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大数据与云计算摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。
秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloud computing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（big data）”时代已经来临[1]。
大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。
如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。
大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。
本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。
关键词: 大数据云计算数据分析数据挖掘引言在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。
2008 年9 月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”( big data) 的专刊。
2011 年5 月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据: 创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Big data: The next frontier for innovation，competition，and productivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。
2012 年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。
2012 年3 月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。
随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。
云计算与大数据在物联网中的融合应用随着技术的发展和人们对信息的需求不断增加，物联网作为信息智能化的核心技术正逐渐走进人们的生活，将会改变我们未来的生活方式。
而云计算和大数据则是让物联网发挥出更大作用的重要技术支持。
本文将探讨云计算和大数据在物联网中的融合应用。
一、云计算在物联网中的应用1. 私有云和公有云云计算是一种新型的计算模式，具有高效、低成本、可靠、安全等优点。
物联网中的设备数量巨大，对计算资源的需求也非常大。
云计算的优势可以更好地满足物联网的计算需求。
在物联网中，私有云和公有云是两种常见的云计算模式，它们可以根据不同情况进行选择。
私有云是一种专门为企业、机构或个人提供的云计算环境，不与其他用户共享资源。
私有云提供更高的安全性和可控性，可以根据个人或企业的需求进行定制。
在物联网中，私有云可以用于处理机密数据或重要数据，保证数据安全性。
公有云是一种开放的云计算环境，多个用户可以共享同一组计算资源，具有弹性、高效和低成本等优点。
在物联网中，使用公有云可以更加灵活地处理海量数据，快速进行数据处理和分析。
2. 边缘计算物联网中的设备分布广泛，需要快速处理的数据量也非常庞大。
边缘计算是将信息处理从数据中心移向数据源或者接近数据源的位置进行，可以避免数据传输中的延迟，提高数据处理的速度。
在物联网中，采用边缘计算的方式可以大大提高数据处理的速度和效率。
3. IaaS、PaaS、SaaSIaaS、PaaS、SaaS是云计算中的三种不同部署模式。
IaaS（基础设施即服务）是提供基础的计算、网络和存储设施，用户可以按需配置自己的应用程序和系统环境。
PaaS（平台即服务）是通过互联网提供应用程序开发环境和运行环境的云计算服务。
用户可以在该平台上进行应用程序的开发、测试、运行等。
SaaS（软件即服务）是通过互联网提供的已经部署好的软件服务。
用户可以直接调用这些服务而无需自行部署。
在物联网中，这三种云计算部署模式可以根据对计算资源的需求进行选择，实现更加灵活、高效的计算服务。
云计算技术在各行业的解决方案研究与应用实践第1章云计算技术概述 (5)1.1 云计算的发展历程 (5)1.1.1 早期摸索（20世纪90年代至21世纪初） (5)1.1.2 云计算概念提出（2006年） (5)1.1.3 云计算快速发展（2006年至今） (6)1.2 云计算的关键技术 (6)1.2.1 虚拟化技术 (6)1.2.2 分布式计算与存储技术 (6)1.2.3 数据中心技术 (6)1.2.4 资源调度与优化技术 (6)1.2.5 安全与隐私保护技术 (6)1.3 云计算的服务模式与部署方式 (6)1.3.1 基础设施即服务（IaaS） (6)1.3.2 平台即服务（PaaS） (6)1.3.3 软件即服务（SaaS） (7)1.3.4 公共云 (7)1.3.5 私有云 (7)第2章云计算在行业的应用 (7)2.1 电子政务云建设 (7)2.1.1 电子政务云建设背景 (7)2.1.2 电子政务云建设方案 (7)2.1.3 电子政务云建设成效 (8)2.2 大数据分析与决策支持 (8)2.2.1 大数据分析背景 (8)2.2.2 大数据分析方案 (8)2.2.3 大数据分析成效 (8)2.3 智慧城市云计算平台 (9)2.3.1 智慧城市云计算平台建设背景 (9)2.3.2 智慧城市云计算平台建设方案 (9)2.3.3 智慧城市云计算平台成效 (9)第3章云计算在金融行业的应用 (10)3.1 金融云服务架构 (10)3.1.1 金融云服务架构的组成 (10)3.1.2 金融云服务架构的优势 (10)3.2 云计算在银行领域的实践 (10)3.2.1 基础设施云化 (10)3.2.2 核心业务系统上云 (10)3.2.3 金融创新产品 (10)3.3 保险业与云计算的结合 (10)3.3.2 优化保险产品创新 (11)3.3.3 提升客户服务水平 (11)3.4 证券行业的云计算应用 (11)3.4.1 高频交易 (11)3.4.2 投资研究 (11)3.4.3 风险管理 (11)第4章云计算在医疗行业的应用 (11)4.1 医疗云计算基础设施建设 (11)4.1.1 医疗云架构设计 (11)4.1.2 关键技术 (12)4.1.3 实施策略 (12)4.2 电子病历与云端存储 (12)4.2.1 电子病历系统架构 (12)4.2.2 云端存储技术 (12)4.2.3 应用实践 (12)4.3 医疗大数据分析与挖掘 (12)4.3.1 医疗大数据来源与特点 (12)4.3.2 数据分析方法 (12)4.3.3 应用实践 (13)4.4 区域医疗信息化与云计算 (13)4.4.1 区域医疗信息化架构 (13)4.4.2 云计算在区域医疗信息化中的应用 (13)4.4.3 应用实践 (13)第5章云计算在教育行业的应用 (13)5.1 教育云计算的发展现状与趋势 (13)5.1.1 教育云计算的定义与特点 (13)5.1.2 国内外教育云计算发展现状 (13)5.1.3 教育云计算的发展趋势 (13)5.2 云计算在远程教育中的应用 (13)5.2.1 远程教育概述 (13)5.2.2 云计算在远程教育中的实践案例 (13)5.2.3 云计算在远程教育中的优势与挑战 (14)5.3 智慧校园与云计算 (14)5.3.1 智慧校园的构建理念 (14)5.3.2 云计算在智慧校园中的应用场景 (14)5.3.3 智慧校园云计算解决方案的实践案例 (14)5.4 教育资源共享与云计算 (14)5.4.1 教育资源共享的重要性与现状 (14)5.4.2 云计算在教育资源共享中的应用 (14)5.4.3 云计算促进教育资源共享的案例分析 (14)5.1 教育云计算的发展现状与趋势 (14)5.1.1 教育云计算的定义与特点 (14)5.1.2 国内外教育云计算发展现状 (14)5.2 云计算在远程教育中的应用 (14)5.2.1 远程教育概述 (14)5.2.2 云计算在远程教育中的实践案例 (14)5.2.3 云计算在远程教育中的优势与挑战 (14)5.3 智慧校园与云计算 (15)5.3.1 智慧校园的构建理念 (15)5.3.2 云计算在智慧校园中的应用场景 (15)5.3.3 智慧校园云计算解决方案的实践案例 (15)5.4 教育资源共享与云计算 (15)5.4.1 教育资源共享的重要性与现状 (15)5.4.2 云计算在教育资源共享中的应用 (15)5.4.3 云计算促进教育资源共享的案例分析 (15)第6章云计算在制造业的应用 (15)6.1 制造业与云计算的融合 (15)6.1.1 云计算在制造业的技术架构 (15)6.1.2 制造业云计算的关键技术 (15)6.1.3 制造业云计算的商业模式创新 (15)6.2 工业大数据与云计算 (15)6.2.1 工业大数据的概念与特点 (15)6.2.2 云计算在工业大数据处理中的应用 (15)6.2.3 工业大数据在制造业的价值体现 (15)6.3 智能制造与云平台 (15)6.3.1 智能制造的发展趋势与云平台的关系 (16)6.3.2 云计算在智能制造中的应用场景 (16)6.3.3 智能制造云平台的构建与实施 (16)6.4 制造业供应链管理中的云计算应用 (16)6.4.1 供应链管理的挑战与云计算的应对策略 (16)6.4.2 云计算在供应链协同管理中的作用 (16)6.4.3 云计算在供应链风险管理中的应用 (16)6.4.4 云计算在供应链优化与决策支持中的实践案例 (16)第7章云计算在物流行业的应用 (16)7.1 物流云计算基础设施建设 (16)7.1.1 物流云平台架构设计 (16)7.1.2 物流云数据中心布局 (16)7.1.3 云计算在物流信息安全保障中的作用 (16)7.2 云计算在物流仓储管理中的应用 (16)7.2.1 仓储资源调度与优化 (16)7.2.2 仓储物流信息集成与共享 (16)7.2.3 仓储智能化设备与云计算的融合 (16)7.3 物流运输与云计算 (17)7.3.1 运输路径优化 (17)7.3.2 运输车辆监控与调度 (17)7.3.3 货物追踪与查询 (17)7.4.1 供应链协同平台构建 (17)7.4.2 供应链风险管理 (17)7.4.3 供应链优化与决策支持 (17)第8章云计算在零售行业的应用 (17)8.1 零售业云计算的发展趋势 (17)8.1.1 零售行业对云计算技术的需求 (17)8.1.2 云计算在零售行业的发展现状 (17)8.1.3 零售业云计算的未来发展趋势 (17)8.2 云计算在电子商务中的应用 (17)8.2.1 电子商务平台架构的云化 (17)8.2.2 云计算在电子商务中的优势体现 (17)8.2.3 电子商务中的云计算应用场景 (18)8.3 消费者行为分析与云计算 (18)8.3.1 消费者行为分析在零售业的重要性 (18)8.3.2 云计算在消费者行为分析中的应用 (18)8.3.3 基于云计算的消费者行为分析案例 (18)8.4 零售业物流与云计算 (18)8.4.1 零售业物流面临的挑战与云计算的应对策略 (18)8.4.2 云计算在零售物流中的实际应用 (18)8.4.3 零售业物流与云计算的融合发展趋势 (18)8.1 零售业云计算的发展趋势 (18)8.1.1 零售行业对云计算技术的需求 (18)8.1.2 云计算在零售行业的发展现状 (18)8.1.3 零售业云计算的未来发展趋势 (18)8.2 云计算在电子商务中的应用 (18)8.2.1 电子商务平台架构的云化 (18)8.2.2 云计算在电子商务中的优势体现 (19)8.2.3 电子商务中的云计算应用场景 (19)8.3 消费者行为分析与云计算 (19)8.3.1 消费者行为分析在零售业的重要性 (19)8.3.2 云计算在消费者行为分析中的应用 (19)8.3.3 基于云计算的消费者行为分析案例 (19)8.4 零售业物流与云计算 (19)8.4.1 零售业物流面临的挑战与云计算的应对策略 (19)8.4.2 云计算在零售物流中的实际应用 (19)8.4.3 零售业物流与云计算的融合发展趋势 (20)第9章云计算在能源行业的应用 (20)9.1 能源云计算基础设施建设 (20)9.1.1 云计算在能源领域的需求分析 (20)9.1.2 能源云计算基础设施架构设计 (20)9.1.3 能源云计算基础设施的关键技术 (20)9.1.4 能源云计算基础设施的安全保障 (20)9.2 智能电网与云计算 (20)9.2.1 云计算在智能电网中的作用 (20)9.2.2 基于云计算的智能电网数据管理 (20)9.2.3 云计算在智能电网中的应用案例分析 (20)9.2.4 云计算在智能电网中的挑战与应对策略 (20)9.3 新能源管理与云计算 (20)9.3.1 新能源产业发展现状与云计算需求 (20)9.3.2 云计算在新能源管理中的关键应用 (20)9.3.3 基于云计算的新能源发电预测与优化 (20)9.3.4 云计算在新能源并网与调度中的应用 (20)9.4 能源大数据与云计算 (20)9.4.1 能源大数据的概念与挑战 (20)9.4.2 云计算在能源大数据处理中的应用 (20)9.4.3 能源大数据分析与挖掘技术 (20)9.4.4 基于云计算的能源大数据服务平台 (20)第10章云计算在信息安全领域的应用 (21)10.1 云计算安全挑战与对策 (21)10.1.1 安全挑战 (21)10.1.2 对策 (21)10.2 数据安全与隐私保护 (21)10.2.1 数据安全 (21)10.2.2 隐私保护 (21)10.3 云计算安全防护技术 (22)10.3.1 安全隔离技术 (22)10.3.2 入侵检测与防御技术 (22)10.3.3 安全审计与监控技术 (22)10.4 云安全产业生态与发展趋势 (22)10.4.1 产业生态 (22)10.4.2 发展趋势 (22)第1章云计算技术概述1.1 云计算的发展历程云计算作为信息技术的一种新兴形态，起源于20世纪90年代的网格计算和集群计算。
物联网私有云平台系统解决方案(DOCX 28页)物联网私有云平台系统解决方案目录第一章背景 (3)1.1挑战 (3)1.2机遇 (3)第二章需求分析 (4)2.1现状分析 (4)2.2需求分析 (4)第三章方案设计 (5)3.1总体规划、分步实施 (5)3.2立足现状、稳妥推进 (5)3.3 滚动推进、持续改进 (5)3.4 重点突出、以点带面 (5)第四章方案设计 (6)4.1物联网私有云系统架构 (6)4.1.1系统架构 (6)4.1.3系统数据流程 (7)4.2方案详细设计 (7)4.3数据传输 (8)4.4数据规则引擎（定制） (9)4.4数据存储 (10)4.5数据分析处理 (10)4.6前端web展示 (11)4.6.1物联网私有云平台搭建 (11)4.6.2用户中心 (19)4.6.3日志及报警审计 (22)4.7数据安全 (24)4.7.1用户数据隐私 (25)4.7.2访问许可验证 (25)4.7.3用户数据分离 (26)4.7.4攻击防范机制 (26)4.7.5丰富的智能硬件接入方案 (26)第五章案例解析 (26)5.1成功案例 (26)5.2方案优势 (28)第一章背景1.1挑战物联网是指利用传感技术、RFID标签、嵌入式系统技术等，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大的网络，其目的是将所有物品与互联网连接在一起以用于识别和管理-----也就是目前国内市场热炒的“互联网+”的概念的一种具象化表现。
物联网应用行业为多学科，多领域交叉产业，涉及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业检测等等。
随着市场经济的不断发展，市场对物联网行业的以来也越来越大。
我国于2009年8月提出“感知中国”以来，物联网被正式列为国家五大新兴战略性产业之一，在中国受到了极大的关注。
据预测，2020年全球物联网产业产值将是互联网的30倍，仅中国物联网产业产值将超过5万亿。
60DIGITCW2017.07断地流入被称为“蜂巢”的数据仓库，并进行数据清洗，然后再重新分门别类地根据属性存储在数据沙盒里对外供给。
石清华介绍，他们将“探针-蜂巢-数据沙盒”的三层结构称为“数据蜂巢系统”，是一种非干扰式的全自动数据萃取系统，可以节约存储成本，降低数据使用门槛。
他表示，数据蜂巢系统是MineData 的基石，正是因为它的存在，才使得上层平台的数据一直是鲜活和多维度的。
数据之用既然有了这么好的数据，如何表达加以利用，指导具体业务？这就是MineData 其他两个重要的组成部分：MineMap 和MineLab 。
前者解决了位置大数据的可视化，后者则解决了位置大数据的分析。
MineMap 是一站式地图可视化产品，提供所见即所得的地图定制服务。
简单些理解，就是将以前非常专业的地图配置问题，按照互联网的交互体验，进行了重构，数据不只有静态的，而且也可以是动态的，甚至更加炫酷，只要有足够的创意，就能获得用一年前，四维图新总裁程鹏曾表示“我们已经从传统的导航数据地图成长为以位置为核心的大数据公司，四维图新的大数据能力将开放给所有行业”。
一年后，随着MineData 位置大数据平台的正式发布，四维图新构建的大数据计划终于成为现实。
MineData 是依托于四维图新十余年导航电子地图的生产及服务经验，孵化于集团内部，首次将旗下所有子公司、所有产品线数据和合作伙伴数据进行充分整合，利用自身数据、算法和技术优势推出的位置信息SaaS 平台，构建数据共享平台，主要由子公司世纪高通负责运营。
数据之源海纳百川，聚沙成塔。
四维图新目前有包括地图、OEM 、后装车机、移动端、芯片以及合作伙伴等六大数据来源，可以获得多个维度的海量数据。
其中，四维图新自有数据源就包括了全国及港澳地区的导航数据、现场资料、深度数据和340余座城市的道路实况。
目前，四维图新的数据总量已经超过4000TB ，而且还在以每天2.8TB 的速度增长。
33.2系统基本结构Server 1 Server Ni ∖■将GPF S磁盘设备挂载到集群中节点的文件系无中磁盘GPFS文件系统最底层的是物理磁盘设备。
原则上可以采用系统上任何块设备，包括磁盘，磁盘分区，逻辑卷。
从物理连接上来看，GPFS支持使用所有方式连接的磁盘。
包括本地IDE磁盘，本地SCSI磁盘，光纤SAN磁盘，iSCSI磁盘，等等。
网络共享磁盘（NSD）NSD是由磁盘映射出来的虚拟设备，NSD与磁盘是一一对应的关系。
NSD被标记了不同属性来区分Server 1 Server Ni ∖■将GPF S磁盘设备挂载到集群中节点的文件系无中磁盘GPFS文件系统最底层的是物理磁盘设备。
原则上可以采用系统上任何块设备，包括磁盘，磁盘分区，逻辑卷。
从物理连接上来看，GPFS支持使用所有方式连接的磁盘。
包括本地IDE磁盘，本地SCSI磁盘，光纤SAN磁盘，iSCSI磁盘，等等。
网络共享磁盘（NSD ）NSD是由磁盘映射出来的虚拟设备，NSD与磁盘是一一对应的关系。
NSD被标记了不同属性来区分Server 1 Server Ni ∖■将GPF S磁盘设备挂载到集群中节点的文件系无中磁盘GPFS文件系统最底层的是物理磁盘设备。
原则上可以采用系统上任何块设备，包括磁盘，磁盘分区，逻辑卷。
从物理连接上来看，GPFS支持使用所有方式连接的磁盘。
包括本地IDE磁盘，本地SCSI磁盘，光纤SAN磁盘，iSCSI磁盘，等等。
网络共享磁盘（NSD ）NSD是由磁盘映射出来的虚拟设备，NSD与磁盘是一一对应的关系。
NSD被标记了不同属性来区分1.可扩展性，多家100PB 以上的客户，扩展至EB 以上的无共享架构。
2.安全性，零接触、运营商级别的安全性且内置加密功能。
IBM Cleversafe 对象存储山三部分组成，包括CS Manager 管理节点、Accesser 访问节点和Silcestor 存 储节点，其中管理节点安装Cleversafe 软件实现对Cleversafe 对象存储系统的监控和管理，访问节点提供 对外的用户访问，存储节点用于代替原有的NAS 系统保存海量的数据。
私有云存储方案介绍目录1.产品简介2.产品特性3.产品原理4.适用场景5.竞品分析1产品简介持久可用、按需扩容、开放兼容产品简介腾讯云私有云存储CSP（Cloud Storage on Private）是面向企业提供可扩展、高可靠、强安全、低成本的PB级海量数据存储能力，同时保证核心敏感数据私密性。
CSP提供客户机房私有部署、腾讯云机房专区部署两种方式，满足客户多种场景需求，并保障客户对系统100%可控。
S3、Swift 、FTP 、NFS 、CIFS 、iSCSI 、LibRBD 接口协议兼容集群状态监控数据一致性管理数据分布算法集群故障自愈X86 CPU SAS/SATA NVMe SSD 10GE/IB集群概览存储池管理主机管理用户管理日志管理集群巡检管理模块存储接入层存储桶管理对象管理权限控制读写缓存恢复控制生命周期管理集群巡检备份容灾配额管理压缩加密存储逻辑层存储引擎层硬件设备层OpenStack金融专有云T-Stack媒资编辑归档备份非结构化数据应用场景大数据分析媒资归档安防监控流媒体平台基因测序自动驾驶私有云平台CloudStack 结构化数据虚拟桌面数据库S3、Swift 、FTP 、NFS 、CIFS 、iSCSI 、LibRBD 接口协议C l u s t e r M a n a g e r 集群部署监控模块C l u s t e r M o n i t o r 分布式监控集群Index Storage 索引存储集群Index Storage Index Storage Index Storage Index StorageIndex StorageIndex StorageData Access 数据接入集群Data Access Data Access Data Access Data AccessData Storage Device(DSD)数据存储设备集群DSD DSD DSD DSD DSDDSDDSDDSD应用接入•S3、Swift 、FTP 、NFS 、CIFS 、iSCSI 、LibRBD •集群水平无限扩展•无单点故障数据层•数据跨机器存储•索引和数据模块水平扩展•自动精简配置集群监控部署•集群组件纬度监控•节点纬度监控•心跳检测，秒级切换•集群可视化部署2产品特性持久可用、按需扩容、开放兼容、高IO混合盘、冷热分层对象存储文件存储块存储数据中心A机架1机架2机架31.分布式架构2.副本/纠删码冗余策略3.支持主机、机架、数据中心容灾4.两地三中心容灾5.腾讯云COS备份6.恢复QoS7.硬件监控、磁盘Smart监控（坏块率、慢盘检测）数据中心B数据中心C最小集群4096+1.支持磁盘、主机、机架纬度扩容2.支持存储桶跨Pool ，减轻扩容对系统冲击3.支持配置数据均衡策略（按带宽）、数据均衡时间段（业务低峰期），减轻扩容对线上业务影响对象存储文件存储块存储机架1机架3私有云存储CSPS3、Swift 、FTP 、NFS 、CIFS 、iSCSI 、LibRBD私有云| OpenStack | 媒资归档| 大数据分析| 虚拟桌面| 数据库应用InfiniBand 、RDMA10GE 、40GE机架21.上游存储协议（S3、Swift 、FTP 、NFS 、CIFS 、iSCSI 、LibRBD ）2.上游软件框架集成（OpenStack 、CloudStack 、ZStack 、金融私有云、媒资归档平台、大数据分析、虚拟桌面、数据库应用）3.底层硬件兼容（X86、NVMe 、IB 、RDMA ）产品特性–高IO 方案1.访问IO 由访问层进入到存储集群，进行对应的协议转换，包括NFS/SMB 等2.在索引层获取对应数据的key value ，即寻址地址3.Cache 层中，会采用SSD 的介质，进行文件的合并，或者热数据的预读4.合并的小文件会存储到更为温冷的SATA 介质中，或者将温冷数据加载到Cache 层总Indexing 索引CacheDS 数据存储访问IO 1234产品特性–冷热沉降方案NVMeSSDSSD混合SATA SATA介质生命周期归档数据(年)Rarely Accessed安全事件通知版本控制跨区域复制“温”数据(天，月)Less-frequently Accessed“热”数据(秒,分,时)Active & Temporary1.根据策略可以将数据在不同热温冷的存储介质中进行迁移2.可以根据应用所需的吞吐，IOPS进行不同存储介质的选择，并且兼顾性价比3.对于生产、容灾场景，可以做到更为灵活的策略迁移大数据分析内容分发优选数据临时小文件媒体转码文件企业数据备份容灾跨地域冗余深度离线归档3适用场景安防监控、备份归档、大数据分析、混合云架构、企业网盘互联网专线接入实时监控回看高性能转码数据生命周期管理热数据缓存层S3兼容RESTful APISDK 开发包数据归档与备份数据降冷数据保护视频监控集中管理平台人工智能人脸验身区域境界人流统计物品追踪RTMPRTSPHLSFLV/MP4报警系统出入口控制系统管理腾讯私有云存储-CSP场景特点：1.高IO 吞吐带宽2.在线扩容3.数据到期自动删除4.敏感数据保护数据压缩纠删编码高密度机型低成本高可靠故障域隔离多副本冗余Smart 磁盘检测强安全数据生命周期数据加密数据保护适用场景–备份上云及云内备份适用场景–大数据分析&在线媒资编辑数据可视化Visualization 开发套件SDK实时SQL引擎Real-time SQL Engine数据挖掘Data Mining文本分析Text Mining消息队列Message Queue并行处理框架Map/Reduce数据采集平台Data Acquisition Platform结构化数据ETL工具标准协议HTTP/MQTT行业协议IEC/CSG数据存储Data Storage 高IO 吞吐>10GB性能、成本折衷权限管理分布式文件存储File Storage分布式对象存储Object Storage分布式块存储Block Storage海量小文件优化数据缓存场景特点：1.吞吐量大2.兼顾成本3.海量小文件优化4.权限管理适用场景–混合云架构数据分块/加密归档数据取回历史媒体带库非编站点加密磁带网关加密文件网关CSP私有化存储VTL数据分块/加密私有云公有云2-3PB~500TB 转码服务适用场景–企业网盘文件存储与内容管理多种自定义同步，云端同步状态实时监控，文件回收站，文件预览水印，文件历史版本，高级搜索系统，文件内容全文检索等安全日志与审计权限与角色管理文件夹权限设置，支持多维度权限组合查询，自定义角色系统，自定义权限继承模式等弹性网盘存储空间共享与协作消息与通知云端全同步，内部文件一键发送，临时文件夹共享借阅，文件评论，文件锁功能等高可靠，高可用基于腾讯云存储+云计算提供的IaaS通讯录与组织架构管理企业通讯录，部门隐藏模式，支持成员禁用状态，独立部门管理员配置等腾讯云+ 够快7*24 售后服务账号安全与管理数据私密性高敏感数据存储在私有环境内，非敏感数据存储在公有云中享受多种腾讯云优惠政策（云服务器，云存储，云硬盘）3技术细节方案-两层分布式架构母机子机/dev/sdaqume qcow2raw 存储cellcellcellM10TS6-10Gclientagentmaster mastermasterzookeeper接入控制中心读写IO 路径写IO 复制路径拓扑、路由和卷信息推送路径控制中心选主和元数据存储M10接入：包含client(IO)和agent(管理)模块，负责将CBS 以块设备形式在母机上展现存储：cell 模块，三份数据副本，基于链式复制，NRW 一致性模型，cache+binlog 写入模型控制中心：master 模块，基于ZK 实现高HA 的控制中心，负责管理拓扑、路由和卷信息BlockVolumeCell Cell CellConsistency hash●用户看到的逻辑地址空间由多个Block 组成，Block 大小1M ●用户请求通过一致性Hash 计算后，转发到相应Cell Pair方案-数据分布.1方案-数据分布.2●Disk 初始化为多个Block ，Block 大小与用户逻辑Block 一致●Block 是空间分配管理的最小单位●Tablet 是路由管理的基本单元，大小2GB●Tablet 包含若干固定大小BlockTablet TabletCP2Tablet TabletDiskBlock Block Block BlockBlock Block Block Block Block Logic View Physic Viewlazy 路由同步策略方案-路由同步•lazy 路由同步drivermastercellcellcellRouteIO ERR Route Get①master 路由更新master 推送路由到所有normal celldriver 正常IO 请求cell 返回路由异常driver get route 请求cell 返回路由增量当前cell 异常，driver get route 请求从masterRouteGetmaster 返回路由增量②③④⑤⑥⑦⑧master 保存路由表信息，cell 、driver 存路由副本（见CHT 结构）路由信息增量同步（减小同步路由信息大小）路由变更时master 主动推送路由到cellcell 上架时master 主动推送路由到新上cell driver （本机群）首次挂盘时master 主动推送路由到driverdriver IO 时发现路由版本低主动从主cell 拉取主cell 发现自身路由比driver 版本低从master 拉取主cell 发现自身路由比从cell 版本低从从cell 拉取从cell 发现自身路由比主cell 版本低从master 拉取所有向cell 拉取路由失败后都改为向master 拉取方案-多副本备份扇形多副本备份Cell (master)Cell (slave)Cell (slave)② write③ ack② write③ ack① write ④ ack Driver 数据写/删Cell (master)① read ② ack Driver 数据读取扇形多副本说明：a.cell (tablet)分主从b.主从节点以tablet 为粒度c.主从节点在tabletpair 中表示d.主节点down 升级从节点为主e.读请求从主节点读取f.写/删请求先路由到主节点，主节点并行路由到从节点•存储引擎示意图IO调度：调度触发：定时、水位当前活跃平面：block顺序落地非活跃平面：lru顺序落地先非活跃平面后当前平面方案-存储引擎内存布局：元数据、数据缓存区硬盘布局：meta双平面、binlog双平面、data区优化：增加binlog区，提升数据安全性优化调度，防止数据满导致的IO失败方案-故障恢复ClientReplicationReplicationReplication故障恢复节点①写请求②写备副本②写备副本③写主副本④写返回Binlog 增量恢复部署模型Cell Cell Cell CellMaster Client仓库：3x4组Cell•仓库模型：4组Cell ，构成，容量86T(1.8T*4*12)•Zone 规模：80PB(SSD+SATA)Master性能估算母机子机/dev/sdaqume qcow2raw 存储cellcellcellM10TS6-10Gclient接入T1T2T3T4T5IO 时延模型分析T1子机块设备和虚拟化路径，0.1msT2母机块设备IO 路径，<0.01ms T3Client 到主副本，0.4msT4主副本到从副本，0.4msT5磁盘读延时，10ms ；写延时，3ms简化模型：T total = T 读写磁盘+ T 非读写磁盘写延时：binlog 延时+flush 延时= 1000/50MB/18K(平均请求大小) + 1000/600(顺序化IOPS) = 2.06ms T total_NCBS <= T total_apollo谢谢。
