什么是持久存储？

持久存储是指任何数据存储设备，即使在断电后也能保持数据。它通常也被称为非易失性存储。像 DVD 这样的不同光学媒体格式，以及硬盘驱动器和磁带这样的磁性媒体，都是典型的永久存储类型。持久存储结构可以采用文件、块或对象的存储形式。

在大多数情况下，任何存储系统的最基本要求就是保证存储的持久性，无论是单个磁盘、共享网络存储系统还是云存储设施。甚至在存储设备和系统的技术要求中也会明确指出，持久性是至关重要的。

理解持久数据

持久数据是指保存在非易失性存储介质上的信息，这些信息在被有意删除或修改之前会一直存在。与临时存储不同，它可以在断电后仍然保留，从而实现长期访问。这一特性对于操作系统、应用程序和用户文件至关重要，可确保会话之间的连续性。持久存储机制的范围很广，从传统的硬盘驱动器到现代的基于云的解决方案，都旨在保护数据免受意外中断的影响。

计算机主要使用 随机存取存储器 (RAM) 进行快速、临时的 数据存储。RAM 允许快速检索数据供活动应用程序和 CPU 操作使用，但一旦断电就会丢失所有数据。由于 RAM 需要持续的电力刷新，其内容是易失性的，不适合长期保存。这种易失性使得二级存储对于保留关键数据（如系统文件、数据库和用户文档）至关重要。

为了可靠地保存数据，计算机利用 二级存储设备，包括内部磁盘、外部驱动器或网络存储阵列（例如，网络附加存储，或 NAS）。这些设备可以持久地维护文件和应用程序，确保在发生故障后仍然可用。除了基本存储之外，现代系统还利用高级冗余技术，例如 RAID（独立磁盘冗余阵列），以防止硬件故障。此外，企业环境通常会实施自动备份系统，以进一步保护持久数据免遭意外删除或损坏。

持久数据与动态数据

数据可以根据其变化频率进行分类，有些信息保持静态，而其他数据则需要定期更新。例如，护照号码等个人标识符很少改变，而电话号码或电子邮件地址等联系信息可能会被多次更新。动态数据是指定期修改的信息，需要系统支持无缝更新，同时保持准确性和一致性。现代数据库系统旨在高效地处理此类更改，使企业能够在不损害数据完整性的情况下按需修改记录。

组织通常依赖外部数据源来保持其系统最新，尤其是在需要实时信息的行业中。以金融机构为例，它们必须跟踪波动的股价、汇率和交易历史记录，才能提供准确的服务。通过集成来自市场提供商的动态数据馈送，银行和投资公司确保其数据库反映最新的金融趋势。

同样，电子商务平台会持续更新产品可用性、定价和客户偏好，以提供无缝的购物体验。虽然动态数据会发生变化，但它仍然是持久存储的，这意味着所有修改都会保存到非易失性存储中，从而确保最新版本始终可供将来使用。

持久数据与动态数据的关系

持久数据包括动态和静态信息，主要区别在于更新的频率。静态数据，如历史记录或存档文件，一旦存储就不会改变，可作为永久参考。相反，动态数据——尽管也持久存储——会定期修改以反映新的输入或更正。

例如，客户关系管理 (CRM) 系统会保留过去购买历史等静态数据，同时持续更新服务互动或支持票据等动态字段。持久存储的这种双重性质使企业能够维护一个全面而适应性强的数据生态系统。

修改动态数据的能力对于运营效率至关重要，因为它使系统能够随着不断变化的业务需求而发展。以医疗保健应用程序为例，患者记录包含不可变的 (e.g., birth dates, medical history) 和频繁更新的信息 (e.g., test results, treatment plans)。电子健康记录 (EHR) 系统持久存储这些数据，确保医疗专业人员始终能够获得最新更新，同时保留历史记录以供合规和分析。通过利用持久存储机制，组织可以在长期数据保留的稳定性和动态更新所需的灵活性之间取得平衡，从而确保所有运营的准确性和可靠性。

持久存储与临时存储的比较

比较持续存储和临时存储。持续存储和临时存储计算系统扮演着不同的角色，旨在满足各自特定的数据保留和访问需求。持续的数据存储可维护数据的完整性。

当断开电源时，文件、应用程序和系统配置可以长时间可用。这种可靠性对于重要操作至关重要，例如保留用户文档、数据库和操作系统文件。固态硬盘 (SSD)、硬盘驱动器 (HDD) 和云存储等技术利用非易失性内存来实现这种耐用性，保护数据免受意外关机或硬件故障的影响。相反，临时存储优先考虑速度而非持久性，为活动进程提供快速的数据访问，但在断电后会丢失所有存储的信息。

最常见的临时存储形式是随机存取存储器 (RAM)，它充当 CPU 的高速内存，以便高效地执行任务。与持续存储不同，RAM 依赖于持续的电力来维护数据，因此本质上是不稳定的。这种设计是有意为之的；缓存信息和应用程序工作负载是临时存储，需要毫秒级的响应。

例如，在编辑文档时，未保存的更改会保留在 RAM 中，直到明确保存到持续存储中。这种分工使系统能够在性能和数据保护之间取得平衡，确保不间断的操作，而无需不必要的写入缓慢、长期存储介质的操作。

选择持续存储还是临时存储取决于使用场景。持续存储对于归档、合规以及任何需要数据避免重启或崩溃的情况都是必需的。现代系统通常结合使用两者：RAM 加速活动进程，而 SSD 或云提供持久性。新兴技术，如存储级内存 (SCM)，通过提供接近 RAM 的性能和非易失性保留能力，模糊了这些界限，尽管成本和采用障碍仍然存在。最终，理解这种二分法有助于定制系统设计——促进对临时数据的速度和对关键任务信息的可靠性。

持久存储解决方案的演变

持续存储解决方案的发展发生了显著变化，这反映了计算技术的快速进步。从不成熟的物理存储设备到智能的基于云的系统，这种发展从根本上重塑了数据的保存和访问方式。

虽然在当时具有革命性，但这些驱动器受到其物理组件的限制——读写速度慢、易受机械故障影响以及需要大量电力。尽管如此，它为现代存储概念奠定了基础，证明了数字信息可以超越临时内存。软盘和硬盘驱动器时代持续了几十年，持续存储是计算基础设施不可或缺的一部分。

如今，诸如无服务器架构和存储级内存等最先进的发展正在突破界限，将持久性与实时处理能力相结合。随着我们进入人工智能和边缘计算时代，持续存储将再次发展——不仅作为存储库，而且作为支持数据经济的智能基础。

这种持续的进步表明，持续存储如何不断适应以满足新的挑战，从早期计算机的兆字节到现代企业的海量数据需求。每一次创新都促使最终的实现，确保数据在不断变化的技术环境中既持久又可用。

持久数据在分析和数据仓库中的重要性

持续数据构成了现代数据分析和数据仓库系统的骨干，为组织提供了可靠的基础以获得可操作的见解。通过在会话和系统中断中维护信息，持续存储实现了原本在不稳定的数据源上不可能实现的大规模历史分析。

这种数据的持久性在商业智能领域尤其有价值，因为决策趋势依赖于信息，以便预测结果并优化运营。数据仓库通过整合来自不相关源的数据，并提供支持复杂查询和纵向研究的示例，实现了这一原则。这些系统的架构本身就是围绕数据持久性设计的，确保一旦信息被摄取和处理，就可以永久用于报告、仪表板可视化和高级分析建模。

在分析环境中实施持续数据结构提供了许多重要优势，增强了组织的分析能力。首先，它在所有分析过程中建立了数据稳定性，消除了在处理临时或零散数据集时常常出现的异常。这种可靠性对于合规和审计目的尤其有价值，因为在这些情况下，数据的来源和保护是强制性的。

其次，持久存储通过维护广泛的历史记录实现了复杂的时间序列分析，使分析师能够检测到多年来出现的趋势或模式。也许最重要的是，这些持久数据存储能够训练准确的 机器学习 模型，为预测分析提供高质量的数据集。

此外，现代数据仓库解决方案包括强大的持久性机制，可以自动处理数据版本、错误恢复和完整性——这些特性共同确保分析输出在可靠的系统规模上具有可信度，并且系统本身也值得信赖。随着组织越来越依赖数据驱动的战略，数据持久性在维护分析严谨性和业务连续性方面的作用日益凸显。

持久固态存储

永久存储的例子还包括固态驱动器。但是，它们与其他类型的持久介质不同，因为它们不包含任何移动部件，无论是内部的还是访问介质所必需的。

很少有类型的固态存储，特别是用于 RAM 和缓存设备的芯片，通常是非持久存储设备，这意味着它们携带的信息会在电力停止流经计算机时被删除。然而，一些类型，如非易失性 RAM 和基于闪存的 RAM，是持久的；当主电源被切断时，它们通常依靠电池供电。通过使用超级电容器（它们存储电荷而不是电池缓冲器）也可以获得一定程度的持久性。RAM 在系统崩溃或重建时可以保留尚未保存到磁盘驱动器或固态驱动器上的活动工作。RAM 持久性可以避免数据丢失。

易失性或非持久性存储资源的一个缺点是，它们在断电时会销毁所有数据。与持久存储设备相比，它们通常提供的安全风险较低。

持久存储与容器化

然而，有一个例外与近年来虚拟化计算的最新发展有关，这有助于增加存储持久性作为一个问题。近年来，容器化已成为一种将软件及其操作系统打包成隔离的、可移植的模块的常用方法，这些模块会尽可能多地被生成和销毁。但容器最初并不支持持久存储，这意味着由容器化应用程序生成的数据会在应用程序完成其功能并且容器被销毁后消失。

然而，一些软件和存储供应商最近开发了保留容器应用程序生成的数据并将其保存在熟悉的存储卷中的方法。存储卷通常与状态感知应用程序（如数据库）相关联，即使应用程序已关闭或处理完成，它们仍然可访问。这些容器存储的进步解决了保留更短暂的存储卷的问题，这些卷与从容器中运行的无状态应用程序一同生灭。

持久存储的类型

• Kubernetes： OpenShift 是一个基于 Docker 容器打包的平台即服务 (PaaS) 服务，它使用 Kubernetes 来编排集群中的容器化软件集群。在程序可以访问它们之前，必须预先配置存储卷并将其手动注册为持久卷 (Persistent Volume) 对象。存储类 (Storage Class) 对象允许一个配置器接口，该接口为按需应用程序生成存储卷。
• 容器： OpenStack Swift 是一个完全分布式的存储解决方案，可用于存储任何形式的静态数据或二进制对象，如媒体文件、大规模数据集和磁盘映像。通过使用容器，该解决方案可以组织这些对象。虽然实例只能访问卷的内容，但容器内的对象可以通过对象存储的 REST API 访问。因此，几乎任何公共或私有云中的服务都可以将对象存储用作存储库。

持久存储 (PV) 的用例

某些功能会产生必须保留的信息。例如，销售税计算功能会产生需要在应用程序内存储和交换的信息。在以下方法中，可以处理必须保留的关键数据。

除了基本存储之外，企业还应通过维护审计跟踪和交易日志来确保符合财务法规。持久存储解决方案，如数据库或基于区块链的账本，可以安全地维护税务、发票详细信息和合规报告。此外，自动化备份系统的集成可确保在系统故障或网络攻击时进行数据恢复。对于全球化企业，跨区域复制数据到云存储可以保证数据的可用性，并遵循主权法律。

将传统应用程序迁移到云端： 通过迁移到更透明、更可扩展的云基础设施，“直接迁移”（lift-and-shift）方法为 IT 现代化开辟了道路。出于良好的市场原因，企业采用直接迁移，包括降低成本、提高效率和增强弹性。

为最大化云迁移的益处，组织应采用混合云策略，允许遗留系统与云服务进行交互。持久存储起着重要作用；为了保持性能，数据库需要可扩展的云卷（例如，AWS EBS 或 Azure 磁盘）。此外，基于云的灾难恢复 (DR) 解决方案通过在地理上分布的云存储中创建本地数据的副本，确保业务连续性。这种方法不仅可以减少停机时间，还可以通过利用即用即付的存储层来优化成本。

持续集成和持续交付： 持续集成 (CI) 和持续交付 (CD) 是两种软件开发技术，旨在提高编程一致性并加速代码交付和部署。为了确保新产品功能和更新的快速部署，它们通常一起实施。

CI/CD 管道中的持久存储对于维护工件存储库（例如，Docker 镜像、NPM 包）和测试结果至关重要。JFROG Artifacts 或云对象存储（例如，Google Cloud Storage）等解决方案提供了版本控制的集合，用于存储构建工件。此外，CI/CD 能够对工作流进行持久日志记录和合规性审计。通过为发布二进制文件集成不可更改的存储，组织可以防止未经授权的修改，并确保软件供应链的安全。

数据基础设施管理： 数据基础设施的自动化需要敏捷性，以跟上 IT 环境快速增长和演进的步伐。通过多云、DevOps 和虚拟化环境，可以实现这种多功能性。

现代数据基础设施依赖于持久存储来实现动态可扩展性——Kubernetes 持续管理卷 (PV) 和有状态集微服务的存储，而数据湖（例如，AWS S3、Azure Data Lake）已投入使用。AI 驱动的存储分层会自动将不常用的数据转移到成本效益高的冷存储中，从而优化预算。此外，Terraform 等基础设施即代码 (IaC) 工具可自动化存储配置，确保混合环境的稳定性。对于边缘计算，轻量级数据库或分布式存储 (IPFs) 可将持久性扩展到远程设备。

容器化环境中的持久数据存储

容器化应用程序为数据持久性带来了独特的挑战，因为容器在设计上本质上是短暂的。当容器完成时，所有运行时更改和临时文件都会丢失。这种容器的特性使得有状态应用程序（如在环境中运行的数据库、内容管理系统和分析平台）需要持久存储解决方案。应用适当的数据持久性可确保容器避免重启、更新和迁移时关键数据的丢失，同时保持性能和访问性。

基于块的持久化解决方案

现代容器平台提供了多种实现数据持久性的机制，其中卷（volume）增长是最强大的方法。Docker 卷创建了独立于容器生命周期的专用存储空间，允许多个容器在共享数据或部署之间维护状态。这些卷可以通过平台特定的命令进行管理，并集成到容器编排系统（如 Kubernetes）中。与临时的容器存储不同，卷提供了保证的数据保留，以及加密、配额管理和备份功能。

基于主机和云存储选项

除了平台相关的卷之外，容器还可以使用绑定挂载 (Bind Mount) 访问主机系统目录或连接到云存储服务。绑定挂载提供直接的文件系统访问，但需要仔细的权限管理。为了实现云独立性，AWS EBS、Azure 磁盘存储或 Google Cloud Persistent Disk 等服务提供了可扩展、耐用的存储选项，可通过容器卷插件进行访问。对于特别分布式的应用程序，这些解决方案很有价值，这些应用程序需要在多个节点或可用区域中实现高可用性。

数据库容器的特殊考虑

数据库等有状态服务在容器环境中需要特别注意。最佳实践包括使用专用的数据库文件卷、应用定期快照备份以及考虑用于高可用性的副本复制配置。容器编排平台（如 Kubernetes）通常提供类似于卷的抽象（或类似抽象）来管理这些有状态工作负载。监控工具应跟踪存储使用模式以防止容量问题，而备份策略必须负责在容器迁移或故障事件期间确保数据稳定性。

MCQ - 持久存储

1. 持久存储的主要特点是什么？

1. 断电后丢失数据
2. 系统关机后保留数据
3. 只临时收集会话数据
4. 需要持续供电才能刷新

2. 下列哪项不是持久存储的例子？

1. 内存
2. SSD
3. Cloud Storage
4. HDD

3. 为什么持久存储对容器化应用程序很重要？

1. 它提高了容器的启动速度
2. 它在容器完成后保留数据
3. 它减少了容器的内存使用量。
4. 它限制了容器的可扩展性。

4. 为什么数据库需要持久存储？

1. 它降低了查询性能
2. 它确保了事务的持久性
3. 它限制了数据库的大小。
4. 它防止了数据排序。

5. 在持久存储方面，SSD 与 HDD 有何不同？

1. SSD 使用旋转的磁性盘片
2. SSD 没有移动部件
3. HDD 总是更快
4. SSD 更不稳定

6. 哪种持久存储解决方案最适合实时分析应用程序？

1. 磁带驱动器
2. 存储级内存
3. 光盘
4. 软盘