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云计算人才要会哪些技能？怎么学Linux匿名管道？云计算产业的迅猛发展催生了大量的人才需求，为了能够快速的入行，很多人选择专业学习。接下来小编就给大家分享云计算入门学习中有关Linux匿名管道的知识点。

 

什么是管道呢?

管道实际上就是内核中的一块缓冲区，通过进程从管道中放数据，取数据来完成进程中数据资源的传输。管道的特点是：单向通信，也就是说传输数据的一方，就只能传输数据，接收数据就只能接收数据。

匿名管道，就是没有名字的管道，没有名字两个不相干的进程是无法传输数据的。所以匿名管道的适用范围就是父子进程等有亲缘关系的进程间通信。

匿名管道特点

1)管道是半双工单向通信(即数据只能在一个方向上流动)，具有固定的读端和写端。需要双方通信时，需要建立两个管道;

2)只能用于具有亲缘关系的进程之间的通信(父子进程或者兄弟进程之间);通常，一个管道由一个进程创建，然后该进程调用fork，此后父子进程之间就可应用该管道;

3)生命周期随进程，进程退出，管道释放;

4)面向字节流;

5)可以看成是一种特殊的文件，对于它的读写也可以使用普通的read、write 等函数。但是它不是普通的文件，并不属于其他任何文件系统，并且只存在于内存中。

如何创建和使用匿名管道?

创建管道

函数原型：

BOOLWINAPICreatePipe(

PHANDLEhReadPipe,

PHANDLEhWritePipe,

LPSECURITY_ATTRIBUTESlpPipeAttributes,

DWORDnSize

);

函数说明：

*个参数返回新创建的管道的读取端句柄;

第二个参数返回新创建的管道的写入端句柄。注意不能在管道的读取端写入数据也不能在写入端读取数据;

第三个参数表示管道的安全属性，通常可以作如下设置：

SECURITY_ATTRIBUTES sa;

sa.nLength

= sizeof(SECURITY_ATTRIBUTES);

sa.lpSecurityDescriptor

= NULL;

sa.bInheritHandle

= TRUE;

第四个参数表示管道的缓冲区容量，为0表示使用默认大小。函数执行成功返回TRUE，否则返回FALSE。

从管道中读取数据

函数原型：

BOOLReadFile(

HANDLEhFile,

LPVOIDlpBuffer,

DWORDnNumberOfBytesToRead,

LPDWORDlpNumberOfBytesRead,

LPOVERLAPPEDlpOverlapped

);

函数说明：

*个参数为句柄，可以是创建文件函数CreateFile()的返回值也可以是管道;

第二个参数是一个指向缓冲区的指针，函数将读取的数据写入该缓冲区;

第三个参数的表达非常好，光从名字上就可以知道这是用来指定读取的字节数;

第四个参数将返回实际读取到的字节数;

第五个参数是用于异步操作方面，一般传入NULL即可。

向管道写入数据

函数原型：

BOOLWriteFile(

HANDLEhFile,

LPCVOIDlpBuffer,

DWORDnNumberOfBytesToWrite,

LPDWORDlpNumberOfBytesWritten,

LPOVERLAPPEDlpOverlapped

);

函数说明：

*个参数为句柄，可以是创建文件函数CreateFile()的返回值也可以是管道。

第二个参数是一个指针，该指针指向待写入管道的数据。

第三个参数表示要写入的字节数。

第四个参数将返回实际写入管道的字节数。

第五个参数是用于异步操作方面，一般传入NULL即可。

关闭管道的一端

函数原型：BOOLCloseHandle(HANDLEhObject);

函数说明：当读取和写入端都关闭后，系统会关闭管道并回收资源。

一个合格的云计算人才需要掌握很多技能，比如Linux、网络工程师、Python运维、云计算、OpenStack、Doctor容器技术等。如果你想快速掌握这些技能，可以选择专业的学习。

 

云存储与云计算有什么关系？云存储真的安全吗？云计算与大数据的结合让以它们为基础的各行各业对云存储的需求越来越大，在云端的数据以加密的形式进行存储，可以保障数据的安全。常见的云存储平台有哪些呢?下面就来给大家简单介绍一下有关云存储的相关知识。

云存储与云计算有什么关系?

狭义的云计算是IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源。云存储是在云计算概念上延伸和衍生发展出来的一个新的概念，是一种服务。通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一整套系统。

云存储与云计算之间的关系可以简单用一句话叙述：云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。随着云计算的应用进一步深入到人们的日常生活，未来基于云计算的云存储也将扩张至各行各业，市场前景广阔。

云存储真的安全吗?

云存储的数据并不是*对安全，也存在一定的安全隐患，如数据泄露或丢失。专业人士发现，各项云存储服务加密密钥的存放地方不尽相同，其安全系数也不尽相同。那么企业该如何更好地保护自己的数据呢?可以采用以下方式：

1、让用户保有控制权。大多数云服务都自己保留密钥，让它们的系统查看和处理用户数据，但它们有可能会被盗用或者被滥用，而数据拥有者毫不知情，因此要提高数据安全性可以在一定程度上让用户保有控制权。

2、提前防患。在将数据上传到云端之前，用户可以使用自己的加密软件来对其进行验证加密。此方法不仅存储加密文件，而且还存储让用户检测文件自创建以来是否被修改过的附加元数据。

常见的云存储平台有哪些?

当前云存储市场格局可以分为五类：以阿里、腾讯为代表的互联网云;以联通、电信为代表的运营商云;以华为为代表的传统IT云;以兴业银行为代表的银行云;还有U cloud等类型的创业云。

我国的云存储市场刚刚起步，客户和SSP之间尚未进入稳定和互信的发展阶段，市场还不够成熟。安全问题、网络宽带瓶颈、创作平遥限制以及盈利模式是云存储发展面临的四大阻碍，而解决这些问题不仅需要市场的进一步发展完善，还需要高端人才。

现在的IT业界对于云集计算的钟爱超过了以往的任何时候，云计算产业被认为是继大型计算机、个人计算机、互联网之后的 第四次IT产业革命，IT行业进入云时代，对IT界的大小企业来说云计算就是一次炼狱。其实在某种的意义上云计算并不是一项全新的技术，是在信息化积累到一定的程度需要对于IT资源进行有效整合的客观需求催生的，因此在云计算整个的发展过程我们会看到过去很多看见过的技术跟应用模式。

云计算的概念现在已经很明晰，云计算之所以能够在*近几年快速兴起，是因为用户渴望能够充分利用IT资源来给业务提供即时按需的高效服务。云计算具体指的是：狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。

这是云计算的一个核心的概念，其实简单的理解就是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。提供资源的网络被称为“云”。这种“云”服务，我们可以随时的享用，只是这种服务有偿的。

说了这么多的云计算究竟什么是云存储?究竟目前云存储发展到什么程度了?云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。

就如同云状的广域网和互联网一样，云存储对使用者来讲，不是指某一个具体的设备，而是指一个由许许多多个存储设备和服务器所构成的集合体。使用者使用云存储，并不是使用某一个存储设备，而是使用整个云存储系统带来的一种数据访问服务。所以严格来讲，云存储不是存储，而是一种服务。

从两者的关系来看，云存储和云计算之间的关系还是很好理解的，云存储和云计算相比较，可以认为是云存储配置了大容量存储空间的一个云计算系统。

未来云计算的应用会更加细致的深入到我们日常的生活中去，未来基于云计算的云存储会更加的深入到目前的移动互联行业，而我们现在的智能有手机在未来将有一个具有大容量云端存储，正如前面所说的，云存储不是实物，是服务，未来市场潜力巨大。

在数据分析与商业智能分析中应用云计算技术，能提高数据分析的效率，让企业更加能适应快速变化的市场，为快速推出新的产品提供数据依据，但是云计算也存在一些难点和风险。

(1)产品选择问题

服务器虚拟化技术和产品没有统一的标准平台和开放协议，业内服务器虚拟化产品良莠不齐，选择不合适的产品会带来严重的投资风险。而且服务器虚拟化软件价格不菲，短期、小范围内的应用难见效益。

(2)可靠性问题

由于在一台服务器上运行多个重要的应用程序和数据库，虚拟化的IT环境比大型计算机和微型计算机环境更容易遭到灾难性崩溃的破坏，因为它们有同样集中的资源，但是，硬件的可靠性不同。

(3)数据安全问题

数据是企业的生命，数据的丢失和泄露对电信来说是不容忽视的风险。云计算带来便利的同时，也给数据带来了风险。

(4)环境的复杂化

虚拟化的本质是应用只与虚拟层交互，而与真正的硬件隔离。在造成便利的同时，也造成了风险。软件和硬件之间被切断联系将导致安全人员看不到设备背后发生的风险，服务器环境变得更加不同定、复杂，安全人员*终失去硬件本身提供的稳定性。当应用出现故障时，需要精确定位是硬件还是软件故障，在虚拟化世界中，这将是一项复杂而冗长的工作。

物联网与云计算都是基于互联网的，可以说互联网就是它们相互连接的一个纽带。物联网就是互联网通过传感网络向物理世界的延伸，它的*终目标就是对物理世界进行智能化管理。

物联网的这一使命，也决定了它必然要由一个大规模的计算平台作为支撑。云计算从本质上来说就是一个用于海量数据处理的计算平台，因此，云计算技术是物联网涵盖的技术范畴之一。随着物联网的发展，未来物联网将势必产生海量数据，而传统的硬件架构服务器将很难满足数据管理和处理要求。

如果将云计算运用到物联网的传输层与应用层，采用云计算的物联网，将会在很大程度上提高运行效率。可以说，如果把物联网当作一台主机的话，云计算就是它的CPU。

1. 建设物联网所面临的主要挑战

标准问题;

安全问题;

协议问题;

IP地址问题。

2. 云计算平台所面临的主要挑战

数据安全性问题;

个人隐私的保护问题;

服务互操作性问题。

以上所说的只是物联网与云计算发展过程中所遇到的一部分主要问题，不可能面面俱到。在实践过程中我们仍可能遇到这样或那样的问题。有些问题我们可能无法预料，但可以肯定是，只有把来自物联网及来自云计算两个方面的问题都解决之后，实现云计算在物联网系统中的完美利用才可能取得突破性进展。

当涉及到计算时，边缘计算成为了目前流行的话题。这是为什么?边缘计算是一种分散计算能力并将移动到用户和设备访问互联网的端点生成数据的方式。这样可以更好地控制用户体验，并在网络边缘更快地处理数据，例如智能手机和物联网设备等。

由于企业希望扩展其涉及丰富媒体和个性化内容的网站的企业数字渠道策略，因此拥有一个强大的弹性策略至关重要。

部署云计算和边缘计算服务的5大好处

部署云计算和边缘计算服务的组合可以帮助减少意外停机，提高安全性和性能，扩展多云基础设施的优势，加快应用程序的开发和交付，并改善用户体验。

1.减少意外停机

用户不会容忍在访问网站或系统服务时遇到中断或宕机。不幸的是，根据咨询机构Forrester公司*近进行的一项调查，只有46%的公司拥有技术连续性或安全计划，这意味着超过一半的企业基础设施容易出现意外停机。根据这项研究显示，近一半的公司每月至少有一次停机时间，这无疑给他们的客户和业务带来大量损失。

这就是为什么现在几乎每个人都想要达到难以捉摸的“5个9”(99.999%)的可用性的原因，而这意味着每年只有五分钟的停机时间。

不可用的网络连接，严重的延迟、安全攻击持续造成高达50%的意外停机时间。边缘服务可以通过监视用户和资源之间的连接来帮助组织实现这一目标，并实时处理和调整任何故障。

2.提高安全性和性能

在足球比赛中，有一个术语被称为“设置边缘”。这个术语主要用于防守，但它同样适用于进攻。在防守端，防守队员的任务是“设置边缘”或者进行外线进攻，以确保对方选手不能在禁区外线长传。同样，在进攻端，一名进攻球员必须通过阻挡防守球员来“设定边缘”，以便让控球运动员在外线获得更大的收益。

在某些方面，边缘计算的工作原理就像在足球比赛中设置边缘一样。通过提供使信息更贴近客户的服务，企业可避免业务中断，提高性能，实现更安全的连接，并改善整体用户体验。边缘服务将自动引导流量，以确保网络上快速安全地交付。

边缘服务对帮助组织提供性能和安全功能对于面向内部应用程序(如CRM和ERP系统)以及面向客户的应用程序变得至关重要。企业必须将用户引导至适当的网络和基础设施，以便他们能够连接到适当的服务。使用边缘服务将控制点移近用户可以增强安全性，并在需要时帮助确保符合法规和隐私规范。

此外，在边缘计算需要更少的延迟，并且在使用物联网设备时不需要连续的连接，这不会影响弹性。

3.扩展多云的好处

如今，更多应用程序依靠多云架构提供灵活性、弹性和改进的边缘性能。分析师的调查研究将商业智能和报告应用程序、物联网应用程序、营销自动化应用程序列为*有可能使用多云架构的应用程序。

此外，多云与边缘服务(如托管域名系统解决方案)结合使用可以提高弹性。域名系统(DNS)不仅有助于应用程序性能和网络弹性，还可以优化Web应用程序性能，并管理多云环境中的流量。

4.加快应用程序交付和开发

边缘服务还会影响应用程序的端到端交付，特别是当采用DeVoP实践时，将应用程序开发人员与操作人员结合起来变得更加普遍。借助DevOps，开发人员越来越多地负责开发和部署或软件交付生命周期的更多部分，其中包括将工作转移到边缘的应用程序。

这意味着开发人员需要高效地构建将处理转移到边缘并支持边缘服务的应用程序。总的来说，云计算已成为应用程序开发和交付代理的一个具有吸引力的目标，边缘服务代表了创新机会。

5.改善用户体验

边缘计算可以通过移动处理、数据和服务来确保更好的用户体验，在这些处理，数据和服务中，它们可以*好地满足用户的需要。

增加正常运行时间、弹性、性能和一致的服务也可改善客户体验。此外，由于边缘服务不仅使数据更贴近用户，而且可以优化用户体验，并提供丰富的内容，因此客户越来越希望获得更多个性化体验，这些体验可以在边缘提供。

此外，由于用户需要对查询作出更快的响应，因为数据在数据中心或云计算之外进行管理，因此边缘服务可以满足客户要求，这可以为客户提供更具交互性和身临其境的体验。

如今，为客户服务是每个企业的首要任务。他们比以往任何时候都更能够获得在线信息，并对为他们提供服务的企业的卓越经验抱有很高的期望。

因此，企业应考虑实施完整的云计算战略，其中包括边缘服务和云计算，以获得急需的弹性。

现在的IT业界对于云集计算的钟爱超过了以往的任何时候，云计算产业被认为是继大型计算机、个人计算机、互联网之后的 第四次IT产业革命，IT行业进入云时代，对IT界的大小企业来说云计算就是一次炼狱。其实在某种的意义上云计算并不是一项全新的技术，是在信息化积累到一定的程度需要对于IT资源进行有效整合的客观需求催生的，因此在云计算整个的发展过程我们会看到过去很多看见过的技术跟应用模式。

云计算的概念现在已经很明晰，云计算之所以能够在*近几年快速兴起，是因为用户渴望能够充分利用IT资源来给业务提供即时按需的高效服务。云计算具体指的是：狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。

这是云计算的一个核心的概念，其实简单的理解就是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。提供资源的网络被称为“云”。这种“云”服务，我们可以随时的享用，只是这种服务有偿的。

说了这么多的云计算究竟什么是云存储?究竟目前云存储发展到什么程度了?云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。

就如同云状的广域网和互联网一样，云存储对使用者来讲，不是指某一个具体的设备，而是指一个由许许多多个存储设备和服务器所构成的集合体。使用者使用云存储，并不是使用某一个存储设备，而是使用整个云存储系统带来的一种数据访问服务。所以严格来讲，云存储不是存储，而是一种服务。

从两者的关系来看，云存储和云计算之间的关系还是很好理解的，云存储和云计算相比较，可以认为是云存储配置了大容量存储空间的一个云计算系统。

未来云计算的应用会更加细致的深入到我们日常的生活中去，未来基于云计算的云存储会更加的深入到目前的移动互联行业，而我们现在的智能有手机在未来将有一个具有大容量云端存储，正如前面所说的，云存储不是实物，是服务，未来市场潜力巨大。

未来的世界将是一个万物互联的时代，随着物联网行业技术标准的完善以及关键技术上的不断突破，数据大爆炸时代将越走越近。

我们都知道，每台服务器都有自己的CPU、内存，但分配到这些服务器的应用往往不能充分地利用这些资源。再者，为了确保服务的可靠性往往还要预留冗余的服务器、存储器、网络设备等，而很多时候，这些硬件资源往往处于空置状态，并没有得到充分的利用。*后，正确预测不同应用对服务器的计算能力和存储器的存储能力的需求又是困难的。因此，2006年Google的CEO埃里克·施密特首次提出了云计算的概念，以及后来业界衍生出来雾计算、霾计算、边缘计算等等一系列的计算方式，接下来，让我们一起去辨析一下它们到底指的是什么。

云计算

云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。

云计算系统由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成。云平台作为提供云计算服务的基础，管理着数量巨大的CPU、存储器、交换机等大量硬件资源，以虚拟化的技术来来整合一个数据中心或多个数据中心的资源，屏蔽不同底层设备的差异性，以一种透明的方式向用户提供计算环境、开发平台、软件应用等在内的多种服务。

通常情况下，云平台从用户的角度可分为公有云、私有云、混合云等。

公有云：第三方提供商为用户提供服务的云平台，用户可通过互联网访问公有云。

私有云：为一个用户单独使用而组建的，对数据存储量、处理量、安全性要求高。

混合云：是结合了公有云和私有云的优点而组建的。

再者，通过从提供服务的层次可分为基础设施即服务（Iaas）、平台即服务（Paas）和软件即服务（Saas）。

雾计算

相比于云计算的高高在上和遥不可及，雾计算更为贴近地面，就在你我身边。我们知道，将数据从云端导入和导出实际上比人们想象的要更为复杂，由于接入设备越来越多，在传输数据、获取信息时，带宽就显得不够用了，这就为雾计算的产生提供了空间。

雾计算的概念在2011年被人提出，并非是些性能强大的服务器，而是由性能较弱、更为分散的各种功能计算机组成，渗入电器、工厂、汽车、街灯及人们生活中的各种物品。雾计算是介于云计算和个人计算之间的，是半虚拟化的服务计算架构模型，强调数量，不管单个计算节点能力多么弱都要发挥作用。

雾计算有几个明显特征：低延时、位置感知、广泛的地理分布、适应移动性的应用，支持更多的边缘节点。这些特征使得移动业务部署更加方便，满足更广泛的节点接入。

与云计算相比，雾计算所采用的架构更呈分布式，更接近网络边缘。雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。数据的存储及处理更依赖本地设备，而非服务器。所以，云计算是新一代的集中式计算，而雾计算是新一代的分布式计算，符合互联网的“去中心化”特征。

霾计算

当然，无论是“云”还是“雾”，都不想成为“霾”，但是这个问题却事实存在着，如果得不到慎重的预防以及妥善的解决，那么“霾计算”就来了。

霾计算指的是什么呢？这里你可以理解为比较差劲的云计算或雾计算，因为这两者虽然概念先进，但也不是没有缺点。*，隐私与安全。现在的互联网世界，遭黑客攻击简直就是家常便饭的事，因此客户的隐私数据很容易泄漏。第二，网络延迟或者中断。云计算都是通过互联网远程访问的，虽然现在网速提高很快，但和局域网相比，速度还是有所延迟的，虽然在延时方面雾计算稍微好点，但如果网络中断，无论云计算或者是雾计算，服务都无法访问。第三，带宽会耗费预算，厂商按流量收费有时会超出预算、应用软件性能不够稳定，数据可能不值得放在云上，规模过大难以扩展，缺乏人力资本等都是造成霾计算的根源所在。

边缘计算

边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。到这里，您是否觉得边缘计算和雾计算有些相似呢？

一般而言，雾计算和边缘计算的区别在于，雾计算更具有层次性和平坦的架构，其中几个层次形成网络，而边缘计算依赖于不构成网络的单独节点。雾计算在节点之间具有广泛的对等互连能力，边缘计算在孤岛中运行其节点，需要通过云实现对等流量传输。

那么，边缘计算和云计算又有何区别？这两者都是处理大数据的计算运行方式。但不同的是，这一次，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决，更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。

如果说物联网的核心是让每个物体智能连接、运行，那么边缘计算就是通过数据分析处理，实现物与物之间传感、交互和控制。“边缘计算”作为一种将计算、网络、存储能力从云延伸到物联网网络边缘的架构，遵循“业务应用在边缘，管理在云端”的模式。

认知计算

认知计算包含了信息分析、自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够助力决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的洞察。认知系统能够以对人类而言更加自然的方式与人类交互，专门获取海量的不同类型的数据，根据信息进行推论。

认知计算的一个目标是让计算机系统能够像人的大脑一样学习、思考，并做出正确的决策。人脑与电脑各有所长，认知计算系统可以成为一个很好的辅助性工具，配合人类进行工作，解决人脑所不擅长解决的一些问题。

传统的计算技术是定量的，并着重于精度和序列等级，而认知计算则试图解决生物系统中的不精确、不确定和部分真实的问题，以实现不同程度的感知、记忆、学习、语言、思维和问题解决等过程。

目前随着科学技术的发展以及大数据时代的到来，如何实现类似人脑的认知与判断，发现新的关联和模式，从而做出正确的决策，显得尤为重要，这给认知计算技术的发展带来了新的机遇和挑战。

就像“云”“雾”和“霾”的关系，物联网和大数据也是如影随形，相信通过业界人士的共同努力，定能找到更为先进的计算方式。在物联网时代来临时，我们定能合理、安全地让大数据技术为我们服务，因此不必太过恐慌，也不必杞人忧天。

随着安防与互联网、物联网、云计算等技术融合，视频监控高清摄像机的出现，安防产业正向数字化、集成化、网络化、智能化、民用化发展。各行业对摄像头的应用需求已经从单纯的安全防范向高清、智能、智慧的远程可视化管理发展。而高清时代，存储技术的前瞻性和用户应用的前瞻性的交叉点问题即存储容量和带宽问题，解决之道就是“云存储”。

云存储主要核心技术包括虚拟化技术、数据安全存储和保护技术，海量的数据存储带来的数据筛选、处理和计算工作也成倍增长，因此，如何从大数据中精准且快速地抓取目标数据，智能挖掘出类似特征和行为的数据，成为当务之急。云计算的出现，很好的解决了上述存储难、读写难两大问题。

安防云存储的特点和优势

随着平安城市、智慧城市建设规模的不断扩大，对存储空间和存储性能的要求日益迫切。在这种背景下，业内主流安防厂商相继推出安防云存储，以满足大数据时代下的海量视频存储需求;与互联网云存储相比，除了具备存储虚拟化、海量存储空间、便捷扩展等特性外，安防云存储主要有以下几个特点：

高速存取

安防云存储需要面临高并发、高码率的数据存储要求，面对的都是高清、高码率的视频存储，存储系统需要提供高性能的数据吞吐能力。安防云存储通过采用数据离散式存储机制，每一个监控点的录像都以分块形式，并发存储于不同的存储节点中，在读取时，这些存储节点将并发提供服务，避免了单台设备读取的瓶颈，速度比传统存储快几十倍，可以满足平安城市等大型安防项目中，海量并发存储、读取的需求。

安防集成

在实际应用中，安防云存储与各项业务系统结合非常紧密，如图侦、视频智能分析等，在存储阵列中直接集成视频录像管理、视频回放和媒体转发业务，充分利用云存储高可靠硬件和网络。同时，安防云存储提供标准sdk接口，可以方便让客户对安防业务系统进行二次开发，与安防业务系统更为紧密的集成。

码流直存

安防云存储由于其使用场所、用户的固定性以及用户对视频高效应用的要求，一般都会采用码流直存的方式，从而简化系统的架构，降低故障点，提升系统部署的效率以及运维成本，而且云存储一般也是架设于专网之中，更能保障录像的质量。

可见，安防云存储产品是面向安防视频存储的特点开发的，具有典型的安防应用的特质。

免费不再云存储服务商同步转型升级

当前，影响云存储的发展的因素主要有云端海量数据的安全管理问题;云存储对服务器、硬盘和带宽基础资源的大量需求;成本消耗问题和服务收费问题。云端数据由于网友存储资源的不规范性，导致各种资源的滥用和肆意存储，造成大量免费网络云盘纷纷关停，个人云存储服务也将由免费走向付费阶段。

对此，大量云存储服务商正在根据自身的发展调整面向个人的网盘服务业务，根据相关机构统计，从去年年底到目前为止，已经转型或收费的云存储服务商至少有20家左右，而如何妥善地存储和转移网盘中的数据资料，成为了众多用户急需解决的难题。同时，云服务商的“免费”噱头难以维持，云服务商应注重提供*新功能，增强共享系统、应用和信息的能力，适当向高频应用服务转型，减少成本消耗和利用增值服务来实现营收。

视频监控行业需要的就是高清智能和实时监控、画面清晰，还有视频数据存储功能，以便于日后有需要的时候可以抽查当日视频监控情况。针对安防行业的需求，目前，云存储服务商正在将各类搜索、应用技术和云存储相结合，以便能够向企业提供一系列的数据服务。在网络化、智能化、高清化的驱动下，云存储技术在安防监控市场发展上将变得更为重要，已经成为未来存储发展的一种趋势，未来将带领各行各业走得更远。

如今，人们听到很多关于云计算基础设施的大趋势是如何处理边缘计算的问题，但围绕这个概念存在一些困惑。许多人都认为它*终将取代传统的云计算架构。但肯定不是这种情况。但是，有些情况下，边缘计算架构比完全集中的云计算设计提供了优势，特别是从网络和数据存储的角度来看。以下将解释什么是边缘计算，它与传统云计算服务有何不同，以及边缘计算何时可能成为企业的正确选择。

边缘计算是云计算的一种形式，但与将计算和存储集中到单个数据中心的传统云计算架构不同，边缘计算将计算或数据处理能力推送到边缘设备进行处理。因此，只有数据处理的结果需要通过网络传输。在某些情况下，这会提供精确的结果，并消耗更少的网络带宽。

物联网是边缘计算*常见的用例。物联网是关于使用边缘传感器从地理上分散的地区收集数据的。这些传感器使用数据网络连接，通常利用WAN技术，如MPLS、蜂窝和*。在传统的物联网架构中，所有收集的传感器数据都将传输到中央存储库，并在其中进行整合处理。只有数据需要累积收集和分析时才能很好地工作。但是如果没有必要结合数据来获得理想的结果呢?如果每个物联网传感器只需处理收集到的数据，并在满足特定要求时发送结果，该怎么办?

人们开始看到边缘计算的好处。如果没有真正需要收集集中式云计算存储库中的所有数据，那么浪费昂贵的带宽来传输它是没有意义的。事实上，一个完全有效的物联网设计可能是传感器只有在需要报告重要信息时才连接到云端的设计。这种设计通过利用诸如基于蜂窝技术的技术来降低物联网的联网成本，这些技术使用成本更低的每千次付费的计费方式，而不是更昂贵的永远在线的连接方式。

边缘计算需要考虑的一点是，由于数据不是长期存储的，*终会被删除，这不利于大数据分析。请记住，边缘设备仅提供处理本地收集的数据的结果。在大多数情况下，收集的数据只能被丢弃。因此，如果企业的物联网项目要您存储所有收集的数据以进行累积分析决策，那么边缘计算并不适合。

也就是说，边缘计算非常适合采用本地化和批量处理的物联网部署。这方面的一个例子可能是统计远程零售商店的销售和库存，然后将计算结果按日计划发送回企业总部。企业可能不需要每笔交易的实时数据。相反，这些数据可以在本地处理，并在关闭时生成一个简单的报告。

这种方法还有助于显著减少许多企业使用传统云计算架构所面临的存储过剩问题。流入云存储的实时数据可能会迅速累积。通常，这些数据*终变得毫无用处。然而，组织往往担心数据一旦进入云端就会被删除，而且他们很容易浪费数千美元存储几乎肯定不会使用的数据。边缘计算可以通过仅向云计算发送有用的后处理信息来解决此问题。这样，企业只需要存储自己需要的东西即可。

随着商业数字化概念的进一步深入，边缘计算模型将成为许多物联网计划的关键组成部分。网络和存储成本都占分布式物联网项目的很大一部分，因此减少数据传输和存储需求在许多使用情况下都很有吸引力。如果做得好，边缘计算将允许以比传统云计算方法低得多的成本实现某些物联网项目。