基于云计算的海量图片存储管理系统研究[图]
基于云计算的信息管理系统研究
基于云计算的信息管理系统研究随着互联网技术的快速发展，云计算已成为企业信息化升级的潮流，越来越多的企业开始将其业务迁移到云平台上，以实现高效、安全、稳定的数据处理和管理。
基于云计算的信息管理系统（Cloud-based Information Management System）是一种新型的信息管理系统，以其高效、可靠、灵活等优势，已成为各行各业普遍采用的信息管理方法。
1. 云计算平台的优势云计算平台具有可靠性和高可用性。
云计算平台的数据中心通常由多个物理服务器组成，它们的作用是为云中的虚拟机提供计算能力和存储空间。
这些服务器可以在运行过程中，根据负载自动调剂资源，因此，用户无需购买任何服务器硬件，并且不用考虑数据中心的可用性问题。
2. 基于云计算的信息管理系统的特点对于任何企业而言，信息管理始终是一个必要的环节，而基于云计算的信息管理系统，同样也适用。
与传统的信息管理系统相比，基于云计算的信息管理系统的特点主要有以下几个：（1）高效性基于云计算的信息管理系统实现了数据的高效、迅速存储，以及对数据进行分析、处理的高度自动化，满足了企业业务处理的高效性需求。
（2）安全性基于云计算的信息管理系统中存储数据是分布式的，依赖于多个数据中心分布式进行存储。
因此，它在数据压缩和加密、数据备份和数据恢复等方面有很高的安全性。
（3）可扩展性基于云计算的信息管理系统可以通过接入、部署第三方应用程序和/或自研应用程序，实现对现有业务系统的扩展功能。
并且，这些新业务功能可以通过与网络服务一起调整其计算资源和存储容量，以实现自动扩展。
3. 基于云计算的信息管理系统的应用场景在企业的业务管理中，基于云计算的信息管理系统可用于以下场景：（1）企业办公管理系统云计算平台支持企业的办公管理系统，引入了高效信息的处理和自动化功能，这样企业员工可以享受到更为优良的办公环境。
（2）商品销售管理系统云计算平台可以为企业提供一整套的销售管理系统，包括订单、商品管理、财务管理、库存管理和售后服务等全流程管理，实现商品的销售目标。
云计算与存储思维导图
云计算与存储思维导图云计算与存储思维导图1、介绍1.1 什么是云计算1.2 云计算的特点1.3 云存储的概念1.4 云计算与传统计算的区别2、云计算基础技术2.1 虚拟化技术2.2 分布式计算2.3 自动化管理2.4 弹性扩展3、云服务模型3.1 软件即服务(SaaS)3.2 平台即服务(PaaS)3.3 基础设施即服务(IaaS)3.4 云服务模型的优势与应用场景4、云计算架构4.1 云计算基础架构4.2 云计算服务架构4.3 云计算安全架构4.4 云计算架构的规划与设计5、云存储技术5.1 对象存储5.2 块存储5.3 文件存储5.4 云存储技术的发展趋势6、云计算与存储的应用6.1 企业级云计算和存储解决方案6.2 云计算与存储在物联网中的应用6.3 云计算与存储在大数据分析中的应用6.4 云计算与存储在中的应用7、云计算与存储的挑战与未来发展7.1 安全与隐私7.2 数据管理与治理7.3 技术标准与互操作性7.4 云计算与存储的未来发展趋势附件：云计算与存储案例研究报告法律名词及注释：- 云计算：指通过网络提供计算资源与服务的一种方式。
根据美国国家标准与技术研究院(NIST)的定义，云计算包括以下五个特点：按需自助服务、广泛网络访问、资源池化、快速弹性扩展和按使用量付费。
- 云存储：指将数据存储在云服务器上的一种方式。
用户可以通过互联网随时随地访问存储在云中的数据。
- 虚拟化技术：指将实体资源抽象为虚拟资源的一种技术。
“虚拟化技术可以将一台物理计算机划分为多个虚拟计算机，每个虚拟计算机可以独立运行操作系统和应用软件。
”- 分布式计算：指将任务分解为多个子任务，并通过网络连接的多台计算机并行地完成这些子任务的一种计算方式。
- 自动化管理：指利用软件和工具实现对计算资源的自动调度、监控和管理的一种方式。
- 弹性扩展：指根据实际需求动态调整计算资源的容量，以适应业务的变化，提高系统的灵活性和可靠性。
云计算中的数据存储与管理技术
云计算中的数据存储与管理技术云计算是一种通过互联网提供按需、可伸缩且易于访问的共享计算资源的模式。
在云计算中，数据的存储与管理是至关重要的环节。
本文将探讨云计算中的数据存储与管理技术，以及它们在实际应用中的作用和挑战。
一、云计算中的数据存储技术在云计算中，数据的存储通常采用分布式存储系统，以提高可靠性、可扩展性和性能。
分布式存储系统将数据划分为多个部分，并将其存储在不同的物理服务器上。
这些数据在逻辑上被组织为文件、块或对象，具体的存储技术包括：1. 文件存储技术：文件存储是一种基于文件系统的存储方式，类似于传统的本地文件系统。
它提供了对文件的访问和管理接口，可以方便地对数据进行读取和写入。
2. 块存储技术：块存储将数据划分为固定大小的块，并通过存储区域网络（SAN）将这些块存储在独立的存储设备上。
块存储可以提供更细粒度的存储管理，并支持高效的数据访问。
3. 对象存储技术：对象存储将数据存储为对象，并为每个对象分配唯一的标识符。
对象存储提供了高度可扩展的存储能力，并支持强大的元数据管理功能。
二、云计算中的数据管理技术数据管理是指对云计算中的数据进行组织、存储、查询和分析等操作的技术。
在云计算中，数据管理技术需要满足以下要求：1. 数据一致性：云计算中的数据存储分布在多个服务器上，数据的一致性成为一项重要挑战。
数据管理技术需要提供一致性的读写操作，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据安全：数据在云计算中的存储和传输需要保证安全性。
数据管理技术需要提供加密、访问控制、身份验证等机制，以防止数据泄露和未授权访问。
3. 数据备份和恢复：云计算中的数据需要进行定期备份，并能够在发生故障或灾难时进行快速恢复。
数据管理技术需要提供高效可靠的备份和恢复功能，以确保数据的可用性和持久性。
三、数据存储与管理技术的应用与挑战1. 应用案例：云计算中的数据存储与管理技术广泛应用于各个领域。
例如，在电子商务行业中，云存储技术可以提供大规模的、可靠的在线存储服务，为用户提供便捷的购物体验。
基于图像识别的智能仓储管理研究
基于图像识别的智能仓储管理研究第一章：引言随着物流业的发展和进步，仓储管理越来越重要。
传统的仓储管理方式往往依赖于人工操作，存在着效率低、误判率高等问题，无法满足现代物流的需求。
为了提高仓储管理的效率和准确性，基于图像识别的智能仓储管理被提了出来。
本文将从图像识别技术的原理、应用范围和提高仓储管理的方法等方面进行探讨。
第二章：图像识别技术的原理图像识别是基于计算机视觉技术的一种应用，其目的是使计算机能够像人一样感知和理解图像。
图像识别技术的核心是特征提取和模式匹配。
在特征提取过程中，计算机通过提取图像中的几何特征、文本特征和颜色特征等信息，将图像转换为数字信号。
在模式匹配过程中，计算机通过比较待识别图像与已知图像的特征向量，寻找最相似的图像，从而实现对图像的识别。
第三章：基于图像识别的智能仓储管理技术3.1 仓库入库管理基于图像识别的智能仓储管理可以应用于仓库的入库管理。
传统的入库管理过程中，仓库管理员需要手动扫描货物的条码并进行记录，效率低且容易出错。
而基于图像识别的智能仓储管理可以通过摄像头对货物进行拍照，然后利用图像识别技术自动识别货物的种类和数量，从而实现自动化的入库管理。
3.2 仓库出库管理基于图像识别的智能仓储管理也可以应用于仓库的出库管理。
传统的出库管理过程中，仓库管理员需要逐一核实货物的信息并进行记录，非常耗时耗力。
而基于图像识别的智能仓储管理可以通过摄像头对货物进行拍照，然后利用图像识别技术自动识别货物的种类和数量，并与出库记录进行比对，从而实现自动化的出库管理。
3.3 仓库库存管理基于图像识别的智能仓储管理还可以应用于仓库的库存管理。
传统的库存管理往往需要仓库管理员手动盘点货物的数量，容易出现盘点差错。
而基于图像识别的智能仓储管理可以通过摄像头对货物进行拍照，然后利用图像识别技术自动识别货物的种类和数量，并与库存记录进行比对，从而实现自动化的库存管理。
第四章：基于图像识别的智能仓储管理的优势4.1 提高管理效率基于图像识别的智能仓储管理可以实现仓库操作的自动化和智能化，大大提高了仓储管理的效率。
基于云计算的智能图像处理系统研究
基于云计算的智能图像处理系统研究智能图像处理技术在当今社会发挥着越来越重要的作用，而基于云计算的智能图像处理系统更是为图像处理带来了全新的发展机遇。
本文将对基于云计算的智能图像处理系统进行研究，从系统的概念、架构、技术及应用等方面进行综合探讨。
一、智能图像处理系统概述智能图像处理系统是指利用计算机技术对图像进行分析、处理及识别的系统。
基于云计算的智能图像处理系统是将计算和存储等资源通过云服务提供商提供的网络进行高效管理和调度，实现分布式处理图像的系统。
二、基于云计算的智能图像处理系统架构基于云计算的智能图像处理系统由前端设备、云端服务和后端存储组成。
前端设备是指智能手机、摄像头、无人机等采集图像的设备；云端服务是指云计算平台提供的分布式处理能力；后端存储是指用于存储处理后的图像数据。
三、基于云计算的智能图像处理系统技术1. 分布式计算技术：基于云计算的智能图像处理系统将图像处理任务分解成多个子任务，并通过云计算平台进行分布式计算，提高处理速度和效率。
2. 面部识别技术：通过分析人脸图像，识别人脸的特征点，并进行面部特征比对，实现人脸识别功能，在安防、人脸支付等领域有广泛应用。
3. 图像分类与识别技术：基于云计算的智能图像处理系统可以通过机器学习算法，对图像进行分类与识别，如车牌识别、物体检测等。
4. 图像增强技术：通过云端图像处理算法对图像进行增强，提高图像的质量和清晰度，适用于医学影像、遥感图像等领域。
5. 图像压缩与传输技术：基于云计算的智能图像处理系统可以通过压缩算法将图像数据进行压缩，减小数据传输量和存储开销。
四、基于云计算的智能图像处理系统应用1. 智能安防监控：通过基于云计算的智能图像处理系统，可以实现对监控视频图像的实时识别与分析，快速发现异常行为，并及时报警。
2. 医疗影像处理：基于云计算的智能图像处理系统可以对医学影像进行自动分析与识别，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
3. 智能交通管理：通过基于云计算的智能图像处理系统，可以对交通流量、车辆违规等进行实时监测和管理，提高交通运输效率和安全性。
海量图片的存储方案
海量图片的存储方案介绍在当今数字化时代，海量图片数据的存储成为了一个非常重要的问题。
无论是个人用户还是企业机构，在处理海量图片数据时都需要一个高效且可靠的存储方案。
本文将介绍几种常见的海量图片的存储方案，并对其进行比较和评估。
单机存储方案单机存储是最简单的存储方案之一。
它基于一台单独的计算机，通过硬盘进行数据存储。
单机存储方案的优点是成本低，易于维护和操作。
然而，由于硬盘容量有限，单机存储方案无法满足海量图片数据的存储需求。
分布式存储方案为了解决单机存储方案的容量限制问题，分布式存储方案应运而生。
它将图片数据分散存储在多台计算机上，通过网络进行协同工作。
分布式存储方案的优点是可以通过增加机器数量来扩展存储容量，能够处理大规模的海量图片数据。
然而，分布式存储方案也存在着一些挑战，例如数据冗余、数据一致性和网络通信性能等问题。
基于Hadoop的存储方案Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，被广泛用于处理大规模数据。
在海量图片存储方案中，Hadoop可以作为底层存储系统。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供了高容量、高可靠性和高性能的存储。
可以使用Hadoop的MapReduce功能进行数据处理和分析。
基于Ceph的存储方案Ceph是一个可扩展的分布式存储系统，可用于构建高性能和高可靠性的存储解决方案。
Ceph采用对象存储模型，将图片数据存储为对象，并在多个节点之间进行复制和分布。
Ceph具有自动数据修复、故障转移和均衡负载等功能，可以有效地处理海量图片数据。
云存储方案随着云计算技术的发展，云存储方案越来越受欢迎。
云存储将图片数据存储在云服务提供商的服务器上，用户可以通过网络访问和管理数据。
云存储的优点包括可扩展性、弹性和高可用性。
用户可以根据自己的需求灵活地调整存储容量，并获得高可靠性的数据存储和备份。
基于Amazon S3的存储方案Amazon Simple Storage Service（S3）是一种高度可扩展的云对象存储服务，适用于存储和检索海量图片数据。
海量图片存储方案
海量图片存储方案随着互联网技术的不断发展，图片作为一种重要的信息载体，已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，如何高效地存储和管理海量的图片数据成为了一个迫切的问题。
本文将介绍一种可行的海量图片存储方案，以满足大规模图片数据的存储需求。
一、需求分析在提出具体的存储方案之前，我们首先需要对海量图片的存储需求进行分析。
海量图片的存储需求通常具有以下几个特点：1. 存储容量大：海量图片数据通常以TB或PB为单位进行计量，存储容量要求较高。
2. 访问频率低：大部分图片数据在上传之后，其访问频率会显著降低，但是需要保证数据的长期存储和可访问性。
3. 数据安全性：图片数据可能涉及用户隐私、商业机密等重要信息，因此在存储过程中需要确保数据的安全性和隐私保护。
4. 存储效率高：存储海量图片数据时，需要考虑数据的快速存储和高效检索，以满足用户对图片数据的快速访问需求。
二、存储方案基于以上需求分析，我们可以采用以下存储方案来应对海量图片的存储挑战：1. 分布式存储系统：采用分布式存储系统可以提高存储容量和数据并发性能。
通过搭建分布式存储系统，可以将海量图片数据分散存储在多个节点上，形成一个统一的存储集群。
这样既可以提高数据的可靠性和可用性，又可以根据实际需求扩展存储容量。
2. 冷热数据分离：对于访问频率低的图片数据，可以将其归类为冷数据，并采用低成本的存储介质进行存储，如磁带库或冷存储设备。
而对于访问频率高的图片数据，则可以归类为热数据，并采用高性能的存储介质进行存储，如分布式文件系统或高速硬盘阵列。
3. 数据压缩与去重：针对海量图片数据的存储容量问题，可以采用数据压缩和去重技术来减少存储空间的占用。
通过对图片数据进行压缩和去重，可以有效降低存储成本，并提升存储系统的性能。
4. 数据备份与容灾：为了保证海量图片数据的安全性和可靠性，需要进行数据备份和容灾策略的规划。
通过建立数据备份和容灾机制，可以避免数据丢失和不可恢复的风险，确保数据的完整性和可持续性。
基于云计算的分布式存储系统设计
基于云计算的分布式存储系统设计随着信息技术的不断发展和深入应用，数据的规模、类型和种类越来越多样化和复杂化。
在存储和管理这些数据时，传统的单机存储系统已经无法满足需求，分布式存储系统逐渐成为了当前存储领域的重要研究方向。
而基于云计算的分布式存储系统更是在互联网时代得到了广泛应用和推广，下面就来谈谈基于云计算的分布式存储系统设计。
一、云计算的概念及特点云计算是一种基于互联网的计算模式，它将计算和存储资源以服务的形式提供给用户，并通过共享的方式实现按需使用，具有运行成本低、易于扩展、高可靠性和易于管理等特点。
云计算体系结构主要分为三层：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
二、分布式存储系统的架构与实现方法在分布式存储系统中，要实现对数据的分发和存储，需要采用一种分布式存储架构来实现。
目前常见的分布式存储系统有三种不同的架构形式：集中式、对等式和哈希式。
其中，集中式架构由一台中央控制节点统一管理数据，所有的客户端通过访问该节点来实现数据的查找、读写操作。
对等式架构中，每个节点都具有相同的权重，各节点之间通过通信协议实现数据的同步和共享。
哈希式架构则是根据数据的哈希值将数据均匀的分散到不同的节点上，利用哈希函数来实现数据的查找和读写操作。
三、基于云计算的分布式存储系统的设计基于云计算的分布式存储系统可以采用虚拟化技术来实现虚拟机之间的资源隔离和分配，从而实现对多个节点的分布式存储系统进行管理。
具体的实现流程如下：1. 利用云计算平台进行资源规划和部署，将存储节点虚拟化，形成虚拟存储集群。
2. 针对不同的应用和客户需求，优化存储节点的资源分配和管理，实现动态扩容和缩容。
3. 采用分布式算法对数据进行分发和存储，同时保证数据的可靠性和安全性。
如采用冗余存储技术，实现数据备份和故障转移。
4. 通过网络协议实现存储节点之间的数据同步和共享，实现数据的高速传输和访问。
5. 利用性能监控和管理工具对存储系统的性能进行评估和优化，不断提高存储系统的可用性和稳定性。
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基于云计算的海量图片存储管理系统研究[图]随着计算机网络、网格计算、WEB服务、新型WEB应用等理念和技术的发展，万维网己经从一个传统的HTML文件共享、交换、访问平台转变为任意信息资源的共享平台，架构与互联网之上的云计算模式成为了大势所趋。
云计算中最重要一类是数据密集型的计算，其核心内涵是数据管理。
传统的数据管理技术难以满足这些应用所提出的对数据管理的需求。
本文借鉴传统数据管理技术的理念，研究、设计了一个基于CouchDB的高可扩展、高可靠的海量图片存储管理系统。
1 云计算的定义及特点云计算是以一种融合的方式，通过网络作载体，以虚拟化技术为基础，以提供基础架构、平台、软件等服务为形式，整合大规模可扩展的计算、存储、数据、应用、IT资源等分布式计算资源进行协同工作的超级计算模式。
在云计算模式下，用户不再需要购买复杂的硬件和软件，而只需要支付相应的费用给“云计算”服务提供商，通过网络就可以方便地获取所需要的计算和存储等资源。
在计价上采用了更灵活的方式。
从管理视角，云计算提供了一种管理大量虚拟化资源的方式，它们可以被自动的汇聚并提供服务，可以弹性的进行服务的提供和扩展。
云计算是一种新的用户体验和业务模式，具备服务标准化、快速部署、灵活的计费、容易访问＼获得的特点。
云计算作为一种基础架构管理和服务提供方法，具备虚拟化资源、弹性扩展的提供服务、按照一个大资源池的方式进行管理的特点。
云计算是一种计算模式，利用互联网技术把大量可扩展(和弹性)的IT相关的能力作为一种服务提供给多个用户按照运营模式可以分为公共云、私有云、混合云3种。
公共云：通过自己的基础架构直接向用户提供服务。
用户通过互联网访问服务，并不拥有云计算资源。
私有云：企业自己搭建云计算基础架构，面向内部用户或外部客户提供云计算服务。
企业拥有基础架构的自主权，并且可以基于自己的需求改进服务，进行自主创新。
混合云：也就是既有自已的云计算基础架构，也使用外部公共云提供的服务。
2 云计算的关键技术云计算是以数据为中心的一种数据密集型的超级计算模式。
在数据存储、数据管理、编程模式、并发控制、系统管理等5个方面具有自身独特的技术。
1)海量分布式存储技术为保证保证存储数据的可靠性、高可用性和经济性，云计算的存储数据采取分布式冗余存储存储方式，以高可靠软件来弥补硬件的不足，从而对外提供廉价可靠的系统。
为了满足大量用户的需求，数据存储技术必须具有高吞吐率和高传输率的特点。
云计算的数据存储系统主要有Google的GFS(Google File System)和Hadoop开发团队开发的开源系统——HDFS(Hadoop Distr4buted File System)。
大部分IT厂商，包括Yahoo、Intel的云计划采用的都是HDFS的数据存储技术。
2)并行编程模式为了高效利用云计算的资源，使用户能够更轻松地享受云计算带来的服务，云计算的编程模式必须保证后台复杂的并行执行和任务调度对用户和编程人员来说是透明的。
云计算采用Map-Reduce编程模式，将任务自动分成多个子任务，通过Map和Reduce两步实现任务在大规模计算节点中的调度与分配。
3)数据管理技术云计算对大数据集进行分析、处理，向用户提供高效服务，因此，数据管理技术必须能够高效地管理大数据集。
另外，如何在规模巨大的数据中找到特定的数据，也是云计算数据管理技术所必须解决的问题。
云计算系统的数据管理往往采用列存储的数据管理模式，保证海量数据存储和分析性能。
4)分布式资源管理技术在多节点并发执行环境，分布式资源管理技术是保证系统状态正确的关键技术。
系统状态需要在多节点之间同步，关键节点出现故障时需要能够自动迁移服务。
分布式资源管理技术通过“锁”机制来协凋多任务对资源的使用，从而保证数据操作的一致性。
5)云计算平台管理技术云计算资源规模庞大，一个系统的服务器数量可能会高达10万台，且很有可能跨越几个坐落于不同物理地点的数据中心，同时还在其上运行着成千上万种应用。
如何有效地管理这些服务器，保证这些服务器组成的系统能够提供每天24小时不间断服务是一个巨大的挑战。
云计算系统管理技术是云计算的“神经网络”，它能使大量的服务器协同工作，方便地进行业务部署和开通，快速地发现和恢复系统故障，使云计算系统通过自动化、智能化的手段实现大规模的可运营、可管理。
3 云计算中数据管理系统应具备的特征大规模云存储技术与分布式数据管理系统结合，能够为各行各业提供了一个海量存储空间，并支持灵活扩展、高性能访问的文件共享存储平台。
平台具有的一些属性和特征1)高效性云计算是一种随用随付费的模式，耶么使用云计算资源的费用会随着所需要的存储、网络带宽和计算机能源线性增长。
因此，如果数据分析软件产品A比B需要更多的计算单元去执行相同的任务，那么产品A就需要比B花费更多。
因此，能用尽量少的资源去完成尽量多的任务的系统也就是我们所要寻找的。
2)容错性容错性在分析型数据工作环境中的度量与在传统工作环境中不同。
对于传统的工作，一个具有容错性的DBMS可以从一个错误中恢复而不会丢失任何数据或恢复到最近一次完成的事务；而在一个分布式数据库环境中，则可以成功的提交事务并在一个工作负载中前进，甚至面对工作节点错误。
对于分析型工作负载中只读的请求，没有写事务的提交，也没有在节点失效时更新的失败。
因此，对一个具有容错性的分析型DBMS简单的来说，如果一个与请求处理失败关联的节点失效，则不需要重发一个请求。
3)操作加密数据的能力如敏感数据在上传到云中之前有可能被加密。
为了防止对这些敏感数据未经授权的访问，任何运行在云上的应用都不应该能够在访问之前直接解密数据。
然而，为了进行解密而把整个表或列从云中传输出来对带宽来说也是个挑战。
因此，数据分析系统应该具有能够直接操作加密数据的能力，使得最终只有较少的数据需要被传输到别的地方进行解密，这样就明显提高了性能。
4)提供接口的能力有很多面向用户的商业智能工具是与数据库软件协同工作并在形象化、查询生成、结果统计和高级数据分析方面起到一定帮助作用的。
这些工具是分析型数据管理系统的一个重要组成部分，因为商业分析师通常在技术上不是很精通并且并不喜欢直接面对数据库软件。
这些工具一般通过ODBC或JDBC与数据库进行连接，因此希望处理这些产品的数据库软件必须通过这些连接接收SQL请求。
4 图片数据存储管理系统设计与实现4．1 需求分析随着网络技术的普及应用和人们生活方式的改变，在线交易和服务需求的不断增长，对企业存储、保护和管理数据的能力提出了更高的要求。
尤其是对淘宝网这样的访问量极高的电子交易网站来说，对图片系统的要求更高。
根据对淘宝网流量分析，图片的访问流量会占到90％以上，而主站的网页则占到不到10％。
淘宝整体图片存储系统容量 1 800 TB(LSPB)，已经占用空间990 TB(约IPB)，平均图片大小是18．45 K；大规模的小文件存储与读取，磁头需要频繁的寻道和换道，因此在读取上容易带来较长的延时。
这就给淘宝网的系统带来了一个巨大的挑战。
传统的存储架构由于扩展性较差，当用户量及性能需求增加时，只能一味地添加高端存储设备。
长此以往，存储环境就会变得日益复杂，管理和运营成本更高，并造成了过高的能源消耗。
同时，过于复杂的存储架构和备份方式也很难满足用户日渐增长的数据管理和容灾需求。
而云存储作为一种新兴的技术理念，正在改变着传统存储的提供与使用方式，也对存储行业带来了深远影响。
经过长时间的摸索，我们发现这些具有海量存储需求的用户，只有应用了更低成本、具有更高可扩展性的云数据管理体系，才能满足其爆炸性增长的存储需求。
4．2 系统设计目标为了解决大规模小图片文件的高效存储和访问的问题，我们在己有的云平台上设计并实现了一个高可扩展、高可靠的海量图片存储、管理系统。
该系统的设计目标：1)大规模、支持灵活扩展我们要构建的图片云存储系统能够支持TB规模的存储容量，且非常容易进行扩展，整个扩展过程又不能影响服务的持续运行。
这样图片云存储系统良好的伸缩性可以让使用的用户灵活的投资存储基础架构，减少投资风险。
2)高可靠性在用户实际应用环境中，各种不同类型的软硬件故障发生的概率非常大，如硬件损坏、网络中断、系统崩溃等异常都会引起存储服务中断，甚至造成数据丢失。
图片云系统是一个构建在云之上的海量图片存储管理系统，因此它可利用云计算环境一些特有的容错性来保障服务的高可靠性。
4．3 系统体系结构设计根据上述设计目标，图片云系统应该是一个能够提供海量存储空间，并支持灵活扩展、高性能访问以及容灾和备份的图片文件存储管理平台。
其系统结构由客户端(ClientAgent，CA)、负载均衡服务器(Load Balancing Server，LBS)、元数据服务器(Meta data Server，MDS)和对象存储节点(ObjectStorage Node．简称OSN)4大部分组成。
客户端(CA)向外为客户提供各种应用服务，CA安装在用户服务器上。
用户通过CA访问系统，进行读、写、修改等操作。
如万维网服务、数据库、文件服务、科学计算等。
负载均衡服务器(LBS)位于客户端与元数据管理服务器集群的中间。
LBS在这个位置上除了能够支持系统的水平伸缩外，还能够保证大量客户高效、稳定的访问该系统。
多台元数据管理服务器都部署上CouchDB数据库，因此每台机器都能向外提供相同的服务。
如当客户端发出请求时，LBS会根据下一层各元数据管理服务器的负载情况来将请求分留给适合的元数据管理服务器，达到集群负载均衡的目的，这样当请求的数量比较大的时候，就不会出现请求长时间不被处理，因而客户对系统的访问就会更高效。
元数据服务器(MDS)部署着CouchDB数据库，它管理着整个系统的元数据和对象数据的布局信息，数据库用来存储图片文件系统中所有的元数据，包括图片名称、图片规格、访问控制信息、存储位置等。
传统的存储集群系统里元数据存储只有一份，通常由中心节点来管理，因而很容易成为系统的瓶颈。
对于图片云系统，不存在中心管理节点，元数据存储在无中心的、完全分布式的元数据服务器集群中。
集群中的元数据服务器都是完全对等的，通过CouchDB的相互备份，使得系统读写性能大大增强，且易于扩展。
对象存储节点(OSN)用来存储用户的图片。
每个存储节点都是独立的存储设备，负责对象数据的存储、备份、迁移和恢复，并负责监控其它存储设备的运行状况和资源情况。
同时，存储节点上运行着虚拟化存储管理软件，并存储了应用程序所需的数据。
当用户访问该系统时，首先会向CA以Web Service形式提供一个数据库请求(增、删、改、查)，并提供一个UUID；该系统的核心管理模块MDS根据UUID得出要访问的元数据服务器节点ID和要访问的图片ID：之后MDS会访问CouchDB中对应的元数据信息，读取图片存储位置信息，然后便直接访问对应的OSN完成数据存取或访问等操作；在该过程中，有效地防止了MDS负载过重，大大提高了系统效率。