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那么如何处理大数据的存储、计算和分析呢？减少数据读写时间的一个非常简单的方法是同时从多个硬盘上读写数据。例如，如果我们有100个硬盘，每个硬盘都能容纳1%的数据并并行读取，我们可以在不到2分钟的时间内完成2.5小时的数据读写，这是大数据的分布式存储模型。当然，分布式存储服务器的实现还有很多问题需要解决，比如硬件故障。当多个主机用于分布式存储时，如果主机发生故障，则会发生数据丢失。

据统计，目前90%的数据量都是过去两三年时间产生的，到2020年可能会有500亿互联设备，存储服务器代理，会产生10000GB的数据量。实时、快速的筛选和处理这些庞大的数据，对存储服务器的性能提出了更加苛刻的要求，这就要求存储服务器必须具备强大的存储和运算性能。具备可靠性和安全性，除了性能之外，可靠性和安全性也是衡量存储服务器的重要标准。整个2018年数据安全问题层出不穷，存储服务器宕机屡见不鲜，所以一台的存储服务器一定是能够稳定运行，而且能够保证数据安全的。

因此，需要双系统热备份，以避免长期服务中断，确保长期可靠的系统服务。确定是否采用双系统热备份的正确方法是分析系统的重要性和服务中断容忍度。这是用户可以容忍服务恢复的时间，以及如果不恢复服务，将产生多大的影响。在考虑双系统热备份时，请务必注意，通常，双系统热备份涉及的切换过程可能需要大约一分钟的时间。

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