你认为一个好的方案应该具备哪些条件呢？遵循上级领导的任务安排是其中之一。我们将开始制定相关的方案。根据您的要求，编辑已经为您挑选出以下相关信息：“数据存储方案”。感谢您访问我们的网站！
数据存储方案【篇1】
虚拟存储故障数据恢复是一个高难度的技术实现，传统的企业级存储采用普通的Raid级别分配LUN空间，基本平行线性分布空间，而虚拟存储技术，LUN的空间分布是动态实现的，可以把很多个物理硬盘放在大的盘池中，LUN的空间分配根据需要从盘池中获取相应的空间。一旦整个虚拟存储出现故障，要找出LUN的空间分配，则需要把LUN的地址描述信息找出来，才能还原LUN的真实空间分布。
达思数据恢复中心多次处理IBMV7000存储故障的数据恢复，小编整理出来供大家参考。
1、 IBMV7000虚拟存储数据恢复的故障描述：
在IBM V7000上引入两个外部磁盘，每个mdisk大小12TB左右，把这两个mdisk划分在一个盘池中，然后从这个盘池中划分出两个LUN，第一个15TB,第二个LUN10TB，这两个LUN采用精简模式分配空间。由于误操作，把硬盘池删除掉，导致两个LUN数据丢失，不能访问，需要进行数据恢复。
2、 IBMV7000虚拟存储数据恢复磁盘划分原理：
“虚拟”两个字是IBM V7000存储的精髓，特别是对精简模式的LUN的划分，假如你划分一个15TB的LUN，精简模式，这个LUN实际在这个盘池中，最小分配768KB就足够了，随着对LUN格式化，写入数据，这个空间就会慢慢增加，而这个增加的存储空间，就会有相应的信息来记录，这个就是map指针记录表。
LUN的最上一级map指针，记录着这个LUN使用了哪些extents，而extent是从这个盘池中获取的，这个案例一个extent是1GB。在盘池中的每个mdisk，会划分成诺干个extent，从小到大进行编号，当LUN在分配空间时，就会在map表中记录，哪些mdisk的哪些extents给这个LUN使用。而一个extent的内部，又分成诺干个512扇区的空间，这一层还有一个map表，记录着哪些512扇区给LUN的那个逻辑地址上使用，因为512sec在整个盘池中实在是太多了，就使用间接指针的方式来记录，空间越大，间接指针的'级别就用得越高，比如15TB的LUN，间接指针就会用到4级，才能描述整个LUN的512sec数量级位置。
这就是所谓的虚拟概念，就像银行的信用卡额度，你用多少钱，就分配给你多少钱，不会一次性把这个额度的钱都给你，让你去消费，而是你用多少，他就给你多少，在这个额度范围内，银行会有记录，记录这些钱什么时间用，使用多少，这个就相当于LUN的空间分配一样。账单都是记载在银行的数据库里，LUN的空间分配是记录在V7000控制器上。
3、 IBMV7000删除盘池原理：
删除盘池，连带这个盘池中的LUN信息也会删除掉，LUN的空间分配map表也会从控制器中清除掉，如果一个LUN在分配空间时，采用非精简模式，这个LUN的空间在mdisk上的划分是连续的，即便没有空间分配map表，也可以从mdisk中的连续空间上获取原先LUN使用的extents，这样删除盘池以后，数据恢复就相对容易一些。而我们要恢复的LUN都采用精简模式分配空间，没了extents的map表，在还原这个LUN的空间分配时，是有很大的难度。就像银行的账单被删除了，银行卡还在，你是没有办法直接把你消费记录打印出来的，除非你能保留所有的消费凭证，比如银行消费短信，纸质记录等等，你才能租略统计出你的消费记录。LUN的分配地址空间也一样，没了记录，只能根据mdisk内部指针收集、统计、排查，最后才有可能还原出来。
4、 关键点：IBM V7000虚拟存储的数据恢复解决方案：
根据以上原理的分析，要能成功恢复出数据，必须把LUN的空间分配弄清楚，才有可能数据恢复成功。IBM V7000虚拟存储是个比较新的概念，首先要弄清楚存储架构，我们毕竟不是这个产品的设计者，对它知道的不多，要了解盘池，了解extents,了解LUN的划分原理，了解指针结构等等，这个分析得从v7000测试开始，反复测试，反复分析，才能得出相对可靠的结论，这个过程花费了很长时间。
现在的工作是，把这两个mdisk上的所有级别的指针地址位置，指针内容，指针级别都收集出来，做到准确无误，这个工作基本完成。后面的工作就是想办法把这些指针内容，通过统计方式，把LUN空间还原出来，这个工作是数据恢复的最后阶段，能否恢复成功，就看统计连接技术，因为空间大，指针多，难度大，时间会不确定!
5、 总结：
IBMV7000研究到现在，总算把整个底层存储结构弄明白，弄明白后，还是没能见到曙光，还需要投入大量的体力脑力劳动，才有可能成功。
举个例子：练习兵乓球时，有个发球机，里面装着2万个球，白球1万个，黄球1万个，白球和黄球都从1-1万编号，有两个人在练习，发球机看谁空闲就把球发给谁，随机发球，发球机会记录哪个球发给谁，当把球都发出去了，地上就是满地的2万个球，我们从发球机上的记录可以看出哪个球发给哪个人。不幸的是，有一次发球机发完所有的球后，发生电路短路，烧掉了，所有记录没了，请问，我们还有什么办法分辨出哪个球发给哪个人么?
我想大多数人会回答：不能!
但是有一个人经过多方思索和考察，说他能!这个人的解决办法是什么呢?各位可以想想。
答案：这个人经过观察，发现这个练球室装有4个摄像头，他说就可以根据这4个摄像头的录像回放，从不同角度观察每次发球的细节，然后手工记录下来，就能还原整个发球记录信息!这个工作需要花费大量的时间和精力!
数据恢复技术也是一样的道理，从不同角度，不同思维，去寻求相应的解决办法。
在数据恢复技术上研究IBMV7000就像在研究一个未知的课题，你只能根据经验、技术、创新思维等等往前挖掘新的信息，然后在不断的推进，直到最后拨云见晴天。这不是一个普通的数据恢复案例，这是一个国际计算机巨头IBM设计出来的专业虚拟化存储，要想在短期内去吃透，没有深厚的底层结构分析经验，是不可能完成的。我相信，IBM工厂级即便是产品设计者，对于这种恢复技术，未必能实现成功恢复，他们甚至直接给出否定的答案：不能恢复!按照我的理解，这个只能从旁门技术去实现数据重现，数据恢复技术的魅力大概如此!
数据存储方案【篇2】
目前HIS , PAC S等系统数据是医院的核心业务数据，普遍存在业务数据增长速度快、并发访问量大等问题，因此，要求存储系统具有安全性高、响应速度快、稳定性高、容量大等特点。
对于HIS系统而言，系统数据库主要为Oracle或Sybase，要求存储系统具有很高的实时性和连续性，提供7 x 24小时不间断服务。PACS有别于HIS等其它医学信息系统的最重要一点就是:海量数据存储。一个大型的医院拥有大批现代化的大型医疗影像设备，每天影像检查产生的数据量多达4个GB左右(未压缩的原始数据)，一年数据总量大约1200 GB。而随着医院的业务飞速发展和新的影像设备的引进，这一数据量还可能进一步增长。此外，在线数据随机存取的效率也是一个非常关键的问题。
通过以上分析，医院存储系统的设计采用分级存储的架构，将存储分成在线存储、近线存储和离线存储三级结构。该存储架构能够实现高容量和高效率的要求，低速超大容量存储设备(离线存储)用作永久存储;高速存储设备用作在线数据存储，确保在线数据的极高效存取;近线存储首要保证大容量，实现对访问量不大的数据的存储，要求寻址迅速、传输率高。对于三年以上的历史数据保存在离线存储设备里，在线存储、近线存储设备仅保存最近三年的数据。同时要求对数据全方位保护，支持容量增长的高度可扩展性。
数据存储方案【篇3】
大数据存储解决方案：应对数据爆炸时代的挑战
引言
在当今数字化时代，数据量以前所未有的速度爆炸增长，企业和组织面临着如何有效存储、管理和分析这些海量数据的巨大挑战。大数据存储解决方案应运而生，成为数据管理领域的重要工具。本文将详细介绍大数据存储解决方案，包括常见的存储技术、架构和策略，以及一些成功案例，旨在为读者揭示大数据存储的重要性和应对数据爆炸的有效方法。
第一部分：大数据存储技术
1. 分布式文件系统
分布式文件系统是大数据存储的基础。它将数据分散存储在多个节点上，并提供高可靠性和可扩展性。Hadoop分布式文件系统（HDFS）是最常见的分布式文件系统之一，它将数据存储在多个节点上，通过数据分片和冗余备份来保证数据的安全性和可靠性。
2. 列式数据库
与传统的行式数据库不同，列式数据库将数据按列存储，提供更高的查询性能和压缩率。它适用于大规模数据分析和 OLAP（联机分析处理）应用。HBase和Cassandra是两个常见的列式数据库解决方案，它们在数据存储和查询方面具有强大的性能。
3. NoSQL数据库
NoSQL数据库是针对大数据存储需求而设计的非关系型数据库。它们提供了高度可扩展、灵活的数据模型，更适合于半结构化和非结构化数据的存储和访问。MongoDB和Couchbase是两个著名的NoSQL数据库，它们在大数据存储方面表现出色。
第二部分：大数据存储架构
1. 传统架构
传统的大数据存储架构通常采用集中式的方式，将数据存储在中心服务器上。这种架构的问题在于，中心服务器的存储和计算能力可能无法满足海量数据的需求，并且存在单点故障的风险。
2. 云存储架构
云存储架构是一种分布式的大数据存储架构，通过将数据存储在云服务器上来解决传统架构的问题。云存储提供了弹性扩展和高可用性，能够满足不同规模的数据存储需求，并且可以根据实际需求按需付费。
3. 边缘存储架构
边缘存储架构是一种新兴的大数据存储架构，将数据存储在边缘节点上，既减少了数据传输开销，又提高了数据的安全性和隐私保护。边缘存储架构适用于物联网和边缘计算等场景，能够更好地支持实时分析和响应需求。
第三部分：大数据存储策略
1. 数据备份策略
数据备份是大数据存储中至关重要的一环。定期对数据进行备份，可以有效防止数据丢失或损坏的风险。同时，备份数据应存储在不同的地理位置，以提高数据的容灾性和可靠性。
2. 数据分区策略
数据分区是将大数据划分成多个较小的分区，以提高数据的查询和处理性能。可以根据数据的特征和访问模式来确定数据的分区策略，例如，按时间、地理位置或用户等进行分区。
3. 数据压缩策略
数据压缩是大数据存储中常用的策略之一，可以有效减少存储空间，并提高数据传输和处理的效率。选择合适的压缩算法和参数，可以根据数据的特点进行灵活调整。
第四部分：成功案例
1. 亚马逊的云存储解决方案
亚马逊的云存储解决方案Amazon S3（Simple Storage Service）已被广泛应用于各个领域。通过简单易用的 API，用户可以随时随地存储和检索任意数量的数据。Amazon S3 提供高度可靠的数据存储和安全性，为用户提供了一个强大的大数据存储平台。
2. 谷歌的列式存储解决方案
谷歌的列式存储解决方案Bigtable是一个分布式的键值存储系统，广泛应用于谷歌的搜索引擎和广告平台。它提供了高度可扩展和高性能的数据存储和检索能力，为谷歌的大数据处理提供了强有力的支持。
结论
大数据存储是有效处理和分析海量数据的关键一步。本文详细介绍了大数据存储解决方案的常见技术、架构和策略，并且通过亚马逊和谷歌的成功案例展示了这些解决方案的实际应用和效果。在面对数据爆炸时代的挑战时，选择合适的大数据存储解决方案将成为企业和组织的关键竞争优势。
数据存储方案【篇4】
2.1分级存储系统设计
通过对医院存储系统的需求分析，设计了一套基于SAN的分级存储、数据保护存储方案，该方案可以满足医院业务数据海量增长、存储系统无缝扩容、保护现有投资等要求，充分体现存储系统的可靠性高、响应速度快、可扩展性强等优势。
在线存储用于对短近期的医疗数据的存储，可供用户随意读取，满足计算平台对数据访问的速度要求，一般在线存储设备为磁盘和磁盘阵列等存储设备，建议采用H3C IX3000，单台IX3000最大支持磁盘数量为336块，采用先进的SAS总线技术，提供72 Gbit / s磁盘访问带宽，能实现多路径冗余和控制器负载均衡，保障整个存储系统的性能和可靠性。
近线存储用于存储不常用的历史数据，通常是采用数据迁移技术自动将在线存储中不常用的数据迁移到近线存储设备上，数据访问的频率不是很高，但要保证数据共享和快速的在线访问。近线存储建议采用1台H3C IX1000存储系统，可容纳16块企业级SATA硬盘，最大容量可达到8TB，最高提供410MB /s的带宽吞吐量和54 , 000 IOPS的处理能力。
离线存储通常采用离线归档的方式，用于对三年以上历史数据的存储，是对在线存储数据的备份，以防范可能发生的数据灾难，要求设备通常具有超大容量、安全性高、成本低等特点。离线存储通常采用磁带库或者VTL(虚拟磁带库)VTL技术通过软件将磁盘阵列仿真成物理磁带库，虽然其内部构造、外观、速度和物理磁带库截然不同，但对于备份软件和主机系统而言，VTL具有磁带识别的特征，可被认作物理磁带库设备。这使得设备在可用性及备份的'可靠性等方面都得到大幅提升，并无缝、平滑地集成到原有系统环境中，配合传统的备份软件和物理磁带库，提高设备使用率和备份性能。VTL建议采用H3C DL1000支持16块SATAII接口磁盘，支持RAIDS数据冗余备份方案，最大有效容量10.STB。
在分级存储系统中，磁盘或磁盘阵列等成本高、速度快的设备，用来存储经常访问的重要信息，而磁带库等成本较低的存储资源用来存放访问频率较低的信息。分级存储的工作原理是基于数据访问的局部性，通过将不经常访问的数据自动移到存储层次中较低的层次，释放出较高成本的存储空间给更频繁访问的数据，可以获得更好的总体性价比。
2. 2数据保护方案设计
医院对医疗数据的安全性要求特别高，要设计数据保护方案和容灾方案。数据的保护不仅是备份，其最终目的是在系统遇到人为或自然灾难时，能够通过备份内容对系统进行有效的灾难恢复。
(1) CDP ( Continuous Data Protection)连续数据保护方案
针对在线、近线存储可采CDP数据保护方案，利用复制、镜像功能模块实现从在线存储到近线存储的数据同步，就可以实时地对在线存储提供数据的全面保护。通过设定的策略会自动的以增量的方式将所需保护的数据通过IP SAN存储网络同步到近线存储设备上。
在近线存储中对复制过来的数据进行持续数据保护，创建基于时间点的多个数据版本。如果在线存储设备受损不能提供业务的处理，可以将对业务数据的访问路径切换到近线存储设备，临时恢复业务处理。如果数据发生逻辑错误，只需寻找出数据所要恢复的适当版本，在线地将某一数据版本恢复到在线存储中，或将整个数据卷回滚到那一时刻点的数据视图，恢复逻辑错误发生后的数据。
(2)远程容灾方案
远程容灾方案的持续数据保护效果比磁带库备份更好，并且可以应对软灾难。每天都可以按照用户设定的策略对数据进行时间点备份，并且备份过程对应用基本没有影响。用户可用选择将数据恢复到前面备份过的任何一个时间点的状态。支持对“渐变式灾难”(如:人为操作错误、应用自身错误、系统溢出、病毒侵袭及网络不法分子入侵等)的保护和恢复。
远程容灾方案使用块增量扫描技术，以最低的带宽实现远程容灾。由于采用了先进的块增量扫描技术，远程容灾过程中传输的数据变量不是基于文件级的变量，而是更小单位的基于磁盘块的变量。这样可以保障数据增量最小，对网络带宽的占用最低。
基于网络层的数据容灾，对主机零干扰。该方案的容灾是在存储系统的网络层实现，具有与主机和存储平台“无关”的特性，在整个数据容灾的过程中不影响应用系统的运行。
远程容灾中心配备Tidemark时间点连续数据保护功能，对容灾中心存储设备中的数据按照事先设定的策略进行连续的时间点备份，保存数据在不同时间点的多个版本，在发生“渐变式灾难”的时候可以通过Time View时间点视图模块打开不同版本的数据进行检查，把数据恢复到发生错误之前最近的时间点。
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数据方案
随着工作不确定因素的增多，方案的作用日益突出，听从公司领导的相关指示。我们需要为上级提供多种工作方案，工作方案是对将要开展的项目做不同角度的分析设计。在这里我向大家推荐一篇关于“应对工作不确定因素增多的有效方案”的文章，我们会尽力为您提供更多的实用建议！
数据方案 篇1
数据安全管理是一项关键性工作，面临的威胁包括系统漏洞、网络攻击、数据泄漏、内部滥用等多种形式。因此，建立有效的数据安全管理方案对企业来说是至关重要的。
首先，要制定一套完整的安全策略和安全管理制度，明确各项数据安全的指导方针和业务流程。例如，制定网络系统的权限和访问规则，制定密码强度和定期更换要求，以及建立审计日志记录和备份策略。在对数据进行备份前，需要对重要数据进行分类，并根据不同的价值和保密等级选择相应的备份策略。同时，还要统一规范公司内部数据传输，禁止在非加密环境下进行敏感数据的传输。
其次，为了防范网络攻击，需要采取多种安全措施。建立培训计划，提高员工对网络安全的意识，避免因为操作失误而引发安全事件。同时，要安装合适的防火墙和加密技术，保护内部网络不受外部恶意攻击的侵害。此外，还需要定期对系统漏洞进行扫描和修补，加强对服务器等关键设备的安全检查，以及对透明的数据传输通道进行监测。
第三，为了避免内部滥用和数据泄露，需要建立合理的权限制度和数据访问控制机制。对于重要且敏感的数据，需要设立访问密码和权限限制，同时要加强对后台管理员等具备高权限的人员的监管与管理。此外，还可以采用数据加密技术，对敏感数据进行加密处理，确保数据的保密性和安全性。
最后，为了保障数据安全，可以考虑引入第三方安全监测和评估服务机构，进行安全性评估和风险控制分析，找出企业数据安全方面存在的风险点，并提供相应的解决方案和技术支持。
综上所述，建立有效的数据安全管理方案需要全方面考虑各种因素，同时需要定期对方案进行评估和调整，确保企业网络数据的安全与稳定运行。在此过程中，企业需要加强对自身体系的了解和掌握，搭建安全组织和安全管理团队，形成以安全推动业务发展的良性循环。
数据方案 篇2
随着信息科技的快速发展，各种设备和平台不断涌现，每个人都经常使用多种设备进行工作和生活。在这个多元化的环境中，人们需要能够在多个设备和平台之间方便地传输和同步数据。因此，数据同步解决方案已成为一个极其重要的问题。
什么是数据同步？
数据同步是指在多个设备或平台之间自动交换、更新和备份数据的技术。通过数据同步，用户可以随时随地访问其数据并进行更新。对于企业来说，数据同步可以提高业务流程的速度和效率。对于个人用户来说，数据同步可以使其更轻松地管理其个人资料和文件。
数据同步的挑战
数据同步技术本身存在一些挑战。其中最常见的挑战包括：
1. 多平台支持：不同的设备和平台需要支持不同的协议和接口。因此，需要确保数据同步解决方案能够支持各种设备和平台，并保持兼容性。
2. 数据安全：数据同步需要遵循严格的安全规则，以防止未授权的访问和数据泄露。因此，数据同步解决方案需要提供强大的加密和认证功能，确保数据的安全。
3. 排他性访问：在多个设备和平台之间同步数据时，必须避免出现冲突和重复数据。因此，数据同步解决方案需要提供一些有效的排他性访问机制，确保数据同步的稳定性和完整性。
4. 带宽和网络限制：由于带宽和网络限制，数据同步速度可能会受到很大影响。因此，解决方案需要具有快速且可靠的同步机制，以确保数据传输的稳定性和效率。
数据同步的解决方案
解决数据同步问题的最常用方法是使用一些专业的数据同步软件或服务。这些解决方案为用户提供了一种快速、可靠、安全和易于使用的方式，使其能够在多个设备和平台之间方便快捷地进行数据同步。
下面介绍几种常用的数据同步解决方案：
1. iCloud
iCloud是苹果发布的一种云存储服务，可同步苹果设备上的所有数据，包括电子邮件、联系人、日历、备忘录、相片等等。也可以将数据上传到iCloud，以便从任何设备都可以访问。
2. Google Drive
Google Drive是谷歌的一种云存储和文件同步服务。与iCloud类似，Google Drive可以同步各种文件类型和数据，包括文档、表格、幻灯片、照片等等，可以从任何设备上访问。
3. Dropbox
Dropbox是一种流行和广泛使用的云存储和文件同步服务。通过Dropbox，用户可以轻松地同步文件和数据，无论是在桌面电脑、移动设备还是云服务器上。
4. OneDrive
OneDrive是Microsoft的一种云存储和文件同步服务。它可以使用户在不同的设备和平台上同步各种文件和数据，包括照片、视频、文档、电子邮件等等。
结论
数据同步是一项关键的技术，对个人和企业的日常工作都有重要的影响。为了解决数据同步带来的挑战，需要使用一些专业的数据同步解决方案。这些解决方案可以使用户轻松地在多个设备和平台之间同步和备份数据，提高数据共享和业务流程的速度和效率。
数据方案 篇3
数据安全管理是企业中至关重要的一环，涉及到企业的隐私信息、客户数据、财务数据等重要资产的保护和管理。随着信息技术的快速发展，企业面临着更多的数据安全威胁和挑战，因此，建立一套完善的数据安全管理方案变得尤为重要。
首先，数据安全管理方案的核心是建立一套完善的数据保护体系。该体系应该包括以下几个方面：首先，要建立一套完善的数据备份和恢复机制，确保数据在意外事故发生后能够及时恢复；其次，要建立数据访问权限管理制度，对公司的各个职能部门和员工进行权限的划分和管理，确保数据的安全和保密性；此外，还要建立强有力的密码管理制度，采用密码加密技术保护数据的安全。
其次，数据安全管理方案还应注重对外部威胁的防范。随着网络攻击的日益增多，企业面临着来自黑客、病毒、木马等的安全威胁。为了应对这些威胁，企业需要建立起一套完善的网络安全防护体系。这包括建立防火墙、入侵检测系统、反病毒软件等网络安全设备，以及制定强有力的安全策略和安全审计机制，定期对网络安全进行检测和评估。
第三，数据安全管理方案还应该注重内部员工的安全意识培训。虽然企业可以通过技术手段对数据进行保护，但员工的安全意识和行为对数据安全同样至关重要。因此，企业应该定期组织培训活动，提高员工对数据安全的认知和重视，并提供有关数据安全的最佳实践指南，将数据安全纳入员工的日常操作中。
此外，数据安全管理方案还应该注重合规性。随着数据保护法律的出台，企业需要遵守相关法律法规，防止数据泄露和滥用。因此，企业应该建立一套合规性管理体系，包括建立数据安全政策、制定数据保护标准，以及建立数据隐私保护机制等，确保企业的数据处理符合相关法律法规的要求。
最后，数据安全管理方案还应考虑到数据安全事件的应急处理。面对突发的数据安全事件，企业需要迅速做出应对措施，以减少损失和影响。因此，企业应该建立一套完善的数据安全事件应急预案，明确各部门和人员的职责和权限，制定针对不同类型的安全事件的处理流程，以及定期进行演练和测试，以确保能够及时、有效地进行应对。
综上所述，一套完善的数据安全管理方案对于企业来说至关重要。这需要企业建立起一套完善的数据保护体系，注重对外部威胁的防范，加强员工的安全意识培训，确保合规性，以及建立一套完善的数据安全事件应急预案。只有通过建立这样的管理方案，企业才能够更好地保护和管理自身的数据安全，避免数据泄露和丢失带来的损失和影响。
数据方案 篇4
随着现代化信息技术的广泛应用，数据安全管理越来越受到重视。数据安全管理方案是企业保障信息资产安全的重要手段，它包括整个信息安全体系的规划、实施、监控和维护，并需要考虑到技术、法律、管理等方面因素。本文将从数据安全管理方案的意义、重要性和实施步骤等方面来探讨数据安全管理方案的相关问题。
一、数据安全管理方案的意义
1. 保障信息安全
数据是企业的核心资产之一，保障数据的安全，是保证企业运营的重要前提。数据安全管理方案的制定，可以通过制定相关政策、制度和流程等手段，规范员工操作行为，降低因人为因素导致的信息泄露风险。
2. 提高工作效率
数据安全管理方案的实施，可以帮助企业优化信息管理流程、提高工作效率，降低管理成本。当企业拥有完善的数据安全管理方案，员工能够更专注于核心业务，节约管理时间和人力成本。
3. 增强竞争力
数据安全管理方案的实施，可以帮助企业提高信息安全水平、降低信息泄露的风险，进而提高企业的竞争力。通过制定更为严谨的数据安全管理方案，可以比其他企业更加准确、高效地运作业务，从而获得更多竞争优势。
二、数据安全管理方案的重要性
1. 将安全问题纳入管理
数据安全管理方案的实施，可以将安全问题纳入企业日常管理之中，进而使安全问题得到更好的管理和治理。通过不断的监控和改进，可以不断提高安全管理水平和能力。
2. 保护信息资产
数据安全管理方案的实施，可以为企业提供更全面的安全保障，保护重要的信息资产免遭损失或泄露。通过密切关注企业内部和外部的安全风险，可以更及时地发现和处理潜在威胁，减轻损失的风险。
3. 提高战略规划
数据安全管理方案的实施，可以为企业提供更好的战略规划，规划和设计更为长远和广泛的安全策略，进而在安全问题上更加稳健和富有前瞻性。
三、数据安全管理方案的实施步骤
1. 制订安全政策和制度
在制定数据安全管理方案时，首要任务是制订安全政策和制度。安全政策和制度应考虑到企业的具体情况和安全需求，以提供有效的安全框架。
2. 建设安全架构和技术体系
在建设数据安全管理方案时，安全架构和技术体系是关键要素。安全架构是指企业采用的安全体系结构。安全技术体系是指企业使用的安全技术手段。
3. 认识安全风险
在制定数据安全管理方案时，企业需要对安全风险有充分的认识。认识安全风险是指企业需要较为细致地了解内部和外部的安全威胁，以及风险产生的原因和因素。
4. 制定安全控制措施
当企业认识到了内部和外部的安全威胁之后，企业应制定相应的安全控制措施。根据不同的风险情况，采取不同的防范措施，可以有效地应对安全威胁，减少安全风险。
总结：数据安全管理是企业信息管理的重要组成部分，对保障企业信息资产安全和提高企业竞争力有着重要的作用。制定数据安全管理方案需要从安全政策和制度、安全架构和技术体系、认识安全风险和制定安全控制措施等方面综合考虑，以提供全面的安全保障。
数据方案 篇5
随着数字化信息时代的到来，数据的重要性越来越受到人们的关注。数据管理从未像今天这样受到重视，尤其是数据安全管理。如今，众多组织和企业都意识到数据安全对业务发展的影响，因此越来越重视数据安全管理。
数据安全管理方案需要考虑对数据的建模、存储、处理、分析、交换、检索及删除等流程的安全性进行全面的规划和实施。以下是一个完整的数据安全管理方案：
1. 初步评估
在制定数据安全管理方案之前，首先需要进行初步评估。这一步包括对组织或企业的信息规模、数据来源、数据类型、数据价值、数据安全级别等方面进行详细评估，以确定数据安全管理方案的实施方向和目标。同时，还需要全面评估组织或企业的现有数据安全措施和风险管理计划，找出不足并进行补充和完善。
2. 明确安全政策
在初步评估的基础上，制定符合实际情况和需要的安全政策。安全政策包括安全策略、安全标准、安全规范、安全实施方案和安全监管机制。安全策略是指为了保证组织或企业的信息资源安全而采取的安全措施的总体规划，包括安全目标、安全管理、安全保障、安全应急等方面的内容。安全标准是根据组织或企业的实际情况和需要，确定在线设计、开发和运维中的各种安全措施，包含技术标准、操作规范、审计标准等方面内容。
3. 进行风险评估
制定完安全政策后，需要进行风险评估以确定组织或企业面临的各种类别的安全威胁和风险。这一步需要根据事先制定好的风险评估指标表，对所有可能存在的安全威胁和风险进行分析、评估和归类。然后，为每一项安全风险分配一个权重，并基于权重和概率进行管理和控制。
4. 制定安全标准
根据风险评估的结果，制定符合实际情况和需要的安全标准。安全标准需要包括组织或企业在线设计、开发和运维中的各种安全措施，包含技术标准、操作规范、审计标准等方面内容。基于标准能够规范组织或企业的业务数据处理和安全实践行为，提高数据安全性和保密性。
5. 建立安全管理体系
建立安全管理体系，包括组织架构、职责分工、安全管理制度和管理流程等方面。安全管理体系分为企业级安全管理体系和具体业务系统安全管理体系，企业级安全管理体系由企业整体面面考虑，主要是组织架构分析和职责分工，具体安全管理体系则更具业务场合制定。
6. 建立安全监管机制
不断监管和评估企业安全体系的效果是非常重要的，这部分主要是基于对安全情况的实时监控，采取措施来保障企业的安全。
7. 安全培训与保障
安全培训与保障是数据安全管理方案中重要的方面。组织或企业需要重视组织内部安全培训并及时提供技术支持和保障。对于企业内部安全人员的招聘和培训也十分关键。
本文总结了一个完整的数据安全管理方案，相信可以为需要建立数据安全管理方案的组织或企业提供一些借鉴。在越来越多的数据泄露事件中，数据安全已经成为企业求生和发展的重中之重，所以建立完善的数据安全管理方案势在必行。
数据方案 篇6
随着信息技术的不断发展，数据安全问题日益突出。特别是在企业中，保障数据的安全已经成为企业信息化建设的关键之一。然而，数据安全既需要技术手段的支持，也需要人员管理和制度保障。因此，一个完整的数据安全管理方案不仅需要技术保障，也需要管理制度的完善。
一、技术方面
1.基础设施的建设
一项完整的数据安全管理方案必须建立于完善的基础设施之上。这包括建立规范的操作系统、数据库、网络设备等基础设备的安全机制，包括访问控制、数据备份恢复、安全审计等，需要建立科学规范的安全管理制度，加强信息安全风险评估和安全威胁监测。
2.数据加密
数据加密将数据转换成无意义的字符串或码，保证了数据的机密性，有效地防止数据被黑客或病毒等有害程序侵入。当前比较常用的加密方式包括对称加密、非对称加密、消息摘要（Hash）加密等。通过在网络中部署加密技术，可以有效地保证数据的安全性。
3.指纹识别
指纹识别技术是一种非常常用的生物识别技术，主要用于身份验证。在数据中心或办公场所中部署指纹识别可以大大提高设备的安全性。在设备的开机和访问权限控制等方面，只有经过指纹验证后才能够进入相应的系统和硬件。
4.备份机制
对于公司的数据来说，备份机制是至关重要的。数据的备份需要有谨慎的计划，数据备份需要有备份的频率、备份的数据源、备份的存放位置、备份的恢复方式和备份维护等方面进行规划。当出现数据丢失或系统崩溃时，只有如果有备份，才能够及时地恢复数据并保证数据的安全性。
二、管理方面
1.安全管理者
安全管理员是数据安全管理的核心。他们负责制定安全策略、规定安全流程，同时制定应对计划。他们还将在安全事件发生时负责调查，协助数据安全恢复，并确认事件是否暴露了一些潜在的新问题。
2.规章制度
公司应该制定规章制度，在员工入职时要进行规章制度的培训，让他们熟悉公司的安全策略和各种安全措施。这是非常重要的，因为员工是重要的数据安全管理中的组成部分之一。
3.访问控制
访问控制是保护系统免受未经授权访问的控制机制。在一个系统中，数据或资源的访问只有经过身份验证或许可，才能够获得。通过访问控制和权限管理进行访问控制，有效地保护了数据的安全性。
4.安全审计
安全审计是企业管理中非常重要的一部分。通过加强安全审计，企业能够及时发现安全威胁隐患。安全审计数据还可以为企业提供安全管理策略的优化和完善。安全审计数据的存储对于监控数据的保留，日后的恢复，是非常关键的。
综上所述，一项完整的数据安全管理方案不仅需要科学技术的支持，更需要管理团队的规章制度保障。而只有技术和管理的完美结合，企业才能获得更加扎实的数据安全保障。同时，企业应该积极参与国家的行业标准制定，不断提高自身安全保障水平，既保障自身数据的安全，也为整个行业的发展做出积极的贡献。
数据方案 篇7
数据安全是企业运营中不可或缺的一环，就如同芯片一样稳固。在当今数字化时代，大量的数据泄露事件，更加凸显了数据安全的重要性。为了应对这种情况，企业必须制定完善的数据安全管理方案，以确保其重要数据的安全性。本文旨在介绍一个完整的数据安全管理方案，以帮助企业保护企业重要数据的安全。
数据分类及等级划分
首先，企业应该对其数据进行分类及等级划分。确定数据分类和等级划分要根据其重要性及对企业运营的影响程度。例如，公司的工作流程，合同文件，行业技术秘密和客户信息等属于核心数据，需要分别设置适当的等级，以确保其安全性。这些数据存储在附带加密和其他安全功能的专用服务器上，并进行登记及记录。
访问控制
访问控制是企业保护其重要数据的核心组成部分。企业需要制定透明的访问控制政策，包括对所有数据存储设施的物理和逻辑访问控制。授权访问的信息应该限制到最低需要访问信息的员工。因此，企业需要根据工作职责和其他因素来制定适当的访问权限。此举有助于避免不必要的数据泄露。
数据备份和恢复
数据备份和恢复活动与数据的保护密切相关。企业需要根据数据类型和其重要性，确定备份策略，保证数据在紧急情况下及时被备份。利用实时数据备份和恢复可以确保数据丢失的最小化，从而保证企业的数据持续可用。
监控和报警
数据安全管理方案应该包括实时监测和警报系统。监测可以帮助企业识别正在进行的未经授权访问企业数据的行为，提醒管理员及时采取措施。企业应该定期检查记录，分析记录中的异常情况，以便确定是否存在可能的安全威胁。
网络安全
网络安全作为数据安全中的一个重要组成部分，也必须得到足够的重视。企业应该完善的网络安全策略，包括安全防火墙，反恶意软件，密钥管理，加密和身份验证措施，以确保网络安全。
安全培训
最后，企业的所有员工必须接受数据安全培训，学习如何识别、管理和应对各种安全风险。这样，员工可以对保护企业数据资源做出贡献，并帮助保持数据安全。
结论
综上所述，企业必须明智地制定数据安全管理方案，以保护其重要数据。这包括分类和等级划分、访问控制、数据备份和恢复、监控和报警、网络安全和安全培训。只有在制定该方案时，企业才能确保其数据的安全性。数据安全管理方案不仅仅是数据安全的保障，它是保护企业利益、甚至是保护中国的一部分基础设施，更是企业稳定发展的重要保障。
数据方案 篇8
数据安全管理是现代企业数据处理中非常重要的一个方面。一旦数据泄露或遭到恶意攻击，就会对企业造成损失，甚至会导致企业倒闭。本文将通过探讨数据安全管理的目标、必要性和方法，为读者提供数据安全管理方案的方法和思路。
一、数据安全管理的目标
数据安全管理的主要目的是确保企业数据不受非法获取、修改、删除和泄露等风险。数据安全管理还旨在降低风险并提高企业的安全性，改善企业的发展和稳定。
二、数据安全管理的必要性
1. 保护企业数据
企业数据是企业最重要的资产之一。企业必须制定良好的数据安全管理措施，有效保护企业数据不受破坏。
2. 保障企业利益
企业必须制定数据安全策略，保障企业人员、财物和利益。如果企业数据不受保护，企业将面临巨大的风险和压力。
3. 提高企业可靠性
在企业中实施数据安全管理方案，可以提高企业的可靠性和安全性。这样，企业就可以更好地为顾客和员工提供良好的服务和工作环境。
4. 避免数据泄露
企业数据泄露会导致企业的收入严重下滑。因此，企业可以通过数据安全管理方案来在数据泄露之前发现和预防泄露情况。
三、数据安全管理的方法
1. 制定数据安全政策
企业必须制定有效的数据安全政策。这将包括检查和评估所有数据的源、内容、类别和所有者，并制定管理数据流程的规则。
2. 建立安全的存储方式
企业必须制定安全的数据存储和备份方案，以确保数据的完整性和保密性。备份较佳，应定期备份数据，以备不测之现。
3. 加强数据加密和反病毒措施
加密可以有效保护数据的机密性和完整性。同时，企业还需要安装有效的反病毒软件，以提高系统的安全性。
4. 管理数据访问权限
对于数据访问权限，企业必须制定明确的授权机制，以保障敏感数据的可靠性和安全性。
五、数据安全管理的成本
企业可以将数据安全管理成本分为直接成本和间接成本两个部分。
直接成本是指由于采取安全防范措施而产生的成本和支出，例如：清洗电脑、数据加密和反病毒软件的购买成本。
间接成本则是因数据安全管理而引发的成本，例如策划开发数据安全方案的成本、技术人员培训成本所涉及的费用和支出。
最后，为保证企业数据安全的效果，企业需要做好风险评估规划，并不断对预警机制作出补充和升级，以后可以随着企业业务的积累而不断完善。
总之，企业必须积极采取措施，保护企业的数据，以确保企业的长期发展。数据安全管理是一个很大的挑战，但只要企业能够采取适当的策略，以及合理的预算和技术投入，就可以保证企业的数据安全。
数据湖解决方案优选十四篇
计划的实施总是需要明确的目标，或是具体的执行范围和领域，以便于我们顺利完成当前的任务。我们应该学会提前策划适宜的计划，那计划应该如何编制才更合适呢？接下来，励志的句子就为大家整理了关于“数据湖解决方案”的相关内容，如果您觉得本文对您有帮助，不妨将其加入到您的收藏夹中！
数据湖解决方案(篇1)
数据库安全解决方案
随着互联网的发展，数据库成为现代企业中最重要的信息存储和处理设施之一。同时，随着数据泄漏和黑客攻击的不断增加，数据安全几乎成为所有企业的主要关注点。因此，数据库安全解决方案已成为所有企业必须考虑的问题。
如何保护数据库安全？
首先，为了确保数据库安全，必须采取特定的安全措施，包括加密、认证和访问控制。
1.加密
加密是在数据库传输和存储期间保护数据的基本方法。数据库管理员应该使用最新技术进行加密，如AES-256或SHA-256等算法。此外，应注意加密等级和键管理的重要性以确保数据库数据的完整性和保密性。
2.认证
认证是确保数据库只被授权用户访问的基本步骤。仅允许拥有特定凭证的用户登录和访问数据库。这些凭证可以是用户ID和密码、智能卡、指纹或其他生物识别信息。通过限制且仅限制可信任的用户，可以提高数据库的安全性。
3.访问控制
访问控制是确保数据库仅在特定情况下被用户访问的关键步骤。 例如，管理员可以使用IP规则阻止数据库访问其他地方的用户，并使用安全组策略检查入侵者尝试访问数据库的行为。此外，数据库管理员还可以使用会话管理，输入白名单，检测和防止SQL注入等技术，以确保数据库的安全。
其次，加强物理安全和系统安全也是必要的。设立防盗门、视频监控、安全保密区域等物理安全保障措施，安排补丁更新、日志管理、防病毒、防火墙、数据备份等安全系统措施，以确保数据库的安全。为了确保数据库的物理安全，数据库管理员还应随时检查数据中心的安全保密措施。
此外，培训员工重视数据库安全是防范内部泄漏和威胁的最佳途径。提供数据库安全意识培训，强调员工不准将敏感信息和数据库凭证传递给未经授权的个人，避免用过期的访问凭证和弱密码等行为。
最后，持续跟进并及时修复漏洞也是重要的。实时监控数据库，及时发现并修复漏洞，以防止数据泄露和其他安全问题。
总之，保护数据库安全是所有企业在数字化时代不可忽视的一项工作。仅依靠简单的安全技术不足以满足这个挑战。相反，一个有效的综合解决方案必须结合加密、认证和访问控制等技术、物理安全、系统安全、员工培训以及漏洞发现与修复管理等组合措施。只有这样，才能真正确保数据库的安全，发挥出数剧的真正价值。
数据湖解决方案(篇2)
根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤： 1.业务需求分析 业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目 开发 范围， 在此阶段，主要工作
根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤：
业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目开发范围。
在此阶段，主要工作包括：
从实施的角度来看，设计数据仓库系统体系结构有多种方式：
列出向数据仓库提供数据的数据源清单。源数据的复杂性、规模、完整性对建立数据仓库的影响比其它因素要大。要格外注意哪些数据源的数据类型、粒度和内容是兼容的。
除了体系结构之外，硬件和软件资源对数据仓库也至关重要。作为需求定义的一部分，估计数据仓库将要存储的数据量以及将对数据进行的处理很重要。
在选择软件和硬件平台时，最好听取专家的建议，尤其是对与您相似的环境有经验的专家。InformixDecisionFrontier数据仓库实现套件，为用户提供了快速、集成、完整的数据仓库实现工具。
逻辑模型设计主要是指数据仓库数据的逻辑表现形式。从最终应用的功能和性能的角度来看，数据仓库的数据模型也许是整个项目最重要的方面。为数据仓库和数据集市定义数据模型是一项复杂的工作，需要领域专家的参与。
在进行物理模型设计时，主要是将数据仓库的逻辑模型转换为在数据库中的物理表结构。在物理模型设计时，可以采用ERWin等辅助设计工具。
Informix采用ROLAP方式，数据仓库数据的存储主要采用InformixIDS(InformixDynamicServer)数据库，
InformixIDS数据库是业界领先的数据库引擎，它具有并发性、可伸缩性、多进程/多线索等特性，是Informix数据仓库应用的核心。
数据抽取是数据仓库建立中的一个非常重要的步骤。它负责将分布在用户业务系统中的数据进行抽取、清洗、集成。
Informix提供了一系列工具访问存储在异构数据库中的业务系统数据。Informix还提供了数据复制产品，这样，系统会通过同步或异步方式自动将符合规则的数据定时进行传递，保证数据的完整性、一致性。
用户利用Informix的InfoMover可以轻松定义数据抽取、清洗、集成、装载过程，并可以对该过程进行定期调度，减轻数据增量装载的复杂度。同时，Informix数据装载策略支持第三方厂家丰富的工具，如Prism、Carleton、ETI等。
数据仓库元数据的管理也是极为重要的环节。Informix的MetacubeWarehouseManager提供GUI，用户只须使用鼠标托拽方式即可对元数据进行管理。
用户分析、报表、查询工具是用户进行分析决策使用的工具。因此，其所有操作要非常简单，但提供的功能却要十分强大。Informix相应地提供了一套完善的工具。
此外，数据挖掘技术也是数据仓库系统中一个重要部分。Informix提供RedBrickDataMine以及第三方厂商产品，支持数据挖掘应用。
数据仓库性能的好坏直接影响系统查询、分析响应速度。Informix提供MetaCube等工具支持汇总查询、抽样查询和后台查询，以提高数据仓库查询效率。
总之，Informix为用户数据仓库应用提供了一个快速、完整的解决方案。采用Informix数据仓库解决方案可以使您的数据仓库系统具有高性能、高可扩展性，高开放性，可以自己进行定制等特性，同时，Informix还提供专业数据仓库咨询服务，这将充分保证您的数据仓库系统建设快速、及时，保证它能真正发挥作用。
数据湖解决方案(篇3)
Oracle 9i共提供了16种标量数据类型，如表7.4所示，
。表7.4 Oracle 9i的标量数据类型名称含义Char用于描述定长的字符型数据，长度
数据湖解决方案(篇4)
2.1分级存储系统设计
通过对医院存储系统的需求分析，设计了一套基于SAN的分级存储、数据保护存储方案，该方案可以满足医院业务数据海量增长、存储系统无缝扩容、保护现有投资等要求，充分体现存储系统的可靠性高、响应速度快、可扩展性强等优势。
在线存储用于对短近期的医疗数据的存储，可供用户随意读取，满足计算平台对数据访问的速度要求，一般在线存储设备为磁盘和磁盘阵列等存储设备，建议采用H3C IX3000，单台IX3000最大支持磁盘数量为336块，采用先进的SAS总线技术，提供72 Gbit / s磁盘访问带宽，能实现多路径冗余和控制器负载均衡，保障整个存储系统的性能和可靠性。
近线存储用于存储不常用的历史数据，通常是采用数据迁移技术自动将在线存储中不常用的数据迁移到近线存储设备上，数据访问的频率不是很高，但要保证数据共享和快速的在线访问。近线存储建议采用1台H3C IX1000存储系统，可容纳16块企业级SATA硬盘，最大容量可达到8TB，最高提供410MB /s的带宽吞吐量和54 , 000 IOPS的处理能力。
离线存储通常采用离线归档的方式，用于对三年以上历史数据的存储，是对在线存储数据的备份，以防范可能发生的数据灾难，要求设备通常具有超大容量、安全性高、成本低等特点。离线存储通常采用磁带库或者VTL(虚拟磁带库)VTL技术通过软件将磁盘阵列仿真成物理磁带库，虽然其内部构造、外观、速度和物理磁带库截然不同，但对于备份软件和主机系统而言，VTL具有磁带识别的特征，可被认作物理磁带库设备。这使得设备在可用性及备份的'可靠性等方面都得到大幅提升，并无缝、平滑地集成到原有系统环境中，配合传统的备份软件和物理磁带库，提高设备使用率和备份性能。VTL建议采用H3C DL1000支持16块SATAII接口磁盘，支持RAIDS数据冗余备份方案，最大有效容量10.STB。
在分级存储系统中，磁盘或磁盘阵列等成本高、速度快的设备，用来存储经常访问的重要信息，而磁带库等成本较低的存储资源用来存放访问频率较低的信息。分级存储的工作原理是基于数据访问的局部性，通过将不经常访问的数据自动移到存储层次中较低的层次，释放出较高成本的存储空间给更频繁访问的数据，可以获得更好的总体性价比。
2. 2数据保护方案设计
医院对医疗数据的安全性要求特别高，要设计数据保护方案和容灾方案。数据的保护不仅是备份，其最终目的是在系统遇到人为或自然灾难时，能够通过备份内容对系统进行有效的灾难恢复。
(1) CDP ( Continuous Data Protection)连续数据保护方案
针对在线、近线存储可采CDP数据保护方案，利用复制、镜像功能模块实现从在线存储到近线存储的数据同步，就可以实时地对在线存储提供数据的全面保护。通过设定的策略会自动的以增量的方式将所需保护的数据通过IP SAN存储网络同步到近线存储设备上。
在近线存储中对复制过来的数据进行持续数据保护，创建基于时间点的多个数据版本。如果在线存储设备受损不能提供业务的处理，可以将对业务数据的访问路径切换到近线存储设备，临时恢复业务处理。如果数据发生逻辑错误，只需寻找出数据所要恢复的适当版本，在线地将某一数据版本恢复到在线存储中，或将整个数据卷回滚到那一时刻点的数据视图，恢复逻辑错误发生后的数据。
(2)远程容灾方案
远程容灾方案的持续数据保护效果比磁带库备份更好，并且可以应对软灾难。每天都可以按照用户设定的策略对数据进行时间点备份，并且备份过程对应用基本没有影响。用户可用选择将数据恢复到前面备份过的任何一个时间点的状态。支持对“渐变式灾难”(如:人为操作错误、应用自身错误、系统溢出、病毒侵袭及网络不法分子入侵等)的保护和恢复。
远程容灾方案使用块增量扫描技术，以最低的带宽实现远程容灾。由于采用了先进的块增量扫描技术，远程容灾过程中传输的数据变量不是基于文件级的变量，而是更小单位的基于磁盘块的变量。这样可以保障数据增量最小，对网络带宽的占用最低。
基于网络层的数据容灾，对主机零干扰。该方案的容灾是在存储系统的网络层实现，具有与主机和存储平台“无关”的特性，在整个数据容灾的过程中不影响应用系统的运行。
远程容灾中心配备Tidemark时间点连续数据保护功能，对容灾中心存储设备中的数据按照事先设定的策略进行连续的时间点备份，保存数据在不同时间点的多个版本，在发生“渐变式灾难”的时候可以通过Time View时间点视图模块打开不同版本的数据进行检查，把数据恢复到发生错误之前最近的时间点。
数据湖解决方案(篇5)
delete from stockpile where rowid in
（select rowid from stockpile where username='fttc' order by xhasc）
/
如果是2层结构的就不可以，2层结构如下：
delete from stockpile where rowid in
（select rowid fromstockpile where username='fttc' order by xh asc）
where rownum
这是因为这个是在子查询嵌套里，不允许直接嵌套orderby,虽然这里也是top-n的子查询，
，
一般orderby只在top-n子查询里起作用，但是这个子查询是作为一个结果集，例如：
（select xh from stockpilewhere username='fttc' order by xh asc）
where rownum
另外说明：TOP-N一般是指最大的n条记录或着是最小的n条记录。
如：
select rownum , l1, l2, … from
where rownum
数据湖解决方案(篇6)
目前HIS , PAC S等系统数据是医院的核心业务数据，普遍存在业务数据增长速度快、并发访问量大等问题，因此，要求存储系统具有安全性高、响应速度快、稳定性高、容量大等特点。
对于HIS系统而言，系统数据库主要为Oracle或Sybase，要求存储系统具有很高的实时性和连续性，提供7 x 24小时不间断服务。PACS有别于HIS等其它医学信息系统的最重要一点就是:海量数据存储。一个大型的医院拥有大批现代化的大型医疗影像设备，每天影像检查产生的数据量多达4个GB左右(未压缩的原始数据)，一年数据总量大约1200 GB。而随着医院的业务飞速发展和新的影像设备的引进，这一数据量还可能进一步增长。此外，在线数据随机存取的效率也是一个非常关键的问题。
通过以上分析，医院存储系统的设计采用分级存储的架构，将存储分成在线存储、近线存储和离线存储三级结构。该存储架构能够实现高容量和高效率的要求，低速超大容量存储设备(离线存储)用作永久存储;高速存储设备用作在线数据存储，确保在线数据的极高效存取;近线存储首要保证大容量，实现对访问量不大的数据的存储，要求寻址迅速、传输率高。对于三年以上的历史数据保存在离线存储设备里，在线存储、近线存储设备仅保存最近三年的数据。同时要求对数据全方位保护，支持容量增长的高度可扩展性。
数据湖解决方案(篇7)
电信企业参与竞争的利器-数据仓库和数据挖掘
随着电信市场的开放，竞争将越来越激烈，利润的降低使得必须从粗放的经营转变到集约的经营，同时经营决策需要尽可能多的定量的依据和尽可能快的速度。所有这些需要技术上的支持----数据仓库和数据挖掘广东省电信科学技术研究院是华南地区通信技术支持及科研开发的最高技术部门，围绕保障通信大网运行安全、高效和通信市场的需求而进行系统维护支持、网管系统开发、多媒体研究、网络技术与市场研究、计费系统研究与开发、人员培训和计量检测等七个方面的工作。研究院目前拥有一支900多人的年富力强、实力雄厚的研发队伍。
研究院开发的Thinker-BC多媒体网综合业务管理系统是一套统一的综合业务管理系统。它为电信运营商以及各级ISP提供一个稳定而灵活的业务支撑平台。该平台能够提供所有的多媒体数据通信基本业务及各种增值服务，该平台具备极强的可扩展性，具备快速的新业务生成、推广能力。系统能够灵活地定义各项服务的资费政策，及各项业务的捆绑销售优惠策略，并对各项服务提供准确、实时的计费功能。其中的数据仓库决策支持系统是基于Sybase的数据仓库解决方案开发的。业务经营决策者可以利用这个系统快速准确地了解到各项业务的发展情况、为进一步的决策支持工作提供坚实的基础。
目前，广东公众多媒体通信网拨号用户总数已达到70万。根据业务需求分析，广东省163/169网到底的用户总数将达到800万以上，其中拨号注册用户达400万，主叫用户300万，卡用户100万，专线用户也将达到1万户以上。在这些大量的数据背后隐藏着许多重要的信息。
系统的最终用户是电信内部的各个部门，因此最终用户的需求不尽相同。
业务策略不断变化。表现为资费政策的不断变化。
Thinker-BC2000多媒体网综合业务管理系统的数据仓库系统模型如下图所示：
数据仓库的实施是一个相当复杂的过程，主要包括五个部分的内容：数据仓库的设计建模、数据转换与集成、数据存储与管理、数据的分析和展现和数据仓库的维护和管理。
Sybase提供了覆盖整个数据仓库建立周期的一套完整的产品包：Warehouse Studio，它包括数据仓库的建模、数据集成和转换、数据存储和管理、元数据管理和数据可视化分析等产品。以下说明了我们是如何结合Sybase的产品来做数据仓库的设计与开发。
数据仓库的设计工作对于决策支持系统起着至关重要的作用，它需要根据决策需求确定主题，从数据源到数据提交，对数据仓库的数据组织进行逻辑结构的设计，还要按照业务用户最能理解的方式组织和提供信息。
在这个阶段，我们使用了PowerDesigner WarehouseArchitect。WarehouseArchitect是个高度优化的数据库工具，广泛用于数据源的逆向工程、建模、数据仓库方案设计，以适应每个业务需求。通过对逻辑设计、物理设计和应用建模进行集成，WarehouseArchitect方便了数据仓库的开发和实现。
在进行数据仓库的建立时，最大的挑战之一是如何将原始业务数据转化为一致的格式，使之更好地为决策支持服务。这包括对已有数据的准确性和一致性进行检验、净化，将数据进行转化、提取、转换、装载到数据集市或数据仓库以及对其进行定期更新和管理。PowerMart作为数据抽取工具，从各种异够的数据源中抽取数据，在数据抽取过程，用户可以根据不同的抽取阶段，灵活定制各种数据抽取流程，并定时地将数据加载到数据仓库中。
PowerMart是一个集成的软件产品套件,用于建造和管理数据集市和分析应用。PowerMart交付了一个开放的可伸缩的解决方案，主要定位于数据集市完整的生命周期和分析应用开发及产品化的管理，能够支持多种平台上快速变化的大量数据作为数据来源，进行复杂的转换处理以及支持高速的数据加载。其metadata repository 能够协调并驱动一系列的核心功能，包括抽取、转换、加载和管理等。
PowerMart的图形化用户接口帮助数据仓库管理人员很容易的设计复杂的source-to-target的映射，然后可以由PowerMart强大的服务器来自动地执行，
数据仓库的存储可以选用多维数据库，也可以选用关系型数据库或其它特殊的存储方式。数据的存储要保证数据的安全性、完整性、一致性，同时还要具有复杂的分析查询的高效性。
我们选用了Sybase的数据仓库产品Adaptive Server IQ。Adaptive Server IQ是一个关系型数据库，为高性能决策支持和数据仓库的建立而进行了优化。IQ中的关键技术是纵向数据存储（通过列而不是通过行来进行）、Bit-Wise查询索引和数据压缩。
联机分析处理(OLAP)是一个分析处理技术，它从企业的数据集合中收集信息，并运用数学运算和数据处理技术，灵活、交互式地提供统计、趋势分析和预测报告。通过多种OLAP工具对数据仓库中的数据进行多维分析、汇总，形成图表或报表的形式，使决策者可以清晰、直观地看到分析结果，这正是数据仓库系统所要达到的目的。
数据仓库的开发应用主要有结构设计、数据集中组织和管理、数据的快速高效访问等。其中数据的访问一般都是由较为成熟的业务智能工具完成，因此不同于OLTP系统，数据仓库系统的前端开发编程量是比较小的，但是其维护工作的时间跨度要大，因为决策支持应用的随意性较强，不可能再象业务系统那样固定一个统一的操作模式。
BusinessObjects作为较早进入中国市场的业务智能提供商，其产品操作精简、功能丰富，并且有直观易懂的前端展现元数据管理部分，在这个解决方案中与IQ的高速查询效率相得益彰。
元数据是关于数据的数据，能够表示、定义数据的意义及系统各组成部件之间的关系的数据，它包括关键字、属性、数据描述、物理数据结构、源数据结构、映射及转换规则、综合算法、代码、缺省值、安全要求及数据时限等。管理好元数据是管理数据仓库的关键。
Sybase的Warehouse Control Center通过对元数据仓库的集中管理，提供了数据仓库解决方案的保证技术。从设计和开发到实现到最终用户访问，由工具和数据库产生的对元数据的密集型集成和管理保证了真正企业级数据仓库的建立。Warehouse Control Center是基于Intellidex技术的为数据仓库开发人员提供的数据仓库元数据管理工具，能够在数据仓库环境下进行数据采集、捕捉、存储、管理和发布逻辑的、物理的以及上下文相关的信息，而不用去管它的物理存储位置是在联合数据仓库上、分布式数据仓库上还是二者兼有。业务用户可以浏览根据其需求而生成的元数据对象，甚至可以使用发布和登记性能请求或选择附加性能。
数据仓库服务器：
运行Sybase IQ。 数据迁移服务器：
IBM Netfinity7600 intel PIII550/ 4 cpu/1G ram/ 36.4 G hd NT4
运行PowerMart Server 管理Web服务器两台：
IBM Netfinity7600 intel PIII550/ 4 cpu/1G ram/ 36.4 G hd NT4
分别运行BO Web Intelligence和Warehouse Control Center Server。 存储网络：
数据仓库与决策支持系统对在线事务处理应用和在线统计分析应用进行有效地隔离。保证了业务管理系统在线事物处理的安全、稳定、可靠、高效地运行，也确保了决策支持系统能够快速及时地获取统计数据。 省中心和地市业务管理人员能够每月按照要求生成预先定义好的标准统计报表。业务分析人员通过非常简单易用的图形界面，能够快速准确地进行语义层查询并把所需的业务数据、信息和分析结果以丰富的形式快速地展现出来，为领导的决策提供准确的依据。 提供数据挖掘功能，挖掘出潜在的影响业务发展的因素。
为客户管理系统提供服务，为客户提供快速的账单及各种服务清单查询。并提供挖掘大客户的手段。
我们已经在广东视聆通和福建163网上，使用Sybase的数据仓库解决方案，成功实施了数据仓库系统，并且基于BO（Business Object）开发了统计分析报表系统。
目前，正在建设广东省新一代的多媒体网综合业务管理系统，其中包括新版本的数据仓库系统。而这个数据仓库系统也是采用Sybase的数据仓库解决方案。
数据湖解决方案(篇8)
数据库安全是企业信息化建设中的一个重要环节，关系到数据安全和企业的稳定运营，也直接影响着企业的竞争力和业务发展。随着网络技术的不断进步和数据量的增长，如何确保数据库的安全已成为重要问题。本篇文章将为大家详细阐述数据库安全解决方案。
一、加强权限控制
权限控制是数据库安全的重要基础，通过合理的权限管理，将不同角色的用户分配不同的权限，可以避免因误操作或恶意操作导致的数据泄露或损坏，从而有效保护数据库的安全性。具体来说，可以通过以下措施加强权限控制：
1、建立完整的账户体系，并授权给仅有的需要权限的用户，撤销不必要的权限。
2、分层控制，将权限分为不同的类别，如查询、修改、删除等，为不同级别的用户设置不同的权限。
3、操作记录和审计，记录所有操作请求和操作结果，对于权限发生变化以及有敏感操作的审计，进行审查和及时报告。
二、加密保护数据传输和存储
在数据传输和存储过程中，若不加密，就很容易遭到黑客的攻击和窃取，造成重大的损失。因此，加密是一项必要的数据保护措施。实现方法如下：
1、传输加密：采用SSL或TLS技术，对传输的数据进行加密，保证信息传递的安全性。
2、存储加密：对重要的数据进行加密存储，例如数据库中的敏感信息，密码等，采用对称加密和非对称加密技术进行加密存储。其中，对称加密技术适用于海量数据的加密，而非对称加密技术则适用于保密性要求较高的数据。
三、监控和预防攻击
监控和预防攻击是数据库安全解决方案中至关重要的一环，可以帮助企业及时发现异常操作，提前警示、防范各种潜在攻击行为。常用的监控和预防措施包括：
1、实时监控：通过安装安全监控软件，对数据的访问、修改等操作进行实时监控，及时发现异常行为。
2、日志分析：将日志记录到文件中，通过对日志文件的分析和解析，发现异常活动和攻击事件。
3、入侵检测：入侵检测系统可以检测到异动行为，并根据规则对日志进行分析和报告。在入侵行为被发现后，可以采取一系列防御措施，如阻拦攻击源、禁止某个帐户访问等。
四、备份和恢复
备份和恢复是数据库安全的重要保障，一旦数据遭到破坏或丢失，可通过备份文件进行恢复。备份方案应该符合以下要求：
1、定期进行备份，并保证备份文件的安全性。
2、备份的频率应该根据业务需求来确定。备份频率越高，数据安全性越高，但也会增加备份成本。
3、备份数据应该存放在相对独立的地方，以防备份数据被同样遭到破坏。
恢复需要考虑以下三个步骤：
1、确认备份数据的关键时刻是否与实际使用的数据相一致。
2、选取较新的备份数据恢复，以避免新的问题与备份数据合并，导致数据不能保留。
3、恢复数据后要及时验证数据是否与原始的数据匹配，以确保数据的完整性。
五、制订与执行详细安全策略
除了上述措施外，企业需要根据实际情况制订出详细的数据库安全策略。该策略包括访问控制、口令策略、敏感数据访问控制等方面，应该根据企业实际情况制订，以确保数据库的安全。此外，严格执行安全策略也是关键，防止人为因素对数据库的安全性造成影响，也是保证数据库安全的重要保障。
总结
本篇文章详细阐述了数据库安全解决方案，包括加强权限控制、加密保护数据传输和存储、监控和预防攻击、备份和恢复、制订与执行详细安全策略。企业在实际应用中需要综合考虑多种安全策略，建立安全管理体系，保障数据的安全性，从而确保企业正常、稳定地运行。
数据湖解决方案(篇9)
下载先决的软件和配置环境
1、由于安装过程太过于冗长，所以就不把它放在实验的这个部分，而是把它放在本文档后面的附件1中，当你下载安装完软件、配置好系统后，请回到下面这个步骤。
2、为了检查您的开发环境，我们首先来完成一个完整的例子。这将让您对的一些特征有个快速的了解。一旦您完成这个阶段，您就可以：
l 解释DataWindow和DataWindowInterop引用是什么
l 运行一个DataWindow销售订单的示例系统。
3、找到目录“C:\TempSI aleOrder”，并双击用于演示的SaleOrder解决方案文件。这将打开Visiual Studio和先前用Visual 创建的SaleOrder解决方案。
4、选择 视图\解决方案资源管理器 打开项目的解决方案窗口，展开折叠的参考，您就可以看到如下图所示的那样：
5、注意DataWindow和DataWindowInterop引用：这是在您的.Net解决方案需要的“DataWindow”的特定功能时的库，
选择其中任何一个，右键单击查看属性，您可以发现他们是安装在Sybase目录中。
6、右键单击DataWindow引用，选择对象浏览器。您可以看到类似下图的一些东西？这就是DataWindow命名空间中的对象。
7、从生成菜单，选择生成解决方案。您应该能正确编译该解决方案，否则，请您重新看看附件1，并检查您的配置是否正确。
8、运行程序，你可以看到如下所示那样。使用‘Add Items’按扭，尝试添加几条定单信息。为每条定单填写包括数量在内的各个输入域。点击‘Update’按钮创建一个新的定单。
9、假如您已经填写了如上所示所有的域，那么你会看到一个成功的消息提示告诉你新的定单已经创建。假如你在运行的时候出现异常，那么最大的可能就是您没有填写某个域。因为这只是一个最简单的、最基础的例子，并没有添加完整的错误处理代码在里面。
10、现在就会在数据库中有条定单数据，你可以查找它。按‘Query’按扭，窗体将清除以便你可以输入你刚刚创建的定单号。点击‘Retrieve’，就会返回2655#定单的详细信息了。
你可以看到定单的细节信息了。
11、花点时间查看一下本项目中这两个窗体的代码。
12、恭喜！您已经成功测试了您的开发环境。
数据湖解决方案(篇10)
一、总体技术要求 1、市场经营分析系统必须能与各业务系统管理、生产维护系统联网，各系统必须提供经营分析系统所须的各类业务数据，同时要求大部分数据能通过接口自动获取； 2、由于市场经营分析系统需要存放的数据量较大，对统计、查询的时限要求较高，因
1、市场经营分析系统必须能与各业务系统管理、生产维护系统联网，各系统必须提供经营分析系统所须的各类业务数据，同时要求大部分数据能通过接口自动获取；
2、由于市场经营分析系统需要存放的数据量较大，对统计、查询的时限要求较高，因此系统对数据库的性能要求较高，需高性能的大型数据库；存储空间按目前50万用户计，每个用户10K，每月需5GB空间，加上其它业务数据，每月对存储空间的需求为6GB，估算存放两年业务数据所需的磁盘阵列空间为 6GB/月*12月*2年=144GB；
3、系统对数据库产品的要求是在数据存储、灵活高速查询及统计方面必须表现出色；
4、要选择能进行快速开发的前端工具，并且同时支持C/S和WEB的开发方式，
惠州市电信局市场经营分析系统以“九七系统”为主要数据源，其它如网管系统、财务系统等为辅助数据源，通过数据采集机将数据定时采集到数据仓库中。用户通过商用的分析软件、定制的客户端程序、WEB浏览器等多种方式访问数据仓库，获得经营分析信息。
惠州市电信局市场经营分析系统的软件结构主要由三部分组成：数据的抽取、数据的存储和管理、数据的分析展现，
数据仓库实施总体结构 惠州市电信局市场经营分析系统的基本功能有：销售管理功能、经营分析功能、客户管理功能、营销计划分析功能、竞争对手情况分析功能等。
由于数据仓库项目需要投入较大的财力、人力、物力，给企业带来的风险也较大，因此，在实施方法上采用分期实施。本项目主要分两期实施，一期主要实现经营分析功能，其余功能将在二期实施。
惠州市电信局市场经营分析系统（一期）采用基于NT平台的解决方案，实现了基于市场经营分析主题的AD-HOC系统，在一期中主要采用了SYBASE的POWERDESIGNER WAREHOUSE ARCHITECT 6.1、AS IQ 12.4、EA SERVER 3.0、POWERBUILDER 7.0等产品。
1）模型设计： 采用SYBASE POWERDESIGNER WAREHOUSE ARCHITECT 6.1进行数据仓库模型的设计。
2）数据的抽取： 采用编写SQL脚本，定时从“九七系统”的SYBASE ASE 11.9.2数据库、计费系统的INFORMIX数据库、112系统的SYBASE ASE 11.5数据库、网管系统的SYBASE ASE 11.5数据库中抽取数据，抽取频率为每天一次。
3）数据的存储： 从各系统中抽取出来的数据全部存放在NT主机上的SYBASE AS IQ 12.4的数据库，数据的加载方式采用BULK LOAD方式。
4）数据的展现： 基于三层体系结构编写应用程序。采用SYBASE EA SERVER 3.0及VISUAL COMPONENT的产品。中间层应用服务器采用EA SERVER的JAGUAR CTS，用POWERBUILDER 7及VISUAL COMPONENT编写组件，前端采用基于BROWSER的方式展现数据。
数据湖解决方案(篇11)
介绍根据中文的首字母、笔画、部首排序函数【NLSSORT】：
SELECT * FROM T_TABLE ORDER BY NLSSORT(NAME, 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M');
SELECT * FROM T_TABLE ORDER BY NLSSORT(NAME, 'NLS_SORT=SCHINESE_STROKE_M');
SELECT * FROM T_TABLE ORDER BY NLSSORT(NAME, 'NLS_SORT=SCHINESE_RADICAL_M');
(SELECT '获取汉字拼音首字母' W FROM DUAL)
SELECT SUBSTR(W, ROWNUM, 1) FROM A
CONNECT BY ROWNUM
WITH A AS --
(SELECT '获取汉字拼音首字母' W FROM DUAL)
SELECT SUBSTR(W, ROWNUM, 1) FROM A
CONNECT BY ROWNUM
ORDER BY NLSSORT(SUBSTR(W, ROWNUM, 1), 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M');
那么根据这个原理，上面输入一个拼音A打头的字“澳”，后面输入一个B大头的字“吧”，找到每个音节的起止的汉字是哪个
(
SELECT ROWNUM RN, CHR(ROWNUM) C FROM DUAL CONNECT BY LEVEL
)
SELECT * FROM A WHERE LENGTHB(C) = 2
AND RN > 32768 --
AND NLSSORT(C, 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M') > NLSSORT('澳', 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M')
AND NLSSORT(C, 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M')
ORDER BY NLSSORT(C, 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M');
根据返回的结果，就能看到，A的结束和B的开始的汉子分别是：“” “八”，依次类推可以找到其他的分界点，那么最后的函数就是如下：
CREATE OR REPLACE FUNCTION F_TRANS_PINYIN_CAPITAL(P_NAME IN VARCHAR2) RETURN VARCHAR2 AS
V_COMPARE VARCHAR2(100);
V_RETURN VARCHAR2(4000);
FUNCTION F_NLSSORT(P_WORD IN VARCHAR2) RETURN VARCHAR2 AS
RETURN NLSSORT(P_WORD, 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M');
END;
BEGIN --
V_COMPARE := F_NLSSORT(SUBSTR(P_NAME, I, 1));
IF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' 吖 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('八 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('嚓 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('发 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('旮 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('o ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('丌 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('咔 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('垃 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('` ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('p ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('r ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('七 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('仨 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('@ ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('夕 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('丫 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' ') AND V_COMPARE
END IF;
END LOOP;
RETURN V_RETURN;
END;
测试一下：
SELECT F_TRANS_PINYIN_CAPITAL('王德封') FROM DUAL
数据湖解决方案(篇12)
目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策，。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：
1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测，
企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。
整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，具体由下图表示。
·数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；
·数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
·OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。
·前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
数据湖解决方案(篇13)
基本查询：
--查询所有员工的信息select*fromemp;--设置行宽setlinesize 120;--设置列宽为四个数字的宽度col empnofor9999;--设置列宽,a表示字符串共八位长度col enamefora8--设置pageSize每页显示30条记录setpagesize 30;--sql中支持算数表达式,注意：如果一个表达式中含有空值，则整个表达式为空selectempno,ename,sal,sal*12,comm,sal*12+commfromemp;--使用滤空函数如果comm为空将以0代替selectempno,ename,sal,sal*12,comm,sal*12+nvl(comm,0)fromemp;--使用别名的三种方式,别名中有无双引号的区别：带双引号的可以包含空格和特殊字符，不带双引号的则不能selectempnoas“员工编号”,ename“姓名”,sal 月薪,comm,sal*12+nvl(comm,0)年收入fromemp;--关于disctinct,相同记录只取一次selectdistinctdeptnofromemp;--当disctinct跟多个值时,当deptno和job均一样时，才认为是相同记录selectdistinctdeptno,jobfromemp;--连接符的使用selectename ||'的薪水是'||salfromemp;
各子句一般要分行写。
select*fromv$nls_parameters;
altersessionsetNLS_DATE_FORMAT='yyyy-mm-dd';
select*fromempwherehiredate='1981-11-17';
select*fromempwherehiredate=to_date('1981-11-17','yyyy-mm-dd');
--比较运算符，查询工资大于1000，小于的员工，between and含边界
select*fromempwheresal>=1000andsal
select*fromempwheresalbetween1000
数据湖解决方案(篇14)
在现代社会中，人们生活中使用的各种设备数量越来越多，例如电脑、手机、平板电脑，以及其他智能设备。我们会在这些不同的设备上创造、接收和共享各种数据，而这些数据可能涉及到我们的工作、个人生活及其他方面的信息。
为了使得我们的设备能够实现数据的同步，我们需要一种高效的数据同步解决方案。数据同步解决方案是指一种将数据在不同设备间无缝转移、更新以及备份的技术方案。该方案能够确保我们在不同设备上所创造的数据能够及时更新和传输，从而满足我们工作和生活的需求。
下面是一些关于如何构建高效的数据同步方案的技巧：
1. 确定需要同步的数据：
为了实现数据同步，我们需要确定要同步的数据类型和数量。比如，我们需要同步的数据可能包括联系人、日历、照片、视频和音乐等等。如果我们需要更好地管理和同步数据，我们可以使用云服务平台。
2. 使用云存储：
云存储是一种在互联网上存储数据的方案，可以让用户通过网络访问自己的数据。云存储平台为用户提供了无限的存储空间，并使数据能够在多个设备间同步。云存储还提供了自动同步和备份功能，可以帮助用户在任何时间、任何地点访问和管理自己的数据。
3. 选择适当的云服务提供商：
云服务提供商之间的差异非常大。我们需要根据自己的需求来选择一个适合自己的提供商，例如：Amazon AWS、Microsoft Azure、iCloud、Google Drive和Dropbox等。每个服务提供商的功能和卡在上面的成本都不同。
4. 使用设备管理工具：
我们可以使用设备管理工具来确保在不同设备上同步数据的顺利进行。这些工具可以帮助我们管理和备份设备，包括电脑、手机和平板电脑等等。这些工具能够在设备之间共享数据，并实现数据同步。例如：iTunes和Google Play都有着完善的设备管理工具。
5. 使用自动备份工具：
我们必须时刻保留重要数据的备份。为了避免数据丢失和风险，我们可以使用自动备份工具来自动备份数据。这种工具能够在设备上自动进行备份工作，从而确保我们的数据永远不会丢失。例如：Time Machine和Windows Backup都可以自动备份用户数据。
总而言之，数据同步是一项非常重要的工作。当我们需要在多个设备间共享数据时，需要一种可靠的数据同步解决方案。选择适当的云存储、设备管理工具和备份工具是实现数据同步的首要步骤。只要我们能够合理利用这些工具和资源，我们就能够确保我们的数据在多个设备之间无缝同步，满足我们各种需求。
云存储解决方案
你攒了多少套方案模板？为了更好地在职场起步提升自己。我们需要事先准备好可行的行动计划。基于您的要求，我们为您检索整理了一份名为“云存储解决方案”的文档，请继续关注我们的网站，我们将不断更新更多内容！
云存储解决方案(篇1)
智能网络存储方案
一、概述
目前，数字视音频网络和数据网络的大量应用成为电视行业发展的必然趋势，这就要求提供更大、更快、更有力的网络数据存储和共享途径。网络存储技术无疑为我们提供了一个很好的选择。
二、网络存储技术的分类
目前的网络存储技术大致分为三类：
1、 直接依附存储系统（Direct Attached Storage, DAS）
DAS又称为以服务器为中心的存储体系，如图一所示。其特征为存储设备为通用服务器的一部分，该服务器同时提供应用程序的运行，即数据访问与操作系统、文件系统和服务程序紧密相关。当用户数量增加或服务器正在提供服务时，其响应速度会变慢。在网络带宽足够的情况下，服务器本身成为数据输入输出的瓶颈。现在已渐渐不能满足用户的需求，不再为大家所采用。
2、 网络依附存储系统（Network Attached Storage, NAS）
NAS的结构是以网络为中心，面向文件服务的。在这种存储系统中，应用和数据存储部分不在同一服务器上，即有专用的应用服务器和专用的数据服务器。其中专用数据服务器不再承担应用服务，称之为"瘦服务器"（Thin Server）。数据服务器通过局域网的接口与应用服务器连接，应用服务器将数据服务器视做网络文件系统，通过标准LAN进行访问。由于采用局域网上通用数据传输协议，如NFS、CIFS等，所以NAS能够在异构的服务器之间共享数据，如Windows NT和UNIX混合系统。NAS系统的关键是文件服务器，一个经过优化的专用文件服务和存储服务的服务器是文件系统所在地和NAS设备的控制中心，该服务器一般可以支持多个I/O节点和网络接口，每个I/O节点都有自己的存储设备。
3、 存储区域网络（Storage Area Network, SAN）
SAN是一种以光纤通道（Fiber Channel, FC）实现服务器和存储设备之间通讯的网络结构，如图三所示。SAN的核心是FC，其中的服务器和存储系统各自独立，地位平等，通过高带宽（传输速率为800Mb/s,双全工时可达1.6Gb/ s）FC集线器或FC交换机相连，可避免大流量数据传输时发生阻塞和冲突。各应用工作站通过局域网访问服务器，在各存储设备之间交换数据时可以不通过服务器，这样就大
大减轻了服务器承受的压力。
三、NAS与SAN的比较
NAS、SAN与传统网络存储技术相比而言，无论是从网络传输带宽、数据共享性还是从存储容量的可扩充性、数据的一体化和安全性等个方面来说，其优越性是不言而喻的。所以，现在众多的用户在对其存储方案进行选择时，实际上也就成为对NAS和SAN的选择了。
NAS和SAN有许多共同的特点。它们都提供集中化的数据存储和整合优化，都能有效的存取文件，都允许在众多的主机间共享并支持多种操作系统，都允许从应用服务器上分离存储。而且，它们都提供数据的高可用性，都能通过冗余部件和RAID保证数据的完整性。
NAS和SAN也有着一些不同点。首先，实施和维护的难易程度不同。上面曾提到，NAS的存储设备与众多访问客户的连接是通过标准的LAN进行的，也就是说，直接将NAS存储设备接入LAN中就可以使用了，管理者所要做的只是来定义网络寸取权限或为每个用户定义磁盘限额。而且由于NAS采用了热插拔和即插即用技术，所以在新设备接入时无需关闭数据服务器或进行重新配置，新增的存储空间可以立即为众多的应用服务器和客户机所共享。而SAN的存储设备与客户之间的联系是通过专用FC集线器和交换机来进行的，如果客户端增加，就要对交换机进行级连，这就大大增大了安装与设置难度。其次，二者的设备管理难易成度不同。由于NAS中每一个I/O节点都有自己的存储设备，而这些设备又没有一个统一的管理的界面，所以管理人员就必须逐一管理每个NAS设备，从而使管理成本随网络上的NAS设备的增多而线性增加。而SAN对整个网络中的存储设备的管理，是采用SAN专用管理软件来进行集中式管理的，用户可以通过简单的图形界面来管理不同平台和介质上的数据，也就是说，在SAN中，其整个存储网络成为了一个集中化的存储池，这样，管理人员管理起来就非常简单了。再者，NAS和SAN是管理对象也不相同。SAN管理的是磁盘空间，而NAS管理的是文件，也就是说，SAN是个磁盘工厂，而NAS只是一个文件服务器。最后，也是最重要的一点，那就是二者在性能上有所不同。NAS是基于传统以太网络的存取设备，虽然减轻了服务器所承担的压力，但势必严重增加网络的负荷。而且无论存储磁盘的速度有多快，存取速度只可能与网络带宽所允许的速度一样快。即NAS达到高性能的前提条件是网络带宽足够，否则其性能将急剧下降。而如果为了解决带宽问题而增设宽带网段，就势必丧失NAS价格较低、安装设置容易的优势。与NAS不同，SAN构建于基于光纤的专用数据网络
云存储解决方案(篇2)
随着数字时代的来临，云存储已经逐渐成为企业及个人存储数据的首选方案。云存储提供了更加高效、安全、便捷的存储解决方案，让用户可以随时随地轻松存储、管理和访问自己的数据。
一、 什么是云存储？
云存储指的是将数据存储在互联网上的一种技术，数据存储在云计算中心的硬盘上，让用户可以随时随地通过网络进行访问和管理。
二、 为什么需要云存储？
1.大容量存储
云存储提供了大容量的存储空间，可以满足用户不断增长的数据存储需求。
2.高效的备份和恢复
云存储可以通过备份机制保护数据的完整性，并提供恢复机制以应对各种故障。
3.便携式访问
云存储可以让用户随时随地访问自己的数据，而不需要在特定的设备上进行操作。
4.增强安全性能
云存储提供了更加高效的安全性措施，如加密传输、身份验证和数据备份，可以保障用户数据的安全性。
三、 云存储系统架构
1. 存储架构
云存储系统的存储架构应该是高效可靠的，同时还要考虑到数据的安全性和备份机制。存储架构通常由多个存储节点组成，每个节点之间可以根据数据类型和访问频率进行分组，从而提高数据访问效率。
2. 访问架构
云存储系统的访问架构应该是安全可靠的，同时支持多种类型的终端设备。通常采用分层方式，让不同类型的设备可以访问到特定的数据层，从而实现数据的高效访问。
3. 数据备份架构
云存储系统的数据备份架构应该是高效、强大、可靠的。通常采用热备和冷备的结合方式，在保证数据实时备份的同时，还能够及时响应磁盘损坏等故障情况。
四、 云存储解决方案的应用场景
1. 企业级应用
众所周知，企业级数据是由大量的数据组成，这就需要一个强大的存储设备和严密的备份机制。云存储提供了大容量、高效、安全的解决方案，可以帮助企业更加高效地存储和管理自己的数据。同时，企业也可以通过云存储平台方便地与团队合作，共同管理和访问数据。
2. 个人数据备份和管理
对于个人来说，云存储可以让其轻松备份和管理个人数据，如图片、音乐、文档等。 用户可以从各种设备上访问自己的数据，同时还可以轻松地与他人共享数据，并且可以随时删除和备份数据，可以极大程度上提高个人数据安全性。
五、 云存储解决方案的未来发展
同时，未来云存储的发展趋势也非常明朗。首先，云计算技术的不断发展将会进一步提高云存储系统的数据安全和性能。其次，大数据、人工智能等新技术的不断发展，也将会为云存储的应用场景提供更为广阔的发展空间。敬请期待！
云存储解决方案(篇3)
目前HIS , PAC S等系统数据是医院的核心业务数据，普遍存在业务数据增长速度快、并发访问量大等问题，因此，要求存储系统具有安全性高、响应速度快、稳定性高、容量大等特点。
对于HIS系统而言，系统数据库主要为Oracle或Sybase，要求存储系统具有很高的实时性和连续性，提供7 x 24小时不间断服务。PACS有别于HIS等其它医学信息系统的最重要一点就是:海量数据存储。一个大型的医院拥有大批现代化的大型医疗影像设备，每天影像检查产生的数据量多达4个GB左右(未压缩的原始数据)，一年数据总量大约1200 GB。而随着医院的业务飞速发展和新的影像设备的引进，这一数据量还可能进一步增长。此外，在线数据随机存取的效率也是一个非常关键的问题。
通过以上分析，医院存储系统的设计采用分级存储的架构，将存储分成在线存储、近线存储和离线存储三级结构。该存储架构能够实现高容量和高效率的要求，低速超大容量存储设备(离线存储)用作永久存储;高速存储设备用作在线数据存储，确保在线数据的极高效存取;近线存储首要保证大容量，实现对访问量不大的数据的存储，要求寻址迅速、传输率高。对于三年以上的历史数据保存在离线存储设备里，在线存储、近线存储设备仅保存最近三年的数据。同时要求对数据全方位保护，支持容量增长的高度可扩展性。
云存储解决方案(篇4)
云存储解决方案
云存储，简单来说就是将数据存储在云端服务器上，而不是传统的本地存储设备上。对于企业和个人用户而言，云存储解决方案已经成为一个备受关注的热门话题。这个方案不仅具有高度的灵活性和可扩展性，还能为用户带来无限的便利和利益。
云存储解决方案的优势之一是数据的可靠性和安全性。云服务提供商通常会将数据存储在多个位置，以确保即使发生设备故障或自然灾害，也能保证数据的安全性和可用性。此外，云存储还采用了多层次的安全措施，包括数据加密、访问控制和身份验证等，以保护用户的数据不被未授权的人员访问和窃取。
其次，云存储解决方案提供了无限的可扩展性。传统的本地存储设备通常有限的存储空间，一旦用完了，就需要购买更多的设备来扩展存储容量。而云存储可以根据用户的需求自动扩展存储空间，用户只需支付相应的费用，无需关心硬件设备的购置和维护。这种可扩展性不仅适用于企业用户，对个人用户也是一个很大的优势，特别是那些有大量照片、音乐和视频的用户。
此外，云存储解决方案还具有灵活的访问和共享功能。用户可以通过任何有互联网连接的设备访问他们存储在云端的数据，例如电脑、平板电脑和智能手机。这意味着用户不仅可以在办公室，还可以在家里或旅途中随时随地访问和编辑他们的文件。而且，可以将特定文件或整个文件夹共享给他人，有效地促进了协作和共享。
最后，云存储解决方案还可以降低用户的成本。由于无需购买和维护硬件设备，用户可以节约大量的资金。此外，云存储通常按照使用量计费，用户只需根据实际使用情况付费，不会出现资源浪费的情况。
总结起来，云存储解决方案提供了数据的可靠性和安全性、无限的可扩展性、灵活的访问和共享功能以及降低成本的优势。对于企业和个人用户而言，云存储已经成为不可或缺的工具。然而，用户在选择云存储服务提供商时，也需要考虑到数据隐私和服务可靠性等因素，选择一个有信誉和可信赖的服务提供商才能实现最佳的云存储体验。
云存储解决方案(篇5)
智能网络存储方案
一、概述
目前，数字视音频网络和数据网络的大量应用成为电视行业发展的必然趋势，这就要求提供更大、更快、更有力的网络数据存储和共享途径。网络存储技术无疑为我们提供了一个很好的选择。
二、网络存储技术的分类
目前的网络存储技术大致分为三类：
1、 直接依附存储系统（Direct Attached Storage, DAS）
DAS又称为以服务器为中心的存储体系，如图一所示。其特征为存储设备为通用服务器的一部分，该服务器同时提供应用程序的运行，即数据访问与操作系统、文件系统和服务程序紧密相关。当用户数量增加或服务器正在提供服务时，其响应速度会变慢。在网络带宽足够的情况下，服务器本身成为数据输入输出的瓶颈。现在已渐渐不能满足用户的需求，不再为大家所采用。
2、 网络依附存储系统（Network Attached Storage, NAS）
NAS的结构是以网络为中心，面向文件服务的。在这种存储系统中，应用和数据存储部分不在同一服务器上，即有专用的应用服务器和专用的数据服务器。其中专用数据服务器不再承担应用服务，称之为"瘦服务器"（Thin Server）。数据服务器通过局域网的接口与应用服务器连接，应用服务器将数据服务器视做网络文件系统，通过标准LAN进行访问。由于采用局域网上通用数据传输协议，如NFS、CIFS等，所以NAS能够在异构的服务器之间共享数据，如Windows NT和UNIX混合系统。NAS系统的关键是文件服务器，一个经过优化的专用文件服务和存储服务的服务器是文件系统所在地和NAS设备的控制中心，该服务器一般可以支持多个I/O节点和网络接口，每个I/O节点都有自己的存储设备。
3、 存储区域网络（Storage Area Network, SAN）
SAN是一种以光纤通道（Fiber Channel, FC）实现服务器和存储设备之间通讯的网络结构，如图三所示。SAN的核心是FC，其中的服务器和存储系统各自独立，地位平等，通过高带宽（传输速率为800Mb/s,双全工时可达1.6Gb/ s）FC集线器或FC交换机相连，可避免大流量数据传输时发生阻塞和冲突。各应用工作站通过局域网访问服务器，在各存储设备之间交换数据时可以不通过服务器，这样就大
大减轻了服务器承受的压力。
三、NAS与SAN的比较
NAS、SAN与传统网络存储技术相比而言，无论是从网络传输带宽、数据共享性还是从存储容量的可扩充性、数据的一体化和安全性等个方面来说，其优越性是不言而喻的。所以，现在众多的用户在对其存储方案进行选择时，实际上也就成为对NAS和SAN的选择了。
NAS和SAN有许多共同的特点。它们都提供集中化的数据存储和整合优化，都能有效的存取文件，都允许在众多的主机间共享并支持多种操作系统，都允许从应用服务器上分离存储。而且，它们都提供数据的高可用性，都能通过冗余部件和RAID保证数据的完整性。
NAS和SAN也有着一些不同点。首先，实施和维护的难易程度不同。上面曾提到，NAS的存储设备与众多访问客户的连接是通过标准的LAN进行的，也就是说，直接将NAS存储设备接入LAN中就可以使用了，管理者所要做的只是来定义网络寸取权限或为每个用户定义磁盘限额。而且由于NAS采用了热插拔和即插即用技术，所以在新设备接入时无需关闭数据服务器或进行重新配置，新增的存储空间可以立即为众多的应用服务器和客户机所共享。而SAN的存储设备与客户之间的联系是通过专用FC集线器和交换机来进行的，如果客户端增加，就要对交换机进行级连，这就大大增大了安装与设置难度。其次，二者的设备管理难易成度不同。由于NAS中每一个I/O节点都有自己的存储设备，而这些设备又没有一个统一的管理的界面，所以管理人员就必须逐一管理每个NAS设备，从而使管理成本随网络上的NAS设备的增多而线性增加。而SAN对整个网络中的存储设备的管理，是采用SAN专用管理软件来进行集中式管理的，用户可以通过简单的图形界面来管理不同平台和介质上的数据，也就是说，在SAN中，其整个存储网络成为了一个集中化的存储池，这样，管理人员管理起来就非常简单了。再者，NAS和SAN是管理对象也不相同。SAN管理的是磁盘空间，而NAS管理的是文件，也就是说，SAN是个磁盘工厂，而NAS只是一个文件服务器。最后，也是最重要的一点，那就是二者在性能上有所不同。NAS是基于传统以太网络的存取设备，虽然减轻了服务器所承担的压力，但势必严重增加网络的负荷。而且无论存储磁盘的速度有多快，存取速度只可能与网络带宽所允许的速度一样快。即NAS达到高性能的前提条件是网络带宽足够
云存储解决方案(篇6)
2.1分级存储系统设计
通过对医院存储系统的需求分析，设计了一套基于SAN的分级存储、数据保护存储方案，该方案可以满足医院业务数据海量增长、存储系统无缝扩容、保护现有投资等要求，充分体现存储系统的可靠性高、响应速度快、可扩展性强等优势。
在线存储用于对短近期的医疗数据的存储，可供用户随意读取，满足计算平台对数据访问的速度要求，一般在线存储设备为磁盘和磁盘阵列等存储设备，建议采用H3C IX3000，单台IX3000最大支持磁盘数量为336块，采用先进的SAS总线技术，提供72 Gbit / s磁盘访问带宽，能实现多路径冗余和控制器负载均衡，保障整个存储系统的性能和可靠性。
近线存储用于存储不常用的历史数据，通常是采用数据迁移技术自动将在线存储中不常用的数据迁移到近线存储设备上，数据访问的频率不是很高，但要保证数据共享和快速的在线访问。近线存储建议采用1台H3C IX1000存储系统，可容纳16块企业级SATA硬盘，最大容量可达到8TB，最高提供410MB /s的带宽吞吐量和54 , 000 IOPS的处理能力。
离线存储通常采用离线归档的方式，用于对三年以上历史数据的存储，是对在线存储数据的备份，以防范可能发生的数据灾难，要求设备通常具有超大容量、安全性高、成本低等特点。离线存储通常采用磁带库或者VTL(虚拟磁带库)VTL技术通过软件将磁盘阵列仿真成物理磁带库，虽然其内部构造、外观、速度和物理磁带库截然不同，但对于备份软件和主机系统而言，VTL具有磁带识别的特征，可被认作物理磁带库设备。这使得设备在可用性及备份的'可靠性等方面都得到大幅提升，并无缝、平滑地集成到原有系统环境中，配合传统的备份软件和物理磁带库，提高设备使用率和备份性能。VTL建议采用H3C DL1000支持16块SATAII接口磁盘，支持RAIDS数据冗余备份方案，最大有效容量10.STB。
在分级存储系统中，磁盘或磁盘阵列等成本高、速度快的设备，用来存储经常访问的重要信息，而磁带库等成本较低的存储资源用来存放访问频率较低的信息。分级存储的工作原理是基于数据访问的局部性，通过将不经常访问的数据自动移到存储层次中较低的层次，释放出较高成本的存储空间给更频繁访问的数据，可以获得更好的总体性价比。
2. 2数据保护方案设计
医院对医疗数据的安全性要求特别高，要设计数据保护方案和容灾方案。数据的保护不仅是备份，其最终目的是在系统遇到人为或自然灾难时，能够通过备份内容对系统进行有效的灾难恢复。
(1) CDP ( Continuous Data Protection)连续数据保护方案
针对在线、近线存储可采CDP数据保护方案，利用复制、镜像功能模块实现从在线存储到近线存储的数据同步，就可以实时地对在线存储提供数据的全面保护。通过设定的策略会自动的以增量的方式将所需保护的数据通过IP SAN存储网络同步到近线存储设备上。
在近线存储中对复制过来的数据进行持续数据保护，创建基于时间点的多个数据版本。如果在线存储设备受损不能提供业务的处理，可以将对业务数据的访问路径切换到近线存储设备，临时恢复业务处理。如果数据发生逻辑错误，只需寻找出数据所要恢复的适当版本，在线地将某一数据版本恢复到在线存储中，或将整个数据卷回滚到那一时刻点的数据视图，恢复逻辑错误发生后的数据。
(2)远程容灾方案
远程容灾方案的持续数据保护效果比磁带库备份更好，并且可以应对软灾难。每天都可以按照用户设定的策略对数据进行时间点备份，并且备份过程对应用基本没有影响。用户可用选择将数据恢复到前面备份过的任何一个时间点的状态。支持对“渐变式灾难”(如:人为操作错误、应用自身错误、系统溢出、病毒侵袭及网络不法分子入侵等)的保护和恢复。
远程容灾方案使用块增量扫描技术，以最低的带宽实现远程容灾。由于采用了先进的块增量扫描技术，远程容灾过程中传输的数据变量不是基于文件级的变量，而是更小单位的基于磁盘块的变量。这样可以保障数据增量最小，对网络带宽的占用最低。
基于网络层的数据容灾，对主机零干扰。该方案的容灾是在存储系统的网络层实现，具有与主机和存储平台“无关”的特性，在整个数据容灾的过程中不影响应用系统的运行。
远程容灾中心配备Tidemark时间点连续数据保护功能，对容灾中心存储设备中的数据按照事先设定的策略进行连续的时间点备份，保存数据在不同时间点的多个版本，在发生“渐变式灾难”的时候可以通过Time View时间点视图模块打开不同版本的数据进行检查，把数据恢复到发生错误之前最近的时间点。
云存储解决方案(篇7)
云存储解决方案
云存储，作为当今信息时代的一项重要技术，已经成为企业和个人存储数据的首选方式。它不仅能够提供可靠的数据存储和备份，还能为用户提供便利的远程访问和数据共享。云存储解决方案已经成为企业和个人数据管理的重要支撑力量。
云存储解决方案通过将数据存储在远程的服务器上，解决了传统本地存储方案中存储限制和数据备份难题。云存储提供了高效的存储设施，使用户可以轻松存储和管理大量数据。用户可以根据自己的需求灵活地调整存储容量，避免了因本地存储空间不足而无法继续工作的困扰。
此外，云存储解决方案还为用户提供了可靠的数据备份机制。传统的本地备份通常需要用户自行处理，不仅需要花费大量时间和精力，还可能出现备份失败、数据丢失等问题。而云存储解决方案可以自动进行数据备份，并提供多重备份机制，确保用户数据的安全性和可恢复性。即使用户本地存储设备出现故障，也不必担心数据丢失。
云存储解决方案不仅仅提供了可靠的数据存储和备份功能，还为用户提供了便捷的远程访问和数据共享功能。用户可以通过网络随时随地访问存储在云端的数据，而不受时间和地域的限制。这意味着用户无需携带大量的存储设备，就可以看到和处理自己的数据。
此外，云存储解决方案还支持数据共享功能，用户可以将自己的数据共享给其他人，无论是个人还是团队。云存储提供了灵活的权限管理，用户可以根据需要控制数据的访问权限，确保数据的安全性。这为团队协作和协同工作提供了便利，为企业的信息共享和协同办公提供了支持。
除了以上功能，云存储解决方案还提供了一系列增值服务，满足用户个性化需求。例如，部分云存储解决方案提供了数据分析和挖掘功能，用户可以通过对云端存储的数据进行分析，得出有价值的信息和洞察。还有一些云存储解决方案提供了数据同步和自动化备份功能，用户可以将本地设备的数据实时同步到云端，确保数据的安全性和一致性。
总结起来，云存储解决方案是当前企业和个人数据管理的理想选择。它不仅提供了可靠的数据存储和备份功能，还能为用户提供便捷的远程访问和数据共享。云存储解决方案支持个性化需求和增值服务，满足了用户多样化的需求。随着信息技术的进步，云存储解决方案将继续发展壮大，为用户提供更加丰富和强大的功能。
云存储方案(范例10篇)
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云存储方案 篇1
大容量存储方案
随着科技的飞速发展和信息技术的不断进步，我们所面临的数据量急剧增加，对存储容量的需求也变得越来越大。无论是企业的庞大数据库、个人的照片视频收藏，还是科学家的大量实验数据，都对存储方案提出了更高的要求。
为了满足大容量存储的需求，科技公司纷纷投入研发，提供各种高效、安全的存储方案。本文将详细介绍几种主流的大容量存储方案，包括云存储、固态硬盘（SSD）和磁带存储。
云存储是目前最为热门的存储解决方案之一。云存储将数据存储在远程的服务器上，用户通过互联网访问和管理自己的数据。云存储具有很多优势，首先是无限的存储容量。云存储提供了弹性扩展的能力，用户可以根据需要随时增加存储空间。其次，云存储提供了高度的可靠性和数据冗余。数据存储在多个服务器上，即使某台服务器发生故障，用户的数据也可以通过其他服务器进行恢复。此外，云存储还具有高速传输和远程访问的特点，使得用户可以在任何时间、任何地点方便地获取自己的数据。
固态硬盘（SSD）是近年来广泛应用的存储设备。相比传统的机械硬盘，固态硬盘具有更高的读写速度和更低的能耗。对于大容量存储，SSD具有很多优势。首先是可靠性和耐用性。SSD没有活动部件，不易受到震动和碰撞的影响，具有更长的使用寿命。其次，SSD的容量不断增加，现在已经有多达几TB容量的SSD可供选择。此外，SSD体积小巧轻便，适用于各种场景，如个人电脑、移动设备和服务器等。
磁带存储作为传统的存储介质，仍然在一些特定领域有广泛的应用。磁带存储具有极高的存储密度和低成本的特点。现在的磁带存储已经可以达到TB级别的容量。对于需要长期保留数据的领域，如归档、备份等，磁带存储是一个理想的选择。虽然磁带存储的读写速度较慢，但其成本优势和可靠性使得它在某些场景下仍然备受青睐。
在大容量存储方案的选择过程中，用户需要综合考虑多个因素，如存储容量、性能、可靠性、成本等。云存储适用于需要无限容量、高可用性和高速传输的用户。SSD适用于追求高速读写和耐用性的用户。而对于成本敏感、对速度要求相对较低的用户，磁带存储是一种经济实惠的选择。
随着科技的不断进步，大容量存储方案将会越来越多样化和先进化。用户可以根据自身的需求和预算选择适合自己的存储方案。无论是个人用户还是企业用户，大容量存储方案都将成为开展工作和娱乐的有力工具。
云存储方案 篇2
虚拟化技术已经成为了现代计算机行业中最重要的发展趋势之一。随着机器性能的不断提升和数据中心的不断扩大，虚拟化技术可以帮助公司以更高效地方式存储和管理数据。在这篇文章中，我想探讨的是存储虚拟化方案。
存储虚拟化是指一种技术，它将多个存储设备映射成为一个虚拟存储设备，提供了更高的可用性和可扩展性。存储虚拟化方案是基于虚拟硬盘的，这意味着虚拟机可以将其所有的磁盘映射到同一个虚拟磁盘中。这使得存储资源的利用率得到了提高，并同时提供了更加灵活的存储管理能力。
虚拟化技术为存储虚拟化方案的实现提供了一个完善的平台。由于虚拟化技术的使用，存储资源是通过虚拟硬盘管理的，而不是直接与物理硬件交互。这样，硬件所处的物理位置和设备类型以及品牌都不再是大问题。这也意味着，在整个架构中，存储设备被抽象化解耦，从而使客户能够将存储资源编排和管理在同一个位置上。
采用存储虚拟化方案的优点是多方面的。首先，它可以提高数据中心的利用率。通过将多个存储设备映射成一个虚拟设备，存储空间的使用就变得更高效。其次，存储虚拟化也提供了更好的可用性和性能，因为多个存储设备被组合成一个单一的存储池，所以在一个设备出现故障时，虚拟机和应用程序能够继续运行，而不会受到任何影响。此外，存储虚拟化也能够提供更好的可扩展性，使企业的存储能够随着发展需要快速扩展。
实现一个存储虚拟化方案需要考虑许多因素。首先，必须为虚拟机选择适当的存储设备类型，例如SAN，NAS或Direct Attached Storage（DAS）。其次，如果将大量存储设备映射到一个虚拟设备上，必须确保这个虚拟设备能够提供足够的容量和性能。最后，还需要考虑如何进行备份和恢复，以确保数据的安全性和可用性。
总之，存储虚拟化是一种先进的技术，可为企业提供更高效的存储资源利用率、更优越的可用性和性能以及更好的可扩展性。实现存储虚拟化方案需要考虑许多因素，包括选择适当的硬件、配置虚拟化平台和确定备份和恢复策略。
云存储方案 篇3
存储虚拟化是一种将存储资源进行虚拟化管理的方案。在现代企业中，存储数据量不仅逐年递增，而且还要面临各种新挑战，例如容量和可靠性的增长、备份和灾难恢复等问题。因此，企业需要一种可靠和高效的存储管理方案。
存储虚拟化方案可以帮助企业解决这些存储问题。虚拟化存储技术使企业能够将存储资源集中在一起，并将其分配给许多服务器。这种技术可以提高存储资源的利用率，从而减少企业的存储成本。
存储虚拟化方案有几种不同的形式，例如基于主机的存储虚拟化、网络存储虚拟化和SAN（存储区域网络）存储虚拟化等。下面将对这些方案进行详细介绍。
基于主机的存储虚拟化
基于主机的存储虚拟化是将存储资源虚拟化管理的一种方式。它使服务器可以共享存储资源并提高存储容量的利用率。这种虚拟化技术通过使用软件来模拟一个虚拟化的存储设备来实现，该设备通过网络连接到其他计算机。当服务器需要访问存储资源时，它会从虚拟设备中读取数据而不是实际硬件设备。
网络存储虚拟化
网络存储虚拟化技术将存储资源集中在存储网络中，通过网络连接提供给服务器使用。这种存储虚拟化方案可以提高数据的可靠性、提高存储利用率并减少存储管理的复杂性。
在企业中，网络存储虚拟化技术的运用越来越广泛，包括网络附加存储（NAS）、存储区域网络（SAN）和iSCSI存储等。通过使用存储虚拟化技术，企业可以更好地管理存储资源，提高数据可用性、数据保护和数据恢复速度。
SAN存储虚拟化
存储区域网络（SAN）是指将多个服务器连接到外部存储设备的高速网络，可以支持多个操作系统和应用程序访问共享存储资源。SAN存储虚拟化技术可以帮助企业管理存储资源的可靠性、容量和成本问题。
在SAN存储虚拟化中，存储虚拟化设备控制多个存储设备并让它们看起来像单个存储设备，这样可以为虚拟机提供透明的数据访问。SAN存储虚拟化技术可以提高系统性能、可靠性和安全性，并减少服务器成本，并且还可以提高数据中心的灵活性和可扩展性。
总体而言，存储虚拟化方案可以帮助企业优化数据存储和管理，提高存储资源的利用率、灵活性和可靠性，并降低存储成本。不同类型的存储虚拟化方案在实现存储虚拟化的方式上存在差异，企业可以根据自己的需求和预算确定最佳的存储虚拟化方案。
云存储方案 篇4
随着数字时代的来临，云存储已经逐渐成为企业及个人存储数据的首选方案。云存储提供了更加高效、安全、便捷的存储解决方案，让用户可以随时随地轻松存储、管理和访问自己的数据。
一、 什么是云存储？
云存储指的是将数据存储在互联网上的一种技术，数据存储在云计算中心的硬盘上，让用户可以随时随地通过网络进行访问和管理。
二、 为什么需要云存储？
1.大容量存储
云存储提供了大容量的存储空间，可以满足用户不断增长的数据存储需求。
2.高效的备份和恢复
云存储可以通过备份机制保护数据的完整性，并提供恢复机制以应对各种故障。
3.便携式访问
云存储可以让用户随时随地访问自己的数据，而不需要在特定的设备上进行操作。
4.增强安全性能
云存储提供了更加高效的安全性措施，如加密传输、身份验证和数据备份，可以保障用户数据的安全性。
三、 云存储系统架构
1. 存储架构
云存储系统的存储架构应该是高效可靠的，同时还要考虑到数据的安全性和备份机制。存储架构通常由多个存储节点组成，每个节点之间可以根据数据类型和访问频率进行分组，从而提高数据访问效率。
2. 访问架构
云存储系统的访问架构应该是安全可靠的，同时支持多种类型的终端设备。通常采用分层方式，让不同类型的设备可以访问到特定的数据层，从而实现数据的高效访问。
3. 数据备份架构
云存储系统的数据备份架构应该是高效、强大、可靠的。通常采用热备和冷备的结合方式，在保证数据实时备份的同时，还能够及时响应磁盘损坏等故障情况。
四、 云存储解决方案的应用场景
1. 企业级应用
众所周知，企业级数据是由大量的数据组成，这就需要一个强大的存储设备和严密的备份机制。云存储提供了大容量、高效、安全的解决方案，可以帮助企业更加高效地存储和管理自己的数据。同时，企业也可以通过云存储平台方便地与团队合作，共同管理和访问数据。
2. 个人数据备份和管理
对于个人来说，云存储可以让其轻松备份和管理个人数据，如图片、音乐、文档等。 用户可以从各种设备上访问自己的数据，同时还可以轻松地与他人共享数据，并且可以随时删除和备份数据，可以极大程度上提高个人数据安全性。
五、 云存储解决方案的未来发展
同时，未来云存储的发展趋势也非常明朗。首先，云计算技术的不断发展将会进一步提高云存储系统的数据安全和性能。其次，大数据、人工智能等新技术的不断发展，也将会为云存储的应用场景提供更为广阔的发展空间。敬请期待！
云存储方案 篇5
目前HIS , PAC S等系统数据是医院的核心业务数据，普遍存在业务数据增长速度快、并发访问量大等问题，因此，要求存储系统具有安全性高、响应速度快、稳定性高、容量大等特点。
对于HIS系统而言，系统数据库主要为Oracle或Sybase，要求存储系统具有很高的实时性和连续性，提供7 x 24小时不间断服务。PACS有别于HIS等其它医学信息系统的最重要一点就是:海量数据存储。一个大型的医院拥有大批现代化的大型医疗影像设备，每天影像检查产生的数据量多达4个GB左右(未压缩的原始数据)，一年数据总量大约1200 GB。而随着医院的业务飞速发展和新的影像设备的引进，这一数据量还可能进一步增长。此外，在线数据随机存取的效率也是一个非常关键的问题。
通过以上分析，医院存储系统的设计采用分级存储的架构，将存储分成在线存储、近线存储和离线存储三级结构。该存储架构能够实现高容量和高效率的要求，低速超大容量存储设备(离线存储)用作永久存储;高速存储设备用作在线数据存储，确保在线数据的极高效存取;近线存储首要保证大容量，实现对访问量不大的数据的存储，要求寻址迅速、传输率高。对于三年以上的历史数据保存在离线存储设备里，在线存储、近线存储设备仅保存最近三年的数据。同时要求对数据全方位保护，支持容量增长的高度可扩展性。
云存储方案 篇6
随着云计算、大数据和人工智能的快速发展，数据量不断增加，企业面临着越来越多的存储难题。传统物理存储架构难以实现灵活扩展和高效管理，存储虚拟化方案应运而生。
存储虚拟化是一种通过将实体存储设备虚拟化成逻辑存储设备来实现资源管理、数据共享和灵活扩展的技术。存储虚拟化将多个物理存储设备连接起来形成一个共享存储池，并对存储资源进行统一管理。这种方案可以帮助企业提高存储利用率、降低运营成本、提高数据可靠性和安全性。
存储虚拟化方案主要包括以下几个方面：
1. 存储虚拟化软件。存储虚拟化软件是实现存储虚拟化的核心，它将多个物理存储设备整合为一个逻辑存储池，用户可以从这个逻辑存储池中动态创建、删除和修改存储资源。常见的存储虚拟化软件包括EMC VPLEX、IBM SAN Volume Controller、HPE 3PAR StoreServ和NetApp ONTAP等。
2. 存储网关。存储虚拟化方案通常需要使用存储网关来连接存储虚拟化软件和存储设备。存储网关是一种中间件技术，它将网络存储设备转换为本地块存储设备，以实现存储虚拟化。存储网关可以提供额外的服务，如缓存、数据压缩、卷复制和快照等。
3. 存储资源管理。存储虚拟化方案可以统一管理和监控所有存储资源，包括物理存储设备和逻辑存储池。管理员可以通过统一管理界面来创建、修改和删除存储资源，或者监控存储资源的状态和使用情况。这种方案可以帮助管理员提高存储资源的利用率和可靠性，以及减少管理复杂度。
4. 存储策略。存储虚拟化方案可以支持各种存储策略，如存储性能、可靠性、保护和成本。管理员可以基于策略来对存储资源进行优化和配置，以满足业务需求和预算限制。
5. 存储故障转移。存储虚拟化方案可以提供存储故障转移功能，以保障数据的可用性和一致性。当存储设备发生故障或不可用时，存储虚拟化软件可以自动将数据从故障设备迁移到备用设备上，以确保数据的可靠性和业务的连续性。
在部署存储虚拟化方案时，需要注意以下几个方面：
1. 存储虚拟化软件的选择。在选择存储虚拟化软件时，需要考虑其性能、可靠性、安全性和成本等因素，以满足业务需求和预算限制。
2. 存储设备的兼容性。存储虚拟化方案需要支持并兼容各种物理存储设备，以确保整个存储系统的稳定性和可靠性。
3. 存储架构的设计。存储虚拟化方案需要根据业务需求来设计存储架构，包括存储容量、性能、可靠性和保护策略等。
4. 存储管理的规范化。存储虚拟化方案需要建立规范化的存储管理流程和技术标准，以确保业务数据的安全和一致性。
总之，存储虚拟化是一种灵活、高效、安全、可靠的存储方案，可以帮助企业提高存储利用率、降低运营成本、提高数据可靠性和安全性。在部署存储虚拟化方案时，需要根据业务需求和预算限制来选择合适的存储虚拟化软件，并兼容各种物理存储设备，以确保整个存储系统的稳定性和可靠性。同时，需要建立规范化的存储管理流程和技术标准，以确保业务数据的安全和一致性。
云存储方案 篇7
存储虚拟化方案，是企业数字化转型时必须先考虑的一个方面。数据的爆炸式增长使得企业的存储需求量与日俱增，越来越多的企业开始采用虚拟化存储来实现大容量、高效率的数据存储。
什么是存储虚拟化方案？
存储虚拟化方案是指将企业存储系统中的物理存储资源抽象为虚拟存储池，并且在虚拟存储池之上、以虚拟化方式实现各种存储功能和服务。其目的是提高存储的可靠性、性能、智能化和可管理性，从而更好地满足企业日益增长的数据存储需求。
为什么需要存储虚拟化方案？
在过去，企业为了满足存储需求，常常会采用“购置更多存储设备”的方式。该方式无疑会增加企业的存储成本、能耗成本、维护成本等。而现在，通过实施存储虚拟化方案，企业可以将分散的存储设备、磁盘卷、存储空间和数据卷，整合成一个统一的存储池。通过虚拟化的技术手段，管理、分配存储资源、以及备份和恢复数据等操作变得更加方便和高效。此外，存储虚拟化还可以提高存储的可靠性和灵活性，从而为企业节省时间和金钱之外，还可以实现数据的高可用和灾备功能。
如何选择存储虚拟化方案？
选择存储虚拟化方案，首先要考虑企业的存储需求。有没有扩展需求？不同的企业有不同的需求。例如，如果一个企业需要大容量的存储，那么纯闪存存储可能不是一个适合的选择；如果企业需要快速响应、快速存储、快速加载 , 针对 I/O 密集型部署的企业，应考虑闪存和 SSD 型存储。如果企业需要进行大规模数据的迁移与快速备份，那么采用云存储可能是适合的选择。在此基础上，还要考虑虚拟化、网络、操作系统、数据中心架构等方面的综合因素。
而现在市场上的存储虚拟化方案基本上都了解自己所谓的特色、优势，企业选择时，除了考虑所需的基本容量、性能、服务等外，还要注意他们的行业经验、技术支持能力、运营能力、性价比等综合因素。建议可以先进行一些试验，实现一些样例来感受存储虚拟化的功能及特性，并选出企业最需要的。
存储虚拟化方案的优势
存储虚拟化方案可以带来多个方面的优势，如：
1. 成本效益更高，实现了资源池的共享，节约了设备的成本和管理成本；
2. 数据可靠性更高，实现了存储的高可用，可进行在线的故障恢复；
3. 存储性能和效率更高，可以根据实际需求调配资源大小，提高工作效率；
4. 有效管理资源，避免出现资源浪费，提高存储利用率；
5. 更好的数据管理，可以进行数据迁移和备份等操作，不影响正在进行的工作；
6. 实现了灵活的业务扩展，可以更好地满足不断变化的业务需求。
总结
最近几年，随着企业信息化需求的不断增长、数据存储需求量的大幅上升，存储虚拟化方案的重要性日益增加。尽管市场上存在许多存储虚拟化方案，但选择如何满足自己的需求需要认真考虑。对于企业而言，不仅需要关注产品的性能和特性，还要考虑行业经验、技术支持能力等综合因素。只有在选择适当的方案后，企业才能更好地实现存储管理，并能够有效地满足自己的存储需求。
云存储方案 篇8
存储虚拟化方案是现代企业信息技术方面的一个关键概念，它提供了更高的可靠性、更高的性能和更高的灵活性，以及更好的存储利用率。它在提高企业信息处理效率的同时，也具有一定的安全性和可靠性，可以更好地解决企业信息处理中的各种问题。以下是该方案的详细讨论：
1、 存储虚拟化方案的基本概念
存储虚拟化方案是将硬件、存储和管理软件集成在一起，以模拟单一的虚拟存储设备。这样做可以实现存储透明性、灵活性和容量最大化。存储虚拟化方案将存储设备和卷之间的关系隔离开来，使得用户可以轻松地进行数据管理。它立足于数据存储中心，通过屏蔽存储系统的物理细节，使其成为应用程序可访问的虚拟化存储设备。
2、 存储虚拟化方案的运行原理
存储虚拟化方案通常由以下几个主要组件组成：虚拟存储交换机、虚拟存储智能控制器、虚拟化存储服务器和虚拟存储存储池。
虚拟存储交换机负责将存储与虚拟存储智能控制器相连接，虚拟存储智能控制器则协调用户的请求和数据I/O流。虚拟化存储服务器是存储虚拟化方案中的核心组成部分，它执行和控制存储设备的虚拟化过程。与此类似，虚拟存储存储池负责存储数据，以更高效地利用存储空间。这四个核心组件可共同构建存储虚拟化方案的基础构架。
存储虚拟化方案通过将数据访问从卷和存储设备中间件中分离出来，将其发送到存储策略中间件，拦截应用程序I/O请求并将其替换为虚拟存储设备的I/O请求提高了数据访问速度。此外，存储虚拟化也可以通过智能主动存储迁移、虚拟卷和存储层次来令用户获得更高的性能和可靠性。
3、 存储虚拟化方案的优点及应用
存储虚拟化方案的优点包括：
（1） 硬件资源共享：存储虚拟化方案将实际存储设备转化为虚拟存储设备，使得多个应用程序可以共同使用存储资源。
（2） 简化管理：存储虚拟化方案可以简化存储管理，开发对存储资源的使用控制和维护更加方便。
（3） 提高性能：存储虚拟化方案可以对数据负载进行均衡，提供更高的读写性能和吞吐量。
（4） 高可用性：存储虚拟化方案可以通过镜像、副本、快照等方式来提供高可靠性和高可用性，防止数据丢失，并减少因业务中断而导致的损失。
（5） 灵活性：存储虚拟化方案具有更大的灵活性，可以增加或减少存储容量和存储性能，以适应不同业务需求。
存储虚拟化方案可以广泛应用于诸如大型企业、云计算、虚拟化服务器等领域，其能够显著提高利用率、增强灵活性、降低成本和提高安全性，在现代企业中将具有越来越重要的作用。
总而言之，存储虚拟化方案是一个具有实际应用价值和技术深度的领域。它可以通过将存储系统抽象为单一的，经过虚拟化的存储池，并且提供统一的管理接口，实现企业存储资源高效和可控。
云存储方案 篇9
存储虚拟化方案是一种有效管理存储系统的方法，它可以将多个存储设备虚拟化成一个存储池，使之成为一个纯粹的存储资源池。在实现存储虚拟化方案时，需要考虑多个方面，包括存储虚拟化的需求、选择合适的存储虚拟化技术、实现存储虚拟化的方案以及应对存储虚拟化带来的挑战等。
存储虚拟化的需求：
在进行存储虚拟化方案前，首先需要了解业务和用户的需求。存储虚拟化的主要目的是为了提高存储资源的利用率以及提高存储系统的可用性和可维护性。为了实现这一目的，存储虚拟化需要具备以下3个主要需求：
1）跨越不同的存储厂商和产品——很多企业由于各部门配置的存储设备不同，导致使用和维护各不相同。因此引入存储虚拟化技术可以将不同厂商和型号的存储设备统一管理。
2）支持业务系统的要求——不同业务系统有不同的运行需求，企业需要根据业务需求进行存储虚拟化的设计，满足业务系统的需求要求。
3）提供高可用性和易维护性——存储虚拟化应该支持数据迁移、快速恢复、备份、计量等功能，从而提升存储系统的可用性和可维护性。
选择合适的存储虚拟化技术：
在选择存储虚拟化技术时需要考虑以下因素：
1）开源或闭源——开源技术成本低，但闭源技术能够提供更完善的服务和技术支持。
2）基于软件还是硬件——基于软件的存储虚拟化方案通常成本较低，但需要考虑软件与硬件的兼容性；基于硬件的方案成本较高，但并不依赖于操作系统，提高可靠性。
3）适应不同的存储模型——有些技术针对 SAN 存储完成虚拟化，而其他技术可以同时虚拟化 SAN 存储和 NAS 存储。
4）可维护性——选择一个容易维护的存储虚拟化技术是非常重要的，而且应该具有可靠的技术支持。
实现存储虚拟化的方案：
实现存储虚拟化方案通常需要采用以下3个步骤：
1）现阶段存储系统的评估——了解现有存储架构的瓶颈和问题，确定每个存储池需要的容量、速度和根据各个存储池所需的容量杜撰整个存储池的总容量。
2）重新设计存储架构——依据需求重新设计存储架构，实现存储资源的虚拟化，并提高数据的访问速度、可用性、性能和可维护性。
3）数据迁移和实施——最后是将新的存储架构投入使用，实现数据的迁移和实施。在此过程中需要确保数据的安全性，防止数据丢失。
应对存储虚拟化带来的挑战
存储虚拟化方案可以提升存储系统的可用性和可靠性，但也会带来许多挑战，例如：
1）存储虚拟化平台的复杂性——尽管存储虚拟化可以加强存储访问的安全性和可扩展性，但实现存储虚拟化的过程较为复杂，需要专业人员进行配置和管理，同时也容易故障。
2）数据的完整性和安全——存储虚拟化容易导致数据丢失、数据损坏和未授权访问等问题。因此需要采取额外的措施确保数据的完整性和安全。
3）成本——存储虚拟化方案通常需要大量的软件和硬件支持，这意味着较高的成本。因此企业需要仔细评估底层的存储现状和未来发展，选择适合自己企业的存储虚拟化方案。
结论：
在实施存储虚拟化方案时，伴随着架构和技术的发展，可以大大提高存储系统的性能和可用性。最终要实现成功的存储虚拟化，需要考虑存储虚拟化技术的选择、架构的评估和设计、数据的恢复和数据保护方案。
云存储方案 篇10
存储虚拟化方案是企业IT管理的关键组成部分。在过去的十年中，由于IT基础设施持续增长和增加的数据量，存储设备的扩展已成为一项困难的任务。由于多种存储设备的使用，数据的存储变得非常复杂。存储虚拟化技术的出现解决了这些问题，使得企业IT管理人员可以将不同的存储资源（SAN、NAS、 DAS等）整合成一个虚拟化存储池，以实现集中管理，降低成本，提高利用率，确保数据可靠性和可扩展性。
存储虚拟化方案的主要组成部分：
1. 存储管理软件： 负责存储资源的汇集，管理和分配，还包括数据备份，恢复和快照等功能。
2. 块设备虚拟化： 这种技术基于虚拟机与存储设备之间的物理分离。通过虚拟机针对所有块设备的操作，块设备虚拟化将存储完全隔离并优化虚拟机的访问。主要用于运行数据库以及应用程序的交易处理。
3. 文件存储虚拟化： 这种虚拟化是文件级别的虚拟化，可以将多个NAS设备和文件服务器汇集为一个虚拟的逻辑文件存储池，使得系统管理员可以快速实现文件存储的联合规划、管理和维护。
存储虚拟化方案的重要性：
1. 降低成本： 存储虚拟化给企业的运维成本带来了显著的降低，因为在整合多个SAN／NAS系统后，企业不需要花费更多的资金购买新的设备。这有效地推迟了升级为新设备的时间。
2. 增加存储设备的利用率： 存储虚拟化技术可以在不同的存储设备之间动态地分配工作负载。整个分配过程可以自动进行，无需人工干预，以达到最大化利用存储资源的效果。
3. 提高数据可靠性： 存储虚拟化技术提供了数据备份和恢复服务，以保证数据的完整性和可靠性。此外，磁盘故障时，虚拟化存储池可以通过冗余机制和复制机制保证数据的完整性。
4. 提高可扩展性： 存储虚拟化技术可以根据业务需求，轻松地扩展存储资源，以适应企业业务的不断增长和扩展。
总之，存储虚拟化技术对企业IT管理的影响是显著的。它可以降低成本，提高存储设备的利用率，提高数据可靠性和可扩展性，使企业的IT基础设施更加稳健和高效。对于企业来说，实现存储虚拟化是一项重要的任务，应该正确地选择适合企业的存储虚拟化方案，并从实施中获得它的所有价值和好处。