海量小文件存储共享解决方案
华为OceanStor 100D对象存储解决方案介绍
• 支持分支机构跨地域部署 • 支持数据同步和共享
……
热数据 温数据
冷数据
生产存储
本地备份
异地备份
数据保护、备份资源池
• 存储服务不中断、备份/归档数据不丢失 • 法规、审计的要求，数据需长时间保存，
系统规模增长时，能够灵活扩展 • 重删技术，最小化建设投资 • 部署和维护简单
10x性能提升
真正实现性能、容量线性增长
性能、容量同时提升
经济高效
性能及利用率同时提升，提供最优性价比云存储资源池
小对象在线聚合
Erasure Code
智能流控
对象重删
离线或纸质归档
隔日/隔周审批
票据、身份、合约等影像数据
传统存储架构
从隔日/隔周升级为实时在线 从本省授权升级为跨地域审批
业务连续性要求从半小时级提升为 “零”中断，TCO下降
实时在线
全生命周期存放
二三类账户 录音录像 APP
生物识别 …
票据 客户信息 会计凭证 交易过程数据 ….
对象接口数据平面
AI应用兴起，海量数据让自动驾驶走入生活
温冷数据分级归档
• 一次写，很少读，数据量巨大 • 分级归档，可离线保存 • 超长的数据生命周期，硬件设备可
更替、可更换、可升级 • 指数级的数据增长不能带来指数级
的费用投入
OceanStor 100D分布式对象存储
最大企业级商用存储集群 4096节点，EB级，弹性伸缩
更大
更快
OceanStor
业务0宕机
超声波传感器 GPS
激光雷达 毫米波雷达
摄像头
数据导入
企业云存储解决方案
企业云存储解决方案在现代数字化时代，企业面临着海量数据的管理和存储挑战。
传统的本地存储方式已逐渐无法满足企业数据增长的需求，因而越来越多的企业开始转向云存储解决方案。
企业云存储解决方案是一种基于云计算技术的分布式存储解决方案，能够提供弹性、安全、可靠的存储服务，帮助企业更好地管理和利用数据资源。
优势与特点1. 弹性扩展企业云存储解决方案具有弹性扩展的特点，可以根据企业的实际需求动态调整存储容量，从而降低了成本和资源浪费。
无论是小型企业还是大型企业，都可以根据业务需求灵活扩展存储容量，实现存储资源的优化利用。
2. 多地备份为了确保数据的安全性和可靠性，企业云存储解决方案通常提供多地备份功能。
通过将数据存储在多个地理位置的服务器上，可以避免单点故障导致数据丢失的风险，保障数据的完整性和持久性。
3. 数据加密企业云存储解决方案一般会采用加密技术来保护数据的安全性。
通过对数据进行加密处理，可以有效防止数据泄露和非法访问，提高数据的保密性和隐私性，符合企业的合规要求。
4. 高可靠性相比传统的本地存储设备，企业云存储解决方案具有更高的可靠性。
云存储提供商通常会部署复杂的故障转移和容灾机制，确保数据在发生硬件故障或灾难性事件时仍能保持可访问性。
应用场景1. 多设备协作随着企业员工办公设备多样化，基于云存储的文件共享和协作成为了重要需求。
企业云存储解决方案可以提供统一的数据存储和共享平台，方便员工在不同设备上实时协作和访问数据。
2. 大数据分析随着大数据技术的普及，越来越多的企业需要对海量数据进行分析和挖掘。
企业云存储解决方案提供了可扩展的存储资源和强大的计算能力，为企业的大数据分析提供了坚实的基础。
3. 灾备和容灾灾备和容灾是企业信息化建设中至关重要的一环。
企业云存储解决方案可以帮助企业建立健全的灾备和容灾机制，确保数据在灾难事件中能够及时恢复，并保障业务的持续性和稳定性。
总结企业云存储解决方案是企业信息化建设的重要组成部分，能够帮助企业降低成本、提高效率，更好地应对数据管理和存储的挑战。
海量数据的高效存储与处理方法总结
海量数据的高效存储与处理方法总结随着科技的快速发展和互联网的普及，我们生活中产生的数据量呈现出爆炸性增长的趋势。
这些海量数据对于企业、科研机构以及个人来说，都是一种宝贵的财富。
然而，如何高效地存储和处理这些海量数据成为了亟待解决的难题。
本文将总结一些海量数据的高效存储与处理方法，希望能为读者提供有价值的参考和指导。
一、高效存储方法1. 分布式文件系统（DFS）分布式文件系统是针对海量数据存储问题提出的一种解决方案。
它将海量数据切分成多个小文件，并存储在不同的物理设备上。
通过这种方式，可以充分利用多台机器的存储能力，提高整体的存储效率。
分布式文件系统具有高可用性、高可靠性和高性能的特点，常用的分布式文件系统包括Hadoop Distributed File System （HDFS）和Google File System（GFS）等。
2. NoSQL数据库NoSQL数据库是非关系型数据库的一种，相对传统的关系型数据库具有更好的可扩展性和高性能。
它们适用于存储和处理海量数据，能够实现数据的快速读写和高并发访问。
常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra和Redis等，它们采用键值对、文档存储或列族存储等方式，提供了灵活的数据模型和丰富的查询功能。
3. 数据压缩技术海量数据的存储离不开对数据进行压缩的技术支持。
数据压缩可以减少存储空间的占用，提高存储效率。
目前，常用的数据压缩算法包括Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法、Gzip和Snappy等。
这些算法具有压缩率高、压缩速度快的优点，可以实现对海量数据的高效存储。
二、高效处理方法1. 并行计算并行计算是一种常用的处理海量数据的方法。
它通过将任务分解成多个子任务，并分配给不同的处理器或计算节点进行并行计算，从而加快数据处理的速度。
常见的并行计算框架包括MapReduce、Spark和MPI等。
它们能够将数据分布式地处理在各个计算节点上，充分利用计算资源，提高数据处理的效率。
[参考论文]海量小文件存储方法论文
![[参考论文]海量小文件存储方法论文](https://img.taocdn.com/s3/m/275bbb926429647d27284b73f242336c1eb93039.png)
海量小文件存储方法论文摘要：Hadoop目前还没有一个系统级的通用的解决HDFS小文件问题的方案。
第4章提到的Hadoop自带的解决方案各有优缺点，通用技术方案应用到不同环境时效果也不尽相同，针对具体应用场景提出的解决方案具有一定局限性，对其他应用系统具有借鉴意义但并不能搬用。
针对Hadoop中海量小文件存储优化的问题还值得进一步的深入研究。
1 引言Hadoop[1]是由Apache基金会研发的能够对海量数据进行分布式处理的基础框架，是海量数据存储与处理的理想平台。
然而由于Hadoop采用流式方式读写文件，对于大文件处理效率极高，但对小文件处理效果并不是很好。
当处理如气象数据这种海量小文件时，Hadoop的优势并不能展示出来，故需要对小文件的存储进行优化。
2 HDFS的系统架构HDFS是Hadoop的分布式文件系统，其具有高容错性的特点，设计用来部署在低廉硬件上，能够提供极高的数据吞吐量，适合那些有着超大数据集的应用程序[2]，因而成为了云存储平台的代表性系统。
HDFS采用主从架构，由一个名称节点和多个数据节点组成。
名称节点是HDFS的主服务器，主要负责管理元数据和数据块、持久化元数据、处理请求及管理数据节点，数据节点主要负责数据块的读写、向名称节点报告状态及执行数据的流水线复制。
客户端通过与名称节点和数据节点的交互来访问整个文件系统。
3 HDFS处理海量小文件存在的问题HDFS设计用来对大文件进行流式存储，在处理小文件时会产生一些问题[3]。
小文件是指文件大小小于HDFS块大小（默认为64MB）的文件，大量的小文件会严重影响Hadoop的性能及其扩展性。
首先，海量小文件大量耗费名字节点的内存。
每个小文件作为一个块存储，海量数据块的元数据信息会占用大量内存，这样名称节点的内存容量会严重制约集群的扩展。
其次，海量小文件的存取效率低。
大量小文件写入HDFS时需频繁请求名称节点分配数据块，读取大量小文件时需频繁请求数据节点以获取文件，严重影响了名称节点和数据节点的I/O性能。
Hadoop中海量小文件的处理分析
Hadoop中海量小文件的处理分析摘要：论文将通过具体设计，提出一个行之有效的处理分析hadoop中海量小文件的应用方法。
关键词：hadoop 海量小文件索引算法中图分类号：tp391 文献标识码：a 文章编号：1672-3791（2012）10（a）-0013-01目前，国内外很多大型企业和机构都采用hadoop技术处理规模巨大的数据，但是如何高效稳定地处理好伴随大数据而产生的各类海量小文件就成了一个决定系统稳定、数据可靠与否的重要依据。
本文将根据个人研究浅谈一下海量小文件的处理分析。
1 hadoop中海量小文件处理存在的问题1.1 海量的小文件堆积造成系统节点内存不足我们知道在hdfs整合数据时，是将数据分割成若干块存储在多个数据节点上的。
因此，hdfs存储的大文件都是被分成许多块分摊出去的。
由此，不可避免的就会产生很多尺寸小，甚至比hadoop应用中默认分块小很多的小文件，这些文件被认为是不可以分块的而被保留在了各个数据节点上。
当这些海量小文件达到一定规模后就会淹没数据节点的内存从而造成硬件内存供应不足的现象。
1.2 海量小文件的检索效率低由于hadoop的分布式存储对象是海量的廉价计算机，因此存储系统中数据节点的内存限制也对可存放的文件数量造成了制约，从而增加了系统管理的难度。
一但某一数据节点上出现了海量小文件，文件的检索效率就会急剧下降，当小文件的数量达到一定规模后，甚至可能导致数据节点崩溃。
2 hadoop中海量小文件的处理分析方法2.1 构建海量小文件分析处理架构文件→合并→建立索引→分布存储。
将数据节点中的数据分成两种块形式。
一种是存储小文件的文件块，一种是存储索引的检索块。
本架构的核心主要是处理分布式存储小文件的单位数据。
主要实现的一个过程是，先将数据节点上的海量小文件合并，写入数据节点，再利用map/reduce对存储在块中的小文件分类并创建索引，然后将索引分布式存储在数据节点上。
存储服务器解决方案
存储服务器解决方案引言随着数字化时代的到来，数据的存储需求不断增长。
无论是个人用户还是企业机构，都面临着海量数据的存储与管理的挑战。
为了满足这一需求，存储服务器解决方案应运而生。
本文将介绍存储服务器的概念、特点以及如何选择适合自己需求的存储服务器解决方案。
存储服务器概述存储服务器是一种专用的服务器设备，用于存储和管理大量的数据。
它通常采用硬盘阵列（RD）来提供高可靠性和高性能的存储服务。
存储服务器不仅可以作为文件服务器，提供文件共享服务，还可以作为数据库服务器、备份服务器等，满足不同应用场景下的存储需求。
存储服务器的特点1. 容量大存储服务器通常具有较大的容量，可以满足大规模数据的存储需求。
现代存储服务器支持热插拔硬盘，可以根据需求随时扩展存储容量。
2. 高可靠性存储服务器采用硬盘阵列（RD）技术来提供数据的冗余备份和快速恢复功能，从而提高数据的可靠性。
常见的RD级别包括RD 0、RD 1、RD 5等，用户可以根据需求选择适合自己的RD级别。
3. 高性能存储服务器通常配备多个硬盘，采用并行访问的方式提供高性能的数据存取速度。
此外，一些存储服务器还支持缓存技术，通过提供缓存加速存储操作，提高系统的响应速度。
4. 网络存储存储服务器一般支持网络存储协议，如NFS、SMB/CIFS等，可以方便地提供文件共享服务，实现多用户访问和文件传输。
5. 易于管理现代存储服务器通常配备管理工具，可以方便地进行存储空间的管理和监控。
管理员可以通过管理工具进行磁盘阵列的配置、监控磁盘状态、执行故障恢复等操作，提高管理效率。
选择存储服务器解决方案的因素1. 存储需求首先，需要明确自己的存储需求。
根据数据的容量、访问模式、性能要求等因素，选择适合自己需求的存储服务器。
如果需要高性能的存储解决方案，可以选择配备SSD（固态硬盘）的存储服务器。
2. 可扩展性其次，考虑存储服务器的可扩展性。
随着数据的不断增长，存储需求也会增加，因此存储服务器需要具备良好的可扩展性，可以随时扩展存储容量。
海量数据问题的处理-六种解决思路
海量数据问题的处理-六种解决思路1. 处理海量数据问题的四板斧分治基本上处理海量数据的问题，分治思想都是能够解决的，只不过⼀般情况下不会是最优⽅案，但可以作为⼀个baseline，可以逐渐优化⼦问题来达到⼀个较优解。
传统的归并排序就是分治思想，涉及到⼤量⽆法加载到内存的⽂件、排序等问题都可以⽤这个⽅法解决。
适⽤场景:数据量⼤⽆法加载到内存技能链接:归并排序哈希(Hash)个⼈感觉Hash是最为粗暴的⼀种⽅式，但粗暴却⾼效，唯⼀的缺点是耗内存，需要将数据全部载⼊内存。
适⽤场景:快速查找，需要总数据量可以放⼊内存bit(位集或BitMap)位集这种思想其实简约⽽不简单，有很多扩展和技巧。
⽐如多位表⽰⼀个数据(能够表⽰存在和数量问题)，BloomFilter(布隆过滤器就是⼀个典型的扩展)，在实际⼯作中应⽤场景很多，⽐如消息过滤等，读者需要掌握，但对于布隆过滤器使⽤有⼀些误区和不清楚的地⽅，读者可以看下⾯这篇博客避免这些性能上的误区。
适⽤场景：可进⾏数据的快速查找，判重技能链接:布隆过滤器使⽤的性能误区堆(Heap)堆排序是⼀种⽐较通⽤的TopN问题解决⽅案，能够满⾜绝⼤部分的求最值的问题，读者需要掌握堆的基本操作和思想。
适⽤场景:处理海量数据中TopN的问题(最⼤或最⼩)，要求N不⼤，使得堆可以放⼊内存技能链接:排序算法-Heap排序2. 常见场景题：谈⼀谈，分布式集群中如何保证线程安全？请你设计⼀种⽅案，给每个组分配不同的IP段，并且可以快速得知某个IP是哪个组的?如何将⼀个⽂件快速下发到100万个服务器这⾥有1000个任务，分给10个⼈做，你会怎样分配，先在纸上写个最简单的版本，然后优化。
全局队列，把1000任务放在⼀个队列⾥⾯，然后每个⼈都是取，完成任务。
分为10个队列，每个⼈分别到⾃⼰对应的队列中去取务。
如果让你来开发微信抢红包，说说你的思路是怎么样的？可能遇到什么问题，你会怎么解决悲观锁，乐观锁，存储过程放在mysql数据库中。
海量小文件的开源存储方案选型建议
海量⼩⽂件的开源存储⽅案选型建议随着AI技术的发展，在智能安防、智能制造等众多领域，都⾯临着海量图⽚⽂件的存储问题。
开源领域为了解决海量⼩⽂件问题也是伤透了脑筋，这些年冒出了⼤量的开源分布式存储⽅案，都号称⾃⼰可以解决海量⽂件问题。
结果就是不少企业⽤户贸然上线，刚开始数据量不⼤好像还不错，⼀旦数据量上来，才发现真的只是“号称”。
然后⼜尝试其他⽅案，⽽存储⽅案的更换并不容易，上百TB数据的迁移动辄数⽉、⼯程浩⼤。
⽽各种开源⽅案之间⼜缺少必要的迁移⼿段，过程困难不必赘述，单说在迁移过程中数据是否会丢失都很难评估。
为帮助企业⽤户少⾛弯路，在这⾥我给⼤家介绍⼀下我所了解的⼏款开源分布式存储的优缺点，供参考。
由于并不是每个开源系统都充分了解，最新的状态也不⼀定能实时跟进，不当之处还请多多指正。
HDFSHDFS是Hadoop底层的分布式存储系统，NameNode负责⽂件元数据管理和⽂件分布管理，DataNode负责⽂件数据分⽚的存储。
⽂件按照固定⼤⼩切⽚（4MB）存储，NameNode负责每个数据切⽚的分配和位置管理。
HDFS在存储容量上可以很好地满⾜扩展性需求，对于语⾳或者视频等较⼤的⽂件存储也可以满⾜性能要求。
但所有⽂件的访问均需要通过NameNode进⾏查询，对于海量⼩图⽚场景，由于NameNode需要记录⼤量的数据存储信息，NameNode将成为整个系统的瓶颈。
HDFS设计之初完全是为了Hadoop⼤数据分析使⽤，并不是作为⼀个独⽴的存储系统考虑，所以HDFS⽆法脱离Hadoop环境单独部署。
接⼝上也采⽤了私有的接⼝设计，不具备通⽤性和标准性，未来商业产品⽀持HDFS接⼝作为存储的可能性⾮常⼩。
HDFS缺乏多租户、纠删码（据称2017年底特性提供，但稳定性待验证）、配额管理、数据快照、跨数据中⼼容灾等重要的存储特性，⽆法作为⼀个普适性的企业存储使⽤，仅适合专⽤于⼤数据分析存储。
FastDFSFastDFS是另⼀个开源分布式⽂件系统，由Tracker Server和Storage Server构成，Tracker Storage分成多个Group，每个Group有2-3台服务器，数据在⼀个Group的服务器之间做冗余策略。
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▪配合AD服务器方式，实现用户身份统一认证管理；
存储空间的Quota管理
▪根据不同的用户类型的定义，分类设定磁盘空间限额。实现存储空间的统一管理；
快照功能
▪策略方式或人工出发方式的快照功能，实现用户数据的快速恢复。单卷快照可达255个；
NetApp 存储方案建议（一）- HA 双控制器高可用
▪采用Tiebreaker监控，任意Site设备故障，另一个Site设备自动 接管
▪通过万兆以太网，使用CIFS协议共享存储空间给前端Client
特点： ▪双份数据； ▪任意Site故障业务不中断；
DS 224 C
DS 224 C
SyncMirror DS224C
DS 224 C
DS 224 C
DS 224 C
NetApp 存储技术特点 - ONTAP 操作系统
ONTAP 操作系统
- 专为存储系统设计 - 不用担心病毒侵害 - 运行效率高
无中断运行
- 即使是工作时间，也可以完成硬件扩展/维护、软件升级等操作
可扩展性
- 支持横向和纵向扩展 （ONTAP 被认为是横向扩展NAS的领导者1 ）
NetApp 存储技术特点 - RAID DP
FAS 8200 Single x 2 配置： 单存储控制器； 64GB Cache； 1TB Flash Cache CIFS、NFS使用许可； 前端接口：2个10Gb 网络接口 后端接口：4个12Gbps Mini SAS接口 磁盘容量：8块960GB SSD，60块1.8TB SAS
FAS8200
双重奇偶校验
- 防止两块硬盘同时故障 - 安全性是普通RAID的2,000 到 4,0000 倍
固定校验盘
- 性能比RAID - 5更好 - 可以随时添加磁盘而无需重建
NetApp 存储技术特点 - 重复数据删除
▪ 满足ROI(投资回报率，Return On Investment)/TCO(总持有成本， Total Cost of Ownership)需求；
配置：
▪采用2节点MCC 双活方案，每个Site配置一个FAS 8200控制器， 每个Site配置8块960GB SSD，60块1.8TB SAS磁盘，通过 SyncMirror技术，实现两个Site之间数据实时同步
个人数据
Home Directories
部门共享
Clients
▪使用SSD与SAS的数据分层来提升性能访问
广州盈融信息科技有限公司 海量小文件共享存储方案
NetApp 存储方案建议（一）- HA 双控制器高可用
配置： ▪采用 FAS 8200 HA 双控制器，配置4块960GB SSD，60块1.8TB SAS磁盘 ▪使用SSD与SAS的数据分层来提升性能访问 ▪通过万兆以太网，使用CIFS协议共享存储空间给前端Client
特点： ▪HA 双控制器，任意控制器故障，另一存活控制器自动接管业务；
Primary Data Center
个人数据
Home Directories
部门共享
Clients
万兆以太网 交换机
FAS 8200 (4x960GB SSD 60x1.8TB SAS)
NetApp 存储方案建议（二）- 双活数据中心
NetApp 存储技术特点 - 容灾技术
▪ 数据保护：支持远程复制，以实现基于存储的异地容 灾，同时减少对生产存储设备的性能损耗；
▪ NetApp全系列存储均支持异步方式的数据容灾。基 于异步方式，可以实现基于数据增量方式的传输及基 于应用的一致性数据传输，并支持传输的数据压缩及 重删。
NetApp SnapMirror容灾灵活性 结合重复数据删除和压缩
FAS 8200 HA 配置： 双存储控制器； 128GB Cache； 2TB Flash Cache CIFS、NFS使用许可； 前端接口：4个10Gb 网络接口 后端接口：8个12Gbps Mini SAS接口 磁盘容量：4块960GB SSD，60块1.8TB SAS
FAS8200
NetApp 存储方案建议（二）- 双活数据中心
NetApp 存储技术特点 - 图形化管理
▪ 配置基本管理软件：图形化管理及监控软件；
▪ NetApp的全系列产品均使用同一个图形化管理软件 System Manager。通过该软件，可以实现SAN/NAS 功能的实施部署。
客户成功就是我们的成功
谢谢！Байду номын сангаас
▪ 可以有效控制数据的急剧增长；
▪ 增加有效存储空间，提高存储效率； ▪ 节省存储总成本和管理成本；
Before
After
▪ 节省数据传输的网络带宽；
▪ 节省空间、电力供应、冷却等运维成本。
NetApp 存储技术特点 - 快照技术
▪ 秒级完成创建完成副本 ▪ 每个卷支持高达255份的快照副本 ▪ 快速恢复 ▪ 稳定可靠 ▪ 不影响系统性能
FAS 8200 Single Node (8x960GB SSD 60x1.8TB SAS)
Site A
FAS 8200 Single Node (8x960GB SSD 60x1.8TB SAS)
Site B
Tiebreaker
IP链路
NetApp 存储方案建议
网络方式的数据保存
▪采用NAS方式进行数据存取，采用windows CIFS协议； ▪区别传统的文件共享方式，无需文件服务器。减少设备数量，降低管理成本，无需担忧病毒； ▪实现个人数据的独立存取及部门数据的共享读取； ▪支持现有的万兆网络环境，支持网络端口聚合，提升网络性能；