❶ 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。
❷ 高清监控数据量庞大 视频监控存储如何应对
面对高清监控所带来的难题，要如何应对?海康的张龙君表示，高清主要是指码流在4-20Mbps的视频，应用高清的监控环境一般具有规模大、海量存储空间、监控区域重要等特点。 针对高清监控的特点和要求，海康威视(002415,股吧)推出了CVR和云存储系统。海康的CVR解决方案是基于流媒体数据直存技术，可以接入国内十多家主流编码器和平台。底层采用海康流媒体数据管理结构，结合VSPP(视频流预保护)技术，在保证复杂环境下系统稳定性的同时，完全消除覆盖读写带来的文件碎片问题，能大幅提高系统的应用性能和系统的写入能力及检索效率，保障了服务的持续性。海康可以开放全部的SDK，为用户进行个性化定制。在CVR方案的基础上，海康还推出了针对监控应用的云存储系统，该系统将应用于国内某特大型平安城市项目。海康云存储系统对外提供唯一的服务器接口，上层应用只需通过该接口接入即可，剩下的存储配置和管理均由云存储系统智能化自动完成。海康云存储系统具有应用简单、智能负载、无缝扩展、服务连续、最优性价比等特点。 对应高清监控数据量巨大、存储可靠性要求更高、系统结构更加灵活的特性，高清存储需要解决的问题也就越发明确：在高清监控系统中，存储设备和子系统必须具备有效、完整的记录功能;对所存储的数据要能从介质和系统角度考虑其可靠性和安全性;对系统结构灵活的特性，要能实现存储资源的统一管理和调度，以配置灵活的录像计划，并且能根据需求的变化，随时应对系统录像时间延长、监控前端扩展的要求。 宏杉的彭亚雄也谈到，“720P/1080P高清监控点得到广泛部署，而高清化带来的直接影响就是海量数据存储问题，首先高清监控所需存储容量是以前标清建设模式的2-4倍(将来甚至会更高)，其次单路码流的增大，对存储设备处理能力也提出了更高的性能要求，同时上千TB的部署规模和大容量硬盘的广泛使用，如何保障硬盘安全，成为了存储设计厂商所需考虑的重要问题。”总的来看，高清监控对存储设备在容量、性能和可靠性方面都提出了更高的要求。 如何解决这些难题?需要关注的不仅是存储介质的选择，还有基于现有的在线存储介质，去设计不同的存储方案，从多维度去满足不同的高清监控系统对存储的需求： · 为实现大容量存储，可设计多硬盘插槽、兼容大容量硬盘的产品，并通过外部阵列柜的扩展来提供海量的存储空间; · 针对高可靠性存储需求，可在设备级采用RAID保护技术(如RAID5和RAID6技术的应用)。设备采用双控制器架构，利用物理硬件的冗余和心跳检测技术关联等，来保障存储服务的可靠性。在系统级，可以采用N+1设备在线冗余模式，以及录像管理服务器双机热备模式; · 在系统架构上，针对监控系统的特点，推荐采用分布式网络存储方案，降低系统传输压力。针对不同规模、不同结构的高清监控系统，还应该采用不同的存储子系统。例如针对旧系统改造、局部实现高清的系统，可采用混合式DVR来实现高清视频的接入和存储，既保护了原有的模拟标清视频接入，也为系统增加了“高清”亮点。
❸ 浙江宇视科技有限公司的产品研发
宇视科技每年将销售额的15%以上用于研发投入，在中国的杭州、深圳设有研发机构。截至2012年12月，宇视科技已申请专利超过350 件。宇视科技拥有端到端全系列自主知识产权IP视频监控产品，包括IP摄像机、视频编解码器、NVR/HNVR、监控网络，监控存储，监控平台等产品，并面向不同行业提供解决方案。 国家标准
- GB/T28181《安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》
- GB/T26718-2011《城市轨道交通安全防范系统技术要求》
- 参与国家视频监控标准工作组（SVAC）编写与开发工作
区域/行业标准
- 作为唯一的安防厂家，参与“平安工程”六大课题的研究工作
- 国家电网标准；浙江省 DB33；铁道部测试标准；全球眼标准；安徽公安厅互连标准；四川电力互联标准；电子考察互联标准；宽视界标准等 “面向大规模城域监控的流媒体关键技术及装备”获2010年度国家科技进步二等奖
项目名称：面向大规模城域监控的流媒体关键技术及装备
主要完成人 陈耀武，季向阳，汪鹏君，余福荣，丁贵广，段会龙，田翔，蒋荣欣，马汉杰，周凡
主要完成单位 浙江大学，清华大学，宁波大学，杭州华三通信技术有限公司（次年存储及多媒体业务部独立为宇视科技），南昌航空大学
本世纪初，随着国际反恐、国内社会安全需求的增加，中国推出平安城市3111重大工程，支持城域大规模监控系统的建设。由于涉及到国家安全基础设施，监控技术和装备必须立足国内。大规模城域监控是指利用流媒体设备对整个城市重要场所和重要活动进行实时监控。不同于一般的流媒体传输和处理技术，城域监控系统数据传输规模大，如十万路监视设备的流媒体数据流量为每分钟10TB，实时性要求高，且以高并发流媒体的形式进行传输。实现高效编码、并发流实时分析与处理是解决海量流媒体技术难题的关键。
在此环境下，宇视科技和国内多家知名高校合作，成立大规模城域监控技术攻关项目。项目在973、863、自然基金和国家重大科技攻关项目的支持下，率先开展大规模城域监控系统关键技术的攻关，在自适应可伸缩编码、并发流媒体强容错、多源多尺度视频检索以及虚拟化网络存储（就是近年来流行的云存储技术）等共性核心技术上取得突破，形成了一批具有国际水平的技术与装备。项目申请发明专利47 项，其中授权32 项，获软件着作权13 项。
主要创新和技术指标如下：
1、针对异构网络和多样终端接入设备条件下高并发监控视频高效编码的难题，发明了融合视觉感知模型主观质量评价反馈机制的区域自适应编码方法，突破了单信源率失真模型界的限制，构建了PTSQ 高效可伸缩编码方法，比单播方法节省30%以上的码率，被国际标准(ISO/IEC MPEG）参考软件所接受。
2、针对多路视频并发流难以实现高可靠传输的问题，揭示视频流在包丢失情况下的预测误差传递规律，刻画运动矢量场时空相关性，提出了分布式信源编码的多路视频差错控制和联合差错恢复方法，在5%-10%丢包率下重建视频质量峰值信噪比提高0.81dB-1.11dB。
3、针对监控视频多源多尺度和时间相关性带来的分析与检索难题，提出了多路视频的压缩域实时特征提取方法，构建了交互检索的相关反馈学习机制和语义标注策略，发明了多标签近邻传播的检索方法，实现了海量监控视频的实时分析和快速检索。
4、针对海量视频流并发处理受限的难题，提出了虚拟化网络存储的大规模城域监控系统架构，突破了原有分级媒体服务器系统架构的海量流媒体实时调度瓶颈，研制了多种可扩展的实时监控装备，构建了大规模城域监控系统。
宇视科技作为公安部“平安城市3111”标准制定和项目实施的重要参与者之一，为推广大规模城域监控系统做出重要贡献，其研制的系统已成功用于北京、深圳、重庆等200 多个平安工程建设，在平安工程建设中起到了不可替代的作用，为我国IP视频监控技术发展做出了突出贡献。
❹ 什么是云存储你如何看待云存储
云存储的几十年发展历程，其计算架构模型，也从Scale Up走向Scale Out。但是展望未来数字世界的海量需求，目前流行的模型还能够持续满足吗？本文通过对云存储 历史 的回顾，及对Scale Up和Scale Out两种扩展模型的诠释，来揭开云存储的未来模式。
1. 云存储及其 历史
简而言之，云存储（cloud storage）就是将数字内容安全的存储在服务器上，从而任何连接互联网的设备可以方便的获取。首先让我们简单回顾一下云存储的 历史 。
云存储的早期雏形要回溯到上个世纪的90年代，也就是互联网泡沫时期（dot-com boom），当时有许多家公司，例如EVault, NetMass, Arkeia和CommVault等等[1]均提供在线数据备份服务，当然它们绝大部分也随着互联网泡沫的破碎而烟消云散了。少数幸存下来的有一家叫Veritas NetBackup最后也被Symantec收购，现在依旧提供Symantec NetBackup的在线存储服务。
而真正让大家耳熟能详的云存储是2006年由Amazon提供的AWS S3云存储服务，其最具有革命意义的变革是，提出了即买即用（pay-per-use）的价格模型，使得云存储的使用像水电一样可计算衡量。从此云存储以S3为标准一路绝尘，我们所熟悉的大厂，比如Netflix, Pinterest, Dropbox也是S3的顾客。尾随的Microsoft和Google也于2010年分别发布了类似的Azure Blob Storage和Google Storage的存储服务。
云存储真正发展的十几年中，见证了移动互联网的崛起，大数据的生机勃发，人工智能的再次复兴，并能够展望到未来物联网，无人驾驶及各类机器人自动化的世界。海量数据的产生，存储，分析，预测及应用，快速以正反馈循环方式，推进着人类 社会 向数字世界大步迈进。所以，为了适应数据存储新的需求，各家云存储产品的应用场景及价格模型，已从单一向多元发展，比如AWS S3就有Standard，Intelligent-Tiering， Standard-IA，One Zone-IA，Glacier和Glacier Deep Archive六类存储产品来满足各类使用场景，我会在未来的文章里针对性的细讲一下。而本文重点所探讨的是，目前云存储的基础架构体系是否能够适应未来数据存储的要求和挑战？为了回答这个问题，让我们先简单回顾一下计算机体系架构里的Scale Up和Scale Out扩展模型。
2. Scale Up和Scale Out？
Scale Up又称为垂直扩展（scale vertically）[2]，意为在单节点上添加资源，如CPU，内存和存储，在纵向上扩展从而获得更多计算或存储能力；Scale Up初期能够快速达到升级目的，操作起来相对比较简单，但随着计算或存储的要求越来越高，硬件资源的添加可能已经达到极限，不仅单节点的造价非常昂贵，维护成本很高，而且更容易留下单点故障的隐患。传统的RAID（Rendant Array of Inexpensive Disks）存储就是此种模式。
Scale Out又称为水平扩展（scale horizontally）[2]，意为在分布式环境下，通过添加节点计算或存储资源，在横向上满足更多的计算存储需求；随着计算和存储单位价格的降低和效率的提升，使用低端的商用（commodity）系统，利用分布式技术可以搭建起“超级计算”中心，以及后来衍生出来的私有或公有云平台解决方案。虽然分布式系统会带来一定程度上的软件复杂度和管理困难，但由软件定义的计算和存储解决方案，能够以较低的价格和较高的鲁棒性，优雅的解决了海量增长的计算存储需求，也是目前云平台的主流技术。但它就一定能够承载未来的更加海量的需求吗？云存储的未来是什么？方向是向左还是向右？
3. 未来向左还是向右？
话说天下大势, 分久必合, 合久必分，事物发展的规律似乎从来就没有什么绝对。当下，云平台内部似乎已完全是Scale Out模式了，但当我们把镜头再拉远一点，从云平台在全球部署的每一个可用区来看，整体上它又是一个Scale Up模型，不是吗？单点投入巨大，耗费能源，使用成本高昂。而相反，随着强大的计算，存储和带宽能力能够进入寻常家庭、工作和生活等边缘节点，资源闲置或者不均衡使用也变得越来越明显。
那么，是否能够将这些边缘节点的计算存储能力结合起来，组成一个真正意义上的Scale Out平台，提供人们日益增长的计算存储需求？
可否将浪费或者不对等的资源重新组合，提供一个更加节能环保的绿色Scale Out平台？
可否摒弃中心化的单点故障和数据安全隐患，真正做到廉价高效，零数据泄露的Scale Out平台？
答案是应该可以而且必须可以！
纵观云存储平台的发展 历史 ，从单节点的Scale Up模式走向可用区内部的Scale Out模式，又从内部的Scale Out模式走向整体上相对的Scale Up模式。而未来数字世界的海量计算和存储需求的满足，一定需要真正意义上的全球Scale Out模型，那就是把边缘节点和半中心化节点高效且系统的组织起来，减少浪费，提高效率，节省成本，去除中心。将天空中几块为数不多的白云，变成漫天遍布的朵朵白云，让人们自由定价、自由选择、自由组合。
挑战虽然巨大，但未来很美好，让我们一起努力迎接云存储的明天！
[1]: History of Online Storage
[2]: Wiki Scalability
文章作者：Bruce Lee（http://PP.IO总架构师）
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云存储服务平台，很精练吧
网络解释：云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，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的系统。
云存储可以简单的理解为将数据保存在一个第三方空间，随时取用和处理。云存储也可以说是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。云存储对用户来讲，不只是一个简单的设备，而是整个云存储系统的一种数据访问服务。
通过集群应用，网络技术等功能把网络中不同类型的存储设备通过应用软件集合起来工作。
云储存就是企业的公用空间（服务器)，定期有人维护不用自己操心不怕数据丢失，但是数据都会在企业无保密可言，
就是网上的存储空间，不占自身内存，要用时联网下载
云存储是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统或类似网格计算等功能联合起来协同工作，并通过一定的应用软件或应用接口，对用户提供一定类型的存储服务和访问服务。
云存储的优势楼主有需要的话可以了解一下企业共享办公系统，可支持手机端、云端、公司服务器存储、为企业独立搭建维护企业网盘，从而实现文件归档存储、文档管理、协同办公等功能。
云存储就是将文件内存存储在云端的一种方式，不占用自己本身电脑或者手机的内存，海量存储轻松搞定，解决了很多的存储难与存储传输难的问题。
使用呆猫云盘的几大好处，企业存储资产更安全：1、使用呆猫远程桌面时可直接挂载云盘，轻松上传下载文件，支持在线修改文件。
2、项目资源统一集中管理，释放本地存储空间；支持弹性扩容，按需使用，降低本地硬件使用成本；
3、呆猫同一账号内存储互通，资源可异地共享，减少传输成本。
4、呆猫云盘与渲云网盘存储互通，使用渲云提交渲染任务时，内网同步，文件秒传，节省传输时间。
5、支持高并发读取资产文件，可同一账号最多可支持上千台机器同时读取云盘文件，提高工作效率。
6、高性能存储，百万级IOPS，超高算力助力设计行业发展。
7、云盘基于域控的安全策略，免受病毒攻击；提供多副本可靠性机制，即使机器出现故障，也不会引起数据丢失。
把你需要存储的数据放到网上，不占用你自己设备的内存，当你需要使用时从网上下载。这之间会产生数据流量。
云存储其实我们都经历过，2013年-2016年蓬勃发展，而后被玩坏的云盘，就是典型代表，虽然我们控制权益不多，只能上传下载，离线，共享，基本当作网络硬盘和交流工具使用，但却解决了人们的燃眉之急。我们现在部分手机上还有云端保存照片的功能。
实际的云存储并不是这么简单，引用一下网络：
云存储是建立在云计算的基础上，为云计算服务。对于我们似乎太深奥，但又息息相关，我们只需要知道它是好东西就行了。不单单能当作个人网络上的储存空间。
❺ 宇视硬盘录像机如何下载录像
显示器人机界面：“主菜单”—>“备份”—>“录像备份”，可以把录像下载到移动介质中（需要提前准备U盘或者移动硬盘存储介质）；【电脑网页Web界面：点击“回放”—>通道右侧的【下载】按钮即可。
浙江宇视科技有限公司（简称：宇视）创立于2011年，全球公共安全和智能交通的解决方案提供商，以可视、智慧、物联产品技术为核心的引领者。
2019年10月29日，宇视AIoT联合解决方案发布会在深圳举行，现场发布五大场景的AIoT联合解决方案。发布会现场，宇视成为阿里云飞天联盟战略合作伙伴及“MSP合作计划”核心伙伴，标志着宇视正式携手阿里云，合力共建AIoT战略联盟。飞天联盟战略合作伙伴是阿里云最高级别生态合作伙伴，“MSP合作计划”核心伙伴是阿里云合作伙伴交付能力最高认证。2019年浙江高新企业百强榜排名第26位。
❻ 什么是云存储云存储的基本概念，工作原理是什么
云存储的概念与云计算类似，它是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，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的一个系统，保证数据的安全性，并节约存储空间。简单来说，云存储就是将储存资源放到云上供人存取的一种新兴方案。使用者可以在任何时间、任何地方，透过任何可连网的装置连接到云上方便地存取数据。
❼ 200个摄像头有哪些储存方案
200个摄像头储存方案，操作如下
1、本地存储
本地存储，很多主流安全摄像头都支持的存储方式，基本上均选择了microSD卡，如三星SmartCamHD、D-LinkDCS-2630L等，支持128GB容量扩展。在手机应用程序上，用户可以设置其存储机制，如24小时不间断录制或是检测到可以情况才进行录制。如果选择24小时不间断录制，在存储卡容量用尽时，用户需要选择覆盖此前内容或是停止录制。 本地存储的好处是不必担心厂商的云存储存在漏洞、造成隐私视频泄露的情况下，另外也不必支付月服务费。
2、云存储
云存储是现在网络监控主流的存储方式之一，随着互联网的不断普及，很多企业纷纷推出了免费的智能硬件产品。云存储是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过各种应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和管理的云计算系统”，它并非是一种简单的存储工具，而是将存储资源放到云上供用户存取、管理、业务访问、高效协同的应用系统及存储解决方案。
摄像头哪种存储方式好
云存储较本地存储更加安全，即使不法分子将摄像头拿走了，你依然可以通过手机端实时查看。而采用本地存储的智能摄像头一旦丢失，插在机身中的存储卡也随之丢失，无法找回，还有泄露隐私的危险。云存储模式的话，设备会将视频发送至远程服务器；本地存储则需要单独的配件(SD卡、硬盘录像机)来存储你想要的录像。智能摄像机录像存储是选择本地存储还是云存储主要看你的需求，建议大家根据实际使用需求选择存储方式。
❽ 浅析云存储系统的几种形式
如果数据是动态的就会被迁移到靠上的存储层，最终保存在某种固态盘（SSD）中。自动分层系统有很多种，其中影响最小也是最安全的使用方式就是将其作为保存动态数据的缓存。特别是，这些系统将帮助云存储迈向主流。
缓存类型的自动分层系统将动态数据从传统机械存储中拷贝到基于高速内存的缓存（RAM或者闪存固态盘）中。在这种拷贝模式中，自动分层系统被用作一个大型的读取缓存，几乎不保留数据的唯一副本。即使当他们通过缓存入站写入的写入加速器，保留唯一数据副本也仅仅需要几分钟的时间。在这些模式下，这些系统可以帮助云存储技术为更主流的存储要求提供服务。
云存储系统也分为几种形式。比较常见的一种是作为NAS存储型的“价值层”，具有极高的成本效益和高度可扩展性。但是这种成本效益和可扩展性通常是以牺牲性能为代价的，使得基于云的存储系统无法被更多地用于主流的存储资源。很多用户和提供商希望能够更广泛地部署云存储，并利用自动分层系统来填补这个空白。
然而，当被用于更主流的用途时，云存储系统将带来一个挑战，那就是他们通常是软件解决方案，有时候采用了提供给用户的通用硬件和磁盘驱动器。这使得成本降低下来，因为数据集被分布到多个类型的存储应健中。现在主要的存储制造商都将精力放在了交付用于他们一级存储平台的自动分层系统上，在提升性能的同时控制住成本。然而一级存储并不常用于云存储部署中，而且主要的存储制造商也都坚持在他们的低端存储系统中提供自动分层系统技术，防止这些性能升级的系统影响到他们的一级存储市场。
自动分层系统解决方案部署就绪之后，所有网络传输都将通过这个系统。自动分层系统设备会对存储传输进行分析，然后根据它的访问特性，将动态数据块保存在高速存储层中——通常是RAM或者SSD，也可能是高速SAS。因为对这些数据的读取操作来自于高速存储区，因此可以快速地交付给用户或者应用。
在基于NAS的云存储中，有很多中应用实例是要求有更高的性能。首先是安装一个比传统NAS成本更低、可扩展性更高的NAS云存储系统；一个内部私有云存储系统。在这种应用实例中，不可避免地需要比云存储系统本身设计交付更高的性能。向云存储前端添加自动分层系统往往可以解决大多数性能问题。
第二个使用实例就是更经典的“云存储提供商”模式。如果一个提供商的某些用户拥有一些突然变得非常动态的数据，那么这些数据就可以被迁移到自动分层系统中。尽管这些数据的大多数请求可能是从一个速度较低的连接访问这些数据，但是1000个用户的访问合起来就可能导致存储方面的瓶颈。
大多数云存储系统是“松散集群的”，这意味着单个节点的性能会成为瓶颈，因为数据并没有像和紧密配对的集群一样被分布到节点中。结果是，如果一个文件被频繁访问，那么每次它只能从一个节点被读取。解决方法就是，将这个文件拷贝到集群中的多个节点，然后改变应用以了解还有谁需要这个文件。除此之外，如果对这个文件的访问频率降低下来，则需要找到这个文件的冗余副本并进行删除。在大多数情况下，最后一个步骤很少发生，这就导致大量的空间浪费。这样就要求存储管理员付出更多额外的管理时间。
另外一个更简便且更有效的解决方案就是添加自动分层系统。系统分层系统会将访问频繁的文件（或者文件片段） 迁移到RAM或者基于固态盘的缓存区中。然后，当文件被频繁访问的时候，系统就会从高速存储区提供这个文件。这种方法不需要对环境进行变动（或者变动有限），当文件被频繁访问的时候可以被识别出来并迁移到高速存储中。然后，随着访问频率降低，文件将被自动迁移到缓存中。因此，存储就变成可自主管理和自主调节的存储。
自动分层系统解决方案通常被用于加速高端NAS。这些系统已经拥有高速磁盘子系统和多个高速网络连接。高端NAS被用于交付机械驱动器所能提供的最佳性能。在更换整个存储阵列之前，自动分层系统往往被作为最后一种解决方法。
另一方面，NAS云存储系统并不一定具有和传统NAS相同的性能水平。正如前面所说，重点往往是成本削减和可扩展性，以牺牲性能为代价。随着云存储环境的扩展——或者随着云存储被更多地用于主流应用中，原始存储性能的欠缺迫使存储经理考虑选择更传统的解决方案。他们可以考虑的选择之一就是不限制存储的自动分层应用。这两种技术的结合将提供更高的性能，同时保持了成本和可扩展性方面的优势。