大数据场景下的云存储技术与应用

在大数据时代背景下云存储技术已经为人们的生产、生活带来了巨大的便利,但是与此同时云存储技术的安全性问题也成为制约云存储技术发展的重要屏障。本文通过对大数据场景下云存储技术的分析,阐述云存储技术的具体应用,因此提出完善云存储技术安全性的具体对策。     

大数据场景下的云存储技术与应用

文章认为随着大数据应用规模的扩大,新业务环境和场景对海量云存储需求的迫切,云存储平台需要打破原有的框架,改变组网和管理方式,以满足新的业务需求。文章分析了各种场景,提出了云存储的需求及关键技术等。文章指出大数据需求促进了云存储的发展,而云存储的发展则带动了新的业务应用。     

云存储技术在视频监控中的应用研究

在视频监控系统中应用云存储技术,可以满足高清视频大规模接入、数据存储安全以及数据管理维护的要求,本文首先对云存储技术进行介绍,并对云存储技术的优点以及具体的应用方式进行了探讨.     

大数据场景下的云存储技术与应用

利用U盘、手机以及电脑等设备进行的存储均能够被叫做大数据,通过这种存储方法具有很强的便利性和快速性。但社会的信息来源非常广,数据是源源不断的,大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。所以为了使信息得到更好的存储,有必要引入使用云存储技术。本文先对在大数据场景之下得到云存储技术展开简要的分析,之后说明了在大数据场景之中云存储技术的应用方法。     

面向海量数据的存储技术发展分析

移动终端、智能感应终端设备的快速增加,以及云计算、物联网、人工智能等新兴信息技术的应用普及,使得全球数据总量快速增长,同时,用户对数据应用的实时性要求也在不断提升.海量非结构化、高时效性的数据对存储技术提出了新的要求,大容量、高速读写、高可靠的存储器件以及面向海量数据应用场景的存储架构、存储管理技术成为存储产业研究的热点.本文对数字新时代下海量数据存储需求进行了分析,对面向海量数据的存储技术的发展脉络进行了总结,并探讨了云存储架构及其关键技术.     

面向两级数据中心的软件定义存储研究

随着数据量的爆炸性增长和数据的重要性不断增加,对数据快速准确存储的要求越来越高,存储逐渐成为数据中心云平台发展的瓶颈。文章针对现有存储系统通用缺陷,如软硬件紧耦合,无法满足移动互联网和大数据对存储系统快速、多变的需求等,介绍软件定义存储的优势和定义,分析软件定义存储技术和系统需求,并认识到面向两级数据中心的软件定义存储技术架构,存储系统的软硬件紧耦合设计严重地限制了存储技术的发展,也越来越无法满足移动互联网和大数据时代下,对存储系统快速、多变的需求。文章提出软件定义存储可以非常巧妙地发挥X86服务器的廉价优势,对数据中心的数据进行存储、组织和管理,向上层应用提供安全可靠的、可扩展的、可动态管控的、高效的数据存储服务,并与虚拟化资源池很好地融合,可以极大地提高云平台存储的安全可靠性能。文章认为软件定义存储(SDS)作为一种新的存储系统架构,更适合下一代数据中心的发展。     

分布式集群存储技术在网络高清视频监控中的运用探究

随着我国网络高清视频技术的快速发展,安防视频监控业务也在不断增长,特别是在我国公安部的十三五规划方案当中,对网络高清视频监控的建设工作提出了较高要求。而在云储存、云计算等相关技术快速发展的背景下,高清视频监控技术也逐渐向着大数据和智能化的方向进行转变,通过对分布式集群存储技术进行有效应用,可以满足高清视频监控的存储需求...     

大数据存储技术和标准化

针对目前大数据存储技术的标准化问题和面临的挑战,详述了现有的大数据存储技术以及应用情况,参考并分析现有云存储接口标准,为大数据存储技术的未来发展提出标准化工作建议。     

分布式大数据管理系统的设计与实现研究

社会高速发展的同时,数据也呈现爆炸式的增长,传统的数据库管理系统已经无法满足海量数据的存储需求。云存储技术成为一种新的数据存储方案,在Hadoop分布式系统的基础个,提出了一种基于云计算环境下的分布式大数据管理系统,为海量的文件存储与处理提供平台。对云计算大数据存储系统进行功能分析,同时还对大数据管理系统的框架进行设计,最后通过实验的方式验证了分布式大数据管理系统相比于其他方式的管理系统,处理的速度更快,存储时间更短,存储效率更高。     

云存储技术在政企信息化建设中的应用

结合政府及企业信息化建设过程中的几种应用场景,讨论了不同云存储技术及服务在企业信息化建设中的应用方案,指出了云存储相对于传统存储技术对企业信息化建设的重要影响.     

云存储体系结构及其主要应用

云存储通过网络对分布式存储资源进行整合利用。网络运营商分别使用分布式文件系统、分布式对象存储和分布式表存储这三种存储技术来满足不同的存储需求。文章主要根据三种云存储技术的应用,列举目前市场上多种云存储服务,并且分析这些服务的功能和特性,最后分析云存储的发展趋势。     

面向大数据的分布式存储技术的发展与应用

随着计算机信息技术与互联网信息技术的快速发展,计算机网络技术已经渗透进入各行各业,网络上的信息资源呈现爆发式增长,互联网信息技术的使用给我们的生活带来了极大的便利,但互联网上的信息十分庞杂,给使用者带来了巨大的困扰。大数据时代下的数据存储需求更加多样,传统的数据存储系统已经难以满足大数据存储的需求。本文将深入地研究基于大数据的分布式存储技术,并结合实际案例分析分布式存储技术的应用。     

分布式边缘云架构的区块链系统设计及实现

本文提出了将区块链技术与大数据、智能算法、知识图谱等新兴信息技术相结合,通过边缘云架构的区块链技术平台的分布式存储技术和智能合约监管等关键核心技术,解决大量数据冗余,并在数字乡村、资产管理、应急报送等典型场景中开展广泛的应用,以供各地广电同行参考。     

视频监控中的云存储与大数据

随着视频监控技术的广泛应用,存储数据量较大,处理难度较高,将云存储技术加入视频监控系统功能模块中势在必行.本文首先对云存储技术进行简要分析,其次基于云存储和大数据提出视频监控系统架构,然后对实际应用中需注意的问题进行总结.     

金融机构大数据技术应用创新实践

围绕金融机构大数据建设面临的问题,将大数据、云平台等深度融合应用,在技术和应用层面打造内循环生态圈,满足创新、改造升级、新场景开发等需求,集成包括云、人工智能、图谱、数据模型工具与引擎等在内的技术体系,全面支撑业务的发展与变革。     

云存储在高校数字资源建设中的应用

随着高校数字资源建设步伐的加快,传统的存储技术已不能满足如今资源建设的需求。云存储技术这一新的服务体系,为海量资源存储提供了一个新的方式。本文在介绍了云计算和云存储的基础上,讨论研究了云存储在高校数字资源存储的应用。     

探讨大数据时代的高清视频监控存储

作为云时代海量数据的来源之一,安防视频监控行业产生了海量的非结构化视音频数据和相关数据的存储、管理、分析等应用的要求。文章介绍了大数据下的云存储技术,同时对视频安防监控行业的新技术——云直存技术做了简要介绍。     

大数据预聚合OLAP技术及应用场景探究

随着业务的不断发展,人们已不满足于大数据技术提供的海量存储与离线分析能力,希望能支持联机分析处理(OLAP)场景。然而在海量数据条件下,对OLAP纬度、指标数量、查询的并发度及响应时间都有较高的要求。传统的RMDBS或SQL on Hadoop能力有限,不能有效支撑。以Druid和Kylin为代表的预聚合技术的出现,在较大程度上满足了大数据OLAP场景的需求。文章在简述OLAP技术发展的基础上,分析这类预聚合技术的系统特点及应用场景。     

云存储关键技术及其应用探究

云存储是以数据存储和数据管理为核心的云计算系统,其核心思想是将存储作为一种网络服务便捷高效地在线提供。本文云存储的概念入手,探究了云存储体系架构、云存储技术与传统存储技术的区别以及云存储技术的应用情况。     

虚拟化技术破解存储难题

网络技术飞速发展和普及,催生了许多以数据为基础的应用,而在企业的数据量快速增长的背景下,传统的存储方式已经不能满足企业应用对于存储的需求,类似E—mail、流媒体、数据中心等应用都带来了对存储容量的需求增加。同时,网络存储技术也很难满足用户对数据有效地进行管理,虚拟存储技术成为破解这一难题的“良方”。