大数据存储解决方案

　　大数据存储与传统的存储设备相比不仅仅是一个硬件，而是一个网络设备、存储设备、服务器、应用软件、公用访问接口、接入网、和客户端程序等多个部分组成的复杂系统。各部分以存储设备为核心，通过应用软件来对外提供数据存储和业务访问服务。
 

　　大数据存储系统的结构模型由4层组成。
 

　　一、存储层
 

　　存储层是大数据存储最基础的部分。存储设备之上是一个统一存储设备管理系统，可以实现存储设备的逻辑虚拟化管理、多链路冗余管理，以及硬件设备的状态监控和故障维护。
 

　　UIT采用对象存储系统架构，通过对象存储集群文件系统实现后端存储设备的集群工作，并通过系统的控制单元和管理单元实现整个系统的管理，数据的分发、处理，处理结构的反馈。同时，通过各种数据备份和容灾技术和措施可以保证大数据存储中的数据不会丢失，保证大数据存储自身的安全和稳定。
 

　　二、应用接口层
 

　　应用接口层是大数据存储最核心的部分，也是大数据存储中最难以实现的部分。应用接口层通过集群、分布式文件系统和网格计算等技术，实现大数据存储中多个存储设备之间的协同工作，使多个的存储设备可以对外提供同一种服务，并提供更大更强更好的数据访问性能。
 

　　三、应用软件层
 

　　应用软件层是大数据存储最灵活多变的部分。不同的大数据存储运营单位可以根据实际业务类型，开发不同的应用服务接口，提供不同的应用服务。比如数据远程容灾和远程备份、视频监控应用平台、IPTV和视频点播应用平台、网络硬盘引用平台，远程数据备份应用平台等。
 

　　四、访问层
 

　　任何一个授权用户都可以通过标准的公用应用接口来登录大数据存储系统，享受大数据存储服务。大数据存储运营单位不同，大数据存储提供的访问类型和访问手段也不同。大数据存储使用者采用的应用软件客户端不同，享受到的服务类型也不同。
 

　　三、功能优势
 

　　1、集群功能
 

　　能够通过集群获得PB级存储容量
 

　　支持通用服务器、通用存储设备
 

　　在线增加、删除存储节点、无需中断整个云的服务
 

　　2、性能
 

　　对单个文件的并发存储
 

　　对设备容量进行自动负载均衡
 

　　针对热点文件进行自动负载均衡
 

　　3、可靠性
 

　　数据冗余和备份
 

　　自动故障处理
 

　　4、管理
 

　　基于对象的文件管理，文件通过诸如可靠性，可访问性等策略进行分级管理。
 

　　自动配置，软件安装之后无需管理员额外的手动配置工作。
 

　　自动故障检测和恢复
 

　　需要提供基于Web的界面，使得管理员可以监视，调整存储集群的工作情况
 

　　对用户的访问权限和空间进行基本控制
 

　　5、访问
 

　　全局统一命名空间
 

　　提供标准的NAS访问接口
 

　　提供高效率的并发访问协议(或API)
 

　　基于HTTP/REST API的Web访问接口