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面向現代服務業大數據的高效數據管理研究
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大數據需要滿足基本的3V特性,即數據容量大(價值密度較低)、數據類型繁雜和時效性要求高。大容量和低價值密度特性決定了存儲系統在通過分布式架構提升存儲能力的同時也要格外注重數據存儲的性價比,具有較低單位數據量存儲價格的磁盤類設備仍舊極具競爭力。較高的時效性要求和大數據類型繁雜特性則對存儲系統的高性能和適應性方面提出了更大的挑戰,也預示著存儲級別大數據管理在存儲系統性能提升過程中的地位愈加重要。總體而言,自人類進入大數據時代,大數據存儲在高性能研究領域正發生著深刻的變革,主要體現在兩個大的方面:一方面是存儲系統基礎設施本身的性能提升,主要包括存儲介質和存儲體系結構的進化與改善,以及緊密依附于具體介質和架構的緩存管理、預取等核心存儲技術的優化。存儲系統基礎設施的高性能優化體現出一種通用性和底層依賴性的特征,其核心是面向底層存儲設備和存儲系統的,缺乏對大數據本身結構優化的相關研究。另一方面則從大數據本身及其管理出發,研究提升存儲系統性能和效率的模型與方法,由于此類研究更具針對性,其涉及的大數據種類繁多、應用類型廣泛,為此本書采用具有典型大數據特征的軌跡大數據作為研究對象,并從軌跡大數據壓縮和軌跡大數據檢索(訪問)兩個與存儲性能直接相關的方面出發,研究了云架構下高性能軌跡大數據壓縮框架和時空融合檢索算法。通過相關研究,本書構建了大數據背景下高性能存儲系統與管理技術的核心研究內容體系,并給出了相應的典型研究成果,為高性能大數據存儲系統的研究領域和研究方向提供了有益的借鑒。

史曉東 ·一般管理 ·15.6萬字

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