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出版者:北京大学出版社

作者:Microsoft公司

出品人:

页数:595

译者:

出版时间:2001-5

价格:108.00元

装帧:

isbn号码:9787900632890

丛书系列:

图书标签:

• Small Business Server 2000
• SBS 2000
• Windows Server 2003
• 网络管理
• 服务器管理
• Windows Server
• 微软
• IT技术
• 系统管理
• 资源大全
• 教程

企业级数据存储与管理实践指南：构建高效、可靠的存储基础 本书聚焦于现代企业环境中复杂多变的数据存储需求与管理挑战，旨在为IT专业人士、系统架构师以及技术决策者提供一套全面、深入且实用的解决方案框架。我们探讨的重点并非特定的服务器操作系统版本或其附属功能，而是围绕数据生命周期的每一个关键环节——从采集、传输、处理到归档和销毁——所需的最佳实践、技术选型以及前沿策略。 第一部分：数据存储架构的基石与演进 本部分深入剖析了企业级数据存储的底层架构演进，帮助读者理解不同存储技术背后的设计哲学与适用场景。 第一章：从传统SAN/NAS到超融合架构的转型 本章首先回顾了传统存储区域网络（SAN）和网络附加存储（NAS）的架构原理、优缺点及其在当代企业环境中所面临的性能瓶颈和扩展性限制。我们详细分析了光纤通道（FC）与iSCSI协议的配置要点及故障排除技巧。随后，重点剖析了超融合基础设施（HCI）的兴起及其对传统存储范式的颠覆。内容涵盖HCI的关键组件（计算、存储、虚拟化层的融合）、软件定义存储（SDS）的核心概念，以及如何通过HCI实现更敏捷的资源调配和更简化的运维管理。书中将通过多个案例研究，演示不同规模企业在采用HCI时应考虑的成本效益分析和集成复杂性管理。 第二章：存储性能优化与I/O路径分析 性能是企业数据存储的生命线。本章专注于深入挖掘影响存储吞吐量和延迟的关键因素。我们将系统地梳理从应用层到物理磁盘的整个I/O路径，详细阐述缓存机制（如读写缓存策略、SSD的预留/超配策略）对性能的决定性影响。针对块存储和文件存储，本章提供了针对性的调优参数指南，包括队列深度设置、多路径软件（MPIO）的负载均衡策略选择，以及如何利用性能监控工具对I/O瓶颈进行精准定位。此外，我们还将探讨NVMe over Fabrics（NVMe-oF）技术，分析其在低延迟高并发场景下的应用潜力。 第三章：数据韧性与高可用性设计（HA/DR） 企业数据需要绝对的持续可用性。本章构建了一个分层级的高可用性（HA）与灾难恢复（DR）设计模型。我们不仅讲解了本地集群（如故障转移集群）的配置与维护，更着重于跨数据中心的数据复制技术。这包括同步复制、异步复制的技术原理、RPO/RTO指标的实际设定意义。内容覆盖了基于存储阵列的快照与克隆技术，以及更高级的容灾演练流程（如“跑道”模型的建立、定期进行业务切换测试）的实施细节，确保业务在面临重大故障时能够快速、完整地恢复。 第二部分：数据生命周期管理与安全策略 本部分将视角从硬件和架构扩展至数据本身的价值和风险管理，关注数据的长期存续和安全合规性。 第四章：高效的数据保护策略：备份、去重与归档 本章摒弃了传统的“一刀切”备份方案，倡导基于数据价值的保护策略。详细介绍了现代备份技术，包括重复数据删除（Deduplication）的内联与后处理技术、数据压缩算法的选择，以及如何利用增量万象（Incremental Forever）技术减少备份窗口。对于长期存储需求，我们将深入探讨冷数据与热数据的区分，以及不同介质（磁带库、云存储分层）在归档策略中的成本效益对比。重点阐述了如何设计一个符合行业法规（如金融、医疗）的数据保留策略。 第五章：数据安全与合规性：加密、访问控制与审计 数据泄露的风险日益增加，本章提供了全方位的数据安全框架。内容涵盖静态数据加密（Encryption at Rest，如磁盘加密、存储阵列加密）和传输中数据加密（Encryption in Transit）的最佳实践。我们详细讲解了细粒度的访问控制模型（如基于角色的访问控制RBAC在存储层面的实现），以及如何部署强大的身份验证机制（如LDAP/Kerberos集成）。此外，本章还重点介绍了数据溯源与审计日志的有效采集、分析与保护，确保企业能够满足GDPR、HIPAA等各类监管要求。 第六章：云存储集成与混合云数据策略 现代企业IT环境必然涉及云服务。本章探讨了如何将本地存储基础设施与公有云（如AWS S3、Azure Blob Storage）进行无缝集成。内容包括云网关（Cloud Gateway）的部署、数据分层（Tiering）的自动化策略，以及跨云数据迁移的最佳实践。我们还分析了云存储的成本模型（存储容量、请求次数、出口费用），帮助读者制定出经济高效的混合云数据流动方案，并探讨了对象存储（Object Storage）相较于文件存储在Web应用和大数据场景下的优势。 第三部分：面向未来的存储技术趋势 本书的最后部分将目光投向下一代数据基础设施，探讨新兴技术如何重塑数据管理的面貌。 第七章：软件定义存储（SDS）的深度实践与部署考量 本章将SDS从概念提升到实际部署层面。我们将分析主流的开源和商业SDS平台（如Ceph, GlusterFS的架构细节），重点比较它们在数据布局、一致性模型和横向扩展能力上的差异。对于读者而言，本章提供了如何评估现有硬件资源以承载SDS工作负载的详细步骤，以及如何通过SDS实现存储资源的池化管理和自动化运维。 第八章：数据分析与大数据存储模型 随着数据量的爆炸式增长，存储系统必须为分析工作负载提供优化。本章探讨了针对Hadoop、Spark等大数据框架的存储优化。内容涉及HDFS的块大小调整、数据本地性（Data Locality）的实现原理，以及如何利用对象存储（S3兼容）来构建成本效益高的大数据湖（Data Lake）。我们还将简要介绍数据虚拟化技术，如何在不迁移数据的前提下，使来自不同源头的数据可被统一查询和分析。 第九章：存储运维的自动化与智能化 面向未来的存储运维是走向“自愈”和“预测性维护”。本章聚焦于存储基础设施的自动化。内容涵盖配置管理工具（如Ansible, Terraform）在存储资源配置中的应用，以及如何利用机器学习（ML）模型分析存储性能指标，实现对潜在故障（如磁盘预警、IO风暴预测）的提前预警。本书强调，通过智能化的监控和自动化脚本的部署，IT团队可以将精力从繁琐的日常操作中解放出来，专注于更具战略性的基础设施设计。 本书结构清晰，内容详实，技术讲解深入浅出，完全侧重于通用的、跨平台的企业级数据存储技术、架构设计和管理实践，不涉及任何特定操作系统（如Microsoft Small Business Server 2000）的特定配置或功能细节。

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