大数据存储方式

◆查询监控:Mongo包含一个监控工具，用于分析数据库操作的性能。◆复制和自动故障转移:Mongo 数据 library支持数据服务器之间的复制、主从模式和服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余和自动故障转移。◆高效传统存储模式:二进制数据并支持大型对象(如照片或图片)。◆自动分片支持云级可扩展性(早期alpha阶段):自动分片功能支持水平数据库集群，可动态添加额外机器。

big数据存储主要使用noSQL。这个数据库有几个特点。一个是针对大数据环境的，分布式的，一个是操作性很强的。一般是单机版，因为最强大的关系数据 library是事务，分布式环境下的东西很难实现，所以关系数据 library通常是单机版，另一个是关系数据 library，计算层次更高，是对表的操作。

很多专家认为数据 era 存储应该是分布式的存储并呈现出与计算相结合的趋势。当然，不同的专家对整合有不同的理解。SNIAChina技术委员会主席雷涛表示，在数据的当前时代，由于数据在TB和PB级别的快速膨胀，传统的数据迁移工作已经不太现实，于是存储 server出现了新的。在这种架构下，数据不再移动，而是写完后分散在存储中，其计算节点与数据旁边的CPU合并，数据离计算越来越近。

华为存储产品线市场部部长景宁认为，大数据带来了三大变化，包括从集中式到分布式，从横向到纵向，从以计算为中心到数据。综上，是在大。2013年，华为存储产品线升级了概念，变成了“留之以用，融之以未来”。景宁说，融合架构是我们面对大数据挑战的一个很好的选择。

PB或多PB基础架构和传统大规模数据 set的区别就像白天和黑夜的区别一样，就像笔记本电脑上的数据和RAID阵列上的数据的区别一样。Day在2009年加入Shutterfly的时候，存储已经成为公司最大的一笔开支，而且增长速度很快。每个N PB额外的存储意味着我们需要另一个存储管理员来支持物理和逻辑基础设施。日说面对大规模-1 存储，系统会更频繁的出问题，任何管理过大。

RAID问题的标准答案是复制，通常采用RAID阵列的形式。但Day表示，面对海量的数据，RAID在解决问题的同时，可能会产生更多的问题。在传统的RAID 数据 存储方案中,数据的每个副本都是镜像的,存储位于阵列的不同磁盘中，以确保完整性和可用性。但这意味着每个镜像的存储 数据将需要超过其自身存储5倍的空间。

目前物联网的存储模式有以下几种模式:1 .Local 存储和数据 存储通过在设备内部连接闪存在本地或本地网络服务器上实现。2私有云存储，企业或组织通过假设私有云的方式，将物联网节点中的所有数据聚合到私有云内，随时可供查询和调用。3公有云，将sink节点的所有数据上传到公有云，方便管理和随时访问，另一方面配合城市云平台实现大数据的分析预测。

存储Media:数据Central存储Media通常包括硬盘、固态硬盘(SSD)、光盘、磁带等。硬盘和固态硬盘通常在线使用存储，即可以快速读写数据，光盘和磁带用于长期存档存储。存储Architecture:数据Central存储Architecture通常包括直连存储(DAS)、网络连接存储(NAS)和/123。DAS将存储设备直接连接到服务器，NAS通过网络连接存储设备和服务器，SAN通过专用网络连接存储设备和服务器。

SATA和SAS是硬盘和SSD的接口协议，FC和iSCSI是存储 network的协议，用来连接存储设备和服务器。存储System:数据Central存储System通常包括存储 controller、存储 pool、RAID等，存储控制器负责管理存储设备和服务器之间的传输和存储操作，存储池是将多个-。RAID是一种数据保护技术，可以在多个存储设备之间对数据进行冗余备份，提高数据的可靠性和容错性。