大数据时代的云存储技术
大数据时代的云存储技术
一、前言随着我国信息技术领域的不断发展，我国的网络行业的发展迅速，并且取得了相应的成就。云存储技术的发展，使大数据的存储成为可能，使人们的生活更加便捷，各行业得到更好的发展，我们应该更多地了解云存储，使云存储为人类做贡献。
二、大数据时代介绍及云存储概念
1、大数据时代介绍
大数据到底有多大?一组名为/ 互联网上一天的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满 1.65 亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于5时代6杂志770年的文字量）；卖的手机为37.8 万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1 万。
2、云存储概念云存储是在云计算概念上延伸出来的一个新概念，它是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统或类似网格计算等功能联合起来协同工作，并通过一定的应用软件或应用接口，对用户提供一定类型的存储服务和访问服务。让云存储成为企业私有云，使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问备份的数据。它将备份服务器，备份软件、存储设备集合在一起，
形成云存储。
三、云存储分类及优势
1、云存储分类
按照服务对象可以把云存储分类如下：
(1)公共云存储。公共云存储可以以低成本提供大量的文件存储。供应商可以保持每个客户的存储、应用都是独立的、私有的，公共云存储可以划出一部分来用作私有云存储。
(2)私有云存储。通过私有云存储，一个公司可以拥有或控制基础架构，以及应用的部署。私有云存储可以部署在企业数据中心或相同地点的设施上。私有云可以由公司自己的IT 部门管理，也可以由服务供应商管理。相比传统存储模式，云存储的租购模式显得更加灵活方便，其实，企业自己构建一个数据中心需要购买硬件等必备设施及复杂多变的维护管理。
(3)混合云存储。这种云存储把公共云和私有云结合在一起。主要用于按客户要求的访问，特别是需要临时配置容量的时候。
2、云存储的优势
存储容量大、成本低：根据用户岗位和需求合理分配空间，用户不用担心空间不足。同时大大减少移动存储设备的使用，降低了企业成本。
(1)易扩展：根据服务器使用人数和空间扩展存储空间，不影响前
端用户的使用
2）可靠安全：数据同步有效避免了介质存储数据造成丢
失损坏的问题。同时对服务器采用磁盘阵列和磁带脱机备份方式，保障了云存储的安全。
（3）高效便捷：企业内部构建的私有云存储，高速局域网提高了访问速度。提高资源利用率：将数据集中起来，用户可以在任何地点，依靠单机或移动设备随时访问数据。实现网内资源共享和协同工作，减少了传统的资源交换，提高资源利用率。
四、云存储的结构模型及两大框架
1、云存储的结构模型云存储系统的结构模型由4 层组成。
（1）存储层
存储层是云存储最基础的部分。存储设备可以是FC光纤通
道存储设备，可以是NAS和iSCSI等IP存储设备，也可以是SCSI 或SAS等DAS存储设备。云存储中的存储设备往往数量庞大且分布多不同地域，彼此之间通过广域网、互联网或者FC 光纤通道网络连接在一起。
（2）基础管理层
基础管理层是云存储最核心的部分，也是云存储中最难以实现的部分。基础管理层通过集群、分布式文件系统和网格计算等技术，实现云存储中多个存储设备之间的协同工作，使多个的存储设备可以对外提供同一种服务，并提供更大更强更好的数据访问性能。
（3）应用接口层应用接口层是云存储最灵活多变的部分。不同的云存储运营单位可以根据实际业务类型，开发不同的应用服务接口。
（4）访问层任何一个授权用户都可以通过标准的公用应用接口来登录云存储系统，享受云存储服务。云存储运营单位不同，云存储提供的访问类型和访问手段也不同。
2、云存储技术的两大架构
（1）紧耦合对称（TCS）架构。
构建TCS 系统是为了解决单一文件性能所面临的挑战，这种挑战限制了传统NAS 系统的发展。HPC 系统所具有的优势迅速压倒了存储，因为它们需要的单一文件I/O 操作要比单一设备的I/O 操作多得多。业内对此的回应是创建利用TCS 架构的产品，很多节点同时伴随着分布式锁管理（锁定文件不同部分的写操作）和缓存一致性功能。这种解决方案
对于单文件吞吐量问题很有效，几个不同行业的很多HPC 客户已经采用了这种解决方案。这种解决方案很先进，需要一定程度的技术经验才能安装和使用。
（2）松弛耦合非对称（LCA）架构。
LCA 系统采用不同的方法来向外扩展。它不是通过执行某个策略来使每个节点知道每个行动所执行的操作，而是利用一个数据路径之外的中央元数据控制服务器。集中控制提供了很多好
处，允许进行新层次的扩展：
①存储节点可以将重点放在提供读写服务的要求上，而不需要来自网络节点的确认信息。
②节点可以利用不同的商品硬件CPU 和存储配置，而且仍然在云存储中发挥作用。
③用户可以通过利用硬件性能或虚拟化实例来调整云存储。
④消除节点之间共享的大量状态开销也可以消除用户计算机互联的
需要，如光纤通道，从而进一步降低成本。
⑤异构硬件的混合和匹配使用户能够在需要的时候在当前经济规模的基础上扩大存储，同时还能提供永久的数据可用性。
⑥拥有集中元数据意味着，存储节点可以旋转地进行深层次应用程序归档，而且在控制节点上，元数据经常都是可用的。
五、云存储发展需要考虑的主要问题
由于云存储具有传统数据存储模式不具备的诸多优势，越来越多的中小企业正在将自己的数据中心逐渐转移至云端。而大型企业除了租用公共云存储服务以外，也开始着手建立自己的私有云存储数据中心。但是，云存储仍处于快速发展阶段，云存储要想得到广泛应用，还有待进一步完善和改进。
1、安全问题。数据存储在云计算中心，安全问题始终是用户最为关注的问题。用户的敏感信息和个人隐私数据如何才能保证其具有安全性和私密性，云存储服务提供商应根据分布式文件中可能存在的安全威胁和安全需求，来制定相应的安全策略，以便在计算机中实施相应的保护机制，确保用户数据避免丢失或被窃。
2、可靠性问题。可靠性是数据存储系统最基本也是最关键的一项指标。数据的备份复制是云存储管理中心必须考虑的问题，而且数据的备份复制可以大大提高云存储系统的可靠性和性能，同时能够增强系统的容错能力。如果云存储数据遭到破坏，云存储服务提供商应该能够快速全面地恢复数据，确保用户数据的完整性。
六、结束语
云端数据存储安全技术分析
云端数据存储安全技术分析 【摘要】随着网络的普及和互联网技术的深入发展，大数据时代已经到来，传统的数据存储方式灵活度不够、空间不足、在管理和数据处理方面也带来了种种难题，无法满足人们的工作需求。云端数据存储开启了数据存储的新形态，但是在人们欢庆其带来的种种便利之余，数据泄露的事故也层出不穷，这彰显了现行云存储技术的短板，也就使得很多企业对云存储望而生畏，在一定程度上增加了云端数据存储的推广难度，阻碍其发展。 因此清楚了解各种数据的安全需求，透彻的分析现行云存储方面的关键技术，了解其不足，才能明确未来技术的攻克方向，以最快速度走出云端数据存储的“魔障”。 【关键词】云存储数据加密密文访问控制完整性审计重复删除 一、云存储发展现状 随着网络的普及和技术的发展，我们已经进入海量数据时代，云计算应运而生，云存储是在云计算的基础上发展而来的新兴存储形态，因其容量大、可以不受时间和地域的限制对资料进行上传下载，而且还可以按需购买等优点受到许多企业、组织或是个人的青睐。很多公司都租用了用于企业
内部小范围的私有企业云，便于数据分析处理，节省数据管理方面的开支，降低了企业成本，而像华为、OPPO、vivo等很多做移动终端的大型企业也都向用户提供云服务，当然还有很多专门做云存储空间租用的企业，像我们经常用到的百度云、SaaS、360云盘等。据相关调查数据显示，全球公有云市场规模正逐年递增，云端数据存储正在得到越来越多的企业关注，同时吸引了大批资金用于开发与研究新的数据存储安全技术。 虽然云存储解决了很多难题，但是此起彼伏的数据存储安全事故也不断挑弄着我们的神经，例如2010年6月，苹果公司发生Ipad用户隐私数据泄露，2015年4月多省社保信息遭泄露，数千万个人隐私泄密等等，它让我们清楚的认识到在云端数据存储这种模式下，数据资料被上传至虚拟空间，使数据脱离了我们的实际操控范围，在数据的上传下载的过程中极有可能会被恶意改写或是盗取等引起数据安全事故，带来无法挽回的损失，这引起了用户对云存储提供商可靠性以及数据安全性的担忧[1]。基于此，我们大多数是采用数据加密的方式将数据放置云端，但是这样一来又使很多功能如数据检索、运算等难以实现，带来很多技术难题。 二、云存储关键技术 为了保证云端数据的完整性、机密性与可用性，打消用户的使用疑虑，促云计算快速发展，国内外企业和学者做了
云计算与大数据是什么关系
云计算与大数据是什么关系? 现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的，虽然总这样说，但有谁知道云计算和大数据之间的关系，我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识，那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。 云计算的关键词在于‘整合’，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。 大数据处理 他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 两者关系： 首先，云计算是提取大数据的前提。 信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数
据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。 其次，云计算是过滤无用信息的‘神器’. 首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次，云计算可高效分析数据。 数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。最后，云计算助力企业管理虚拟化。 可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用
基于云计算环境下数据存储安全的关键技术初探
基于云计算环境下数据存储安全的关键技术初探 云计算的出现，极大地提高了网络资源利用率，让用户之间的资源共享变得更为便利，但其数据存储安全，也受到了广大用户群体的重视。基于此，文章就云计算环境下数据存储安全的关键技术进行分析，在明确其云计算环境下数据存储安全内容的基础上，进一步介绍了数据加密技术、Hadoop安全机制、数据敏感度模型。 标签：云计算环境；数据存储；数据加密 Abstract：Cloud computing has greatly improved the utilization of network resources and made the sharing of resources between users more convenient. However，the security of data storage has also been attached importance to by the vast number of user groups. Based on this，this paper analyzes the key technologies of data storage security in cloud computing environment，and on the basis of clear data storage security content in cloud computing environment，data encryption technology，Hadoop security mechanism and data sensitivity model are further introduced. Keywords：Cloud computing environment；data storage；data encryption 前言 随着现代信息技术整体的高速发展，云计算的发展前景与应用范围都得到了极大扩充。云计算作为一种新型的计算机技术，在数据存储安全方面，还需要得到进一步的完善，对一些普遍存在的安全问题，也必须进行妥善处理。因此，探究云计算环境下数据存储安全的关键技术，对于维护云服务水平、提升云用户的应用体验、促进云计算的未来发展，能够起到重要作用。 1 云计算环境下数据存储安全概述 云计算环境下的数据存储，包括数据存储与管理。在实际应用过程中，存储安全则包括认证服务、数据加密存储、安全管理以及安全日志和安全审计。 其中，认证服务的主要作用，就是通过单点登录、访问控制等技术，避免在云计算这种开放环境当中，发生服务劫持、服务滥用等情况，属于安全防御方式当中的一种。 数据加密存储，主要应用传输加密技术与存储加密技术，来保证用户的数据信息安全，使得用户数据在存储与传输过程中，得到全面保障，尤其是对敏感数据信息的保密性提升，具有重要意义。 安全管理，是云服务提供商所需要的技术模块，主要功能就是对用户信息与
大数据与云计算的区别与关系
大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。
大数据与云计算论文
大数据与云计算 摘要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及， 并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本 专题报告包含以下四个方面内容：1. 大数据的价值；2. 大数据带来的挑战;3. 大数据研究成果； 4. 云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。 关键词：大数据云计算数据挖掘对审计影响政策建议 引言 目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。 一、大数据、云计算的涵义与特征 随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里·金( 2012) 说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。” ( 一) 大数据的涵义与特征 “数据”( data) 这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2009 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心( IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大( Volume) ，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快( Velocity) ，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多( Variety) ，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高( Value) 。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值( 金良，2012) 。大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。 (1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。 (2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不
云计算技术及在日常生活中的应用
云计算技术及在日常生活中 的应用 学院：能源学院 班级：采矿工程专业1303班 姓名：田超超 学号：1303020327 联系方式：
摘要 云计算技术在生活中的应用越来越广泛，我们也许有一天会突然发现，越来越多的生活习惯已经被悄悄的改变了。在线办公软件，可能人们还没发现，自从云计算技术出现以后，办公室的概念已经很模糊了。不管是谷歌的apps还是微软推出的sharepoint，都可以在任何一个有互联网的地方同步办公所需要的办公文件。即使同事之间的团队协作也可以通过上述基于云计算技术的服务来实现，而不用像传统的那样必须在同样一个办公室里才能够完成合作。在将来，随着移动设备的发展以及云计算技术在移动设备上的应用,办公室的概念将会逐渐消失；云存储、电子日历、电子邮件、地图导航 在没有gps的时代，每到一个地方，我们都需要一个新的当地地图。以前经常可见路人拿着地图问路的情景。而现在，我们只需要一部手机，就可以拥有一张全世界的地图。甚至还能够得到地图上得不到的信息,アプリケ?ション?想化，例如交通路况，天气状况等等。正是基于云计算技术的gps带给了我们这一切。地图，路况这些复杂的信息，并不需要预先装在我们的手机中，而是储存在服务提供商的“云”中，我们只需在手机上按一个键，就可以很快的找到我们所要找的地方。 不用再下载音乐、减肥健身以及理财、电子商务、搜索引擎、ipad。大大改变了我们的生活。事实上，ipad并没有应用什么云计算的技术，但它却成为了云计算最好的终端设备。它的便携性，良好的网络支持，以及广泛的软件应用无一不是云计算技术今后的发展方向。ipad正变的和手机一样，成为人们所离不开的产品之一。ipad正在悄无声息的将云计算技术带进我们生活的每一个角落。 关键字：物联网、云安全、云存储. 引言：以下五个方面塑造了我们的云计算工作，解释了云计算将对人类生活 产生的影响：云计算创造机遇和责任：为任何有想法连接全球用户的人提供机遇，同时随时随地为个人隐私提供责任保障。云计算通过了解个人的努力方向，提供符合意愿的信息和应用，从而帮助人们学习、决策、采取行动。通过最便捷、最有成效的方式建立连接，云计算将加强社会交往和专业交流。云计算将催生更智能的设备，以完美精确到人们身在何处、在做什么。最后，云计算将推动服务器技术的进步，反过来促进云计算自身的改善革新。 正文： 一．三大应用 1.云物联 物联网
大数据与云计算研究报告
(说明：此文为WORD文档，下载后可直接使用)
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（Cloudcomputing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（bigdata）”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”(bigdata)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》(Bigdata:Thenextfrontierforinnovation，competition，andproductivity)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。毫无疑问，未来可以获得的个人数据量越多，其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据，我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的，决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现，相反，大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断也就显得愈发
2019年见证大数据时代的到来
大数据云时代的到来势不可挡。大数据很强大，但还是有很多人仍然不知道它到底是什么。浙江优就业的小编带你了解一下大数据云时代，看看大数据的真实表现。或许我们经常听到有人讲大数据，但仍然有很多人不知道它到底是什么。前端时间马云有一个笑谈：“我知道全国胸最小的省份是哪一个”这就是大数据的鲜活体现。 如同技术行业中的所有事物一样，它一直在飞速的更新换代。它影响着所有源于大数据的领域，从数字转换、人工智能到物联网(Internet of Things)。因为很复杂，所以我想先快速地介绍下什么是大数据。 浙江优就业 什么是大数据?
像所有新出现的事物一样，你可以找到关于它的许多定义。大数据可以被看作是描述数据集的一个广义的术语、行话或者说一个标语。 关于大数据的定义大多包含三个V开头的词：大量(volume)、高速(velocity)、多样性(variety)。事实上，Gartner公司这样描述大数据“高速、大量且多样化的信息资产，通过有利可图的创新性的信息处理来增强洞察力、决定制定以及流水线自动化”。 如果你感兴趣的话，在这儿你可以找到关于大数据的其它的一些定义(来自于不同企业的40多位领导者，比如医药、市场、食品还有时尚业等等)，各种各样的定义，你一定会感到惊讶! 但无论如何定义，“Big Data”这个术语指的不仅仅是数据本身;它还涉及挑战、能力和竞争力。无所不在的一种观念是：大数据是信息持续、大量增长的一种结果。 当然，一切开始于数字领域的繁荣发展。更多的设备、更多的网络使用、更多的技术使用…所有的一切都会被翻译成信息。更多的数据。我们每一次连接，都会生成数据—比如使用社交媒体、在线商店、任何联网的APP的时候。 你或许会问你自己，“Big Data”与“large data”是否有所不同? 来自于Dwight deVera的一种说法很好的诠释了两者之间的不同：“财务主管所拥有的数以千计的关于客户的财务报表和发货单可以看作是large data。而来
一级视频云存储技术方案
1一级视频云存储系统设计 1.1一级网络视频云存储概述 本项目采用华为网络视频云存储VCN3000设计一级视频云存储子系统.采取分布式直接存储，集中管理的方式，针对摄像头视频存储硬件采用针对视频存储优化的网络视频存储和磁盘阵列，所有的存储设备部署在各辖区运营商机房(六个),前端摄像头采用标准的H.264编码RTP流，直写到网络视频存储中。 华为网络视频云存储VCN3000采用由管理平台、IP网络,通过虚拟化、云结构化和高精确视频直接存储模式。运用负载均衡、对象存储等技术，结合视频、图片数据特点，面向应用，满足视频监控业务高可靠性、不间断的海量存储需求。采用分散存储技术加速大数据智能分析快速提取和分析效率。 华为网络视频云存储VCN3000系统使用存储虚拟化技术针对海量存储应用需求，为用户提供透明存储构架、高可扩展性的云管理存储服务。在云管理存储系统中将信令与业务承载码流相分离，云管理服务器只处理控制信令而不处理视频数据，实时视频数据直接写入到云管理存储物理存储节点，无需中间环节。 视频云管理存储管理软件在市局监控中心以集群方式进行部署，实现全市所有监控点和所有云管理存储物理设备的统一管理。 视频云管理存储系统中，IPC直写存储设备，采用云管理方案解决云管理存储管理单节点失效问题，利用负载均衡技术充分利用各存储节点的性能。云管理存储系统采用统一接口与视频管理平台对接，降低平台维护和用户管理复杂度。 华为网络视频云存储VCN3000支持基于GB/T28181标准实现与各级标准平台（符合GB/T28181规范的标准平台）间的互联互通，平台之间通过信令安全路由网关进行信令对接，在信令的控制下媒体通过媒体服务器互联。该体系构架可以支持上下级级联、平级级联以及监控报警专网与公安网的互联。
课后作业答案云计算与大数据
第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2.西摩·克雷(Seymour Cray) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6.Java 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8.(1) 超大规模 “云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
(4) 通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都
视频云存储方案
视频监控系统整合云存储方案 2016年11月
目录 一、前言 (3) 1.1物联网与视频监控 (3) 1.2项目运用背景 (5) 二、云计算和云存储 (7) 2.1云计算的概念 (7) 2.2云存储的概念和技术优势 (7) 三、云存储产品介绍 (9) 3.1云存储核心产品 (9) 3.2架构 (9) 3.3 优势及特点 (10) 四、现有存储与云存储对比 (11) 4.1现有存储系统结构 (11) 4.2云存储结构 (12) 4.3两种存储方式详细比较 (13) 五、基于云的云存储解决方案 (15) 5.1方案背景及概述 (15) 5.2方案拓扑图 (17) 5.3功能特色 (17) 六、云存储其它运用 (18)
一、前言 1.1物联网与视频监控 当前，物联网技术在社会公共安全领域的综合应用时机已逐渐成熟。视频监控技术是物联网技术的重要组成部分，是感知安防的主要手段。视频监控也是应用历史相对较长、技术密集度较大的应用领域。在信息化建设深入开展的背景下，现有视频监控网络存在着缺乏深度应用的模式、监控网的智慧化程度不高、系统建设的投入产出比低等突出问题。如何用新技术改造现有的视频监控网络，使之能更好地适应物联网时代视频监控智慧化、情报化的应用需求已迫在眉睫。 视频监控系统作为面向城市公共安全综合管理的物联网应用中智慧安防和 智慧交通的重要组成部分，面临着深度应用的巨大挑战。其应用的瓶颈是视频信息如何高效提取，如何同其他信息系统进行标准数据交换、互联互通及语义互操作。解决这一问题的核心技术即是视频结构化描述技术。用视频结构化描述技术改造传统的视频监控系统，使之形成新一代的视频监控系统———智慧化、语义化、情报化的语义视频监控系统。 视频监控应用和技术的瓶颈 视频监控系统在社会管理和案件侦破等工作中有着不可替代的作用。粗略估算，"十一五"期间全国各地投入到视频监控系统建设的资金约为数十亿元。视频监控系统无论在数目还是在建设资金的规模上都非常庞大。 目前视频监控系统应用中存在一些突出问题： 1.缺少视频信息情报的标准化生成方法，进而缺少利用视频信息情报指导侦查、破案的新型警务工作模式。 2.视频信息的跨域、跨警种共享以及与其他信息系统的互联互通问题突出，跨系统的语言不统一造成信息成为一个个的孤岛，限制了大情报、大信息系统的建设及应用。 3.存储传输的问题、由于要节省大量的存储空间及传输带宽的限制，不得不对视频数据进行大量压缩，不仅造成图像模糊的问题，而且视频压缩时固定压缩比的方式不够灵活，不得不占用大量的存储空间及传输带宽。
云计算的安全技术综述(改)教学内容
云计算的安全技术综 述(改)
云计算的安全技术综述 ** 摘要：云计算是一类新兴的计算方式，也是一种按使用量付费的全新交付模式，因其使快速 有效处理海量的数据变为可能，从而引起社会各界的广泛关注。本文首先论述了云计算的兴起渊源，分析了算法的优越性，并介绍了该技术带来的安全问题及其相应的技术，最后介绍了相关应有及未来的发展方向。 关键词：云计算；云计算安全；安全技术及应用 Keyword:Cloud Computing,Cloud Computing Security,Security Technology and application 0 引言 云是一种并行和分布式系统组成的一组相互关联和虚拟化的计算机，它基于服务层协议动态配置，作为一个或多个统一的计算资源，基于服务商和消费者之间通过谈判建立[9]。而所谓的云计算，是通过基Internet的计算方式，把共享的软硬件资源、信息按需供给计算机和其他设备，是一种按使用量付费的全新交付模式。 随着社会信息化与网络技术的快速发展，各种数据呈现出一种爆发式的增长，正是因为云计算的存在，使快速有效处理海量的数据变成可能。而云计算多用户、虚拟化、可扩展的特性使传统信息安全技术无法完全适用于云计算平台。因此，云计算的存在又带来了一个新的安全问题，它成为制约云计算发展的一大重要因素。本文首先阐述了云计算的理论依据，然后再对其带来的安全问题、关键技术及其应用进行讨论。 1云计算的理论依据 云计算的概念是由2006年Google提出的，它可认为是分布计算、并行计算、网格计算等多种计算模式混合的进一步演化[17]。 1.1云计算的服务模型 现如今，云计算主要提供以下三个层次的服务：IaaS、SaaS和 PaaS。 基础设施级服务（IaaS）是通过Internet向用户提供计算机、存储空间、网络连接、防火墙等等的基本的计算机资源，然后用户可以在此基础上随心所欲的部署和运行各种软件，其中包括OS和应用程序，通过网络，消费者可以从完善的计算机基础设施获得服务。 软件级服务（SaaS）是一种通过Internet提供软件的模式，用户可以直接向供应商租用基于Web的软件，用来管理企业的运营却不需要购买，但是，云用户没有管理软件运行的基础设施、平台的权限，只能做一些非常有限的应用程序的设置。 平台级服务（PaaS）是将软件研发平台作为一种服务以SaaS的模式交付给用户，因此，PaaS实际上也是SaaS应用的一种，但它主要面向的是进行开发的工作人员，并为其提供在互联网上的自主研发、检测、在线部署应用。 1.2云计算的成功优势
云计算和大数据技术课程
云计算与大数据课程项目设计任务书 一、题目简介 近几年，随着新技术的出现和发展，尤其是云计算技术的出现，以及大数据的运用，对网络技术带来了革命的转变，学校如何顺应时代发展并将新技术应用于校园信息化建设中，改变传统的教学模式和学习模式至关重要。作为学校机房建设长期存在几个难题：建设成本高、管理维护困难、更新换代快。本设计将以学校机房建设为目标，将云计算技术合理运用到机房建设中，合理、高效地完成实践教学，解决学校机房在运行维护中出现的各种问题。 通过该题目的分析和设计，使学生合理将云技术和大数据运用进行，全面培养软件开发过程中的分析设计、文档规范书写等能力，得到软件工程的综合训练，提高解决实际问题的能力。 二、设计任务 1、查阅文献资料，一般在5 篇以上； 2、针对以云计算和大数据为基础的机房建设设计，锻炼学生的分析、设计能力，培养学生对软件文档规范的书写能力； 3、以机房建设业务为背景，通过调研、分析现有的模式，建立系统模型； 4、完成以云计算和大数据为基础机房建设的详细设计方案以及架构； 5、撰写设计说明书； 三、主要内容、功能及技术指标基于云计算大数据的机房建设的总体目标是：利用云计算相关技术缓解硬件更新、软件的安装、升级和机房安全方面的压力，延长机房维护周期，加大机房安全、减少机房建设投入。 整个设计方案应详细完整的实施过程，包括使用的技术手段，如何进行网络布局，机群的分布，网络的模式和和架构等； 四、设计完提交的成果 1、设计说明书一份，（字数控制在1500-2500 范围，最后打印和提交电子文档）内容包括：
1）封面 2）序言 3）可行性分析，包括学校机房存在的问题，云计算和大数据有何优势以及技术特点等 4）项目开发计划 5）详细设计方案以及架构， 8）参考文献、设计总结等。
2019年大数据云计算行业分析报告
2019年大数据云计算行业分析报告 2019年8月
目录 一、流量数据爆发，大数据时代正式来临 (6) 1、移动设备加速普及，移动流量正值爆发 (6) （1）移动设备渗透率持续提升 (6) （2）高速网络用户群体不断扩大，移动流量爆发可期 (7) （3）分地区来看，西部地区流量需求巨大 (7) 2、固定宽带纵向横向同步发展 (8) （1）固定宽带逐渐普及，农村宽带用户增长明显 (8) （2）网络提速加快，高速宽带渗透率提升 (9) （3）大数据时代正式来临 (10) （4）大数据分析挖掘商机决定企业未来 (11) 二、摩尔定律或将失效，云计算成有力支撑 (11) 1、摩尔定律出现与失效 (11) 2、云计算成优秀解决方案 (12) 3、云计算优势明显，政府大力推动 (14) （1）云计算在商业应用上优势明显 (14) （2）云计算对社会发展贡献不可忽略 (16) （3）政策体系日趋完善，助力云计算产业高速发展 (16) 三、云计算市场空间广阔，IaaS领域快速成长 (18) 1、公有云市场仍是主力军，混合云有望快速增长 (18) （1）全球：云计算市场增长趋于稳定 (19) （2）公有云市场仍是主力军 (19) （3）混合云有望异军突起 (20) 2、SaaS占据主要份额，IaaS快速增长 (21) （1）根据云计算服务类型可分为三种：IaaS、PaaS、SaaS (21)
（2）全球范围内SaaS占比最大，IaaS增速最快 (22) （3）IaaS成我国公有云主力军，云主机需求旺盛 (23) 四、西学东渐看我国发展趋势，并购外延时代拉开序幕 (24) 1、我国与美国云计算产业存在差距 (24) 2、并购持续活跃，补齐短板抢占份额 (26) （1）领先集团加速扩张布局 (26) （2）云计算领域并购活动持续活跃 (27) （3）场内场外并购抢占云计算市场 (27) 3、IDC设备需求增加，IDC成云计算公司竞争热点 (28) （1）IT巨头介入云计算产业拉动数据中心设备需求上升 (28) （2）基础设施服务价格战出现 (29) （3）数据中心资源成云计算公司竞争焦点 (29) 4、企业生态形成数字产业竞争力 (30) （1）企业生态形成数字产业竞争力 (30) （2）应用生态形成 (31) （3）业务拓展与整合 (31) （4）合作伙伴形成 (31) 五、透析云计算产业链 (32) 1、上游产业 (33) （1）通信网络运营 (33) （2）通信设备制造 (34) （3）数据运维产业 (34) 2、中游产业 (35) （1）IaaS：从全球的市场份额看，亚马逊排名第一 (35) （2）PaaS：微软的市场份额在全球范围内排名第二 (35) （3）SaaS：SAP是世界上最大的企业信息管理体制解决方案提供商 (36) 3、下游产业 (36)
云计算云存储技术论文云存储技术及其应用
云计算云存储技术论文-云存储技术及其 应用 摘要:云存储将大量不同类型的存储设备通过软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储服务。云存储服务对传统存储技术在数据安全性、可靠性、易管理性等方面提出新的挑战。文章基于云存储平台架构的4个层次：将多存储设备互连起来的数据存储层、为多服务提供公共支撑技术的数据管理层、支持多存储应用的数据服务层以及面向多用户的访问层展开研究，并以一种云存储典型应用——云备份(B-Cloud)为例，探讨云备份的软件架构、应用特点及研究要点。 关键字:云存储；服务；云备份 英文摘要:In order to provide data storage services, cloud storage employs software to interconnect and facilitate collaboration between different types of storage devices. Compared to traditional storage methods, cloud storage poses new challenges in data security,
reliability, and management. This paper introduces four layers of cloud storage architecture: data storage layer connecting multiple storage components, data management layer providing common supporting technology for multiple services, data service layer sustaining multiple storage applications, and user access layer. It then examines a typical cloud storage application—backup cloud (B-Cloud)—and discusses its software architecture, characteristics, and main research questions. 英文关键字:cloud storage; service; backup cloud 基金项目：国家高技术研究发展(“863”)计划(2009AA01A402) 近年来，随着云计算[1-2]和软件即服务(SaaS)[3-5]的兴起，云存储成为信息存储领域的一个研究热点。与传统的存储设备相比，云存储不仅仅是一个硬件，而是一个网络设备、存储设备、服务器、应用软件、
关于云存储系统的六大技术分析
关于云存储系统的六大技术分析 随着监控领域的飞速发展，新技术的诞生也是接踵而至，云存储是人们最为乐道的高新技术产品。它具有如下几大主要的技术。 云存储系统具有如下特点：数据安全，超强的可扩展性，按照使用收费，可跨不同应用，自动切换故障，易于管理等。云存储主要应用于备份、归档、分配和共享协作等四大领域。云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。 与云计算系统相比，云存储可以认为是配置了大容量存储空间的一个云计算系统。云存储系统具有如下特点：数据安全，超强的可扩展性，按照使用收费，可跨不同应用，自动切换故障，易于管理等。云存储主要应用于备份、归档、分配和共享协作等四大领域。 云存储系统是一个多设备、多应用、多服务协同工作的集合体，它的实现要以多种技术的发展为前提。根据云存储的特点及其应用领域，主要的云存储技术涉及到存储虚拟化，分布式文件系统，集群存储，存储集中管理，异质平台协同，自动分级存储等方面，当然还有重复数据删除、数据压缩等技术。 存储虚拟化存储虚拟化（StorageVirtualizaTIon）最通俗的理解就是对存储硬件资源进行抽象化表现。通过将一个（或多个）目标服务或功能与其它附加的功能集成，统一提供有用的全面功能服务。典型的虚拟化包括如下一些情况：屏蔽系统的复杂性，增加或集成新的功能，仿真、整合或分解现有的服务功能等。虚拟化是作用在一个或者多个实体上的，而这些实体则是用来提供存储资源或服务的。 存储虚拟化是一种贯穿于整个IT环境、用于简化本来可能会相对复杂的底层基础架构的技术。存储虚拟化的思想是将资源的逻辑映像与物理存储分开，从而为系统和管理员提供
云计算和大数据的关系
云计算和大数据的关系 -----天互数据 首先、什么是云计算？ 云计算（英语 <，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意[1]味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 云计算的特征 (1)资源配置动态化。根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，当增加一个需求时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时，可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的，实现了IT资源利用的可扩展性。 (2)需求服务自助化。云计算为客户提供自助化的资源服务，用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录，客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。 (3)以网络为中心。云计算的组件和整体构架由网络连接在一起并存在于网络中，同时通过网络向用户提供服务。而客户可借助不同的终端设备，通过标准的应用实现对网络的访问，从而使得云计算的服务无处不在。 (4)资源的池化和透明化。对云服务的提供者而言，各种底层资源（计算、储存、网络、资源逻辑等）的异构性（如果存在某种异构性）被屏蔽，边界被打破，所有的资源可以被统一管理和调度，成为所谓的“资源池”，从而为用户提供按需服务；对用户而言，这些资源是透明的，无限大的，用户无须了解内部结构，只关心自己的需求是否得到满足即可。 云计算和大数据的关系 本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！ 大数据技术和云计算的关系 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱： 1）大数据存储和管理； 2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。． 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：
大数据时代的云存储技术
大数据时代的云存储技术 【摘要】本文首先介绍了大数据时代介绍及云存储概念，其次探讨了云存储分类及优势，最后探究了云存储的结构模型及两大框架，并且提出了云存储发展需要注意的问题。 【关键词】大数据；时代；云存储；技术 一、前言 随着我国信息技术领域的不断发展，我国的网络行业的发展迅速，并且取得了相应的成就。云存储技术的发展，使大数据的存储成为可能，使人们的生活更加便捷，各行业得到更好的发展，我们应该更多地了解云存储，使云存储为人类做贡献。 二、大数据时代介绍及云存储概念 1、大数据时代介绍 大数据到底有多大?一组名为/互联网上一天的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.65亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量)；发出的社区帖子达200万个(相当于5时代6杂志770年的文字量)；卖的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万。 2、云存储概念 云存储是在云计算概念上延伸出来的一个新概念，它是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统或类似网格计算等功能联合起来协同工作，并通过一定的应用软件或应用接口，对用户提供一定类型的存储服务和访问服务。让云存储成为企业私有云，使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问备份的数据。它将备份服务器，备份软件、存储设备集合在一起，形成云存储。 三、云存储分类及优势 1、云存储分类 按照服务对象可以把云存储分类如下： (1) 公共云存储。公共云存储可以以低成本提供大量的文件存储。供应商可以保持每个客户的存储、应用都是独立的、私有的，公共云存储可以划出一部分来用作私有云存储。