大数据时代存储解决方案.pptx
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大数据存储与处理概述(PPT 45张)
应用
• 寻找和赵老师兴趣相同的人 • 他们虽然看的是不同的片，但发现了他们的 兴趣相同 • 通过UI矩阵发现的
SVDห้องสมุดไป่ตู้问题
• 结果难以解释
• 为什么这么多维？
• U和V很Dense！
• 占空间多
CUR
CUR
• 正确地选择行/列 • 构造中间矩阵 • 消除冗余的行/列
缘起
• 克服SVD的问题 • M = CUR • 随机找c行，组成C
大数据存储与应用 降维
课程主页： /?page_id=397 陈一帅 chenyishuai@
介绍
• 为什么要降维？
• 找出规律，压缩数据量
几维？
降维
看起来2维，其实1维
看起来3维，其实2维
内容
• 特征值与特征向量 • PCA（主元素分析）Principal-Component Analysis • SVD（奇异值分解）Singular-Value Decomposition • CUR分解
应用
• 已知：赵老师喜欢Matrix，给它评分为5， • 问：赵老师喜欢什么类型的片? • qV计算，把赵老师投影到概念空间上
应用
•给赵老师推荐什么片？ •把赵老师的概念向量qV，乘视频的概念向量VT， 得到推荐的视频向量
= [1.64 1.64 1.64 -0.16 -0.16]
•给他推荐《异形》
• U：左奇异向量 Left singular vectors 单位正交矩阵 • ：奇异值 Singular values对角阵， • V：右奇异向量 Right singular vectors 单位正交矩阵
例
• 二维 • M的秩 r = 2
科幻 浪漫
大数据时代存储解决方案
10GE FC IB
10GE SAS IB
分布式数据库 非关系型数据库
计算 存储 网络 数据库
大数据时代群雄逐鹿
Hadoop解决方案架构
目录
1 什云么时十代大大数数据据的特点 2 大大数 数据 据各 带来行哪业些需技求术和变应革用
3 大数据架构和具体实践
大数据架构和具体实践
在大数据方面不仅仅是平台提供商Βιβλιοθήκη 计算瓶颈存储瓶颈 网络瓶颈
数据库瓶颈
大数据带来哪些技术变革
单机
集群
单块机存储 文件存储 设备间连接 设备内连接
横向扩展 横向扩展 GE FC
FC
关系型数据库
数据库集群
集群 虚拟化
横向扩展（硬件扩展） 块虚拟化 丰富的增值软件及对外接口 横向扩展（硬件+文件系统） 文件虚拟化 丰富的增值软件及对外接口
大
大数据应用开发提供商
数
据
管理
大数据系统集成商
服务 提供
商
大数据平台提供商
除了具有强大的自主研发实力外，还具备丰富的集成优化第三方平台的经验，可根据用户 的实际需求，打造适合用户自身特点的大数据服务体系；
大数据统一架构
数据可视化
管控平面
策略调度
HBASE
Data Bridge
数据挖掘
日志留存
内容检索
存储节点
合作
集成
3rd Party Tool
Lucene
Flume
Data Loader
Sqoop
数据重构时间缩短20倍
10
8
6
10
4
2
0.5
0
传统阵列
RAID 2.0
10GE SAS IB
分布式数据库 非关系型数据库
计算 存储 网络 数据库
大数据时代群雄逐鹿
Hadoop解决方案架构
目录
1 什云么时十代大大数数据据的特点 2 大大数 数据 据各 带来行哪业些需技求术和变应革用
3 大数据架构和具体实践
大数据架构和具体实践
在大数据方面不仅仅是平台提供商Βιβλιοθήκη 计算瓶颈存储瓶颈 网络瓶颈
数据库瓶颈
大数据带来哪些技术变革
单机
集群
单块机存储 文件存储 设备间连接 设备内连接
横向扩展 横向扩展 GE FC
FC
关系型数据库
数据库集群
集群 虚拟化
横向扩展（硬件扩展） 块虚拟化 丰富的增值软件及对外接口 横向扩展（硬件+文件系统） 文件虚拟化 丰富的增值软件及对外接口
大
大数据应用开发提供商
数
据
管理
大数据系统集成商
服务 提供
商
大数据平台提供商
除了具有强大的自主研发实力外，还具备丰富的集成优化第三方平台的经验，可根据用户 的实际需求，打造适合用户自身特点的大数据服务体系；
大数据统一架构
数据可视化
管控平面
策略调度
HBASE
Data Bridge
数据挖掘
日志留存
内容检索
存储节点
合作
集成
3rd Party Tool
Lucene
Flume
Data Loader
Sqoop
数据重构时间缩短20倍
10
8
6
10
4
2
0.5
0
传统阵列
RAID 2.0
大数据时代的数据储存解决方案
大数据时代的数据储存解决方案随着大数据时代的来临，数据储存成为了一个重要的问题。
传统的数据存储方式已经无法满足海量数据的快速存储和高效访问的需求。
因此，人们迫切需要新的数据储存解决方案来满足这一需求。
本文将介绍几种在大数据时代常用的数据储存解决方案。
一、分布式文件系统分布式文件系统是大数据时代的一种常见的数据储存解决方案。
它将海量数据分布到多台服务器上进行存储，通过数据的分布存储，提高了系统的可扩展性和容错性。
分布式文件系统可以根据需求进行扩容，可以支持PB级别的数据存储，并且具备高可靠性和高可用性。
二、对象存储对象存储是一种将数据以对象的形式进行存储和管理的解决方案。
它将数据存储为对象，并为每个对象分配唯一的标识符。
对象存储能够有效地管理海量数据，提供高扩展性和高可用性。
对象存储还支持数据的并行处理和分布式计算，可以满足大数据场景下的高并发读写需求。
三、列式数据库列式数据库是一种在大数据场景下广泛应用的数据储存解决方案。
与传统的关系型数据库相比，列式数据库将数据以列的方式进行存储，提高了查询性能和存储效率。
列式数据库适用于数据分析和数据挖掘等场景，能够快速检索和分析大规模的数据。
四、分布式数据库分布式数据库是一种将数据分布到多个节点上进行存储和管理的解决方案。
它将数据拆分成多个片段，并存储到不同的节点上，通过分布式算法实现数据的一致性和高可用性。
分布式数据库能够根据数据规模和负载情况进行扩容和负载均衡，提供高性能和高可靠性的数据存储服务。
总结：随着大数据时代的发展，数据储存成为了重要的问题。
传统的数据储存方式已经无法满足海量数据的快速存储和高效访问的需求。
因此，人们开发了各种数据储存解决方案来满足这一需求，包括分布式文件系统、对象存储、列式数据库和分布式数据库等。
这些解决方案能够提供高扩展性、高可用性和高性能的数据存储服务，帮助人们更好地应对大数据时代的数据储存挑战。
大数据的存贮和处理课件
机器学习与大数据
利用机器学习技术对大数据进行分析和发掘，发现数据背后的规律和趋势。
智能化决策
基于大数据和人工智能的决策支持系统，提高决策的科学性和准确性，推动智 能化的发展。
THANK YOU
感谢各位观看
可扩大性。
散布式存储系统通常采用可扩大的架构 ，可以根据数据量和业务需求进行灵活 的扩大，同时支持多种数据类型和数据
访问模式。
散布式存储系统具有高可用性和高可靠 性，可以保证数据的持久性和一致性，
同时支持数据备份和恢复功能。
NoSQL数据库
NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它采用键值对、文档、列族或图形等数据结构来存储数据，并 支持灵活的数据模型和水平可扩大性。
数据仓库适用于对大量数据进行查询和分析的 应用场景，如商业智能、决策支持和数据分析 等。
数据仓库具有高性能、高可用性和可扩大性等 特点，可以支持复杂的查询和报表生成，同时 保证数据的安全性和完整性。
数据湖
数据湖是一种集中式的数据存储和处理平台，它可以 存储和管理大量结构化和非结构化数据，包括音频、
大数据的存贮和处理课件
目录
• 大数据概述 • 大数据存储技术 • 大数据处理技术 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据的定义与特点
定义：大数据是指数据量巨大、类型多样、处 理复杂的数据集合。
01
数据量大：数据量通常在TB级别甚至PB 级别，需要大规模存储和处理。
Streaming 和 MLlib 等组件，分别用于结 构化数据处理、实时数据处理和机器学习。
Flink
一个流处理和批处理的开源框架，具有高性能和可扩大性。
Flink 提供了一个统一的 API，用于处理无界和有界数据流。它支持高吞吐、低延迟的流处理，以及大 规模批处理。Flink 的核心是一个流执行引擎，它能够高效地处理数据流并支持状态计算。此外， Flink 还提供了丰富的窗口函数和连接器，以支持各种数据处理场景。
利用机器学习技术对大数据进行分析和发掘，发现数据背后的规律和趋势。
智能化决策
基于大数据和人工智能的决策支持系统，提高决策的科学性和准确性，推动智 能化的发展。
THANK YOU
感谢各位观看
可扩大性。
散布式存储系统通常采用可扩大的架构 ，可以根据数据量和业务需求进行灵活 的扩大，同时支持多种数据类型和数据
访问模式。
散布式存储系统具有高可用性和高可靠 性，可以保证数据的持久性和一致性，
同时支持数据备份和恢复功能。
NoSQL数据库
NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它采用键值对、文档、列族或图形等数据结构来存储数据，并 支持灵活的数据模型和水平可扩大性。
数据仓库适用于对大量数据进行查询和分析的 应用场景，如商业智能、决策支持和数据分析 等。
数据仓库具有高性能、高可用性和可扩大性等 特点，可以支持复杂的查询和报表生成，同时 保证数据的安全性和完整性。
数据湖
数据湖是一种集中式的数据存储和处理平台，它可以 存储和管理大量结构化和非结构化数据，包括音频、
大数据的存贮和处理课件
目录
• 大数据概述 • 大数据存储技术 • 大数据处理技术 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据的定义与特点
定义：大数据是指数据量巨大、类型多样、处 理复杂的数据集合。
01
数据量大：数据量通常在TB级别甚至PB 级别，需要大规模存储和处理。
Streaming 和 MLlib 等组件，分别用于结 构化数据处理、实时数据处理和机器学习。
Flink
一个流处理和批处理的开源框架，具有高性能和可扩大性。
Flink 提供了一个统一的 API，用于处理无界和有界数据流。它支持高吞吐、低延迟的流处理，以及大 规模批处理。Flink 的核心是一个流执行引擎，它能够高效地处理数据流并支持状态计算。此外， Flink 还提供了丰富的窗口函数和连接器，以支持各种数据处理场景。
大数据存储
大数据存储的发展趋势
存储架构的演进：从集中式存储到 分布式存储，提高存储容量和性能。
存储管理的重要性：对大数据进行 高效管理和优化，确保数据的安全 性和可用性。
添加标题
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存储技术的创新：采用新型存储介 质和存储架构，提高存储密度和 I/O性能。
存储与计算的融合：将存储与计算 融合在一起，提高数据处理和分析 的效率。
医疗健康：存储患者数据 和病历，方便医生诊断和 治疗
媒体行业：存储视频、图 片和文字等素材，支持内 容生产和发布
交通行业：实时监测交通 路况和车辆运行情况，提 高运输效率和安全性
教育行业：存储学生信息 和教学资料，支持个性化 教育和人才培养
大数据存储的解决方 案
分布式文件系统
定义：分布式文件系统是将数据存储在多 个地理位置不同的存储设备上，通过网络 互联，形成一个单一的分布式存储系统。
结合应用：在大数据存储中发挥重 要作用
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归档技术：将数据分类存储，提高 检索效率
技术发展：不断推进，提高大数据 存储的竞争力
重复数据删除技术
定义：删除冗余的数据，减少存储空间占用 技术分类：全局删除和局部删除 应用场景：备份、归档、云存储等 优势：节省存储空间，降低成本
大数据存储的未来发 展
大数据存储的标准化趋势
标准化趋势的必要性：提高存储效率、降低成本、促进数据共享
标准化协议与规范：如NFS、CIFS、POSIX等文件访问协议，以及HDFS、 MapReduce等数据处理规范
标准化组织与活动：如ISO、POSIX、Hadoop等国际标准组织及其制定 的标准
大数据存储PPT课件
16
01 数据存储的前世今生
2） 关系数据库
行式存储→ACID→关系数据库的问题
Impedance Mismatch
– ORM (Hibernate存在的价值) – 这个问题影响的是开发效率
Not designed to be run on clusters
– Scaling up
– Scaling out
− A 原子性 在事务中执行多个操作是原子性的，要么操作全部
执行,要么一个都不执行
− C 一致性 进行事务的过程中整个数据加的状态是一致的，不
会出现数据花掉的情况
− I 隔离性 两个事务不会相互影响，覆盖彼此数据等
− D 持久化 事务一旦完成,那么数据应该是被写到安全的，持久
化存储的设备上
可编辑课件
03 大数据时代的NOSQL
可编辑课件
4
01 数据存储的前世今生
事件三：出租车
事件 交通拥堵热点提取 对手 武汉1.5万出租车GPS数据 武器 分析车辆速度 结果 每5分钟处理1次
− 1.5万辆车 − 每15秒上传1次 − 匹配、聚类、拟合 − 5分钟
可编辑课件
低密度
高密度
5
有哪些理论可以帮我们做判断?
可编辑课件
6
01 数据存储的前世今生
A: Availability 可用性 26
02 数据库设计的CAP
2） CAP原理
C
一致性
是说数据的原子性，这种原子性在经典 ACID的数据库中是通过事务来保证的；
当事务完成时，无论其是成功还是回滚, 数据都会处于一致的状态；
在分布式环境中，一致性是说多点的数
据是否一致。
可编辑课件
三、大数据存储技术课件
• 关系模型由关系数据结构、关系操作集合、 数据库、面向文档的数据库等 关系完整性约束三部分组成
接口语言
• SQL（Structured Query Language， 结构化查询语言），对数据库中的数据进 行查询、操作和管理
• 无统一标准
• 包括：各自定义的API、类SQL、 MR等
典型案例 • Oracel、DB2、Sybase、SQL Server、 • Hbase、MongoDB、Redis Mysql、Postgresql等
关系数据库
键值存储数据库
技术特点
互联网用户
互联网用户
KEY1 KEY2
VALUE1 VALUE2
WEB应用服务器
三、大数据存储技术
-1-
相关概念与相关技术概览
数据结构： 结构化数据与非结构化数据 数据库数据模型：关系型数据库与非关系型数据库 数据处理特性：OLTP与OLAP 数据一致性：强一致性与最终一致性 数据存储方式：行式存储与列式存储 数据库存储与处理架构：SMP与MPP 数据存储架构：传统分布式文件与新型分布式文件 数据处理架构：基于并行计算的分布式数据处理技术（MapReduce）
示例
• 各类表格
• 图形、图像、音频、 视频信息
• HTML文档，它一般是 自描述的，数据的结 构和内容混在一起
-3-
数据库数据模型—关系型数据库与非关系型数据库
在大数据技术中"非关系型"数据库技术是必不可少的，但关系数据库也是不可或缺的
对比项 定义
关系型数据库
非关系型数据库
• 创建在关系模型基础上，借助于集合代数 • 没有标准定义 等数学概念和方法来处理数据库中的数据 • 包括：表存储数据库、键值存储
接口语言
• SQL（Structured Query Language， 结构化查询语言），对数据库中的数据进 行查询、操作和管理
• 无统一标准
• 包括：各自定义的API、类SQL、 MR等
典型案例 • Oracel、DB2、Sybase、SQL Server、 • Hbase、MongoDB、Redis Mysql、Postgresql等
关系数据库
键值存储数据库
技术特点
互联网用户
互联网用户
KEY1 KEY2
VALUE1 VALUE2
WEB应用服务器
三、大数据存储技术
-1-
相关概念与相关技术概览
数据结构： 结构化数据与非结构化数据 数据库数据模型：关系型数据库与非关系型数据库 数据处理特性：OLTP与OLAP 数据一致性：强一致性与最终一致性 数据存储方式：行式存储与列式存储 数据库存储与处理架构：SMP与MPP 数据存储架构：传统分布式文件与新型分布式文件 数据处理架构：基于并行计算的分布式数据处理技术（MapReduce）
示例
• 各类表格
• 图形、图像、音频、 视频信息
• HTML文档，它一般是 自描述的，数据的结 构和内容混在一起
-3-
数据库数据模型—关系型数据库与非关系型数据库
在大数据技术中"非关系型"数据库技术是必不可少的，但关系数据库也是不可或缺的
对比项 定义
关系型数据库
非关系型数据库
• 创建在关系模型基础上，借助于集合代数 • 没有标准定义 等数学概念和方法来处理数据库中的数据 • 包括：表存储数据库、键值存储
IBM存储解决方案—数据分析的存储(PPT 41页)
Information Ingest Real-time Analytics Warehouse & Data Marts Analytic Appliances
Advanced Analytics/ New Insights
Cognitive认知
Learn Dynamically?
Prescriptive 规范
Reporting and analysis
Call Centers
What could happen?
Predictive analytics and
modeling
Outage Mgmt
Billing
预测哪些用户适合于sy哪ste些ms分
时时段电价或需求/响应服务
Systems Security Storage
New Infrastructure Leverages Data Types
Data in Motion
Data at Rest
Data in Many Forms
Real-time Analytics
Streams
Video/Audio
Network/Sensor
Entity Analytics Predictive
数据在加载到数据仓库前的清洗、 验证，这些数据可能来自很多的用
户、收费系统或断电保护系统
Page 6
On premise, Cloud, As a service
数据分析的高可用性，以确
保随时了解用户喜好
跨应用的TB级的数据需求 –通
用虚拟化存储平台
IBM Big Data & Analytics Reference Architecture
Advanced Analytics/ New Insights
Cognitive认知
Learn Dynamically?
Prescriptive 规范
Reporting and analysis
Call Centers
What could happen?
Predictive analytics and
modeling
Outage Mgmt
Billing
预测哪些用户适合于sy哪ste些ms分
时时段电价或需求/响应服务
Systems Security Storage
New Infrastructure Leverages Data Types
Data in Motion
Data at Rest
Data in Many Forms
Real-time Analytics
Streams
Video/Audio
Network/Sensor
Entity Analytics Predictive
数据在加载到数据仓库前的清洗、 验证，这些数据可能来自很多的用
户、收费系统或断电保护系统
Page 6
On premise, Cloud, As a service
数据分析的高可用性，以确
保随时了解用户喜好
跨应用的TB级的数据需求 –通
用虚拟化存储平台
IBM Big Data & Analytics Reference Architecture
最新存储整合解决方案PPT课件
Disks
Disks
Aggregate
Aggregate 包含物理磁盘
FlexVol: 逻辑空间不需要直接 对应到物理磁盘，实现了虚拟 化
FlexVol™－最优的存储分配
业界情况
App 1 剩余
App 2 剩余
App 3 空间不足
30-40%利用率
NetApp
App 1
App 2
App 3
存储空间整合
– 88 – 91% performance degredation on EVA4100 under snapshots for VM’s on VMFS
25
VeriTest Report: NetApp FAS vs. HP EVA Capacity Efficiency
Resiliency and Capacity Utilization
The EVA4100 required 60% more time to configure, and deploy for VMware datacenter
EVA SnapClone required 1TB of extra storage and over 1 hour to create a complete copy of the data
磁盘使用
(60-80%利用率
一个Hale Waihona Puke 享的可扩展存储池 – 消除了浪费空间
FlexVol™－提升 I/O 性能
原有的架构 卷的性能被它的磁盘数
量限制
“热点”卷不能从其他 卷的磁盘上取得帮助
NetApp FlexVol的技术 各个卷可以共享所以磁
盘的聚合性能
RAID-DP技术提高存储系统的可靠性和健壮性
大数据存储解决方案
大数据存储解决方案引言随着大数据技术的快速发展和普及，如何高效地存储和管理海量数据成为了一个迫切的问题。
传统的存储方案已经无法满足大规模数据处理的需求，因此，各种新的大数据存储解决方案应运而生。
本文将介绍几种常见的大数据存储解决方案，并对它们的优缺点进行分析和对比。
分布式文件系统分布式文件系统是大数据存储的重要组成部分。
它通过将数据分布在多个计算机节点上，实现了数据的并行存储和访问。
分布式文件系统具有以下特点：•可扩展性：分布式文件系统可以轻松地扩展存储容量，只需要新增节点即可，而无需对整个系统进行重构。
•高可靠性：通过数据的冗余存储和备份，分布式文件系统可以提供高可靠性的数据存储和恢复机制。
•高性能：分布式文件系统可以通过并行读取和写入数据，以及负载均衡等技术手段，提高数据的访问速度和吞吐量。
目前最流行的分布式文件系统包括Hadoop HDFS、Ceph和GlusterFS等。
列式存储系统传统的关系型数据库中，数据以行的形式存储，这种存储方式在处理大规模数据时效率较低。
而列式存储系统则采用了不同的存储方式，将数据以列的形式存储。
这种存储方式在大数据处理场景下具有以下优势：•高压缩比：由于相同类型的数据在列式存储中是连续存储的，可以更好地利用数据的冗余性和相似性，从而提高数据的压缩比，节省存储空间。
•高并发读写：列式存储系统可以针对具体查询进行并行化处理，提高查询效率和并发性能。
•快速聚合计算：由于列式存储系统将同类型数据存储在一起，可以更快速地进行聚合计算，适用于大规模数据的分析和挖掘。
常见的列式存储系统包括HBase、Cassandra和Vertica等。
对象存储系统对象存储系统是一种将数据以对象的形式进行存储的系统。
与传统的文件或块存储方式不同，对象存储系统以对象的方式组织和管理数据。
每个对象包含了数据本身以及与之相关的元数据，通过唯一的标识符进行访问。
对象存储系统具备以下特点：•无限扩展性：对象存储系统可以轻松地扩展存储容量，只需增加存储节点即可，而无需对整个系统进行扩容。
【办公资料】HP_典型存储解决方案PPT
容灾中心
LAN
备份 服务器
FC SAN
TL/VLS/D2D
FC SAN
DWDM/CWDM Dark Fiber/FCIP
FC SAN
FC SAN
A’
XP/EVA
CA 同步、日志
XP/EVA
BC
TL/VLS/D2D
三数据中心容灾方案
生产中心
同城容灾中心
LAN
LAN
FC-IP
广域网 路由器
SAN FC/DWDM
数据备份解决方案
在线数据备份 (ZDB)
Cell Manager production
system
• 将DP与XP/EVA的BC功能集成
• 产品化的解决方案
• 实现对数据库，文件系统等的在线备份
• 备份过程中不影响应用的正常运行
Disk &
LAN
Media Agent
• 图形化的用户管理界面
Production data BC
XP/EVA Business Copy
13
即时恢复
客户机网络
NT HP-UX Solaris W2k
SAN
BC1
P-Vol
BC2
BC3
t0
t-
t-2
1
• 将DP与XP/EVA的BC功能集成 • 产品化的解决方案 • 实现对数据库，文件系统等的快速恢复
备份服务器
• 图形化的用户管理界面
14
通过虚拟带库LBR实现异地备份解决方案
Dir
F1
F2
F3
Fn
Tier1
Tier 1
Tier 2
Dir
F2
Tier2
数据存储解决方案
存储技术评估
存储介质选择：比较不同存储介质，如硬盘驱动器（HDD）、固态驱动器（SSD）、云存储等， 根据性能、成本和可扩展性做出选择。 存储协议：分析存储协议，如NFS、SMB、iSCSI等，以确保与现有基础设施的兼容性。 存储虚拟化和自动化：考虑采用存储虚拟化和自动化技术，以简化管理和提高效率。
分布式存储与数据分片
分布式存储架构：解释分布式存储系统的基本原理和优势，包括数据冗余、容错性等。 数据分片策略：讨论如何将数据分片存储以提高性能和可扩展性，包括水平分片和垂直分 片。 数据一致性与复制：介绍数据分布式存储中的一致性和数据复制机制，确保数据的完整性 和可用性。
存储性能优化
存储虚拟化技术
存储虚拟化概述：介绍存储虚拟化技术的基本原理和优势，包 括资源池化和灵活性。 存储虚拟化解决方案：讨论不同存储虚拟化解决方案，如存储 虚拟机、存储网关等。 存储虚拟化管理：阐述如何有效管理存储虚拟化环境，包括性 能监测和故障排除。
未来趋势与前沿技术
▪ 存储性能自动优化：探讨自动化和智能化存储性能优化 的前沿技术，包括机器学习和人工智能的应用。
未来趋势：多因素认证与生物识别
多因素认证：介绍多因素认证的重要性，如密码与生物识别、硬件令牌等的结合，以提高数据访 问的安全性。 生物识别技术：讨论生物识别技术的发展趋势，如指纹识别、虹膜识别、面部识别等在数据安全 中的应用。 数据存储的未来：探讨多因素认证与生物识别技术在数据存储中的未来前景，以及如何与数据加 密相结合，提供更高级别的数据保护。
▪ 存储在云环境中的挑战：讨论云存储中的性能挑战和解 决方案，包括多云战略和边缘计算。
▪ 存储安全性与性能平衡：阐述存储性能与数据安全之间 的权衡，包括加密、访问控制和合规性的考虑。
存储介质选择：比较不同存储介质，如硬盘驱动器（HDD）、固态驱动器（SSD）、云存储等， 根据性能、成本和可扩展性做出选择。 存储协议：分析存储协议，如NFS、SMB、iSCSI等，以确保与现有基础设施的兼容性。 存储虚拟化和自动化：考虑采用存储虚拟化和自动化技术，以简化管理和提高效率。
分布式存储与数据分片
分布式存储架构：解释分布式存储系统的基本原理和优势，包括数据冗余、容错性等。 数据分片策略：讨论如何将数据分片存储以提高性能和可扩展性，包括水平分片和垂直分 片。 数据一致性与复制：介绍数据分布式存储中的一致性和数据复制机制，确保数据的完整性 和可用性。
存储性能优化
存储虚拟化技术
存储虚拟化概述：介绍存储虚拟化技术的基本原理和优势，包 括资源池化和灵活性。 存储虚拟化解决方案：讨论不同存储虚拟化解决方案，如存储 虚拟机、存储网关等。 存储虚拟化管理：阐述如何有效管理存储虚拟化环境，包括性 能监测和故障排除。
未来趋势与前沿技术
▪ 存储性能自动优化：探讨自动化和智能化存储性能优化 的前沿技术，包括机器学习和人工智能的应用。
未来趋势：多因素认证与生物识别
多因素认证：介绍多因素认证的重要性，如密码与生物识别、硬件令牌等的结合，以提高数据访 问的安全性。 生物识别技术：讨论生物识别技术的发展趋势，如指纹识别、虹膜识别、面部识别等在数据安全 中的应用。 数据存储的未来：探讨多因素认证与生物识别技术在数据存储中的未来前景，以及如何与数据加 密相结合，提供更高级别的数据保护。
▪ 存储在云环境中的挑战：讨论云存储中的性能挑战和解 决方案，包括多云战略和边缘计算。
▪ 存储安全性与性能平衡：阐述存储性能与数据安全之间 的权衡，包括加密、访问控制和合规性的考虑。
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- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3 大数据架构和具体实践
大数据架构和具体实践
在大数据方面不仅仅是平台提供商
大
大数据应用开发提供商
数
据
管
大数据系统集成商
理 服
务
提
大数据平台提供商
供
商
除了具有强大的自主研发实力外，还具备丰富的集成优化第三方平台的经验，可根据用 户的实际需求，打造适合用户自身特点的大数据服务体系；
大数据统一架构
数据可视化
应需而变 融以致远
—— 大数据时代存储之路
目录
1 云时代大数据的特点 2 大数据带来哪些技术变革 3 大数据架构和具体实践
大数据定义-不同行业的不同声音
大量数据管理
海量计算
数据分析
大量用户 群体
云时代的大数据特点
Volume-巨 量
Variety-多样性
Value-价值密度
Velocity-速 度
数据量巨大
全球在2010 年正式 进入ZB 时代 IDC预计到2020 年， 全球将总共拥有40ZB 的数据量
结构化数据、半结构化 数据和非结构化数据
如今的数据类型早已不 是单一的文本形式，订 单、日志、音频，能力 提出了更高的要求
沙里淘金，价值密度低
一部数小时的视频，可 能有用的数据仅仅只有 一两秒。如何迅速“提 纯”是大数据亟待解决 的难题
管控平面
策略调度
HBASE
Data Bridge
数据挖掘
日志留存
内容检索
大数据一体化平台
应用适配, Programmable接口
批处理(Galax HD) )Hive,Pig,Mashout
Hcatalog
MapReduce
分布式计算和分析
实时处理和内存计算 流处理
内存数据库ห้องสมุดไป่ตู้
视频分析
OLAP
近实时分析和MPP DB SQL Query Planner
Partition 3
Partition 4
Partition …
Partition N
SmartQoS确保核心业务服务质量
存储系统自动按照优先级不同调配资源， 保证核心系统的资源需求
SmartPartition 关键业务性能保障
物理缓存分区，为特定LUN设定专用的 缓存分区，避免核心业务与边缘业务恶 性缓存竞争
横向扩展（硬件扩展） 块虚拟化 丰富的增值软件及对外接口 横向扩展（硬件+文件系统） 文件虚拟化 丰富的增值软件及对外接口
10GE FC IB
10GE SAS IB
分布式数据库 非关系型数据库
计算 存储 网络 数据库
大数据时代群雄逐鹿
Hadoop解决方案架构
目录
1 什云么时十代大大数数据据的特点 2 大 大数数据据各带行来哪业些需技求术和变应革用
提升3倍
SmartMotion：基于场景的动态 部署变更，最大化自动负载均衡，
硬盘利用率提升2倍，运维成本下 降60%
SmartVirtualization：支持对异 构存储系统进行统一虚拟化管理， 最大化既有投资保护，投资回报率
提升50%
统一管控，运维一手掌握
安全可信
弹性高效
统一监控与管理
报警
• 传统技术升级已满足不了大数据处理的需求，“大数据” 技术将在未来3— 5年内进入主流。其技术形态也会产生较大的变化；
计算瓶颈
存储瓶颈 网络瓶颈
数据库瓶颈
大数据带来哪些技术变革
单机
集群
单块机存储 文件存储 设备间连接 设备内连接
横向扩展 横向扩展 GE FC
FC
关系型数据库
数据库集群
集群 虚拟化
MPP Exec
资源管理 (YARN,多 户,Zookeeper)
设备管理
Scaleout Block
通用服务器 集成和优化
分布式存储
Hadoop FS API, NFS/CIFS,Posix,ISCSI,S3
Scaleout Filesystem
Scaleout DB
Scaleout backup
管理
拓扑
安全
在线存储
近线存储
存储管理软件
各类型存储统一管理，化繁为简 分层可视化，直观监控，高效排障 智能分析提升服务质量，节约成本 与移动运维结合，管理更智能
亚洲最大兼容性实验室
安全可信
弹性高效
加速数据恢复
存储池内所有硬盘参与重构，仅重 构业务数据
由传统RAID多对一的重构模式转 变为HVS的多对多快速重构模式
数据恢复速度相对传统RAID提升
20倍 降低95%的多盘失效概率
大幅降低重构过程对业务的影响
核心业务专属保障
安全可信
弹性高效
Partition 1
Partition 2
Cloud OS 网络（交换机，路由器）
自研组件
Scaleout Object
存储节点 合作
集成
3rd Party Tool
Lucene
Flume
Data Loader
Sqoop
数据重构时间缩短20倍
10
8
6
10
4
2
0.5
0
传统阵列
RAID 2.0
1TB NL－SAS 磁盘重构时间（小时）
30mins/TB的恢复速度
Smart软件提升客户系统效率 安全可信 弹性高效
SSD
SAS
NL-SAS
SmartTier
数据动态分级
SmartVirtualization
异构数据整合
数据智能流动
IBM HDS EMC HW
SmartMotion
数据动态平衡
Smart智能软件
SmartTier：精细化热点统计与迁 移，最大化性能资源利用率，性能
后期制作
卫星探测
基因工程
目录
1 云时代大数据的特点 2 大 大数数据据各带行来哪业些需技求术和变应革用 3 大数据架构和具体实践
大数据带来技术变革
大数据 分析处理
• 全球技术研究和咨询公司Gartner将“大数据”技术列入2012年对众多公司 和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一；
• Gartner在其新兴技术成熟度曲线中将“大数据”技术视为转型技术；
实时获取需要的信息
大数据区分于传统数 据最显著的特征。如 今已是ZB时代，在 如此海量的数据面前， 处理数据的效率就是 企业的生命
信息采集系统全景介绍
数 据 分 类 短信 通话记录
Email
社保、医保、 住宿、交通
视频监控 网络信息
数 据 来 源
运营商
医院 大型企业 交通信息 视频监控 政府机构
（医保，社保）
业
数据导入
务
平
台
存
汇聚、分析、入库
储
区
域
精确查询 统计分析 内容查询
人际关系、行为分 析
跟随分析、人脸 识别
…………
通话记录、住宿、 交通统计报表
短信、Email内容 过滤等其他信息
大数据在各行业的应用
互联网
金融
公安
社交网络
B 2C业务
能源
电子支付
票据归档
媒资
视频监控
视频分析
科研
地质勘探
智能电网
非线编辑
大数据架构和具体实践
在大数据方面不仅仅是平台提供商
大
大数据应用开发提供商
数
据
管
大数据系统集成商
理 服
务
提
大数据平台提供商
供
商
除了具有强大的自主研发实力外，还具备丰富的集成优化第三方平台的经验，可根据用 户的实际需求，打造适合用户自身特点的大数据服务体系；
大数据统一架构
数据可视化
应需而变 融以致远
—— 大数据时代存储之路
目录
1 云时代大数据的特点 2 大数据带来哪些技术变革 3 大数据架构和具体实践
大数据定义-不同行业的不同声音
大量数据管理
海量计算
数据分析
大量用户 群体
云时代的大数据特点
Volume-巨 量
Variety-多样性
Value-价值密度
Velocity-速 度
数据量巨大
全球在2010 年正式 进入ZB 时代 IDC预计到2020 年， 全球将总共拥有40ZB 的数据量
结构化数据、半结构化 数据和非结构化数据
如今的数据类型早已不 是单一的文本形式，订 单、日志、音频，能力 提出了更高的要求
沙里淘金，价值密度低
一部数小时的视频，可 能有用的数据仅仅只有 一两秒。如何迅速“提 纯”是大数据亟待解决 的难题
管控平面
策略调度
HBASE
Data Bridge
数据挖掘
日志留存
内容检索
大数据一体化平台
应用适配, Programmable接口
批处理(Galax HD) )Hive,Pig,Mashout
Hcatalog
MapReduce
分布式计算和分析
实时处理和内存计算 流处理
内存数据库ห้องสมุดไป่ตู้
视频分析
OLAP
近实时分析和MPP DB SQL Query Planner
Partition 3
Partition 4
Partition …
Partition N
SmartQoS确保核心业务服务质量
存储系统自动按照优先级不同调配资源， 保证核心系统的资源需求
SmartPartition 关键业务性能保障
物理缓存分区，为特定LUN设定专用的 缓存分区，避免核心业务与边缘业务恶 性缓存竞争
横向扩展（硬件扩展） 块虚拟化 丰富的增值软件及对外接口 横向扩展（硬件+文件系统） 文件虚拟化 丰富的增值软件及对外接口
10GE FC IB
10GE SAS IB
分布式数据库 非关系型数据库
计算 存储 网络 数据库
大数据时代群雄逐鹿
Hadoop解决方案架构
目录
1 什云么时十代大大数数据据的特点 2 大 大数数据据各带行来哪业些需技求术和变应革用
提升3倍
SmartMotion：基于场景的动态 部署变更，最大化自动负载均衡，
硬盘利用率提升2倍，运维成本下 降60%
SmartVirtualization：支持对异 构存储系统进行统一虚拟化管理， 最大化既有投资保护，投资回报率
提升50%
统一管控，运维一手掌握
安全可信
弹性高效
统一监控与管理
报警
• 传统技术升级已满足不了大数据处理的需求，“大数据” 技术将在未来3— 5年内进入主流。其技术形态也会产生较大的变化；
计算瓶颈
存储瓶颈 网络瓶颈
数据库瓶颈
大数据带来哪些技术变革
单机
集群
单块机存储 文件存储 设备间连接 设备内连接
横向扩展 横向扩展 GE FC
FC
关系型数据库
数据库集群
集群 虚拟化
MPP Exec
资源管理 (YARN,多 户,Zookeeper)
设备管理
Scaleout Block
通用服务器 集成和优化
分布式存储
Hadoop FS API, NFS/CIFS,Posix,ISCSI,S3
Scaleout Filesystem
Scaleout DB
Scaleout backup
管理
拓扑
安全
在线存储
近线存储
存储管理软件
各类型存储统一管理，化繁为简 分层可视化，直观监控，高效排障 智能分析提升服务质量，节约成本 与移动运维结合，管理更智能
亚洲最大兼容性实验室
安全可信
弹性高效
加速数据恢复
存储池内所有硬盘参与重构，仅重 构业务数据
由传统RAID多对一的重构模式转 变为HVS的多对多快速重构模式
数据恢复速度相对传统RAID提升
20倍 降低95%的多盘失效概率
大幅降低重构过程对业务的影响
核心业务专属保障
安全可信
弹性高效
Partition 1
Partition 2
Cloud OS 网络（交换机，路由器）
自研组件
Scaleout Object
存储节点 合作
集成
3rd Party Tool
Lucene
Flume
Data Loader
Sqoop
数据重构时间缩短20倍
10
8
6
10
4
2
0.5
0
传统阵列
RAID 2.0
1TB NL－SAS 磁盘重构时间（小时）
30mins/TB的恢复速度
Smart软件提升客户系统效率 安全可信 弹性高效
SSD
SAS
NL-SAS
SmartTier
数据动态分级
SmartVirtualization
异构数据整合
数据智能流动
IBM HDS EMC HW
SmartMotion
数据动态平衡
Smart智能软件
SmartTier：精细化热点统计与迁 移，最大化性能资源利用率，性能
后期制作
卫星探测
基因工程
目录
1 云时代大数据的特点 2 大 大数数据据各带行来哪业些需技求术和变应革用 3 大数据架构和具体实践
大数据带来技术变革
大数据 分析处理
• 全球技术研究和咨询公司Gartner将“大数据”技术列入2012年对众多公司 和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一；
• Gartner在其新兴技术成熟度曲线中将“大数据”技术视为转型技术；
实时获取需要的信息
大数据区分于传统数 据最显著的特征。如 今已是ZB时代，在 如此海量的数据面前， 处理数据的效率就是 企业的生命
信息采集系统全景介绍
数 据 分 类 短信 通话记录
社保、医保、 住宿、交通
视频监控 网络信息
数 据 来 源
运营商
医院 大型企业 交通信息 视频监控 政府机构
（医保，社保）
业
数据导入
务
平
台
存
汇聚、分析、入库
储
区
域
精确查询 统计分析 内容查询
人际关系、行为分 析
跟随分析、人脸 识别
…………
通话记录、住宿、 交通统计报表
短信、Email内容 过滤等其他信息
大数据在各行业的应用
互联网
金融
公安
社交网络
B 2C业务
能源
电子支付
票据归档
媒资
视频监控
视频分析
科研
地质勘探
智能电网
非线编辑