数据存储的探讨

随着信息化进程加速,数据爆炸性的增长使得数据的存储变得尤为重要.本文介绍了当今数据存储领域中的三种主流存储模式DAS、SAN、NAS,并对这几种模式进行了分析比较.最后,结合运用实际提出了选择数据存储的见解.     

数据存储方案分析

指出了企业数据存储的重要性和必要性，介绍了当前在数据存储领域里已经存在的几种存储模式，分析了DAS、SAN、NAS几种存储模式的特点，并对这几种模式的优、缺点进行了比较，最后针对不同企业对数据存储的不同需求，提出了企业数据存储方案的选择原则和基本方法。     

数据存储方案分析

指出了企业数据存储的重要性和必要性,介绍了当前在数据存储领域里已经存在的几种存储模式,分析了DAS、SAN、NAS几种存储模式的特点,并对这几种模式的优、缺点进行了比较.最后针对不同企业对数据存储的不同需求,提出了企业数据存储方案的选择原则和基本方法.     

多重数据存储优化模式研究概述

本文运用文献法和逻辑分析法对数据的多重存储方式进行了深层次探究,指出现有的数据储存方式没有达到保护数据的初衷,数据存储方式不合理。针对现有的存储模式,提出了多重数据优化模式,主要有自动精简配置模式、重复数据删除、自动分层、存储虚拟化以及数据压缩,从而提高存储效率。     

隐私保护云存储架构的研究

随着计算机信息产业的发展,数据量正在以几何级数的方式迅速增长,传统的单机模式很难满足大量的数据存储任务,且企业软硬件维护成本高昂。云存储的出现为上述问题的解决提供了可能,然而近年出现的问题引起了人们对云存储的隐私安全的思考。介绍了近年来研究学者们在云存储隐私保护方面所做的工作,提出了一种基于非对称加密挑战-应答模式身份认证的加密搜索隐私保护机制,对今后云存储数据隐私保护的可能发展方向做了预测。     

云存储安全关键技术分析

随着云计算的流行,云存储也得到了广泛的关注和支持。但云存储自身的数据安全问题阻碍其推广应用,云存储的安全问题也不仅仅是传统安全能够完全解决的,这其中涉及到一些新的关键技术和管理技术。本文主要对云存储安全中的数据加密存储与检索、密文访问控制等关键技术进行了分析。     

OceanBase分布式存储引擎

OceanBase是一个分布式关系型数据库,其目的是存储海量的高速增长的结构化数据,以廉价的服务器集群实现高可用、高可扩展、高性价比的服务.OceanBase采用内外存混合存储的模式,使用内存存储增量(新写入)数据,而使用外存存储基线(只读)数据,并将基线数据划分成大致等量的数据分片并采用分布式B+tree的形式将分片存放在很多的数据服务器上,利用定时合并机制不断将增量数据与基线数据融合.本文介绍OceanBase基线数据存储的基本结构和分布方式、定时合并机制,以及基线数据在OceanBase中的具体存储格式的设计和实现.     

基于区块链的电力营销数据存储机制

随着电力的发展电力营销数据持续增长,传统的集中式数据存储模式已经不能满足电力业务数据存储的安全性和高效性需求.针对上述问题,提出了一种基于区块链的多级加密电力营销数据存储架构,该存储架构以区块链技术作为底层技术支撑,结合分布式存储提供稳定性高、安全可靠的电力数据存储方案.同时在区块链的基础上提出多级加密机制,该机制支持电力数据上链及电力数据传输等流程的逐级加密及验证,使得电力数据存储的安全性得到进一步的保证.通过创建分布式存储设施,对提出的存储机制与集中式存储机制进行对比实验,分析实验结果发现提出的存储机制在电力数据存储方面相比于传统的存储机制在系统延迟、响应时间和吞吐量上都更具有优势,表明了该存储机制合理可行,具有良好的应用前景.     

云存储原理及发展趋势

云存储作为一个新兴的研究和应用领域,由于其快速部署、低成本、灵活调整规模等优势被越来越多的企业应用。本文基于云存储的概念,具体分析了云存储系统构架模式、技术优势及特点,与传统的存储架构模式进行了对比,并就未来云存储发展趋势作了深入探讨。     

云存储数据缩减技术研究

基于云计算应用中的云存储技术,使数据存储变得安全可靠和易管理。在云存储技术数据存储的过程中,不仅考虑数据读写的速度,还得处理数据存储效率,以便满足当前海量信息存储的需求。云存储中的数据缩减技术可以缩减数据信息量,提高存储的效率,满足数据存储急剧的要求。通过对几种数据缩减技术进行比较研究分析,探讨了对数据处理后存储的效率以及每项技术发展状况,为用户选择云存储数据缩减技术提供有力的参考。     

存储区域网在企业数据存储中的应用研究

随着科技的进步和时代的发展,由服务器直接连接和管理存储设备的传统网络存储模式已难以满足企业日益增长的信息传输、存储和管理的需求,在这种情况下,存储域网络(Storage Area Network,SAN)便应运而生.     

基于NAS的实验室气象数据存储解决方案

通过分析网络附加存储（NAS）的特点及其相对直接连接存储（DAS）的优点,提出将NAS的存储方案应用于实验室的网络数据存储中,有效解决传统数据存储及共享中存在的问题。     

校园网络存储模型

随着现代校园网络的发展与完善,作为全校数据存储与发布媒体其要求存储系统能更好的解决数据存储量大、数据类型复杂、数据共享度高及数据操作复杂等问题。本文首先分析了存储局域网络与网络附加存储这两种企业级网络存储模型的特点,对把网络附加存储的文件共享特性与存储局域网络的高速存储特性相结合进行了分析。提出了一种能更好满足校园网络要求的存储模型。     

基于Hadoop企业私有云存储平台的构建

针对企业级用户面临文件和数据量的指数级增长,现有的文件存储设施不能适应业务增长问题,提出基于Hadoop构建企业私有云存储平台,通过采用Linux集群技术、分布式文件系统和云计算框架,实现海量数据存储和高速数据处理业务。比较了私有云存储和传统存储模式,分析了私有云存储技术优势和可行性,提出企业私有云存储架构模型。分析结果表明:企业私有云存储平台适用于关键业务应用、在线事务处理,满足企业对海量数据存储、数据规模易扩展性的要求。     

云存储中数据安全访问的研究

随着云存储的日益发展,将数据外包存储在不可信的第三方越来越普遍。即使用户对数据进行了加密,攻击者仍然能够通过分析访问模式获得存储数据的信息。在外包存储应用中,无关RAM允许客户对不可信服务器隐藏数据的访问模式,攻击者无法获取数据的有用信息。提出一种新的无关RAM结构,对客户的每个请求仅需常量级代价和少量客户端存储空间即可实现数据的无关访问。     

云计算环境下的数据存储与管理技术研究

通过对比传统数据存储模型和数据管理模型,阐述了云计算环境下数据存储和管理所带来的挑战,包括数据安全、数据可用性、数据一致性和数据性能等方面,并对现有的解决方案进行了分析。着重介绍了对象存储和分布式文件系统等主流的云存储技术,分析了优势和应用场景,最后总结了云计算环境下的数据存储和管理技术的研究现状和未来发展方向,提出了当前面临的挑战和未来的发展趋势。采用文献综述和案例分析的研究方法,得出结论：云计算环境下的数据存储和管理技术的发展是不可避免的趋势,需要在数据安全、数据可用性、数据一致性和数据性能等方面不断创新和完善。同时,对象存储和分布式文件系统等新兴的云存储技术有着广阔的应用前景。     

网格环境下的数据存储研究

解决好网格环境下的数据存储是实现全球性数据共享的基础,研究了网格环境下数据存储的主要技术．基于开放网格服务体系结构(OGSA),存储主要是通过存储服务来实现的,给出了存储服务注册方法、存储服务实例应用,结果表明,使用服务的方式实现数据存储具有重要的应用价值。     

基于Java和XML的分布式数据存储架构

探讨了一种基于Java和XML技术的分布式存储结构,该结构主要用于解决异构的数据存储和数据交互问题,构造了一种Internet环境下的分布式数据存储模式.在对分布式存储结构进行概述的基础上提出了具体的结构模型,并且论述了实现该结构所需的技术和手段.     

基于ILM海量存储的应用研究

随着存储技术的发展,海量存储已经越来越普遍。如何管理并使用好这些海量信息,成为海量存储面临的一个新的问题。鉴于数据都有自己的生命周期,引入ILM(信息生命周期管理)的海量存储模式,试图找寻能够解决海量存储中降低成本,保持数据完整性,提高数据使用率的一种方式。     

面向分散式存储的云存储安全架构

针对云存储系统和应用过程中的数据安全性问题,提出了一种面向分散式存储的云存储安全架构.该架构采用信息扩散法、分散存储管理、数据自举恢复等技术,分层实现存储数据在云存储中完成应用系统的数据安全存储管理和传输.该方法通过检查可用片重新计算数据片中所有的数据,若存在受损数据,则根据互为冗余的存储设备数据加以恢复,从而提高数据的可用性,从数据传输到存储,都建立了相应的保护措施进行云存储层与其他层间的安全防范,实现了数据的有效防护.仿真测试表明,该架构在保证数据高安全性的同时提高了系统的整体性能.