以弹性高效满足关键业务数据存储需求
FusionStorage 将HDD 、SSD 等存储介质通过分布式技术组织成大规模存储资源池，为上层应用和客户端提供工业界标准接口，消除传统数据中心烟囱式存储系统构建导致的硬件资源利用不均问题，实现存储资源的按需服务能力。支持初始小规模部署，横向扩展至数千节点的大规模存储集群，提供性能容量的线性增长能力。
FusionStorage 采用独有的FlashLink?性能加速技术，通过智能分条聚合、I/O 优先级智能调度、智能Cache 算法、智能数据识别与处理等系列关键技术，结合NVMe SSD 介质，即使在开启数据缩减功能的情况下，也能提供低至1毫秒的稳定时延，更好地支撑关键业务云化。无论您的数据中心在未来需要扩展I/O 密集型、时延敏感型或大容量需求业务，FusionStorage 提供的分布式块存储系统都可以应需承载。
丰富的企业级特性，助您构建高可用数据中心
FusionStorage 采用端到端数据完整性校验（Data Integrity Field ，简称DIF ）、多类型数据冗余保护、全面的系统亚健康检测与自
一个数据中心一套存储
一个数据中心一套存储存储系统永新，数据免迁移实现数据智能
产品特性
双活、异步远程复制、快照、华为FusionStorage 新一代智能分布式存储提供数据缩减、Active-Active QoS 等丰富的企业级数据服务特性，助您轻松应对业务快速变化时的数据灵活、可靠存取需求；同时，兼容容器、各类主流虚拟化及云平台，提供基于标准接口协议的开放API ，支持融入OpenStack 云基础架构。
FusionStorag e广泛适用于金融、运营商、政府公共事业等行业云资源池、关键业务数据库等场景。
华为FusionStorage 是一款可大规模横向扩展的智能分布式存储产品，是既具备云基础架构的弹性按需服务能力、又满足企业级关键业务需求的全自研存储系统。它通过存储系统软件将通用服务器硬件的本地存储资源组织起来，按需为上层应用提供块存储、对象存储、大数据存储或文件存储，满足云和AI 时代复杂的业务负载对存储提出的更高的性能、容量和扩展性需求。本文档对FusionStorage 分布式块存储进行描述。
愈、分布式双活、异步复制等I/O级、系统级、数据中心级端到端可靠性技术，为企业应用提供高可用存储服务。FusionStorage支持多副本、弹性纠删码（Erasure Coding，简称EC）数据冗余保护。单系统最大可容忍4个节点或4个机柜同时故障，节点故障时系统可靠性不降级。相较传统三副本方式，EC技术将磁盘空间利用率提升2倍，助您节省硬件投资；同时，提供多种冗余配比灵活选择、按需部署。适用于SSD或HDD主存的动态重删压缩可进一步助您节省存储空间，基于前端业务负载情况，系统可自动调节在线重删与后重删的工作模式，保障高数据缩减比的同时，提供平稳的存储性能。
FusionStorage提供业界唯一的跨集群、免网关分布式Active-Active双活特性，助您在Oracle RAC或VMware虚拟化等场景下构建RPO=0、RTO≈0的双活系统，提供99.9999%的方案级高可用，帮助关键业务永续。同时，支持秒级RPO异步复制，助您构建满足不同业务保护需求的容灾解决方案。
开放兼容，下一代云基础设施的理想选择
FusionStorage提供广泛的软、硬件平台兼容能力。基于开放架构的FusionStorage块存储，兼容容器及多种计算虚拟化平台，为私有云、公有云及混合云数据中心按需提供横向扩展的数据存储层，您在选择基础架构时无需担心厂商锁定，轻松构建开放的云平台。FusionStorage也是首个支持与ARM硬件平台深度兼容的分布式存储。基于华为自研鲲鹏系列ARM处理器提供的充裕算力，将部分存储功能卸载至芯片层，实现软件功能的硬加速，相较相同配置的其他硬件平台，可实现20%的IOPS能力提升；而高密度的计算设计，可实现相同算力时功耗降低20%。
存储系统永新，数据免迁移
FusionStorage支持新老代次硬件共池、多平台硬件共集群。当硬件生命周期结束时，无需传统的“叉车式升级”，即可实现数据免迁移的硬件持续更新，同时通过数据流控机制实现应用无感知的存储系统更新。
智能数据服务与系统运维管理
FusionStorage的系统管理平台融合数据服务子系统及运维管理子系统两大部分。智能资源发放实现基于业务Workload模型分析和识别的一键式资源自动发放，提升应用环境准备效率；智能风险预测可提前屏蔽存储资源服务风险，助您更加精准的实现扩容、采购、服务变更决策；智能故障定位提供全面的系统亚健康检测与处理机制，实现故障智能定位和一键式自动化恢复。
典型应用场景
虚拟化/云资源池
FusionStorage为虚拟化和云环境提供按需获取、弹性扩展的海量存储资源池，基于通用服务器大幅提升存储资源的部署、扩展和运维效率，降低TCO。
典型行业场景：金融互联网渠道接入云、开发测试云；运营商BOM域业务云化、B2B云资源池；政务云、平安城市云等。
关键业务数据库
FusionStorage提供分布式Active-Active双活、稳定低时延等企业级能力，保障OLAP或OLT P类关键业务数据库高效稳定运行。
产品规格
注：①支持iSCSI对接容器3~4096
1~128
iSCSI SCSI OpenStack Cinder
? Erasure Coding N M M234SSD HDD ? 32
ROW
Active-Active
RPO15
DIF
SSD HDD
QoS IOPS QoS burst
4TB
GE/10GE/25GE TCP/IP10GE/25GE RoCE RDM40Gbps/56Gbps/100Gbps In? niBand
HUAWEI FusionSphere VMware vSphere MicroSoft Windows Hyper-V OpenStack
NVMe SSD SAS SSD SATA SSD SAS HDD NL-SAS HDD SATA HDD
? FusionStor age TaiShan 2280Reference Architecture RA ARM
? FusionStor age TaiShan 5280Reference Architecture RA ARM 兼容存储介质
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目录 一.产品概述 (1) 二.应用背景 (1) 2.1现状与问题 (1) 2.1.1现状 (1) 2.1.2问题 (1) 2.2需求分析 (3) 2.2.1政策需求 (3) 2.2.1.1《信息系统安全等级保护基本要求》 (3) 2.2.1.2《商业银行信息科技风险管理指引》 (3) 2.2.2技术需求 (4) 2.2.3管理需求 (4) 2.2.4性能需求 (4) 2.2.5环境与兼容性需求 (5) 2.2.6需求汇总 (5) 三.产品介绍 (5) 3.1目标 (5) 3.2产品功能 (6) 3.2.1数据库访问行为记录 (6) 3.2.2违规操作告警响应 (6) 3.2.3集中存储访问记录 (6) 3.2.4访问记录查询 (7) 3.2.5数据库安全审计报表 (7) 3.3产品部署 (7) 3.3.1旁路部署 (7) 3.3.2分布式部署 (8) 3.4产品特性 (9) 3.4.1安全便捷的部署方式 (9) 3.4.2日志检索能力 (9) 3.4.3灵活的日志查询条件 (10) 3.4.4灵活的数据库审计配置策略 (10) 3.4.5数据库入侵检测能力 (10) 3.4.6符合审计需求设计 (11) 四.用户收益 (11) 4.1对企业带来的价值 (11) 4.2全生命周期日志管理 (12) 4.3日常安全运维工作的有力工具 (12)
分布式存储系统节能技术研究综述 发表时间：2016-04-18T11:33:29.663Z 来源：《电力设备》2016年1期供稿作者：于辉 [导读] 广东电网有限责任公司东莞供电局信息中心）企业的信息系统产生小规模的数据，小的数据存储中心即可对数据进行存储，这个时期企业所观注的是数据中心的性能和可靠性。 于辉 （广东电网有限责任公司东莞供电局信息中心） 摘要：随着大数据时代的到来，企业所需要存储的数据越来越多，不得不对现有的数据存储中心进行扩容，以实现更大级别数据量的存储。分布式存储系统为构建数据中心的重要方式之一，存储系统的能耗情况是衡量一个存储系统性能的重要指标，因此，研究分布式存储系统的节能技术具有一定的必要性。本文的主要工作是对分布式存储技术的节能技术进行综述，以使读者了解现有的分布式存储系统节能研究现状。 关键字：大数据、分布式、节能、能耗 一、前言 大数据时间，数据存储中心的能耗越来越受到人们的重视，它也逐渐变成继性能和可靠性之后，衡量数据存储中心的第三个指标。在信息系统应用初期，企业引进信息系统来改善管理，提高企业的经营和管理效率。这个时期，企业的信息系统产生小规模的数据，小的数据存储中心即可对数据进行存储，这个时期企业所观注的是数据中心的性能和可靠性。 而随这互联网、大数据时代的到来，企业生产运营所积累的数据成几何级的增加，小的数据中心已不能支持新的数据存储需求，企业不得不对原有的数据中心进行扩容，大量的新增设备新加入到数据中心中，此时，数据中心的能耗已经成为企业所考虑的一个企业经营成本问题，如何降低数据中心的能耗已经成为企业管理者所思考的一个问题。图1给出了数据中心管理者眼中的最大挑战，可见能耗问题排在第一位[8]。 图1 数据中心管理者眼中的最大挑战 对于大规模的数据存储中心。为了保证低成本和高扩展性，通常会选择分布式存储技术。数据存储是分布式存储服务的基础，分布式存储系统中能耗最高的部分主要在设备耗能方面。因此，在分布式环境下，如果能有效降低存储系统的能耗，对降低数据中心的整体能耗有显著效果。 二、分布式存储系统 传统分布式存储系统重点考虑在分布式环境中如何解决诸如数据复制、负载均衡、集群关系管理、可靠性保证、高性能等技术问题。目前，基于OpenPower、X86等架构的国产服务器逐步采用低功耗多核处理器、高带宽内存以及异构存储等硬件资源，传统分布式存储系统在系统设计、技术优化等方面没有充分发挥上述硬件的特点。具体来说，包括以下三方面： 1 分布式存储在面向低功耗多核处理器时的不足 传统的分布式存储没有充分利用存储节点的处理能力，而存储节点的处理能力完全有能力承担除存储服务之外的任务，例如将部分计算任务迁移到存储节点上，从而提高整个集群的计算能力。另一方面，国产服务器采用的低功耗处理器提供不同功耗模式以适应不同的工作负载，可以动态变化。现有的分布式存储没有针对上述处理器特点进行设计和技术优化考虑。 2 分布式存储在面向高带宽内存时的不足 随着国产服务器逐步采用高带宽内存技术，处理器与内存间的数据移动效率越来越高，以适应大数据应用场景。如何将更有价值的数据保留在处理器缓存中，如何利用每个服务器节点上的高带宽内存形成高效的分布式缓存层，以减少对存储层的访问压力，这些问题都是现有分布式存储没有给予充分考虑，并作相应设计优化的。 3、分布式存储在面向机械硬盘与SSD组成的异构存储时的不足 大数据环境下，对存储的容量和性能等提出了更高的要求。从性能、成本的角度考虑，不允许将所有数据都统一存储于集中式的存储设备上，因此异构存储越来越受到重视。现有分布式存储系统虽然有考虑异构存储架构，但是仅以数据冷热、I/O特征作为异构存储资源分配因素。此外，现有分布式存储系统仅考虑存储层，没有将异构存储对存储以及计算与存储结合等应用场景产生的影响进行考虑分析。 三节能技术综述 由磁盘的能耗工式可知，磁盘的主要能耗取决于磁盘的转速，磁盘处于Standby状大下时，其能耗远小于在Idle和Active状态下的能耗。S.Gurumurthi 等人在TPM（Traditional Power Management）的基础上，提出了 DRPM（Dynamical RPM）技术[2]。该技术通过细分
根据did you know(https://www.doczj.com/doc/c49486595.html,/)的数据，目前互联网上可访问的信息数量接近1秭= 1百万亿亿 (1024)。毫无疑问，各个大型网站也都存储着海量的数据，这些海量的数据如何有效存储，是每个大型网站的架构师必须要解决的问题。分布式存储技术就是为了解决这个问题而发展起来的技术，下面让将会详细介绍这个技术及应用。 分布式存储概念 与目前常见的集中式存储技术不同，分布式存储技术并不是将数据存储在某个或多个特定的节点上，而是通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。 具体技术及应用： 海量的数据按照结构化程度来分，可以大致分为结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。本文接下来将会分别介绍这三种数据如何分布式存储。 结构化数据的存储及应用 所谓结构化数据是一种用户定义的数据类型，它包含了一系列的属性，每一个属性都有一个数据类型，存储在关系数据库里,可以用二维表结构来表达实现的数据。 大多数系统都有大量的结构化数据，一般存储在Oracle或MySQL的等的关系型数据库中，当系统规模大到单一节点的数据库无法支撑时，一般有两种方法：垂直扩展与水平扩展。 ? 垂直扩展：垂直扩展比较好理解，简单来说就是按照功能切分数据库，将不同功能的数据，存储在不同的数据库中，这样一个大数据库就被切分成多个小数据库，从而达到了数据库的扩展。一个架构设计良好的应用系统，其总体功能一般肯定是由很多个松耦合的功能模块所组成的，而每一个功能模块所需要的数据对应到数据库中就是一张或多张表。各个功能模块之间交互越少，越统一，系统的耦合度越低，这样的系统就越容易实现垂直切分。 ? 水平扩展：简单来说，可以将数据的水平切分理解为按照数据行来切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库中，而另外的某些行又切分到其他的数据库中。为了能够比较容易地判断各行数据切分到了哪个数据库中，切分总是需要按照某种特定的规则来进行的，如按照某个数字字段的范围，某个时间类型字段的范围，或者某个字段的hash值。 垂直扩展与水平扩展各有优缺点，一般一个大型系统会将水平与垂直扩展结合使用。 实际应用：图1是为核高基项目设计的结构化数据分布式存储的架构图。
分布式数据库技术在大数据中的应用
分布式数据库技术在大数据中的应用 摘要随着当前运营商对数据管理和应用需求的不断增加，分布式数据库技术得到极大的发展。在本文中首先对当前大数据环境下的分布式数据库技术进行介绍，然后分析分布式数据库技术在大数据中的具体应用。 关键词分布式数据库；数据管理；数据处理 中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2016）165-0108-01 随着当前移动互联网技术的迅猛发展，数据的种类和数量呈现快速的增长，传统的处理方式逐渐的不能够适应当前的发展需要，基于此种背景下，分布式数据库技术需要得到更快的发展，以达到对大数据的存储、管理以及分析等处理要求。 1 大数据中发展分布式数据库的意义 在面对当前的大数据时代，传统的集中式数据库已经逐渐的不能够满足人们的使用要求，需要找到新的处理方式来进行更新，分布式数据库就是在这样的背景下逐渐的被发展和应用。分布式数据库在使用中有着许多传统集中式数据库不具备的优点：第一，分布式数据库有着极为强大的扩展能力，这是传统数据库所不具备的，在数据的存储方面表现出巨大的优势；第二，来自于成本上的优势。
在大数据中，如果仍旧采用原有的数据库，在进行扩容的时候，会花费大量的资金，使得成本上花费巨大，而且所取得的效果也是有限的。分布式数据库则只需要较少的资金就能够完成扩容处理，占据着特别大的优势[1]；第三，分布式数据库在用户上有着很大的优势，分布式数据库让人们对大数据的存储、分析和处理变得容易和快捷。 2 分布式数据库技术分析 在大数据中，分布式数据库技术得到极大的发展，也正是由于分布式数据库技术表现出来的先进性能，才使得分布式数据库得到广泛的使用。在分布式数据库中，其由很多个并行的处理单元组成，而且每个处理单元都是一个完整的系统，其中包括数据的存储，数据的分析等，对于每一个处理单元来说，其所处的位置和作用都是对等的，而且是相对独立的。混合存储技术：突破传统行存的限制，实现行列混合存储。该项技术对于分布式数据库的性能有着很大的提升，使得分布式数据库在运行速度和运行的灵活性上都有很大的提高。再就是智能索引技术，该种技术所占用的空间减少，并且能够很好的解决后面数据库慢的问题，不会对后面的索引数据造成影响[2]。除此之外，分布式数据库中还具有许多先进的技术，如并行处理技术、高效透明压缩技术等，都是传统数据库中所不具备
大数据存储技术研究 3013218099 软工二班张敬喆 1.背景介绍 大数据已成为当前社会各界关注的焦点。从一般意义上讲，大数据是指无法在可容忍的时间内，用现有信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。近年来，大数据的飙升主要来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据著名的国际数据公司(IDC)的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB=1021B)，其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB，1PB=1015B)。 然而，与大数据计算相关的基础研究，诸如大数据的感知与表示、组织与存储、计算架构与体系、模式发现与效应分析等，目前还没有成体系的理论成果。对于大数据计算体系的研究，一方面，需要关注大数据如何存储，提供一种高效的数据存储平台；另一方面，为了应对快速并高效可靠地处理大数据的挑战，需要建立大数据的计算模式以及相关的优化机制。 2.相关工作 为了应对数据处理的压力，过去十年间在数据处理技术领域有了很多的创新和发展。除了面向高并发、短事务的OLTP内存数据库外（Altibase，Timesten），其他的技术创新和产品都是面向数据分析的，而且是大规模数据分析的，也可以说是大数据分析的。 在这些面向数据分析的创新和产品中，除了基于Hadoop环境下的各种NoSQL外，还有一类是基于Shared Nothing架构的面向结构化数据分析的新型数据库产品（可以叫做NewSQL），如：Greenplum（EMC收购），Vertica（HP 收购），Asterdata（TD 收购），以及南大通用在国内开发的GBase 8a MPP Cluster等。目前可以看到的类似开源和
内容目录 1核心观点 (3) 1.1核心推荐逻辑 (3) 1.2我们区别于市场的观点 (3) 2分布式存储将成为下一代互联网基础设施 (3) 2.1以IPFS 协议为代表的分布式存储带来新思路 (3) 2.2分布式存储将带来互联网基础架构变革 (7) 3分布式存储开辟互联网基础设施产业新格局 (9) 3.1分布式存储开发新的存储市场 (9) 3.2分布式存储已和传统存储不断融合应用 (10) 4分布式存储面临的技术瓶颈与发展机遇 (12) 4.1数据价值分层是分布式存储经济激励的关键 (12) 4.2I/O 性能瓶颈需要底层和应用层联合优化解决 (13) 4.3服务质量保障 (15) 4.4在应用、运营层面中心化组织与分布式存储将进一步融合 (15) 图表目录 图表1：IPFS 协议的分布式系统 (4) 图表2：IPFS 协议构架 (4) 图表3：集中化的版本控制系统 (5) 图表4：分布式版本控制系统 (5) 图表5：Merkle DAG 数据结构及功能特点 (6) 图表6：DHT 网络工作原理 (6) 图表7：全球数据圈每年规模 (7) 图表8：IPFS 协议关注的基础问题 (7) 图表9：IPFS 与HTTP 协议的对比 (8) 图表10：IPFS 与HTTP 寻址方式对比 (8) 图表11：全球数据量增长状况 (9) 图表12：中国云存储市场规模及增速 (9) 图表13：中国公有云市场规模及增速 (9) 图表14：个人云盘行业用户渗透率及MAU (10) 图表15：储迅部分合作伙伴 (11) 图表16：高性能分布式文件系统 (11) 图表17：CRUST 技术架构：工作量证明层MPoW、区块链共识层GPoW 及分布式云存储/计算层 (12) 图表18：CRUST 部分合作伙伴 (12) 图表19：数据价值分层是分布式存储经济激励的关键 (13) 图表20：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的平均延迟 (14) 图表21：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的延迟范围 (14) 图表22：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的吞吐量 (14) 图表23：分布式存储面临的技术瓶颈与发展机遇 (15)
数据库的存储结构（文件、记录的组织和索引技术） by 沈燕然0124141 利用课余时间自学了第6章《数据库存储结构》，对于数据 库不同层次的存储结构，文件记录组织和索引技术有了一定的 了解，在这篇札记中将会结合一些具体应用中涉及到的数据存 储和索引知识，以及通过与过去学习过的一些数据结构比较来 记录自己学习的心得体会。这些实例涉及不同的数据库系统， 如Oracle, DB2和Mysql等等，它们之间会有一些差异。不过 本文旨在探讨数据存储方面的问题，因而兼容并包地将其一并收入，凡是可能需要说明之处都会加上相应的注解。：） 1、数据库（DBS）由什么组成？——逻辑、物理和性能特征 1、什么是数据库系统（DBS）——DBS用文件系统实现 在关系模型中，我们把DBS看成关系的汇集。DBS存在的目的就是为了使用户能够简单、方便、容易地存取数据库中的数据。因此在用户的眼中，数据库也就是以某种方式相关的表的集合。用户并不需要去关心表之间关系，更不需要了解这些表是怎样存储的。但是我们现在从DBA(数据库管理员)的角度来看，情况就比那稍稍复杂一点。 实际的数据库包含许多下面列出的物理和逻辑对象： ?表、视图、索引和模式(确定数据如何组织) ?锁、触发器、存储过程和包(引用数据库的物理实现) ?缓冲池、日志文件和表空间(仅处理如何管理数据库性能) 2、什么是表空间？——表空间相当于文件系统中的文件夹。 表空间被用作数据库和包含实际表数据的容器对象之间的一层，表空间可以包含多个不同的表。用户处理的实际数据位于表中，他们并不知道数据的物理表示，这种情况有时被称为数据的物理无关性。
上图描述了一个ORACLE数据库大致的表空间组织，USER中存放主要的数据表,TEMP存放临时数据表,INDX存放索引,TOOLS存放回退段(RBS). 表空间在DB2数据库系统中是比较典型的说法，在Mysql等系统中也直接使用文件系统中文件夹的概念。新建一个表的时候可以指定它所在的表空间，至于用文件具体存储数据时如何存储这可能就是各个数据库系统的商业机密了，至少DB2是这样。另外值得关注的一点是不同于oracles对表空间的严格要求，Mysql的数据库形式相对比较简单，以文件夹的形式存放在安装目录的/data/下面，该数据库的每一个表对应两个文件，一个存放表中数据，另一个存放元数据信息，也就是建表时指明的列属性等等信息。 3、文件中的记录在物理上如何实现？——文件组织形式 在外存中，DB以文件形式组织，而文件由记录组成。文件结构由OS的文件系统提供和管理。文件组织有两种方式——定长记录格式和变长记录格式。 那种格式更好？ 定长记录格式——优点是插入操作较简单。 缺点是对记录长度有硬性要求，而且有的记录可能横跨多个快，降低读写效率。 变长记录格式——优点是记录长度自由方便 缺点是记录长度差异导致删除后产生大量“碎片”，记录很难伸长，尤其“被拴记录”移动代价相当大。 中庸之道——预留空间和指针方式 记录长度大多相近——采用预留空间方法，取最大记录长为统一标准，在短记录多于空间处填特定空值或记录尾标志符。 记录长度相差很大——采用指针形式（每纪录后的指针字段把相同属性值记录链接起来）。文件中使用两种块——固定块（存放每条链中第一条记录）和溢出块（存放其 余纪录）。 3、记录在文件中怎样组织？
HUAWEI TECHNOLOGIES CO.,LTD. 华为云存储服务技术白皮书 huawei 2012/6/26
目录 1华为云存储服务介绍 (5) 1.1简介 (5) 1.2服务定位 (5) 2华为云存储应用场景 (6) 2.1网盘服务 (6) 2.2互联网海量数据存储 (7) 2.3数据备份/容灾 (7) 2.4数据归档 (8) 2.5BigData/HPC (9) 3华为云存储服务概念及功能介绍 (10) 3.1云存储基本概念 (10) 3.1.1对象（Objects） (10) 3.1.2存储空间 (10) 3.1.3REST接口 (11) 3.2云存储功能 (11) 3.3访问权限控制 (12) 3.4线下大数据量导入/导出服务 (13) 3.5对象的版本化管理 (13) 3.6可定制的日志服务 (14) 4华为云存储服务特点 (14) 4.1易用性 (14) 4.2高扩展性 (14) 4.3高可靠性 (15) 4.3.1数据可靠性 (15) 4.3.2数据校验 (16)
4.3.3数据自动修复 (16) 4.4高可用性 (16) 4.4.1网络级可靠性设计.........................................错误！未定义书签。 4.4.2节点可靠性设计 (17) 4.4.3进程可靠性设计 (17) 4.5高性能 (17) 4.5.1并发访问性能 (17) 4.5.2吞吐能力 (17) 4.6安全性 (18) 4.6.1软件控制安全 (18) 4.6.2数据分块存储（暂未实现） (18) 4.7易管理性 (18) 4.8按需计费 (19) 5华为云存储服务结构简介 (19) 5.1华为云存储服务框架简介 (19) 5.2UDS结构简介 (20) 5.2.1UDS系统结构描述..........................................错误！未定义书签。 5.2.2多网络平面简介.............................................错误！未定义书签。6华为云存储服务使用说明. (20) 6.1API接口介绍 (21) 6.1.1服务操作 (21) 6.1.2存储空间操作 (21) 6.1.3对象操作 (21) 6.2多种语言的SDK (22)
图像数据存储技术
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图像数据存储技术 摘要:，将多媒体信息引入到系统当中，随着数据库应用技术的发展，已经成为人们对现代数据库应用系统的要求之一。本文通过对图像数据的不同存储方式的分析，提出在学生信息系统中以数据库方式存储学生照片的方法，并且使用VB 6.0 中的ADO 数据控件实现了图像数据入库操作及照片的浏览。 关键词:信息系统；图像； 概述：随着数据库应用技术的发展，将多媒体信息引入到系统当中，使管理系统功能更强大，界面更美观，信息更丰富，已经成为人们对现代数据库应用系统的要求之一。在学生信息系统中，除了需要将每一名学生的基本数据信息存入系统，还需要将该学生的照片以图像信息的形式存入系统。这样可以随时查看学生的照片，或用来制作学生证等证件，以提高证件的可信度并减少证件照片处理的工作量。 图像的数据量要远远大于数据库中存储的普通数据的数据量。因此，组织与管理好图像数据与数据库应用系统的结构、效率、安全性、完整性息息相关。本文给出了一种在学生信息系统中组织与管理图像信息的方法，并利用ADO 技术设计实现了图像信息的入库及浏览等操作。 1.存储图像数据的策略 1.1 以文件方式存储图像数据 图像信息通常是通过扫描或摄像的方法进入系统的，并且一般的多媒体系统中都采用文件形式存放数据。所以在数据库应用系统中，可以采用文件形式存放图像数据。首先，将每一幅图像组织成一个文件，众多的图像文件形成图像文件集。在学生基础信息表中设置一个存放照片图像文件物理文件名的字段（pFileName），在该字段中存放每一名学生照片文件的存储路径及文件名。这样就建立起了学生基础信息表与照片文件集之间的关联（如图1 所示）。
AS3000技术白皮书 1. 产品简介 AS3000是浪潮面向金融电信、勘探勘测、空天信息、生物工程、气象、能源等海量数据业务的广大客户，自主研发的拥有完全自主知识产权的海量存储系统平台。AS3000同时支持NAS、IPSAN、FCSAN功能，融合iSCSI、FC、Infiniband 及10Gb万兆主机接口,囊括了目前主流的存储网络架构及主机连接方式。AS3000海量存储系统平台能高效、合理整合用户目前的存储网络架构，统一部署和集中管理，降低能耗，降低整体拥有成本（TCO）。在提供网络存储系统各项功能的基础上，融合数据保护，是高可靠、高性能、智能化兼具的新一代存储系统平台。 2. 产品优势 海量存储，融合创新 ◆多控制器体系架构，各控制器间可实现负载均衡，避免单控制器故障带来的 风险和性能的瓶颈 ◆支持NFS/CIFS等多种文件共享协议，可安装部署于Windows、Linux、Unix 等多种操作系统并存的复杂网络环境中，无需为各种文件协议单独设置存储，可轻松实现跨操作系统的数据存储与共享 ◆支持NAS/IPSAN/FCSAN，支持IP/FC-SAN和NAS同时运行，满足客户在 不同时间、不同地点、不同业务对存储的不同需求 ◆支持丰富的主机连接接口，支持iSCSI、FC、InfiniBand及万兆主机连接， 无缝接入用户现有环境，同时可以为用户提供高带宽的IB及万兆网络连接，满足客户对高带宽及高性能的差异化需求
◆全面支持SSD/FC/SAS/SATA磁盘，模块化的容量扩展模式 数据持续保护，业务运行无忧 ◆支持数据卷隔离映射功能、数据快照功能、快照回滚、远程卷复制（同步/ 异步）、远程数据复制及恢复、逻辑分区动态扩容 ◆支持Active-Active、Active-Standby等控制器工作模式，保障整体系统的高 可用，确保数据存取及业务运行万无一失 ◆系统可用性达到99.999% 模块化设计，人性化管理 ◆AS3000各主要部件均采用模块设计，客户按需选择，维护、升级、管理简 单方便 ◆支持自动构建RAID、各RAID级别间可在线迁移不影响正常数据应用 ◆完备监控管理方式，当系统出现异常时，除了通过机器指示灯报警外，可通 过邮件方式将异常状况及时通知管理员 ◆集中部署，统一管理 绿色节能 ◆全系统选取节能降耗的处理器、芯片组、风扇和散热片等部件，提高系统的 能效利用率 ◆采用独特的机箱结构设计，优化散热，降低能耗 ◆支持Maid磁盘节能技术，降低磁盘能耗，节约开支 ◆支持自动精简技术，大大提高存储资源利用率 3. 产品技术规格
1一级视频云存储系统设计 1.1一级网络视频云存储概述 本项目采用华为网络视频云存储VCN3000设计一级视频云存储子系统.采取分布式直接存储，集中管理的方式，针对摄像头视频存储硬件采用针对视频存储优化的网络视频存储和磁盘阵列，所有的存储设备部署在各辖区运营商机房(六个),前端摄像头采用标准的H.264编码RTP流，直写到网络视频存储中。 华为网络视频云存储VCN3000采用由管理平台、IP网络,通过虚拟化、云结构化和高精确视频直接存储模式。运用负载均衡、对象存储等技术，结合视频、图片数据特点，面向应用，满足视频监控业务高可靠性、不间断的海量存储需求。采用分散存储技术加速大数据智能分析快速提取和分析效率。 华为网络视频云存储VCN3000系统使用存储虚拟化技术针对海量存储应用需求，为用户提供透明存储构架、高可扩展性的云管理存储服务。在云管理存储系统中将信令与业务承载码流相分离，云管理服务器只处理控制信令而不处理视频数据，实时视频数据直接写入到云管理存储物理存储节点，无需中间环节。 视频云管理存储管理软件在市局监控中心以集群方式进行部署，实现全市所有监控点和所有云管理存储物理设备的统一管理。 视频云管理存储系统中，IPC直写存储设备，采用云管理方案解决云管理存储管理单节点失效问题，利用负载均衡技术充分利用各存储节点的性能。云管理存储系统采用统一接口与视频管理平台对接，降低平台维护和用户管理复杂度。 华为网络视频云存储VCN3000支持基于GB/T28181标准实现与各级标准平台（符合GB/T28181规范的标准平台）间的互联互通，平台之间通过信令安全路由网关进行信令对接，在信令的控制下媒体通过媒体服务器互联。该体系构架可以支持上下级级联、平级级联以及监控报警专网与公安网的互联。
1.前言 1.1.简介 1)MinIO 是在Apache License v2.0 下发布的对象存储服务器。它 与Amazon S3 云存储服务兼容。它最适合存储非结构化数据，如照片，视频，日志文件，备份和容器/ VM 映像。对象的大小可以从几KB 到最大5TB。 2)MinIO 服务器足够轻，可以与应用程序堆栈捆绑在一起，类似于 NodeJS，Redis 和MySQL。 3)一种高性能的分布式对象存储服务器，用于大型数据基础设施。 它是机器学习和其他大数据工作负载下Hadoop HDFS 的理想s3 兼容替代品 1.2.特点 Minio使用纠删码erasure code和校验和checksum来保护数据免受硬件故障和无声数据损坏。即便丢失一半数量（N/2）的硬盘，仍然可以恢复数据。 2.预研目的 检验在分布式部署条件下，minio在多种实验环境下的数据的安全性。
3.预研环境 4.环境部署 4.1.系统初始化 1)关闭防火墙 2)关闭selinux 3)关闭NetworkManager 4.2.下载minio二进制包 curl -O https://dl.min.io/server/minio/release/linux-amd64/minio 4.3.安装minio chmod +x minio mv minio /usr/bin/
4.4.创建节点export 在minio的4个节点上各创建1个export，为了方便理解给每个export取名为/data_{+ip地址的最后一位数}，最后生成的export如下表所示： 4.5.编写运行脚本 cat minio_startup.sh #!/bin/bash export MINIO_ACCESS_KEY=Admin#Geostar,5 export MINIO_SECRET_KEY=Super#Geostar,5 /usr/bin/minio server http://172.16.150.5/data_05 http://172.16.150.14/data_14 http://172.16.150.21/data_21 http://172.16.150.24/data_24 & chmod +x minio_startup.sh
LINGHANG TECHNOLOGIES CO.,LTD 中科分布式存储系统技术白皮书 北京领航科技 2014年04
目录 1、产品介绍 (3) 1.1 云时代的政府/企业烦恼 (3) 1.2 产品服务与定位 (3) 2、中科分布式存储应用场景 (4) 2.1 目标用户 (4) 2.2 产品模式 (4) 2.2.1高性能应用的底层存储 (4) 2.2.2企业级海量数据存储平台 (5) 2.2.3容灾备份平台 (5) 2.3 使用场景 (5) 2.3.1企业级数据存储 (5) 2.3.2私有云计算 (6) 2.3.3海量数据存储 (6) 2.3.4大数据分析 (7) 2.3.5 容灾备份 (7) 3、中科分布式存储核心理念 (8) 4、中科分布式存储功能服务 (9) 4.1 存储系统功能介绍 (9) 4.2 WEB监控管理端功能介绍 (11) 5、系统技术架构 (12) 5.1 系统总体架构 (12) 5.2 系统架构性特点 (12) 5.3 技术指标要求 (14) 5.4 系统软硬件环境 (15)
1、产品介绍 1.1云时代的政府/企业烦恼 ?政府、企事业单位每天产生的大量视频、语音、图片、文档等资料，存在 哪里？ ?政府、企事业单位各个部门、各个子系统之间强烈的数据共享需求如何满 足？ ?大数据如何高效处理以达到统一存取、实时互动、价值传播、长期沉淀？ ?您是否为单位电子邮箱充斥大量冗余数据还要不断扩容而烦恼？ ?政府、企事业单位的私有云平台为什么操作和数据存取这么慢？ ?政府、企事业单位的存储平台数据量已接近临界值需要扩容，但上面有重 要业务在运行，如何能在线扩展存储空间？ ?公司的每一个子公司都有重要客户数据，要是所在的任何一个城市发生大 规模灾难（比如地震）数据怎么办？ ?政府、企事业单位有一些历史数据平时比较少用到,但又不能丢掉，占用 了大量的高速存储资源，能否移到更廉价的存储设备上去？ 1.2产品服务与定位 大数据时代已经来临！ 面对数据资源的爆炸性增长，政府、企事业单位每天产生的海量视频、语音、图片、文档和重要客户数据等资料如何有效存取？政府多个部门之间、公司和子公司之间、公司各个部门之间强烈的数据共享需求如何满足？如果
H3C ONEStor存储 技术白皮书
目录 1 ONEStor概述 (1) 2 ONEStor存储系统介绍 (2) 2.1 技术特点 (2) 2.1.1 领先的分布式架构 (2) 2.1.2 线性扩展能力 (6) 2.1.3 高可靠性 (7) 2.1.4 良好的性能 (10) 2.1.5 统一的存储业务 (11) 2.2 典型应用场景 (12) 2.2.1 使用场景 (12) 2.2.2 典型组网架构 (15) 2.3 ONEStor对硬件设备要求 (16) 2.3.1 硬件要求 (16) 3 ONEStor管理系统 (18) 3.1 管理系统的特点 (18) 3.1.1 无中心管理架构设计 (18) 3.1.2 场景化设计 (19) 3.2 管理系统的主要功能 (20) 4 规格参数 (22) 5 缩略语表 (22) i
1 ONEStor概述 云计算、移动计算、社交媒体以及大数据的发展，使得数据爆炸式增长。一方面，企业要存储这些数据，以便对数据进行利用；另一方面，相比于数据中心的计算模块和网络模块，存储模块在近三十年虽然一直发展，但发展缓慢，并未出现技术革命带来存储领域的翻天覆地的变化。现实的情况是：传统的存储系统已经很难满足爆炸增长的数据需求，急需要新的存储技术进行变革。 数据的激增对存储的需求主要体现在： （1）可扩展性：存储集群可以根据用户需求线性扩展，并且数据会自动均衡，无需人工干预。 （2）低成本：和传统的SAN/NAS相比，在性价比上具有明显的优势。 （3）高性能：存储集群架构具有灵活的扩展能力，集群性能随着规模的增长线性增长。 （4）高可靠性：集群中的每个数据至少保存两份副本，且集群会自动将数据分布在不同的存储单元上，硬件损坏的情况下依然可以获取一份完整的数据，并且丢失的数据会自动重构。 （5）高可用性：存储集群提供多副本机制，当某个故障单元发生故障后，整个集群依然可以对外提供服务。 （6）易用性：提供方便易用的管理界面，实现存储集群的灵活部署和监控运维。可以灵活的增加和删除节点，集群的故障恢复、数据均衡等集群系统自动可以实现，不需要人工干预。 （7）业务灵活性：既可以以传统的存储集群形式为计算节点服务提供块存储或者文件存储甚至对象存储，又可以和计算节点紧密结合，提供计算存储的融合方案。 为满足以上需求，业界在近年提出了Server SAN存储解决方案。按照Wikibon的定义，Server SAN是由多个独立的服务器所带的存储组成的一个存储资源池。 H3C ONEStor Server SAN解决方案基于Ceph开发，并在Ceph的基础上做了二次开发和优化。 ONEStor系统由分布式存储软件(包括存储集群软件和存储集群管理软件)和x86服务器构成，x86服务器可以选择H3C自研服务器或者经过H3C认证的其他厂家的服务器。 1
2014/10/17 云计算环境下的分布式存储技术的研究与分析 李世敏 （四川大学计算机学院，四川成都610225） Cloud Computing Environment of Distributed Storage Technology Research and Analysis LI Shi-Min (Department of SiChuan, University, City ChengDu, China) Corresponding author: E-mail: 2586975148@https://www.doczj.com/doc/c49486595.html, Abstract: cloud computing describes a new IT service value based on the Internet, use and delivery mode, is a combination of data sharing and Shared services computing mode.As the cloud of promotion and popular, how high rate, low cost of storage and management of large amounts of data generated in the clouds, has become a focus in the study of major enterprises and organizations, which requires good cloud structure design, data storage and processing pattern and cloud storage platform.From the combination of cloud computing and cloud storage technology, aiming at how to improve the scalability of the storage, fault tolerance and lower the energy consumption of the storage, such as target, from the design of the data center network, data storage, etc were summarized, the key technology in the current distribution of storage, and on this basis, to the cloud environment of distributed storage system under the challenges faced by summarized and expounded. Key words: cloud computing;The data center;Data storage way;Storage challenges 摘要: 云计算描述了一种新的基于互联网的IT服务增值、使用和交付模式，是数据共享与服务共享计算模式的结合体。随着云计的推广和流行，如何高速率、低成本储存和管理生成于云端的大量数据，也成为各大企业和组织研究的重点，这就需要有良好的云结构设计、数据存储及处理模式和云存储平台。从云计算与云存储技术的结合入手，针对如何提高存储的可扩展性、容错性以及降低存储的能耗等目标，从数据中心网络的设计、数据的存储方式等方面对当前分布存储的关键技术进行了综述，并在此基础上，对云环境下的分布式存储系统所面临的挑战进行总结和阐述。 关键词: 云计算；数据中心；数据存储方式；存储挑战 1 引言 云计算是随着计算、存储以及通信技术的快速发展而出现的一种崭新的共享基础资源的商业计算模型，被誉为“革命性的计算模型”。云计算不同于传统的以个人计算机为中心的本地计算，它以互联网为中心，通过构建一个或多个由大量（百万级以上）普通机器和网络设备连接构成的数据中心，把海量的数据存储到数 1
OceanStor 9000 V5 华为OceanStor 9000 V5 横向扩展文件存储，采用全对称分布式架构，以其卓越性能、大规模横向扩展能力和超大单一文件系统为用户提供非结构化数据共享资源存储，能够应用于广电媒体、卫星测绘、基因测序、能源勘探、科研教育、视频监控、归档备份等多种业务应用及存储资源共享领域。 全对称分布式架构并行读写，性能领先 ?高性能的读写访问：单节点带宽最高可达2.8 GB/s，单盘性能业界领先 ?网络加速：支持10GE、25GE、40GE等多种组网形态，支持RDMA模式传输及TOE卸 载，提高系统传输性能 ?线性增长：系统性能随节点增加线性增长，最高可达700GB/s带宽 容量性能线性扩展，规模最大的单一文件系统 ?单一文件系统：140PB级存储容量，降低系统管理和维护的复杂度，并消除多个命名空 间带来的数据孤岛 ?超强扩展：3节点到288节点的平滑扩展，容量、性能随节点增加而线性增长 ?数据均匀分布：Share-nothing全对称分布式架构，系统的数据和元数据均匀分布在各 个节点上，消除单独的元数据节点访问瓶颈 ?超高利用率：高可靠性的同时，硬盘利用率最高可达95% 开放融合，承载多种应用 ?多种接口：支持NFS，CIFS，NDMP，FTP，HDFS等多种接口，一个系统承载多业务 应用，实现数据的全生命周期管理 ?多种节点类型：支持多种节点类型，支持不同应用承载 ?管理融合：实现对IT设备统一管理，提供分析报表，简化管理复杂度，提升运营效率
全方位可视化，简化资源管理 ?可靠性灵活配置：支持基于目录的冗余配比策略，提供不同的数据保护级别 ?自动统计和分析：自动化的性能统计及分析，辅助合理利用资源 ?自动部署：软件平台自动化部署和配置，“一键式”快速扩容，单节点扩容60秒之内 完成 ?权限管理：提供针对IP地址或用户/用户组的访问权限控制，创建安全、隔离的存储池 Info系列软件，智能存储管理 InfoEqualizer，客户端连接负载均衡 ?跨节点的客户端连接负载均衡，自动平衡容量和性能，优化集群资源 ?智能统一管理，支持节点故障切换(failover)和故障恢复(failback) ?基于DNS域名的负载均衡技术，支持多种负载均衡策略配置 InfoTier，动态分级存储 ?不同节点间动态分级存储，热点数据智能迁移，让不同性价比的存储发挥最大效益，降 低TCO ?支持多种数据迁移策略和优先级设置，无缝适应业务需求及变更 InfoAllocator，空间配额管理 ?在目录、用户、用户组的级别对存储进行精简资源调配，满足不同客户所需 ?支持配额项的多层嵌套关系管理，为客户提供易用，弹性灵活的空间访问 InfoProtector，高可靠数据保护 ?应用Erasure Code专利技术实现N+M数据保护–InfoProtector，业界最高水平的数据可靠 性和可用性保护机制，可支持4个节点同时故障的数据保护 ?系统能够自动重构，多节点并行重构数据，重构速度高达2TB/小时 InfoStamper，快照功能 ?目录级别快照，快速数据恢复 ?支持手动快照、定时快照（以天/周/月为粒度） InfoLocker，WORM功能 ?保护数据免遭意外、恶意更改和删除 ?支持设置WORM时钟，设置保护期 InfoReplicator，异步远程复制 ?减少系统恢复时间，应用于灾难恢复，数据备份或远距离数据迁移 ?支持不同目录1：N复制，N:1复制
2016年安徽省高等职业院校技能大赛（高职组） “云计算技术与应用”项目赛项规程 一、赛项名称 云计算技术与应用 二、竞赛目的 “云计算技术与应用”赛项紧密结合我国云计算产业发展战略规划和云计算技术发展方向，贯彻国务院《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》中人才措施要求，通过引入云计算平台、云存储和大数据挖掘分析等云应用场景，全面考察高职学生云计算技术基础、云计算平台规划设计、云平台搭建、虚拟桌面、大数据挖掘分析和云存储等多种云应用部署、运维和开发方面的前沿知识、技能、职业素养和团队协作能力。促进职业院校信息类相关专业课程改革，推动院校、科研院所与企业联合培养云计算人才，加强学校教育与产业发展的有效衔接。 三、竞赛方式与内容 （一）竞赛方式 1.比赛以团队方式进行，每校限报一支参赛队，每个参赛队由3名选手组成，其中队长1名，选手须为同校在籍高职高专学生，性别和年级不限，每个参赛队可配指导教师2名。参赛选手在报名获得确认后，原则上不再更换，允许队员缺席比赛。不允许更换新的指导教师。 2.比赛时间为4个小时，参赛队员必须在规定时间内完成比赛内容并提交相关文档。 3.裁判组对参赛队的操作规范、现场表现和提交的竞赛成果依据赛项评分标准进行评价评分。
（二）竞赛内容 根据业务需求和实际的工程应用环境，实现云计算平台架构的规划设计，完成云计算网络、服务器、存储服务器的互联和配置，完成云计算基础架构平台、云计算开发服务平台、云计算软件服务等平台软件的部署、配置和管理，通过云平台实现虚拟桌面、大数据分析、云存储等各类云应用部署、运维和开发，撰写开发与工程文档。 考核内容包括： 1.在理解命题给出的云计算应用系统需求的基础上，设计、构建并维护一个安全、可靠的云计算服务平台。 2.根据云平台设计方案来配置、调试云平台网络，确保网络能正常运行。 3.根据云平台设计方案配置、调试云计算管理服务器和节点服务器的CentOS Linux（或REDHAT EL）操作系统。 4.在安装了CentOS Linux（或REDHAT EL）系统的云计算服务器上配置ftp、http、samba等服务。 5.基于yum、rpm，构建云平台软件安装包本地资源仓库。 6.安装配置数据库mysql服务端、客户端。 7.安装安全框架组件身份认证系统。 8.云平台用户账号、各类服务密码、网络地址、iptables安全配置管理。 9.安装配置基础架构云服务平台。 10.安装配置云存储、模板、监控等基础架构平台的扩展服务。 11安装配置大数据Hadoop平台。 12.安装配置开发服务云平台。 13.基于开发服务云平台，安装配置常用企业云应用。 14.基于云存储服务，开发云存储Web应用和Android移动客户端。 15.提交符合规范的工程技术文档，如：系统结构图、系统设计文档、功能