数据中心存储技术

1。DAS(DirectAttachedStorage)直接附加到存储。DAS的这个存储模式和我们普通的PC 存储架构是一样的，外部的存储设备都是直接附着在上面的。DAS 存储模式主要适用于以下环境:(1)对于小型网络，数据量存储很小，不是很复杂，所以采用这种存储模式不会对服务器造成很大影响。

(2)地理上分散的网络虽然企业整体的网络规模很大，但是在地理上是分散的，通过SAN或者NAS把它们互联起来是非常困难的。此时各分公司的服务器也可以采用DAS 存储模式，这样可以降低成本。(3)特殊应用服务器在一些特殊的应用服务器上，比如微软的集群服务器或者一些数据库使用的原始分区，要求存储 devices直接连接到应用服务器上。(4)提高DAS 存储的性能在服务器与存储的各种连接方式中，DAS一度被认为是一种效率低下的结构，不便于数据保护。

大数据存储及应用特点和技术路线分析大数据时代，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，对存储数据量的需求在增加；另一方面，对数据的有效管理提出了更高的要求。大数据对存储 device的容量、读写性能、可靠性和可扩展性提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成、数据安全、数据稳定、系统可扩展性、性能和成本。

其共同特征可以概括为3V:量、速、变(大规模、高速度、多样性)。大数据具有数据量大、增长快的特点。其数据规模已经从PB级增长到EB级，并且还在根据实际应用和企业二次开发的需要不断扩大，正在快速向ZB(ZETABYTE)的规模迈进。

.分布式主动/主动数据中心在传统“两地三中心”模式的基础上，针对不同的主动/主动模式部署不同的技术数据中心基于IP地址发布服务，要求设备在前端网络的入口方向(客户端到服务器)支持RHI特性，在出口方向(服务器到客户端)需要网关分离。MPO/MTP光纤跳线符合标准，我们习惯使用Finit。

数据中心存储什么数据取决于它是什么数据中心。比如银行系统的数据中心存储用户数据和账户信息，软件下载网站的数据中心存储各种软件数据。不同数据中心一般根据自身特点有自己的一套管理流程，如备份规则、备份级别、恢复措施、应急措施等。如何处理历史数据取决于数据的类型和数量以及数据的使用频率。对于大量归档数据(Tera或Pera级别)，往往使用大容量低速硬盘或磁带进行备份；而小容量的数据一般可以直接存储在数据备份服务器中；对于非重要数据，可以使用推送备份，既能保证一定的备份量又能减少空间开销。

数据中心存储容量为2000EB。现在全球每天产生大约2.5EB的数据，也就是250万TB左右，虽然不是所有的数据都会传输到互联网上，但是很显然，现有的存储空间是不够我们使用的，尤其是现在大家都把信息存储放在云上，而不是花时间删除东西，数据不断增长，短时间内不会变慢。IDC最近的一项研究显示，2025年，也就是5年后，全球包括亚马逊的云服务器和你的手机在内的数据总量将超过16万EB，其中40%需要存储，因此，将根据需要存储大约640亿TB。