源接入公安监控专网的安全。
4、系统运行的风险：包括接入设备的识别和认证、设备运行故障、软件病毒、恶意代码、以及设备控制的优先级调度等。系统运行时的风险控制主要依靠视频监控软件平台来保障，该软件平台可以完成设备管理、故障监控、访问控制、用户管理、鉴权机制等一系列的功能来保障整个系统的安全运行。
基于以上4点，从存储设备的角度我们主要谈及前面两点。
大数据也催生监控存储方式变革
在一个时代下，必然会发生诸多变革。
视频监控的存储技术和介质从VCR模拟存储、DVR数字存储，逐渐向NVR、NAS、SAN等网络存储发展。而在存储方式上，主要有集中式存储和分布式存储两种。大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。为此，我们关注点是，大数据下的信息安全问题将衍生新的机遇，提升安防的价值。
随着安防形势的复杂多变和大数据时代的来临，对视频录像文件分析的需求越来越多。视频监控系统中也越来越多的使用了高级的数据存储设备和系统，例如专业的磁盘阵列系统等等。同理，安防行业使用这些专业存储设备时，需要充分了解这些软硬件的特性，而不要仅仅把它们当作超级外接大硬盘来使用。在系统设计和实施过程中可以充分利用这些设备中自带的一些数据保护软件来保护自己的数据。常用和流行的数据安全保护技术主要有以下七种：
磁盘阵列：磁盘阵列是指把多个类型、容量、接口甚至品牌一致的专用磁盘或普通硬盘连成一个阵列，使其以更快的速度、准确、安全的方式读写磁盘数据，从而加快数据读取速度、提高数据保存的安全性。
SAN：SAN允许服务器在共享存储装置的同时仍能高速传送数据。这一方案具有带宽高、可用性高、容错能力强的优点，而且它可以轻松升级，容易管理，有助于改善整个系统的总体成本状况。我们推荐FCSAN方案，它能为大数据时代的视频监控，相较于IPSAN方案，大幅减少存储设备台数，从而大幅降低成本，在数据安全方面由于自身设备超高的稳定性和性能来得以保障。
数据备份：备份管理包括数据备份的计划，自动操作，备份日志的保存。
双机容错：双机容错的目的在于保证系统数据和服务的在线性，即当某一系统发生故障时，仍然能够正常的向网络系统提供数据和服务，使得系统不至于停顿，双机容错的目的在于保证数据不丢失和系统不停机。
NAS解决方案通常配置为作为文件服务的设备，由工作站或服务器通过网络协议和应用程序来进行文件访问，大多数NAS链接在工作站客户机和NAS文件共享设备之间进行。这些链接依赖于企业的网络基础设施来正常运行;NAS提供视频监控系统后期视频文件批量处理分析的基本可能。
数据迁移：由在线存储设备和离线存储设备共同构成一个协调工作的存储系统，该系统在在线存储和离线存储设备间动态的管理数据，使得访问频率高的数据存放于性能较高的在线存储设备中，而访问频率低的数据存放于较为廉价的离线存储设备中;视频录像的归档可以充分利用高级存储设备的数据迁移手段;分层存储有效降低存储系统的整体成本。
异地容灾：以异地实时备份为基础的、高效的、可靠的远程数据存储，在各单位的IT系统中，必然有核心部分，通常称之为生产中心。往往给生产中心配备一个备份中心，改备份中心是远程的，并且在生产中心的内部已经实施了各种各样的数据保护。不管怎么保护，当火灾、地震这种灾难发生时，一旦生产中心瘫痪了，备份中心会接管生产，继续提供服务;视频监控的多中心配置越来越多，各个中心的系统和数据容灾应该借鉴IT的容灾技术考虑。
结束语
大数据是继云计算、物联网之后信息产业当前科技创新、产业政策及国家安全领域的又一次知识新增长点。在大数据的背景下信息安全面临着很多的挑战，特别是现阶段视频监控已有的信息安全手段已经不能满足大数据时代的信息安全的实际要求，因此研究大数据时代视频监控所面临的信息安全问题具有重要意义。
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C. 大数据时代 安防行业如何保证数据存储安全
作为大数据时代海量数据的来源之一，安防视频监控产生了巨大的信息数据。特别是近几年随着平安城市、智能交通、智能楼宇等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。
安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等)，安防行业的数据存储、数据安全等一系列问题，吸引着人们对安防行业的关注。
大数据引发安防行业的数据存储、数据安全问题
对于安防行业，监控技术如今正面临日新月异的变革，模拟视频监控正在向IP网络监控转变，巨大转变的同时对数据存储、数据安全性提出了更高的要求。我们探讨数据安全，包括产品本身的物理安全和产生数据的安全。所以，大数据时代引发安防行业数据存储、数据安全的问题有以下几点：
第一、基础设备的风险：包括监控中心的存储设备、服务器和前端节点设备的安全性、网络设备的安全性、传输线缆的安全性等。设备的安全可靠是整个大数据安防系统安全运行的基础。
第二、信息存取的风险：包括用户非法访问、数据丢失、数据被篡改等。系统信息的安全，主要运用各种加密技术、存储技术、及备份方案来达到系统信息的安全。
第三、信息在网络上传输的风险：包括视频信息、录像数据信息、用户信息等在传输过程中保密性、完整性的保障以及传输链路上的节点设备的安全。另外还包括前端采集设备、社会监控资源接入公安监控专网的安全。
第四、系统运行的风险：包括接入设备的识别和认证、设备运行故障、软件病毒、恶意代码、以及设备控制的优先级调度等。系统运行时的风险控制主要依靠视频监控软件平台来保障，该软件平台可以完成设备管理、故障监控、访问控制、用户管理、鉴权机制等一系列的功能来保障整个系统的安全运行。
大数据催生安防行业存储方式的变革
由于国内视频监控市场每年都在以超过20%的速度增长，随着平安城市等大型联网监控项目的普遍建设，高清IP监控产品得到广泛应用，系统点位容量和行业需求不断激增，越来越多的用户认识到安防监控平台软件是整个系统综合实力的重要表现。
在功能上：绝大多数平台软件都具备视频预览、录像回放、设备管理、地图显示等功能。
在标准上：主流平台软件均支持业界成熟标准，除了通过私有协议兼容多种主流品牌的设备接入外，ONVIF和GB/T28181已经成为平台兼容前端以及不同品牌平台互联的主要依据。
在规模上：虽然大多宣称支持上万路摄像头的大型组网，但由于各家软件内部底层设计和存储转发转码等技术水平差异，还需要实际应用案例和运营状况的事实支撑。
毋庸置疑，监控管理平台软件已经树立了在系统中的核心价值，并得到从用户、工程商到厂商的广泛认可，特别是以IP监控和行业解决方案为市场战略的今天，很多硬件生产厂商纷纷开始重视平台软件产品的配套，或合作或自研，以提高前后端产品的一致性和完整性。
治安监控平台软件面临尴尬境遇
从监控技术的发展历史来看，治安监控大致经历三代系统的发展历程：第一代是模拟闭路电视监控(CCTV)系统，第二代是数字化监控系统，第三代是网络视频监控系统。今天我们谈乱的网络视频监控系统。
谈及系统管理，首先不得不先谈谈视频监控系统产品的市场现状分析及预测。目前，视频监控产品所占安防市场比例大约在40～50%之间。传统国外监控企业产品在市场中的份额不断缩减，民族品牌的数字化监控产品逐步占据市场。而仅仅几年的光景，网络型的监控产品发展过速，网络存储设备已在悄然改变着DVR的市场应用状况。
随着城市报警监控网络建设和平安城市建设的深入，平台软件技术加速发展，IT行业中的实力企业大举进入安防行业。安防系统智能化、集成化的应用、大安防理念的推进，导致安防服务的内容和形式都发生了变化，围绕终端用户的个性化解决方案的服务理念也被更多企业认知和实践，安防行业是服务行业的定位和服务功能的作用越来越清晰。这一切都强烈冲击着传统安防应用格局和方式，IT行业的实力企业涌入安防，也快速带动了安防行业的革新的变化，从而导致市场形态的巨大变化。
而在全数字化的浪潮下，治安监控管理平台软件除了最基本的音视频操作功能以外，面临的主要问题是要对大型网络环境下分散场所的监控设备统一管理，对统一系统不同类型的视频采集设备、报警设备和门禁设备进行统一管理，对不同部门不同权限用户不同业务需求进行统一管理，构建面向应用服务的综合管理平台软件。
重要性不言而喻，但在国内安防行业中却面临着认知度不足、市场规模不大、价值无法充分体现等问题。近年来，平台软件虽然也有较大发展，但跟整个行业市场相比，还存在一定差距，主要体现在：
一、缺乏持续健康的生存环境。重硬件轻软件，很多厂商和工程商都把软件作为硬件销售的配套附属产品，基本定位于能用就行。在产品规划和技术突破上认识不足，缺乏长期投入；对用户需求响应不及时，缺乏内在动力。
二、平台软件为项目而主，难以产业化。很多专业软件公司都依赖大型项目，以满足用户需求为核心，通过投入大量研发资源不断迭代开发，打造为该项目量身定做的软件系统，形成技术壁垒和封闭垄断，同类产品难以互通和替换。
三、对行业化有心无力，经验不足。由于大多数安防厂商从硬件产品起步，软件基因匮乏，从顶层设计到模块化开发，缺乏统筹规划和项目管理，所以只能负责视频接入转发存储部分的软件开发，由第三方软件开发公司负责业务功能。
四、长期目标不明确，软件质量不高。平台软件的产品质量依赖以下因素：高效可靠的开发流程保障、对行业业务的深刻理解、从用户角度设计产品应用的易用性和可用性。目前安防软件企业水平参差不齐，虽然有一些针对硬件和软件整体集成实施交付的企业，但应用范围及规模化程度都不大，高水平的专业平台提供商数量不多。
基于以上原因，目前市场上的综合管理平台软件，要么功能貌似很多但不实用，要么架构复杂，成本居高不下，要么运行所需环境简单，无法提供健壮的扩展性，要么操作复杂难以上手，凡此种种，不一而足。
视频监控管理平台的市场发展趋势
从宏观上看，安防平台软件未来的两大发展方向，一是针对安保监控内部的横向集成，将视频监控、报警处理、门禁控制、地理信息等系统资源统一管理；二是安保系统与用户其他其他业务系统的纵向集成，扩大监控在安全生产、社会治安等各个层面的应用，提高安全管理业务的水平。
具体看，摄像头数量多、监控区域范围大、系统架构复杂、业务面宽等正成为软件平台面临的主要问题，带来如下趋势：
趋势一、联网共享。不仅是单一系统内的摄像机头数量激增，而且多个系统之间的图像信息也需要互通复用。
趋势二：兼容开放。平台软件与监控设备特别是摄像头的兼容性是长期存在的矛盾，由于没有统一标准，现有的产品专用或是软硬件被绑定，不能实现兼容。
趋势四：智能应用。随着高清视频技术的成熟和网络链路建设的加速，视频监控已经从看得发展到看得清，下一步就是看得懂。
趋势五：人性化交互。视频监控软件面对的是许多不熟悉软件甚至不太懂计算机的安保人员，对专业术语、界面结构及菜单布置的熟悉掌握有一定难度，设计不合理的软件操作不符合用户习惯，影响使用情绪，难以得到用户认同。
趋势六：安防行业化渐渐的发展，使安防系统的使用也朝着业务部门多元化、需求多样化、管理机构的多层次，必须选用支持多业务应用、灵活的系统架构、易于管理维护的管理平台软件来运行和操作，不同的行业其应用软件也有较大的区别。安防软件逐渐的大多数业内人士认可，未来发展走向融合、开放。
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D. 大数据时代下的三种存储架构
大数据时代下的三种存储架构_数据分析师考试
大数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。作为数据载体和驱动力量，存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。
传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。
基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外，还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点，才能满足具备大数据特征的业务应用需求。
尤其在云安防概念被热炒的时代，随着高清技术的普及，720P、1080P随处可见，智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上千万更高分辨率的摄像机面市，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。
目前市场上的存储架构如下：
（1）基于嵌入式架构的存储系统
节点NVR架构主要面向小型高清监控系统，高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房，存储容量相对较小，用户体验度、系统功能集成度要求较高。在市场应用层面，超市、店铺、小型企业、政法行业中基本管理单元等应用较为广泛。
（2）基于X86架构的存储系统
平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。
此种架构接入高清前端路数相对节点NVR有了较高提升，具备快捷便利的可扩展性，技术成熟。对于IPSAN而言，虽然在ISCSI环节数据并发读写传输速率有所消耗，但其凭借扩展性良好、硬件平台通用、海量数据可充分共享等优点，仍然得到很多客户的青睐。FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多，比如县级或地级市高清监控项目，大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战，但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统，可以有效解决上述问题。
面对视频监控系统大文件、随机读写的特点，平台SAN架构系统不同存储单元之间的数据共享冗余方面还有待提高；从高性能服务器转发视频数据到存储空间的策略，从系统架构而言也增加了隐患故障点、ISCSI带宽瓶颈导致无法充分利用硬件数据并发性能、接入前端数据较少。上述问题催生了平台NVR架构解决方案。
该方案在系统架构上省去了存储服务器，消除了上文提到的性能瓶颈和单点故障隐患。大幅度提高存储系统的写入和检索速度；同时也彻底消除了传统文件系统由于供电和网络的不稳定带来的文件系统损坏等问题。
平台NVR中存储的数据可同时供多个客户端随时查询，点播，当用户需要查看多个已保存的视频监控数据时，可通过授权的视频监控客户端直接查询并点播相应位置的视频监控数据进行历史图像的查看。由于数据管理服务器具有监控系统所有监控点的录像文件的索引，因此通过平台CMS授权，视频监控客户端可以查询并点播整个监控系统上所有监控点的数据，这个过程对用户而言也是透明的。
（3）基于云技术的存储方案
当前，安防行业可谓“云”山“物”罩。随着视频监控的高清化和网络化，存储和管理的视频数据量已有海量之势，云存储技术是突破IP高清监控存储瓶颈的重要手段。云存储作为一种服务，在未来安防监控行业有着客观的应用前景。
与传统存储设备不同，云存储不仅是一个硬件，而是一个由网络设备、存储设备、服务器、软件、接入网络、用户访问接口以及客户端程序等多个部分构成的复杂系统。该系统以存储设备为核心，通过应用层软件对外提供数据存储和业务服务。
一般分为存储层、基础管理层、应用接口层以及访问层。存储层是云存储系统的基础，由存储设备（满足FC协议、iSCSI协议、NAS协议等）构成。基础管理层是云存储系统的核心，其担负着存储设备间协同工作，数据加密，分发以及容灾备份等工作。应用接口层是系统中根据用户需求来开发的部分，根据不同的业务类型，可以开发出不同的应用服务接口。访问层指授权用户通过应用接口来登录、享受云服务。其主要优势在于：硬件冗余、节能环保、系统升级不会影响存储服务、海量并行扩容、强大的负载均衡功能、统一管理、统一向外提供服务，管理效率高，云存储系统从系统架构、文件结构、高速缓存等方面入手，针对监控应用进行了优化设计。数据传输可采用流方式，底层采用突破传统文件系统限制的流媒体数据结构，大幅提高了系统性能。
高清监控存储是一种大码流多并发写为主的存储应用，对性能、并发性和稳定性等方面有很高的要求。该存储解决方案采用独特的大缓存顺序化算法，把多路随机并发访问变为顺序访问，解决了硬盘磁头因频繁寻道而导致的性能迅速下降和硬盘寿命缩短的问题。
针对系统中会产生PB级海量监控数据，存储设备的数量达数十台上百台，因此管理方式的科学高效显得十分重要。云存储可提供基于集群管理技术的多设备集中管理工具，具有设备集中监控、集群管理、系统软硬件运行状态的监控、主动报警，图像化系统检测等功能。在海量视频存储检索应用中，检索性能尤为重要。传统文件系统中，文件检索采用的是“目录-》子目录-》文件-》定位”的检索步骤，在海量数据的高清视频监控，目录和文件数量十分可观，这种检索模式的效率就会大打折扣。采用序号文件定位可以有效解决该问题。
云存储可以提供非常高的的系统冗余和安全性。当在线存储系统出现故障后，热备机可以立即接替服务，当故障恢复时，服务和数据回迁；若故障机数据需要调用，可以将故障机的磁盘插入到冷备机中，实现所有数据的立即可用。
对于高清监控系统，随着监控前端的增加和存储时间的延长，扩展能力十分重要。市场中已有友商可提供单纯针对容量的扩展柜扩展模式和性能容量同步线性扩展的堆叠扩展模式。
云存储系统除上述优点之外，在平台对接整合、业务流程梳理、视频数据智能分析深度挖掘及成本方面都将面临挑战。承建大型系统、构建云存储的商业模式也亟待创新。受限于宽带网络、web2.0技术、应用存储技术、文件系统、P2P、数据压缩、CDN技术、虚拟化技术等的发展，未来云存储还有很长的路要走。
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E. 在数据化时代，浪潮存储提出了什么样存储理念
全新的数据时代,存储肩负着数据存、管、用的重任,堪称数据生产要素的加工线,这条加工线的好坏直接决定着数据生产要素效率的高低。对此,浪潮存储提出了“云存智用、运筹新数据”的存储理念,以新存储之道推动各行各业用户存好、管好和用好各种各样的新数据。浪潮存储的新存储之道核心是聚焦极致技术、存储即平台、数据“系”存储基础设施的打造,希望通过“理念、技术、产品、方案”四个关键要素的闭环,加速数据流动、数据处理、数据共享和数据在线和数据安全,帮助企业彻底释放数据价值。从技术上入手，坚持正确的发展理念，浪潮存储未来的发展让人倍感期待。
F. 大数据时代,数据的存储与管理有哪些要求
数据时代的到来，数据的存储有以下主要要求：
首先，海量数据被及时有效地存储。根据现行技术和预防性法规和标准，系统采集的信息的保存时间不少于30天。数据量随时间的增加而线性增加。
其次，数据存储系统需要具有可扩展性，不仅要满足海量数据的不断增长，还要满足获取更高分辨率或更多采集点的数据需求。
第三，存储系统的性能要求很高。在多通道并发存储的情况下，它对带宽，数据容量，高速缓存等有很高的要求，并且需要针对视频性能进行优化。
第四，大数据应用需要对数据存储进行集中管理分析。
G. 象限晋级，“挑战者”浪潮存储的新挑战
一生二，二生三，三生万物。三年之后，浪潮存储完成了从“利基者”向“挑战者”的挑战。
日前， Gartner公布2020年全球主存储魔力象限报告（Magic Quadrant for Primary Storage Arrays），包括Dell、Pure Storage、NetApp、HPE、Infinidat、Hitachi Vantara、浪潮在内的13家全球主流存储厂商入选。其中，浪潮存储实现跨象限晋升，从利基者象限晋级到挑战者象限，成为本年度唯一实现象限跨越的存储厂商。
跨越了象限 ，“挑战者”浪潮存储如何应对未来道路上更大的挑战？未来，浪潮存储应该如何再次实现象限的跨越，成为全球存储市场的“领导者”？
在发布2020年最新版主流存储阵列魔力象限报告中，Gartner将主流存储阵列定义为全闪存或混合闪存及磁盘本地存储阵列，提供块服务（结构化数据工作负载）以及可能的文件和对象访问。
针对主存储市场未来走向，Gartner分析师还列出了三个战略规划设想：
总结来说，未来随着企业数字化转型加速推进，NVMe、AIOps、公有云集成等新技术将重塑下一代主存储系统。
先看NVMe，如果说全闪存是未来存储市场的大势所趋，那么NVMe SSD则是全闪存市场的发展大势。如今，全球各大存储厂商都在加速推出基于NVMe的新一代存储产品，甚至，NVMe已经被认为是存储领域的事实标准。
同时，存储系统的生命周期是一个复杂的体系，解决存储系统的复杂生命周期运行和管理需要AI技术的加持，例如，利用AIOps做内部负载的识别，模式特征识别，把硬件资源使用率调到最高位置，从运维管理角度打造更易用的存储。
除此之外，云计算使得企业的数据分布从本地的数据中心扩展到了更高算力、更大空间的公有云平台。在整个IT架构当中，存储是最接近数据的行业，要能够帮助应用企业实现自身的数据中心与公有云平台之间更密切关联，以期建立一个顺畅的数据流动模式。
这是主存储市场的大势，也是存储厂商未来发展的方向。
对于浪潮的跨象限，Gartner这样评价，"浪潮存储产品组合包括HF和AS系列，能够满足用户对中、高端存储的需求。在评估期间浪潮存储发布了基于端到端NVMe技术的全闪存阵列HF5000G5，同时发布了适用于K8S环境的CSI驱动程序并对AIOps平台进行了升级，实现了整体软件和平台功能的增强"。
从中可以看到，浪潮的“晋级”与当下主存储市场的发展趋势高度吻合。
其一，市场突破：
浪潮存储首席架构师孙斌分享了一组数据，浪潮存储的大项目，即10万到40万美元之间的订单，在今年实现了翻倍增长，这表明浪潮存储的产品正被一些大型企业所选择。销售方面，浪潮存储30%的订单是通过ISV、SI系统集成商以及分销商等销售，这一比例相比之前提高了10个点，这证明了浪潮存储还在赋能合作伙伴。
浪潮存储有近二十年的技术创新和积累，在行业用户中占据重要份额。其中包括在通信行业，浪潮存储三年4次中标中移动分布式存储集采，特别是在2020年浪潮高端存储中标中移动核心业务系统，为中国移动的数据要素“托底”；在科研行业，浪潮存储承载中国天眼天文研究、清华大学活脑成像、复旦大学类脑研究、华中大脑图谱研究、中山大学精准医疗研究等等行业Top用户的海量数据。与此同时浪潮存储开始在俄罗斯、德国、波兰、日本、韩国等海外市场进行推广。
其二，技术突破：
从2019年Q3到2020年Q2，一年时间内，浪潮申请受理专利超过一千件，大约三分之一都是跟全闪存有关。浪潮存储开发了NVMe SSD，也在积极参与行业和全闪的标准以及测试规范，以及企业的标准规范建设。同时，浪潮存储也在积极和国内一流高校，研究所，像清华大学、华中 科技 大学等在存储的前沿新兴的技术领域进行合作。
浪潮存储基于“云存智用 运筹新数据”理念，在统一存储领域持续加大投入，推出了业界首款搭载傲腾双端口NVMe SSD的全闪存储，基于iTurbo智能引擎技术进一步提升存储系统的智能感知、多路径选择、自组织和调用的能力，目前浪潮存储在SPC-1中包揽了16控、8控、单位成本性能测试的全球最高成绩。
从“利基者”到“挑战者”，意味着浪潮存储的产品和市场实力得到全面跃升，并且未来有机会成为行业领袖。
随着新基建的加速推动和数字经济的快速发展，一个全新的数据时代正在扑面而来。
数据作为新生产要素，在人工智能、大数据、5G新技术驱动下，发生了本质改变，从过去“人工采集、人工干预”过渡到现在“机器产生、机器处理”的新时代，数据类型越来越丰富、数据量的规模也越来越大，数据正在成为管理、控制、生产、服务、决策等环节重要的要素，需要从采、存、管、用进行全生命周期提速。
新的数据时代，需要新的存储理念，也孕育着新的市场机会。“挑战者”浪潮存储能否借机再次实现象限的晋级呢？
聚焦新数据时代，浪潮存储提出了“云存智用、运筹新数据”的存储理念，聚焦极致技术、存储即平台、数据“系”存储基础设施的打造，希望通过“理念、技术、产品、方案”四个关键要素的闭环，加速数据流动、数据处理、数据共享、数据在线和数据安全，帮助企业彻底释放数据价值。如今，浪潮存储正全面推进端到端NVMe、智能运维、多云对接等新兴技术在存储产品中的应用，驱动企业数字化转型。
由于在行业新场景领域的深厚积累，浪潮存储收获了Gartner的高度认可，从象限晋级的背后可以看出，不论在产品性能、市场地位，还是在用户满意度上，浪潮存储都交出了一份满意的“答卷”。
未来魔力象限，我们能否见到“领导者”浪潮存储？这正是浪潮存储接下来的新挑战。
H. 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。
以上是小编为大家分享的关于大数据存储与应用特点及技术路线分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货