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浦東新區云存儲服務設置

來源: 發布時間:2022-06-16

“大數據”通常指的是那些數量巨大、難于收集、處理、分析的數據集,亦指那些在傳統基礎設施中長期保存的數據。大數據存儲是將這些數據集持久化到計算機中。大數據存儲和傳統的數據存儲的不同:大數據應用的一個主要特點是實時性或者近實時性。類似的,一個金融類的應用,能為業務員從數量巨大種類繁多的數據里快速挖掘出相關信息,能幫助他們先于競爭對手做出交易的決定。數據通常以每年增長50%的速度快速激增,尤其是非結構化數據。隨著科技的進步,有越來越多的傳感器采集數據、移動設備、社交多媒體等等,所以數據只可能繼續增長。總而言之,大數據需要非常高性能、高吞吐率、大容量的基礎設備。當總控機檢測到工作機發生故障時,需要將服務遷移到其他工作節點。浦東新區云存儲服務設置

分布式存儲系統是將數據分散存儲在多臺單獨的設備上,并且能夠橫向擴展,利用多臺存儲設備分擔存儲負荷,利用元數據服務器定位存儲信息,它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率,還易于擴展。同時,可以將這些分散的存儲設備構建成一個虛擬的大存儲池,供上層應用來使用。市場上諸多集群存儲、并行存儲,云存儲等,其實都是基于分布式的架構,只是廠商不同叫法不同。較近幾年,這種分布式架構的存儲系統正在逐步替代傳統的存儲架構,尤其是在非結構化數據的存儲領域發展非常迅猛。虹口區存儲服務信息推薦大部分系統為單層結構,在系統中對每個數據分票維護多個副本。

存儲服務定義和服務申請靈活分離,管理員更專注存儲服務定義和監控:傳統存儲系統中,設備的管理和業務的發放都是由系統管理員完成,系統管理員不但要關注存儲RAID、Pool和LUN如何創建,還要關注應用有哪些,把哪些存儲分配掛載給對應的應用。當企業業務和存儲系統復雜龐大時,存儲資源很難充分利用或匹配多樣的業務。實現了服務定義和服務申請靈活分離,首先,管理員把企業內所涉及的應用進行SLA標準化定義、通過不同Tier匹配到不同存儲Pool,然后,再由知道業務和存儲服務租戶去申請存儲資源,實現存儲資源和應用的精細化匹配。管理員只對系統進行運維、度量和監控。

分布式存儲要點:部署方式:分布式存儲當前對硬件CPU處理能力要求不是很高,但是對硬盤和網絡的能力要求相對較高,其關鍵本質是提升IO讀寫能力而非計算能力。分布式存儲在部署上,主要面臨如下重要問題:硬件選型、組網架構和解耦。硬件選型:分布式存儲主要基于通用服務器部署,對于CPU而言沒有太大特殊性能要求,但是對于硬盤則由較高要求。一般地,按照硬盤本身特性,SAS和SATA的機械類硬盤,更多滿足大容量的場景;而SSD硬盤則便于滿足高性能的場景。此外考慮容量和性能的均衡性,采用HDD+SSD的混合配置。分布式存儲有著豐富的個人存儲資源、用戶內容貢獻價值和市場交換上擁有巨大的潛力。

分布式存儲要點:組網架構:分布式存儲網絡一般分為三個平面,即業務平面、管理平面和均衡平面。業務平面,即外部訪問和使用分布式存儲、進行數據讀取的平面;管理平面,即分布式存儲管理軟件對存儲節點進行管理的平面,包括上下電、監控和維護操作等;均衡同步平面即存儲節點之間進行副本數據同步和負載均衡的平面。組網協議上,通常采用IP協議進行通信和傳輸,在特殊場景,例如對時延敏感場景,也可以采用RDMA網絡用于業務平面和均衡同步平面。存儲系統設計時需要在一致性和可用性之間權衡,在某些場景下,不允許丟失數據。虹口區存儲服務信息推薦

存儲層級內的優化技術:構建存儲系統時,需要基于成本和性能來考慮。浦東新區云存儲服務設置

大數據由于其來源的不同,具有數據多樣性的特點。對于傳統的數據庫,其存儲的數據都是結構化數據,格式規整,相反大數據來源于日志、歷史數據、用戶行為記錄等,有的是結構化數據,而更多的是半結構化或者非結構化數據,這也正是傳統數據庫存儲技術無法適應大數據存儲的重要原因之一。所謂存儲格式,也正是由于其數據來源不同,應用算法繁多,數據結構化程度不同,其格式也多種多樣。因而大數據的存儲或者處理系統必須對多種數據及軟硬件平臺有較好的兼容性來適應各種應用算法或者數據提取轉換與加載。浦東新區云存儲服務設置

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