数据存储与解决方案
数据库存储解决方案
数据库存储处理方案一、应用分析信息化建设过程中所面临旳挑战伴随信息系统日益广泛旳应用, 各大企业旳IT部门将会面对许多前所未有旳挑战, 其中最难应付旳就是怎样保护、存储和管理信息, 这对于任何一种组织来说都是至关重要旳。
IT 部门必须设计一种具有不间断运行能力、可随时扩充旳、易于管理旳存储基础设施。
它不仅可以愈加有效地存储、管理数据、支持无法预测旳数据增长, 并且可以及时地将大量旳数据转换成有价值旳业务信息。
企业组织业务应用程序可以用如下两种措施之一来应对信息过载: 被这些数据旳庞大数量和多样性压垮, 或者运用这些信息, 并将其转换成可以用来在商业领域赢得竞争优势旳有价值旳资产。
IT运行管理部门在数据旳存储管理方面所碰到旳问题都是相似旳, 他们都不一样程度旳受数据急剧增长和复杂多样旳应用所困扰。
为了保障 7×24 旳系统可用性而顽强抗争面对剧烈旳行业竞争和业务旳持续化需求, 提供 7×24 旳服务是当今信息化建设旳最基本旳规定之一。
这就规定 IT 部门要保证生产系统旳不间断旳可用性。
由于系统数据备份、系统硬件维护、系统软件升级、增长新旳设备、处理报表和测试新应用等原因也许需要将生产系统暂停, 所有这些在某些关键旳应用中将是无法被接受旳。
数据量旳激增带来旳挑战企业旳并购、数据中心旳合并与数据大集中、业务旳全球化、推出多样化旳服务电子商务旳实行、大型数据仓库旳应用等, 使数据增长难以预料和控制。
IT 部门需要不停购置新旳存储设备, 以储存急速增长旳数据。
不过, 紧缩旳 IT 预算, 无法满足采购旳需求。
增长更多旳存储设备可以临时处理存储容量局限性旳问题, 不过随之而来旳是更多旳存储管理问题。
由于增长存储设备旳同步, 也增长了存储管理旳工作量和复杂度。
老式旳存储管理措施花费专业存储管理人员旳时间和精力, 不仅无法有效地管理大量旳数据, 并且还无法充足运用已经有旳磁盘存储空间。
由于历史原因或系统应用旳特性, IT 部门存在多种计算平台旳状况越来越普遍。
大数据存储与处理的挑战与解决方案(九)
大数据存储与处理的挑战与解决方案随着科技的进步和智能化的发展，大数据已经成为了当今社会中不可忽视的一部分。
各类数据源不断产生，对于存储与处理提出了巨大的挑战。
本文将从不同角度探讨大数据存储与处理的挑战，并提出一些解决方案。
一、数据存储的挑战1. 存储空间不断扩容随着大数据不断增长，对存储空间提出了巨大的需求。
传统的存储设备往往无法满足大规模数据存储的要求。
云存储技术的出现使得存储容量可以按需增减，解决了存储空间不足的问题。
2. 数据安全与隐私大数据的存储往往涉及个人隐私和敏感信息。
传统的数据存储方式由于存在安全漏洞，常常容易受到黑客攻击。
因此，数据安全与隐私保护成为了存储挑战的重要问题。
安全加密技术、权限管理和审计机制的引入，可以有效地解决这一问题。
3. 数据备份与灾难恢复大数据存储的挑战之一是如何进行数据备份和灾难恢复。
传统的备份方式往往存在效率低、耗时长等问题。
现在，借助云存储技术，可以实现自动备份和快速恢复，提高数据备份和灾难恢复的效率。
二、数据处理的挑战1. 数据质量与清洗大数据中存在大量的噪声和冗余信息，如何保证数据质量和进行数据清洗成为了数据处理的挑战之一。
通过数据预处理技术，可以对数据进行噪声去除、冗余信息过滤等操作，提高数据的质量和有效性。
2. 数据挖掘与分析大数据中蕴含很多有价值的信息，但如何从海量数据中挖掘出有用的信息是一个巨大的挑战。
数据挖掘和分析技术的引入可以实现对大数据的深度挖掘，帮助用户发现隐藏在数据中的规律和价值。
3. 实时数据处理传统的数据处理方式无法应对大数据的实时性要求。
随着物联网和移动互联网的快速发展，对实时数据处理的需求越来越迫切。
流式计算技术的出现，允许系统快速处理实时数据，满足应用所需的实时性。
三、解决方案1. 云存储和分布式存储云存储技术的出现，提供了弹性、可扩展的存储方案。
通过将数据存储在云端，可以充分利用云计算的资源，确保数据的完整性和安全性。
另外，分布式存储技术也可以实现数据的分散存储和快速访问，减轻存储负担。
数据存储安全解决方案
数据存储安全解决方案随着时代的发展，数据的重要性越来越受到大家的关注。
很多公司、企业都有海量的数据需要存储，而数据存在的风险也越来越大。
数据泄露、黑客攻击等问题也随之而来。
因此，数据存储安全已经成为了我们不容忽视的问题。
本文就围绕着数据存储安全解决方案展开，为大家介绍一些数据存储安全解决方案。
一、数据备份数据备份是数据存储安全的基础。
一旦发生数据丢失、受损等问题，数据备份可以在很大程度上保证数据不会永久丢失。
数据备份可以采用硬盘备份、云备份等多种方式。
硬盘备份是指将数据备份到本地，比如备份到移动硬盘或者NAS服务器上。
云备份则是将数据备份到云端，比如Google Drive，OneDrive等云存储服务。
二、加密存储加密存储是指在存储数据时，对数据进行加密，以避免数据泄露的问题。
加密存储可以采用硬盘加密、文件加密、整盘加密等方式。
硬盘加密是指加密整个硬盘，保证硬盘中的所有数据都被加密。
文件加密是指对某些重要文件进行加密存储。
整盘加密则是将整个硬盘进行加密，即使有人窃取你的硬盘，也无法打开里面的数据。
三、设定权限在存储数据时，我们需要设定权限。
有些数据仅仅可以由公司高层才能够查看，而有些数据则是可以被所有员工共享的。
因此，我们需要对数据进行分类，设定权限。
只有被授权的人才可以查看、修改数据。
如果有某些人员需要查看某些数据，可以通过授权的方式对其进行授权。
四、防火墙防火墙是公司内部网络安全的一道重要防线。
防火墙可以在网络环境中为数据提供保护。
网络攻击者可以隐藏自己的真实IP地址并伪装成别的IP地址，这是网络攻击的一种常见手段。
防火墙可以通过防止这种攻击来保护公司内部网络的安全。
五、DMZDMZ是指业务部门的网络服务与内部网络服务隔离的一种区域。
在DMZ中，可以通过设置网络防火墙、防病毒软件等方式来保护业务部门的安全。
DMZ也可以保障合法业务服务不受网络攻击的影响。
六、实施内部网络安全政策公司需要制订内部网络安全政策，明确规定收集、存储和使用员工和客户信息的责任和权利。
海量数据存储解决方案
海量数据存储解决方案引言随着互联网和各种技术的迅猛发展，我们生产、收集和处理的数据量正在不断增长。
海量数据的存储和管理成为许多企业和组织面临的重要挑战。
传统的存储方案往往无法满足海量数据的要求，因此我们需要寻找新的解决方案来解决这个问题。
本文将探讨一些海量数据存储的解决方案，并分析它们的优缺点。
1. 分布式存储系统分布式存储系统是一种将数据分散存储在多个节点上的解决方案。
这种方案可以通过增加节点来提供无限的存储容量，并且可以通过并行处理来提高数据访问和处理能力。
其中最著名的分布式存储系统是Apache Hadoop。
Hadoop使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为其底层存储系统。
HDFS将数据划分为多个块，然后将这些块分散存储在不同的节点上。
这种分散存储的方式可以实现数据的冗余备份，提高了数据的可靠性。
此外，Hadoop还提供了MapReduce编程模型，可以方便地进行海量数据的处理和分析。
分布式存储系统的优点是可以线性扩展存储容量和处理能力，可以轻松地处理海量数据。
然而，它也存在一些挑战，比如对于小规模的数据存储来说，分布式存储系统可能过于复杂和昂贵。
2. 对象存储系统对象存储系统是一种将数据存储为对象的解决方案。
相比传统的文件系统，对象存储系统可以更好地处理海量数据，并提供更好的数据管理功能。
对象存储系统使用唯一的标识符来访问对象，而不是使用文件路径。
这种方式可以减少文件系统层次结构的复杂性，并提高数据的访问效率。
另外，对象存储系统还可以提供数据的元数据管理、数据版本管理、数据安全复制和数据检索等功能。
Amazon S3（Simple Storage Service）是最著名的对象存储系统之一。
S3通过将数据存储为对象并使用统一的命名空间来支持海量数据的存储和管理。
S3还提供了高可靠性、高可扩展性和低延迟的存储服务。
对象存储系统的优点是可以高效地处理海量数据，并提供丰富的数据管理功能。
海量数据存储解决方案
海量数据存储解决方案
一、引言
随着信息技术的发展，各行业对数据存储的需求日益增长，海量数据的存储与管理成为一大挑战。为保障数据的高效、安全存储，同时遵循我国相关法律法规，本方案旨在提供一份详细的海量数据存储解决方案。
二、需求分析
1.数据量庞大，需实现高效存储与检索；
2.数据安全性与可靠性要求高；
本方案针对海量数据存储问题，从存储架构设计、数据管理策略、存储设备选型、数据安全策略、系统集成与优化、人才与培训等方面，提出了一份详细、合法合规的解决方案。该方案旨在实现数据的高效、安全存储，满足各类企业和组织在数据存储方面的需求。通过实施本方案，有望提升企业数据管理能力，降低存储成本，为企业的长远发展奠定基础。
2.实现高效的数据存取性能，满足业务需求；
3.优化存储结构，降低存储成本；
4.确保合法合规，遵循相关法律法规。
三、解决方案
1.存储架构设计
（1）分布式存储：采用分布式存储技术，将海量数据分散存储在多个存储节点上，提高数据存储的可靠性和扩展性。
（2）存储层次化：根据数据的重要性和访问频率，将数据分为热数据、温数据和冷数据，分别存储在不同的存储设备上，实现数据的高效访问。
3.存储系统需具备良好的扩展性；
4.遵循国家相关法律法规，确保合法合规。
三、解决方案
1.存储架构设计
（1）分布式存储：采用分布式存储技术，将数据分散存储在多个节点，提高存储系统的扩展性和容错能力；
（2）存储层次化：根据数据的热度、访问频率等特性，将数据分为不同层次，采用相应的存储设备；
（3）冗余存储：通过数据备份、副本等技术，提高数据的可靠性和安全性。
2.数据管理策略
（1）元数据管理：建立元数据管理系统，对数据进行统一管理，提高数据检索效率；
大数据时代的数据储存解决方案
大数据时代的数据储存解决方案随着大数据时代的来临，数据储存成为了一个重要的问题。
传统的数据存储方式已经无法满足海量数据的快速存储和高效访问的需求。
因此，人们迫切需要新的数据储存解决方案来满足这一需求。
本文将介绍几种在大数据时代常用的数据储存解决方案。
一、分布式文件系统分布式文件系统是大数据时代的一种常见的数据储存解决方案。
它将海量数据分布到多台服务器上进行存储，通过数据的分布存储，提高了系统的可扩展性和容错性。
分布式文件系统可以根据需求进行扩容，可以支持PB级别的数据存储，并且具备高可靠性和高可用性。
二、对象存储对象存储是一种将数据以对象的形式进行存储和管理的解决方案。
它将数据存储为对象，并为每个对象分配唯一的标识符。
对象存储能够有效地管理海量数据，提供高扩展性和高可用性。
对象存储还支持数据的并行处理和分布式计算，可以满足大数据场景下的高并发读写需求。
三、列式数据库列式数据库是一种在大数据场景下广泛应用的数据储存解决方案。
与传统的关系型数据库相比，列式数据库将数据以列的方式进行存储，提高了查询性能和存储效率。
列式数据库适用于数据分析和数据挖掘等场景，能够快速检索和分析大规模的数据。
四、分布式数据库分布式数据库是一种将数据分布到多个节点上进行存储和管理的解决方案。
它将数据拆分成多个片段，并存储到不同的节点上，通过分布式算法实现数据的一致性和高可用性。
分布式数据库能够根据数据规模和负载情况进行扩容和负载均衡，提供高性能和高可靠性的数据存储服务。
总结：随着大数据时代的发展，数据储存成为了重要的问题。
传统的数据储存方式已经无法满足海量数据的快速存储和高效访问的需求。
因此，人们开发了各种数据储存解决方案来满足这一需求，包括分布式文件系统、对象存储、列式数据库和分布式数据库等。
这些解决方案能够提供高扩展性、高可用性和高性能的数据存储服务，帮助人们更好地应对大数据时代的数据储存挑战。
数据管理与储存解决方案
数据管理与储存解决方案近年来，随着信息技术的迅速发展，企业和组织对数据管理与储存的需求也越来越大。
有效的数据管理与储存解决方案是确保数据安全、提高工作效率的关键所在。
本文将介绍几种常见的数据管理与储存解决方案，并探讨它们的优缺点。
一、云存储解决方案云存储解决方案是目前最受欢迎的数据管理与储存方式之一。
它基于云计算技术，将数据存储在云服务器上，用户可以通过网络随时访问和管理数据。
云存储解决方案具有以下优势：1. 可扩展性强：云存储解决方案可以根据用户的需求进行灵活扩展，无需额外的硬件设备投资。
这使得企业可以根据业务的增长快速扩展存储容量。
2. 高可靠性：云存储解决方案通常采用数据冗余技术，将数据存储在多个物理设备上。
即使某个设备发生故障，数据仍然可以通过备份设备进行恢复，降低了数据丢失的风险。
3. 跨平台访问：无论用户使用电脑、手机还是平板电脑，只要有网络连接就可以访问云存储中的数据。
这方便了用户的管理和维护操作，提高了工作效率。
然而，云存储解决方案也存在一些缺点。
首先，对于一些对数据隐私要求较高的企业来说，将数据存储在云上可能存在安全风险。
其次，对于大量数据的存储和传输而言，云存储解决方案需要较高的带宽支持，这可能对一些网络条件较差的地区造成影响。
二、网络硬盘解决方案网络硬盘解决方案是将数据存储在网络硬盘上的一种方式。
它利用局域网或互联网连接，将数据保存在网络硬盘中。
用户可以通过连接网络硬盘的设备访问和管理数据。
网络硬盘解决方案的优势如下：1. 安全性高：网络硬盘解决方案通常采用数据加密等安全措施，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
2. 灵活性强：用户可以根据需要选择不同容量的网络硬盘，并可以根据实际情况进行扩展或缩减。
3. 高速传输：由于网络硬盘和用户设备之间的连接是直接的，数据传输速度较快，适合大规模数据的快速存储和传输。
然而，网络硬盘解决方案也有其局限性。
首先，网络硬盘在使用过程中可能受到网络波动等因素的影响，导致数据传输速度降低。
数据存储解决方案
数据存储解决方案第1篇数据存储解决方案一、背景随着信息化建设的不断深入，数据已成为企业核心资产之一。
如何确保数据的安全、高效存储与利用，成为企业面临的重大挑战。
本方案旨在提供一套合法合规的数据存储解决方案，以满足企业在数据存储方面的需求。
二、目标1. 确保数据存储安全，防止数据泄露、篡改等风险；2. 提高数据存储效率，降低存储成本；3. 合法合规，遵循国家相关法律法规及标准；4. 便于数据管理和维护，提供便捷的访问与查询方式。
三、方案设计1. 存储架构采用分布式存储架构，将数据分散存储在多个节点上，提高存储性能和可靠性。
同时，通过数据冗余和备份策略，确保数据安全。
2. 数据安全（1）数据加密：采用国家密码管理局认证的加密算法，对数据进行加密存储，防止数据泄露。
（2）权限管理：实施严格的权限控制，确保数据只能被授权人员访问。
（3）数据审计：记录数据访问、修改等操作，便于追踪和审计。
（4）防火墙隔离：部署防火墙，实现内外网隔离，防止外部攻击。
3. 存储设备选型选用高性能、高可靠性的存储设备，如固态硬盘（SSD）等，以满足大数据量存储需求。
4. 数据备份采用定期备份和实时备份相结合的策略，确保数据在多个副本之间冗余存储。
（1）定期备份：每周对全量数据进行一次备份，存储至离线设备。
（2）实时备份：采用增量备份方式，实时同步数据变化，存储至备份服务器。
5. 数据管理（1）元数据管理：建立元数据管理机制，记录数据的基本信息、数据结构、数据来源等，便于数据管理和查询。
（2）数据归档：根据数据的重要性和访问频率，将数据分为在线存储和离线存储，降低存储成本。
（3）数据清理：定期对无效、冗余数据进行清理，提高数据存储效率。
6. 合规性检查定期对存储设备、系统软件、数据备份等进行合规性检查，确保符合国家相关法律法规及标准。
四、实施与验收1. 由专业团队进行方案实施，确保项目进度和质量；2. 设立项目验收标准，包括数据存储性能、安全性、合规性等；3. 项目验收合格后，对相关人员进行培训，确保能够熟练操作和使用存储系统；4. 建立运维团队，负责存储系统的日常运维和故障处理。
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1． Moore定律：微处理器内晶体管数每十八个月翻
一番； 2． Bell定律：如果保持计算能力不变，微处理器的 价格每十八个月减少一半； 3． Gilder定律：未来25年（1996年与预言）里，主 干网的带宽将每6个月增加一倍； 4． Metcalfe定律：网络价值同网络用户数的平方成 正比。 5. 半导体存储器发展规律： DRAM 的密度每年增加 60%，每三年翻四倍。 6。硬盘存储技术发展规律：硬盘的密度每年增加约一 倍
10MB
1980 1990 1995 1998 1999 2002
第一爆发点：单机多媒体 第二爆发点：Internet
第三爆发点:宽带(目前）
第四爆发点： 空间影像和虚拟现实普遍应用
空间影像
另一种模式：不断的增长
即使处理、传输能力固定不变，随着数据 不断产生，存储能力也需要动态单调地 增加。（水泵、水管、水桶的比喻） 处理和传输速度越高，容量的增加的梯 度就越高，这就是存储系统的不断扩展 特性。 结论： 无限的容量需求和动态扩展需求
数据存储及解决方案
华中科技大学信息存储系统
武汉 430074
三种基本的信息操作
处理 传输 存储
基本定义
处理：对信息进行变化和加工 传输：信息跨越空间的传播 存储：信息跨越时间的传播
存储是信息技术的三大基石之一 （被我国忽略的领域）
对人类文明的重要性
处理：产生知识 通讯：传播知识 存储：积累知识
存储的前沿
半导体存储：RAM, ROM, FLASH 的高 速发展 PC机的主流硬盘 80GB 目前硬盘存储： 100GB 容量增加8,000 倍 10GB 2万转/分 实验室水平： 4GB 一道一G 500MB 100MB
10MB
1980 1990 1995 1998 1999 2002
后PC时代的计算--普适计算 Pervasive Computing
后PC时代 计算机发展的特点： 1. 无所不在的含有 智能的小装置； 2. 支持服务的后台 服务器和巨型计算机
对应于后PC时代 两极分化的存储
移动存储：Flash,
微硬盘，微光盘
企业级海量存储
数据存储的 基本问题
原因：目前的存储设备都是被动的，对设备的 管理都在上层进行，面对异构的多种存储设备 和异构的互联网络，管理软件都要适应，造成 复杂性日益增加
解决途径：基于对象的存储系统，主动存储 CMU提出OBD, SNIA提出标准 存储对象：包括数据和对数据的操作 管理下移，使存储设备包含更多的智能 标准的对外接口和描述 管理大为简化
存储系统—用“砖头”构建的大 厦
正如无论多快的
单处理器无法满 足超级计算的要 求一样，无论多 大的单个硬盘也 无法满足网络存 储和企业存储的 需要
存储系统的技术发展思路 （处理与存储的对比）
单处理器---多处理器---多计算机----网格 硬盘------- 阵列-------存储网-----数据网格
解决性能问题的新思路
对现状的观察 （1）硬盘每年的容量和性能都在提 高 （2）现有的RAID系统，换了一个硬 盘之后整体性能没有提高 （3）越用性能越差
管理复杂性问题
异构的存储系统 规模越来越大 系统越来越难以管理，人为错误越来越 多 管理成本越来越高，管理成本超过设备 成本
管理复杂性的解决途径
对很多领域，数据是比硬件设备宝贵得 多的资源: 银行、电信、保险、电子商务、网站、 企业信息………
数据物理安全 ：存储最重要
处理部件、传输部件损坏： 损失有限， 更换可恢复 存储部件损坏： 数据丢失！巨大的损失！ 两个亲身经历的例子： 同济医院信息系统，广东石龙医院火灾 建筑行业一定有安全系数，80%的信息系统 没有安全系数！
原来信息论适用于信息的传播！在空间和时间 上，他们遵从一样的原理！
三位一体的数字信息学理论
图灵机主要是针对计算的，但隐含了通 讯和存储 信息论主要是针对通讯和存储的，但隐 含了计算 处理、传输、存储在理论上是三位一体 的，缺一不可 上述理论解决了数字信息学的全部？NO!
硬件发展的6个规律
第二层的理论：信息论 关于信息时空传播的理论
在通讯和存储两个领域工作过的人都会发现，他们涉 及的问题竟然如此类似 通讯的编码理论完全可以用于存储 通讯：信源编码，信道编码 存储：纠错编码，调制编码， 磁盘阵列的容错原理 加密理论、信息的压缩原理对通讯和存储是一样的 本质的道理：通讯和存储都是信息的传播，差别在于： 一个跨越空间，一个跨越时间
只读光盘：CD-ROM，DVD-ROM
闪存（Flash memory) 移动存储的新星
各种规格 SmartMedia CompactFlash Memory Stick(SONY) PCMCIA接口 USB接口--Easedisk、 Netech
光存储的进展
目前：CD-ROM, DVD-ROM, DVD机 DVD-RW(DVR) 最近要产品化的技术：向高密度进军 蓝光DVD, HD-DVD 多层多阶光存储 近场光存储 全息光存储
解决性能问题的8条途径
1.Cache 技术，RAM-DISK, RAM-RAID RAID-TAPE(HSM) 2.高速I/O通道:SCSI(160-320), FC(1-2-4G) SATA(150-300), IP(1-10G) 3. 聚合带宽（并行技术）： 多主机-单存储，单主机-多存储 4. 改变工作方式：基于磁盘的系统，随机小写 与连续大写性能差100倍，变小写为大写 5.提高协议效率：FC vs iSCSI 6.采用就近原则 7. PTP对等存储原理 8.第三方直接传输
数据生命周期问题
一切都存下来，不是一个好的办法 无限扩大容量，成本无谓增加 管理和保存无用的数据，是巨大的浪费 无用信息干扰当前信息存取的性能
解决途径：向大脑学习遗忘机制
重要的信息深层记忆，不重要的浅层记 忆，无用的信息忘掉
结论
处理、传输、存储是信息技术的三大基石 存储是信息跨越时间的传播 只要对数字进行操作，就能解决一切信息问题 信息论是信息时空传播的共同理论基础 硬件是数字操作机（只有三种简单操作：处理、 存储、传输） 软件是思想和内容的数字化 存储系统的基本问题有容量、可用性、性能、 管理复杂性、数据生命周期等，它们都有各自 的解决途径
容量问题的解决途径
1. 减小bit位元尺度，提高密度 采用各种物理原理和现象减小位元 磁（翻转尺寸）、光(光点大小）、电 （线宽）、生物、量子 密度：道密度、面密度、体密度 2. 建立存储系统，用“砖头”构造“大厦”
单个硬盘的技术进展的进展
硬盘是最重要的大容量存储设备，50年 代由IBM发明以来密度增加了1，000， 000倍，到目前为止，还没有找到能与之 竞争的对手 最近的密度超过100Gb/in2，主要技术： 超低飞行磁头10nm，加钌超稳定介质， PRML读通道，光磁混合纪录，垂直磁 记录
Enterprise Applications
Client/Server Basic Accounting
70’s 80’s 90’s 00’s 10’s
存储的前沿
半导体存储：RAM, ROM, FLASH 的高 速发展 PC机的主流硬盘 80GB 目前硬盘存储： 100GB 容量增加8,000 倍 10GB 2万转/分 实验室水平： 4GB 一道一G 500MB 100MB
结束语
Байду номын сангаас
PC热--网络热--存储热，国际IT业的第三次热 潮和淘金机会 IT设施的７５％投资花在存储系统上 我国的海量存储系统几乎全部进口 十年前的通讯市场和目前的存储市场十分相似 谁是存储领域的联想、华为？ 我国的标志性成果： 10万亿次超级计算机，万兆路由和交换， 存储没有等量级的标志性成果
当一切信息都转换为数字， 问题就产生了……
典型的存储容量需求挑战
网站多媒体, X on Demand 人类基因库
数字化XX:数字化流域，
数字化城市，数字化地球…...
电子商务
虚拟现实
从现在起的18个月内,新的存储量等于有史以来老 的存储量之和! ———1998年图灵奖获得者Jim Gray
容量问题和 新摩尔定理
从现在起，每18个月,新增 的存储量等于有史以来存 储量之和!
———1998年图灵奖获得者Jim Gray
数据信息爆炸式增长
Explosion in Data Volumes
Wireless Online Video
E-Commerce Customer Mgmt.
Data Analysis
D A T A
数字信息学的
科学基础
（力学：牛顿定律) (电学：麦克斯韦方程） (数字信息学：？）
最基本的理论：图灵机
希尔伯特问： 存不存在一个解决所有数学问题的一般算法？ 图灵答道：有！ 图灵理论的俗解： 如果不考虑时间，只要按某种规律对bit进行处理、传输、 存储三种简单操作，就能在理论上解决任何数学计算问 题！ 图灵机模型主要是针对计算的，但存储和通讯隐含在其 中 这个理论指明了bit的强大功能，也包含了计算机的设计 思想
三种级别的可用性
1. 数据不丢失（最起码的要求） 2.系统不停机（7×24服务的保障） 3.性能不下降（优质服务的保障）
解决可用性问题的典型途径： 冗余 （双机，网络RAID) 备份 （磁带、光盘、硬盘）
解决可用性的新思路
具有耗散结构的存储系 统 借鉴生物系统原理：心 脏之所以保证数十年的 可用性，不是因为材料 特别好，而是因为新陈 代谢 UCB的ISTORE 华中科技大学的进化存 储系统