1、“.....面向大数据的存储系统结构设计论文原稿。该存储系统结构采用了云技术的特点和优势，在系统的体系架构数据的存储结构数据的备份与恢复数据的获取与使用负载匀衡等方面进行了更合理及更方便用户使用的优化设计，底层数据传输采用流媒体结构，能够用，维克托迈尔舍恩伯格，肯尼斯库克耶大数据时代浙江人民出版社，王瑞通，李炜春大数据基础存储系统技术研究计算机技术与发展，陆云帆，诸振家数据库大数据量存储结构的研究分析电子技术与软件工程，刘圆，王峰，杨明川面向大数据的分布式存储技术研究电信技术，刘亮基于虚拟化与分布式技术的云存储研究电脑知识与技术，。大数据存面向大数据的存储系统结构设计论文原稿术的分布式大数据存储系统结构。该存储系统结构采用带外模式的大规模开放集群存储架构，通过高速网络将通用存储服务器中的内存网络带宽磁盘转速总线性能进行整合，形成统的存储系统......”。

2、“.....以此来屏蔽由于磁盘和总线性能提升缓慢造成的存储性能瓶颈。前端的应用服务器和后端的存储节点多样的数据类型和价值密度低大特征。该存储系统结构采用了云技术的特点和优势，在系统的体系架构数据的存储结构数据的备份与恢复数据的获取与使用负载匀衡等方面进行了更合理及更方便用户使用的优化设计，底层数据传输采用流媒体结构，能够大幅提高数据的存储性能。组网架构采用存储节点进行组网，这种组网方式为对称式组网架构，统存储节点部储系统结构设计论文原稿。摘要针对大数据高并发应用的特点，设计了基于云技术的分布式大数据存储系统结构。该存储系统结构采用带外模式的大规模开放集群存储架构，通过高速网络将通用存储服务器中的内存网络带宽磁盘转速总线性能进行整合，形成统的存储系统......”。

3、“.....新代业务应用需要存储系统能够根据增加的数据量实时按需扩容，系统内的服务器及硬盘数量等存储硬件无上限要求。此外，存储系统需要具有分级存储功能，可以设置数据存储所使用的硬件设备，经常被访问的数据放置在性能高的存储硬件介质中，以此提升存储系统整体性能，同时实现硬件设备按需分享。对硬件设备进行更新换代时，可在要的数据压缩权限配额灾备站点数据同步等功能。面向大数据的存储系统结构设计论文原稿。存储可靠性设计。大数据平台存储的数据集中数据量大数据价值高，因此大数据环境下的数据安全显得尤为重要，存储系统可靠性是系统整体可靠性的关键，设计的重点在于存储功能的划分及系统自动备份恢复故障检测判断等。设计目标为不论系统发生任何故障，不丢失，同时保证数据使用的连续性和不间断性，对上层应用不造成影响。存储维护性设计......”。

4、“.....便于用户维护使用。系统平时自动监测各设备及硬件的运行情况，出现故障时能够自动探测定位，并按照负载均衡策略自动进行数据备份或迁移操作，将出现故障的设备进行数据存儲隔离。存储层存储管理层采用分介质中，以此提升存储系统整体性能，同时实现硬件设备按需分享。对硬件设备进行更新换代时，可在系统中按需添加最新的存储硬件以满足应用需求，提升存储系统整体的灵活性。大数据存储系统结构设计大数据主要有种存储架构，分别是基于嵌入式的存储架构基于的存储架构以及基于云技术的存储架构。基于云技术的存储架构是目前使用比较广泛的数据存性能高于计算处理能力与网络带宽的传输速度，以此来屏蔽由于磁盘和总线性能提升缓慢造成的存储性能瓶颈......”。

5、“.....大数据提出者维克托指出，大数据是指不用随机分析法捷径，而采用面向大数据的存储系统结构设计论文原稿证系统数据不丢失，同时保证数据使用的连续性和不间断性，对上层应用不造成影响。存储维护性设计。存储系统内的服务器硬盘等硬件设施采用通用化设计，便于用户维护使用。系统平时自动监测各设备及硬件的运行情况，出现故障时能够自动探测定位，并按照负载均衡策略自动进行数据备份或迁移操作，将出现故障的设备进行数据存儲隔离。感的应用部署在存储设备上，根据存储池的空间使用情况自动迁移至普通磁盘或带库。管理层系统管理层实现集群管理功能和企业高级功能。实现集群化安装部署和在线升级。同时具有集群网络附属存储功能，可定义集群中的部分节点作为网关节点，节点故障后，服务会自动漂移至其它节点......”。

6、“.....参考文献孙莉娜基于云计算的大数据存储安全探讨网络安全技术与应用，维克托迈尔舍恩伯格，肯尼斯库克耶大数据时代浙江人民出版社，王瑞通，李炜春大数据基础存储系统技术研究计算机技术与发展，陆云帆，诸振家数据库大数据量存储结构的研究分析电子技术与软件工程，刘圆，王峰，杨明川面向大数据的式文件系统，分别部署在集群存储的各个节点上，各节点上的软件相互通信并协同工作，将集群中全部存储节点的硬盘空间通过存储池虚拟化技术融合成统命名空间。利用数据生命周期管理技术，根据文件元数据属性的不同，将文件的数据放置在统存储空间的不同的存储池中，从而映射到不同的存储硬件设备上。利用设备进行存储加速，可将对储结构，该结构在大数据的存储可靠性存储扩展性存储维护性等方面有许多技术优势。存储可靠性设计。大数据平台存储的数据集中数据量大数据价值高......”。

7、“.....存储系统可靠性是系统整体可靠性的关键，设计的重点在于存储功能的划分及系统自动备份恢复故障检测判断等。设计目标为不论系统发生任何故障，保证系统数有数据进行分析处理。大数据具有海量的数据规模快速的数据流转多样的数据类型和价值密度低大特征。存储扩展性设计。新代业务应用需要存储系统能够根据增加的数据量实时按需扩容，系统内的服务器及硬盘数量等存储硬件无上限要求。此外，存储系统需要具有分级存储功能，可以设置数据存储所使用的硬件设备，经常被访问的数据放置在性能高的存储硬布式存储技术研究电信技术，刘亮基于虚拟化与分布式技术的云存储研究电脑知识与技术，。摘要针对大数据高并发应用的特点，设计了基于云技术的分布式大数据存储系统结构。该存储系统结构采用带外模式的大规模开放集群存储架构......”。

8、“.....使得存储总面向大数据的存储系统结构设计论文原稿输速度，以此来屏蔽由于磁盘和总线性能提升缓慢造成的存储性能瓶颈。前端的应用服务器和后端的存储节点及元数据节点通过千兆或万兆以太网络互连，可以保证存储设备的性能输出达到最大化。带外模式可以很好的消除元数据通路与数据通路的相互干扰。元数据服务器的集群化和存儲服务器的集群化，使得整个系统中不存在像系统那样的性能瓶颈点幅提高数据的存储性能。组网架构采用存储节点进行组网，这种组网方式为对称式组网架构，统存储节点部署元数据管理服务集群监控服务数据存储服务等功能模块，存储节点部署集群监控服务及数据存储服务等功能模块，实际组网时，支持采用部分统存储节点存储节点的组网方式，也可以全部采用统存储节点进行组网。采用这种对称式组网架构可系统功能需求大数据存储系统功能需求如下海量异构数据存储......”。

9、“.....能够提供足够的存储空间和可靠的数据存储能力，确保任何情况下数据可按需存取。存储系统能够将所有服务器的处理器资源进行整合，进行并发数据处理，以提升存储系统效率，提升存储系统整体的处理能力。高性能存储。存储系统应具有大容及元数据节点通过千兆或万兆以太网络互连，可以保证存储设备的性能输出达到最大化。带外模式可以很好的消除元数据通路与数据通路的相互干扰。元数据服务器的集群化和存儲服务器的集群化，使得整个系统中不存在像系统那样的性能瓶颈点，因此能够完全满足高并发应用的需求。参考文献孙莉娜基于云计算的大数据存储安全探讨网络安全技术与元数据管理服务集群监控服务数据存储服务等功能模块，存储节点部署集群监控服务及数据存储服务等功能模块，实际组网时，支持采用部分统存储节点存储节点的组网方式......”。