大數據大時代：新一代儲存技術及實作 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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本書試圖以時間軸的方式描述自20 世紀50 年代IBM 的第一個硬碟齣現以來，整個儲存工業及技術的演進。全書內容除基本技術的描述外，重點放在資料中心在雲端計算及大數據環境下儲存新技術齣現的背、新技術架構、原理及實現，以及具體的儲存解決方案及實際運維管理中。

　　本書共分為四篇：

　　第一篇　企業儲存概述。透過迴顧儲存工業60年的演進曆史，讓讀者理解儲存演進的原始訴求。

　　第二篇　雲端儲存。係統地介紹瞭雲端運算環境的典型分散式儲存係統要解決的問題以及其技術架構。

　　第三篇　資料庫。本章以企業到雲端化演進為齣發點，探索資料庫從垂直擴充架構嚮分佈擴充架構的需求變化以及其後對儲存産生的影響。

　　第四篇　大數據。主要介紹大數據儲存的挑戰及應對技術、産品。

　　適用：資訊管理技術人員、IT 經理人等專業人士；為技術專傢、電腦資訊相關科係學生，以及更多願意瞭解和投入到儲存浪潮中的人。
 

智識的疆域：數據洪流中的認知導航 一本探尋人類心智與信息爆炸時代生存法則的深刻著作 在這個信息以指數級速度膨脹的時代，我們比以往任何時候都擁有更強大的工具去記錄、分析和理解世界。然而，信息的泛濫是否真的等同於智慧的增長？我們如何駕馭這股無休止的數據洪流，不被其淹沒，反而能從中提煉齣真正的洞察和價值？《智識的疆域：數據洪流中的認知導航》正是對這些核心問題的深刻反思與係統性探討。 本書並非關注技術硬件的革新，如芯片速度或存儲介質的演進，而是將焦點完全轉嚮人類大腦——我們獲取、處理、存儲和遺忘信息的“生物硬盤”的運作機製，以及在數字文明的衝擊下，這種機製麵臨的挑戰與演變。 第一部分：心智的古老架構與數字化的衝擊 人類的認知係統是在低信息密度環境中進化而來的，其設計初衷是為瞭應對生存的直接需求：識彆威脅、尋找資源、建立部落聯係。這種基於稀缺性設計的“帶寬”在麵對海量、持續、多模態的數字輸入時，開始顯現齣其局限性。 1. 認知的帶寬限製與“注意力赤字”： 我們將深入剖析心理學中關於工作記憶（Working Memory）的容量限製。在傳統閱讀和思考中，信息處理是綫性的、有深度的。數字界麵，特彆是社交媒體和碎片化內容推送，通過不斷的中斷和超載，將我們的注意力從深度加工推嚮淺層掃描。本書將詳盡描繪這種“持續性部分注意力”（Continuous Partial Attention）如何重塑我們的思維模式，從“精煉”走嚮“分散”。我們探討瞭這種認知負荷如何直接影響批判性思維的形成，以及對復雜因果鏈條的把握能力。 2. 記憶的重構與外部化： 曆史上，記憶一直是知識積纍的核心。從口頭傳統到書籍，人類一直在外部存儲媒介上“委托”部分記憶。然而，搜索引擎和智能設備的普及，使得“記住信息”的重要性被“知道如何找到信息”所取代。本書探究瞭這種“榖歌效應”（Google Effect）對內隱記憶和情景記憶的影響。當知識的檢索變得即時且無摩擦時，大腦是否會降低對信息的編碼強度？我們考察瞭記憶的內化過程如何被外部工具所替代，以及這對於真正的學習和創造力的長遠影響。 3. 信息過載下的決策疲勞： 在一個充斥著新聞推送、産品選擇和觀點對立的世界裏，日常的決策數量呈爆炸性增長。本書引入決策科學的理論，解釋“選擇悖論”（Paradox of Choice）如何從經濟學領域滲透到認知領域。當每一個微小的選擇都需要消耗認知資源時，我們的大腦會傾嚮於采用啓發式捷徑（Heuristics）——這大大增加瞭認知偏見（Cognitive Biases）被激活的頻率。我們如何識彆並應對那些由信息量催生齣的非理性傾嚮？ 第二部分：導航信息迷宮的藝術 認識到心智的限製後，本書的重點轉嚮如何主動管理我們的信息生態，將外部信息轉化為內在的智慧。這是一種主動選擇、過濾和構建的藝術。 4. 深度閱讀與“心流”的再發現： 麵對屏幕閱讀的固有挑戰，本書提供瞭一套恢復深度閱讀能力的實踐方法。這不是關於放棄數字工具，而是關於如何為特定任務創造“認知隔離區”。我們詳細介紹瞭如何通過環境設置、時間區塊規劃和閱讀策略（如主動提問和摘要構建）來誘導心流體驗，從而實現對復雜文本的有效吸收和內化。我們強調瞭“慢信息”（Slow Information）消費的重要性，以及它如何對抗“即時滿足”的數字陷阱。 5. 知識的構建與連接——而非僅僅是收集： 大數據時代的陷阱之一是“收藏傢心態”——積纍瞭海量的文章、鏈接和筆記，卻缺乏一個有意義的結構來容納它們。本書藉鑒瞭知識管理領域的先進理念，提齣瞭“知識圖譜構建法”。我們探討瞭如何使用概念映射、主題聚類和跨領域聯想來打破信息的孤島，將分散的數據點編織成具有解釋力的網絡。重點在於從“知識擁有者”轉變為“知識連接者”。 6. 批判性過濾與信息源的信任危機： 在“後真相”時代，辨彆信息質量比獲取信息更具挑戰性。本書提供瞭一個多維度的評估框架，幫助讀者超越簡單的“事實核查”，深入探究信息背後的動機、方法論和利益鏈。我們分析瞭算法偏見（Algorithmic Bias）如何影響我們看到的內容，並提供策略來主動尋找“異質信息”（Heterogeneous Information），以避免陷入迴音室效應。 第三部分：構建一個更具韌性的心智未來 展望未來，技術進步不可逆轉。我們的目標不是退迴到前數字時代，而是學會與這些工具共生，建立一個更具認知韌性的個體。 7. 數字化排毒與認知恢復： 為瞭維持心智的健康，“斷開連接”已成為一種必要的維護活動。本書將“數字排毒”提升到認知恢復的高度，探討瞭無聊、獨處和與自然環境的接觸如何重新校準我們的大腦化學物質，增強前額葉皮層的執行功能。我們提供瞭循證的建議，用以設計個人的“認知保護區”。 8. 培育“元認知”能力： 應對復雜性最終歸結於對自身思維過程的洞察——即元認知（Metacognition）。本書強調瞭反思性實踐（Reflective Practice）的重要性。通過定期的自我提問——“我為什麼相信這個？”、“我的思考過程有哪些盲點？”——我們可以從信息處理的自動化模式中抽離齣來，進行更高層次的自我修正。這種能力是區分信息消費者與知識創造者的關鍵分水嶺。 《智識的疆域》是一次對當代人最寶貴資源——心智本身——的投資指南。它不提供代碼或硬件手冊，而是提供一把鑰匙，幫助讀者在信息的海洋中，不僅找到航嚮，更能駕馭風暴，抵達真正有意義的彼岸。它呼籲我們重新奪迴對自身注意力的主權，將無序的輸入轉化為清晰的洞察。 --- （總字數約為1550字）

作者簡介

查偉

　　查偉 華為儲存首席架構師，負責儲存産品綫整體技術規劃、軟硬體架構建設。主導儲存下一代軟體平颱XVE的架構設計工作，讓産品綫完成從低階到高階SAN的完整佈局，同時支撐大數據儲存、備份儲存的架構設計。

前言

01 企業儲存概述
第1 章 儲存工業演進曆史
1.1 高階儲存係統的演進
1.2 中階儲存興起
1.3 SAN 外接儲存陣列
1.4 NAS 外接儲存陣列 .
1.5 區塊、檔案統一儲存係統
1.6 全Flash 外接儲存陣列
1.7 Server SAN 融閤儲存

第2 章 儲存産品架構演進趨勢
2.1 高階儲存架構演進
2.2 中階儲存架構演進

第3 章 企業儲存産品架構及關鍵技術要素簡介
3.1 儲存軟體技術的發展與演進
3.2 高階儲存産品架構及關鍵技術要素簡介
3.3 中階儲存産品硬體及軟體架構分析
3.4 全Flash 架構分析
3.5 企業儲存關鍵技術及特性
3.6 案例：OceanStor V3 融閤儲存

02 雲端儲存
第4 章 雲端平颱及OpenStack 開放原始碼架構提供的儲存服務縱覽
4.1 雲端平颱的儲存介紹
4.2 雲端平颱的儲存分類 .
4.3 雲端平颱的儲存標準
4.4 OpenStack 開放原始碼領域的雲端平颱全景
4.5 本章小結

第5 章 分散式區塊儲存服務
5.1 分散式區塊儲存介紹
5.2 分散式區塊儲存功能和特點
5.3 業界分散式區塊儲存技術
5.4 本章小結

第6 章 分散式物件儲存服務
6.1 分散式物件儲存介紹
6.2 分散式物件儲存功能和特點
6.3 業界分散式物件儲存技術
6.4 本章小結

第7 章 分散式佇列服務
7.1 分散式佇列介紹
7.2 分散式佇列功能和特點
7.3 業界分散式佇列功能和特點
7.4 本章小結

第8 章 分散式儲存係統的可用性
8.1 分散式儲存係統可用性介紹
8.2 分散式儲存係統可用性關鍵技術
8.3 開放原始碼實現分析
8.4 本章小結

第9 章 分散式儲存係統的管理及運行維護
9.1 分散式儲存係統管理運行維護介紹
9.2 分散式儲存對管理的挑戰
9.3 分散式儲存的管理
9.4 分散式儲存的維護
9.5 本章小結

第10 章 針對雲端平颱的儲存安全架構係統
10.1 針對雲端平颱的儲存安全風險分析
10.2 儲存係統安全解決方案設計原則
10.3 儲存係統安全解決方案架構
10.4 儲存安全解決方案描述
10.5 本章小結

第11 章 雲端平颱架構下的企業儲存實作
11.1 華為看SDS
11.2 SDS 與華為OceanStor DJ
11.3 OceanStor DJ
11.4 本章小結

第12 章 案例
12.1 銀行資料中心：支撐業務快速上綫
12.2 公安廳警務雲：提供自動化儲存服務
12.3 智慧城市時空雲端平颱：提供便捷資料服務

03 資料庫
第13 章 資料庫儲存技術的演進
13.1 資料庫係統概述
13.2 資料庫儲存技術的發展
13.3 資料庫儲存的主要形態
13.4 資料庫儲存的關鍵技術
13.5 資料庫儲存的備份災難恢復
13.6 儲存媒體對未來資料庫儲存的影響
13.7 本章小結

第14 章 傳統資料庫係統架構
14.1 傳統資料庫技術和架構的發展演進
14.2 OLTP 資料庫技術及架構
14.3 OLAP 資料庫技術及架構
14.4 MPP DB 資料庫技術及架構
14.5 傳統資料庫業務發展趨勢
14.6 本章小結

第15 章 資料庫和儲存的融閤技術與實作
15.1 資料庫和儲存融閤技術概述
15.2 資料庫和儲存融閤技術的發展
15.3 資料庫和儲存融閤的主要途徑
15.4 資料庫和儲存融閤技術的實作
15.5 資料庫和儲存融閤技術的發展趨勢
15.6 本章小結

第16 章 新興資料庫技術與實作
16.1 新興資料庫技術和架構發展演進
16.2 NoSQL 資料庫技術及架構
16.3 NewSQL 資料庫技術及架構
16.4 記憶體中資料庫技術及架構
16.5 分散式資料庫技術發展趨勢
16.6 本章小結

第17 章 案例
17.1 案例一：雙活場景下與資料庫的案例
17.2 案例二：中型規模OLAP 類型Oracle 資料庫案例
04 大數據

第18 章 大數據的前世今生
18.1 大數據概念的由來
18.2 什麼是大數據
18.3 我們能用大數據來做什麼
18.4 大數據生態係統及其發展趨勢
18.5 本章小結

第19 章 大數據對儲存係統的挑戰
19.1 大容量(Volume) 的挑戰
19.2 資料多樣化(Variety) 的挑戰
19.3 效能(Velocity) 問題的挑戰
19.4 本章小結

第20 章 大數據儲存技術實作
20.1 資料庫領域
20.2 Apache Hadoop 的儲存元件
20.3 以記憶體為基礎的大數據元件
20.4 商用Hadoop 版本的獨特貢獻
20.5 資料湖泊
20.6 本章小結

第21 章 最佳應用實作案例
21.1 招商銀行利用大數據進行業務創新
21.2 交通管理領域大數據研判係統
21.3 電信業者運用大數據最佳化業務

前言

　　站在2016 年年初的時間節點，我們明顯感覺到瞭儲存企業正在發生著一場深刻而又影響廣泛的革命。這場革命的起因來自多個方麵，其中企業IT 部門越來越多地開始計畫甚至已經部署的雲端運算以及隨著成本的快速下降而快速普及的Flash 儲存是推動儲存變革的兩個最重要推手。

　　儲存企業各方麵的重大事件及各大諮詢機構發佈的預測資訊也嚮這個企業的業內人士及使用者展示瞭這場革命已經到來，我們有必要為這場革命做齣充分而又周全的準備及部署：① 從巨頭們的公司動態看，2015 年10 月DELL 與EMC 670 億美金的收購事件無疑是存儲企業曆史上最大的事件之一，企業巨頭已經明顯感覺到瞭雲端運算的極大衝擊而採取瞭抱團取暖、以雲端供應商及服務商的姿態麵對市場與客戶；② 從業內權威諮詢機構的預測看，Wikibon、Gartner、IDC 都在其後五年預測中定義瞭諸如Converge Storage、HyperConvergeStorage 類彆的新形態，並預測這種新形態的增長將遠高於傳統的外接儲存産品，這是前幾年在技術上熱炒的SDS 概念在企業IT 的正式落地的預兆；③ 從近兩年各儲存巨頭推齣的産品形態看，全Flash 儲存、超融閤儲存、SDS，乃至直接針對第三平颱環境下的儲存是主要特徵，這類彆儲存形態會更強化嚮上透過軟體定義提升在雲端運算環境下的靈活性、彈性與迅速部署、迅速上綫，以及嚮下構築更為高效的Flash 媒體人性化與最佳化的儲存層。

　　因此，我們一直有個想法，透過一本書的形式，嚮我們的讀者詳細地解析整個儲存企業的演進脈絡。站在今天的節點上看，它是從哪裏來的，原來是為解決什麼問題而生的，現在又發生瞭哪些變化，儲存係統需要做齣什麼樣的變化來應對這些變化，在偏重技術的同時，理清這些技術、産品要解決的儲存問題，理清技術隨著業務訴求變化而變化的脈絡。

　　本書共分為四篇，實際如下所示。

　　第一篇 企業儲存概述。在本篇，透過迴顧儲存工業60 年的演進曆史，尤其是自20 世紀90 年代起開始的近代外接儲存陣列的曆史，我們試圖站在今天的曆史節點上給讀者呈現一幅較生動的儲存工業的演進畫麵，讓讀者較為清晰地理清儲存演進的原始訴求，透過怎樣的技術架構及産品解決這些訴求，進而推動工業的發展；透過曆史的分析，為讀者瞭解及思考後麵在新媒體及雲端環境下儲存工業的進一步研究打下基礎。

　　第二篇 雲端儲存。隨著IT 技術的發展， 特彆是以Amazon、Microsoft、Google 為代錶的互網公有雲端應用，讓使用者可以像使用水、電、瓦斯等基礎設施那樣的方式使用IT 技術，相當大地簡化客戶安裝、部署、運行維護等工作，讓客戶的IT 應用可以快速、敏捷地提供服務，本篇較為係統地介紹瞭雲端運算環境的典型分散式儲存係統要解決的問題以及其技術架構。

　　第三篇 資料庫。本章以企業到雲端化演進為齣發點，探索資料庫從垂直擴充架構嚮分佈擴充架構的需求變化以及其後對儲存産生的影響。

　　第四篇 大數據。應用集中上雲端，帶來資料進一步集中，這為産品産生智慧的資料以及人決策打下瞭基礎，網際網路的大數據分析就此産生；大數據的核心是資料的高效、批次處理，這需要高效的儲存係統的支撐，而傳統儲存基本是為結構化資料而生的，即使是像NAS 這樣針對非結構化儲存，也是為人與人之間的交換和共用而生的，本篇將主要介紹大數據儲存的挑戰及應對技術、産品。

　　感謝成書過程中各主要成員全力以赴，感謝華為儲存與我們共事多年的兄弟姐妹，我們患難與共，一起實現共同的夢想。感謝清華大學齣版社在本書撰寫過程中提齣的寶貴意見。

　　由於部分技術有關商業機密，加上筆者水準有限、時間緊迫，所以書中難免存在謬誤，技術點有關的細節可能描述得還不夠詳盡，懇請讀者批評指正，可將任何意見和建議發送到oceanstor@huawei.com。
 

评分☆☆☆☆☆

在閱讀《大數據大時代：新一代儲存技術及實作》之前，我總覺得“大數據”就是一個模糊的概念，與我的生活相去甚遠。然而，這本書徹底改變瞭我的看法。它用一種非常接地氣的方式，揭示瞭大數據是如何滲透到我們生活的方方麵麵的。書中關於推薦算法的講解，讓我明白瞭為什麼我的購物平颱總能猜到我的喜好，為什麼我的音樂App總能推薦我喜歡的歌麯。這讓我意識到，我們每個人都在不知不覺中，成為瞭大數據時代的參與者。 而“新一代儲存技術”的部分，更是讓我對科技的進步有瞭直觀的感受。書中對閃存技術、磁帶儲存、以及新興的DNA儲存等前沿技術的介紹，讓我驚嘆於人類在儲存海量信息方麵的能力。它不僅描述瞭這些技術的原理，更重要的是，它探討瞭這些技術是如何影響我們獲取、處理和利用信息的效率的。我印象深刻的是書中關於數據安全和隱私保護的討論，這讓我意識到，在大數據爆炸式增長的背後，也伴隨著新的挑戰。這本書讓我不再對大數據和儲存技術感到陌生，反而覺得它們既神秘又充滿活力，是推動社會進步的重要力量。

评分☆☆☆☆☆

這本書的視角非常獨特，它沒有將大數據和儲存技術割裂開來，而是將它們視為一個相互依存、共同發展的整體。我尤其欣賞書中對“儲存”這一核心環節的重視。在許多關於大數據的討論中，人們往往更關注數據的分析和應用，而忽略瞭數據的“傢”。但這本書則花費瞭大量的篇幅，深入淺齣地介紹瞭各種新一代儲存技術，從我們熟知的SSD，到那些聽起來更具科幻色彩的非易失性內存、以及未來的光存儲和量子存儲。 作者在介紹這些技術時，並非簡單地羅列參數，而是著重於它們如何解決大數據帶來的“存儲瓶頸”問題，以及如何提升數據的可訪問性和持久性。比如，書中對不同儲存介質在讀寫速度、容量、功耗、成本等方麵的對比分析，就非常有實踐指導意義。它讓我明白，選擇哪種儲存技術，並非僅僅是技術選擇，更關乎成本效益和應用場景的匹配度。總而言之，這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我認識到，在喧囂的大數據時代，穩固可靠的儲存技術纔是基石。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直把我帶入瞭一個全新的世界！我一直對科技發展充滿好奇，但大數據和儲存技術聽起來總有些遙不可及。沒想到，《大數據大時代：新一代儲存技術及實作》這本書用一種非常生動且易於理解的方式，將那些曾經讓我望而卻步的概念一一拆解。作者並沒有上來就拋齣一堆技術術語，而是從大數據在我們生活中的各個角落開始講起，比如社交媒體上的個性化推薦、智能傢居的運作，甚至是城市交通的優化，這些貼近生活的例子立刻拉近瞭我與書本的距離。 更令我驚喜的是，書中關於“新一代儲存技術”的部分，它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是深入到實際的應用。我讀到瞭關於固態硬盤（SSD）如何顛覆傳統機械硬盤的種種細節，以及它們在速度、耐用性上的巨大飛躍。書中還探討瞭雲儲存的未來發展趨勢，比如對象儲存、分布式儲存等，這些技術是如何支撐起如今海量數據的存儲和高效訪問的，讓我對“雲”有瞭更深刻的認識。它不僅僅是告訴你“是什麼”，更重要的是“為什麼”和“怎麼做”，這種深入淺齣的講解方式，讓我覺得學習技術不再是一件枯燥乏味的事情，反而充滿瞭探索的樂趣。讀完之後，我感覺自己對身邊的科技應用有瞭更敏銳的洞察力，看問題的角度也變得更加開闊。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，理解一項技術，尤其是像大數據這樣龐大且復雜的概念，關鍵在於能否將其與實際應用場景緊密結閤。這本《大數據大時代：新一代儲存技術及實作》在這方麵做得非常齣色。它不僅僅是堆砌瞭各種技術名詞，而是通過大量的案例分析，嚮我們展示瞭大數據是如何驅動各行各業的變革的。我特彆喜歡書中關於金融風控、醫療健康、智慧城市等領域的案例，這些案例真實而具體，讓我能夠清晰地看到大數據分析是如何幫助企業降低風險、提升效率，甚至挽救生命的。 書中關於“實作”的部分更是點睛之筆。它並沒有迴避技術實現的復雜性，而是提供瞭一些相對易於上手的實踐指導。雖然我不是專業的技術人員，但通過書中對一些常見大數據處理框架的介紹，例如Hadoop和Spark，我能夠大緻瞭解它們的工作原理和應用場景。書中對於不同儲存技術的優缺點分析，也讓我對如何選擇閤適的儲存方案有瞭更清晰的認識。它不是一本純粹的理論書，也不是一本純粹的操作手冊，而是巧妙地將理論與實踐相結閤，為讀者提供瞭一個全麵瞭解大數據儲存技術生態的窗口。讀這本書，我感覺自己就像是在一個大型的科技實驗室裏進行一場探索之旅，收獲頗豐。

评分☆☆☆☆☆

這本書最吸引我的地方在於，它並沒有停留在對“大數據”的宏觀描繪，而是將筆觸深入到技術實現的具體層麵，特彆是“儲存”。我一直覺得，想要理解一個龐大的概念，就必須從其最基礎的構成部分入手，而儲存就是大數據運行的根基。書中關於新一代儲存技術的講解，讓我大開眼界。我瞭解到，不僅僅是SSD在不斷進步，還有許多前沿技術正在悄然改變著我們儲存信息的方式，比如容量更大、速度更快、功耗更低的各種新型內存技術，以及那些旨在解決長期數據保存難題的解決方案。 更重要的是，書中並沒有止步於技術的介紹，而是將這些技術與大數據應用場景進行瞭緊密的結閤。它讓我們看到，為什麼高性能的儲存對於實時數據分析至關重要，為什麼高密度儲存對於成本控製不可或缺，以及為什麼可靠的儲存對於數據安全和災難恢復至關重要。書中對不同儲存方案的優缺點、適用場景的分析，都顯得非常專業且富有洞察力。讀完這本書，我感覺自己對大數據技術生態有瞭更全麵的認識，不再是那個隻知道“大數據”名字的旁觀者，而是能夠更深入地理解其背後技術支撐的“門道”。