什么是数据存储？

数据存储是计算机的基石，它将数字信息保存在介质中，以便日后检索。这种信息从一开始就以二进制数据的形式存储，由一串 1 和 0 表示。

多年来，存储这些数据的介质发生了显著变化，速度和数量都在增加。如今，数据存储已成为支持业务运营、实现日常活动无缝运行和促进高级分析的基本支柱。在此过程中，企业往往会积累大量信息，包括 敏感数据，而法规要求企业必须保护这些数据，避免不当使用和潜在的数据丢失。

数据存储说明

数据存储是指将数字信息保存在介质中，以便日后检索。数据存储的基本单位是比特，它代表 1 或 0 的二进制值。比特被组合成更大的单位，称为字节，通常由 8 个比特组成。数字信息被编码成一系列比特和字节，然后根据所需的性能、可访问性和寿命存储在不同的媒体上。

现代数据存储

现代数据存储在很大程度上依赖基于云的解决方案，它具有灵活性、可扩展性和成本效益。这涉及各种存储架构，如对象、块或文件存储，具体取决于数据类型和访问要求。对象存储用于非结构化数据，将其存储为具有唯一标识符和元数据的对象，而块存储将数据划分为固定大小的块，文件存储则以文件夹的形式分级组织数据。

为了维护云中的 数据安全 和隐私，提供商实施了多重保护层。无论是静态还是传输中的 数据加密，都通过将数据转换为不可读的密文来确保保密性。 访问控制 机制，如基于角色的访问控制（RBAC）或基于属性的访问控制（ABAC），根据用户的角色和权限来规范用户对数据的访问。安全数据传输协议（如 HTTPS 或 TLS）可在数据在用户和云存储之间传输时提供保护。

云存储提供各种服务模式，包括公共云、Private Cloud 和混合云。

• 亚马逊 S3 或谷歌云存储等公共云通过互联网提供存储服务。
• Private Cloud 专用于单一组织，可确保增强控制和安全性。
• 混合云结合了两者的优势，允许在公共和私有环境之间无缝共享数据和应用程序。

云提供商提供热存储、冷存储或归档存储等存储层级，这些层级在访问速度、耐用性和成本方面各不相同，用户可以根据自己的存储需求选择最合适的选项。在这种分布式基础设施中，数据存储在多个数据中心，通常位于不同的地理位置，以确保冗余、高可用性和容错性。

什么是不同类型的数据存储？

从磁带到光盘，从现场服务器到远程云基础设施，数据可以存储在不同的位置。每种存储类型都有不同的性能指标，如速度、延迟、容量和耐用性。有些存储解决方案优先考虑快速检索数据，因此非常适合时间敏感型业务，而另一些则注重长期保存，甚至不惜牺牲检索速度。确定最合适的存储解决方案取决于数据和组织的需求。

主存储器

云计算中的主存储指的是在数据被应用程序处理或访问时用于临时存储数据的主存储器。这种类型的存储通常是易失性的，也就是说，当电源关闭时，数据就会丢失。云中主要存储的例子包括 RAM 和高速缓冲存储器。

辅助存储器

云计算中的二级存储包括用于长期存储数据的非易失性存储介质，即使在电源关闭时也是如此。例如硬盘驱动器（HDD）、固态驱动器（SSD）和云存储服务。二级存储对于在云中保存数字信息、备份和存档至关重要。云提供商必须实施加密和访问控制等安全措施，以保护存储在二级存储中的数据免遭未经授权的访问和数据泄露。

三级存储

云计算中的三级存储指的是长期存储解决方案，与一级和二级存储相比，其容量大，但访问时间较慢。这种存储类型通常用于存档和备份目的，快速检索并不是重点。云中的三级存储实例包括磁带库和冷存储服务。

离线存储

离线存储是指将数据存储在计算机系统无法持续访问的介质中。它要求人为干预才能上线，比如物理安装存储设备或将备份磁带装入磁带机。

在云安全方面，离线存储可用于归档、备份和长期数据保存，因此有必要采取适当的处理和安全措施，以保护数据免遭未经授权的访问或损坏。

对象存储

对象存储是一种可扩展的灵活存储架构，专为存储大量非结构化数据而设计。它将数据存储为对象，每个对象都有唯一的标识符、元数据和数据本身。在云计算中，对象存储服务可为大规模数据存储需求提供高可用性、分布式和容错存储。

与传统的文件或块存储系统相比，对象存储在存储大量数据（如媒体文件、备份或日志）方面更具可扩展性和成本效益。加密、访问控制和 数据分类 等安全措施可保护对象存储中的数据。

网络附加存储

网络附加存储（NAS）是一种连接到网络的专用存储设备，为多个客户端提供基于文件的数据存储和共享。在云环境中，NAS 解决方案可提供集中式数据存储，便于管理、大规模扩展以及网络内用户和应用程序的访问。

NAS 设备通常内置 RAID、快照和备份等数据保护功能。

存储区域网络

存储区域网络（SAN）是一种高速专用网络，可提供对合并的块级存储的访问。SAN 主要用于企业环境中的数据存储和检索，支持要求高性能、低延迟和高可靠性的应用和服务。在云计算中，SAN 可用于在多个存储设备上存储大量数据，确保高效的数据管理和快速访问。

云中 SAN 的安全措施包括分区、逻辑单元号（LUN）屏蔽和加密，以保护数据并保持网络的性能和完整性。

什么是结构化数据？

结构化数据是一种遵循特定和一致的组织或格式的数据，使其易于搜索和检索。这种组织通常采用行和列的形式，就像你在表格或电子表格中看到的那样。在结构化数据系统中，每一列都有确定的数据类型，每一行都包含特定的信息或记录。结构化数据的一个典型例子是关系数据库，数据存储在表格中，预定义的列代表属性，行代表单个记录。

这种数据的结构化性质意味着其模式或蓝图是事先定义好的。这种精确的配置可确保每项数据都符合预定的类别，如个人姓名、地址或购买金额。

结构化数据的主要优势在于便于分析。由于其格式标准化，SQL（结构化查询语言）等工具可以快速查询、操作和提取相关信息。

对于组织而言，结构化数据在生成报告、做出数据驱动决策和优化运营方面举足轻重。例如，一家电子商务公司可能会使用结构化数据库来跟踪库存、管理客户订单和预测销售情况。结构化数据的高效性意味着，即使是海量信息也能被迅速解析，以提供洞察力、预测趋势或应对特定挑战。

什么是非结构化数据？

非结构化数据指的是不遵循固定格式或特定组织的数据。结构化数据以行和列整齐地分类，而非结构化数据则不同，它的形式更加自由，因此分析和处理起来不那么直接。非结构化数据的常见例子包括文本文档、电子邮件、社交媒体帖子、视频、录音、图像等。

非结构化数据没有预定义的模式或模型，这意味着其内容可能千差万别，而且往往缺乏关系数据库中的严格结构。由于非结构化数据的多样性，通过传统数据库系统对其进行存储、管理和解释可能会面临挑战。

尽管存在挑战，但非结构化数据仍具有巨大的价值，它往往能捕捉到结构化数据可能会遗漏的细微、定性信息。各组织可利用这些丰富的数据进行洞察和决策。

为了从非结构化数据中提取有意义的信息，通常会采用先进的工具和技术，如用于文本数据的自然语言处理（NLP）或用于图像和视频的机器学习算法。随着数字互动和内容创作的激增，非结构化数据变得弥足珍贵，能够更深刻地洞察人类行为、偏好和趋势。

什么是半结构化数据？

许多组织都在努力处理结构化数据和非结构化数据，这导致了半结构化数据的出现。半结构化数据在结构化数据的严格组织和非结构化数据的模糊性质之间架起了一座桥梁。半结构化数据不遵循表格格式，而是具有组织元素，如标签、层次结构或区分数据组件的标记。

半结构化数据包括 JSON 和 XML 格式，它们使用标记或键值对来表示不同的数据元素。它在商业领域的意义不容低估。它提供了组织经常需要的多功能性，尤其是当数据来自不同来源或需要快速适应新数据类型时。灵活性和结构性的平衡有助于企业从一系列数据集中提取洞察力，是业务分析和大数据运营不可或缺的工具。

云中的数据存储

云存储为数据访问和存储带来了革命性的变化，提供了无数适合特定需求的选择。其核心主要有三种类型：公共云、私有云和混合云。亚马逊、谷歌和微软等巨头提供的公共云通过 Internet 服务提供商向公众提供存储服务。而私有云则只供一个组织使用，确保了更高的安全性和控制性。混合云融合了两者的优势，允许在两者之间共享数据和应用程序。

在这些存储方案中， 数据湖已 成为一种多功能解决方案。数据湖是一个巨大的存储库，可以存储原始形式的结构化、半结构化和非结构化数据。与要求数据结构化的传统数据库不同，数据湖使组织能够转储海量原始数据，并在需要查询时对其进行结构化，这使其对大数据和实时分析特别有用。

数据存储常见问题