CN208477511U - 大数据挖掘分布式存储系统 - Google Patents
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Abstract
本实用新型公开了大数据挖掘分布式存储系统，包括管理网，所述管理网分别连接有云管理服务器、客户端和内存设备，且内存设备连接有云主机，所述云主机连接有存储设备，所述存储设备由ROM存储器、移动存储器、网络存储器和硬盘组成，所述存储设备连接有存储网，且存储网连接有终端设备。本实用新型中，该存储系统采用分布式的存储方式，能够对存储信息均匀分散到多个平行独立的设备上进行存储，避免了单一设备过载运行的现象，有效的提高了存储系统的运行稳定性，同时也实现了不同信息的分类储存效果，防止发生信息混乱的现象，增强了存储系统的运行稳定。
Description
技术领域
本实用新型涉及存储系统技术领域，尤其涉及大数据挖掘分布式存储系统。
背景技术
存储系统是指计算机中由存放程序和数据的各种存储设备、控制部件及管理信息调度的设备和算法所组成的系统，计算机的主存储器不能同时满足存取速度快、存储容量大和成本低的要求，在计算机中必须有速度由慢到快、容量由大到小的多级层次存储器，以最优的控制调度算法和合理的成本，构成具有性能可接受的存储系统，分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上，是现代较为流行的存储系统方式之一。
然而现有的大数据挖掘存储系统在使用过程中存在着一些不足之处，当大量的不同存储资源导入存储系统当中时，存储系统不能够及时有效的对存储信息进行分类储存，容易导致存储系统的运行缓慢甚至故障，降低存储系统的运行稳定。
实用新型内容
本实用新型的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的大数据挖掘分布式存储系统。
为了实现上述目的，本实用新型采用了如下技术方案：大数据挖掘分布式存储系统，包括管理网，所述管理网分别连接有云管理服务器、客户端和内存设备，且内存设备连接有云主机，所述云主机连接有存储设备，所述存储设备由ROM存储器、移动存储器、网络存储器和硬盘组成，所述存储设备连接有存储网，且存储网连接有终端设备。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述云管理服务器和客户端的输出端均与管理网的输入端电性连接，且管理网的输出端与内存设备的输入端电性连接。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述内存设备的输出端与云主机的输入端电性连接，且云主机的输出端与存储设备的输入端电性连接。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述存储设备的输出端与存储网的输入端电性连接，且存储网的输出端与终端设备的输入端电性连接。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述内存设备由物理内存和虚拟内存组成。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述终端设备共设置有多个，且多个终端设备呈平行分布式排列。
本实用新型中，首先，该存储系统采用分布式的存储方式，能够对存储信息均匀分散到多个平行独立的设备上进行存储，避免了单一设备过载运行的现象，有效的提高了存储系统的运行稳定性，其次，通过云管理技术的介入，能够对客户端导入的存储信息进行全面完善的管理措施，方便了存储信息的接入接出处理，最后，通过设置的多类型的存储设备，既能够对存储信息进行分布平行的存储处理，提高信息的存储能力，同时也实现了不同信息的分类储存效果，防止发生信息混乱的现象，增强了存储系统的运行稳定。
附图说明
图1为本实用新型提出的大数据挖掘分布式存储系统的整体结构示意图；
图2为本实用新型存储设备的内部结构示意图；
图3为本实用新型的系统运行流程示意图。
图例说明：
1-云管理服务器、2-管理网、3-客户端、4-内存设备、5-云主机、6-存储设备、7-存储网、8-终端设备、9-ROM存储器、10-移动存储器、11-网络存储器、12-硬盘。
具体实施方式
下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1-3，大数据挖掘分布式存储系统，包括管理网2，管理网2分别连接有云管理服务器1、客户端3和内存设备4，且内存设备4连接有云主机5，云主机5连接有存储设备6，存储设备6由ROM存储器9、移动存储器10、网络存储器11和硬盘12组成，存储设备6连接有存储网7，且存储网7连接有终端设备8。
云管理服务器1和客户端3的输出端均与管理网2的输入端电性连接，且管理网2的输出端与内存设备4的输入端电性连接，内存设备4的输出端与云主机5的输入端电性连接，且云主机5的输出端与存储设备6的输入端电性连接，存储设备6的输出端与存储网7的输入端电性连接，且存储网7的输出端与终端设备8的输入端电性连接，内存4设备由物理内存和虚拟内存组成，终端设备8共设置有多个，且多个终端设备8呈平行分布式排列。
内存设备4采用物理内存和虚拟内存的设计，物理内存指通过物理内存条而获得的内存空间，而虚拟内存则是指将硬盘12的一块区域划分来作为内存，主要作用是在计算机运行时为操作系统和各种程序提供临时储存，对存储信息起到不同的分类效果。
工作原理：使用时，通过客户端3将存储信息导入管理网2内，云管理服务器1向管理网2内接入云管理技术进行智能控制，存储的信息导入内存设备4当中，被物理内存和虚拟内存进行有效的分类处理，分类后的信息分别流向不同的云主机5内，之后进入存储设备6内，被ROM存储器9，移动存储器10、网络存储器11和硬盘12进行分布式存储，最后在存储网7的连接下导入独立的终端设备8内，使得该存储系统完整运行。
以上所述，仅为本实用新型较佳的具体实施方式，但本实用新型的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本实用新型揭露的技术范围内，根据本实用新型的技术方案及其实用新型构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本实用新型的保护范围之内。
Claims (6)
1.大数据挖掘分布式存储系统，包括管理网(2)，其特征在于，所述管理网(2)分别连接有云管理服务器(1)、客户端(3)和内存设备(4)，且内存设备(4)连接有云主机(5)，所述云主机(5)连接有存储设备(6)，所述存储设备(6)由ROM存储器(9)、移动存储器(10)、网络存储器(11)和硬盘(12)组成，所述存储设备(6)连接有存储网(7)，且存储网(7)连接有终端设备(8)。
2.根据权利要求1所述的大数据挖掘分布式存储系统，其特征在于，所述云管理服务器(1)和客户端(3)的输出端均与管理网(2)的输入端电性连接，且管理网(2)的输出端与内存设备(4)的输入端电性连接。
3.根据权利要求1所述的大数据挖掘分布式存储系统，其特征在于，所述内存设备(4)的输出端与云主机(5)的输入端电性连接，且云主机(5)的输出端与存储设备(6)的输入端电性连接。
4.根据权利要求1所述的大数据挖掘分布式存储系统，其特征在于，所述存储设备(6)的输出端与存储网(7)的输入端电性连接，且存储网(7)的输出端与终端设备(8)的输入端电性连接。
5.根据权利要求1所述的大数据挖掘分布式存储系统，其特征在于，所述内存设备(4)由物理内存和虚拟内存组成。
6.根据权利要求1所述的大数据挖掘分布式存储系统，其特征在于，所述终端设备(8)共设置有多个，且多个终端设备(8)呈平行分布式排列。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201821054130.3U CN208477511U (zh) | 2018-07-04 | 2018-07-04 | 大数据挖掘分布式存储系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201821054130.3U CN208477511U (zh) | 2018-07-04 | 2018-07-04 | 大数据挖掘分布式存储系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN208477511U true CN208477511U (zh) | 2019-02-05 |
Family
ID=65213016
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201821054130.3U Active CN208477511U (zh) | 2018-07-04 | 2018-07-04 | 大数据挖掘分布式存储系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN208477511U (zh) |
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2018
- 2018-07-04 CN CN201821054130.3U patent/CN208477511U/zh active Active
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