DATA STORE:Google、Cloud 以及不同的定义、示例和差异

云数据存储
图片来源:博伊德公司

Google Cloud Datastore 提供高级功能,如 ACID 事务、索引和类似于 SQL 的查询,以增强结果。 数据可用于存储任何类型的信息,这些信息可以数字呈现并保存在电子媒体上。 书面文本、音频和视觉文件以及视频文件都是示例。 云数据存储提供可扩展、价格合理的存储。

数据存储

数据存储或数字存储库是信息在计算机系统中保持安全的方式。 物理硬盘、网络连接存储、虚拟存储、分布式云存储、虚拟存储和其他类型的存储都可以用作数据存储。 它可用于存储结构化和非结构化数据,例如数据表和电子邮件以及图像、视频和其他类型的非结构化数据。 组织使用数据存储来存储、管理和在业务部门之间共享信息。

数据存储如何工作?

物理数据存储设备是数据存储的基本组成部分。 该设备允许读取和写入特定信息格式,如文件、表格和块。 该系统可以基于本地、远程或云端。 大型数据存储经常分散在位于不同位置的多个物理设备中。 软件应用程序和服务隐藏了数据存储的内部操作。

有哪些不同的数据存储格式?

#1。 档案储存

文件包含从上到下组织在文件夹和文件层次结构中的信息。 计算机上的文件存储使用户可以轻松存储、查找和检索信息。 文件存储系统可用于存储和组织几乎任何类型的数据。 尽管易于使用,但文件存储具有复杂的体系结构,因此难以水平扩展。 

#2。 块存储

在块存储期间将数据划分为多个统一大小的段或“块”。 各种数据块存储在各种物理硬件上的块存储系统中。 当用户请求特定数据时,它会检索碎片并将它们重新组合在一起。 使用基于块元数据的映射系统定位请求的数据。 元数据是帮助用户或软件查找存储在系统中的特定数据的附加信息。 

#3。 对象存储

非结构化数据使用对象存储存储在可扩展的独立存储库中,该存储库可以托管在各种服务器上。 对象的元数据包含它包含的每个数据块的描述。 例如,对象可以跟踪电子邮件、音频文件、视频和社交媒体帖子。 利用特定的元数据属性,例如视频分辨率、持续时间和位置,应用程序可以在对象存储中搜索数据。

有哪些不同类型的数据存储?

#1。 直连存储

与计算机直接物理连接的存储单元称为直接附加存储 (DAS)。 例如,可以使用 DAS 设置将硬盘驱动器、光盘或闪存驱动器连接到计算机。 与其他计算机共享数据具有挑战性,但在 DAS 上制作备份副本相对简单。

#2。 网络附加存储

一种称为网络附加存储 (NAS) 的特定于文件的存储设备使数据可以持续访问,以便用户和应用程序可以通过网络高效地协同工作。 数据存储和文件共享请求是作为专用服务器的 NAS 设备唯一可以处理的事情。 他们提供专用网络快速、安全和可靠的存储服务。

#3。 存储区域网络

使用各种协议和存储介质的高速数据存储基础设施称为存储区域网络 (SAN)。 通过使用 SAN,企业可以轻松且经济地扩展块存储。 通过使用存储虚拟化的 SAN,基础架构的复杂性从各种设备中隐藏起来。 

#4。 云储存

当我们谈论云存储时,我们谈论的是云服务提供商托管和管理的分布式存储基础设施。 与现场存储相比,它具有更大的可扩展性、灵活性和远程可访问性。 由于用户只需为他们使用的容量付费,云存储也很便宜。

#5。 混合云存储

借助混合云存储,企业可以在内部部署和云存储解决方案之间划分数据。 借助混合云存储,公司可以从遗留架构过渡到更实惠、更安全的云环境。

#1。 数据库

数据库是一个有组织的存储系统。 相对数据库体系结构是大多数数据库的基础。 用户可以使用关系数据库管理系统 (RDBMS) 将数据存储在链接到特定数据点的表中。 组织使用数据库来跟踪交易数据,例如销售、会计和管理日志。

#2。 数据仓库

数据仓库是从各种来源收集的大量商业相关数据的集合。 商业智能和分析由组织中的数据仓库支持。 数据仓库提供了业务分析师和数据科学家可以使用的有用见解。

云数据存储 

您可以通过开放的互联网或专用的专用网络连接访问的云计算提供商提供云存储,这是一种允许您在线存储数据和文件的服务。 由于云数据存储,您不再需要投资和维护数据存储基础设施,它还为您提供可扩展性、持久性和随时随地访问数据的能力。

您不再需要担心达到容量限制、维护存储区域网络 (SAN)、更换损坏的设备、添加基础设施以根据需求扩展或在需求下降时使用未使用的硬件。 

为什么云存储很重要?

#1。 成本效益

云数据存储消除了硬件购买、存储配置和使用额外资金来应对业务高峰的需要。 您只需为使用的存储付费,可以快速更改性能和保留参数,并可以根据需要添加或删除存储容量。 当您将存储工作负载从本地迁移到云端时,您可以消除过度配置和维护存储基础设施的成本,因此可以降低总拥有成本。

#2。 提高敏捷性

使用云存储可以轻松访问资源。 您将公司访问这些资源所需的时间从几周缩短到几秒钟。 贵公司的敏捷性将因此而提高。 此外,由于云存储与多种分析工具兼容,您的员工现在可以从您的数据中提取更多信息以促进创新。

#3。 更快的部署

基础架构不应阻碍开发团队在准备就绪后就开始。 借助云存储服务,它可以随时随地轻松提供企业所需的精确存储量。 您的开发人员不必担心管理存储系统,而是可以集中精力解决复杂的应用程序问题。

#4。 最佳数据管理

您可以以支持特定用例、降低成本、维护安全性并遵守合规性标准的方式管理和组织数据。 您可以使用云存储生命周期管理策略执行有效的信息管理任务,例如自动分层或锁定数据以满足合规性要求。 

#5。 业务连续性

企业使用数据存储可以保护您的数据,并通过将其存储在高度安全的数据中心来保证业务连续性。 云数据存储服务可以通过快速识别和恢复任何丢失的冗余来处理同时发生的设备故障。 

您应该考虑哪些云存储要求?

确保您的业务的重要信息是安全的、安全的并且在需要时可以访问是至关重要的。 在考虑使用云存储数据时,有一些基本要求。

#1。 耐用性和可用性

云存储改进并简化了传统数据中心的数据可用性和持久性做法。 使用云存储时,数据冗余地存储在分布在一个或多个数据中心的各种设备上。

#2。 Security安全

您可以通过云存储在任何给定时间完全控制数据的位置、可访问性和公司使用的资源。 在静止状态和传输过程中,理想情况下所有数据都应该加密。 访问限制和权限应该同样适用于本地存储和云存储。

谷歌数据存储 

在 Google Cloud Platform 上,Google 提供高度可扩展、完全托管的 NoSQL 数据库服务,称为 Cloud Datastore。 来自 Google 的 Bigtable 和 Megastore 技术是 Cloud Datastore 的基础。 用户可以使用 Google Cloud Datastore 在本机或数据存储模式下创建数据库。 数据存储模式适用于新的服务器项目,而本机模式适用于移动和网络应用程序。

NoSQL 数据库 Google Cloud Datastore 提供出色的应用程序可扩展性。 Cloud Datastorer 处理复制和分片问题,为您提供可靠且可访问的数据库,以实现嵌入式应用程序中的自动负载平衡。

Cloud Datastore 专为需要依赖固定规模的高可用性结构化数据的应用程序而设计。 通过使用来自用户配置文件的信息,您可以根据过去的选择和行为频繁地定制体验。

之后,必要的数据库使用 Cloud Datastore 来存储和查询此数据。 Datastore 并不适合所有用例,包括分析数据。 TheDatastore 对分析数据无效,因为它缺乏关系数据库特征。

数据存储与数据库

所谓数据库,不仅指数据本身,还指数据环境的组织和布局。 数据库通常包含各种不同的数据实体以及对其组织或关系的统一描述。 另一方面,数据存储问题与数字系统中存储数据的位置和方法有关。 

什么是 3 种数据存储类型?

文件存储、块存储和对象存储是记录和存储数据的三种主要方式。

什么是数据存储或数据库?

数据存储是与数据存储库的连接,无论该存储库是数据库还是文件集合。

SQL 是数据存储吗? 

使用基于结构化查询语言构建的 SQL 数据库存储和管理数据。 这种类型的数据通常组织成具有行和列的表。 

数据存储在数据库中吗?

鉴于 Datastore 是一个示意图数据库,您可以放心,因为您知道随着您的应用程序发生变化,您无需担心更改底层数据结构。 Datastore 提供了一个强大的查询引擎,使您能够跨各种属性查找数据并根据需要对其进行排序。

数据存储如何工作?

在线数据服务器是云存储运行所必需的。 云存储保存用户通过互联网上传到数据服务器的每个文件的副本。 用户使用基于 Web 的界面连接到数据服务器并请求此信息。 根据用户的偏好,服务器要么将文件发回给他们,要么让他们可以直接访问。

用户通过互联网手动或自动上传文件到数据服务器,数据服务器将数据分发到众多服务器。

什么是 2 种类型的数据存储? 

数字数据存储分为两类:基于网络的存储和直接附加存储。 

您应该在哪里存储数据?

硬盘驱动器、磁盘驱动器、USB 驱动器和虚拟云数据存储都是数据存储的可行选择。

结论 

无论您经营的是小型企业还是大型企业,云数据存储都可以提供您专注于核心业务扩展所需的灵活性、财务节省、安全性和易用性。 借助 Google Cloud Datastore,您可以轻松创建和启动可根据流量自动扩大或缩小规模的应用程序。 

  1. 数据管理:意义、顶级软件、技能和系统
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参考资料 

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