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更新时间:23-08-31
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数据存储技术与实践是一本数据库实践手册,由华为存储首席架构师查伟编著,本书从四个方面对存储技术和实践进行了解读,包括“企业存储概述”、“云存储”、“数据库”和“大数据”。全书以翔实的架构,深入浅出地完成对数据存储技术和产业的梳理工作,背后是编写组雄厚的技术背景和实践经验。
编写组的成员,不仅在技术上一直紧跟时代发展的潮流,而且在具体实践过程中也通过产品的设计和推广,推动着中国乃至世界存储产业的发展。可以说,无论是理论分析还是应用实践,数据存储技术与实践的编写组都有足够的专业性和权威性。通过本书,我们也能大致研读到作为国内研发投入最大、研发队伍最大的高技术企业,华为在数据存储方面有着怎样的技术理念和业务观点。
《数据存储技术与实践》试图以时间轴的方式描述自20世纪50年代IBM的第一个硬盘出现以来,整个存储工业及技术的演进。本书内容聚焦于存储的技术演进,除基本技术的描述外,重点放在数据中心在云计算及大数据环境下存储新技术出现的背景、新技术架构、原理及实现,同时本书也把一部分内容放在具体的存储解决方案及实际运维管理中。
作为存储知识技术类图书,本书可以用于高校信息管理专业的教材或参考书,也非常适合信息管理专业技术人员、IT经理人等专业人士阅读参考,为技术专家、高校学生以及更多愿意了解和投入到存储浪潮中的人们搭建一座桥梁。
《数据存储技术与实践》共分为四篇,具体如下所示。
第一篇 企业存储概述。在本篇,通过回顾存储工业60年的演进历史,尤其是自20世纪90年代起开始的近代外置存储阵列的历史,我们试图站在今天的历史节点上给读者呈现一幅较生动的存储工业的演进画面,让读者较为清晰地理清存储演进的原始诉求,通过怎样的技术架构及产品解决这些诉求,进而推动工业的发展;通过历史的分析,为读者理解及思考后面在新介质及云环境下存储工业的进一步研究打下基础。
第二篇 云存储。随着IT技术的发展,特别是以Amazon、Microsoft、Google为代表的互联网公有云应用,让用户可以像使用水、电、气等基础设施那样的方式使用IT技术,极大地简化客户安装、部署、运维等工作,让客户的IT应用可以快速、敏捷地提供服务,本篇较为系统地介绍了云计算环境的典型分布式存储系统要解决的问题以及其技术架构。
第三篇 数据库。本章以企业到云化演进为出发点,探索数据库从纵向扩展架构向分布式扩展架构的需求变化以及其后对存储产生的影响。
第四篇 大数据。应用集中上云,带来数据进一步集中,这为产品产生智能的数据以及个人决策打下了基础,互联网的大数据分析就此产生;大数据的核心是数据的高效、批量处理,这需要高效的存储系统的支撑,而传统存储基本是为结构化数据而生的,即使是像NAS这样面向非结构化存储,也是为人与人之间的交换和共享而生的,本章将主要介绍大数据存储的挑战及应对技术、产品。
第一篇 企业存储概述
第 1 章 存储工业演进历史 3
1.1 高端存储系统的演进 4
1.2 中端存储兴起 6
1.3 SAN外置存储阵列 7
1.4 NAS外置存储阵列 9
1.5 块、文件统一存储系统 10
1.6 全Flash外置存储阵列 10
1.7 Server SAN融合存储 11
第 2 章 存储产品架构演进趋势 13
2.1 高端存储架构演进 14
2.2 中端存储架构演进 15
第 3 章 企业存储产品架构及关键技术要素简介 17
3.1 存储软件技术的发展与演进 18
3.2 高端存储产品架构及关键技术要素简介 18
3.3 中端存储产品硬件及软件架构分析 23
3.4 全Flash架构分析 28
3.5 企业存储关键技术及特性 33
3.6 案例:OceanStor V3融合存储 39
目录Contents
XII
数据存储技术与实践
第二篇 云存储
第 4 章 云平台及OpenStack开源架构提供的存储服务纵览 47
4.1 云平台的存储介绍 48
4.2 云平台的存储分类 48
4.3 云平台的存储标准 49
4.4 OpenStack开源领域的云平台全景 51
4.5 本章小结 57
第 5 章 分布式块存储服务 59
5.1 分布式块存储介绍 60
5.2 分布式块存储功能和特点 62
5.3 业界分布式块存储技术 66
5.4 本章小结 78
第 6 章 分布式对象存储服务 79
6.1 分布式对象存储介绍 80
6.2 分布式对象存储功能和特点 80
6.3 业界分布式对象存储技术 81
6.4 本章小结 90
第 7 章 分布式队列服务 91
7.1 分布式队列介绍 92
7.2 分布式队列功能和特点 92
7.3 业界分布式队列功能和特点 93
7.4 本章小结 96
第 8 章 分布式存储系统的可靠性 97
8.1 分布式存储系统可靠性介绍 98
8.2 分布式存储系统可靠性关键技术 103
8.3 开源实现分析 109
目 录
XIII
8.4 本章小结 111
第 9 章 分布式存储系统的管理及运维 113
9.1 分布式存储系统管理运维介绍 114
9.2 分布式存储对管理的挑战 114
9.3 分布式存储的管理 116
9.4 分布式存储的维护 118
9.5 本章小结 122
第 10 章 面向云平台的存储安全架构体系 123
10.1 面向云平台的存储安全风险分析 124
10.2 存储系统安全解决方案设计原则 126
10.3 存储系统安全解决方案架构 127
10.4 存储安全解决方案描述 128
10.5 本章小结 131
第 11 章 云平台架构下的企业存储实践 133
11.1 华为看SDS 134
11.2 SDS与华为OceanStor DJ 134
11.3 OceanStor DJ 135
11.4 本章小结 139
第 12 章 案例 141
12.1 银行数据中心:支撑业务快速上线 142
12.2 公安厅警务云:提供自动化存储服务 143
12.3 智慧城市时空云平台:提供便捷数据服务 143
第三篇 数据库
第 13 章 数据库存储技术的演进 149
13.1 数据库系统概述 150
XIV
数据存储技术与实践
13.2 数据库存储技术的发展 154
13.3 数据库存储的主要形态 160
13.4 数据库存储的关键技术 161
13.5 数据库存储的备份容灾 162
13.6 存储介质对未来数据库存储的影响 164
13.7 本章小结 165
第 14 章 传统数据库系统架构 167
14.1 传统数据库技术和架构的发展演进 168
14.2 OLTP数据库技术及架构 188
14.3 OLAP数据库技术及架构 193
14.4 MPP DB数据库技术及架构 198
14.5 传统数据库业务发展趋势 203
14.6 本章小结 205
第 15 章 数据库和存储的融合技术与实践 207
15.1 数据库和存储融合技术概述 208
15.2 数据库和存储融合技术的发展 209
15.3 数据库和存储融合的主要途径 216
15.4 数据库和存储融合技术的实践 217
15.5 数据库和存储融合技术的发展趋势 218
15.6 本章小结 219
第 16 章 新兴数据库技术与实践 221
16.1 新兴数据库技术和架构发展演进 222
16.2 NoSQL数据库技术及架构 222
16.3 NewSQL数据库技术及架构 226
16.4 内存数据库技术及架构 237
16.5 分布式数据库技术发展趋势 250
16.6 本章小结 251
目 录
XV
第 17 章 案例 253
17.1 案例一:双活场景下与数据库的案例 254
17.2 案例二:中型规模OLAP类型Oracle数据库案例 262
第四篇 大数据
第 18 章 大数据的前世今生 271
18.1 大数据概念的由来 272
18.2 什么是大数据 276
18.3 我们能用大数据来做什么 278
18.4 大数据生态体系及其发展趋势 279
18.5 本章小结 282
第 19 章 大数据对存储系统的挑战 283
19.1 大容量(Volume)的挑战 284
19.2 数据多样化(Variety)的挑战 294
19.3 性能(Velocity)问题的挑战 295
19.4 本章小结 299
第 20 章 大数据存储技术实践 301
20.1 数据库领域 302
20.2 Apache Hadoop的存储组件 305
20.3 基于内存的大数据组件 315
20.4 商用Hadoop版本的独特贡献 320
20.5 数据湖泊 327
20.6 本章小结 335
第 21 章 最佳应用实践案例 337
21.1 招商银行利用大数据进行业务创新 338
21.2 交通管理领域大数据研判系统 339
21.3 电信运营商运用大数据优化业务 341
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