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数据的存储和保护(课件)-高一信息技术同步教材配套教案课件(粤教版2019必修1)
2、无论对于个人还是企业，数据安全隐患无处不在，一旦数据泄露或丢失， 就有可能造成巨大的损失。下面说法不正确的是（ ） A．对于个人而言，在硬盘上做好重要文件的备份就能确保数据安全 B．《中华人民共和国网络安全法》的实行，说明国家对于网络数据安全越来 越重视 C．使用手机中的定位、导航、移动支付，都有可能造成隐私的泄露 D．对于企业而言，可以利用复制、镜像、持续备份等技术做好数据保护
课堂练习
3、下列选项中，均属于数据采集工具的是（ ） A．网络爬虫、传感器
B．问卷、报纸C．移动App、杂志
D．摄像机、电视机
4、我们常用来存储数据的存储进制有很多种，但是( 式存取。 A．磁带 B．硬盘 C．U盘 D．光盘
)仅能按顺序文件方
5、人口普查时，社区工作人员逐户上门登记人口信息的过程主要属于（ ） A．信息的传递 B．信息的处理 C．信息的采集 D．信息的存储
分布式文件存储 ✓ 一分为‘二’ ✓ 并行计算 ✓ 多机访问
数据库存储
为了解决复杂问题，而将大任务分解成为多项小任务，通过让多个处理器或多个计算机 节点并行计算来提高解决问题的效率
二、数据的保护
Adobe公司数据泄露事件
2013年10月，根据安全博主Brian Krebs的披 露，几天前发布的文件“似乎包含超过1.5亿 个 从 Adobe 泄 露 的 用 户 名 和 哈 希 密 码 对 。 ” 数周的研究表明，黑客还暴露了用户名称、ID、 密码以及借记卡和信用卡信息。 2015年8月的一项协议要求Adobe支付110万 美元的法律费用，并向用户支付赔偿（金额数 量并未公开），以解决违反《客户记录法》和 不公平商业行为的指控。据报道，2016年11 月支付给客户的金额为100万美元。
➢ 经济损失 ➢ 名誉损失 ➢ 数据泄密 ➢ 数据丢失 ➢ 数据依赖性
课堂练习
3、下列选项中，均属于数据采集工具的是（ ） A．网络爬虫、传感器
B．问卷、报纸C．移动App、杂志
D．摄像机、电视机
4、我们常用来存储数据的存储进制有很多种，但是( 式存取。 A．磁带 B．硬盘 C．U盘 D．光盘
)仅能按顺序文件方
5、人口普查时，社区工作人员逐户上门登记人口信息的过程主要属于（ ） A．信息的传递 B．信息的处理 C．信息的采集 D．信息的存储
分布式文件存储 ✓ 一分为‘二’ ✓ 并行计算 ✓ 多机访问
数据库存储
为了解决复杂问题，而将大任务分解成为多项小任务，通过让多个处理器或多个计算机 节点并行计算来提高解决问题的效率
二、数据的保护
Adobe公司数据泄露事件
2013年10月，根据安全博主Brian Krebs的披 露，几天前发布的文件“似乎包含超过1.5亿 个 从 Adobe 泄 露 的 用 户 名 和 哈 希 密 码 对 。 ” 数周的研究表明，黑客还暴露了用户名称、ID、 密码以及借记卡和信用卡信息。 2015年8月的一项协议要求Adobe支付110万 美元的法律费用，并向用户支付赔偿（金额数 量并未公开），以解决违反《客户记录法》和 不公平商业行为的指控。据报道，2016年11 月支付给客户的金额为100万美元。
➢ 经济损失 ➢ 名誉损失 ➢ 数据泄密 ➢ 数据丢失 ➢ 数据依赖性
网易海量数据存储平台ppt课件共24页文档
• 其他：
– 口令加密传输和保存 – 只允许内网访问
DDB状态监视和故障处理
• DBN状态监视：By Master
– 心跳监视和报警，故障时切换到Standby Node。 – Session自动监视、统计和报警 – Slow Log自动监视、统计和报警 – 复制延迟和异常自动监视和报警
• Query Server监视：By Master
60、人民的幸福是至高无个的法。— —西塞 罗
网易海量数据存储平台
王磊网易杭研院
wangleicorpease
互联网应用的数据存储需求
• 海量存储空间 • 高效的数据访问：高并发、低延迟 • 高可扩展性 • 高可用性：7x24 • 安全性和可靠性 • 功能和接口丰富、简单易用 • 有效应对系统（数据、模式、环境）变更和升级 • 易维护：管理便捷，自动化程度高 • 控制成本
DDB访问性能优化——系统设计优化
• 去中心化，Client通过DBI直接访问DBN • 尽量避免分布式查询 • DBI Cache
– Meta Data Cache – DBN Connection Pool – DBN PreparedStatement Cache – SQL Syntax Tree Cache
• 优化排序操作：Merge Sort优先 • 内部游标 • 基于Master-Slave的读负载均衡和读写分离
DDB系统安全
• 访问认证
– 用户名、口令认证和IP地址检查 – DDB认证+DBN(RDBMS)认证
• 权限管理
– 区分普通用户和管理员用户 – 权限粒度控制到表的读、写和授权 – 用户访问配额控制 – 管理员权限细分：Schema配置、维护、监控统计、用户管理 – 管理员操作日志
– 口令加密传输和保存 – 只允许内网访问
DDB状态监视和故障处理
• DBN状态监视：By Master
– 心跳监视和报警，故障时切换到Standby Node。 – Session自动监视、统计和报警 – Slow Log自动监视、统计和报警 – 复制延迟和异常自动监视和报警
• Query Server监视：By Master
60、人民的幸福是至高无个的法。— —西塞 罗
网易海量数据存储平台
王磊网易杭研院
wangleicorpease
互联网应用的数据存储需求
• 海量存储空间 • 高效的数据访问：高并发、低延迟 • 高可扩展性 • 高可用性：7x24 • 安全性和可靠性 • 功能和接口丰富、简单易用 • 有效应对系统（数据、模式、环境）变更和升级 • 易维护：管理便捷，自动化程度高 • 控制成本
DDB访问性能优化——系统设计优化
• 去中心化，Client通过DBI直接访问DBN • 尽量避免分布式查询 • DBI Cache
– Meta Data Cache – DBN Connection Pool – DBN PreparedStatement Cache – SQL Syntax Tree Cache
• 优化排序操作：Merge Sort优先 • 内部游标 • 基于Master-Slave的读负载均衡和读写分离
DDB系统安全
• 访问认证
– 用户名、口令认证和IP地址检查 – DDB认证+DBN(RDBMS)认证
• 权限管理
– 区分普通用户和管理员用户 – 权限粒度控制到表的读、写和授权 – 用户访问配额控制 – 管理员权限细分：Schema配置、维护、监控统计、用户管理 – 管理员操作日志
存储介绍ppt课件
TCP/IP Ethernet Switch
Departmental
Ethernet
LAN
File System RAID
文件传输 基于以太网
自带瘦服务器的存储设备，类似于文件 服务器
跨平台的文件共享：NFS格式(Unix,
Linux)和CIFS（Windows）
3
存储架构介绍
• SAN：存储区域网络
• 双校验盘比镜像方式更可靠稳定 • 14% 校验盘数量 vs. 50% 镜像 • 72% 可用空间 • 真正动态扩展 • 支持全局热备
11
存储高可用性架构
File System B
Filer A
File System A
InfiniBand
Filer B
Windows & UNIX Clients
SAN
Application Server File System
Application Server
File System
SAN
Enterprise
iSCSI/IP Ethernet Switch
FCP Switch
光纤
RAID
Departmental iSCSI
数据块传输 通道分为 LAN 和 FC
“裸机”基于数据块传输 数据库服务器的存储
4
存储技术比较
• 不同结构对应应用程序、文件系统、磁盘存储的位置
5
存储技术比较
• 三种架构比较
NAS
DAS
SAN
集中式数据存储模式，将不 分散式数据存储模式。网络管 集中式数据存储模式，将不
存储 数据 结构
同系统平台下文件存储在一台 NAS设备中，方便网络管理员 集中管理大量的数据，降低维
第13课云储存 课件 -2023—-2024学年浙教版(2023)初中信息技术七年级上册
03
课后小结
小结
认识云储存 云储存应用服务
04
练习一下
1.通过互联网了解云存储服务相关知识和领域，并 绘制概念图。
2.将第一题中获取的资源和作业，分类上传至网盘。
通过云存储技术，用户可以把网盘看成一个放在网络上的硬盘，无论 在家中、学校或其它任何地方，只要连接到互联网就可以编辑、管理网盘 中的文件。解决了人们大容量、方便快捷、随存随取的存储需求。
网盘使用过程中应注意什么？
2.视频监控系统 视频监控系统是大们生活中常见的一种信息化应用，在治安、交通、 金融等社会领域得到广泛应用。如一个大城市一般会有几十万路摄像头， 每天都会产生海量数据，而且随着视频监控系统图像清晰度的不断提高， 视频数据整合与协同处理的需求不断提升，对数据存储的要求也不断增 加。云存储是支持视频监控系统发展的重要保障。 随着云存储的发展，所能给予的服务也会日趋完善，发展前景将更 加广阔。但云存储的安全性问题也备受关注，曾有大型互联网公司发生 过云存储数据泄露事件。因此如何在保护信息安全的基础上，为用户提 供更加便利的存储服务，是未来云存储技术发展的重点之一。另外用户 在使用云存储服务时，也要遵守法律法规，规范操作。
信息科技
七年级上册 浙江教育出版社（2023）
01
学习目标
第13课 云储存
目录
02
新知学习
03
课后小结
04
练习一下
01
学习目标
• 通过体验云存储应用服务，了解云存储工作方式，并学会使 用网盘进行数据备份的方法；
• 通过了解云存储服务的应用领域，感受云存储给人们的数字 资源管理方式带来的影响。
02
云存储不同于传统存储，传统存储只是一种硬件，而云存储是个复杂 的系统，不仅包括网络设备、存储设备、服务器等硬件，还包括操作系统、 管理软件等软件系统。
大数据存储PPT课件
16
01 数据存储的前世今生
2） 关系数据库
行式存储→ACID→关系数据库的问题
Impedance Mismatch
– ORM (Hibernate存在的价值) – 这个问题影响的是开发效率
Not designed to be run on clusters
– Scaling up
– Scaling out
− A 原子性 在事务中执行多个操作是原子性的，要么操作全部
执行,要么一个都不执行
− C 一致性 进行事务的过程中整个数据加的状态是一致的，不
会出现数据花掉的情况
− I 隔离性 两个事务不会相互影响，覆盖彼此数据等
− D 持久化 事务一旦完成,那么数据应该是被写到安全的，持久
化存储的设备上
可编辑课件
03 大数据时代的NOSQL
可编辑课件
4
01 数据存储的前世今生
事件三：出租车
事件 交通拥堵热点提取 对手 武汉1.5万出租车GPS数据 武器 分析车辆速度 结果 每5分钟处理1次
− 1.5万辆车 − 每15秒上传1次 − 匹配、聚类、拟合 − 5分钟
可编辑课件
低密度
高密度
5
有哪些理论可以帮我们做判断?
可编辑课件
6
01 数据存储的前世今生
A: Availability 可用性 26
02 数据库设计的CAP
2） CAP原理
C
一致性
是说数据的原子性，这种原子性在经典 ACID的数据库中是通过事务来保证的；
当事务完成时，无论其是成功还是回滚, 数据都会处于一致的状态；
在分布式环境中，一致性是说多点的数
据是否一致。
可编辑课件
海量数据存储课程设计
海量数据存储课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解海量数据存储的基本概念，掌握数据存储方式、特点及应用场景。
2. 使学生掌握数据库的基本操作，包括数据的增、删、改、查。
3. 引导学生了解大数据时代背景，认识数据存储在海量数据时代的重要性。
技能目标：1. 培养学生运用数据库软件进行数据存储和管理的能力。
2. 提高学生分析实际问题时，能选择合适的数据存储方案解决问题的能力。
3. 培养学生具备一定的数据安全意识，学会保护个人和企业的数据隐私。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据存储技术的兴趣和热情，激发他们探索未知、追求技术的精神。
2. 培养学生具备良好的团队合作意识，学会在团队中共同解决问题。
3. 引导学生认识到数据存储在现实生活中的广泛应用，树立正确使用数据、保护数据的价值观。
课程性质分析：本课程属于信息技术学科，旨在让学生掌握海量数据存储的基本知识，提高他们在实际应用中解决问题的能力。
学生特点分析：学生处于高年级阶段，已具备一定的信息技术基础，对新鲜事物充满好奇心，具备较强的学习能力和实践能力。
教学要求：1. 结合课本内容，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。
2. 创设情境，引导学生主动探究，培养学生的自主学习能力。
3. 注重培养学生的团队合作精神和数据安全意识。
二、教学内容1. 海量数据存储概述：介绍海量数据的定义、特点，分析大数据时代的数据存储需求及挑战。
相关教材章节：第一章 海量数据存储概述2. 数据存储技术：讲解常见的数据存储技术，如硬盘、固态硬盘、分布式存储等，以及各自的优缺点。
相关教材章节：第二章 数据存储技术3. 数据库基础：引导学生学习数据库的基本概念、类型，重点掌握关系型数据库的使用。
相关教材章节：第三章 数据库基础4. 数据库操作：教授数据库的基本操作，包括数据的增、删、改、查，以及数据约束和索引的应用。
相关教材章节：第四章 数据库操作5. 数据库管理：介绍数据库管理系统的功能，如备份、恢复、安全性控制等，提高学生的数据库管理能力。
数据仓库专题讲义PPT公开课(43页)
OLAP的多维数据概念
数据单元。多维数据集的取值称为数据单元。 当在多维数据集的每个维都选中一个维成员以
后，这些维成员的组合就惟一确定了观察变量 的值。
OLAP多维数据分析
1.切片和切块(Slice and Dice)
在多维数据结构中,按二维进行切片,按三维进行切块,可 得到所需要的数据。如在“城市、产品、时间”三维立 方体中进行切块和切片,可得到各城市、各产品的销售情 况。
数据的存储与管理
数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。 针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理， 并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照 数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门 级数据仓库（通常称为数据集市）。
OLAP服务器
OLAP服务器对分析需要的数据进行有效集成， 按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层 次的分析，并发现趋势。
数据仓库四个特点-相对稳定
操作型数据库中的数据通常实时更新，数据 根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主 要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作 主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓 库以后，一般情况下将被长期保留，也就是 数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改 和删除操作很少，通常只需要定期的加载、 刷新。
2.钻取(Drill)
钻取包含向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/ 上卷(Roll-up)操作， 钻取的深度与维所划分的层次相 对应。
数据仓库四个特点-反映历史变化
数据仓库本质
如果说传统数据库系统的要求是快速、准确、安全、 可靠地将数据存进数据库中的话，那么数据仓库的 要求就是能够准确、安全、可靠地从数据库中取出 数据，经过加工转换成有规律信息之后，再供管理 人员进行分析使用。
网易分布式数据库平台幻灯片PPT
网易分布式数据库平台幻 灯片PPT
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平台简介
• 网易分布式数据库平台（DDB）是一种面向结构化数据的通用存储解 决方案，基于关系数据库集群解决结构化数据的海量存储和高效访问。
系统架构
客户机(Client) 应用程序 C/Python/ PHP/Java/...
查询服务器(QS) QuryServer
客户机(Client) Java程序 DDB JDBC DBI
数据流 控制流
管理服务器 Master
DBA 管理工具
数据库节点(DBN)
MySQL/ Oracle
数据库节点(DBN)
DBI
– 只在Master上执行（默认） – 只在Slave上执行 – 优先在Slave上执行 – 根据权重选择节点执行
Read Write Read
Read
/*LOADBALANCE(TYPE=slaveonly,delay=60)*/ select …
Slave1
Master
Slave2
管理工具
• 设计目标：
– 海量结构化数据存储（10TB以上） – 高并发、低延迟 – 面向关系模型和OLTP – 方便应用开发、通用性强 – 可动态扩展 – 数据安全可靠 – 方便维护性 – 低成本
功能特点
• 基于Sharding的Scale Out • 支持常用的RDB功能：DDL、DML、全局ID分配等 • 事务支持：节点内、跨节点、跨DDB。 • 多平台和多语言环境下的通用SQL访问接口。 • 支持MySQL和Oracle混合使用。 • 支持读写分离和读操作负载均衡 • 支持用户管理和权限控制 • 支持在线扩容 • 命令行和图形化管理工具。
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平台简介
• 网易分布式数据库平台（DDB）是一种面向结构化数据的通用存储解 决方案，基于关系数据库集群解决结构化数据的海量存储和高效访问。
系统架构
客户机(Client) 应用程序 C/Python/ PHP/Java/...
查询服务器(QS) QuryServer
客户机(Client) Java程序 DDB JDBC DBI
数据流 控制流
管理服务器 Master
DBA 管理工具
数据库节点(DBN)
MySQL/ Oracle
数据库节点(DBN)
DBI
– 只在Master上执行（默认） – 只在Slave上执行 – 优先在Slave上执行 – 根据权重选择节点执行
Read Write Read
Read
/*LOADBALANCE(TYPE=slaveonly,delay=60)*/ select …
Slave1
Master
Slave2
管理工具
• 设计目标：
– 海量结构化数据存储（10TB以上） – 高并发、低延迟 – 面向关系模型和OLTP – 方便应用开发、通用性强 – 可动态扩展 – 数据安全可靠 – 方便维护性 – 低成本
功能特点
• 基于Sharding的Scale Out • 支持常用的RDB功能：DDL、DML、全局ID分配等 • 事务支持：节点内、跨节点、跨DDB。 • 多平台和多语言环境下的通用SQL访问接口。 • 支持MySQL和Oracle混合使用。 • 支持读写分离和读操作负载均衡 • 支持用户管理和权限控制 • 支持在线扩容 • 命令行和图形化管理工具。
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– 缺点：实现复杂，迁移效率低，对线上访问有一定影响。
• 方案三：基于复制的数据扩容
– 优点：对应用透明，不需停服，效率高，对线上访问基本无影响。 – 缺点：操作较为复杂，只能实现成倍扩容，灵活性较差。
DFS的设计目标
• 面向海量的非结构化用户数据存取
• 支持大量的高并发数据操作
• 支持动态扩展，存储量和处理能力线性增加。
SN 1
负载 7+5+4=16
SN 2
SN 2
负载信息
负载 8+7=15
SN 3
DDB扩容（2）
实现方案
• 方案一：DBN间数据导出导入
– 优点：迁移效率较好，实现较简单，灵活性好
– 缺点：停服时间长，容易导致数据不一致，删除数据的负面影响
• 方案二：基于事务的批量数据迁移
– 优点：不用停服，应用透明，灵活性好
• 控制成本
网易海量数据存储平台简介
•设计目标：
为博客、相册、邮箱、网盘、IM等各类大型互联网应 用提供一种通用的用户数据存储和管理解决方案。
•实现方案：分布式数据库+分布式文件系统
–分布式数据库（DDB）：基于关系数据库集群解决结构 化数据的海量存储和高效访问。 –分布式文件系统（DFS）：以文件为存储单位的非结构化 数据存储解决方案。
DDB系统架构
客户机(Client) 应用程序 C/Python/ PHP/Java/... 客户机(Client) Java程序 查询服务器(QS) QuryServer DDB JDBC DBI 管理服务器 Master DBA 管理工具
数据流 控制流
数据库节点(DBN) MySQL/ Oracle
– Meta Data复制
应对系统变更和升级ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
• 系统变更：
产品升级、硬件升级、系统软件升级、DDB版本升级
• 技术挑战：
降低影响、避免误操作、时间可控、自动化、可回退
• 应对策略
– 硬件和系统软件升级：主备切换，逐步替换
– 测试环境 -> 线上环境：正确性验证和实施时间评估
– 管理操作支持命令行方式执行，降低重复操作中的误操作 – 计划任务：支持多任务、多模式、异常处理、详细日志和执行结果通知 – 数据备份：Mirror + backup(snapshot) + Binlog – DDB版本升级：Master和DBI升级，通信协议向下兼容
• 优化排序操作：Merge Sort优先 • 内部游标 • 基于Master-Slave的读负载均衡和读写分离
DDB系统安全
• 访问认证
– 用户名、口令认证和IP地址检查 – DDB认证+DBN(RDBMS)认证
• 权限管理
– 区分普通用户和管理员用户 – 权限粒度控制到表的读、写和授权
– 用户访问配额控制
– 复制延迟和异常自动监视和报警
• Query Server监视：By Master
– 心跳监视和报警，动态调整和广播可用的QueryServer列表。
– 负载监视，动态调整和广播可用的QueryServer访问权值。
• Master监视：By Monitor or Zookeeper
– 采用主从模式，故障时自动切换
• 系统扩容
DDB访问性能优化——系统设计优化
• 去中心化，Client通过DBI直接访问DBN
• 尽量避免分布式查询 • DBI Cache
– Meta Data Cache – DBN Connection Pool – DBN PreparedStatement Cache
– SQL Syntax Tree Cache
– 管理员权限细分：Schema配置、维护、监控统计、用户管理 – 管理员操作日志
• 其他：
– 口令加密传输和保存 – 只允许内网访问
DDB状态监视和故障处理
• DBN状态监视：By Master
– 心跳监视和报警，故障时切换到Standby Node。 – Session自动监视、统计和报警
– Slow Log自动监视、统计和报警
DDB扩容（1）
• 技术挑战
– 降低对线上服务的影响 – 灵活地扩充资源 – 降低复杂度 – 保证执行效率
• 实现原理
哈希表
7 5 9 7 4 8 7
存储映射表 (可调整)
哈希表
负载 9+7+7=23
7
存储映射表 (可调整)
负载 9+7=16
数据迁移后
SN 1
负载 7+5+4+8=24
5 9 7 4 8 7
• 高可靠性，避免数据丢失和单点故障 • 负载均衡，可控性好 • 存储成本可控
DFS的功能特点
• 数据访问去中心化
– 文件读取和写入不经过中心节点，提高访问效率 – 通过ID（64bit）标识和定位文件 – 文件元信息：不支持目录、文件名、权限信息，支持SIZE，UpdateTime，MD5。
• 访问接口：
DDB的功能特点
• 基于水平Sharding的Scale Out，表大小不受限。
• 多平台和多语言环境下的SQL访问接口。 • 支持常用的RDBMS功能：
– DDL：支持大多数常用语句，union和嵌套查询除外 – DML：表、视图、存储过程、触发器等 – 用户管理和权限控制
– 全局ID分配
• 事务支持：节点内、跨节点、跨DDB。 • 支持MySQL和Oracle混合使用。 • 命令行和图形化管理工具。
网易海量数据存储平台
王磊网易杭研院
wangleicorpease
互联网应用的数据存储需求
• 海量存储空间
• 高效的数据访问：高并发、低延迟 • 高可扩展性 • 高可用性：7x24 • 安全性和可靠性 • 功能和接口丰富、简单易用 • 有效应对系统（数据、模式、环境）变更和升级 • 易维护：管理便捷，自动化程度高
数据库节点(DBN) MySQL/ Oracle
数据库节点(DBN) MySQL/ Oracle
DDB Sharding实现原理
哈希函数 (固定)
哈希表
存储映射表 (可调整)
逻辑ID
H
SN 1 DBN1
负载信息
SN 2 DBN2
需要解决的问题 • 访问性能优化
• 安全性问题
• 监控和故障处理
• 系统更新和升级
– 不支持POSIX文件接口
– 面向Java/C++的API：read,insert,delete,append,update等 – HTTP文件读取接口
• 支持多副本 • 支持数据复制和迁移 • 支持文件粒度的数据去重 • 定制硬件降低成本