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物聯網數據存儲及管理分析PPT

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物聯網數據存儲及管理分析PPT

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這是物聯網數據存儲及管理分析PPT,主要介紹了物聯網數據存儲現狀分析;海量元數據查詢需求分析;物聯網元數據管理系統設計;面向數據更新的結構設計和分析;面向預計算的元數據組織結構數據立方體,歡迎點擊下載。

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  目錄

  物聯網數據存儲現狀分析海量元數據查詢需求分析物聯網元數據管理系統設計面向數據更新的結構設計和分析面向預計算的元數據組織結構-數據立方體

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  物聯網數據存儲現狀分析

  大規模存儲系統的應用越來越廣泛,存儲容量也從以前的TB(Terabyte)級上升到PB(Petabyte)級甚至EB(Exabyte)級。隨著存儲系統規模不斷增大,在大規模文件系統中,文件的數量高達幾十億個,在這種海量數據中查找和管理文件變得異常困難。

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  物聯網數據存儲現狀分析

  這與互聯網環境形成了鮮明的對比:由于搜索引擎技術的發展,在互聯網的環境下查找信息很方便,而用戶在存儲系統中找到想要的信息比在互聯網上查找信息更加困難

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  物聯網數據存儲現狀分析

  如今存儲系統中的數據量的快速增長使得查找和管理文件異常的困難,為了能夠合理的管理這些不斷增多的海量數據,不管是用戶還是管理者都需要能夠高效的獲得文件的屬性。

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  物聯網數據存儲現狀分析

  元數據查詢包含索引文件元數據,例如索引節點和一些擴展屬性,能夠幫助回答很多復雜查詢問題。利用文件屬性,元數據查詢允許點查詢、范圍查詢、top-k查詢和聚集查詢,這些使得復雜的、特定的查詢變得簡單。

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  物聯網數據存儲現狀分析

  能夠幫助管理者回答“哪些文件在過去的一周里增長很快?”或者是“哪些應用程序和用戶的文件占用大多數存儲空間?”元數據查詢也能夠幫助用戶找到10個最近訪問的報告或最大的虛擬機鏡像。準確地回答這些問題能夠極大的提高用戶和管理者管理大規模存儲系統中的文件。

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  物聯網數據存儲現狀分析

  現存的系統一般都采用通用型的數據庫管理系統(DatabaseManagementSystem,DBMS)來索引元數據,由于DBMS不能很好的適用于多維元數據的查詢,查詢效率非常低

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  物聯網數據存儲現狀分析

  這就限制了在大規模存儲系統中元數據查詢的性能和可擴展性,所以在大規模存儲系統中要想獲得快速、高效的元數據查詢是很難實現的。

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  物聯網數據存儲現狀分析

  從而使得一些復雜查詢非常耗時、效率低下,不能有效地支持用戶或管理者查找到想要的文件,或得到想要的數據。例如,“我最近修改過的PPT在哪?”或者“我的目錄下這個文件有幾個副本?

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  物聯網數據存儲現狀分析

  為了解決上述問題,必須提供一種高效的多維元數據查詢系統,而且必須滿足以下特點:第一,必須能夠從存儲系統中快速收集到元數據;第二,查詢和更新必須快速而且可擴展;第三,必須能夠快速的返回計算結果,比如用戶提交一個復雜查詢后并不想長時間在線等待計算結果,有時這個過程非常費時

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  物聯網數據存儲現狀分析

  例如“某公司想統計一個星期內用戶產生的數據總量有多少?”或者“最近一星期內排前五名的熱點文件是哪五個?”,用戶或管理者希望系統能夠預先計算好這些結果而不用在線等待,當提交查詢后能夠快速返回結果

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  物聯網數據存儲現狀分析

  第四,資源需求必須很低,現存的很多元數據查詢工具需要專門的CPU、內存以及硬盤,這就使得它們非常昂貴而且很難集成到存儲系統中;第五,查詢的接口必須靈活好用,對于現存的文件系統接口和查詢語言,復雜查詢非常困難

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  物聯網數據存儲現狀分析

  在海量的數據中,讓用戶獲得想要的信息至關重要,對存儲系統中多維元數據查詢的研究將大大提高文件元數據的查詢效率,實現復雜查詢,縮短響應時間,這對于用戶或管理者查找和管理文件,以及決策支持都有重要的意義

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  海量元數據查詢需求分析

  現在的存儲系統都是采用層次化的目錄結構來組織文件的,層次化結構使得文件的訪問效率不高。訪問某個文件必須通過層次型的目錄樹結構到達文件的保存位置,如果不知道文件保存位置,就必須遍歷整個目錄或使用操作系統的搜索功能,而操作系統僅能依靠文件名來檢索和查找數據。

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  海量元數據查詢需求分析

  在最近的十幾年里,新數據類型(多媒體、電子郵件)不斷涌現,這些數據中包含了大量的元數據信息。認識到現有文件系統的不足,學術界和工業界都做了大量的工作來研究如何利用豐富的元數據信息來提高文件的管理和搜索效率

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  海量元數據查詢需求分析

  在大規模存儲系統中查找和管理文件顯得更加困難,元數據查詢可以很好的解決點查詢、范圍查詢、top-k查詢以及聚集查詢,便于進行一些復雜、特殊的查詢。能夠快速地實現上述查詢能極大地提高用戶或管理者對大規模存儲系統的管理

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  海量元數據查詢需求分析

  在大規模存儲系統提供高效的元數據查詢是一個很大的挑戰,而現在有一些商業元數據查詢系統主要致力于小型的存儲系統(最多幾千萬個文件)并且常常很慢,耗費的資源多

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  海量元數據查詢需求分析

  在大規模存儲系統中想要實現高效的元數據查詢,需滿足以下幾點:最小的資源需求元數據查詢不應該需要額外的硬件,它應該集成到存儲系統中而不降低系統的性能,F在大多數的元數據查詢系統都需要專門的CPU、內存以及磁盤,使得它們非常昂貴而且很難部署,這就限制它們的擴展性

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  海量元數據查詢需求分析

  快速的元數據收集必須從幾十億、幾百億個文件中周期性的收集發生改變的元數據,而不會給整個存儲系統帶來額外負載,使得系統變慢,F在的爬行算法(crawlingmethod)非常慢而且消耗系統資源

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  海量元數據查詢需求分析

  快速可擴展的索引查詢和更新查詢必須快速,甚至隨著系統規模的擴大,性能依舊能保持很好,能夠快速周期性的對元數據索引進行更新。但是,現存的系統一般都采用通用型的關系型數據庫來索引元數據。DBMS常常使用重量級的鎖和事務,這給系統增加負載

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  海量元數據查詢需求分析

  易用的查詢接口大多數系統輸出簡單的查詢應用程序接口,但是研究表明專門設計的接口能夠很好表達且容易使用,這會大大提升查詢體驗。

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  物聯網元數據管理系統設計

  系統設計要求第一、高性能,能夠快速的從文件系統中聚集元數據,解決并發操作、熱點數據的管理和訪問等問題;第二、查找和更新速度必須快且可靠,F有的系統一般采用通用的DBMS來索引元數據,但是通用的DBMS的設計并不完全適合各種應用場合,比如元數據查找,特別是支持各種復雜的元數據查詢,熱點數據查詢等;而且在大規模存儲系統中會限制其性能和擴展性。

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《物聯網數據存儲及管理分析PPT》是由用戶huangyixuan于2022-05-07上傳,屬于培訓教程PPT。

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