数据中心存储方案范文第1篇
摘要：企业数据存储利用云计算和云存储技术改变传统存储方式，提升数据存储服务和数据安全，降低数据存储成本，并获得积极的效果。因此，在本文中，我们将主要分析云计算和云存储技术在企业单位的应用，将云存储技术应用于企业数据存储的可行能性，以及如何应用该技术和注意事项。
关键词：云存储技术;数据存储;企业数据安全;注意事项
大多数企业数据属于私有数据。通常，企业应注意其数据存储的数据安全性。云数据存储技术在满足当今企业大规模数据存储需求的同时，也开放了网络环境，因此数据安全始终存在隐患。此时，企业需要采取相应的策略来提高云数据存储技术应用中的数据安全性。
一、云计算与数据存储技术
（一）云计算
现阶段，云计算是主要的信息技术之一，不受时空局限。同时，作为最新的计算机服务产品之一，极大地提升了IT及相关行业服务效率。基于云的数据存储也进入了快节奏部署的新时代，这让很多行业和用户都能享受到云计算和云存储技术提供的便利。
（二）数据云存储技术
云存储作为一种网络产品，由第三方组织管理存储的数据，数据采集公司运行大型数据库，用户从公司购买或租用存储空间来存储他们想要传输的数据。数据库用户根据他们的需要定制最终结果，例如他们如何使用服务器来管理数据。事实上，这些资源可以占用不同的物理服务器。云存储技术也有一些重要的特点，这些特性是虚拟云管理技术所独有的。正如云存储可以以池资源的形式在系统中提供共享资源一样，依赖存储云建模的系统负责响应服务。
二、当前我国企业中的数据存储现状
（一）急需转化存储技术
虽然国内云计算技术得到了一定程度的发展，但企业并没有真正意识到云存储在其数据存储服务中的重要性，也没有改变原始数据存储的性质。数据存储资本投资业务之所以飙升，是因为企业只根据需要使用数据存储系统，仍然不专注于云计算和云存储技术，影响了公司的长期发展。
（二）拓展性低
在企业数据存储中，很多企业采用传统的处理器和硬盘来存储数据。但是，数据库中处理器的容量是有限的，如果公司存储大量数据，较小的处理器会扩展数据盘，这样的存储方式很难实现企业数据的深度拓展。此外，企业忽视数据管理，忽视数据存储安全，增加数据存储的风险，扰乱长期的业务增长。
（三）企业数据存储成本高
就企业发展来说，投放过多的成本用于数据存储不利于企业建立市场竞争优势，而且成为业务增长的主要障碍。因此，大多数公司将数据存储业务外包并按时支付数据费用。同时，因为企业缺少对云存储技术的了解，所以导致企业的数据存储成本普遍偏高。在调查了公司的相应数据后，公司传统上使用ERP软件进行数据存储，每年都需要更高的维护成本。改用基于云存储的ERP可为企业节省20.1%的数据存储成本。因此，企业需要根据数据存储方式做出改变，以获得有效的成本控制，改善企业的未来。
（四）数据存储安全性低
在数字经济时代，企业不断改进与信息相关的方法和工具，但是新技术仍然不太用于保护数据。在基本安全方面，我国仍然依赖进口芯片、中央处理器（CPU）设备、核心部件等硬件，没有形成自己的安全可控的软件系统，加大了企业数据信息安全威胁。在公众的安全意识方面，专注于技术、业务，忽视另外数据安全的重要性，他们对数据保护的理解还没有达到一定的水平，所以在这一领域的投资显然是不够的。据准确统计，超过50%的企业没有建立數据访问防火墙，45.4%的企业没有安全验证系统，超过60%的企业没有建立网络入侵监控系统。
三、云存储技术在企业数据存储中的应用可行性
（一）存储任务拆分可行性
在云计算技术中，计算机的功能可以划分为若干个组件，各组件可以同时且独立运行。但对于需要高级计算机配置的应用，这种计算机系统并不适合，因为不同的操作系统和不同的存储系统不能保证更快的集成。而云存储技术可以实时共享数据和存储资源，进行跨区域管理数据。在企业数据存储的实现中，云计算技术将云中各种不同类型的应用结合起来，了解企业之间的数据共享，了解企业数据存储操作。实现数据共享管理，并使用云存储技术简化复杂的企业数据存储操作。
（二）转化数据存储扩展方式
对于当今的企业发展，可以使用ERP软件来识别数据存储。软件提供商将能够跟踪公司客户的实际发展和未来需求，提供先进的、自动化的、智能的云存储服务，以及简化的数据存储服务。对于企业数据存储来说，这样做的目的不仅仅是为用户存储数据设定时间，而是为企业提供满足其需求的数据存储服务。在数据保护的帮助下，云存储技术可以改变数据存储方式，还可以通过对数据库系统增加额外的数据处理程度来增加数据存储容量，有效地满足数据系统对云存储服务的需求。同样，数据存储技术应用可以灵活衡量，意味着企业可以使用共享的云计算资源将多个单元集成到数据库中，将数据服务集成到逻辑系统中，使用基于云备份技术来扩展数据存储服务，从而增加公司的数据存储容量。
（三）数据储存便利
云计算是我国计算机技术发展的一个新阶段。云计算让企业数据细化云存储，杜绝传统数据存储的危害。借助数据保护，云计算使企业能够有效利用互联网构建云会计服务平台，收集和整理大量与业务数据相关的数据，从中提取有用的数据，为企业发展提供便利。在数据存储方面，可以使用云计算来量化和分析公司所包含的海量数据，为企业战略发展制定科学决策奠定基础。云计算技术可以显著降低企业运维成本，充分发挥应用可行性，满足企业数据存储需求。
四、云存储技术在企业数据存储中的应用方式及注意事项
（一）云存储技术在企业数据存储中的应用方式
1.网络连接存储
网络存储系统需要硬件和软件支持才能运行。例如，硬件设置包括存储设备，包括整个磁盘阵列、简易服务设备等，但简易服务设备只提供不同的文件功能。软件系统包括服务器、虚拟机等。基于网络的存储应用程序的另一个优点是能够增加数据访问。也就是说，过去的数据存储，由于各种原因，数据服务器可能工作不频繁，可能无法正确读取数据，但是网络安全应该由简易服务设备来补充，这些工具可以提供服务器和实用程序功能。此时，即使服务器崩溃，用户也可以通过应用程序读取数据。同时，简易服务设备可以增强其中包含的应用程序的软件，使其不会崩溃。
2.局域网存储
局域网存储是一种存储速度快、存储容量大的云数据存储方式，目前在企业中得到广泛应用。一般情况下，首先使用光缆、光纤网络、光纤交换机等设备连接子网加密，然后在网站中连接企业内的所有计算机。此时，所有计算机都将连接到Web服务器，可以通过子网连接进行数据处理。
局域网存储应用的优点是子网作为数据库使用，意味着子网与外界的网络环境分离，无法访问来自外部互联网的数据，保证外网不会对企业数据造成破坏。但是，局域网存储也有它的缺点。考虑到现代企业的业务需求，很多企业期待与其他网络建立合作伙伴关系。但是，局域网存储与实际业务需求之间仍然存在明显差异。
3.数据备份
数据备份本质上是云数据存储技术下的一种安全保护技术。即通过上述两种方式完成数据库后，利用数据存储技术，将存储在一个环境中的所有数据高效复制。在这种状态下，即使原始数据可能由于某种原因丢失或损坏，也可以通过存储数据进行修复。但是，在数据存储技术方面，也涉及到数据存储问题，即如何将数据庫与实际数据快速融合。鉴于这个问题，企业可以采用以上两种方式来存储数据，但是成本问题需要解决。
（二）应用云存储技术的注意事项
1.云数据加密存储技术
为了最大限度地提高安全性，许多现代企业使用云数据加密存储技术来保证数据安全，因为云数据存储技术的隐患无论如何都无法完全消除。该技术的主要功能是首先对所有数据进行分析，得到不同的数据类型，然后对数据进行分类，再利用数据处理技术将具有相同特征的数据打包起来。最后，根据结果对包文件进行加密。但需要注意的是，如果数据发生泄漏，则要想读取数据就要进行解密，这对企业而言在短时间内是无法完成的。
2.完整性校验技术
现代企业可以利用完整性校验技术对数据进行定期验证，以确保其安全性。一旦验证为不完整，则可对数据进行修复。通常，使用的数据用作备份，并且始终将实际数据与存储的数据进行比较，以此验证数据的完整性与否。
3.构建以数据为中心的安全防护体系
（1）在数据收集环节，企业的首要任务是对数据进行分类并满足数据类型和安全级别标准。同时，企业也需要将相应的能力融入到自身的运维管理体系中，以保证各项数据安全体系的有效实施。
（2）在数据存储环节，允许企业采用多种技术手段，比如数据加密等，保证数据库的安全。对于企业数据在云端的安全，必须遵循数据中心或云计算安全评估的技术标准，并根据数据类型严格执行相应的技术措施。
（3）在数据传输网络中，公司的主要功能是使用加密技术来处理数据。一方面，数据传输网络需要直接通过加密算法等各种技术进行加密。另一方面，由于数据采集、传输和处理水平高，数据泄露的风险也在增加。公司还可以使用算法和其他技术在传输数据之前隐藏个人数据。
（4）企业在使用数据时，不仅可以使用防火墙、数据加密等传统的网络安全防护措施，还可以使用数据安全域、数据日志管理与审计、异常数据流监控等新型数据安全技术手段。
结语
总之，企业利用云存储技术处理大量数据，改变了传统的数据存储方式，提高了企业数据管理的性能。除了降低数据存储系统的成本外，还可以提高资源的有效利用，对现代企业发展具有积极的作用。
参考文献：
[1]赵云舟. 云计算与云存储技术在企业数据存储中的应用[J]. 卫星电视与宽带多媒体，2019（22）：52-53.
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[4]尹丽娜，邱立源. 大数据场景下的云存储技术与应用[J]. 信息与电脑（理论版），2019（14）：19-20.
[5]李灿辉. 基于云存储技术的企业信息化管理系统构建研究[J]. 软件，2020，41（11）：176-178.
数据中心存储方案范文第2篇
一、大数据背景下的云存储技术
(一) 云存储关键技术
云存储技术的功能要想得到充分发挥, 就需要对云存储技术的基本原理深入了解, 对云存储技术的关键技术详细分析。其中, 虚拟技术、重复删除技术、数据备份技术为大数据背景下云存储的关键技术。通过合理应用云存储技术, 可以有效设置访问权限, 更加安全的使用各种资源信息, 避免有泄露、篡改等问题出现, 存储实时性得到保证。
(二) 虚拟技术
云存储技术的核心为虚拟技术, 其直接影响到云计算的正常开展。通过虚拟技术的应用, 可以对服务器中心的硬件资源进行细分, 还可以结合用户的差异化需求, 分类整合各种资源信息, 将相应的信息资源及时提供给用户。相较于传统的存储模式, 虚拟技术的应用, 可以有效降低成本, 提升资源存储和利用效率。
(三) 重复删除技术
就目前来讲, 云存储技术的应用, 最大程度的扩展了存储容量。但是为了应对大数据的冲击, 还需要不断增加云存储系统的存储容量。针对这种情况, 就需要借助于重复删除技术的应用, 不断删除掉存储的各种无效资源信息, 促使云存储系统的空间满足要求, 提升网络传输服务效率和服务质量。
(四) 数据备份技术
相较于数据重复删除技术, 数据备份技术存在着较大的差异。在各种因素的综合作用下, 系统运行过程中可能会丢失部分资源信息。而通过数据备份技术的应用, 则可以对丢失的资源信息及时恢复, 避免给用户带来损失。
二、大数据背景下云存储技术的应用范围
(一) 视频监控中的应用
目前, 我国城市现代化水平不断提升, 和谐社会进程逐步加快, 对视频监控具有更大的需求。通过视频监控, 方可以推进城市改进步伐, 更快实现和谐社会的构建目标。而视频监控中的视频数据高清程度较高, 数据量较大, 传统存储、管理技术暴露出诸多的问题。针对这种情况, 就需要将云存储技术运用过来, 科学存储和管理视频监控中产生的海量数据。
(二) 互联网运营中的应用
计算机技术的日益成熟和广泛运用, 大部分用户拥有较多的终端设备, 且对信息数据分析和同步需求越来越高。此外, 移动互联网技术的普及, 扩大了个人云存储需求。在这种情况下, 云存储业务开始兴起, 通过云存储, 快速衔接个人信息, 加快用户的接收速度。同时, 互联互通不同类型的电子产品, 快速流通文字、图片、视频等各类形式的数字内容, 打破时间、空间等因素的限制作用。目前, 已经有一大批云存储服务商出现于我国市场中, 包括阿里云、腾讯云等[1]。
(三) 视频编排中的应用
通过应用云存储技术, 还可以人性化监督管理不同类型的存储设备。简单来讲, 各类设备工作关系得到协调维持后, 通过虚拟化管理技术, 可以更加简易的管理高清视频数据, 促使云存储系统运营的灵活性得到保证。在高清视频编排中应用云存储系统, 可以分层存储和管理相应的素材、成品等数据资源, 促使视频编排效率得到显著提升。
三、大数据背景下云存储技术的应用策略
(一) 大规模级别存储系统
过去的存储技术, 主要是在设备、机架、数据中心等存储信息数据, 这样如果存储容量等级提升, 就会出现较大的问题。而云存储技术通过将大规模级别存储系统构建起来, 借助于子系统即可打破地域因素的限制, 对数据信息进行存储、管理和收集。且大规模级别存储系统中, 用户能够对资源的访问权限进行设置, 这样可以促使资源信息存储安全性得到保证。其他人员只有获得授权, 方可以对这些资源信息进行访问, 避免有篡改、泄露问题出现, 保证安全性。
(二) 存储设备的在线扩展
大数据时代下, 用户在云存储设备使用当中, 很可能需要调整存储资源池。结合用户存储需求, 存储资源池可以对存储设备适当增加或减少。但研究发现, 资源信息存储的调整过程中, 调整指令不能够出现中断问题, 且存储资源池的变化也不能让上一层调度感应到, 否则数据的正常使用就会受到影响。此外, 要及时向另一个系统中存储被删减设备中存储的各种资源信息, 否则很容易出现信息泄露、丢失等问题。针对这种情况, 在未来发展中, 云存储系统需要对数据管理方法、结构等及时调整和完善, 将多级缓存技术运用过来, 对存储设备规模实现在线扩张与收缩的功能, 提升信息存储效率和质量。
(三) 系统全局的自动负载均衡
在大数据时代下, 云存储系统的物理存储主机节点规模不断扩大, 数据请求、节点数量规模级别越来越高, 那么在未来发展中, 就需要充分考虑如何均衡处理系统节点负载, 将空间节点充分利用起来, 促使服务效率得到提升。而通过云存储技术的应用, 则可以均衡处理请求类别和前端节点负载, 通过差异化调度的开展, 实现系统全局的自动负载均衡目标。如在消防信息化系统中应用云存储技术, 可以有效分解用户提交的火灾数据, 综合考虑存储总容量、系统繁忙程度等因素, 在合理的区域存储信息, 然后向指挥调度网上发送火灾数据信息, 借助于数据压缩技术的应用, 可以将分布式缓存系统构建起来, 进而促使系统缓存加载的数据量得到有效扩大[2]。
四、结语
综上所述, 云存储技术相较于传统存储技术具有一系列的优势, 因此被广泛应用于各个领域。在大数据时代下, 需要结合数据存储和处理需求, 不断优化云存储技术的应用策略, 更加高效的利用各种资源信息, 满足用户日益增长的存储需求。
摘要：进入新时期后, 数据信息量越来越大, 在较大程度上扩大了数字资源存储规模。云计算技术的兴起, 人们充分重视云存储产品。相较于传统的本地存储模式, 云存储技术具有一系列优势, 其可以促使硬件设施成本得到节约, 还可以大幅度提升网络访问计算与存储效率。
关键词：大数据,云存储技术,应用
参考文献
[1] 刘若冰.面向大数据云存储系统的关键技术研究[J].现代电子技术, 2016, 39 (6) :21-24.
数据中心存储方案范文第3篇
1 建设统一的档案数据存储管理平台的必要性
首先, 随着社会的发展, 档案信息量越来越大, 对于海量信息的存储与管理对档案管理工作提出了新的要求, 在保证这些数据信息安全、有条理存储的同时, 还必须做到对信息使用的方便, 信息存储正是为了使用, 在这种情况下, 对档案数据实行一个统一、有效的管理方式成为了必要。
其次, 建立统一的档案数据存储管理平台能够对档案管理工作进行有效改善, 可以提高使档案管理的工作效率得到提高。档案数据统一存储管理的实现, 打破了档案利用过程中的各种局限性, 并且实现了使档案的管理部门的由封闭到开放, 使他们的管理职能发生改变, 管理方法更加科学化, 从而达到合理配置档案信息、科学管理档案信息的目的, 提供给社会优质、高效的服务。
另外, 统一的档案数据存储平台建设时社会的强烈需求。当今社会, 人们的生活节奏越来越快, 时间观念越来越强, 迅速、准确地作出决策已成为各个单位对领导的要求, 各个职能部门的考察工作也要求迅速、及时。社会广大公众也越来越多的需求档案信息, 诸如回音档案之类的。只有建立了统一的档案数据存储管理平台, 才能为社会提供最全、最新、最直接、最方便的档案查阅场所, 使档案信息能更方便地提供给各方面的需求者。
2 统一档案数据存储管理平台建设的内容
2.1 存储机制
在存储架构方面, 一般来说, NAS和SAN的架构最适合档案信息的管理应用, 其中, NAS主要用于档案文件的存放, 而SAN主要用于档案数据库的构建。在存储体系中, 核心控制的可靠性是首要考虑的问题, 一个可靠的存储体系, 应当至少包括两个高性能控制器, 存储构造模式最好使用交换或点对点的形式
2.2 容灾机制
容灾机制, 单从字面意思就可以看出是为了避免灾发生而所采取的预防措施, 在建立容灾机制时, 要根据当地的具体情况进行规划, 并且要做到对方案所要达到的目标明确, 制定多种多样的灾难恢复技术, 相应地结合本地实际情况进行合理的投资。在建立容灾机制时, 要注意一下几个问题。
2.2.1 要明确需要应对的灾难种类
计算机系统的数据丢失并不是什么鲜为人知的事, 计件故障、电源故障、雷电地震等天灾, 都有可能造成信息数据丢失, 同时还有一些人为因素, 为了减少因这些情况的发生而造成的数据丢失, 应该制定不同的恢复方案。
2.2.2 灾难发生后, 要明确业务恢复正常运行所需要的时间
一般而言, 灾难恢复时间与灾难恢复运行成本是成反比的, 但是造成的业务损失却是恢复越快损失越小。因此, 最佳的回复时间是要兼顾成本跟损失两方面的因素, 要避免盲目追求恢复时间短造成的资金浪费。
2.2.3 明确恢复数据的目标
灾难发生后, 会不可避免地造成数据的丢失, 想要全部恢复不太可能。恢复目标的多少与恢复方案的成本成正比, 但是要做到业务损失最小当然是用高资本来进行多恢复。在兼顾业务与成本的基础上, 要明确最佳的恢复目标, 以免造成不必要的资金浪费。
2.3 备份机制
备份工作在保证数据安全方面起着重要作用, 是保证数据安全的最后一道屏障。它的优点在于可以离线存放, 即存放在磁带等介质中在意外灾难发生后, 如果本地及容灾系统的数据完全不可以恢复, 可以利用备份数据, 尽可能多地恢复可用数据。良好的备份系统的建立有效地帮助了数据丢失后的恢复工作。
3 统一档案数据存储管理平台建设面临的问题
目前, 各地档案馆都在进行统一档案数据管理平台建设, 但由于所采用的不同厂家的产品之间做不好很好的调和, 因此, 对数据的完整性和有效性没有形成统一的管理。这样, 就造成信息管理人员对所存储的信息没有整体意识, 往往不明确信息的具体位置, 不清楚存储的数据是否有效可用, 无法了解数据的真实存储状况, 给管理工作造成很大麻烦, 同时, 备份工作也难以开展, 这些问题的存在也大大增加了管理成本。
4 结语
总之, 建立统一的档案数据存储管理平台, 是实现对档案有效管理的重要措施, 也是社会发展对档案管理工作提出的要求。保证档案的完整和安全, 从而为社会提供便利的档案数据资料, 这是档案工作服务社会的宗旨。
摘要：长期以来, 档案数据库已经被认可为档案信息资源组织、管理、共享的最佳方法, 对档案数据库的管理必须有一个有效的工具和平台, 建立统一的档案数据存储管理平台恰恰适应了这一需求。本文简单分析了统一档案数据库平台建设的重要性和主要内容, 提出了目前建设中存在的一些问题。
关键词：档案数据,存储,管理平台,数据恢复
参考文献
[1] 楼淑君, 钟小安.档案管理实务[M].重庆:重庆大学出版社, 2010, 8.
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数据中心存储方案范文第4篇
一、GIS数据管理中应解决的问题及对策
在应用存储技术环节, 需充分利用GIS数据的基本特点, 这样才能提高GIS存储技术运用的精准性, 还会降低系统出现安全问题的风险, 进一步增强系统的拓展性, 此外还需对以下事宜进行重点监测:
(一) 统一存储相关数据信息
当前系统在面临大量数据时无法达到存储要求, 因此需要运用GIS系统集中对相关数据进行处理, 这是因为GIS系统结构复杂程度较高, 并且内置了多种功能。相对于GIS系统, 传统服务器对数据的处理效率有所迟滞, 面对爆炸式的信息数据增长时, 传统意义上的硬件设备无法满足存储需求, 所以应对应引入配置磁盘阵列产品, 全面提升存储效率。
(二) 对海量数据的有效访问
在ArcSDE的作用下, GIS的矢量数据会被系统直接存储在GIS的矢量数据Oracle数据库里。在这种存储方式下, 使用者必须对数据进行多次请求, 所以在实际运用时应优先选择FCSAN光纤存储。光纤SAN具有诸多优势, 比如存储速度快, 并且延迟不显著, 全面提升矢量图形数据的调用和访问。在航拍以及卫星影像拍摄的场景下, 其往往会产生巨大数据量, 就要要求网络所需宽带具有一定稳定性, 这样才能降低并发冲突的发生概率, 如果出现并发冲突则会直接导致数据延迟, 影像系统的正常运转。通常而言, 这部分数据会通过文件形式被外界调用和提取, 如果瞬时访问量过大会引发中毒风险, 所以在使用数据使应优先采取NAS存储方式, 这是因为该系统具有支持并发以及不占用服务器空间的明显优势, 能够降低数据被外界因素干扰的风险。
(三) 对数据的有效备份
一般而言, 数据都处于更新的状态, 因此需要及时对相关数据进行备份, 对于城市地理信息系统而言, 加强对信息数据的归档极具重要意义。传统存储方式主要又增加内部存储空间和硬件容量, 但日益无法满足实际备份需求, 以磁带机为例, 在正常工作模式下对数据备份效率低下, 并且占有大量网络资源。当前针对大量数据的备份事宜, 往往通过网络备份实现, 但由于网络不稳定会造成数据中断, 同时由于无法进行断点续传, 此类备份形式效率仍然无法满足实际需求, 此外如果需要对备份数据进行编辑, 甚至修改, 容易引发数据不一致的情况。由此可见, 针对不同类型数据的备份工作需匹配专业化的数据库和软件, 明确备份工作流程, 优先采取LAN Free备份策略, 定期向磁带库以及磁盘阵列推送相关数据。
二、多媒体存储技术
(一) 多媒体属性库存储管理方式
在媒体服务器内管理多媒体信息时, 需要利用多媒体属性库存管理方法, 完成信息的存储操作。作为共享存储设备, 媒体服务器能够对多媒体数据进行传送, 当多媒体数据文件接收请求被程序所发出后, 媒体服务器就能够执行打开操作, 并对多媒体内容进行传输。特定媒体服务器能够存储多媒体信息, 可以将空间对象属性设定成多媒体数据的资源号, 并归为空间数据集属性列, 由此能够实现多媒体属性数据、空间数据二者的有效链接[1]。所以基于空间对象属性字段, 通过提取多媒体文件资源号的方式, 就可以在媒体库内对多媒体文件进行查看。
借助流媒体服务, Windows媒体流服务器能够对数据进行传送。应于本地硬盘内下载文件, 随后运行文件, 但是对于流媒体格式文件却不同, 在本地下载少数即可, 运行和下载能够同步开展, 这种流传输途径具有实时性的优势, 更具便利化的特点。当前主要应用顺序、实时两大流传输途径, 前者应用的是HTTP服务器, 通常后者都会运用到流式传输媒体服务器, 若开展实时流式传输, 则要借助RTSP实时协议。在媒体服务器中存储多媒体文件, 利用流媒体服务, 能够有效开展网络传输, 为移植系统提供了便利, 使多媒体属性信息及GIS空间信息的运用独立性大大增强。
(二) 多媒体数据库存储管理方式
基于数据库系统, 利用多媒体数据库存储管理方法, 能够有效、统一化的管理多媒体数据。在数据库内可以存储二进制多媒体信息, 利用关键字, 能够有效关联空间对象。当先众多GIS平台可以运行有关解决方案, 包括数据通路 (ArcSDE) 、SuperMap SDX+支持数据引擎, 能够利用关系型数据库对空间数据进行保存, 并将多媒体信息存储字段构建于GIS专题属性表内, 包括:SQLServer数据库中的image类型数据、在oracle数据库中存储BLOB类型的数据, 并于该类型字段内对多媒体信息流化进行保存[2]。空间数据、多媒体数据借助多媒体数据库存储管理方法, 能够开展统一化的管理、存储操作。多媒体数据对于数据库而言, 能够借助独立属性进行存储, 所以对于海量多媒体信息, 都能够进行存储。
三、虚拟化数据管理技术
分布式服务器是云GIS的基本构成单位, 需要以并行的方式将服务供应给使用者, 还应有效的分析、处理不同的空间数据。基于原有GIS的Extended ORDBMS及RDBMS+SDE架构体系下, 系统的整体系统会因空间数据库管理系统而降低, 这就需要加快数据的更新速读, 并使随机访问速度得到进一步的改善, 从而推动云GIS数据管理技术的发展。在线更新、离线运用两大技术是运用虚拟化技术管理空间数据的主要类型, 能够使数据自动同步、迁移于不同层级和系统内[3]。此外, 要想协同运行分布式服务器, 就要利用云计算系统平台管理技术, 借此来开通、部署业务, 并及时找到系统存在的问题, 使系统能够长期、稳定的运行。系统大规模化的运行还运用到智能及自动化技术, 包括开源数据管理模块HBase和BigTable数据管理技术。
其中, 作为分布式结构化数据存储系统, Bigtable能够对大量的数据信息进行处理, 一般在众多服务器内分布着PB级数据, 对于多维度排序Map的存储, Bigtable的显著特点是持久性、分布式和稀疏化。子表服务器、主控服务器及客户端程序共同组成了BigTable。借助时间戳、列/行关键字, 能够有效的索引Map, 其下value均为未解析byte数组。在
针对Tablet位置信息, 借助B+树式的三层架构, BigTable可以执行存储操作, 基于其存储架构下, Root Tablet位置涵盖于第一级Chubbyfile内, METADATA Tablets位置信息存在于Root Tablet中, 大量User Table位置信息存在于各MetaDataT-ablets中。结合客户存储数据, 可以在表格内存储分割处理的数据, 各表格可以细分为若干字表, 并在子表服务器内进行保存。通过元数据表、Chubby系统, BigTable可以对系统管理系统开展维护操作。
Root子表处在的子表服务器地址能够通过Chubby下文件体现出来, 全部BigTable下服务器所保存的子表信息均可以借助行记载的方式进行展示, 元数据同样能够细分为若干字表, 于子表服务器内进行保存。Root子表是第一个元数据子表, 能够对元数据表的子表位置信息进行记载, 其中并不包括Root子表。参考Root子表记录, 能够明确具体机器所保存的元数据表下的子表, BigTable程序下表格的子表管理数据信息则被元数据表各行所记录。元数据表中记录行主键即为子表下保存末行主键、各行用户表名, 而子表的相关服务器管理信息则保存于记录行数据内。
在对用户表特定行记录进行查看时, 客户端需要对Chubby系统下文件进行读取, 了解Root子表具体位置信息, 参考Root子表, 得知元数据表下的子表位置, 借助查询记录行主键、待查看用户表相互对标的方式, 明确记录所对应的子表服务器。在本地客户端即可缓存数据信息, 同子表服务器进行通信操作, 就能够对数据信息进行查看。
四、分布式数据存储技术
多源性、多时空、数量庞大及异构是云GIS空间数据的显著特征, 所以系统空间数据通常都为动态化的, 相对杂乱, 所以需要通过分布式的途径来存储云GIS数据, 借助冗余存储的优势, 可以使数据可靠程度得到显著的提升。而传输效率高、吞吐率高及分布式是云存储技术的特征, 因此能够将该技术对空间数据进行管理、保存。运用多项数据库技术能够对空间数据进行管理, 包括NoSQL、HBase和BigTable, 在进行访问的过程中就运用到REST接口、空间数据库连接技术。发挥分布式缓存技术的优势, 可以使后台服务器的压力得到改善, 使响应速度得到显著提升。当下HDFS、非开源GFS是当下关键数据存储技术, 其中针对非开源GFS而言, 谷歌公司将其视作专用文件系统, 能够对大量的搜索数据进行保存, 该系统的分布式结构能够对数据进行大规模、高效化的处理, 同时其也具备良好的扩展性[5]。GFS的硬件设施相对简单, 拥有容错技术, 能够将聚合处理功能提供给使用者。多数chunkserver及独立master共同构成了GFS体系。
(1) 针对基于GFS的chunkserver., 各文件均涵盖了大小明确的chunk, 各块拥有对应的chunk handle标志 (64位) , 其主要是master结合创建时间而构建, 一旦形成不再变化。本地磁盘下, 借助Linux文件系统, chunkservers能够对chunk进行存储, 参考字节范围、chunk handle, Linux文件系统也可以对chunk数据信息进行读写处理。大量chunkserver可以备份处理chunk, 使数据可靠程度明显提升。
(2) 全部文件系统元数据由master统一进行管理, 涵盖了大量信息, 例如:当下块位置信息、文件到块映射关系、块命名空间等。master.同样能够对系统活动进行管控, 这些活动涉及垃圾收集孤儿块、块迁移和管理块租约等[6]。借助HeartBeat消息, master能够在特定时间同各chunkserver进行沟通, 搜集chunkserver状态, 并将指令向其进行传输。
(3) 文件系统API涵盖于client代码内, 同时chunkserver、master能够同client进行有效通信, 进而支持系统读写数据的操作。仅在元数据处理方面, master、client二者进行交换, 致使chunkserver与全部数据都能开展通信活动, 但是文件数据不能够在chunkserver、client下进行缓存, 主要缘由为数据量极为庞大, 而且工作集也相对较大。此外, 由于client同chunkserver无需顾及文件数据的缓存一致与否的状况, 所以能够使系统得到进一步的简化, 客户程序也更加直接、有效。
五、结语
在网络信息技术日益更新、发展的过程中, 计算机存储技术的应用更加广泛, 发挥的作用越来越重要。而面对GIS数据管理的需求, 充分发挥计算机存储技术的优势, 能够使数据管理的安全程度得到显著提升, 同时是数据可用性也得到显著改善, 加快了GIS技术的进一步发展及实践运用。
摘要：GIS信息数据更新速度较快, 形成的数据量极为庞大, 怎样对海量数据进行高效化的管理成为当前的首要问题。本研究对多媒体存储技术信息、虚拟化数据管理技术和分布式数据存储技术进行介绍, 分析了GIS数据管理中计算机存储技术的应用。
关键词：GIS数据管理,计算机存储技术,库存管理,应用
参考文献
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数据中心存储方案范文第5篇
1 Bycast内容管理系统
Bycast使用先进的虚拟化、自动化和网格技术, 这些技术可以为企业与机构的存档信息进行快速安全访问, 同时还可以提供实时故障切换与自恢复能力以及信息生命周期管理和先进的数据保护功能。Bycast通过为企业应用提供单一的存储系统来实现, 即将底层的存储仓库汇集成单一的企业存储池——甚至是这些存储仓库分散在跨多家机构以及包含多家供应商的存储介质中。这样, 这款高度自动化的系统就允许IT管理员将主要精力集中在存储规划和基础设施改进以及消除很多人工管理任务上, 从而实现更高的IT服务水平。
2 分布式内容存储解决方案
随着IT行业的发展导致业界已经开始转向数字化影像时代, 海量且不断快速增长的数字化影像.企业在业务运作过程中会产生的影像信息, 其中85%以上是以各种非结构化的格式存在, 例如扫描影像、文档、e-mail、报告、音频、视频和Web内容等等。存储仅仅通过单一的在线存储系统保存, 已经越来越显示出局限性。
为了在最大限度上提高企业运作的成本效益和有效性, 分布式存储解决方案可以帮助解决关键问题——对上述各种形式的海量信息进行管理和整合, 并且在最终用户需要这些信息时快捷方便地提供给他们。
内容管理面临的挑战如下。
(1) 数字化影像与其它非结构化数据呈指数级增长。
(2) 法规要求机构长期保存海量的影像等相关数据。
(3) 需要企业级存储架构, 更高可用性、扩展性和灵活性, 避免厂商锁定。
(4) 在线存储系统的不断扩容升级, 随之所带来的停机维护时间越来越长。
(5) 孤岛、异构的基础设施阻碍了对整个企业中共享的图片和数据的访问, 影响及时的系统响应和处理为此, 通过采用Bycast的内容寻址存储管理方式, 即网格内容归档解决方案, 基于存储设备、网格存储管理系统、服务器和IT管理技术服务为一体的整体解决方案。通过Bycast基于内容寻址技术构建出分布式存储平台, 就是将非结构化数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据, 存储服务器成为系统性能的瓶颈, 也是可靠性和安全性的焦点, 不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构, 利用多台存储服务器分担存储负荷, 利用位置服务器定位存储信息, 它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率, 还易于扩展 (如图1) 。
BYCAST与现有ERP/PACS/RIS/CIS/HIS等应用无缝集成。
(1) 使用标准界面存储数据 (如.CIFS/NFS) 。
1) 所有其他操作对用户/应用都是透明的, 与用户和应用无关。
数据保存到BYCAST系统, 实现数据归档。
2) 信息被存入BYCAST缓存节点, 并编入索引。
(1) BYCAST内嵌企业级数据库, 管理数据、资源。
(2) 缓存节点数据大多数为近期访问, 便于快速读取。
3) 信息安全。
(1) 信息的访问, 复制以及重建都需确认。
(2) 在后台就实施预防性核实。
(3) 法规遵从。
4) 数据被复制并根据信息生命周期管理所制定的策略、并设定保存年限。
(1) 信息生命周期管理策略确定:复制的数量, 地点以及存储的级别 (分级存储) 。
(2) 信息生命周期管理将信息价值与存储设备成本匹配, 随着时间的延续或。
3 结语
Bycast解决方案能够为各个机构提供高可用、多层、多应用和多站点的企业级归档存储能力, 随需提供影像、记录和其他关键参考信息, 帮助机构优化新建的或现有的存储投资, 支持业务的长期发展, Bycast的灾难恢复功能, 保证数据在多个站点间的可访问性、可靠性和安全性, 最终目标是通过信息技术改进机构的业务持续性。
摘要：本文介绍了Bycast分布式内容存储系统, 可以对企业与机构的存档信息进行快速安全访问。通过该系统构建的分布式存储环境为内容管理环境提供了新的参考。
关键词：Bycast,内容管理,分布式存储
参考文献
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数据中心存储方案范文第6篇
为了提高资源使用率，节约管理成本，推动信息产业发展，拉动社会资金在信息化方面的投入，为了提高行政管理和服务效率，促进公司职能转变，改善投资和营商环境，促进经济发展，为了提高公司服务效率，使公司管理服务从各自为政、相互封闭的运作方式，向跨部门、跨区域协同互动和资源共享转变，提高公司工作效率。有必要构建统一的大数据平台，更好地为公司决策服务，提高信息服务质量。
建成覆盖全县各公司部门的信息资源整合平台，支撑用户单位开展跨部门、跨层级的政务应用大数据分析，业务协作，提供应用集成模板、集中监控管理、远程配置部署等工具，降低跨地域实施难度。电子政务应用中存在大量跨部门、跨层级的业务协作，数据交换平台是县级各部门共享数据，进行全县内大数据分析的基础也是解决跨部门协作的有效手段。全县统一规划、统一规范、统一架构，避免各级单位独立建设带来的格式各异、接口混乱、无法重用、难以扩展的局面;施行统一部署、统一监控、统一管理的集中管理模式，总体上降低各级公司部门信息整合的建设、管理、应用的成本。 社会经历了由磁盘、磁带、光盘存储数据，向以公文档为主要形式数据的发展，后来互联网的兴起促成了数据量的第三次大规模增长，到了今天，随着互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级增长，“大数据”概念逐渐在各界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了对传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据;因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂;信息之“大”之“杂”，让我们分析“据”也由传统的因果关系变为相关关系。
大数据平台由网络基础设施层、数据支撑层、信息安全层、统一管理等构成。数据支撑层必须能够对数据采集、数据质量、数据安全、数据挖掘、数据处理和数据可视化进行大数据的全生命周期管理。通过对全县范围内从不同部门收集到数据运转起来成为流化的资源，为应用支撑层的运转提供丰富的高质量的不同维度的数据资源的接口。在全县数据集中的同时需要考虑数据在传输和存储时的安全问题以及不同部门对外共享自身内部数据时数据边界控制的问题，从技术和制度上保障这些数据资源得到科学、有效、合规的使用。
大数据平台建设的主要任务：
(一)建立政务云平台。
建设全县统一的政务云计算平台。以县广电公司的设施为基础，进行云化改造，建立自行管理的云计算资源池，为各部门不宜采用社会化云计算服务的关键性业务系统提供基础设施共享服务。
(二)实施大数据管理。
1.建立政务数据交换和目录体系。以县广电公司的交换中心为主交换平台，构建全县统一的电子政务数据交换体系。统筹各部门可供共享的信息和共享需求，编制政务信息资源共享目录，明确可供共享的信息名称、数据格式、提供方式、提供单位、共享条件、更新方式、更新时限等要素，按需向其他部门提供信息共享服务。
2.建设政务数据集中共享平台。建立健全共享数据汇聚机制，按照“一类数据来源于一个权威部门，权威部门负责更新维护”原则，通过统一数据交换平台，将具有公共性、标识性、基准性的共享数据进行汇聚，集中存储于云平台，逐步形成人口、法人、经济、空间地理、社会信用等各类城市重要基础性数据库。充分发挥云平台共享数据的中心作用，建立向云平台直接获取为主，部门间数据交换获取为辅的共享应用机制，提高城市综合数据共享使用效率。
(三)推进大数据应用。
提高决策数据服务水平。围绕县公司决策需要，以建设决策支持电子政务系统为抓手，充分整合各部门现有办公应用和业务系统数据资源，逐步建立支撑领导决策研判的决策数据资源库，提供更加及时高效的信息获取方式，丰富展现形式，为公司决策提供全面准确便捷的数据服务。使县领导能够及时掌握经济运行与社会发展的实际状况和发展趋势，不断提升政务数据保障和辅助决策能力。
(四)构建大安全体系。
1.加强统一电子政务网络建设管理。在现有电子政务外网平台基础上，提升县级骨干网络业务承载能力，按需扩充统一互联网出口，为公司大数据平台提供高速、稳定、安全的网络运行环境。