火星高科的火星高科产品

火星高科基于对存储管理领域多年的研究，完全凭借自己的研发力量，针对现阶段我国数据保护市场的需求特征，隆重推出了旗舰级备份软件产品——火星企业级跨平台数据备份软件(Mars Backup advanced，简称MBA）

。该产品是为由跨越异构平台的服务器和客户端组成的企业级网络环境而设计的整体数据保护解决方案，提供了灵活的升级能力，优秀的可管理性和可用性，同时支持Unix、Linux和Windows平台。用户通过增加软件中的模块，可以实现远程数据的备份与恢复，可以为整个企业中所有的系统、数据库、以及正在运行关键业务应用的服务器提供快速、可靠和完全的数据备份和恢复服务。

从上图可以看出，软件主要由主服务器、数据迁移器和设备控制器构成的核心模块，跨平台的数据库和文件代理模块，以及远程备份、SAN支持、打开文件支持等选件共同组成。火星企业级跨平台数据备份软件正是采用这些模块的不同组合，实现下列主要功能： Mars Storage Platform (MSP) 是火星高科根据海量数据分级存储的特性而设计开发的迁移管理中间件，其全部由我公司自行研发，具有完全自主的知识产权，在国内处于领先地位。该软件产品自2001年开始研发，目前已经发布多个版本，在国内被广泛应用于媒体、航天、监控、医疗和出版等领域，得到用户的普遍好评。

本产品支持SAN与LAN相结合的存储架构，采用在线、近线、离线的多级方式对数据进行存储，实现海量数据的迁移管理，为不同行业用户的业务系统提供了一个海量数据迁移管理的软件中间件。Mars StoragePlatform (MSP) 提供强大的二次开发支持，可以方便的为行业用户开发出具备海量存储能力的业务系统，形成应用与存储紧密结合的解决方案。

Mars Storage Platform (MSP) 的设计思想充分体现了多级和多通道存储的理念，并且采用多项先进技术，与国外同类软件相比，具备许多关键技术优势:

● 对多级存储体系的完整支持

● 采用多通道迁移的架构

● 面向对象的数据管理方法，并能够进行灵活的对象整合

● 向近线磁带和磁盘中同时写入的高效率数据迁移

● 采用通用标准直接控制磁带库机械手

● 支持系统管理服务器和设备管理服务器的HA配置

● 跨平台的开放磁带记录格式

● 可以良好的配合各种磁盘共享软件

● 通过第三方插件实现数据流磁带中文件的部分恢复

● 支持硬盘虚拟磁带库

● 完善的多级存储策略

● 先进的磁带复制和对象多份保存功能保障用户数据安全

● 可以配置成数据容灾模式提供更高的数据可靠性

● 具备磁带碎片整理功能

● 独特的磁带纠错冗余处理

● 提供API与透明文件结构等多种类型的二次开发接口 火星云存储文件系统软件（Mars Cloud File System，简称MCFS）采用了完全自主研发的全系统规模数据高可用技术，彻底消除存储系统中的单点故障，结合特有的自动故障探测和快速故障恢复技术，确保用户的应用持续稳定地运行；火星云存储文件系统能够为用户提供PB级的存储容量，并根据用户应用发展的趋势，适时按需进行在线动态扩展；世界领先的元数据服务器集群技术消除了现有存储系统中所存在的单目录下文件数量、小文件处理速度等诸多限制，提供了近乎无限的文件存储数量和极高的文件检索速度，是业界唯一一款能够高效支持千万级大目录的存储系统(单目录下可轻松创建千万数量级的文件，单一文件系统可以存储超过百亿级别的文件和目录，并能对文件进行高速随机检索)。

火星云存储文件系统软件广泛支持各种符合工业标准的存储硬件设备，包括各种采用FC、SAS、iSCSI、InfiniBand接口的磁盘阵列产品，并且可以通过与火星海量数据归档存储中间件(MarsStorage Platform)软件配合支持多种磁带库和虚拟磁带库产品，从而为用户创建更加完备更加多样的云存储环境提供必要的保障。 火星高科根据我国遥感卫星事业蓬勃发展的趋势，针对卫星遥感图像资料占用空间大、内容多的特性，基于我公司Mars Storage Platform海量数据存储中间件，本着自主创新的研发原则，自行设计开发了在国际同类产品中处于领先地位的“火星”遥感图像资料存储系统——Mars Phobos。

本产品的目标在于：利用卫星数据接收技术、海量存储技术、数据共享技术、卫星数据处理技术、卫星数据管理技术等，进一步提高卫星数据接收、海量数据的多级存储、集中化的大数据量共享、卫星数据预处理和卫星数据的管理等自动化水平，为卫星遥感数据的开发利用，以及卫星遥感信息化提供解决方案。 “Mars Media多媒体文档数字化管理系统”可以将传统光盘、磁带、纸张等等实物保存方式转变成精确可靠的数字文件，利用先进的数字化手段对企事业单位原有的视频、音频、、课件及文稿等内容进行高效率、长久的保管和再利用。

“Mars Media多媒体文档数字化管理系统”使用了功能完善的可定制模型结构，其中的编目过程，遵从行业习惯，采用了详细的分层编目结构，并可提供灵活的编目模板，可根据不同用户的情况自由定制；查询和检索过程提供了方便、灵活、全面的检索方式和针对不同用户的多样性检索方法，用户可以在找到目标文件的同时获得有关的编目信息、文档和相关附件，对于视频文件可实现低码流的视频浏览，有权限的用户可依此提交高码流节目的下载申请，系统还提供了包括了审编、审批、检索、统计、下载、系统管理等，并能够实现网络化远程操作。

“Mars Media多媒体文档数字化管理系统”可搭配Mars Storage Platform海量数据多级存储模块，完成大容量的数据分级归档管理，自动实现数字资料在线、近线和离线三级存储设备中的智能化迁移和恢复。更进一步强化原始资料存管的大容量及可靠性

“Mars Media多媒体文档数字化管理系统”除了可以实现资料的数字化存管外，还可以结合各企事业单位已有的OA办公系统、图书阅览系统、出版发行系统、编审系统等业务平台实现辅助管理，可以为上述业务系统提供资料的上载、下载、检索、查询、传输、分发等功能。

阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。

阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

扩展资料：

阿里云主要产品：

1、弹性计算：

云服务器ECS：可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

负载均衡：对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务

弹性伸缩：自动调整弹性计算资源的管理服务

资源编排：批量创建、管理、配置云计算资源

容器服务：应用全生命周期管理的Docker服务

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

批量计算：简单易用的大规模并行批处理计算服务

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

2、数据库：

云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL

云数据库MongoDB版：三节点副本集保证高可用

云数据库Redis版：兼容开源Redis协议的Key-Value类型

云数据库Memcache版：在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应

PB级云数据库PetaData：支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库

云数据库HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

云数据库OceanBase：金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库

数据传输：比GoldenGate更易用，阿里异地多活基础架构

数据管理：比phpMyadmin更强大，比Navicat更易用

3、存储：

对象存储OSS：海量、安全和高可靠的云存储服务

文件存储：无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务

归档存储：海量数据的长期归档、备份服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

表格存储：高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务

4、网络：

CDN：跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

高速通道：高速稳定的VPC互联和专线接入服务

NAT网关：支持NAT转发、共享带宽的VPC网关

2018年6月20日，阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。

5、大数据：

MaxCompute：原名ODPS，是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。

QuickBI：高效数据分析与展现平台，通过对数据源的连接，和数据集的创建，对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

大数据开发套件：提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能，拥有强大的OpenAPI为数据应用开发者提供良好的再创作生态

DataV数据可视化：专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用，满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求

关系网络分析：基于关系网络的大数据可视化分析平台，针对数据情报侦察场景赋能，如打击虚假交易，审理保险骗赔，案件还原研判等

推荐引擎：推荐服务框架，用于实时预测用户对物品偏好，支持A/BTest效果对比

公众趋势分析：利用语义分析、情感算法和机器学习，分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势

企业图谱：提供企业多维度信息查询，方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务

数据集成：稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台，为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道

分析型数据库：在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索

流计算：流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具

6、人工智能：

机器学习：基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台，用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验，平台提供了丰富的组件，包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估

语音识别与合成：基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验

人脸识别：提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块

印刷文字识别：将中的文字识别出来，包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景

7、云安全：

服务器安全（安骑士）：由轻量级Agent和云端组成，集检测、修复、防御为一体，提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能，保障服务器安全

DDoS高防IP：云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠

Web应用防火墙：网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击，保护网站业务可用及资产数据安全

加密服务：满足云上数据加密，密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案

CA证书服务：云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书，部署简单，轻松实现全站HTTPS化，防监听、防劫持，呈现给用户可信的网站访问

数据风控：凝聚阿里多年业务风控经验，专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险

绿网：智能识别文本、、视频等多媒体的内容违规风险，如涉黄，暴恐，涉政等，省去90%人力成本

安全管家：基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务，为云上用户建立和持续优化云安全防御体系，保障用户业务安全

云盾混合云：在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系

态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案

先知：全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞，最私密的安全众测平台。全面体检，提早发现业务漏洞及风险，按效果付费

移动安全：为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务，并可对应用进行安全增强，提高反破解和反逆向能力。

8、互联网中间件：

企业级分布式应用服务EDAS：以应用为中心的中间件PaaS平台、

消息队列MQ：ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件

分布式关系型数据库服务DRDS：水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务

云服务总线CSB：企业级互联网能力开放平台

业务实施监控服务ARMS：端到端一体化实时监控解决方案产品

9、分析：

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

云数据库HybirdDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

大数据计算服务MaxCompute：TB/PB级数据仓库解决方案

分析型数据库：海量数据实时高并发在线分析

开放搜索：结构化数据搜索托管服务

QuickBI：通过对数据源的连接，对数据进行即席分析和可视化呈现。

参考资料：

-阿里云

　　云存储的含义是指保存数据到由第三方维护的存储系统，即远程数据库，而不是存储信息到计算机的硬盘驱动器或其他本地存储设备。

　　云存储已经超过传统的数据存储等。例如，如果把数据存储在云存储的的系统中，您就可以在任何位置通过Internet访问数据。不需要随身携带一个物理存储设备，或使用同一台计算机上保存和检索您的信息，有了合适的存储系统，您甚至可以让其他人来访问数据，将其变成一个合租的项目。

　　相对传统存储而言，云端存储改变了数据垂直存储在某一台物理设备的存放模式，在存储容量上从单设备PB级横向扩展至数十、数百PB，由于云存储系统中的各节点能够并行提供读写访问服务，系统整体性能随着业务节点的增加而获得同步提升。

　　同时，通过冗余编码技术、远程复制技术，进一步为系统提供节点级甚至数据中心级的故障保护能力。容量和性能的按需扩展、极高的系统可用性，是云存储系统最核心的技术特征。

大数据中最宝贵、最难以代替的就是数据，一切都围绕数据。

HDFS是最早的大数据存储系统，存储着宝贵的数据资产，各种新算法、框架要想得到广泛使用，必须支持HDFS，才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展，新技术越多，HDFS得到的支持越多，越离不开HDFS。 HDFS也许不是最好的大数据存储技术，但依然是最重要的大数据存储技术 。

HDFS是如何实现大数据高速、可靠的存储和访问的呢？

Hadoop分布式文件系统HDFS的设计目标是管理数以千计的服务器、数以万计的磁盘，将大规模的服务器计算资源当作一个单一存储系统进行管理，对应用程序提供数以PB计的存储容量，让应用程序像使用普通文件系统一样存储大规模的文件数据。

文件以多副本的方式进行存储：

缺点：

优点：

HDFS的大容量存储和高速访问的实现。

RAID将数据分片后，在多块磁盘上并发进行读写访问，提高了存储容量、加快了访问速度，并通过数据冗余校验提高了数据可靠性，即使某块磁盘损坏也不会丢数据。将RAID的设计理念扩大到整个分布式服务器集群，就产生了分布式文件系统，这便是Hadoop分布式文件系统的核心原理。

和RAID在多个磁盘上进行文件存储及并行读写的思路一样，HDFS是在一个大规模分布式服务器集群上，对数据分片后进行并行读写及冗余存储。因为HDFS可部署在一个大的服务器集群，集群中所有服务器的磁盘都可供HDFS使用，所以整个HDFS的存储空间可以达到PB级。

HDFS是主从架构。一个HDFS集群会有一个NameNode（命名节点，简称NN），作为主服务器（master server）。

HDFS公开了文件系统名称空间，允许用户将数据存储在文件中，就好比我们平时使用os中的文件系统一样，用户无需关心底层是如何存储数据的。 在底层，一个文件会被分成一或多个数据块，这些数据库块会被存储在一组数据节点中。在CDH中数据块的默认128M。 在NameNode，可执行文件系统的命名空间操作，如打开，关闭，重命名文件等。这也决定了数据块到数据节点的映射。

HDFS被设计为可运行在普通的廉价机器上，而这些机器通常运行着一个Linux操作系统。一个典型的HDFS集群部署会有一个专门的机器只能运行 NameNode ，而其他集群中的机器各自运行一个 DataNode 实例。虽然一台机器上也可以运行多个节点，但不推荐。

负责文件数据的存储和读写操作，HDFS将文件数据分割成若干数据块（Block），每个DataNode存储一部分Block，这样文件就分布存储在整个HDFS服务器集群中。

应用程序客户端（Client）可并行访问这些Block，从而使得HDFS可以在服务器集群规模上实现数据并行访问，极大提高访问速度。

HDFS集群的DataNode服务器会有很多台，一般在几百台到几千台，每台服务器配有数块磁盘，整个集群的存储容量大概在几PB~数百PB。

负责整个分布式文件系统的元数据（MetaData）管理，即文件路径名、数据块的ID以及存储位置等信息，类似os中的文件分配表（FAT）。

HDFS为保证数据高可用，会将一个Block复制为多份（默认3份），并将多份相同的Block存储在不同服务器，甚至不同机架。当有磁盘损坏或某个DataNode服务器宕机，甚至某个交换机宕机，导致其存储的数据块不能访问时，客户端会查找其备份Block访问。

HDFS中，一个文件会被拆分为一个或多个数据块。默认每个数据块有三个副本，每个副本都存放在不同机器，而且每一个副本都有自己唯一的编号：

文件/users/sameerp/data/part-0的复制备份数设为2，存储的BlockID分别为1、3：

上述任一台服务器宕机后，每个数据块都至少还有一个备份存在，不会影响对文件/users/sameerp/data/part-0的访问。

和RAID一样，数据分成若干Block后，存储到不同服务器，实现数据大容量存储，并且不同分片的数据能并行进行读/写操作，实现数据的高速访问。

副本存放：NameNode节点选择一个DataNode节点去存储block副本的过程，该过程的策略是在可靠性和读写带宽间权衡。

《Hadoop权威指南》中的默认方式：

Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS（Google 文件系统），而Hadoop的第一个产品是HDFS，分布式文件存储是分布式计算的基础。

这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，但大数据存储的王者依然是HDFS。

磁盘介质在存储过程中受环境或者老化影响，其存储的数据可能会出现错乱。

HDFS对存储在DataNode上的数据块，计算并存储校验和（CheckSum）。在读数据时，重新计算读取出来的数据的校验和，校验不正确就抛异常，应用程序捕获异常后就到其他DataNode上读取备份数据。

DataNode监测到本机的某块磁盘损坏，就将该块磁盘上存储的所有BlockID报告给NameNode，NameNode检查这些数据块还在哪些DataNode上有备份，通知相应的DataNode服务器将对应的数据块复制到其他服务器上，以保证数据块的备份数满足要求。

DataNode会通过心跳和NameNode保持通信，如果DataNode超时未发送心跳，NameNode就会认为这个DataNode已经宕机失效，立即查找这个DataNode上存储的数据块有哪些，以及这些数据块还存储在哪些服务器上，随后通知这些服务器再复制一份数据块到其他服务器上，保证HDFS存储的数据块备份数符合用户设置的数目，即使再出现服务器宕机，也不会丢失数据。

NameNode是整个HDFS的核心，记录着HDFS文件分配表信息，所有的文件路径和数据块存储信息都保存在NameNode，如果NameNode故障，整个HDFS系统集群都无法使用；如果NameNode上记录的数据丢失，整个集群所有DataNode存储的数据也就没用了。

所以，NameNode高可用容错能力非常重要。NameNode采用主从热备的方式提供高可用服务：

集群部署两台NameNode服务器：

两台服务器通过Zk选举，主要是通过争夺znode锁资源，决定谁是主服务器。而DataNode则会向两个NameNode同时发送心跳数据，但是只有主NameNode才能向DataNode返回控制信息。

正常运行期，主从NameNode之间通过一个共享存储系统shared edits来同步文件系统的元数据信息。当主NameNode服务器宕机，从NameNode会通过ZooKeeper升级成为主服务器，并保证HDFS集群的元数据信息，也就是文件分配表信息完整一致。

软件系统，性能差点，用户也许可接受；使用体验差，也许也能忍受。但若可用性差，经常出故障不可用，就麻烦了；如果出现重要数据丢失，那开发摊上大事。

而分布式系统可能出故障地方又非常多，内存、CPU、主板、磁盘会损坏，服务器会宕机，网络会中断，机房会停电，所有这些都可能会引起软件系统的不可用，甚至数据永久丢失。

所以在设计分布式系统的时候，软件工程师一定要绷紧可用性这根弦，思考在各种可能的故障情况下，如何保证整个软件系统依然是可用的。

## 6 保证系统可用性的策略

任何程序、任何数据，都至少要有一个备份，也就是说程序至少要部署到两台服务器，数据至少要备份到另一台服务器上。此外，稍有规模的互联网企业都会建设多个数据中心，数据中心之间互相进行备份，用户请求可能会被分发到任何一个数据中心，即所谓的异地多活，在遭遇地域性的重大故障和自然灾害的时候，依然保证应用的高可用。

当要访问的程序或者数据无法访问时，需要将访问请求转移到备份的程序或者数据所在的服务器上，这也就是 失效转移 。失效转移你应该注意的是失效的鉴定，像NameNode这样主从服务器管理同一份数据的场景，如果从服务器错误地以为主服务器宕机而接管集群管理，会出现主从服务器一起对DataNode发送指令，进而导致集群混乱，也就是所谓的“脑裂”。这也是这类场景选举主服务器时，引入ZooKeeper的原因。ZooKeeper的工作原理，我将会在后面专门分析。

当大量的用户请求或者数据处理请求到达的时候，由于计算资源有限，可能无法处理如此大量的请求，进而导致资源耗尽，系统崩溃。这种情况下，可以拒绝部分请求，即进行 限流 ；也可以关闭部分功能，降低资源消耗，即进行 降级 。限流是互联网应用的常备功能，因为超出负载能力的访问流量在何时会突然到来，你根本无法预料，所以必须提前做好准备，当遇到突发高峰流量时，就可以立即启动限流。而降级通常是为可预知的场景准备的，比如电商的“双十一”促销，为了保障促销活动期间应用的核心功能能够正常运行，比如下单功能，可以对系统进行降级处理，关闭部分非重要功能，比如商品评价功能。

HDFS是如何通过大规模分布式服务器集群实现数据的大容量、高速、可靠存储、访问的。

1文件数据以数据块的方式进行切分，数据块可以存储在集群任意DataNode服务器上，所以HDFS存储的文件可以非常大，一个文件理论上可以占据整个HDFS服务器集群上的所有磁盘，实现了大容量存储。

2HDFS一般的访问模式是通过MapReduce程序在计算时读取，MapReduce对输入数据进行分片读取，通常一个分片就是一个数据块，每个数据块分配一个计算进程，这样就可以同时启动很多进程对一个HDFS文件的多个数据块进行并发访问，从而实现数据的高速访问。关于MapReduce的具体处理过程，我们会在专栏后面详细讨论。

3DataNode存储的数据块会进行复制，使每个数据块在集群里有多个备份，保证了数据的可靠性，并通过一系列的故障容错手段实现HDFS系统中主要组件的高可用，进而保证数据和整个系统的高可用。

安装的软件环境需求：

下列从两个主要的方面阐述Oracle 9i对软件环境的要求。

对操作系统的要求建议在全新安装的Windows 2000 Server上安装数据库服务器，在Windows 2000 Server或Windows 98上安装管理客户机。

对虚拟内存的要求建议可以将虚拟内存适当进行调整以加快安装速度。安装的网络环境需求安装Oracle 9i数据库服务器，至少需要有两台计算机，通过交换机或集线器构成局域网。

扩展资料：

Oracle零售云服务充分集合了甲骨文公司在云、安全、零售行业以及网络等领域的专业性，完美地对甲骨文云进行了补充。甲骨文云是目前业界最广泛的公有云服务产品组合，涵盖SaaS、PaaS、DaaS及IaaS。

甲骨文云现在每天支持6200万用户和230亿项交易，在全球3万台设备上运行，在19个数据中心有400PB级存储。

Oracle 零售云服务为零售高管提供了最前沿的工具，让零售商能够在不断变化市场中时刻保持领先位置。Jill Puleri表示：“IT部门对于企业的价值是以月为衡量时间的，Oracle零售云服务能够显著地加快部署时间，帮助零售业的IT部门将注意力从系统维护转向业务的创新层面。”

人民网——甲骨文推出Oracle零售云服务

数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。作为数据载体和驱动力量，存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。

　传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。

基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外，还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点，才能满足具备大数据特征的业务应用需求。

　尤其在云安防概念被热炒的时代，随着高清技术的普及，720P、1080P随处可见，智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上千万更高分辨率的摄像机面市，大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。

　目前市场上的存储架构如下：

(1)基于嵌入式架构的存储系统

　节点NVR架构主要面向小型高清监控系统，高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房，存储容量相对较小，用户体验度、系统功能集成度要求较高。在市场应用层面，超市、店铺、小型企业、政法行业中基本管理单元等应用较为广泛。

(2)基于X86架构的存储系统

　平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。

　此种架构接入高清前端路数相对节点NVR有了较高提升，具备快捷便利的可扩展性，技术成熟。对于IPSAN而言，虽然在ISCSI环节数据并发读写传输速率有所消耗，但其凭借扩展性良好、硬件平台通用、海量数据可充分共享等优点，仍然得到很多客户的青睐。FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多，比如县级或地级市高清监控项目，大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战，但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统，可以有效解决上述问题。

　面对视频监控系统大文件、随机读写的特点，平台SAN架构系统不同存储单元之间的数据共享冗余方面还有待提高;从高性能服务器转发视频数据到存储空间的策略，从系统架构而言也增加了隐患故障点、ISCSI带宽瓶颈导致无法充分利用硬件数据并发性能、接入前端数据较少。上述问题催生了平台NVR架构解决方案。

　该方案在系统架构上省去了存储服务器，消除了上文提到的性能瓶颈和单点故障隐患。大幅度提高存储系统的写入和检索速度;同时也彻底消除了传统文件系统由于供电和网络的不稳定带来的文件系统损坏等问题。

　平台NVR中存储的数据可同时供多个客户端随时查询，点播，当用户需要查看多个已保存的视频监控数据时，可通过授权的视频监控客户端直接查询并点播相应位置的视频监控数据进行历史图像的查看。由于数据管理服务器具有监控系统所有监控点的录像文件的索引，因此通过平台CMS授权，视频监控客户端可以查询并点播整个监控系统上所有监控点的数据，这个过程对用户而言也是透明的。

(3)基于云技术的存储方案

　当前，安防行业可谓“云”山“物”罩。随着视频监控的高清化和网络化，存储和管理的视频数据量已有海量之势，云存储技术是突破IP高清监控存储瓶颈的重要手段。云存储作为一种服务，在未来安防监控行业有着可观的应用前景。

　与传统存储设备不同，云存储不仅是一个硬件，而是一个由网络设备、存储设备、服务器、软件、接入网络、用户访问接口以及客户端程序等多个部分构成的复杂系统。该系统以存储设备为核心，通过应用层软件对外提供数据存储和业务服务。

　一般分为存储层、基础管理层、应用接口层以及访问层。存储层是云存储系统的基础，由存储设备(满足FC协议、iSCSI协议、NAS协议等)构成。基础管理层是云存储系统的核心，其担负着存储设备间协同工作，数据加密，分发以及容灾备份等工作。应用接口层是系统中根据用户需求来开发的部分，根据不同的业务类型，可以开发出不同的应用服务接口。访问层指授权用户通过应用接口来登录、享受云服务。其主要优势在于：硬件冗余、节能环保、系统升级不会影响存储服务、海量并行扩容、强大的负载均衡功能、统一管理、统一向外提供服务，管理效率高，云存储系统从系统架构、文件结构、高速缓存等方面入手，针对监控应用进行了优化设计。数据传输可采用流方式，底层采用突破传统文件系统限制的流媒体数据结构，大幅提高了系统性能。

　高清监控存储是一种大码流多并发写为主的存储应用，对性能、并发性和稳定性等方面有很高的要求。该存储解决方案采用独特的大缓存顺序化算法，把多路随机并发访问变为顺序访问，解决了硬盘磁头因频繁寻道而导致的性能迅速下降和硬盘寿命缩短的问题。

针对系统中会产生PB级海量监控数据，存储设备的数量达数十台上百台，因此管理方式的科学高效显得十分重要。云存储可提供基于集群管理技术的多设备集中管理工具，具有设备集中监控、集群管理、系统软硬件运行状态的监控、主动报警，图像化系统检测等功能。在海量视频存储检索应用中，检索性能尤为重要。传统文件系统中，文件检索采用的是“目录-》子目录-》文件-》定位”的检索步骤，在海量数据的高清视频监控，目录和文件数量十分可观，这种检索模式的效率就会大打折扣。采用序号文件定位可以有效解决该问题。

　云存储可以提供非常高的的系统冗余和安全性。当在线存储系统出现故障后，热备机可以立即接替服务，当故障恢复时，服务和数据回迁;若故障机数据需要调用，可以将故障机的磁盘插入到冷备机中，实现所有数据的立即可用。

　对于高清监控系统，随着监控前端的增加和存储时间的延长，扩展能力十分重要。市场中已有友商可提供单纯针对容量的扩展柜扩展模式和性能容量同步线性扩展的堆叠扩展模式。

　云存储系统除上述优点之外，在平台对接整合、业务流程梳理、视频数据智能分析深度挖掘及成本方面都将面临挑战。承建大型系统、构建云存储的商业模式也亟待创新。受限于宽带网络、web20技术、应用存储技术、文件系统、P2P、数据压缩、CDN技术、虚拟化技术等的发展，未来云存储还有很长的路要走。

　　云存储服务提供了许多相当诱人的优势。它可以按量付费，没有资本支出，即使以后存储需求增加，用户也不需要再购买其他设备。可以动态调整存储容量，而且只需为实际使用的容量付费。云存储有以下几方面的优势：

　　(1)易于扩展：根据服务器使用人数和空间及时扩展存储空间，不会影响前端用户的使用。

　　(2)可靠安全：数据同步有效避免了介质存储数据造成丢失损坏的问题。同时对服务器采用磁盘阵列和磁带脱机备份方式，保障了云存储的安全。

　　(3)资源可控性：用户可主动控制数据访问权限。

　　(4)提高资源利用率：将数据集中起来，用户可以在任何地点，依靠单机或是移动设备随时访问数据。实现网内资源共享和协同工作，减少了传统的资源交换，提高资源的利用率。

　　(5)成本的下降：大大减少移动存储设备的使用，降低了企业成本。