存储方案数据中心：高可用性？ (存储方案数据怎么看)

文章编号：6694 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-03-29 13:53:25 / 浏览：次

存中起着至关不断增长和中心的高可的指标。本发，探讨数据

我们需要明确什。高可用性是指系统或服务能够在大部分时间内保持可靠性、稳定性，即便在出现故障或灾难时也能够快速恢复，保证业务的连续性。在数据中心中，高可用性意味着数据存储系统能够随时随地提供可靠的访问和服务。

存储方案是数据中心高可用性的重要组成部分。一个优秀的存储方案应该具备以下几个关键特征：

首保证高可用性的基础。通过数据冗余，即在多个地方保存相同的数据副本，一旦某个存储节点出现故障，系统可以迅速切换到其他节点，确保数据的完整性和可用性。常见的数据冗余技术包括RAID（磁盘冗余阵列）和备份复制等。

负载均衡也是保证高可用性的重要策略之一。通过负载均衡，存储系统可以根据实时负载情况动态调整数据访问的路径和分配，避免单个节点负载过重导致性能下降或故障风险增加。负载均衡还可以提高系统的整体效率>

不仅如此，容灾备份和灾难恢复也是存储方案高可用性的重要考量因素。数据中心应该建立完善的容灾备份机制，将数据分布在不同的地理位置，并定期进行备份和演练，以的灾难事件，确保数据的安全性和可靠性。

除了技术手段，存储方案的设计和架构响。合理的数据存储布局、良好的网络架构、有效的数据系统的稳定性和可用性。同时，不同类型的存储方案（如本地存储合存储）各有特点，需要根据具体业务需求和预算考量选择最适合的方案。

存储高可用性中扮演着至关通过合理选择和配置存储方案，结合有效的数据冗余、快速故障恢复、负载均衡、容灾备份等措施，数据中心可以提高其可靠性和稳定性，保证业务的持续运行。未来，随着技术的不断不断演进，存储方案的高可用性将变得更加重要和复杂，需要不断优化和改进，以适应日益增长的数据需求和挑战。

华为发布下一代数据中心引领数字化时代的数据存储与处理新趋势

华为发布下一代数据中心：引领数字化时代的数据存储与处理新趋势

随着数字化时代的到来，数据成为了企业发展的核心资源。然而，传统的数据存储与处理方式已经无法满足日益增长的数据需求和复杂的业务场景。为了应对这一挑战，华为发布了下一代数据中心解决方案，引领了数字化时代的数据存储与处理新趋势。

一、背景介绍

随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，数据中心的规模和复杂性不断增加。传统的数据中心架构已经无法满足高密度、高性能、高可靠性等要求。因此，华为推出了下一代数据中心解决方案，旨在提供更高效、更灵活、更可靠的数据存储与处理能力。

二、华为下一代数据中心解决方案的特点

1.高性能：华为下一代数据中心解决方案采用了先进的硬件和软件技术，能够实现更高的计算、存储和网络性能。通过优化硬件架构和算法，提升数据处理能力，满足企业对于高性能计算和大规模数据处理的需求。

2.高可靠性：华为下一代数据中心解决方案采用了分布式存储和计算技术，实现了数据的冗余备份和自动故障恢复。即使在硬件故障或网络中断的情况下，数据中心依然能够保持高可用性，确保业务的连续运行。

3.高可扩展性：华为下一代数据中心解决方案支持横向和纵向的扩展。通过添加更多的服务器和存储设备，可以实现数据中心的横向扩展，满足不断增长的数据需求。同时，通过升级硬件和软件，可以实现数据中心的纵向扩展，提升计算和存储性能。

三、华为下一代数据中心解决方案的操作步骤

1.规划和设计：根据企业的需求和业务场景，进行数据中心的规划和设计。确定数据中心的规模、性能、可靠性等指标，选择合适的硬件和软件配置。

2.部署和调试：根据设计方案，部署数据中心的硬件和软件设备。进行网络连接、设备配置、系统调试等工作，确保数据中心的正常运行。

3.数据迁移和备份：将现有的数据迁移到新的数据中心。根据数据的重要性和敏感性，制定合理的备份策略，确保数据的安全性和可靠性。

4.监控和管理：建立数据中心的监控系统，实时监测数据中心的运行状态和性能指标。根据监控结果，及时进行故障排查和性能优化，确保数据中心的稳定运行。

五大常见的MySQL高可用方案(最全)

1. 概述我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时，主要要考虑如下几方面：如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障，能尽快恢复数据库的可用性，尽可能的减少停机时间，保证业务不会因为数据库的故障而中断。用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。当业务发生数据库切换时，切换前后的数据库内容应当一致，不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。 2. 高可用方案 2.1. 主从或主主半同步复制使用双节点数据库，搭建单向或者双向的半同步复制。在5.7以后的版本中，由于lossless replication、logical多线程复制等一些列新特性的引入，使得MySQL原生半同步复制更加可靠。常见架构如下：通常会和proxy、keepalived等第三方软件同时使用，即可以用来监控数据库的健康，又可以执行一系列管理命令。如果主库发生故障，切换到备库后仍然可以继续使用数据库。优点：架构比较简单，使用原生半同步复制作为数据同步的依据；双节点，没有主机宕机后的选主问题，直接切换即可；双节点，需求资源少，部署简单；缺点：完全依赖于半同步复制，如果半同步复制退化为异步复制，数据一致性无法得到保证；需要额外考虑haproxy、keepalived的高可用机制。 2.2. 半同步复制优化半同步复制机制是可靠的。如果半同步复制一直是生效的，那么便可以认为数据是一致的。但是由于网络波动等一些客观原因，导致半同步复制发生超时而切换为异步复制，那么这时便不能保证数据的一致性。所以尽可能的保证半同步复制，便可提高数据的一致性。该方案同样使用双节点架构，但是在原有半同复制的基础上做了功能上的优化，使半同步复制的机制变得更加可靠。可参考的优化方案如下： 2.2.1. 双通道复制半同步复制由于发生超时后，复制断开，当再次建立起复制时，同时建立两条通道，其中一条半同步复制通道从当前位置开始复制，保证从机知道当前主机执行的进度。另外一条异步复制通道开始追补从机落后的数据。当异步复制通道追赶到半同步复制的起始位置时，恢复半同步复制。 2.2.2. binlog文件服务器搭建两条半同步复制通道，其中连接文件服务器的半同步通道正常情况下不启用，当主从的半同步复制发生网络问题退化后，启动与文件服务器的半同步复制通道。当主从半同步复制恢复后，关闭与文件服务器的半同步复制通道。优点：双节点，需求资源少，部署简单；架构简单，没有选主的问题，直接切换即可; 相比于原生复制，优化后的半同步复制更能保证数据的一致性。缺点：需要修改内核源码或者使用mysql通信协议。需要对源码有一定的了解，并能做一定程度的二次开发。依旧依赖于半同步复制，没有从根本上解决数据一致性问题。 2.3. 高可用架构优化将双节点数据库扩展到多节点数据库，或者多节点数据库集群。可以根据自己的需要选择一主两从、一主多从或者多主多从的集群。由于半同步复制，存在接收到一个从机的成功应答即认为半同步复制成功的特性，所以多从半同步复制的可靠性要优于单从半同步复制的可靠性。并且多节点同时宕机的几率也要小于单节点宕机的几率，所以多节点架构在一定程度上可以认为高可用性是好于双节点架构。但是由于数据库数量较多，所以需要数据库管理软件来保证数据库的可维护性。可以选择MMM、MHA或者各个版本的proxy等等。常见方案如下： 2.3.1. MHA+多节点集群 MHA Manager会定时探测集群中的master节点，当master出现故障时，它可以自动将最新数据的slave提升为新的master，然后将所有其他的slave重新指向新的master，整个故障转移过程对应用程序完全透明。 MHA Node运行在每台MySQL服务器上，主要作用是切换时处理二进制日志，确保切换尽量少丢数据。 MHA也可以扩展到如下的多节点集群：优点：可以进行故障的自动检测和转移; 可扩展性较好，可以根据需要扩展MySQL的节点数量和结构; 相比于双节点的MySQL复制，三节点/多节点的MySQL发生不可用的概率更低缺点：至少需要三节点，相对于双节点需要更多的资源; 逻辑较为复杂，发生故障后排查问题，定位问题更加困难; 数据一致性仍然靠原生半同步复制保证，仍然存在数据不一致的风险; 可能因为网络分区发生脑裂现象; 2.3.2. zookeeper+proxy Zookeeper使用分布式算法保证集群数据的一致性，使用zookeeper可以有效的保证proxy的高可用性，可以较好的避免网络分区现象的产生。优点：较好的保证了整个系统的高可用性，包括proxy、MySQL; 扩展性较好，可以扩展为大规模集群; 缺点：数据一致性仍然依赖于原生的mysql半同步复制; 引入zk，整个系统的逻辑变得更加复杂; 2.4. 共享存储共享存储实现了数据库服务器和存储设备的解耦，不同数据库之间的数据同步不再依赖于MySQL的原生复制功能，而是通过磁盘数据同步的手段，来保证数据的一致性。 2.4.1. SAN共享储存 SAN的概念是允许存储设备和处理器（服务器）之间建立直接的高速网络（与LAN相比）连接，通过这种连接实现数据的集中式存储。常用架构如下：使用共享存储时，MySQL服务器能够正常挂载文件系统并操作，如果主库发生宕机，备库可以挂载相同的文件系统，保证主库和备库使用相同的数据。优点：两节点即可，部署简单，切换逻辑简单；很好的保证数据的强一致性；不会因为MySQL的逻辑错误发生数据不一致的情况；缺点：需要考虑共享存储的高可用；价格昂贵； 2.4.2. DRBD磁盘复制 DRBD是一种基于软件、基于网络的块复制存储解决方案，主要用于对服务器之间的磁盘、分区、逻辑卷等进行数据镜像，当用户将数据写入本地磁盘时，还会将数据发送到网络中另一台主机的磁盘上，这样的本地主机(主节点)与远程主机(备节点)的数据就可以保证实时同步。常用架构如下：当本地主机出现问题，远程主机上还保留着一份相同的数据，可以继续使用，保证了数据的安全。 DRBD是linux内核模块实现的快级别的同步复制技术，可以与SAN达到相同的共享存储效果。优点：两节点即可，部署简单，切换逻辑简单；相比于SAN储存网络，价格低廉；保证数据的强一致性；缺点：对io性能影响较大；从库不提供读操作； 2.5. 分布式协议分布式协议可以很好解决数据一致性问题。比较常见的方案如下： 2.5.1. MySQL cluster MySQL cluster是官方集群的部署方案，通过使用NDB存储引擎实时备份冗余数据，实现数据库的高可用性和数据一致性。优点：全部使用官方组件，不依赖于第三方软件；可以实现数据的强一致性；缺点：国内使用的较少；配置较复杂，需要使用NDB储存引擎，与MySQL常规引擎存在一定差异；至少三节点； 2.5.2. Galera 基于Galera的MySQL高可用集群，是多主数据同步的MySQL集群解决方案，使用简单，没有单点故障，可用性高。常见架构如下：优点：多主写入，无延迟复制，能保证数据强一致性；有成熟的社区，有互联网公司在大规模的使用；自动故障转移，自动添加、剔除节点；缺点：需要为原生MySQL节点打wsrep补丁只支持innodb储存引擎至少三节点； 2.5.3. POAXS Paxos 算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。这个算法被认为是同类算法中最有效的。 Paxos与MySQL相结合可以实现在分布式的MySQL数据的强一致性。常见架构如下：优点：多主写入，无延迟复制，能保证数据强一致性；有成熟理论基础；自动故障转移，自动添加、剔除节点；缺点：只支持innodb储存引擎至少三节点； 3. 总结随着人们对数据一致性的要求不断的提高，越来越多的方法被尝试用来解决分布式数据一致性的问题，如MySQL自身的优化、MySQL集群架构的优化、Paxos、Raft、2PC算法的引入等等。而使用分布式算法用来解决MySQL数据库数据一致性的问题的方法，也越来越被人们所接受，一系列成熟的产品如PhxSQL、MariaDB Galera Cluster、Percona XtraDB Cluster等越来越多的被大规模使用。随着官方MySQL Group Replication的GA，使用分布式协议来解决数据一致性问题已经成为了主流的方向。期望越来越多优秀的解决方案被提出，MySQL高可用问题可以被更好的解决。

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。

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。

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。

何谓存储策略?通常采用何种方式实现?

在计算机科学领域中，存储策略是指用于管理和组织数据存储的方法和技术。随着数据量的不断增长和多样化，选择适当的存储策略变得至关重要。存储策略的选择应基于数据的特点、访问需求和性能要求等因素。通常，存储策略可以通过多种方式来实现。下面将介绍几种常见的存储策略及其实现方式。 1. 分布式存储策略分布式存储策略是指将数据分散存储在多个节点上，以提高系统的可靠性和性能。这种策略通常用于大规模的数据存储和处理场景。常见的实现方式包括：- 分布式文件系统：如Hadoop的HDFS、谷歌的GFS等，通过将文件切分成多个块并存储在多个节点上，以实现高容错性和高吞吐量的文件存储。 - 分布式数据库：如MongoDB、Cassandra等，通过将数据分片并存储在多个节点上，以实现横向扩展和高可用性的数据库存储。 2. 缓存存储策略缓存存储策略是指将常用的数据缓存在高速存储介质中，以提高数据的访问速度和系统的响应能力。常见的实现方式包括：- 内存缓存：如Redis、Memcached等，通过将热点数据存储在内存中，以实现低延迟和高并发的数据访问。 - 前端缓存：如CDN（内容分发网络）等，通过将静态资源缓存在离用户更近的节点上，以加速数据的传输和加载。 3. 压缩存储策略压缩存储策略是指使用压缩算法对数据进行压缩，以减少存储空间的占用和提高数据传输的效率。常见的实现方式包括：- 无损压缩：如ZIP、GZIP等，通过消除冗余和利用编码技术来减小数据的体积，以节省存储空间。 - 有损压缩：如JPEG、MP3等，通过牺牲一定的数据精度来获得更高的压缩比，适用于一些对数据精度要求相对较低的场景。总之，存储策略在计算机系统中起着至关重要的作用。根据不同的需求和场景，我们可以选择适当的存储策略来提高系统的性能、可靠性和效率。

数据中心解决方案

数据中心解决方案推荐虚拟化技术、分布式存储系统、绿色数据中心等等。

1、虚拟化技术

虚拟化技术可以将物理硬件资源转化为虚拟资源，从而实现数据中心的优化和灵活性。通过虚拟化技术，可以在一台物理服务器上运行多个虚拟机，实现数据中心的服务器整合和高效利用。同时，虚拟化技术还可以提高数据中心的可靠性、可用性和安全性。

2、分布式存储系统

分布式存储系统可以提供更加高效和可靠的数据存储和处理环境。它可以将数据分散存储在多个节点上，从而实现数据的冗余备份和容错处理。同时，分布式存储系统还可以提高数据中心的扩展性和灵活性，以及降低数据丢失的风险。

3、绿色数据中心

绿色数据中心可以降低数据中心的能源消耗和碳排放。它可以通过采用高效的服务器和存储设备、优化数据中心布局和散热系统等方式来实现节能减排。此外，绿色数据中心还可以采用可再生能源，如风能和太阳能等来降低碳排放。

数据中心的重要性主要体现在以下三个方面：

1、数据安全：数据中心可以保护企业的核心数据免受各种威胁，如黑客攻击、病毒和自然灾害等。通过建立安全防护体系，数据中心能够确保数据的机密性、完整性和可用性，从而保障企业的稳定运营和发展。

2、提高效率：数据中心可以提高企业的业务处理速度和响应速度。通过集中化管理、自动备份和恢复等功能，数据中心可以减少企业数据丢失的风险，提高数据处理效率，从而为企业带来更多的商业机会和竞争优势。

3、降低成本：数据中心可以降低企业的运营成本。通过虚拟化技术、自动化管理和绿色节能等技术，数据中心可以减少企业在硬件设备、电力和维护等方面的投入，从而降低企业的运营成本。

数据存储的三类简介

一、DAS(Direct Attached Storage)直接附加存储，DAS这种存储方式与我们普通的PC存储架构一样，外部存储设备都是直接挂接在服务器内部总线上，数据存储设备是整个服务器结构的一部分。 DAS存储方式主要适用以下环境：(1)小型网络因为网络规模较小，数据存储量小，且也不是很复杂，采用这种存储方式对服务器的影响不会很大。并且这种存储方式也十分经济，适合拥有小型网络的企业用户。 (2)地理位置分散的网络虽然企业总体网络规模较大，但在地理分布上很分散，通过SAN或NAS在它们之间进行互联非常困难，此时各分支机构的服务器也可采用DAS存储方式，这样可以降低成本。 (3)特殊应用服务器在一些特殊应用服务器上，如微软的集群服务器或某些数据库使用的原始分区，均要求存储设备直接连接到应用服务器。 (4)提高DAS存储性能在服务器与存储的各种连接方式中，DAS曾被认为是一种低效率的结构，而且也不方便进行数据保护。直连存储无法共享，因此经常出现的情况是某台服务器的存储空间不足，而其他一些服务器却有大量的存储空间处于闲置状态却无法利用。如果存储不能共享，也就谈不上容量分配与使用需求之间的平衡。 DAS结构下的数据保护流程相对复杂，如果做网络备份，那么每台服务器都必须单独进行备份，而且所有的数据流都要通过网络传输。如果不做网络备份，那么就要为每台服务器都配一套备份软件和磁带设备，所以说备份流程的复杂度会大大增加。想要拥有高可用性的DAS存储，就要首先能够降低解决方案的成本，例如：LSI的12Gb/s SAS，在它有DAS直联存储，通过DAS能够很好的为大型数据中心提供支持。对于大型的数据中心、云计算、存储和大数据，所有这一切都对DAS存储性能提出了更高的要求，云和企业数据中心数据的爆炸性增长也推动了市场对于可支持更高速数据访问的高性能存储接口的需求，因而LSI 12Gb/s SAS正好是能够满足这种性能增长的要求，它可以提供更高的IOPS和更高的吞吐能力，12Gb/s SAS提高了更高的写入的性能，并且提高了RAID的整个综合性能。与直连存储架构相比，共享式的存储架构，比如SAN（storage-area network）或者NAS（network-attached storage）都可以较好的解决以上问题。于是乎我们看到DAS被淘汰的进程越来越快了。可是到2012年为止，DAS仍然是服务器与存储连接的一种常用的模式。事实上，DAS不但没有被淘汰，近几年似乎还有回潮的趋势。二、NAS(Network Attached Storage)数据存储方式NAS(网络附加存储)方式则全面改进了以前低效的DAS存储方式。它采用独立于服务器，单独为网络数据存储而开发的一种文件服务器来连接所存储设备，自形成一个网络。这样数据存储就不再是服务器的附属，而是作为独立网络节点而存在于网络之中，可由所有的网络用户共享。 NAS的优点：(1)真正的即插即用NAS是独立的存储节点存在于网络之中，与用户的操作系统平台无关，真正的即插即用。 (2)存储部署简单NAS不依赖通用的操作系统，而是采用一个面向用户设计的，专门用于数据存储的简化操作系统，内置了与网络连接所需要的协议，因此使整个系统的管理和设置较为简单。 (3)存储设备位置非常灵活(4)管理容易且成本低NAS数据存储方式是基于现有的企业Ethernet而设计的，按照TCP/IP协议进行通信，以文件的I/O方式进行数据传输。 NAS的缺点：(1)存储性能较低　(2)可靠度不高三、SAN(Storage Area Network)存储方式1991年，IBM公司在S/390服务器中推出了ESCON(Enterprise System Connection)技术。它是基于光纤介质，最大传输速率达17MB/s的服务器访问存储器的一种连接方式。在此基础上，进一步推出了功能更强的ESCON Director(FC SWitch)，构建了一套最原始的SAN系统。 SAN存储方式创造了存储的网络化。存储网络化顺应了计算机服务器体系结构网络化的趋势。 SAN的支撑技术是光纤通道(FC Fiber Channel)技术。它是ANSI为网络和通道I/O接口建立的一个标准集成。 FC技术支持HIPPI、IPI、SCSI、IP、ATM等多种高级协议，其最大特性是将网络和设备的通信协议与传输物理介质隔离开，这样多种协议可在同一个物理连接上同时传送。 SAN的硬件基础设施是光纤通道，用光纤通道构建的SAN由以下三个部分组成：(1)存储和备份设备：包括磁带、磁盘和光盘库等。 (2)光纤通道网络连接部件：包括主机总线适配卡、驱动程序、光缆、集线器、交换机、光纤通道和SCSI间的桥接器(3)应用和管理软件：包括备份软件、存储资源管理软件和存储设备管理软件。 SAN的优势：(1)网络部署容易；(2)高速存储性能。因为SAN采用了光纤通道技术，所以它具有更高的存储带宽，存储性能明显提高。 SAn的光纤通道使用全双工串行通信原理传输数据，传输速率高达1062.5Mb/s。 (3)良好的扩展能力。由于SAN采用了网络结构，扩展能力更强。光纤接口提供了10公里的连接距离，这使得实现物理上分离，不在本地机房的存储变得非常容易。 DAS、NAS和SAN三种存储方式比较存储应用最大的特点是没有标准的体系结构，这三种存储方式共存，互相补充，已经很好满足企业信息化应用。从连接方式上对比，DAS采用了存储设备直接连接应用服务器，具有一定的灵活性和限制性；NAS通过网络（TCP/IP,ATM,FDDI）技术连接存储设备和应用服务器，存储设备位置灵活，随着万兆网的出现，传输速率有了很大的提高；SAN则是通过光纤通道（Fibre Channel）技术连接存储设备和应用服务器，具有很好的传输速率和扩展性能。三种存储方式各有优势，相互共存，占到了磁盘存储市场的70%以上。 SAN和NAS产品的价格仍然远远高于DAS.许多用户出于价格因素考虑选择了低效率的直连存储而不是高效率的共享存储。客观的说，SAN和NAS系统已经可以利用类似自动精简配置（thin provisioning）这样的技术来弥补早期存储分配不灵活的短板。然而，之前它们消耗了太多的时间来解决存储分配的问题，以至于给DAS留有足够的时间在数据中心领域站稳脚跟。此外，SAN和NAS依然问题多多，至今无法解决。

多中心存储系统的开发设计优势和误区？

随着互联网的不断发展，越来越多的互联网企业都把自己的数据信息上传到云空间进行存储。而这些存储空间就是我们新的数据中心。今天，电脑培训就一起来了解一下这些全新的数据存储方法的优势。

什么是异地多活

异地多活一般是指在不同城市建立独立的数据中心，“活”是相对于冷备份而言的，冷备份是备份全量数据，平时不支撑业务需求，只有在主机房出现故障的时候才会切换到备用机房，而多活，是指这些机房在日常的业务中也需要走流量，做业务支撑。冷备份的主要问题是成本高，不跑业务，当主机房出问题的时候，也不一定能成功把业务接管过来。

CAP原则

分布式架构设计无论怎样都绕不开CAP原则，C一致性A可用性P分区容错性，分区容错性是必不可少的，没有分区容错性就相当于退化成了单机系统，所以实际上架构设计是在一致性和可用性一个天平上的两端做衡量。为什么强一致性和高可用性是不能同时满足?假如需要满足强一致性，就需要写入一条数据的时候，扩散到分布式系统里面的每一台机器，每一台机器都回复ACK确认后再给客户端确认，这就是强一致性。如果集群任何一台机器故障了，都回滚数据，对客户端返回失败，因此影响了可用性。如果只满足高可用性，任何一台机器写入成功都返回成功，那么有可能中途因为网络抖动或者其他原因造成了数据不同步，部分客户端独到的仍然是旧数据，因此，无法满足强一致性。

异地多活的挑战

延迟异地多活面临的主要挑战是网络延迟，以北京到上海1468公里，即使是光速传输，一个来回也需要接近10ms，在实际测试的过程中，发现上海到北京的网络延迟，一般是30ms。

一致性用户在任何一个机房写入的数据，是否能在任何一个机房读取的时候返回的值是一致性的。

误区

所有业务都要异地多活

以用户中心为例，注册是没必要做异地多活的，假如用户在A机房注册了，在数据没有向外同步的时候，A机房网络中断，这个时候如果让用户切换到B机房注册，就有可能发生数据不一致，出现两个基本相同的账号，这是不可容忍的。但是相对应的来说，用户登录这种是关键核心业务，就有必要做到异地多活了，用户在A机房登录不了，那就让用户在B机房登录。虽然有极端的情况，用户在A机房修改了密码，但是出现网络中断，B机房的用户仍然保存的是旧密码，但是相对于不可登录来说，这种情况是可容忍的。同时有些业务仍然是无法实现异地多活的，比如涉及到金钱的业务，加入有一个用户有100块，消费了50块，A机房发生异常，数据没有同步出去，这时候用户在B机房登录后发现自己还有100块，可以继续消费，就会对业务造成严重的影响。

必须做到实时一致性

受限于物理条件，跨地域的网速一定会存在延迟，一般是几十毫秒，如果遇上网络抖动，延迟超过几秒甚至几十秒都有可能。解决方法只能是减少需要同步的数据和只保证数据的终一致性，有时候用户在A机房修改了一条数据，业务上实际上是能容忍数据的短时间不一致的，即使其他用户在B机房读到的是旧数据，实际上对业务也没有任何影响。

浪潮存储对数据中心的冷存储需求有何应对之策？

存储——第三个主角登场20年前，我们开始以计算为核心谈论pc浪潮。 10年前，我们开始以网络为中心谈论网络浪潮。今天，我们开始谈论存储浪潮，并且已经过渡到以数据为中心了。存储是数据的“家”。处理、传输、存储是信息技术最基本的三个概念，任何信息基础设施、设备都是这三者的组合。历史学家发现：每当存储技术有一个划时代的发明，在这之后的300年内就会有一个大的社会进步和繁荣高峰。存储的昨天存储是信息跨越时间的传播。几千年前的岩画、古书，以及近代的照相技术、留声机技术、电影技术等的发明，极大丰富了我们的信息获取渠道。这些都是和存储技术的发明分不开的。从20世纪开始信息技术发生了历史性的转移,“万物皆可数”,这对人类历史将具有深刻的意义。存储的今天可以将当代信息技术的总轮廓归纳为以下三部曲。第一步：把现实各种各样信息形式的现实域转化为数字域；第二步：在数字域中进行三种简单的操作，即处理、传输、存储；第三步：再把数字域转化为现实域。存储技术特点对于半导体存储(ram、rom、flash)技术，其特点是存储速度快，但是容量小；而磁存储(硬盘、软盘、磁带)容量大，速度慢；光存储(cd、dvd、mo、pc、bd、全息)综合了两者的优点，容量大，速度快，但是还是达不到我们所希望的容量和速度。一种理想的存储技术正在探索之中，设计思想是由一种具有绝对优势的存储技术来统一现有技术，采用“固态ram”，容量将像硬盘那样大，速度像内存那样快，掉电后信息不丢失。各种存储系统组合任何单一的存储器件和设备都无法满足目前网络对存储的需求,存储资源单元一定要组合起来，以提供大容量、高性能、低价格、高可用、高安全的存储系统为目的的存储资源（注：存储资源不是数据资源）组合。最经典的组合是cache和虚拟存储器（vm）的组合。 cache是指sram与dram的组合，vm是指dram与disk的组合，它们看起来是又大又快又便宜的存储器，这是教科书中常提到的。目前用得最多的是磁盘阵列，是多个硬盘的组合，特点是容量大、速度快，而且最好的特点是可用性增加，即使有硬盘坏了，信息仍可用。这里把通信中的纠错理论用到磁盘中来，利用奇偶校验技术恢复数据，保证了信息的安全。这一点很重要。若把多个磁盘阵列通过网络连接起来，用存储虚拟化软件把它们作为大的存储池，这样就有了更大规模的存储资源，存储成为中心，虚拟存储池好比是水库，服务器好比是抽水器，网络就成为水管，为我们提供信息。还有一种新的技术，就是大规模的集群存储，是大量机器内硬盘的组合，不同于前面所讲的存储系统。如google的存储信息系统0.5s就可以把信息提取出来。它的实现是通过多个pc内部硬盘空间的组合，拥有899个机架，每架80台pc的规模，共台pc机，每台2个硬盘，就有个硬盘，6180tb容量。对等存储（p2p）是把各用户的pc机当作存储系统，大量加盟的pc机和服务器中的存储器组合成的存储系统，提供高带宽的视频服务和其他共享服务。其他组合还包括虚拟磁带库等技术。各种组合的目的都是为了形成虚拟的大容量、高性能、低成本、高可靠、高安全的存储器。空间分布和性能相比，空间分布越小性能越高、越近性能越高；控制权与安全性相比，越集中控制安全性最高。不同的组合有不同的用途，如p2p存储很适合公共共享资源（电影、电视、音乐），对关键的、私有的、保密的信息不适用；反之，emc、ibm、hds、hp等的大型阵列可提供高可靠、高性能、集中控制，用来存储一般人接触不到的关键数据。存储技术的发展硬件发展存在6个规律，分别两、两关于处理、传输和存储。（1）moore定律：微处理器内晶体管数每18个月翻一翻。（2）bell定律：如果保持计算能力不变，微处理器的价格每18个月减少一半。（3）gilder定律：未来25年（1996年与预言）里，主干网的带宽将每6个月增加1倍。（4）metcalfe定律：网络价值同网络用户数的平方成正比。（5）半导体存储器发展规律：dram的密度每年增加60%，每3年翻4倍。（6）硬盘存储技术发展规律：硬盘的密度每年增加约1倍。存储本身又有一个新摩尔定律（1998年由图灵奖获得者jim gray提出）：从现在起，每18个月，新增的存储量等于有史以来存储量之和。数据量信息如此爆炸性增长，对存储就有了非常大的需求的刺