传统大数据存储的架构有哪些?各有什么特点?
传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。
基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外，还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点，才能满足具备大数据特征的业务应用需求。
尤其在云安防概念被热炒的时代，随着高清技术的普及，720P、1080P随处可见，智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上千万更高分辨率的摄像机面市，大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。
目前市场上的存储架构如下：
(1)基于嵌入式架构的存储系统
节点NVR架构主要面向小型高清监控系统，高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房，存储容量相对较小，用户体验度、系统功能集成度要求较高。在市场应用层面，超市、店铺、小型企业、政法行业中基本管理单元等应用较为广泛。
(2)基于X86架构的存储系统
平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。
此种架构接入高清前端路数相对节点NVR有了较高提升，具备快捷便利的可扩展性，技术成熟。对于IPSAN而言，虽然在ISCSI环节数据并发读写传输速率有所消耗，但其凭借扩展性良好、硬件平台通用、海量数据可充分共享等优点，仍然得到很多客户的青睐。FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多，比如县级或地级市高清监控项目，大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战，但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统，可以有效解决上述问题。
面对视频监控系统大文件、随机读写的特点，平台SAN架构系统不同存储单元之间的数据共享冗余方面还有待提高;从高性能服务器转发视频数据到存储空间的策略，从系统架构而言也增加了隐患故障点、ISCSI带宽瓶颈导致无法充分利用硬件数据并发性能、接入前端数据较少。上述问题催生了平台NVR架构解决方案。
该方案在系统架构上省去了存储服务器，消除了上文提到的性能瓶颈和单点故障隐患。大幅度提高存储系统的写入和检索速度;同时也彻底消除了传统文件系统由于供电和网络的不稳定带来的文件系统损坏等问题。
平台NVR中存储的数据可同时供多个客户端随时查询，点播，当用户需要查看多个已保存的视频监控数据时，可通过授权的视频监控客户端直接查询并点播相应位置的视频监控数据进行历史图像的查看。由于数据管理服务器具有监控系统所有监控点的录像文件的索引，因此通过平台CMS授权，视频监控客户端可以查询并点播整个监控系统上所有监控点的数据，这个过程对用户而言也是透明的。
(3)基于云技术的存储方案
当前，安防行业可谓“云”山“物”罩。随着视频监控的高清化和网络化，存储和管理的视频数据量已有海量之势，云存储技术是突破IP高清监控存储瓶颈的重要手段。云存储作为一种服务，在未来安防监控行业有着可观的应用前景。
与传统存储设备不同，云存储不仅是一个硬件，而是一个由网络设备、存储设备、服务器、软件、接入网络、用户访问接口以及客户端程序等多个部分构成的复杂系统。该系统以存储设备为核心，通过应用层软件对外提供数据存储和业务服务。
一般分为存储层、基础管理层、应用接口层以及访问层。存储层是云存储系统的基础，由存储设备(满足FC协议、iSCSI协议、NAS协议等)构成。基础管理层是云存储系统的核心，其担负着存储设备间协同工作，数据加密，分发以及容灾备份等工作。应用接口层是系统中根据用户需求来开发的部分，根据不同的业务类型，可以开发出不同的应用服务接口。访问层指授权用户通过应用接口来登录、享受云服务。其主要优势在于：硬件冗余、节能环保、系统升级不会影响存储服务、海量并行扩容、强大的负载均衡功能、统一管理、统一向外提供服务，管理效率高，云存储系统从系统架构、文件结构、高速缓存等方面入手，针对监控应用进行了优化设计。数据传输可采用流方式，底层采用突破传统文件系统限制的流媒体数据结构，大幅提高了系统性能。
高清监控存储是一种大码流多并发写为主的存储应用，对性能、并发性和稳定性等方面有很高的要求。该存储解决方案采用独特的大缓存顺序化算法，把多路随机并发访问变为顺序访问，解决了硬盘磁头因频繁寻道而导致的性能迅速下降和硬盘寿命缩短的问题。
针对系统中会产生PB级海量监控数据，存储设备的数量达数十台上百台，因此管理方式的科学高效显得十分重要。云存储可提供基于集群管理技术的多设备集中管理工具，具有设备集中监控、集群管理、系统软硬件运行状态的监控、主动报警，图像化系统检测等功能。在海量视频存储检索应用中，检索性能尤为重要。传统文件系统中，文件检索采用的是“目录-》子目录-》文件-》定位”的检索步骤，在海量数据的高清视频监控，目录和文件数量十分可观，这种检索模式的效率就会大打折扣。采用序号文件定位可以有效解决该问题。
云存储可以提供非常高的的系统冗余和安全性。当在线存储系统出现故障后，热备机可以立即接替服务，当故障恢复时，服务和数据回迁;若故障机数据需要调用，可以将故障机的磁盘插入到冷备机中，实现所有数据的立即可用。
对于高清监控系统，随着监控前端的增加和存储时间的延长，扩展能力十分重要。市场中已有友商可提供单纯针对容量的扩展柜扩展模式和性能容量同步线性扩展的堆叠扩展模式。
云存储系统除上述优点之外，在平台对接整合、业务流程梳理、视频数据智能分析深度挖掘及成本方面都将面临挑战。承建大型系统、构建云存储的商业模式也亟待创新。受限于宽带网络、web2.0技术、应用存储技术、文件系统、P2P、数据压缩、CDN技术、虚拟化技术等的发展，未来云存储还有很长的路要走。
大微是什么意思?
1. 大微一词是“大数据微服务”的缩写，它代表了一种基于大数据的微服务架构。2. 大微架构旨在解决传统大数据架构面临的问题，通过将大型系统拆分成多个独立运行的微服务来实现。3. 这些微服务具有松耦合特性，可以独立部署和运行，互不干扰。4. 微服务的隔离运行确保了高可用性，即单个服务的故障不会影响...
大数据存储平台必须具有弹性
位于VSP 或HUS 之上的HNAS 和HCP 网关不仅可以充分利用模块存储的可扩展性，而且可以享受到通用管理平台HitachiCommand Suite 带来的好处。HNAS 和HCP 为大数据的存储提供了一个优良的架构。大数据存储平台必须能够不受干扰地持续扩展，并具有跨越不同时代技术的能力。数据迁移必须在最小范围内进行，而且要在...
大数据引擎的组成结构
百度大数据引擎包括开放云、数据工厂和百度大脑三个核心组件。百度将通过平台化和接口化的方式，对外开放其大数据存储、分析和智能化处理等核心能力，这也是全球首个开放大数据引擎。 据悉，百度的合作机构和传统企业，将能够在线使用百度的大数据架构，处理自身积累的大数据，同时融合百度大数据技术进行挖掘处理，...
详解大数据存储:哪些问题最容易出现
“大数据”应用除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题，它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量，而且还不会像...
推送是哪里来的 大数据
详细介绍：目前围绕Hadoop体系的大数据架构包括：传统大数据架构数据分析的业务没有发生任何变化，但是因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改造，那么此类架构便是为了解决这个问题。依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能...
大数据怎么样需要学习什么知识?
以上就是笔者总结学习阶段，如果还想了解更多的知识，还可以关注一些如“大数据cn”这类公众号，建议每个想要学习大数据的人，按照这个学习阶段循序渐进，不断完善自己的知识架构，提升自身的理论知识，然后找一个合适的项目，跟着团队去做项目，积累自己的经验，相信会在大数据的舞台上展现出很好的自己！
大数据专业岗位有哪些
大数据专业的岗位种类繁多，涵盖了系统的研发、应用开发、数据分析、数据可视化以及数据安全等多个领域。1. 大数据系统研发工程师：这些专业人才负责大数据系统的研发工作，包括构建大规模非结构化数据模型、大数据存储、数据库架构设计、数据库优化以及数据中心的结构设计等。他们还需要管理数据集群的日常运作和...
云计算与大数据专业的主要课程是什么
大数据的基础知识，科普类的，个人去买本书就行了，大数据时代这样的书很多介绍的大数据的。另外大数据的技术，如数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现。大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。主修课程：面向对象程序设计、Hadoop...
大数据学习需要哪些课程?
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科。培养面向多层次应用需求的复合型人才。想要学习大数据课程推荐选择【达内教育】。大数据专业全称数据科学与大数据技术。【大数据】需要学习的课程：1、大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。2、大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、...
大数据处理在实际生活中有哪些应用
现在越来越多的行业和技术领域需要用到大数据分析处理系统。说到大数据处理，首先我们来好好了解一下大数据处理流程。1.数据采集,搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来，感觉有些数据没用（刚开始做只想着...
啜娅丹郁： 内存数据库从范型上可以分为关系型内存数据库和键值型内存数据库.在实际应用中内存数据库主要是配合oracle或mysql等大型关系数据库使用,关注性能.作用类似于缓存,并不注重数据完整性和数据一致性.基于键值型的内存数据库比关系...
邕宁区15887379065： 常用的大数据技术有哪些 - ？
啜娅丹郁： 大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现. 1、数据收集:在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节.根据MapReduce产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4...
邕宁区15887379065： 传统的存储数据方式是什么? ？
啜娅丹郁： 三种存储方式:DAS、SAN、NAS三种存储类型:块存储、文件存储、对象存储块存储和文件存储是我们比较熟悉的两种主流的存储类型,而对象存储(Object-based ...
邕宁区15887379065： 传统数据库结构主要有什么? - ？
啜娅丹郁： 传统数据库是关系型数据库,开发这种数据库的目的,是处理永久、稳定的数据.关系数据库强调维护数据的完整性、一致性,但很难顾及有关数据及其处理的定时限制,不能满足工业生产管理实时应用的需要,因为实时事务要求系统能较准确地预报事务的运行时间.
邕宁区15887379065： 有哪些主要的分布式存储系统?能不能给简单介绍一两句嘛? - ？
啜娅丹郁： 1.HadoopHDFS(大数据分布式文件系统),这个适用于商用硬件上高数据吞吐量对大数据集的访问需求.它效仿谷歌文件系统(GFS),数据在相同节点上以复制的方式进行存储以实现将数据合并计算的目的.该系统的主要设计目标包括:容...
邕宁区15887379065： 传统存储方式利弊有哪些? - ？
啜娅丹郁： 数据传统存储方式 在目前的数字领域中,最常用的无非是如下四种存储方式:硬盘、DAS、NAS、SAN. 1.硬盘 无论是DVR、DVS后挂硬盘还是服务器后面直接连接扩展柜的方式,都是采用硬盘进行存储方式.应该说采用硬盘方式进行的存储...
邕宁区15887379065： 大数据都需要学什么? - ？
啜娅丹郁： 基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis.hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍. 大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop. 大数据架...
邕宁区15887379065： 数据的储存结构有哪几种?？
啜娅丹郁： **线性存储结构 **树形存储结构 **图形存储结构 线性存储结构:包括顺序,链接,索引,散列四种
邕宁区15887379065： 数据仓库的技术结构有哪些 - ？
啜娅丹郁： ? (一)数据源 是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉.通常包括企业内部信息和外部信息.内部信息包括存放于 RDBMS 中的各种业务处理数据和各类文档数据.外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等; (二...
邕宁区15887379065： 现代数据库中最常用的数据存储结构是什么 - ？
啜娅丹郁： 目前是最常用的四类数据库是: 关系型数据库,是按链表或是顺序结果进行存储的. 树型数据库,是按树型结构进行存储的. 网状数据库,是按图结构进行存储的 对象数据库,是按顺序结构或是链表结构下的块方式进行存储的!每一个对象存储在一个单独的块单元中. 目前最常用的是关系型与对象数据库. 删除学生表中所有男生信息. 查询学生表中所有总分大于85的学生的姓名与总分.
