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數據存儲技術與實踐 ( 簡體 字) |
| 作者：查偉 | 類別：1. -> 程式設計 -> 綜合 |
| 譯者： |
| 出版社：清華大學出版社 |  3dWoo書號： 45070
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
NT售價： 290 元 |
| 出版日：9/1/2016 |
| 頁數：342 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787302447528 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：序一Preface One
今天，當我們身處存儲變革的風暴眼中。俗話說，溫故而知新，回顧過去多年來存儲技術的演變與發展，梳理存儲技術的創新之道，就可以更好地理解和把握當前企業用戶的需求，清楚用什么樣的方法和工具能夠更好地幫助企業從容應對云計算、大數據、移動互聯、社交網絡帶來的新挑戰。本書從傳統企業存儲概念和技術講起，繼而又延伸到云計算、大數據，以及企業用戶最關注的數據庫存儲領域，讓讀者可以對存儲技術的前世今生有一個全面掌握，也有利于指導企業用戶當前及未來的存儲應用實踐。
存儲的價值不僅在于“存”這一基礎功能。在云計算、大數據已經逐漸普及的今天，不但有軟件定義網絡，還有數據定義的軟件。我們之所以還激情滿滿地談論存儲，其實關注點并不在存儲的性能、功能等指標上，而在于數據的處理、數據挖掘、數據的價值乃至記憶等。
數據是存儲的核心。只有看清了這一點，我們才能更加游刃有余地使用分布式存儲、軟件定義存儲、融合與超融合、全閃存等創新的技術和架構，改造和優化存儲架構，并使之成為數據價值挖掘的有利工具和平臺。本書在詳細闡述存儲基本概念的基礎上，著重介紹云計算、大數據等新應用的需求，存儲架構的演進思路和實現方式，這對于推動存儲云化，以及大數據存儲的廣泛應用具有非常積極的意義。
互聯網和移動互聯網作為信息技術發展的新常態，企業的數字化轉型成了當務之急。在這種背景下，企業更應該重新審視自身業務發展與IT之間的關系。以前，IT被當成企業的成本中心，或者后端支撐平臺。現在，IT是企業業務發展的直接驅動因素，其本身就是企業業務的重要組成部分。
當前，企業正處于從辦公自動化、流程自動化向大數據平臺過渡的重要轉折時期，傳統的企業數據庫如何云化才能保證效率的最大化？傳統的SAN存儲與云存儲之間是相互替代還是融合？如何進一步優化大數據存儲平臺，使之更好地配合數據挖掘和智能分析？這一切都需要新的答案。本書試圖探索并給出在云計算、大數據等需求日益迫切的情況下，存儲架構的創新、實施和優化的解決辦法。
推動存儲變革的因素有很多：從業務需求的角度分析，云計算、大數據的出現，將顛覆傳統的技術架構和商業模式，IT以服務的模式交付，對存儲的性能、可用性、可擴展性能以及經濟性等都提出了更高的要求；從技術演進的角度分析，硬件將深度解耦，閃存將取代機械式硬盤，并逐漸成為主流，在這種情況下，融合與超融合解決方案將加快落地，而針對閃存應用的持續優化將成為存儲廠商的一項核心工作；從存儲市場格局的演變分析，在軟件定義、分布式架構、開源技術等因素的共同作用下，存儲公司的創新腳步將加快，生態圈經濟的影響日益加深，新的存儲市場格局正在醞釀之中，而存儲的主旋律是開放、開源。本書將技術理念與應用實踐相結合，揭示了存儲技術變革的脈絡，對于想了解最新存儲
技術發展，以及如何將創新的存儲技術應用于企業實踐的人來說大為有益。
中國科學院院士 歐亞科學院院士
中國人工智能學會理事長 中國云計算專家委員會主席
李德毅
2016年5月
序二Preface Two
在大數據時代，越來越多的人和企業意識到數據作為一種資產的重要性。對數據進行挖掘，以便從中發現更多價值正在成為熱門話題；國家“十三五”規劃綱要里也提出要把大數據作為基礎性戰略資源，加快推動數據資源共享和開發應用，助力產業轉型升級和社會治理創新。可以說，如何更好地存儲、管理和使用數據，正在受到更多人的關注。
與此同時，我們也注意到存儲產業正在發生著一場變革。
首先，新的存儲產品形態和技術架構開始普及。一方面閃存和固態硬盤(SSD)價格持續降低，成為更多人的選擇；另一方面，存儲技術也在快速發展，新的接口(如PCIe等)、協議(如NVMe等)、架構(如3D XPoint等)開始出現，使存儲設備的帶寬、性能和存儲容量得到極大提升，為更高性能的服務器設計和更大規模的數據中心應用做好了準備。
其次，新的存儲系統以及建立在其上的各種存儲架構理念開始出現。除傳統的存儲陣列之外，全閃存陣列、混合存儲或者Server SAN等存儲系統開始涌現，從不同的角度滿足大規模存儲和上層應用對于數據的快速讀取需要；融合存儲、超融合存儲、軟件定義存儲(SDS)等各種理念，各自都能看到許多廠商的背后支持。
此外，在軟件技術和硬件發展的推動下，云計算技術和產業日趨成熟，給包括存儲在內的傳統硬件產業帶來巨大的沖擊，在這種背景下，在設計信息系統架構時，尤其是保存企業寶貴的數據資產的存儲系統時，如何選擇服務提供商，選擇何種架構，就成了企業迫切關注的問題。
這個變革期對于中國來說無疑是良好的機遇。一方面，對于新技術的理解和應用，可以給中國企業的信息化建設帶來有效幫助；另一方面，在國外傳統存儲廠商壟斷市場多年之后，新技術的出現有利于新的市場競爭格局的塑造，在同一起跑線下，中國存儲企業有能力，也應該有信心樹立新的標準，推出代表性的產品，參與到國際市場的競爭中去。
存儲技術是企業發展的核心，也是在整個國家信息化發展的這個節點上，需要有一本書來幫助讀者詳細梳理整個存儲行業的演進脈絡，理清各種概念，使讀者能明白在具體的場景下，有著什么樣的選擇，以及應該做出何種選擇。
所以本書從四個方面對存儲技術和實踐進行了解讀，包括“企業存儲概述”、“云存儲”、“數據庫”和“大數據”。從整體上看，其是一個從基礎設施到軟件系統，再到上層應用的完整體系。本書不僅勾畫了長幅的存儲產品乃至技術架構的發展路徑，能讓讀者清晰地了解到這些技術為什么如此發展，以及發展演化之后能應對當前的哪些問題挑戰；而且能幫助讀者把這些概念具體對應到自己的實際業務應用中去。
本書能以翔實的架構，深入淺出地完成對數據存儲技術和產業的梳理工作，背后是編寫組雄厚的技術背景和實踐經驗。編寫組的成員，不僅在技術上一直緊跟時代發展的潮流，而且在具體實踐過程中也通過產品的設計和推廣，推動著中國乃至世界存儲產業的發展。可以說，無論是理論分析還是應用實踐，本書的編寫組都有足夠的專業性和權威性。通過本書，我們也能大致研讀到作為國內研發投入最大、研發隊伍最大的高技術企業，華為在數據存儲方面有著怎樣的技術理念和業務觀點。
值得注意的是，編寫組在不同部分都會以一些典型的應用場景對相關內容進行收尾總結，具有較高的參考價值，相信能幫助讀者開拓思路。
綜上所述，本書適合所有想要了解數據存儲技術，或者希望利用數據存儲技術發掘更多價值的讀者，即便是存儲業內的專業人士，也能從本書的閱讀中有所收獲。期待有更多的人加入到存儲行業中來，為中國成為存儲行業的引領者而努力。
中國工程院院士
倪光南
2016年5月
序三Preface Three
物質、能源和信息被視為人類社會生存和發展的三大戰略資源。以數字電子計算機發明為標志，信息科技蓬勃發展了70年，而又以20世紀90年代中期互聯網商用為標志，近20年的發展尤其迅猛。信息科技及其應用(信息化)廣泛并深刻地影響和改變了人類社會，而且這種作用正在加強，無處不在的信息技術的深度應用甚至將重構人類社會！
回顧信息技術發展及信息化進程，過去的信息化有兩次大的浪潮，大致以20世紀90年代中期為分界，此前是以單機應用為主要特征的數字化階段(信息化1.0)，此后是以聯網應用為主要特征的網絡化階段(信息化2.0)。隨著信息技術的不斷低成本化和互聯網及其延伸所帶來的無處不在的信息技術應用，第三波浪潮信息化浪潮正撲面而來，我們正在開啟以數據的深度挖掘及融合應用為主要特征的智慧化階段(信息化3.0)。
在信息化3.0時代，作為我們獲取信息、汲取知識的素材和源泉，數據正成為與我們的工作和生活密不可分的(如陽光、空氣和水般)、既具體又重要的“元素”，我們每一個人既是數據的創造者，也是數據的消費者，毫無例外，無時無刻。近年來，隨著社會文化日益繁榮、全球經濟持續發展以及信息科技不斷獲得突破，數據的產生、處理、分析和消費高度活躍，圍繞數據誕生的新概念和新術語也層出不窮，如數據交易、數據經濟、數據變革、大數據等。其中，最熱、最火的概念當屬大數據，自其出現以來，已產生了巨大的全球效應，大數據蘊藏的巨大潛力被廣泛認知，成為全球關注的熱點和各國政府的戰略選擇，正引發新一輪的信息化建設熱潮。工業和信息化部苗圩部長指出：“(大數據)將創造下一代互聯網生態、下一代創新體系、下一代職業形態以及下一代社會治理結構。”
如今，沒有“數據”參與的社會或經濟活動，已是不可想象之事。數據源于人類認識自然、改造自然，并推動社會經濟發展的各類活動。信息技術推進數據的規范化和格式化，使數據不斷升華為信息和知識，最終成為全人類的“數據寶藏”，又被重新投入到新一輪的各類社會經濟活動中，創造出更大的價值。
要讓數據全面、充分地發揮出其潛在價值，一個看似簡單卻必要的前提是：數據需要被妥善保管在可靠、可信、可管理的平臺中，數據的完整性和可信度需要得到確保，數據應該能夠被隨時隨地且方便地存取。本書正是針對這些需求和問題而撰寫的。該書內容豐富、層次清晰，既回顧了數據存儲行業的歷史及發展，也探討了未來的發展趨勢和方向。全書以生動的細節、翔實的素材，給讀者展示了數據存儲行業的前世今生，值得一讀。
該書有兩個值得稱贊的特點：一是將聚焦點放在發現、分析存儲行業所存在的問題上，并通過給出解決方案和過程，反映出存儲行業近年來所發生的巨大變化；二是圍繞當前存儲技術的熱點話題，在側重闡述數據存儲架構方法的同時，注重結合存儲技術實踐，使其成為一本可用于企業實際業務的“工具書”和“參考書”。
當今，隨著材料技術和信息技術的快速發展，存儲技術不斷推陳出新，存儲行業持續向前發展，希望本書編寫組能對存儲技術的國內外發展不斷總結歸納，將知識和經驗源源不斷地奉獻給存儲行業，并惠及專業讀者。更希望我國科研機構和企業的專業人士銳意進取，能在世界舞臺上推進、引領存儲技術的創新變革。
愿本書的出版，不是一個句號，而是一個推進我國乃至世界大數據存儲技術和系統創新發展的過程的新起點。是為序。
發展中國家科學院院士
中國科學院院士 梅宏
2016年5月
前言Foreword
站在2016年年初的時間節點，我們明顯感覺到了存儲行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面，其中企業IT部門越來越多地開始計劃甚至已經部署的云計算以及隨著成本的快速下降而快速普及的Flash存儲是推動存儲變革的兩個最重要推手。存儲行業方方面面的重大事件及各大咨詢機構發布的預測信息也向這個行業的業內人士及用戶展示了這場革命已經到來，我們有必要為這場革命做出充分而又周全的準備及部署：?從巨頭們的公司動態看，2015年10月DELL與EMC 670億美元的收購事件無疑是存儲行業歷史上最大的事件之一，行業巨頭已經明顯感覺到了云計算的巨大沖擊而采取了抱團取暖、以云供應商及服務商的姿態面對市場與客戶；?從業內權威咨詢機構的預測看，Wikibon、Gartner、IDC都在其后五年預測中定義了諸如Converge Storage、Hyper Converge Storage類的新形態，并預測這類新形態的增長將遠高于傳統的外置存儲產品，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；?從近兩年各存儲巨頭推出的產品形態看，全Flash存儲、超融合存儲、SDS，乃至直接面向第三平臺環境下的存儲是主要特征，這類存儲形態會更強化向上通過軟件定義提升在云計算環境下的靈活性、彈性與迅速部署、迅速上線，以及向下構筑更為高效的Flash介質友好與優化的存儲層。
因此，我們一直有個想法，通過一本書的形式，向我們的讀者較為詳細地解析整個存儲行業的演進脈絡。站在今天的節點上看，它是從哪里來的，原來是為解決什么問題而生的，現在又發生了哪些變化，存儲系統需要做出什么樣的變化來應對這些變化，在側重技術的同時，理清這些技術、產品要解決的存儲問題，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，具體如下所示。
第一篇 企業存儲概述。在本篇，通過回顧存儲工業60年的演進歷史，尤其是自20世紀90年代起開始的近代外置存儲陣列的歷史，我們試圖站在今天的歷史節點上給讀者呈現一幅較生動的存儲工業的演進畫面，讓讀者較為清晰地理清存儲演進的原始訴求，通過怎樣的技術架構及產品解決這些訴求，進而推動工業的發展；通過歷史的分析，為讀者理解及思考后面在新介質及云環境下存儲工業的進一步研究打下基礎。
第二篇 云存儲。隨著IT技術的發展，特別是以Amazon、Microsoft、Google為代表的互聯網公有云應用，讓用戶可以像使用水、電、氣等基礎設施那樣的方式使用IT技術，極大地簡化客戶安裝、部署、運維等工作，讓客戶的IT應用可以快速、敏捷地提供服務，本篇較為系統地介紹了云計算環境的典型分布式存儲系統要解決的問題以及其技術架構。
第三篇 數據庫。本章以企業到云化演進為出發點，探索數據庫從縱向擴展架構向分布式擴展架構的需求變化以及其后對存儲產生的影響。
第四篇 大數據。應用集中上云，帶來數據進一步集中，這為產品產生智能的數據以及個人決策打下了基礎，互聯網的大數據分析就此產生；大數據的核心是數據的高效、批量處理，這需要高效的存儲系統的支撐，而傳統存儲基本是為結構化數據而生的，即使是像NAS這樣面向非結構化存儲，也是為人與人之間的交換和共享而生的，本章將主要介紹大數據存儲的挑戰及應對技術、產品。
感謝成書過程中各主要成員全力以赴，感謝華為存儲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。感謝清華大學出版社在本書撰寫過程中提出的寶貴意見。
由于部分技術涉及商業機密，加上筆者水平有限、時間較緊，所以書中難免存在謬誤，很多技術點涉及的細節描述得還不夠詳盡，懇請讀者批評指正，可將任何意見和建議發送到郵箱oceanstor@huawei.com。
《數據存儲技術與實踐》編寫組
2016年3月于深圳
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內容簡介：本書試圖以時間軸的方式描述自20 世紀50 年代IBM 的第一個硬盤出現以來，整個存儲工業及技術的演進。本書內容聚焦于存儲的技術演進，除基本技術的描述外，重點放在數據中心在云計算及大數據環境下存儲新技術出現的背景、新技術架構、原理及實現，同時本書也把一部分內容放在具體的存儲解決方案及實際運維管理中。
作為存儲知識技術類圖書，本書可以用于高校信息管理專業的教材或參考書，也非常適合信息管理專業技術人員、IT 經理人等專業人士閱讀參考，為技術專家、高校學生以及更多愿意了解和投入到存儲浪潮中的人們搭建一座橋梁。 |
目錄：第一篇企業存儲概述第1章存儲工業演進歷史3 1.1高端存儲系統的演進4 1.2中端存儲興起6 1.3SAN外置存儲陣列7 1.4NAS外置存儲陣列9 1.5塊、文件統一存儲系統10 1.6全Flash外置存儲陣列10 1.7ServerSAN融合存儲11 第2章存儲產品架構演進趨勢13 2.1高端存儲架構演進14 2.2中端存儲架構演進15 第3章企業存儲產品架構及關鍵技術要素簡介17 3.1存儲軟件技術的發展與演進18 3.2高端存儲產品架構及關鍵技術要素簡介18 3.3中端存儲產品硬件及軟件架構分析23 3.4全Flash架構分析28 3.5企業存儲關鍵技術及特性33 3.6案例：OceanStorV3融合存儲39 目錄Contents XII 數據存儲技術與實踐 第二篇云存儲 第4章云平臺及OpenStack開源架構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 4.4OpenStack開源領域的云平臺全景51 4.5本章小結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業界分布式塊存儲技術66 5.4本章小結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業界分布式對象存儲技術81 6.4本章小結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業界分布式隊列功能和特點93 7.4本章小結96 第8章分布式存儲系統的可靠性97 8.1分布式存儲系統可靠性介紹98 8.2分布式存儲系統可靠性關鍵技術103 8.3開源實現分析109 目錄 XIII 8.4本章小結111 第9章分布式存儲系統的管理及運維113 9.1分布式存儲系統管理運維介紹114 9.2分布式存儲對管理的挑戰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122 第10章面向云平臺的存儲安全架構體系123 10.1面向云平臺的存儲安全風險分析124 10.2存儲系統安全解決方案設計原則126 10.3存儲系統安全解決方案架構127 10.4存儲安全解決方案描述128 10.5本章小結131 第11章云平臺架構下的企業存儲實踐133 11.1華為看SDS134 11.2SDS與華為OceanStorDJ134 11.3OceanStorDJ135 11.4本章小結139 第12章案例141 12.1銀行數據中心：支撐業務快速上線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：提供便捷數據服務143 第三篇數據庫 第13章數據庫存儲技術的演進149 13.1數據庫系統概述150 XIV 數據存儲技術與實踐 13.2數據庫存儲技術的發展154 13.3數據庫存儲的主要形態160 13.4數據庫存儲的關鍵技術161 13.5數據庫存儲的備份容災162 13.6存儲介質對未來數據庫存儲的影響164 13.7本章小結165 第14章傳統數據庫系統架構167 14.1傳統數據庫技術和架構的發展演進168 14.2OLTP數據庫技術及架構188 14.3OLAP數據庫技術及架構193 14.4MPPDB數據庫技術及架構198 14.5傳統數據庫業務發展趨勢203 14.6本章小結205 第15章數據庫和存儲的融合技術與實踐207 15.1數據庫和存儲融合技術概述208 15.2數據庫和存儲融合技術的發展209 15.3數據庫和存儲融合的主要途徑216 15.4數據庫和存儲融合技術的實踐217 15.5數據庫和存儲融合技術的發展趨勢218 15.6本章小結219 第16章新興數據庫技術與實踐221 16.1新興數據庫技術和架構發展演進222 16.2NoSQL數據庫技術及架構222 16.3NewSQL數據庫技術及架構226 16.4內存數據庫技術及架構237 16.5分布式數據庫技術發展趨勢250 16.6本章小結251 目錄 XV 第17章案例253 17.1案例一：雙活場景下與數據庫的案例254 17.2案例二：中型規模OLAP類型Oracle數據庫案例262 第四篇大數據 第18章大數據的前世今生271 18.1大數據概念的由來272 18.2什么是大數據276 18.3我們能用大數據來做什么278 18.4大數據生態體系及其發展趨勢279 18.5本章小結282 第19章大數據對存儲系統的挑戰283 19.1大容量(Volume)的挑戰284 19.2數據多樣化(Variety)的挑戰294 19.3性能(Velocity)問題的挑戰295 19.4本章小結299 第20章大數據存儲技術實踐301 20.1數據庫領域302 20.2ApacheHadoop的存儲組件305 20.3基于內存的大數據組件315 20.4商用Hadoop版本的獨特貢獻320 20.5數據湖泊327 20.6本章小結335 第21章最佳應用實踐案例337 21.1招商銀行利用大數據進行業務創新338 21.2交通管理領域大數據研判系統339 21.3電信運營商運用大數據優化業務341 |
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