杉岩数据企业内容管理解决方案

SandStone MOS 分布式对象存储技术白皮书_V2.0

SandStone MOS分布式对象存储技术白皮书深圳市杉岩数据技术有限公司2019年08月前言读者对象本文档主要介绍SandStone MOS的产品技术知识，从产品功能、应用场景、技术规格、技术价值等多方面进行介绍，便于读者全面了解产品。

本文档主要适用于以下工程师：●最终用户●售前工程师●技术支持工程师目录1概述 (8)2系统架构 (9)2.1产品逻辑架构 (9)2.2产品硬件结构 (10)2.3软件部署架构 (11)2.4存储硬盘 (11)2.5网络架构 (11)2.6运维管理系统 (12)3数据存储技术 (13)3.1DHT分布式哈希算法 (13)3.1.1技术背景 (13)3.1.2技术原理 (13)3.1.3技术特点 (14)3.1.4客户价值 (15)3.2智能缓存技术 (15)3.2.1技术背景 (15)3.2.2技术原理 (16)3.2.3技术特点 (18)3.2.4客户价值 (19)3.3多故障域技术 (20)3.3.1技术背景 (20)3.3.2技术原理 (20)3.3.3技术特点 (22)3.3.4客户价值 (23)3.4负载均衡及高可用技术 (23)3.4.1技术背景 (23)3.4.2技术原理 (24)3.4.3技术特点 (25)3.4.4客户价值 (25)3.5恢复QoS技术 (26)3.5.1技术背景 (26)3.5.2技术原理 (26)3.5.3技术特点 (26)3.5.4客户价值 (27)4数据保护技术 (28)4.1副本冗余技术 (28)4.1.1技术背景 (28)4.1.2技术原理 (28)4.1.3技术特点 (29)4.1.4客户价值 (30)4.2纠删码冗余技术 (30)4.2.1技术背景 (30)4.2.2技术原理 (31)4.2.3技术特点 (33)4.2.4客户价值 (33)4.3集群数据恢复技术 (34)4.3.1技术背景 (34)4.3.2技术原理 (34)4.3.3技术特点 (35)4.3.4客户价值 (36)4.4多版本及CDP技术 (36)4.4.1技术背景 (36)4.4.2技术原理 (36)4.4.3技术特点 (39)4.4.4客户价值 (39)4.5多站点技术 (40)4.5.1技术背景 (40)4.5.2技术原理 (40)4.5.3技术特点 (43)4.5.4客户价值 (43)4.6WORM技术 (44)4.6.1技术背景 (44)4.6.2技术原理 (44)4.6.3技术特点 (45)4.6.4客户价值 (46)4.7静态加密技术 (46)4.7.1技术背景 (46)4.7.2技术原理 (47)4.7.3技术特点 (48)4.7.4客户价值 (48)5数据管理技术 (49)5.1生命周期管理技术 (49)5.1.1技术背景 (49)5.1.2技术原理 (49)5.1.3技术特点 (50)5.1.4客户价值 (51)5.2NAS异构技术 (52)5.2.1技术背景 (52)5.2.2技术原理 (52)5.2.3技术特点 (55)5.2.4客户价值 (56)5.3授权管理技术 (56)5.3.1技术背景 (56)5.3.2技术原理 (57)5.3.3技术特点 (58)5.3.4客户价值 (60)5.4标签检索技术 (60)5.4.1技术背景 (60)5.4.2技术原理 (61)5.4.3技术特点 (62)5.4.4客户价值 (63)6应用场景 (64)6.1文件云存储 (64)6.2内容管理平台 (64)6.3文件归档 (64)6.4备份存储 (65)1概述SandStone MOS是深圳市杉岩数据推出的一款分布式对象存储产品，该产品利用软件将多台X86服务器，通过先进的DHT技术构建为统一的分布式对象存储池，并利用副本和纠删码(Erasure Code)技术实现数据的高可靠性和高可用性，并支持跨地域的多站点容灾、总部/分支机构站点数据汇聚分发，以及混合云数据流动的能力。

巨杉解决方案：新一代海量历史数据管理平台

• 提升客户体验，手机 App、线上直销和电商等导致线上客户的查询需求迅速增加，尤其对于海量历史数据的灵活查询和统计需求迅速上升。 • 客户标签与画像，通过客户的历史数据分析客户的各个时间段的偏好属性与其基本属性之间的关联。 • 大数据驱动的运营管控，需要保存更长期的历史管理数据和影像数据，并且更快的发现业务运营上的问题。 • 大数据辅助风险分析，风险分析需要更长时间的历史数据支持，尤其是原始数据，比如审计或司法部门要看到多年前某一时点（以天为单位）某业务系统某张表的原状（可称时点快照）。
在上述业务需求的推动下，建设专门的历史海量数据管理系统已成为必然，它将重点解决以下几个技术问题： • 海量的结构化和非结构化历史归档数据原来都放在磁带光盘上没有利用，历史数据平台首先要解决多种类型的海量数据分布式存储问题，通过低成本的分布式集群为海量数据存储提供高效稳定的平台。 • 现有 ODS/DW 系统中已经累积多年数据，运行效率越来越低，而历史数据平台可以把大量历史数据迁移出去，提供相对廉价的数据存储和计算压力卸载。比如把大量和业务主题无关的、需求随机的数据分类查询、分析，多表关联查询，交互分析等业务拆分到历史数据平台中处理，从而使数据仓库和历史数据平台各司其职，相辅相成。 • 由于移动客户端的使用增加，用户从移动 App 上对更长期的历史数据查询与统计需求越来越强烈，造成生产系统的查询压力陡然增加。成熟而稳定的历史数据平台除了卸载历史数据查询和分析之外，也可以同时应对高并发的客户在线查询压力，从而成为多个高压力生产系统的读写分离技术平台。下图以某商业银行的历史数平台为例，说明读写分离的方式和各类不同应用同时访问海量的历史数据。
传统的企业 IT 架构中 ODS/DW 系统是数据处理的重点，ODS/DW 系统中通常会存储和处理 2-3 年历史结构化数据，包括数据的查询、统计、分析等,而非结构化的历史数据，以及超过 3 年以上的结构化数据往往由于数量太大，只能存到已光盘和磁带为主的归档系统而无法充分加以利用。但是 ODS/DW 系统并不适合用于处理海量历史数据，这是由于： 1. ODS/DW 系统基于传统通用关系数据库技术构建，所处理的数据超过一定量以后性能急剧下降，需要成本高昂的专用一体机来处理，因此海量数据的处理成本往往限制了企业对于更大量数据处理的渴望。 2. ODS/DW 系统基于关系型数据库技术，无法处理大量的非结构化数据。 3. ODS/DW 系统更专注于数据的集成和清洗，把生产数据变成企业管理角度所需要的主题数据，但是对于随时变化的客户查询统计类业务、审计和司法调查类业务、以及各种需要快速灵活变化的数据请求，往往不堪重负。 4. ODS/DW 系统的基础是模型，而互联网业务的迅速发展，使很多数据的存储和分析都无法预先定义好完善的模型。

杉岩数据存储产品概述及存储过程与架构

07
①
领先的
峭软件定存储商
I Sandstone EBS与传统SAN存储架构的对比
I 类别
Sand St叫BS
横向扩展能力
宅R主;司-
节点数最多可达4096个窑fflPB级扩展
传统SAN存储
低中低端支持2或4个控制器高端支持8或16个控制器
性能
随服务器节点加入线性增长
受限于控制器的能力，总带宽受限
Web 化筐理平白， IT 运维亘简单
IT管理员可借助自动化安装向导轻松完成Sandstone MOS 产晶的一键式部署，Web化的管理平台可清晰展现出存储资源的利用情况及性能指标。当发生故障时，管理平台第一时间发送报警信息及修复建议，帮助管理员快速定位故障、完成处理，保障业务稳定运行。
11
开脑兼窑，支持多种接口和平台
Sandstone EBS产晶支持iSCSI、SCSI, FC、RBD等多种协议接口，可快速晌应不同业务的接入需求。与VMware ESXi、 Microso行
v Hype「－、Cit「ix XenServer、KVM 、OpenStack等主流虚拟化平
台深度融合，支持VAAI、ODx等特性进行垂直1/0的深度优化，提升应用访问性能。
CD 领先的企阴阳存储厂商
I Sandstone MOS与传统NAS存储的对比
l 功能分类
功能名称
文件存储功能
臼ndS川OS
支持
存储基本功能
文件自定义属性
支持
传输协议
S3
多租户
支持
配额筐理
支持
访闯仅限管理
支持桶、对象粒度的读写权限管理
安全与可靠性

物联网相关知识模拟练习题与参考答案

物联网相关知识模拟练习题与参考答案一、单选题（共60题，每题1分，共60分）1、售中-业务开通指客户经理在建设的物联网一体化平台上提单到完成网络侧业务开通，联调测试并交付的环节。

其中物联网专线（资源具备）银牌级开通时限为几个工作日A、8B、9C、6D、7正确答案：B2、NB-IoT系统在In band 操作模式下，时以下哪种情况下允许 LTE CRS 作为额外的参考信号用于物理下行数据信道解调？A、LTE与NB-IoT具有相同的PCI和不同的天线端口B、LTE与NB-IoT具有相同的PCI和相同的天线端口C、LTE与NB-IoT具有不同的PCI和不同的天线端口D、LTE与NB-IoT具有不同的PCI和相同的天线端口正确答案：B3、在处理MME故障时，结合故障处理流程，应该遵循（）的基本原则。

A、一“动手”、二“查看”、三“询问”、四“思考”B、一“动手”、二“查看”、三“思考”、四“询问”C、一“查看”、二“询问”、三“思考”、四“动手”D、一“询问”、二“查看”、三“思考”、四“动手”正确答案：C4、安全风险评估分为自评估和检查评估两种形式。

下列描述不正确的是：（）A、检查评估也可委托风险评估服务技术支持方实施，但评估结果仅对检查评估的发起单位负责。

B、安全风险评估应以自评估为主，自评估和检查评估相互结合、互为补充。

C、检查评估可在自评估实施的基础上，对关键环节或重点内容实施抽样评估。

D、检查评估是指信息系统上级管理部门组织有关职能部门开展的风险评估。

正确答案：D5、智慧地球是()提出来的A、法国B、美国C、德国D、日本正确答案：B6、NB-IoT上行链路中，对于3.75KHZ子载波间隔而言，其时隙长度延长至（）ms。

A、1B、2C、0.5D、3正确答案：B7、对于GRE协议，以下说法错误的是哪项A、对使用GRE的用户，在发送用户的包时，先对用户的IP包进行一次GRE封装，然后再从Gi接口发送B、GRE是一种通用隧道协议，属于二层隧道协议C、当从Gi接口收到GRE封装的包时，首先要进行GRE的解封装，然后再查找上下文，将解开的IP包通过GPRS网络送给相应的用户D、对某些网络层协议的数据报进行封装，使这些被封装的数据报能够在另一个网络层协议（如IP）中传输正确答案：B8、NB-IoT 覆盖等级0 对应的MCL是多少？A、A164dbB、C144dbC、D134dbD、B154db正确答案：B9、OneLink用户连接数已经达到（）亿A、1.2B、5.1C、2.3D、0.5正确答案：B10、下列（）过程不是NB-IoT连接挂起过程中的步骤。

DMS系统解决方案

DMS系统解决方案目录一、内容概述 (2)1.1 DMS系统概述 (3)1.2 DMS系统解决的问题 (3)二、DMS系统架构设计 (5)2.1 总体架构 (6)2.2 组件设计 (7)2.2.1 数据采集模块 (8)2.2.2 数据处理模块 (9)2.2.3 数据存储模块 (10)2.2.4 数据分析模块 (11)2.3 系统安全设计 (13)三、DMS系统功能实现 (14)3.1 数据采集与整合 (15)3.3 数据分析与挖掘 (17)3.4 数据可视化与应用 (18)四、DMS系统应用场景 (19)4.1 企业级数据管理 (21)4.2 电商平台数据管理 (22)4.3 金融行业数据管理 (24)4.4 政府机构数据管理 (25)五、DMS系统部署与实施 (27)5.1 部署环境准备 (28)5.2 系统安装与配置 (29)5.3 数据迁移与校验 (31)5.4 系统测试与上线 (32)六、DMS系统维护与升级 (34)6.1 系统日常维护 (36)6.3 系统升级与迭代 (38)七、总结与展望 (40)7.1 DMS系统优势总结 (41)7.2 未来发展趋势 (42)一、内容概述本文档旨在全面而深入地阐述DMS系统解决方案，通过详细分析其核心功能、应用场景、实施步骤及优势，帮助用户更好地理解和运用这一先进技术。

DMS系统，作为企业数字化管理的重要工具，其解决方案将围绕数据管理、安全保障、流程优化及业务协同等关键领域展开。

在本文档中，我们首先概述了DMS系统的基本概念和核心构成，让用户对其有一个清晰的认识。

我们将重点探讨DMS系统在数据管理方面的卓越表现，包括数据整合、数据存储、数据查询及数据分析等功能。

我们也将关注DMS系统在保障数据安全方面的强大能力，如数据加密、访问控制、审计日志等。

我们还详细解析了DMS系统如何助力企业优化业务流程，提升工作效率。

从自动化工作流到智能化报表，从权限管理到数据备份，DMS系统都能为用户提供全方位的支持。

物联网L1题库测试与答案2020第66部分

物联网L1题库随机抽题考试66第一部分单选题(200题)1、NB-IoT呼叫保持类指标中不包含下列哪一个？（）A、NB-IoT小区UE上下文掉线率B、NB-IoT小区SRB上行数据调度总时长C、NB-IoT小区切换成功率D、NB-IoT小区SRB上行数据接收总时长1、C2、为了减少NB-IoT核心网元,可以将MME/SGW/PGW合一部署,称为（）。

A、C-SGNB、S-SGNC、P-SGND、T-SGN2、A3、UE开机后执行的操作为（）A、UE先进行小区选择，再进行PLMN选择，成功后注册主流B、 UE先进行PLMN选择，再进行小区选择，成功后并注册主流C、 UE先进行PLMN选择，再进行注册，注册成功后再进行小区选择D、以上说法都不对3、B4、Pool容灾场景下，用户发的Service请求消息中携带了GUMMEI，但是eNB到GUMMEI对应MME的S1接口故障触发（）流程A、S1 SetupB、attachC、TAUD、detach4、B5、以下几种站间切换中，要求必须使用同一MME的切换类型是（）A、S1切换B、LTE&UMTS切换C、X2切换D、LTE&GERAN切换5、C6、中移物联网公司在重庆和南京的数据中心共计采购120余台通用x86服务器，部署杉岩统一存储平台（SandStone USP），该平台主要提供（）核心功能？A、提升物联网容量B、降低时延C、异地容灾备份D、增加并发用户数6、C7、系统管理员有权根据情况对帐号进行冻结，针对连续____未使用的帐号执行冻结A、1个月B、3个月C、6个月D、1年7、B8、对KPI指标中S1接口流量描述不正确是（）A、S1接口流量可分为S1接口上行流量和S1接口下行流量B、反映S1接口的系统负荷情况C、S1接口流量指的是物理层流量D、S1接口流量指的是IP层流量8、C9、请问下面选项中哪项不属于人们常说横在物联网应用前有三座大山（）。

SandStone MOS 分布式对象存储技术白皮书_V2.0 (1)

SandStone MOS分布式对象存储技术白皮书深圳市杉岩数据技术有限公司2019年08月前言读者对象本文档主要介绍SandStone MOS的产品技术知识，从产品功能、应用场景、技术规格、技术价值等多方面进行介绍，便于读者全面了解产品。

本文档主要适用于以下工程师：●最终用户●售前工程师●技术支持工程师目录1概述 (8)2系统架构 (9)2.1产品逻辑架构 (9)2.2产品硬件结构 (10)2.3软件部署架构 (11)2.4存储硬盘 (11)2.5网络架构 (11)2.6运维管理系统 (12)3数据存储技术 (13)3.1DHT分布式哈希算法 (13)3.1.1技术背景 (13)3.1.2技术原理 (13)3.1.3技术特点 (14)3.1.4客户价值 (15)3.2智能缓存技术 (15)3.2.1技术背景 (15)3.2.2技术原理 (16)3.2.3技术特点 (18)3.2.4客户价值 (19)3.3多故障域技术 (20)3.3.1技术背景 (20)3.3.2技术原理 (20)3.3.3技术特点 (22)3.3.4客户价值 (23)3.4负载均衡及高可用技术 (23)3.4.1技术背景 (23)3.4.2技术原理 (24)3.4.3技术特点 (25)3.4.4客户价值 (25)3.5恢复QoS技术 (26)3.5.1技术背景 (26)3.5.2技术原理 (26)3.5.3技术特点 (26)3.5.4客户价值 (27)4数据保护技术 (28)4.1副本冗余技术 (28)4.1.1技术背景 (28)4.1.2技术原理 (28)4.1.3技术特点 (29)4.1.4客户价值 (30)4.2纠删码冗余技术 (30)4.2.1技术背景 (30)4.2.2技术原理 (31)4.2.3技术特点 (33)4.2.4客户价值 (33)4.3集群数据恢复技术 (34)4.3.1技术背景 (34)4.3.2技术原理 (34)4.3.3技术特点 (35)4.3.4客户价值 (36)4.4多版本及CDP技术 (36)4.4.1技术背景 (36)4.4.2技术原理 (36)4.4.3技术特点 (39)4.4.4客户价值 (39)4.5多站点技术 (40)4.5.1技术背景 (40)4.5.2技术原理 (40)4.5.3技术特点 (43)4.5.4客户价值 (43)4.6WORM技术 (44)4.6.1技术背景 (44)4.6.2技术原理 (44)4.6.3技术特点 (45)4.6.4客户价值 (46)4.7静态加密技术 (46)4.7.1技术背景 (46)4.7.2技术原理 (47)4.7.3技术特点 (48)4.7.4客户价值 (48)5数据管理技术 (49)5.1生命周期管理技术 (49)5.1.1技术背景 (49)5.1.2技术原理 (49)5.1.3技术特点 (50)5.1.4客户价值 (51)5.2NAS异构技术 (52)5.2.1技术背景 (52)5.2.2技术原理 (52)5.2.3技术特点 (55)5.2.4客户价值 (56)5.3授权管理技术 (56)5.3.1技术背景 (56)5.3.2技术原理 (57)5.3.3技术特点 (58)5.3.4客户价值 (60)5.4标签检索技术 (60)5.4.1技术背景 (60)5.4.2技术原理 (61)5.4.3技术特点 (62)5.4.4客户价值 (63)6应用场景 (64)6.1文件云存储 (64)6.2内容管理平台 (64)6.3文件归档 (64)6.4备份存储 (65)1概述SandStone MOS是深圳市杉岩数据推出的一款分布式对象存储产品，该产品利用软件将多台X86服务器，通过先进的DHT技术构建为统一的分布式对象存储池，并利用副本和纠删码(Erasure Code)技术实现数据的高可靠性和高可用性，并支持跨地域的多站点容灾、总部/分支机构站点数据汇聚分发，以及混合云数据流动的能力。

SequoiaDB巨杉数据库解决方案：ECM新一代内容管理平台

企业级特性： SequoiaDB 巨杉数据库的高性能数据库引擎，配合分布式的存储架构，带来了超越传统数据库的数据处理性能。同时，通过高校数据压缩、减少冗余、读写分离等机制，巨杉数据库也能大大提升系统的效率。此外，与其他同类分布式数据库相比，SequoiaDB 的大对象(LOB)，对单个数据没有数据大小限制的，可以存储任意大小的非结构化数据。水平扩展：SequoiaDB 巨杉数据库采用的是完全的分布式的存储架构，在数据存储的集群中可以动态的添加或删除节点，可以快速的响应增量数据带来的存储不足的问题。同时，分布式下数据均会进行统一存储及管理，且会用分片的方式，将数据进行切分存储。通过分片和分布式存储，保证了数据的快速检索和实时查询。降低成本：SequoiaDB 巨杉数据库，通过分布式集群实现了原有的昂贵存储才能达到的性能和存储量。通过最普通的小型机甚至 PC 就可以实现的集群，相比于天价一般的数据库和机器，大大降低了成本。同时，灵活地存储结构和高效的数据库机制给开发和运维人员大大降低了工作复杂度，节约了管理的成本。
SequoiaDB 巨杉数据库解决方案： ECM 新一代内容管理平台
业务挑战
互联网和移动化已经成为人们生活的一部分，传统企业的应用架构也在向互联网、移动化和社交化转型，移动 App、HTML5 等富客户端的增加以及社交化应用、UGC(用户产生内容)等逐步普及，传统意义的"内容管理"已经从简单的文件管理演进为“以客户为中心”的内容管理，包括用户关联的图片、音频、影像甚至社交媒体内容等多种类型的内容集中管理。新一代的内容管理平台要能够同时存储和管理包括文档、图片、音视频在内的非结构化数据，以及从这些非结构化数据中提取的结构化数据包括用户信息、用户偏好、内容标签等，并能通过通用接口高效检索和分析这些内容，满足应用平台的内容需求。

杉岩数据私有云存储解决方案

虚拟化技术在企业私有云IT基础架构中仍然占据重要地位，同时，为了进一步提升应用效率，越来越多的生产环境也正在逐步变革，从以虚拟机为中心的架构向以容器和微服务为中心的云原生架构过渡，在这个过程中，存储如何有效支撑各种云主机应用与微服务应用，对于企业的私有云数据中心提出了新的挑战。

企业面临的问题存储设施七国八制，硬件锁定缺少弹性多种云平台对于存储的要求各不相同，块/文件/对象存储对应不同类型的应用，对外提供不同的服务接口，一种存储设备无法满足多种类型的云平台存储需求，而且传统存储在扩展性方面不能满足云时代大规模云平台对存储在线弹性扩容的需求，在可维护性方面则面临硬件架构绑定、运维复杂、难以维保等问题，而且这些问题会随着存储设备种类和数量的增多进一步放大。

业务调度变更频繁，资源不能共享随着开发测试虚拟机以及容器、微服务平台在企业私有云平台的上线，大型企业的应用快速迭代、频繁发布对存储系统的支撑提出了严峻挑战，不同业务的数据保存在不同厂商的存储设备中，数据流动性差，不仅导致存储空间及性能资源浪费严重，数据灾备方案也很难统一化。

开源产品难以维护，不能实现企业级产品化基于开源虚拟化技术的云平台如OpenStack为众多客户提供了快速构建私有云基础设施的能力，但是存储部分却不一样，开源的存储系统如Ceph虽然可以小规模部署试用，但在大规模商用时会遇到很多问题：与硬件和企业级应用生态融合程度不高，严重依赖人工开发运维，在性能和服务质量方面不能满足核心业务的需求杉岩私有云存储解决方案杉岩私有云存储解决方案充分发挥了杉岩统一存储平台（USP）的云适配、开放等优势，支持各种复杂的应用负载，可灵活支撑私有云的虚拟化平台，如VMware、Citrix、OpenStack等虚拟化和云平台，以及通过Kubernetes软件一致性认证的所有容器云平台，如：Rancher、Openshift、Kubernetes等。

通过杉岩统一存储平台，用户可快速构建能够兼容所有主流虚拟化平台与容器微服务平台的统一存储资源池，面对各种虚拟机和微服务需求，池化的存储平台为大规模云环境提供了可靠的存储基础架构支撑，帮助用户从纷繁复杂的基础架构运维工作中解放出来，更关注于私有云上运行的业务本身。

企业数据中台设计方案

服务器配置
根据数据中台的各种服务的需求，选择合适的 CPU、内存和存储配置的服务器。
网络与防火墙
配置网络和防火墙以保护数据中台免受外部攻击和内部威胁。
系统运维策略
监控与告警
设置监控点和告警机制，实时监控数据中台的性能和可用性，及时发现并解决问题。
备份与恢复
制定备份策略，定期备份关键数据，确保在发生故障时可以快速恢复。
CHAPTER 07
总结与展望
项目总结与成果展示
完整的可落地的企业数据中台设计方案
本章节详细描述了企业数据中台的设计方案，包括业务架构、应用架构、数据架构、技术架构等方面，为读者提供了全面的企业数据中台建设蓝图。
全面的需求调研与分析
通过深入的需求调研和分析，明确了企业数据中台的需求和目标，为后续的设计和实施提供了有力的依据。
未来发展计划与展望
技术创新
关注新技术的发展趋势，如人工智能、区块链等，并将其应用于数据中台的设计和优化，以提高系统的智能化水平和安全性。
扩展应用场景
探索数据中台在其他业务领域的应用，如智能制造、智慧医疗等，以拓展应用场景并提高收益。
合作与生态建设
与相关企业合作，共同构建数据中台生态系统，实现资源共享和互利共赢。
企业数据中台设计方案
汇报人：xx 2023-11-10
contents
目录
• 项目背景与目标 • 业务需求分析 • 技术架构设计 • 数据安全与隐私保护 • 系统部署与运维 • 效益评估与优化 • 总结与展望
CHAPTEห้องสมุดไป่ตู้ 01
项目背景与目标
项目背景介绍
01 02
企业数据中台建设的需求
随着企业业务的快速发展，传统数据架构已无法满足企业对数据的需求，需要构建一个更加灵活、可扩展的数据中台来整合和利用企业数据资源，提升数据价值。

杉岩数据：海量智能存储,打造新基建数字底座

杉岩数据:海量智能存储，打造新基建数字底座过去二十年，数字经济蓬勃发展，深刻改变了人们的生产和生活方式。

数据已经成为数字经济时代最核心的生产要素。

移动互联网成为社会的数字基础设施，社交网络、电子商务、移动支付已经重构每一个中国人的生活方式，人工智能在各行业的应用持续拓展和深化，有望成为新一代的技术基础设施。

工业互联网已在千行百业生根发芽，赋能工业企业实现数字化转型，通过对数据的采集和分析形成智能反馈，推动形成全新的生产制造和服务体系，提高企业生产效率，创造差异化的产品和增值服务，随着5G 网络部署逐渐铺开，企业的智能化升级正得到进一步加速。

数字化基础设施产生海量数据，存储产业面临巨大机会新基建涵盖了众多的数字化基础设施：云计算、人工智能、工业互联网、5G 、物联网、数据中心、智能计算中心等信息基础设施，以智能交通、智慧能源为代表的融合基础设施。

新基建以数字化为核心，推动产业向高端化发展，这个过程必然产生大量的数据以及相应的采集、存储、分析和归档需求。

根据机据，用于全量分析以洞察先机已成为企业的共识。

海量数据蕴含巨大的价值，给存储系统带来了前所未有新技术基础设施通信网络基础设施算力基础设施信息基础设施融合基础设施创新基础设施人工智能云计算区块链5G 物联网工业互联网卫星互联网数据中心智能计算中心智能交通基础设施智慧能源基础设施重大科技基础设施科教基础设施产业技术创新基础设施的机会和挑战。

量变引发质变，海量数据的管理日益复杂随着网络边缘设备增多、数据规模增长，数据的分布、流动和处理的模式在发生变化，企业计算架构随着技术和业务需求的更新也在不断演进，新的问题逐渐浮现。

●数据的时间价值凸显：数据随时间不断产生，同时在智能应用中持续迭代计算，从物联网获取的数据更附带了鲜明的时序属性。

在任何时刻，近期产生的数据和频繁参与计算的基础数据相对更有价值，数据在不同历史阶段的使用频次不同，而总量巨大的数据必然需要占用宝贵的存储空间，因此高性能存储保存高价值数据、常规存储保存中等价值数据、高性价比存储空间保存低价值数据并综合考虑数据的传输成本是合理的介质资源分配逻辑，数据在不同介质之间的存储、流转和生命周期管理是未来管理者的基础需求。

物联网相关知识测试题库含答案

物联网相关知识测试题库含答案1、（）对大量计量值数据进行整理加工，找出其统计规律，即分析数据的分布形态，从而对其总体的分布特征进行推断的方法A、A散点图B、B矩阵图C、C排列图D、D直方图答案：D2、OSI参考模型按从上到下顺序有哪些层（）。

A、应用层、传输层、网络层、物理层B、应用层、会话层、传输层、物理层C、应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层、物理层D、应用层、表示层、会话层、网络层、传输层、数据链路层、物理层答案：C3、NB-IoT系统无线侧（）实现信令完整性保护。

A、PHYB、MACC、RLCD、PDCP答案：D4、UE的无线能力在下面哪条消息中携带？A、AttachrepuestB、PDNconnectivityrequestC、InitialUEMessageD、UECapabilityInfoIndication答案：D5、""ping"命令属于哪种协议："A、TCPB、UDPC、ICMPD、FTP答案：C6、物联网业务的维护管理按照()统一领导、分级管理、分级负责的原则，在总部统一领导下，各省公司、物联网公司、负责各自管辖范围内物联网业务的维护工作。

A、集团市场部B、集团网络部C、各省公司D、物联网公司答案：B7、工信部物联网专项规划指出2020年M2M连接达到（）A、10亿B、17亿C、20亿D、12亿答案：B8、SGSN与GGSN之间的接口称为（）A、GrB、GbC、GnD、Gs答案：C9、可穿戴设备是什么速率需求的物联网业务?A、高速率B、中速率C、低速率答案：B10、NB-IoT系统是第几代移动通信系统（）。

A、2B、3C、4D、4.5答案：D11、路由信息包含在哪个BGP报文里边？（）。

A、NotificationB、OpenC、UpdateD、Keep-alive答案：C12、以下不属于关系型数据库的模式结构的是：A、外模式B、模式C、内模式D、混合模式答案：D13、NB-IoT下行支持的最大重传次数是（）。

企业数据管理治理平台解决方案

企业数据管理治理平台解决方案随着大数据时代的到来，企业面临着越来越多的数据管理挑战。

为了有效地管理和利用数据资源，提供高质量的数据支持业务决策和创新发展，许多企业开始关注和部署数据管理治理平台。

本文将介绍企业数据管理治理平台的解决方案。

一、解决方案概述企业数据管理治理平台是为了帮助企业管理和规范数据生命周期的全套解决方案。

它包括数据采集、数据整合、数据质量管理、数据安全性管理、数据治理等模块，旨在提供一体化的数据管理平台，支持企业数据管理的全过程。

通过企业数据管理治理平台，企业可以实现数据的一致性、完整性、可用性和安全性，提升数据价值，降低数据管理成本，提高企业决策的准确性和效率。

二、解决方案核心模块1.数据采集和整合模块：该模块负责从各个数据源中采集数据，并将数据进行整合。

通过该模块，企业可以将来自不同数据源的数据进行统一管理和处理，实现数据的集中存储和一致性管理。

2.数据质量管理模块：该模块负责对数据进行质量检查和评估，包括数据完整性、准确性、一致性和可靠性等方面的评估。

通过数据质量管理模块，企业可以发现数据质量问题，并采取相应的措施进行修复和改进，提高数据质量。

3.数据安全性管理模块：该模块负责对数据进行安全性管理。

包括数据的访问控制、数据的备份和恢复、数据的加密等安全措施。

通过数据安全性管理模块，企业可以保护数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和滥用。

4.数据治理模块：该模块负责对数据进行规范和管理。

包括数据标准化、数据词典管理、数据元数据管理等方面的管理。

通过数据治理模块，企业可以统一数据管理标准，提高数据的可管理性和可维护性。

三、解决方案优势1.全面管理：企业数据管理治理平台可以全面管理企业的数据资源，包括数据采集、整合、质量管理、安全性管理和治理等方面。

通过一体化的数据管理平台，企业可以实现对各种数据管理任务的集中管理和协同管理。

2.提高数据质量：企业数据管理治理平台可以对数据进行质量管理和监控，及时发现和解决数据质量问题，提高数据的准确性和可靠性。

杉岩统一存储平台(SandStoneUSP)-CitrixReadyMarketplace

杉岩统一存储平台（SandStone USP）兼具块存储、对象存储特性，利用分布式技术将标准x86服务器的HDD、SSD等存储介质抽象成资源池，对上层应用和虚拟机提供标准的块、对象及文件访问接口，满足高性能、高可靠性、高性价比的大规模存储资源池的建设需求。

SandStone USP产品功能架构图存储接口层同时对外提供块、对象、文件接口，满足各业务系统通过不同接口访问存储的需求。

存储服务层提供各种存储高级特性，如：多故障域、数据链路HA 、存储加密、快照、精简配置、SSD智能加速、对象生命周期管理、对象接口负载均衡接入等特性。

存储引擎层提供基本的数据存储服务，如：集群状态管理、分布式数据路由策略、强一致性协议、数据一致性校验、集群故障自愈和并行数据重建等功能。

存储硬件层支持标准x86服务器，支持SAS/SATA HDD、SATA/PCIe SSD等存储介质，GE/10GE/InfiniBand/FC等网卡。

通过磁盘控制卡管理、磁盘错误检测、SSD 寿命监控等功能，对硬件进行有效管理。

存储管理层实现存储系统的快速自动化安装部署、配置、软硬件系统监控、告警日志、在线升级等功能，同时提供Web 管理界面和命令行两种管理方式。

同时提供RESTful API，便于与外部系统进行集成。

杉岩USP功能特性SandStone USP应用场景混合云存储SandStone USP可提供对象访问接口，帮助用户将长期存放在私有云环境下的历史归档数据上传至公有云存储平台，对于安全性及访问频率要求较高的数据，用户可以存放在私有云平台上。

SandStone USP能够实现混合云数据的平滑流动和统一管理，大幅降低企业存储成本。

大型存储资源池使用标准x86服务器建设统一存储资源池，在一套存储平台上同时提供块、对象、文件存储接口，满足虚拟化、邮件服务、中间件服务、非结构化数据存储、备份归档等多种应用不同的存储接口需求。

存储容量及性能可按需进行线性扩展，无须一次性高成本投入，大幅降低TCO，打破企业信息孤岛。

杉岩数据AI机器学习存储解决方案

AI-机器学习存储解决方案背景随着计算机软硬技术的发展，尤其是GPU运算能力的大幅提升，提高了计算基础设施能力，同时，互联网的高速发展产生了大量的数据资源，再加之算法技术的更新，使人工智能进入了发展“快车道”。

通过核心技术手段，机器学习训练出的人工智能在图像识别、语音识别等领域已经有了超过人类的表现。

人工智能正在金融，交通，医疗，互联网等众多行业中发挥作用。

杉岩数据的AI-机器学习存储解决方案为AI企业提供全流程数据统一管理能力，更加高效便捷地辅助AI训练，让企业先人一步提升行业竞争力，从而为社会创造更大价值。

面临的挑战数据量大，迁移成本高AI训练的准确性是以数据量为基础，海量的原始数据无法在产生之后立即参与训练，当前数据分离为在线数据与离线数据，两套数据分别存储在不同的数据系统中，这导致每次真实的训练，都需要将大量的数据从离线数据系统迁移到在线系统，增加数据的迁移成本以及存储空间成本。

数据孤岛，安全风险大AI训练中数据可大致循环为四个阶段：数据集中与归档、数据准备、数据训练、数据推理。

然而各个阶段的存储需求不同，比如数据集中与归档要求高性价比；数据准备阶段需要支撑海量小文件存储与数据的标签整理与检索；数据训练强调性能，需要高吞吐、低时延。

为了满足不同的存储需求，当前AI训练系统就将四个阶段割裂成了多套存储系统，让各个阶段的数据形成孤岛，每次数据循环都会涉及数据在两个或者更多的存储系统中的交互。

数据过多的分散存储，增大了数据安全风险。

数据准备处理繁杂，单一存储很难满足数据准备阶段可分为清洗、标注、质检过程，其中标注过程最为繁杂。

以图像文件为例，当前标注结果文件（通常为Json格式文本）如果跟图片存储在一起会极大的增加NAS存储的负载，且不利于检索；如果引入NoSQL数据库存储，则整体框架变得复杂。

数据读取效率低，训练周期长在数据训练阶段，海量文件的反复读取效率决定了整个训练的周期长短，然而在海量小文件的读取场景下，普通的存储系统难以满足训练平台的高吞吐、低时延的需求。