项目名称: 适应于大数据特性的智能存储技术研究

项目编号: No.61572200

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 赵跃龙

作者单位: 华南理工大学

项目金额: 16万元

中文摘要: 大数据技术对现代科技与经济的发展带来了深远的影响,同时也对传统的信息处理技术提出了严峻的技术挑战。目前大数据的存储和管理技术已经成为大数据分析和处理技术中首先必须解决的前期关键科学问题,由于现有的信息存储技术不适应大数据的体量大(Volume)、模式多(Variety)、变化快(Velocity)和价值密度低(Value)等4V特性方面的存储需求,所以开展适应大数据特性的智能存储技术研究有重要的现实意义。本项目拟研究的主要内容包括:(1)大数据“低能耗”分层存储和数据备份方法(2)大数据存储设备安全预警和数据主动迁移“智能”存储管理方法。本项目希望通过上述两个方面的研究,期望在大数据的智能化存储管理技术方面取得一系列研究成果.

中文关键词: 大数据;Value特性;低能耗;分层存储;数据主动迁移

英文摘要: Big data technology has a profound impact on the development of modern technology and economy. At the same time, it brings a severe challenge to the traditional information processing technology. At present, big data storage and management technology has become a key scientific issue which should be solved first in the analysis of big data. Due to the current information storage techniques do not have the 4V features like big data storage, which are defined as the Volume, Variety, Velocity and the Value. So it has important and practical significance to do the research on intelligent storage technology with the adaptation of big data features. This project proposed four main research contents, which include: (1) big data "low energy" hierarchical storage and data backup method (2) big data storage device security early warning and active migration, and other "intelligent" storage management methods. By doing the research through the above aspects, this project wishes to get a series of research results in big data with the intelligent storage managemet technology.

英文关键词: Big Data;Value Characteristics;Low Energy Consumption;Hierarchical Storage;Active Data Migration

成为VIP会员查看完整内容
1

相关内容

从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。
空间数据智能:概念、技术与挑战
专知会员服务
85+阅读 · 2022年2月3日
车联网白皮书,44页pdf
专知会员服务
78+阅读 · 2022年1月3日
数据中心传感器技术应用 白皮书
专知会员服务
41+阅读 · 2021年11月13日
专知会员服务
52+阅读 · 2021年10月1日
基于区块链的数据透明化:问题与挑战
专知会员服务
20+阅读 · 2021年3月4日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年3月26日
智能运维AIOps,加速云计算中的范式转变
微软研究院AI头条
3+阅读 · 2022年2月24日
吴恩达:告别,大数据!
CVer
0+阅读 · 2022年2月13日
吴恩达:AI是时候从大数据转向「小数据」了
空间数据智能:概念、技术与挑战
专知
8+阅读 · 2022年2月4日
湖仓一体会成为企业的必选项吗?| Q推荐
工行基于MySQL构建分布式架构的转型之路
炼数成金订阅号
15+阅读 · 2019年5月16日
【大数据】海量数据分析能力形成和大数据关键技术
产业智能官
17+阅读 · 2018年10月29日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
Arxiv
28+阅读 · 2021年10月1日
Arxiv
14+阅读 · 2021年8月5日
Few-shot Learning: A Survey
Arxiv
362+阅读 · 2019年4月10日
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
73+阅读 · 2018年12月22日
小贴士
相关VIP内容
空间数据智能:概念、技术与挑战
专知会员服务
85+阅读 · 2022年2月3日
车联网白皮书,44页pdf
专知会员服务
78+阅读 · 2022年1月3日
数据中心传感器技术应用 白皮书
专知会员服务
41+阅读 · 2021年11月13日
专知会员服务
52+阅读 · 2021年10月1日
基于区块链的数据透明化:问题与挑战
专知会员服务
20+阅读 · 2021年3月4日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年3月26日
相关资讯
智能运维AIOps,加速云计算中的范式转变
微软研究院AI头条
3+阅读 · 2022年2月24日
吴恩达:告别,大数据!
CVer
0+阅读 · 2022年2月13日
吴恩达:AI是时候从大数据转向「小数据」了
空间数据智能:概念、技术与挑战
专知
8+阅读 · 2022年2月4日
湖仓一体会成为企业的必选项吗?| Q推荐
工行基于MySQL构建分布式架构的转型之路
炼数成金订阅号
15+阅读 · 2019年5月16日
【大数据】海量数据分析能力形成和大数据关键技术
产业智能官
17+阅读 · 2018年10月29日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
Arxiv
28+阅读 · 2021年10月1日
Arxiv
14+阅读 · 2021年8月5日
Few-shot Learning: A Survey
Arxiv
362+阅读 · 2019年4月10日
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
73+阅读 · 2018年12月22日
微信扫码咨询专知VIP会员