數(shù)據(jù)存儲技術(shù)與實踐

第一篇 企業(yè)存儲概述 第 1 章 存儲工業(yè)演進歷史 3 1.1 高端存儲系統(tǒng)的演進 4 1.2 中端存儲興起 6 1.3 SAN外置存儲陣列 7 1.4 NAS外置存儲陣列 9 1.5 塊、文件統(tǒng)一存儲系統(tǒng) 10 1.6 全Flash外置存儲陣列 10 1.7 Server SAN融合存儲 11 第 2 章 存儲產(chǎn)品架構(gòu)演進趨勢 13 2.1 高端存儲架構(gòu)演進 14 2.2 中端存儲架構(gòu)演進 15 第 3 章 企業(yè)存儲產(chǎn)品架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)要素簡介 17 3.1 存儲軟件技術(shù)的發(fā)展與演進 18 3.2 高端存儲產(chǎn)品架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)要素簡介 18 3.3 中端存儲產(chǎn)品硬件及軟件架構(gòu)分析 23 3.4 全Flash架構(gòu)分析 28 3.5 企業(yè)存儲關(guān)鍵技術(shù)及特性 33 3.6 案例：OceanStor V3融合存儲 39 目錄Contents XII 數(shù)據(jù)存儲技術(shù)與實踐 第二篇 云存儲 第 4 章 云平臺及OpenStack開源架構(gòu)提供的存儲服務縱覽 47 4.1 云平臺的存儲介紹 48 4.2 云平臺的存儲分類 48 4.3 云平臺的存儲標準 49 4.4 OpenStack開源領域的云平臺全景 51 4.5 本章小結(jié) 57 第 5 章 分布式塊存儲服務 59 5.1 分布式塊存儲介紹 60 5.2 分布式塊存儲功能和特點 62 5.3 業(yè)界分布式塊存儲技術(shù) 66 5.4 本章小結(jié) 78 第 6 章 分布式對象存儲服務 79 6.1 分布式對象存儲介紹 80 6.2 分布式對象存儲功能和特點 80 6.3 業(yè)界分布式對象存儲技術(shù) 81 6.4 本章小結(jié) 90 第 7 章 分布式隊列服務 91 7.1 分布式隊列介紹 92 7.2 分布式隊列功能和特點 92 7.3 業(yè)界分布式隊列功能和特點 93 7.4 本章小結(jié) 96 第 8 章 分布式存儲系統(tǒng)的可靠性 97 8.1 分布式存儲系統(tǒng)可靠性介紹 98 8.2 分布式存儲系統(tǒng)可靠性關(guān)鍵技術(shù) 103 8.3 開源實現(xiàn)分析 109 目 錄 XIII 8.4 本章小結(jié) 111 第 9 章 分布式存儲系統(tǒng)的管理及運維 113 9.1 分布式存儲系統(tǒng)管理運維介紹 114 9.2 分布式存儲對管理的挑戰(zhàn) 114 9.3 分布式存儲的管理 116 9.4 分布式存儲的維護 118 9.5 本章小結(jié) 122 第 10 章 面向云平臺的存儲安全架構(gòu)體系 123 10.1 面向云平臺的存儲安全風險分析 124 10.2 存儲系統(tǒng)安全解決方案設計原則 126 10.3 存儲系統(tǒng)安全解決方案架構(gòu) 127 10.4 存儲安全解決方案描述 128 10.5 本章小結(jié) 131 第 11 章 云平臺架構(gòu)下的企業(yè)存儲實踐 133 11.1 華為看SDS 134 11.2 SDS與華為OceanStor DJ 134 11.3 OceanStor DJ 135 11.4 本章小結(jié) 139 第 12 章 案例 141 12.1 銀行數(shù)據(jù)中心：支撐業(yè)務快速上線 142 12.2 公安廳警務云：提供自動化存儲服務 143 12.3 智慧城市時空云平臺：提供便捷數(shù)據(jù)服務 143 第三篇 數(shù)據(jù)庫 第 13 章 數(shù)據(jù)庫存儲技術(shù)的演進 149 13.1 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概述 150 XIV 數(shù)據(jù)存儲技術(shù)與實踐 13.2 數(shù)據(jù)庫存儲技術(shù)的發(fā)展 154 13.3 數(shù)據(jù)庫存儲的主要形態(tài) 160 13.4 數(shù)據(jù)庫存儲的關(guān)鍵技術(shù) 161 13.5 數(shù)據(jù)庫存儲的備份容災 162 13.6 存儲介質(zhì)對未來數(shù)據(jù)庫存儲的影響 164 13.7 本章小結(jié) 165 第 14 章 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)架構(gòu) 167 14.1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)和架構(gòu)的發(fā)展演進 168 14.2 OLTP數(shù)據(jù)庫技術(shù)及架構(gòu) 188 14.3 OLAP數(shù)據(jù)庫技術(shù)及架構(gòu) 193 14.4 MPP DB數(shù)據(jù)庫技術(shù)及架構(gòu) 198 14.5 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫業(yè)務發(fā)展趨勢 203 14.6 本章小結(jié) 205 第 15 章 數(shù)據(jù)庫和存儲的融合技術(shù)與實踐 207 15.1 數(shù)據(jù)庫和存儲融合技術(shù)概述 208 15.2 數(shù)據(jù)庫和存儲融合技術(shù)的發(fā)展 209 15.3 數(shù)據(jù)庫和存儲融合的主要途徑 216 15.4 數(shù)據(jù)庫和存儲融合技術(shù)的實踐 217 15.5 數(shù)據(jù)庫和存儲融合技術(shù)的發(fā)展趨勢 218 15.6 本章小結(jié) 219 第 16 章 新興數(shù)據(jù)庫技術(shù)與實踐 221 16.1 新興數(shù)據(jù)庫技術(shù)和架構(gòu)發(fā)展演進 222 16.2 NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)及架構(gòu) 222 16.3 NewSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)及架構(gòu) 226 16.4 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫技術(shù)及架構(gòu) 237 16.5 分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展趨勢 250 16.6 本章小結(jié) 251 目 錄 XV 第 17 章 案例 253 17.1 案例一：雙活場景下與數(shù)據(jù)庫的案例 254 17.2 案例二：中型規(guī)模OLAP類型Oracle數(shù)據(jù)庫案例 262 第四篇 大數(shù)據(jù) 第 18 章 大數(shù)據(jù)的前世今生 271 18.1 大數(shù)據(jù)概念的由來 272 18.2 什么是大數(shù)據(jù) 276 18.3 我們能用大數(shù)據(jù)來做什么 278 18.4 大數(shù)據(jù)生態(tài)體系及其發(fā)展趨勢 279 18.5 本章小結(jié) 282 第 19 章 大數(shù)據(jù)對存儲系統(tǒng)的挑戰(zhàn) 283 19.1 大容量(Volume)的挑戰(zhàn) 284 19.2 數(shù)據(jù)多樣化(Variety)的挑戰(zhàn) 294 19.3 性能(Velocity)問題的挑戰(zhàn) 295 19.4 本章小結(jié) 299 第 20 章 大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)實踐 301 20.1 數(shù)據(jù)庫領域 302 20.2 Apache Hadoop的存儲組件 305 20.3 基于內(nèi)存的大數(shù)據(jù)組件 315 20.4 商用Hadoop版本的獨特貢獻 320 20.5 數(shù)據(jù)湖泊 327 20.6 本章小結(jié) 335 第 21 章 最佳應用實踐案例 337 21.1 招商銀行利用大數(shù)據(jù)進行業(yè)務創(chuàng)新 338 21.2 交通管理領域大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng) 339 21.3 電信運營商運用大數(shù)據(jù)優(yōu)化業(yè)務 341