㈠ 网络上的数据、文字、图片、视频等都存储在哪里
网络上你所看到的各种数据，多媒体，一烂激物般都存储在各种数据中心。数据中心也就是机房，里面有大量的机柜，机柜上插满了存储设备（硬盘、闪存）等。果壳网有一篇文章：《云到底有多大》，摘抄部分如下：根据科技网站ExtremeTech的统计，整个互联网的下载流量中，有40%是访问YouTube这样的视频网站产生的； *** 则占了另一大山头，占据整体流量的30%；剩下的30%由网络硬盘数据下载、访问网址、电子邮件等日常网络服务产生。当电脑前的人们从互联网上获取信息时，大概没有人会去关注信息究竟来自何处。如果大家顺藤铅神摸瓜，便可以发现这些信息中的绝大部分都来源于互联网的云端。
如今提供云存储服务的服务商不仅有亚马逊（旗下Amazon Web Services），微软（旗下Microsoft Azure）和谷歌（旗下Google Drive）这样的网络巨头，还有成百上千的小公司机构。他们中或拥有一整个数据中心，或只有几个机箱的存储设备，规模参差不齐。从这些大大小小的公司身上我们大可窥探整个云储存产业的火爆程度。
云计算因其出众的能力备受青睐，它可以最快的效率为网络中的任何一方提供相关服务。谷歌麾下单单一个为YouTube服务的“云团”就可以存储管理几个PB（1PB=1024TB）的数据。云计算可以有几TB的RAM与几千核的CPU，远非传统计算机可比。而云计算延伸发展出的云存储又究竟有着怎样的魅力，引得谷歌、微软和Dropbox这样的巨头竞相折腰？让我们从数据入手。
通常，谷歌、Facebook、亚马逊和微软这样的大公司都很少对外发布自己的详细数据。不过如果用心去多方核查，还是可以得到一些大概的数值：
Facebook：在Facebook的IPO档案中，他们提到自己存储着约为100PB的图片及视频信息。如果考虑了Facebook还要对用户状态这些信息进行网络备份，我们猜测100PB绝对不是他们的存储上限。这里，把这个数值估为300PB应该不为过。
微软：微软近日承认自己的Hotmail服务器内存有超过100PB的信息，而有着1700万用户的SkyDrive也存有10PB的信息。合理预测整个微软的存储规模应该不在Facebook之下，我们也把它的存储上限估为300PB。
Megaupload：和上面两个网络巨头相比Megaupload自然是小巫见大巫，不过它在业内确也有着一席之地，算是25PB吧。
亚马逊：亚马逊旗下有Simple Storage Service这一网络储存服务（简称S3）。亚马逊从来没有向公众透露过S3究竟存有多大规模的数据量，不过今年四月他们却对外宣布S3中存有9050亿份文件。假设平均每份文件的大小为100KB，则S3的存储量在90PB上下；假设平均每份文件为1MB，那么S3的存储规模将达到900PB，它将成为唯一一个储存规模接近1EB的服务商。
Dropbox,：去年还只有2500万用户的Dropbox当时对外宣布，自己存储着逾10PB的数据。如今Dropbox的用户数已经上升到了一亿，那么他们的存储规模应该在40PB上下。
储存这些数据究竟多耗地方呢？我们得把这些虚拟数据的大小具体化。一台普通电脑的硬盘平均存储空间为500GB或者1TB，1PB=1024TB，也就是说微软和Facebook最少也得有100000个硬盘用于存储信息。普遍情况下，一个4U机箱内可以塞进48个硬盘。考虑到还要塞一些其他的连接设备，那么一个40U的机柜大概可以存储400个硬盘。一个40U的机柜饥液占地约为一平方米，也就是说要存储100000个硬盘还是很占地方的。不过对于谷歌、亚马逊、Facebook或是微软这样有着30000多平米大楼的地主公司来说，找个地方放机柜还是不成问题的。事实上， CPU、服务器和网关比硬盘要占地得多。
原文地址：guokr/article/204956/
㈡ 云盘怎么用
云盘是一种专业的互联网存储工具，是互联网云技术的产物，它通过互联网为企业和个人提供信息的储存，读取，下载等服务。
云盘，是云存储系统下的一项应用。而云存储本身，又是云计算技术发展而来的一项应用。云存储的核心是数据的存储与管理，它在云计算系统的基础上配置了海量的存储空间。
在集群系统、网格技术、分布式文件系统等技术的支持下，云存储系统可以实现跨地域的大规模存储设备的协同工作，共同对外提供服务。
云存储系统各种应用程序接口（API）的存在，使得开发者可以通过开发不同的应用，不断扩展云存储系统能提供的服务种类。
目前，云存储系统主要能提供的业务包括云盘、空间租赁服务和远程备份与容灾三大类。其中与普通网民关系最密切的就是云盘应用。
同步功能是指用户在移动端和PC端安装相应的网络云盘软件后，可以将其手机中和电脑中的电话簿、通话记录、短信、文档、音频、视频等同步上传至网络云盘中，并且可以随着用户对电话簿、通话记录、短信等内容的更新而对网络云盘进行同步更新。
而存储功能顾名思义是用户可以将其资料保存在运营商的服务器中，是网络云盘最基本也是最重要的功能。通过同步与存储功能，用户不仅拥有了海量的存储空间，还可以在手机和电脑内容变化的同时对网络云盘进行更新，节省用户的时间，保障用户资料的安全。
分享功能是指网络云盘的用户可以通过网络云盘自身的分享功能或者通过分享链接、网络云盘账号的方式使得特定或不特定的人获取其网络云盘内信息的功能。网络云盘一般都具有分享功能。
下载功能是指网络云盘的用户可以将上传至网络云盘中的资料再保存到自己选定的空间。用户既可以下载自己网络云盘中的资料也可以下载他人云盘中的资料。既可以将资料保存在手机或电脑中，也可以将别人的资料保存在自己的网络云盘中。
㈢ 互联网如何海量存储数据
目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库。随着互联网行业不断的发展，产生的数据量越来越多，并且这些数据的特点是半结构化和非结构化，数据很可能是不精确的，易变的。这样传统关系型数据库就无法发挥它的优势。因此，目前互联网行业偏向于使用NoSQL和分布式文件系统来存储海量数据。
下面介绍下常用的NoSQL和分布式文件系统。
NoSQL
互联网行业常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。
HBase是Apache Hadoop的子项目,理论依据为Google论文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data开发的。HBase适合存储半结构化或非结构化的数据。HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。
MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。支持嵌入式数据模型以减少对数据库系统的I/O、利用索引实现快速查询，并且嵌入式文档和集合也支持索引，它复制能力被称作复制集（replica set），提供了自动的故障迁移和数据冗余。MongoDB的分片策略将数据分布在服务器集群上。
Couchbase这种NoSQL有三个重要的组件：Couchbase服务器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase服务器，支持横向扩展，面向文档的数据库，支持键值操作，类似于SQL查询和内置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用于RESTful和流式访问数据的应用层API。Couchbase Lite是一款面向移动设备和“边缘”系统的嵌入式数据库。Couchbase支持千万级海量数据存储
分布式文件系统
如果针对单个大文件，譬如超过100MB的文件，使用NoSQL存储就不适当了。使用分布式文件系统的优势在于，分布式文件系统隔离底层数据存储和分布的细节，展示给用户的是一个统一的逻辑视图。常用的分布式文件系统有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。
相比过去打电话、发短信、用彩铃的“老三样”，移动互联网的发展使得人们可以随时随地通过刷微博、看视频、微信聊天、浏览网页、地图导航、网上购物、外卖订餐等，这些业务的海量数据都构建在大规模网络云资源池之上。当14亿中国人把衣食住行搬上移动互联网的同时，也给网络云资源池带来巨大业务挑战。
首先，用户需求动态变化，传统业务流量主要是端到端模式，较为稳定；而互联网流量易受热点内容牵引，数据流量流向复杂和规模多变：比如双十一购物狂潮，电商平台订单创建峰值达到58.3万笔，要求通信网络提供高并发支持；又如优酷春节期间有超过23亿人次上网刷剧、抖音拜年短视频增长超10倍，需要通信网络能够灵活扩充带宽。面对用户动态多变的需求，通信网络需要具备快速洞察和响应用户需求的能力，提供高效、弹性、智能的数据服务。
“随着通信网络管道十倍百倍加粗、节点数从千万级逐渐跃升至百亿千亿级，如何‘接得住、存得下’海量数据，成为网络云资源池建设面临的巨大考验”，李辉表示。一直以来，作为新数据存储首倡者和引领者，浪潮存储携手通信行业用户，不断 探索 提速通信网络云基础设施的各种姿势。
早在2018年，浪潮存储就参与了通信行业基础设施建设，四年内累计交付约5000套存储产品，涵盖全闪存储、高端存储、分布式存储等明星产品。其中在网络云建设中，浪潮存储已连续两年两次中标全球最大的NFV网络云项目，其中在网络云二期建设中，浪潮存储提供数千节点，为上层网元、应用提供高效数据服务。在最新的NFV三期项目中，浪潮存储也已中标。
能够与通信用户在网络云建设中多次握手，背后是浪潮存储的持续技术投入与创新。浪潮存储6年内投入超30亿研发经费，开发了业界首个“多合一”极简架构的浪潮并行融合存储系统。此存储系统能够统筹管理数千个节点，实现性能、容量线性扩展；同时基于浪潮iTurbo智能加速引擎的智能IO均衡、智能资源调度、智能元数据管理等功能，与自研NVMe SSD闪存盘进行系统级别联调优化，让百万级IO均衡落盘且路径更短，将存储系统性能发挥到极致。
“为了确保全球最大规模的网络云正常上线运行，我们联合用户对存储集群展开了长达数月的魔鬼测试”，浪潮存储工程师表示。网络云的IO以虚拟机数据和上层应用数据为主，浪潮按照每个存储集群支持15000台虚机进行配置，分别对单卷随机读写、顺序写、混合读写以及全系统随机读写的IO、带宽、时延等指标进行了360无死角测试，达到了通信用户提出的单卷、系统性能不低于4万和12万IOPS、时延小于3ms的要求，产品成熟度得到了验证。
以通信行业为例，2020年全国移动互联网接入流量1656亿GB，相当于中国14亿人每人消耗118GB数据；其中春节期间，移动互联网更是创下7天消耗36亿GB数据流量的记录，还“捎带”打了548亿分钟电话、发送212亿条短信……海量实时数据洪流，在网络云资源池(NFV)支撑下收放自如，其中分布式存储平台发挥了作用。如此样板工程，其巨大示范及拉动作用不言而喻。
㈣ 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。