存储架构关键概念
数据存储技术概述
NAS网络架构
NAS应用场合
主要面向高效的文件共享任务， 适用于那些需要网络进行大容量文 大容量文 件数据传输的场合。 件数据 以IBM为代表的业界各大存储厂 商纷纷推出NAS解决方案
网络附加存储技术
NAS的特性 NAS的特性
（1）易于安装。 （2）易于部署。 易于部署。 （3）方便使用和管理。 方便使用和管理。 （4）整体性能高。 整体性能高。 （5）跨平台使用。 跨平台使用。 （6）提高数据可用性。 提高数据可用性。 （7）性能价格比优异。 性能价格比优异。 •NAS产品是真正即插即用 产品是真正即插即用 •① 采用磁盘阵列技术， 的产品， 采用磁盘阵列技术 的产品① 内置专门用于数据 ， ， NAS可保证硬件设备和数据 可保证硬件设备和数据 存储的简化操作系统和网络 •用户可根据需要来确定 用户可根据需要来确定 的安全与完整。 的安全与完整。 协议， 协议，可以直接挂接到网络 NAS的物理位置，一般将 的物理位置， 的物理位置 上•客户不需安装任何额外软，即 。 •② 通过网络共享数据， ② 通过网络共享数据 客户不需安装任何额外软 其放置在访问频率最高的 •无需应用服务器的 NAS服务器的设置 服务器的设置、 件，， 服务器的设置 使相应的应用服务器不再工 地方，以进一步缩短用户 地方无需应用服务器的 、 干预， 仍然可以读取数据。 干预，NAS设备允许 设备允许 升级及管理均可通过Web 升级及管理均可通过 作了， 作了，仍然可以读取数据。 的访问时间并提高网络吞 •NAS独立于操作系统平 独立于操作系统平 用户在网络上存取数 浏览器远程实现。 浏览器远程实现。NAS服，在 服 吐量。 采用嵌入式操作系统， 吐量。 采用嵌入式操作系统， •③ 可以支持 ③ 可以支持Windows、 •NAS是精简型服务器 、 是精简型服务器， 是精简型服务器 台， 这样既可减小 据； 务器与网络直连， 务器与网络直连，当增加 内 。 具有很强的稳定性和可靠性。 具有很强的稳定性和可靠性 硬件架构上只需CUP、 硬件架构上只需 、 UNIX、设备时不会中 、Mac、 、 CPU的开销，也能显和 的开销， Linux和 的开销网卡和主机板 或移去NAS设备时不会中 或移去 网络管理员可方便地设 存、硬盘、 •④ 硬盘、 ④ Netware等不同操作系 等不同操作系 著改善网络的性能。 著改善网络的性能。 断网络的运行。 断网络的运行。 等。 在软件方面，操作系 。在软件方面， 置用户或用户组对NAS服务 置用户或用户组对 服务 统 统也是精简型系统， 统也是精简型系统，有些 器的访问权限。 器的访问权限。 甚至是免费的Linux。 甚至是免费的 。
海量分布式存储的概念与技术
大规模数据存储
适用于需要存储和处理大 规模数据的场景，如云计 算、大数据分析、内容分 发等。
高可用性要求
适用于对系统可用性和数 据可靠性要求较高的场景， 如金融、医疗、科研等领 域。
动态扩展需求
适用于随着业务增长需要 不断扩展存储容量和性能 的场景。
优势与挑战
高可用性和容错性
数据分散存储在多个节点上，提高了系统的可靠性和容错性 。
物联网IoT存储
物联网数据特点
物联网设备产生大量实时数据，具有高 并发、低延迟的特点，需要高效的存储
解决方案。
数据处理与分析
物联网存储系统能够实现高效的数据 处理和分析，支持实时分析和历史数
据分析的需求。
数据采集与传输
物联网存储系统负责采集、传输和处 理来自物联网设备的数据，支持多种 数据采集方式和传输协议。
数据共享与协同
云计算存储支持多用户同时访 问和修改数据，促进数据共享 和协同工作，提高工作效率。
灵活配置与按需付费
用户可以根据需求灵活配置存 储资源，并按照使用情况付费 ，降低成本和资源浪费。
数据安全与隐私保护
云计算存储提供数据加密、访 问控制和审计等安全措施，确
保用户数据的安全和隐私。
内容分发网络CDN
负载均衡
如何将数据均匀地分布在 各个节点上，以实现负载 均衡和提高性能，是一个 需要解决的问题。
节点故障处理
如何及时检测和处理节点 故障，以保证系统的可用 性和可靠性，也是一个重 要的挑战。
02 海量分布式存储的关键技 术
数据分片
数据分片
01
将一个大文件或数据集分割成多个小片，并存储在多个节点上，
数据安全与隐私保护
数据加密
存储实施方案
存储实施方案引言存储是计算机系统中非常重要的一个组成部分，它负责管理和存储数据。
随着企业数据量的不断增长以及数据的重要性，制定一个合适的存储实施方案变得尤为关键。
本文将介绍存储实施方案的基本概念、需求分析、架构设计以及实施步骤。
基本概念存储类型在制定存储实施方案之前，首先需要了解不同类型的存储。
常见的存储类型包括：•直连存储：通过SATA、SCSI、SAS等接口直接连接到服务器的存储设备。
•网络存储：通过网络连接到服务器的存储设备，例如NAS （Network Attached Storage）和SAN（Storage Area Network）。
•云存储：基于云计算技术，将数据存储在远程的云服务器上。
存储基本原理存储的基本原理包括数据的读取和写入。
当计算机需要读取数据时，存储系统从存储介质中读取数据并传输给计算机。
当计算机需要写入数据时，存储系统将数据写入存储介质中。
需求分析在制定存储实施方案之前，需要进行需求分析，明确以下问题：•数据量：预估数据量大小，包括现有数据量以及未来的数据增长速度。
•数据类型：不同类型的数据对存储系统的要求有所区别，例如数据库、文件、虚拟机等。
•访问模式：了解数据的读写访问模式，包括随机读写、顺序读写和并发读写等。
•数据安全性：存储系统需要具备数据备份、容灾和高可用性等功能，确保数据的安全性和可靠性。
•性能要求：对存储系统的性能指标如IOPS（每秒输入/输出操作数）、吞吐量和响应时间等提出具体要求。
架构设计根据需求分析的结果，进行存储架构的设计。
一个典型的存储架构由以下几个方面组成：存储介质选择根据存储需求，选择合适的存储介质。
常见的存储介质包括机械硬盘（HDD）、固态硬盘（SSD）以及闪存等。
机械硬盘适用于大容量存储，而固态硬盘适用于对性能要求较高的场景。
存储系统模式根据存储系统的规模和可扩展性需求，选择合适的存储系统模式。
常见的存储系统模式包括直连存储、网络存储和云存储等。
网络数据存储管理平台的数据存储架构设计与实施案例分享(九)
随着信息化时代的到来，数据存储管理平台的重要性日益凸显。
如何设计和实施一个高效、安全、可靠的数据存储架构，成为企业信息化建设中的一大挑战。
本文将结合实际案例，分享一个网络数据存储管理平台的数据存储架构设计与实施经验。
一、需求分析在设计数据存储架构之前，首先需要对业务需求进行全面的分析。
本案例中，我们的客户是一家国际物流公司，他们需要一个数据存储管理平台来存储和管理大量的订单信息、客户信息、货物信息等。
基于客户需求，我们确定了以下几个关键需求：1. 数据安全性：客户的订单信息和客户信息非常敏感，需要采取严格的安全措施，确保数据不被泄露或篡改。
2. 数据可靠性：作为物流行业的重要数据，订单信息必须能够长期保存，并且能够迅速恢复，以应对突发情况。
3. 数据访问性：不同部门和员工需要不同层次的数据访问权限，需要一个灵活的权限管理机制。
4. 数据性能：订单信息的录入和查询需要高性能的数据存储设备来支持，以确保数据的实时性和准确性。
二、架构设计基于客户的需求分析，我们设计了以下数据存储架构：1. 存储设备选择：为了确保数据的可靠性和性能，我们选择了高可靠性的存储设备，采用了冗余存储和热备份的方式来确保数据的安全和可靠性。
2. 数据备份策略：为了确保数据的长期保存和快速恢复，我们采用了定期的数据备份策略，将数据备份到不同的地点，以应对突发情况。
3. 数据访问权限管理：我们采用了基于角色的权限管理机制，将不同的员工分配到不同的角色中，不同的角色拥有不同的数据访问权限，以确保数据的安全性。
4. 数据存储性能优化：为了确保数据存储的高性能，我们采用了存储加速技术和数据压缩技术，以提高数据的读写性能和降低存储成本。
三、实施案例分享在以上架构设计的基础上，我们为客户实施了一个网络数据存储管理平台。
在实施过程中，我们遇到了一些挑战和问题，以下是我们的一些实施案例分享：1. 数据迁移问题：在实施过程中，我们需要将客户现有的订单数据迁移到新的存储平台上。
存储结构(DAS、SAN、NAS)
DAS、SAN和NAS三种存储方式存储的分类，根据服务器类型分为：封闭系统的存储和开放系统的存储，封闭系统主要指大型机，开放系统指基于Windows、UNIX、Linux等操作系统的服务器；开放系统的存储分为：内置存储和外挂存储；外挂存储根据连接的方式分为：直连式存储（Direct-Attached Storage，简称DAS）和网络化存储（Fabric-Attached Storage，简称FAS）；网络化存储根据传输协议又分为：网络接入存储（Network-Attached Storage，简称NAS）和存储区域网络（Storage Area Network，简称SAN）。
大致如图所示：DAS（直连式存储）存储DAS存储在我们生活中是非常常见的，尤其是在中小企业应用中，DAS是最主要的应用模式，存储系统被直连到应用的服务器中，在中小企业中，许多的数据应用是必须安装在直连的DAS存储器上。
DAS存储更多的依赖服务器主机操作系统进行数据的IO读写和存储维护管理，数据备份和恢复要求占用服务器主机资源（包括CPU、系统IO等），数据流需要回流主机再到服务器连接着的磁带机（库），数据备份通常占用服务器主机资源20-30%，因此许多企业用户的日常数据备份常常在深夜或业务系统不繁忙时进行，以免影响正常业务系统的运行。
直连式存储的数据量越大，备份和恢复的时间就越长，对服务器硬件的依赖性和影响就越大。
直连式存储与服务器主机之间的连接通道通常采用SCSI连接，随着服务器CPU的处理能力越来越强，存储硬盘空间越来越大，阵列的硬盘数量越来越多，SCSI通道将会成为IO 瓶颈；服务器主机SCSI ID资源有限，能够建立的SCSI通道连接有限。
无论直连式存储还是服务器主机的扩展，从一台服务器扩展为多台服务器组成的群集(Cluster)，或存储阵列容量的扩展，都会造成业务系统的停机，从而给企业带来经济损失，对于银行、电信、传媒等行业7×24小时服务的关键业务系统，这是不可接受的。
存储的概念及类别
存储的概念及类别
存储是指将数据、信息或其他类型的资源保存在某种介质中，以便之后可以访问和使用。
存储可以分为多种类别，如下所示：
1. 主存储器（Main Memory）：也称为内存（Memory），是
计算机系统中用来存储当前运行程序、操作系统和数据的地方。
主存储器的访问速度非常快，但是容量有限，一般为几个G
到数十个G。
2. 辅助存储器（Secondary Storage）：包括硬盘驱动器（Hard Disk Drive，HDD）、固态硬盘（Solid State Drive，SSD）、
光盘、磁带等设备。
辅助存储器的容量通常比主存储器大得多，但是访问速度较慢。
它用于长期存储数据和文件，不易丢失。
3. 缓存存储器（Cache Memory）：位于处理器和主存储器之间，用于加快CPU对数据和指令的访问速度。
缓存存储器的
容量较小，但是访问速度非常快。
4. 可移动存储器（Portable Storage）：包括USB闪存驱动器、记忆卡、便携式硬盘等设备。
可移动存储器可以将数据从一台计算机携带到另一台计算机，并方便地进行数据传输和共享。
5. 网络存储器（Network Storage）：使用网络连接的方式存储
数据，如局域网（LAN）中的文件服务器、云存储等形式。
总体上，存储的概念是为了将数据或资源保存起来，以便日后可以进行访问、处理和共享。
不同类型的存储器在容量、速度、
可移动性等方面有所区别，可以根据具体需求选择适当的存储设备。
数据库设计说明书
数据库设计说明书
介绍
数据库设计是软件开发过程中非常重要的一环，它决定了数据
存储和管理的方式。
本文档旨在提供数据库设计的说明，旨在帮助
开发人员和项目组理解数据库设计的原则、架构和实现细节。
本文
将介绍数据库设计的概述、目标、关键概念和设计原则。
一、概述
数据库设计是指根据系统需求和业务逻辑，创建和管理数据库
的过程。
它主要关注如何组织和存储数据，确保数据的完整性、一
致性和可持续性。
数据库设计是软件开发过程中不可或缺的一部分，合理的数据库设计可以提高系统性能、数据安全和用户体验。
二、目标
数据库设计的主要目标包括：
1. 数据的一致性和完整性：数据库设计要保证数据的一致性和
完整性，确保数据的准确性和有效性。
2. 数据的高效访问和查询：数据库设计要考虑数据的访问和查询，使得系统能够快速响应用户的请求。
3. 数据存储和管理的灵活性：数据库设计要灵活适应不同的业务需求和变化，方便后续的数据库维护和升级。
4. 数据的安全性：数据库设计要考虑数据的安全，包括对数据的保护、备份和恢复等措施。
5. 数据库性能的优化：数据库设计要优化查询和存储的性能，提高系统的响应速度和并发处理能力。
三、关键概念
在数据库设计中，以下是一些关键概念：
1. 实体：表示系统中具体的对象或事物，如用户、产品、订单等。
2. 属性：实体的特征或属性，如用户的姓名、年龄、产品的价格、描述等。
3. 关系：不同实体之间的联系，如用户与订单之间的关系是一对多的关系。
云计算平台存储架构设计
云计算平台存储架构设计云计算平台存储架构设计1、引言1.1 目的1.2 范围1.3 定义、缩略词和缩写符号2、概述2.1 关键特征2.2 优势和挑战2.3 架构目标3、存储需求分析3.1 数据类型和规模3.2 性能需求3.3 可靠性和容错需求3.4 安全性需求4、基础设施选择4.1 云存储提供商比较 4.2 存储类型选择4.3 服务器和网络选择5、存储架构设计5.1 分布式文件系统5.2 对象存储5.3 块存储5.4 存储协议5.5 缓存机制5.6 数据备份和恢复策略6、数据管理6.1 数据访问控制6.2 数据迁移和追踪6.3 数据压缩和去重6.4 数据保密性和完整性7、性能和可伸缩性7.1 负载均衡7.2 扩展性设计7.3 性能测试和调优8、容灾和故障恢复8.1 数据备份和异地存储 8.2 容灾策略和测试8.3 故障恢复流程9、安全性设计9.1 身份认证和访问控制 9.2 加密技术9.3 安全监控和审计9.4 安全策略和风险管理10、成本和维护10.1 硬件和软件成本 10.2 运维管理10.3 服务级别协议附件:1、数据类型和规模分析报告2、性能测试结果详细报告3、故障恢复演练计划法律名词及注释:1、云计算 - 一种通过互联网提供计算服务的模式，包括存储、数据库、网络等资源的共享和使用。
2、数据访问控制 - 确保只有授权的用户能够访问和操作数据的技术和措施。
3、加密技术 - 使用算法将数据转换为不可读形式，以保护数据的机密性和完整性。
4、服务级别协议 - 定义服务提供商和客户之间的服务质量、可用性和支持等方面的协议。
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On-Premise Off-Premise
Block (SAN) or File (NAS) Targeted Media (Tape, VTL, NAS)
StoreServ Secondary Storage (Copy/DR) Regular, short/medium-term offline and StoreVirtual off-site copies of Active Data typically used StoreEasy for Disaster Recovery purposes StoreSure RPOs – Frequent – Short life RTOs – Seconds/Minutes StoreAll Sync/Async Replication StoreOpen
StoreOnce Catalyst
On-Premise Off-Premise
Synchronous/Asynchronous Arraybased Replication (RPO)
S o H os ft w t Pr (Da are ot t a ec to r)
Asynchronous Array-based Replication (RPO)
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Storage Architecture Key Concepts
Wednesday, January 09, 2013
StoreServ StoreVirtual StoreEasy StoreSure StoreAll StoreOpen
Primary Storage (Active Data)
RPO – The “recovery point objective” (RPO) is the maximum tolerable period in which data might be lost from an IT service disruption or component failure. RTO – The “recovery time objective” (RTO) is the duration of time and a service level within which a business process must be restored after a disaster (or disruption) in order to avoid unacceptable consequences associated with a break in business continuity.
“Mission Critical”, “Business-Essential”, or “Online” importance (See Next Page) Block (SAN) or File (NAS) Specified performance requirements/TIERs RPOs – Frequent – Short life RTOs – Instant/Near-instant Sync/Async Replication Typically random I/O patterns Host Software (Data Protector)
Offline Storage (Archive)
Remote scheduled backups/archives of Active Data files. RPOs – Infrequent – Short life RTOs – Hours/Days
StoreOnce StoreEver LiveVault
Nearline Storage (Archive)
Local scheduled software-driven archives of Active Data files, typically used for data retrieval purposes RPO – Daily/Weekly – Medium/Long life RTOs – Minutes/Hours Typically a “streaming” workload. Data often deduplicated to maximum utilizant = Capacity + Performance + Features + Availability...
How much Primary Storage CAPACITY (TB) do you need for each system? What level of PERFORMANCE (FE IOPS, latencies, transfer rates) do you need for each system? What FEATURES (Replication, Snapshots) are you looking for? What level of AVAILABILITY (Mission-Critical, Business-Essential) do you need for each system and how will you ensure it’s met? What are your primary risk factors?