浅谈结构化存储文件

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浅谈结构化存储文件

浅谈结构化存储文件

结构化存储文件是微软Windows操作系统提供的一种文件存储技术,微软从其32位以上(含32位)的Windows操作系统开始支持该技术,也就是说,该存储技术从windows95开始,这种支持就已经被微软集成在了其操作系统中了。

结构化存储文件的内部结构可以想象为一个类似于硬盘驱动器上的目录结构,在结构化的术语中,目录对应于一个存储(storage),文件对应于一个流(stream),这样,文件的结构对于访问者来说非常的清晰,在一个结构化存储文件中,可以创建任意的目录(存储),在目录下又可以创建任意的文件(流),所有的这些调用或操作,都可以通过操作系统系统提供的一系列接口函数来完成,也就是说,我们在使用结构化存储文件时,我们不需要关心数据是如何读写的,或者说数据具体写在了文件的什么位置,我们只需要告诉操作系统,需要在那个目录(存储)或文件(流)中读写数据即可。

另外,操作系统提供的结构化存储文件在效率方面也有很大的提高,比用普通方式访问文件的速度提高了将近30%,还提供有类似于事务的机制等。

那么,利用结构化存储文件我们可以做那些事情呢?首先,根据结构化存储文件提供的存储模型,我们可以很方便的构造出一个小巧且有效率的小型数据库,即在一个结构化存储文件中,可以存放多个数据表,即可以把每个数据表看作为一个存储或一个流,这样,我们就可以用一个文件(结构化存储文件)来存放一个数据库中所有的表,更进一步,我们也可以方便在一个结构化存储文件中存放多个数据库(存储),每个数据库下再划分为多个表,另外,根据结构化存储的模型,我们也可以很方便的构造出多维数据库的模型等等。由于结构化存储被操作系统支持,所以,我们的应用可以不受特定数据库引擎的限制,使我们的应用更加的稳定且有效率。目前,结构化存储模型的数据库应用已经在我公司的部分产品中得到较好的应用。其次,结构化存储文件特别适合存储数据结构比较复杂或比较有层次的数据存储,目前微软的Office产品中,也已经使用了该技术,在Office2000中,Word、Excel文档使用的存储格式即是结构化存储文件。

当然,结构化存储文件也并不是十全十美的,由于在结构化存储中,当删除掉一个存储或一个流时,系统并不能将删除后的空间立即进行有效的回收,这样在一定程度上会造成磁盘空间的浪费,当然,这种情况是可以通过其他的途径进行解决的;另外,结构化存储文件对操作系统的依赖性较大,只能够依赖于微软

的操作系统。但是,所有的这些可能在实际的应用中并不是太大的问题,总的来讲,结构化存储文件确实不失为一种好的文件存储模型和方法。

视频结构化大数据平台解决方案

视频结构化大数据平台 解 决 方 案 千视通

目录 1. 建设背景 (4) 2. 建设目标 (5) 3. 建设原则 (6) 3.1. 标准化原则 (6) 3.2. 统一设计原则 (6) 3.3. 大数据处理原则 (6) 3.4. 高可靠/高安全性原则 (6) 3.5. 适用性原则 (7) 3.6. 可扩展性原则 (7) 4. 系统总体设计 (7) 4.1. 设计依据 (7) 4.2. 总体架构设计 (10) 4.3. 业务架构设计 (11) 4.4. 网络架构设计 (12) 5. 数据结构化 (13) 5.1. 概述 (13) 5.2. 数据采集 (14) 5.3. 控制调度单元 (15) 5.4. 目标结构化单元 (15) 5.5. 车辆结构化单元 (21) 5.6. 前端要求 (26) 6. 数据存储 (29) 6.1. 概述 (29) 6.2. 功能设计 (29) 6.2.1. 数据存储 (29) 6.2.2. 数据服务 (30) 6.2.3. 系统管理 (31) 6.3. 存储设计 (32) 7. 数据应用 (32) 7.1 以图搜车 (33) 7.2人物大数据 (34) 7.2.1人物综合查询 (34) 7.2.2人物检索 (34) 7.2.3人骑车检索 (36) 7.2.4视频框选嫌疑目标 (37) 7.3以图搜图 (38) 7.3.1智能建库引擎 (38) 7.3.2以图搜图应用 (38) 7.4GIS应用 (39) 7.4.1基本操作 (39) 7.4.2地图查询 (39) 7.4.3轨迹展示 (40)

7.4.4摄像头操作............................................................................ 错误!未定义书签。 7.4.5系统管理 (41) 8. 平台特点 (44) 8.1. 提高海量视频倒查的效能 (44) 8.2. 提供视频关键特征的视频检索 (45) 8.3. 永久保存结构化的视频信息 (45) 8.4. 基于虚拟化服务的云计算架构 (46) 9. 配置清单.................................................................................................... 错误!未定义书签。

结构化数据和非结构化数据

相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 字段可根据需要扩充,即字段数目不定,可称为半结构化数据,例如Exchange存储的数据。 非结构化数据库 在信息社会,信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示,我们称之为结构化数据,如数字、符号;而另一类信息无法用数字或统一的结构表示,如文本、图像、声音、网页等,我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据,是非结构化数据的特例 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据,这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突,这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的,称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”,这就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。 (1)不完整的数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失,如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来,按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交,要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 (2)错误的数据 这一类错误产生的原因是业务系统不够健全,在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的,比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类,对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题,只能通过写SQL语句的方式找出来,然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败,这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来,交给业务主管部门要求限期修正,修正之后再抽取。 (3)重复的数据 对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来,让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程,不可能在几天内完成,只有不断的发现问题,解决问题。对于是否过滤,是否修正一般要求客户确认,对于过滤掉的数据,写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表,在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件,促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有

数据存储解决方案

数据存储解决方案: DAS:直接连接存储(Direct Attached Storage) 定义:是将存储设备通过SCSI(小型计算机系统接口)Small Computer System Interface直接连接到计算机主机上(服务器)。是大容量设备到服务器和LAN的最主要方法。在该连接方式中,一组磁盘直接附加到服务器。 目的:为服务器有效拓展存储空间 优点:1.成本比较低廉,部署快捷简单。这是DAS附加存储最大的特点之一。 2.通过简单快捷的方式即可实现大容量存储。 3.可以实现应用服务器与存储设备的分离。 在DAS解决方案中,应用服务器与存储设备是相对独立的。如此可以对数据进行 集中的管理及备份。而且当应用服务器出现故障时,数据也不会丢失。还可以通 过代用的服务器,直接连接到存储设备中,减少系统的宕机时间。 缺点: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。 NAS:网络连接存储(Network Attached Storage) 定义:将存储设备通过一定的网络拓扑结构(以太网)连接到一群计算机上。在NAS方式下,存储设备直接连接到LAN,存储数据直接在LAN上流动。适用成熟的TCP/IP技术,可以实现远距离的数据存储。 目的:企业数据保护;不同操作系统的文件级共享。 优点:.1.为业务关键数据提供有效保障,可有效避免因为系统硬件故障、应用程序或操作系统出错所导致的数据丢失。 2.部署非常简单,低成本,与TCP/IP网络集成。 3.可实现不同操作系统级的文件级共享。 缺点:.备份过程带宽消耗大,难以在应用层上进行扩展,安全性较差。 适用范围:部门级的存储方法,在于帮助工作组和部门级机构解决迅速增加存储容量的要求。 NAS数据保护型:

金融行业非结构化数据存储方案

金融行业非结构化数据存储方案

传统的银行、保险行业的人工柜台、信贷申请、承保和理赔等业务除了在数据库中记录交易信息,往往也会产生大量的非结构化数据:身份证照片、纸质文件扫描件、取证文件扫描件、现场照片等,依据金融行业相关法规要求,这些文件需长期保存,以便于后督审计和避免可能存在的法律风险。 随着互联网金融的迅猛发展,金融行业的竞争日趋白热化,越来越多的金融公司希望金融科技能够帮助企业降低揽客成本和客户服务成本,提升办公效率和风险评估效率。为此,各大金融机构竞相实施金融科技项目,如:智能化柜台,降低营业网点业务开通成本;无纸化柜台,提升柜台工作和服务效率;理赔智能手机客户端,提升用户理赔效率;智能化信贷审核,提升风险评估效率,降低人力投入成本;基础架构云化、容器化,提升基础资源的利用和管理效率等。 这些新型金融科技的背后,显而易见地会产生海量的图片、文档、音频和视频等非结构化数据,其文件个数和数据量都呈现爆发性增长,对原有的存储系统架构带来了更多的新挑战。 海量非结构化数据带来的挑战

对业务部门来说,海量小文件的访问性能至关重要,直接关系到终端用户的体验,而一个股份制银行省分行的柜台系统、信贷系统每年会新增上亿个文件,大量小文件对文件存储是一大挑战,而很多银行已经在考虑如何实现文件大集中。 而随着VTM(远程虚拟银行服务系统)、双录系统的上线,存储容量需求高速增长,如保险公司银保的双录数据半年即可增加数百TB数据,存储是否能够提供高吞吐能力,来保障音视频文件的读写性能是重要的关注点。 大多数金融机构已经采用分布式数据库、大数据技术,来实现历史数据的在线统一存储和查询,而非结构化数据的存储规模可能会达到PB级甚至EB级,在这种情况下如何实现数据的统一存储和管理、历史数据的实时查询、未来的大数据分析,对存储高度智能化的管理能力提出了更高的要求。 当前IaaS层云化是大趋势,私有云实现了计算和存储资源的云化,分布式数据库实现了结构化数据的云化,云化后的资源可按需分配、弹性扩展。而非结构化数据存储的云化却缺乏很好的解决方案,尤其是随着音视频数据的加入,占用的存储空间越来越大,而这些数据的单位价值不高,如何降低单位存储成本也需重点考量。

非结构化存储方案

非结构化数据存储方案 一、存储类型体系: 1.1 存储类型体系结构图 1.2 存储类型体系描述 (1)块存储:将存储区域划分为固定大小的小块,是传统裸存设备的存储空间对外暴露方式。块存储系统将大量磁盘设备通过SCSI/SAS或FC SAN与存储服务器连接,服务器直接通过SCSI/SAS或FC协议控制和 访问数据。主要包括DAS和SAN两种存储方式。对比如下图:

(2) 分布式文件存储:文件存储以标准文件系统接口形式向应用系统提供 海量非结构化数据存储空间。分布式文件系统把分布在局域网内各个计算机上的共享文件夹集合成一个虚拟共享文件夹,将整个分布式文件资源以统一的视图呈现给用户。它对用户和应用程序屏蔽各个节点计算机底层文件系统的差异,提供用户方便的管理资源的手段和统一 的访问接口。主要包括NAS 和HDFS 两种存储方式。 a) 网络附加存储NAS 结构如图:

b)HDFS分布式文件系统存储结构如图: (3)对象存储:对象存储为海量非结构化数据提供Key-Value这种通过键-值查找数据文件的存储模式,提供了基于对象的访问接口,有效地合并了NAS和SAN的存储结构优势,通过高层次的抽象具有NAS的跨平台共享数据优点,支持直接访问具有SAN的高性能和交换网络结 构的可伸缩性。主要包括swift和ceph两种实现形式。 a)Swift,OpenStack Object Storage(Swift)是OpenStack项目的子项目 之一,被称为对象存储。它构建在比较便宜的标准硬件存储基础设 施之上,无需采用RAID(磁盘冗余阵列),通过在软件层面引入一致性散列技术和数据冗余性,牺牲一定程度的数据一致性来达到高可 用性和可伸缩性,支持多租户模式、容器和对象读写操作,适合解 决非结构化数据存储问题。 b)ceph,Linux下PB级分布式文件系统,可轻松扩展PB容量,提供了 对多种工作负载的高性能和高可靠性。它大致分为四部分:客户端 (数据用户),元数据服务器(缓存和同步分布式元数据),一个对 象存储集群(包括数据和元数据),以及最后的集群监视器(执行监 视功能)。

华为存储解决实施方案

华为存储解决方案

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华为存储解决方案包括企业级数据备份解决方案、企业级数据容灾解决方案、广域网低带宽环境下的备份解决方案 企业级数据备份解决方案 随着信息技术的不断发展,计算机的存储信息量不断增长,数据备份变的越来越重要。因而,如何保护好计算机系统里存储的数据,保证系统稳定可靠地运行,并为业务系统提供快捷可靠的访问,是系统建设中最重要的问题之一。华为公司针对目前IT信息系统发展的现状,采用华为OceanStor系列存储产品和企业备份恢复领域处于领先的赛门铁克NetBackup平台,提供市场领先的数据备份解决方案。通过对软硬件产品的整合,华为公司致力于向客户提供完备的、智能的、易管理的数据保护解决方案,全面解决客户因新业务的增长而带来的数据保护难题。 解决方案: 华为针对目前企业客户复杂的IT应用特点,根据客户不同需求,定制客户备份策略,全面保护客户的应用,为客户业务系统的健康稳定运行,提供坚实的后盾。主要可以实现以下功能: 集中管理功能 企业的小型机、服务器,工作站等常常分布在多个地点,通过华为的企业级备份方案,可以实现数据备份工作的远程集中管理和维护,并可以实现备份介质集中存放,自动管理,

减少了管理维护的复杂度。 支持多种组网架构 企业客户的业务系统,组网都比较复杂,而且对备份窗口的要求不尽相同。华为企业级备份方案可实现数据LAN-Base、LAN-Free等的备份方式,为不同的数据制定不同的备份方式,不仅满足客户对备份窗口的需求,而且降低了客户总体成本。 全面保护客户数据 ?保护主流的数据库以及其他常用IT应用; ?实现操作系统的快速的灾难恢复; ?从桌面应用到数据中心应用提供端到端的数据保护 ?备份数据生命周期管理 ?确保数据在合适时间存储在恰当的位置; ?将重要数据存储在磁盘上,而将不重要数据存储在磁带上; ?确保从磁盘中删除数据之前,已将数据迁移到磁带; ?利用生命周期策略自动执行数据管理 方案特点: ?华为提供软硬件结合的方案,提供包括备份服务器,软件,存储一体化的方案。通过预配置对产品进行打包,从而降低用户项目的管理风险,减少实施时间,为客户提供统一的服务; ?采用业界兼容性最好、成功应用案例最广泛的NetBackup数据保护软件,可以保护几乎所有的操作系统平台和数据库、应用; ?提供最宽广的数据保护平台:在同一平台上可以提供包括备份、重复数据删除、连续数据保护等数据保护方案; ?基于磁盘的数据保护:除了传统磁带解决方案之外,NetBackup结合OceanStor磁盘阵列等存储设备,使用磁盘来提供数据保护,充分发挥了磁盘在备份领域的优势。其中包括支持智能磁盘设备或环境中日常使用的现有磁盘。

非结构化数据管理系统

非结构化数据管理系统 1 范围 本标准规定了非结构化数据管理系统的功能性要求和质量要求。 本标准适用于非结构化数据管理系统产品的研制、开发和测试。 2 符合性 对于非结构化数据管理系统是否符合本标准的规定如下: a)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求中的所有要求,则称其满足本标准的基本要求; b)非结构化数据管理系统在满足所有基本要求的前提下,若满足某部分扩展要求,则称其满足本 标准的基本要求和该部分扩展要求; c)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求和扩展要求中的所有要求,则称其满足本标准的 所有要求。 3 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。 GB 18030—2005 信息技术中文编码字符集 GB/T AAAAA-AAAA 非结构化数据访问接口规范 4 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 4.1 非结构化数据unstructured data 没有明确结构约束的数据,如文本、图像、音频、视频等。 4.2 非结构化数据管理系统unstructured data management system 对非结构化数据进行管理、操作的大型基础软件,提供非结构化数据存储、特征抽取、索引、查询等管理功能。 5 缩略语 下列缩略语适用于本文件。 IDF:逆向文件频率 (Inverse Document Frequency) MFCC:梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)

PB:千万亿字节(Peta Byte) SIFT:尺度不变特征转换(Scale-invariant Feature Transform) TF:词频 (Term Frequency) 6 功能性要求 6.1 总体要求 非结构化数据管理系统的总体要求如下: a)应包括存储与计算设施、存储管理、特征抽取、索引管理、查询处理、访问接口、管理工具七 个基本组成部分; b)宜包括转换加载、分析挖掘、可视展现三个扩展组成部分。 6.2 存储与计算设施 6.2.1 基本要求 存储与计算设施基本要求如下: a)应支持磁盘、磁盘阵列、内存存储、键值存储、关系型存储、分布式文件系统等一种或多种存 储设施; b)应支持单机、并行计算集群、分布式计算集群等一种或多种计算设施。 6.2.2 扩展要求 无。 6.3 存储管理 6.3.1 基本要求 存储管理基本要求如下: a)应提供涵盖原始数据、基本属性、底层特征、语义特征的概念层存储建模功能; b)应提供逻辑层的存储建模功能; c)支持整型、浮点型、布尔型、字符串、日期、日期时间、二进制块等基本数据类型; d)支持向量、矩阵、关联等数据类型; e)应支持根据建好的逻辑层存储模型创建存储实例; f)应支持在创建好的存储实例上插入、修改、删除非结构化数据; g)应支持删除存储实例; h)应支持非结构化数据操作的原子性。 6.3.2 扩展要求 存储管理扩展要求如下: a)应支持全局事务的定义并保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性; b)应支持数据类型的多值结构和层次结构; c)应支持在不同的存储设施上创建存储实例并实现自动映射; d)应支持PB级数据存储。 6.4 特征抽取

IBM数据中心存储解决方案

IBM数据中心存储解决方案 数据集中 数据是企业最宝贵的资产 数据集中可以使企业充分利用信息资源 数据中心的核心是数据 数据存储需要存储设备 存储设备的安全性决定着企业数据的安全性 存储设备的性能决定着企业数据的效率 当前,我们正处在一个信息爆炸的时代,数据的存储量已经不仅仅是用 KB、MB、GB甚至TB来计算,在不远的将来,人们所谈论的将是PB(1petabyte=1,000terabytes)甚至 EB(1exabyte=1,000petabytes)。根据IDC公司的统计报告,企业数据的增长速度是每九个月增长100%。在企业的作业系统和数据采掘中,大量的、频繁的数据移动将会对用户的区域网或者广域网造成巨大的影响。此外,如何使分布的存储设备(存储农场,Storage Farm)更加有效的运行,也是摆在每个用户的问题。 从计算机的发展历史来看,从最早的服务器 /客户机模式,到今天的网络计算环境,今后的移动计算环境,对数据的请求不再受时间和空间的限制。随之而来的问题是,当前的数据多分布在与服务器相连的独立存储之上,从而造成所谓的“信息孤岛”的现象。这使数据的存储、利用、分析和管理都非常地复杂。

越来越多的用户已经意识到这种数据分散带来的问题: 总拥有成本的升高和信息技术系统效率的降低;技术支持与行政管理人员的增加;缺乏统一的标准;系统安全与数据完整性的风险增加;软件投入与硬件维护费用呈螺旋上升的趋势;计算机资源利用的低效率;无法在企业整体围实行应用与数据的统一;为财务管理、数据分析和资产控制带来困难;用户虽然拥有的数据,但是无法将这些数据发挥更大的效益,难以实现数据分析、数据采掘、决策支持等商务智能的工作。 存储区域网 采用存储区域网,可以通过快速的、专用的光纤网络,将上百个甚至几千个存储设备连接起来,组成低成本的、易于管理的存储区域网络。存储区域网不仅可以减少数据移动对现有的网络系统的压力,从而降低存储的成本,而且可以通过将存储设备的集中,方便地进行监视和调整,从而实现灵活方便的管理。 从业务集中的步骤来看,存储集中是企业进行数据集中的基础,只有实现了存储集中,即数据的集中,才能实现今后的数据中心大集中。采用存储集中后,企业将能够更有效地利用数据,从而实现:

存储高可用解决方案

目录

第1章存储高可用性给业务连续运营提供保障 (1) 1.1为什么要构建存储高可用性解决方案 (1) 1.2存储高可用性解决方案简述 (2) 1.3存储高可用性解决方案价值 (2) 第2章IBM存储高可用性解决方案介绍 (3) 2.1存储高可用性的内容 (3) 2.2存储高可用性方案的主要实现方式 (4) 第3章IBM高可用性存储产品介绍 (11) 3.1 IBM SYSTEM STORGE DS8000 TURBO系列存储产品 (11) 3.2 IBM SYSTEM STORAGE DS5000系列存储产品 (17) 3.3 IBM SYSTEM STORAGE DS4000系列存储产品 (20) 第4章为什么选择IBM (22) 第5章IBM中国公司简介 (23) 第1章存储高可用性给业务连续运营提供保障 1.1 为什么要构建存储高可用性解决方案 随着社会的发展和科技的进步,企业越来越依赖于数据处理来进行业务运营,对IT 系统的依赖性也随之增加。一旦数据由于某种原因丢失,就有可能造成整个组织在运营上的重大不便和经济损失,企业的信誉也将受到

影响。如果核心数据丢失,严重时完全有可能造成整个企业的瘫痪。所以保证企业的业务连续运营及数据处理的高可靠性和高可用性,就成为所有IT 人员在建设IT 基础架构中首先要考虑的问题。 显然,企业所面临的风险和挑战来自多方面: ?无法预知的IT 硬件设备的损坏、断电、火灾、自然灾害、恐怖袭击等,造成数据丢失或业务的突然中断; ?系统人员误操作造成意外宕机或关键数据丢失,无法避免; ?手段频多的黑客攻击、病毒入侵、垃圾邮件、网络与系统的漏洞,造成网络瘫痪、系统崩溃; ?用户需要实时应用与访问机密、关键数据,向企业的服务提出更高的要求; ?行业与政府的标准与法规的不断变化,进一步增加了企业的压力与成本。 信息是企业的最宝贵的资产之一;集中的数据备份、恢复和管理已经成为企业数据存储管理的重要任务。企业需要的是: ?数据与存储系统的高可用性,保证数据7X24 小时的连续访问; ?将现有的存储技术集成,创造出一种更有效的数据存储管理,实现高效、高可靠性、低成本的数据管理; ?需要一套成熟度高,业内应用广泛的企业级软硬件整体解决方案; ?需要对企业现有的数据库、邮件系统、文件服务器以及各种应用系统进行集中化、自动化的基于策略的保护; ?易于IT部门日常的管理维护,界面友好,可操作性强; ?能够符合企业日后发展需求,对异构平台有很好的支持,可以满足将来远程数据灾备的需求;

Oracle非结构化数据解决方案

Oracle数据库11g管理非结构化数据 (2) 一、引言 (2) 二、在ORACLE 中管理非结构化数据的优势 (3) 三、打破了原来处理非结构化数据的“性能障碍” (4) 3.1 Oracle SecureFiles (4) 3.2 SecureFiles 中的存储优化 (5) 四、专用数据类型和数据结构 (6) 4.1 Oracle XML DB (6) 4.2 Oracle Text (7) 4.3 Oracle Spatial (8) 4.4 RDF、OWL 和语义数据库管理 (9) 4.5 Oracle Multimedia (9) 4.6 Oracle DICOM 医学内容管理 (9) 五结论 (10)

Oracle数据库11g管理非结构化数据 一、引言 公司、企业以及其他机构使用的绝大部分信息都可归类为非结构化数据。 非结构化数据是计算机或人生成的信息,其中的数据并不一定遵循标准的数据结构(如模式定义规范的行和列),若没有人或计算机的翻译,则很难理解这些数据。常见的非结构化数据有文档、多媒体内容、地图和地理信息、人造卫星和医学影像,还有Web 内容,如HTML。 根据数据的创建方式和使用方式的不同,非结构化数据的管理方法大不相同。 1.大量数据分布于桌面办公系统(如文档、电子表格和演示文稿)、专门的工作站和设备 (如地理空间分析系统和医学捕获和分析系统)上。 2.政府、学术界和企业中数TB 的文档存档和数字库。 3.生命科学和制药研究中使用的影像数据银行和库。 4.公共部门、国防、电信、公用事业和能源地理空间数据仓库应用程序。 5.集成的运营系统,包括零售、保险、卫生保健、政府和公共安全系统中的业务或健康记 录、位置和项目数据以及相关音频、视频和图像信息。 6.学术、制药以及智能研究和发现等应用领域中使用的语义 数据(三元组)。 自数据库管理系统引入后,数据库技术就一直用于解决管理大量非结构化数据时所遇到的特有问题。通常通过“基于指针的”方法使用数据库对存储在文件中的文档、影像和媒体内容进行编目和引用。为了在数据库表内存储非结构化数据,二进制大对象(或简称为BLOB)作为容器使用已经数十年了。除了简单的BLOB 外,多年以来,Oracle 数据库一直通过运算符合并智能数据类型和优化数据结构,以分析和操作XML 文档、多媒体内容、文本和地理空间信息。由于有了Oracle 数据库11g,Oracle 再次在非结构化数据管理领域开辟出一片新天地:大幅提升了通过数据库管理系统原生支持的非结构化数据的性能、安全性以及类型。

最新Bigtable 结构化数据的分布式存储系统 上

B i g t a b l e结构化数据的分布式存储系统 上

Bigtable 结构化数据的分布式存储系 统上 转载请注明:作者phylips@bmy 摘要 Bigtable是设计用来管理那些可能达到很大大小(比如可能是存储在数千台服务器上的数PB的数据)的结构化数据的分布式存储系统。Google的很多项目都将数据存储在Bigtable中,比如网页索引,google地球,google金融。这些应用对Bigtable提出了很多不同的要求,无论是数据大小(从单纯的URL到包含图片附件的网页)还是延时需求。尽管存在这些各种不同的需求,Bigtable成功地为google的所有这些产品提供了一个灵活的,高性能的解决方案。在这篇论文中,我们将描述Bigtable所提供的允许客户端动态控制数据分布和格式的简单数据模型,此外还会描述Bigtable的设计和实现。 1.导引 在过去的2年半时间里,我们设计,实现,部署了一个称为Bigtable的用来管理google的数据的分布式存储系统。Bigtable的设计使它可以可靠地扩展到成PB的数据以及数千台机器上。Bigtable成功的实现了这几个目标:广泛的适用性,可扩展性,高性能以及高可用性。目前,Bigtable已经被包括Google分析,google金融,Orkut,个性化搜索,Writely和google地球在内的60多个google产品和项目所使用。这些产品使用Bigtable用于处理各种不同的工作负载类型,从面向吞吐率的批处理任务到时延敏感的面向终端用户的数据服务。这些产品所使用的Bigtable集群也跨越了广泛的配置规模,从几台机器到存储了几百TB数据的上千台服务器。

非结构化数据存储解决方案

1.非结构化数据存储 在上图中,描述了非结构化数据存储架构的基本组成部分,其中: 1. 文件存取统一接口,封装了对数据中心所以非结构化数据的读写操作接口。 2. Hadoop HDFS 负责对大文件的存储,以HDFS:为文件协议标准 3. HBase 通过维护一张文件表完成对小文件的存储,以HBase:为文件协议标识1.1文件存取统一接口 1.1.1 文件存储接口 对文件进行存储前,接口根据文件的大小和HDFS文件分块的配置大小进行比较,当文件超过设定大小时,接口认为该文件是大文件,直接分配到HDFS文件存储接口进行写入;否则当文件小与块大小时,根据系统维护的Hbase小文件存储通用存储表进行存储管理。

1. 对直接存储到HDFS的文件,则文件路径以HDFS为中心存储文件协议头,文件路径则根据该文件的业务属性做完文件的路径,文件名称保留原有名称,例如:HDFS://aaa/bbb.zip 2. 对通过Hbase管理的小文件,则文件路径以HBASE为中心存储文件协议头,文件路径不需要分文件夹,直接以文件的唯一标识标识即可,例如:HBASE://uuid 1.1.2 文件读取接口 文件读取时,通过识别URL,确定文件的存储方式,然后找到对应的存储接口获取文件。

1.1H adoop HDFS存储接口 完成大文件的存储与读取接口操作。 1.2H base存储接口 文件通用存储表结构: 表存在两个列簇,default列簇负责存储基础属性信息,用一个单独的列簇存储图片内容。 HBase是采用面向列的存储模型,按列簇来存储和处理数据,即同一列簇的数据会连续存储。HBase在存储每个列簇时,会以Key-Value的方式来存储每行单元格(Cell)中的数据,形成若干数据块,然后把数据块保存到HFile中,最后把HFile保存到后台的HDFS 上。由于用单元格 (Cell)存储图片小文件的内容,上述存储数据的过程实际上隐含了把图片小文件打包的过程。默认情况下,HBase数据块限制为64KB。由于图片内容作为单元格(Cell)的值保存,其大小受制于数据块的大小。在应用中需根据最大图片大小对HBase数据

非结构化数据存储需求及CAS存储架构简介

1 非结构化数据存储需求 1.1 非结构化数据 我们通常把那些不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据,称为非结构化数据,也习惯称其为内容信息。随着企业业务的飞速发展和企业信息化建设的步伐,特别是随着网络应用的丰富和发展,各行各业都积累了大量的信息资源,其中大部分都是内容信息。研究部门调查发现,在当前企业存储的大量数据中,传统关系数据库管理系统(RDBMS)处理的结构化数据仅占数据信息总量的20%,而全球80%的信息是非结构化的,包括:纸质文件和报告、电子影像、视频和音频文件、传真件、信件、电子邮件等。 1.2 内容管理系统 内容管理系统就是针对企业非结构化数据的管理而设计的,帮助企业解决在内容信息的管理和使用过程中的一系列问题。 1.2.1 数据存储要求 内容管理系统对数据存储特别是影像数据的存储有如下要求: 海量可扩充的存储设备 由于系统影像数据会随着业务量的增长而迅速增长,所以需要一个具有在线扩容能力,并在扩容时不会影响整个存储系统性能的高效存储。 高读写性能 由于影像文件的存储容量都很大,所以数据存储需要有良好的读写性能。 备份和恢复能力 存储设备要支持在海量情况下高速的在线备份和恢复解决方案。 满足法规遵从 要求采一次写多次读技术(不能修改、删除,只能查看),保证数据的真实性、完整性,满足内部审计要求。 数据完整性与自动修复 希望存储内部提供对于数据进行检测完整性并自动修复的功能,避免出现影像打开后出现色差,黑线,黑块等影响影像质量的问题。

消除重复存储 对于相同的图片如果有多次存储的话只希望在后台保留一份,对于前端应用完全透明,节省了存储空间。 存储的高可用性和性价比 需要存储支持高可用性方案,比如双机热备,在线容灾等,在确保安全性的情况下希望有一个比较好的价格。 方便的部署 部署的设备需要充分利用现有网络和服务器资源,对于业务不中断的部署与升级。 设备管理 随着数据量的增长,设备的不断扩容,设备节点会越来越多,所以希望所购买的存储是一个智能的可自动报警的设备。 2 CAS存储架构 内容寻址存储(Content Addressed Storage,CAS)是由美国EMC公司2002年4月率先提出的针对固定内容存储需求,专为非结构化数据存储而设计的先进网络存储技术(固定内容是指一旦生成就不再发生改变的信息,比如:视频、扫描影像、电子邮件、银行票据等,企业内容管理系统所要管理的资料影像,就属于是固定内容数据)。 CAS具有面向对象存储特征,基于磁记录技术,它按照所存储数据内容的数字指纹寻址,具有良好的可搜索性、安全性、可靠性和扩展性。 2.1 CAS的特点 2.1.1 不需要记住文件路径 CAS和SAN、NAS在技术层面有一个最大的区别。SAN、NAS在存储文件的时候是按照地址存放文件,用户找文件的时候一定要知道它放在哪个磁盘分区的哪个目录里,否则就要搜索。而CAS没有分区、没有目录,用户不需要记住文件路径,只需要把数据交给CAS,CAS给用户一个数字指纹,相当于公民身份证,靠一串数字和字母组合的数字指纹来识别用户存储的数据。当用户需要找这个数据的时候,要提交数字指纹来获取数据,所以它的技术和传统的SAN、NAS是完全不同的。

数据存储类型分析

数据存储类型分析 胡经国 本文作者的话 云计算具有很强的知识性和专业性。对于业外读者来说,云计算可谓“博大精深”。业外公众要学习云计算,有必要循序渐进地学习有关云计算的一系列基础知识。本文作为《漫话云计算》系列文稿和笔者学习云计算的笔录之一,供云计算业外读者进一步学习和研究参考。希望能够得到大家的指教和喜欢! 下面是正文 一、针对数据存储形式的数据类型分析 结构化数据、非结构化数据和半结构化数据,是针对数据存储形式的一种数据类型分析。 1、结构化数据 结构化数据,是指行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。 结构化数据,是指以固定字段驻留在一个记录或文件内的数据。它事先被人为组织过,也依赖于一种确保数据如何存储、处理和访问的模型。结构化查询语言(SQL)通常用于管理在数据库中的结构化数据表。 结构化数据,简单来说就是数据库里的数据;具体到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、财务系统;医疗HIS数据库;教育一卡通;政府行政审批;其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储需求呢?基本包括:高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。 链接:ERP ERP (Enterprise Resource Planning,企业资源计划),由美国Gartner Group 公司于1990年提出。企业资源计划是 MRP II(企业制造资源计划)下一代的制造业系统和资源计划软件。除了MRP II 已有的生产资源计划、制造、财务、销售、采购等功能外,还有质量管理,实验室管理,业务流程管理,产品数据管理,存货、分销与运输管理,人力资源管理和定期报告系统。目前,在中国ERP 所代表的含义已经被扩大,用于企业的各类软件,已经统统被纳入ERP 的范畴。它跳出了传统企业边界,从供应链范围去优化企业的资源,是基于网络经济时代的新一代信息系统。它主要用于改善企业业务流程以提高企业核心竞争力。

非结构化存储方案

非结构化存储方案

非结构化数据存储方案 一、存储类型体系: 1.1 存储类型体系结构图 存储类型 块存储 分布式文件存储 直接附加存储DAS 存储区域网络SAN IP SAN FC SAN 网络附加存储NAS HDFS(hadoop分布式 文件系统) 对象存储 OpenStack—Swift ceph 1.2 存储类型体系描述 (1)块存储:将存储区域划分为固定大小的小块,是传统裸存设备的存储空间对外暴露方式。块存储系统将大量磁盘设备通过 SCSI/SAS或FC SAN与存储服务器连接,服务器直接通过SCSI/SAS 或FC协议控制和访问数据。主要包括DAS和SAN两种存储方式。对 比如下图:

应用服务器文件系统 JBOD 直接附加存储DAS 以主机为中心,将外部的数据存储设备通过SISC/IDE/ATA 等I/O 总线直接连接到服务器上,使数据存储设备是服务器结构一部分。 应用服务器文件系统 RAID SAN 采用块数据组织,通过可伸缩的高速专用存储网络互联不同类型的存储设备和服务器,提供内部任意节点间多路可选择的数据交换。 RAID 光纤交换机 (2) 分布式文件存储:文件存储以标准文件系统接口形式向应用系统提供海量非结构化数据存储空间。分布式文件系统把分布在局域网内各个计算机上的共享文件夹集合成一个虚拟共享文件夹,将整个分布式文件资源以统一的视图呈现给用户。它对用户和应用程序屏蔽各个节点计算机底层文件系统的差异,提供用户方便的管理资源的手段和统一的访问接口。主要包括NAS 和HDFS 两种存储方式。 a) 网络附加存储NAS 结构如图: 应用服务器 RAID 网络附加存储NAS 是一种文件网络存储结构,通过以太网及其他标准的网络拓扑结构将存储设备连接到许多计算机上,建立专用于数据存储的存储内部网络 以太网交换机 文件系统文件系统 RAID

视频存储解决方案

视频存储解决方案 一、客户需求 当前客户现在我们系统的保存的1280*720的高清视频,大概是每小时1G的样子,一路摄像头一天就是24G,20路摄像头一天是480G,大概是,那么一个月就是15T的数据量,两个月就是30T的数据量。 对于数据安全性的要求为:为避免因突发事件造成单一损坏而导致业务停顿、数据丢失,要求使用两台,进行基于阵列的数据同步,将关键数据进行镜像,使得数据存储系统具备高可靠性,即使任意一台磁盘阵列柜损坏,数据依然完整可用,业务不停顿。 ? 设备需求原则 30T容量,可以满足客户更大的空间,可以无限扩展,配置全新的基于磁盘阵列的存储产品,并且提供完整的备份解决方案。既能满足目前的业务需求,又能适应长远发展,建设中主要遵循的原则:一是实用性和先进性原则;二是安全可靠性原则;三是灵活性与可扩展性原则;四是经济性与投资保护原则;五是可管理性原则。

? 二、方案设计的原则 源自技术先进性、可扩充性、高可靠性、高可用性、成熟性、可管理性的设计原则和总体设计思想,依靠业界优秀技术设计理念和产品,借鉴了包括在内的全球众多成功案例和实际经验,我们设计了整体的虚拟化存储解决方案。 技术先进性:系统设计采用当前先进而成熟的技术,不仅可以满足本期工程的需求,也掌控未来的发展方向。从技术角度出发着眼未来,确保用户获得技术成熟并且先进的产品方案。 可扩充性:在系统设计时充分考虑可扩充性,从而确保新功能、新业务的增加在原有的系统平台上扩展和实现。确保虚拟化存储设备对主机系统的广泛支撑能力。 高可靠性:虚拟化存储平台具有高可靠性,具备先进的容灾的设计。充分保证系统的高扩展能力和高容错能力,具有通道负载自动均衡能力和存储系统性能调节能力,同时提供极为充分的可靠性各项指标设计。 高可用性:在线磁盘系统不停机情况下,实现不停机扩容、维护、升级等服务,提高性能以满足新的业务需求。 可管理性:提供功能强大的管理软件对存储系统进行有效的管理。

海量非结构化数据存储问题初探

51 档案科技 文/张志刚 姚 玮 ?本栏责任编辑 韩伟 以企业档案系统中的数据信息为研究对象有两类:一类有统一的结构,可以用数字或文字来描述,这类信息具有类似的层次或网络结构,称之为结构化数据;另一类信息则无法用数字或者统一的结构表示,例如扫描图像、传真、照片、计算机生成的报告、字处理文档、电子表格、演示文稿、语音和视频片段等,这些即为非结构化数据。 电力企业非结构化数据存储及管理现状 1.电力企业档案非结构化数据的存储特点 与传统档案的馆藏资源相比,数字档案馆信息资源有其自身的特点。从存储的角度来考虑,数字档案馆馆藏数字资源具有以下特点: (1)存储容量大。数字档案馆的各种数字化信息如流媒体、历史档案等的增长也将一直持续下去。存储信息的度量单位由MB,GB向TB,PB转变,其存储的数据总量达到了海量规模。 (2)媒体形式多。数字档案馆馆藏包括数字化的文书、图纸、实物、照片、电子出版物、互联网内容、政府文件等各种各样的人文与科学数据资源。其存储媒介已不限于印刷体,它包含文本、声音、图像、影视等多种媒体形式,数据类型复杂。  (3)快速增长。近几年来,档案馆数字资源呈几何级数增长,数字档案和 全文数据库是数字档案馆藏资源的重要增长点。如各企业正在进行的历史档案的数字化工作,将会使数字馆藏迅猛增长。 2.电力企业非结构化数据存储管理的现状 目前电力企业对非结构化数据的存储方式有如下几种方式: (1)直接存储在结构化数据库的BLOB字段中。目前电力企业大部分的应用系统中的非结构化数据,如报告、报表、图片等都是以二进制的格式保存在结构化数据库的BLOB字段中。保存在BLOB字段中的好处是调用文件的速度很快,维护和管理简单,与其他应用系统没有任何关联;缺点一是由于非结构化数据文件大,在数据量不断增大的情况下,会使得结构化数据库迅速膨胀,导致数据库性能下降,进而影响整个应用系统的性能;二是由于各个应用系统相对封闭和独立,其他应用无法共享相关文档资料。 (2)以FTP上传的方式保存到文件服务器中。以这种方式保存非结构化数据的应用较少,比较典型的应用有数字档案馆、知识管理和网站。 (3)通过文件系统直接存储在文件服务器中。对于大多数没有应用系统的非结构化数据,如信息管理部门常用的工具软件、开发的应用系统软件、源代码、开发过程文档、技术研究资料等,新闻中心的素材、资料等通常都是将文件直接存储到文件服务器中。 海量非结构化数据存储整合 在数字档案馆建设过程中发现,企业各类业务系统都有数字资源的归档要求。面对各业务系统各自为战的存储系统,许多企业都正在评估和选择实现信息资源整合的最佳途径,而其中绝大多数所瞄准的都是基于文件结构使用SAN或NAS 进行整合的方式。 1.数据整合的驱动因素 进行存储系统整合的根本目的是为了减少存储资源的数量。目前文件服务系统的规模会随着新增企业应用的部署和新的扩展需求而不断增长,最终会形成一个拥有越来越多文件服务器的庞大的文件服务环境。这种复杂的文件服务环境是不利于业务系统数字资源的管理、归档的。下面对非结构化数据存储整合的驱动因素逐一论述。 降低管理成本 系统整合所带来的一个好处就是能够减少企业的IT管理工作。随着需要管理的存储设备的减少,处理这些管理任务所需要用到的人力资源也可以相应地减少。而如果任随这些系统不断增长,随着时间的推移,最终将积累起大量的文件服务器资源,这些资源的维护对IT人员来说将是一个极大的负担。 经济利益 存储系统整合的实现同样会对企业的经济产生极大的正面促进作用。当企业将多个系统整合成一个之后,就能够节省下多余的软件许可费用和磁盘空 海量非结构化 数据存储问题初探

数据存储方案

引言 文献是由Rick Cattell撰写的论文,论文讨论了可扩展的结构化数据的、非结构化的(包括基于键值对的、基于文档的和面向列的)数据存储方案(注:NOSQL 是支撑大数据应用的关键所在。事实上,将NOSQL翻译为“非结构化”不甚准确,因为NOSQL更为常见的解释是:Not Only SQL(不仅仅是结构化),换句话说,NOSQL并不是站在结构化SQL的对立面,而是既可包括结构化数据,也可包括非结构化数据)。 论文信息 Scalable SQL and NoSQL Data Stores Rick Cattell Originally published in 2010, last revised December 2011 摘要 ABSTRACT In this paper, we examine a number of SQL and so- called ―NoSQL‖ data stores designed to scale simple OLTP-style application loads over many servers. Originally motivated by Web 2.0 applications, these systems are designed to scale to thousands or millions of users doing updates as well as reads, in contrast to traditional DBMSs and data warehouses. We contrast the new systems on their data model, consistency mechanisms, storage mechanisms, durability guarantees, availability, query support, and other dimensions. These systems typically sacrifice some of these dimensions, e.g. database-wide transaction consistency, in order to achieve others, e.g. higher availability and scalability. 在这篇文献中,我们验证了许多SQL和所谓的?NoSQL‘数据存储(它设计于支持简单的OLTP风格的应用,能够用于扩展在很多服务器上) 它最先由Web 2.0应用引起,与传统的数据库管理系统和数据仓库对比,这些系统设计为可扩展到数以千计或数以百万计的用户做更新,同时读取。 我们对比了新系统上的数据模型,一致性机制, 存储机制,持久性保证,可用性,支持的查询以及其它属性,这些系统典型的牺牲(为了实现其它属性而去掉)了一些属性。如数据库常有的事务一致性,牺牲了这个是为了其它的属性,如高可用,可扩展。 Note: Bibliographic references for systems are not listed, but URLs for more information can be found in the System References table at the end of this paper. 注:参考书没列出来(翻译省)

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