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主页-信无双注册-主页 时间:2021-01-04 08:45

  这家企业正在以惊人速度发展,成为半导体新兴的领袖之一。那么这家企业在去年一年如何应对行业各种突发事件,未来又将如何发展?21ic中国电子网受邀参加安森美半导体线上交流会,共话公司战略及发展情况。……

  如何入局全球最大的半导体分销市场?Sourceability带货源引擎助力元器件本土电商

  中国是全球最有增长潜力的半导体市场,如何在中国市场抢占市场份额站稳脚跟是所有半导体厂商的重要诉求。在元器件分销这一领域,国际知名的各大目录分销商、代理商、独立分销商,都早已进行了布局。而近年来,国内独立分销商和元器件电商平台也异军突起,凭借着本土化的优势占据了不小的市场。Sourceability作为一家全新的独立分销商平台,也在谋划进入中国市场。近日笔者采访了Sourceability新任亚太区董事总经理 Kevin Wang,就其平台和中国市场战略进行了深入的交流。……

  让数据实现更快更安全的传输,Rambus峰会展示业界领先接口和安全IP解决方案

  科技发展一直在加速,随着人工智能、5G和自动驾驶等演进,数据的生产节点数和吞吐量都在激增,节点激增同样带来数据安全转换的需求增加。算力和数据传输能力都要一同演进才能保证终端应用满足用户需求,但现在如何让数据高效安全的传输已经成为了诸多应用升级的一个瓶颈。如何让数据实现安全快速的传输是行业共同关心的话题。……

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  尼吉康在此需求催生蓄电装置转变的背景之下,开发了一种新型的小型锂离子可充电电池,并在CEATEC 2020上展示了这项技术的进度和成果。……

  在我国去年发布的新医改方案中,政策基本都是围绕着电子病历展开的,这也标志着电子病历在今后的医疗行业发展中扮演着重要的角色,如何应用电子病历更为有效,成了我们要思考的问题。 目前以电子病历为核心的医院信息系统备受关注。根据卫生部颁发的《电子病历基本规范(试行)》的要求,电子病历的推广应用,必将对传统的存储系统提出更高的需求。 电子病历是个人终生的医疗和健康记录,要求医院建立与之相应的电子病历系统并且能够随时随地访问该系统。这意味着:假设某个人10年前得过肝炎,在医院看过病,那么今天他再来医院看肝病的时候,医生就可以立即调阅病人在10年前的病历记录,而不用等待半个小时或一个小时,甚至更长的时间。 医院存储的五大挑战 总体看来,以电子病历为主导的应用,正在给医院存储系统带来五个最主要的挑战。 一是“存得下”。即电子病历客观上要求存储系统容量大幅度增加。特别是对于病人人满为患的大医院而言,要把所有病人的电子病历长期保存下来,对信息存储容量的需求是非常可观的。 二是“取得出”。即医院所存储的各种信息,要随时随地能够完整地取出来。而要保证所有信息都是完整无损的,就要求存储系统具备高可靠性。不能因为存储年限长了,出现数据丢失或残缺不全的问题。 三是存取速度快。电子病历系统是支撑医院日常服务运营的业务系统,使用者主要就是医生和护士。通常医护人员的业务过程都非常紧张,这就要求与电子病历系统相关的数据存储过程必须快速高效。比如,医生在计算机上调阅影像时,最好把等待的时间控制在几秒钟之内,如果调一张片子要等上几分钟,医生肯定无法忍受,电子病历系统的应用效果势必大打折扣。 四是价格低。由于技术的进步和应用的普及,各种存储介质的成本仍在不断降低,但是,电子病历对于存储系统的快速增容压力,势必导致医院存储系统投资的快速上升。医院对于存储的投入,肯定是希望控制在自身可承受的范围内,并且要凸显相比以往纸介质存储病历的成本优势。 五是周期长。按照卫生行业的相关行政法规,病人的信息资料保留的周期要足够长,至少几十年。而按照全生命周期的居民健康档案的要求,一些基本数据要求保存更长的年限。 近几年,存储技术发展变化很快。技术的发展使得电子病历的信息存储体系也在发生变化。比如,5年前,存储方式分为紧急在线、近线、离线等方式,存储体系有三、四级之分。当时离线的存储还要考虑磁带库、光盘库这些方式;现在,存储体系基本上就是一级或者两级,存储方式通常是在线和近线,而不会再去考虑磁带库或者光盘库这样离线的方式。技术的进步,使得磁盘联机存储已经成为可能。 分层应对的基本思路 根据医院的实际应用状况,我们可以将存储系统分为三个层次:最底层是存储物理层,即磁盘阵列,如:SAN阵列、NAS阵列、DAS阵列等。 中间层是存储管理层,包括备份、迁移、虚拟化等存储管理系统,负责管理存储物理设备,构建一个对应用系统透明的存储系统。 最上层是存储应用层,由应用系统对存储设备进行配置和使用。比如:数据备份可以在应用层实现,依靠应用层的软件对数据进行备份。 之所以把存储系统分为三层,就是要从不同层次去解决医院信息存储面临的挑战。也就是说,对于同一类挑战,我们可以从不同的层次考虑综合解决方案。比如:对于数据备份的问题,既可以从数据管理层寻找解决之道,也可以从应用层加以解决;对于容量的挑战,既可以通过扩充同一阵列的磁盘来解决,也可以通过扩充不同的阵列,然后从应用层配置入手加以解决,还可以通过云计算在管理层加以解决。 现在,存储管理发展的趋势是,逐渐把一些管理的功能从上层向底层迁移,让各种应用不用感知相应的信息存储细节,比如是怎么存的、存放在何地。总之,上述挑战其实是可以从不同层次解决的。

  关于云存储系统的六大技术分析随着监控领域的飞速发展,新技术的诞生也是接踵而至,云存储是人们最为乐道的高新技术产品。它具有如下几大主要的技术。 云存储系统具有如下特点:数据安全,超强的可扩展性,按照使用收费,可跨不同应用,自动切换故障,易于管理等。云存储主要应用于备份、归档、分配和共享协作等四大领域。 云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新概念,是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能,将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时,云计算系统中就需要配置大量的存储设备,那么云计算系统就转变成为一个云存储系统,所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。 与云计算系统相比,云存储可以认为是配置了大容量存储空间的一个云计算系统。云存储系统具有如下特点:数据安全,超强的可扩展性,按照使用收费,可跨不同应用,自动切换故障,易于管理等。云存储主要应用于备份、归档、分配和共享协作等四大领域。 云存储系统是一个多设备、多应用、多服务协同工作的集合体,它的实现要以多种技术的发展为前提。根据云存储的特点及其应用领域,主要的云存储技术涉及到存储虚拟化,分布式文件系统,集群存储,存储集中管理,异质平台协同,自动分级存储等方面,当然还有重复数据删除、数据压缩等技术。 存储虚拟化 存储虚拟化(StorageVirtualizaTIon)最通俗的理解就是对存储硬件资源进行抽象化表现。通过将一个(或多个)目标服务或功能与其它附加的功能集成,统一提供有用的全面功能服务。典型的虚拟化包括如下一些情况:屏蔽系统的复杂性,增加或集成新的功能,仿真、整合或分解现有的服务功能等。虚拟化是作用在一个或者多个实体上的,而这些实体则是用来提供存储资源或服务的。 存储虚拟化是一种贯穿于整个IT环境、用于简化本来可能会相对复杂的底层基础架构的技术。存储虚拟化的思想是将资源的逻辑映像与物理存储分开,从而为系统和管理员提供一幅简化、无缝的资源虚拟视图。 对于用户来说,虚拟化的存储资源就像是一个巨大的“存储池”,用户不会看到具体的磁盘、磁带,也不必关心自己的数据经过哪一条路径通往哪一个具体的存储设备。 分布式文件系统 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个设计为用在普通硬件设备上的分布式文件系统。它与现有的分布式文件系统有很多近似的地方,但又和这些文件系统有很明显的不同。HDFS是高容错的,设计为部署在廉价硬件上的。HDFS对应用程序的数据提供高吞吐量,而且适用于那些大数据集应用程序。HDFS开放了一些POSIX的必须接口,容许流式访问文件系统的数据。 HDFS是主/从结构的。一个集群有一个名字结点,也就是主控制服务器,负责管理文件系统的名字空间并协调客户对文件的访问。还有一堆数据结点,一般一个物理结点上部署一个,负责它们所在的物理结点上的存储管理。HDFS开放文件系统的名字空间以便让用户数据存储在文件中。内部,一个文件被分割为一个或者多个数据块,这些数据块存储在一组数据结点中。名字结点执行文件系统的名字空间操作,比如打开、关闭、重命名文件或目录,还决定数据块从数据结点的映射。数据结点负责提供客户的读写请求。数据结点还依照名字结点的指令执行数据块的创建、删除和复制工作。 集群存储 集群存储是将多台存储设备中的存储空间聚合成一个能够给应用服务器提供统一访问接口和管理界面的存储池,应用可以通过该访问接口透明地访问和利用所有存储设备上的磁盘,可以充分发挥存储设备的性能和磁盘利用率。数据将会按照一定的规则从多台存储设备上存储和读取,以获得更高的并发访问性能。 集群存储的优势主要体现在提高并行或分区I/O的整体性能,特别是工作流、读密集型以及大型文件的访问,通过采用更低成本的服务器来降低整体成本。集群存储有两种实现方式:一种是硬件基础架构加上软件;另一种是专用集群存储,是构建在NAS基础架构之上的,但是通过操作系统实现集群存储。 存储集中管理 云存储管理平台要求支持跨数据中心的部署和管理,并支持跨数据中心的用户访问调度、数据迁移、数据异地存储备份等功能。 支持集中管理,云存储管理平台部署在云计算的中心机房,存储节点可以部署在各地的机房中,管理平台对各分点机房的存储设备可以统一管理调度。 通过云存储管理平台,用户可以方便的了解云存储系统的各个节点的服务情况,包括各节点的容量和性能(读IOPS、写IOPS、读流量、写流量)等信息,让用户实时了解域内资源信息,运行状态,从而可以操控这些资源;同时及时了解资源的异常,有必要时可以采取适当的措施保证其正常运行。 异质平台协同 当前各种存储方案与技术十分繁杂而多样,光从一家企业内部可能同时存在各种不同类型存储装置的状况便知一二,更何况不同存储设备供货商间的存储环境一直存在兼容性问题,所以喊了多年的存储整合,仍旧难以如企业需求所愿,这也是存储虚拟化与云存储推展上的最大阻力。 虽然存储云端在某方面很容易跨入(例如在线存储与备份),但另一方面想要透过私有云存储来达成全面性之存储整合,似乎不是那么容易的事情。对此,想要成功完成存储虚拟化目标必须改善企业既有IT存储环境,其改善重点不外共通分享的存储架构、亲和的使用环境、简洁单一的操作界面,以及效能卓著的存储方案等。其中,不论是单一操作接口或统一标准的API,更是解决不同存储装置间协同问题的关键之一。 CDMI是云存储全新标准接口,由国际存储网络产业协会SNIA制定。对于云运算来说,CDMI提供了通用云运算管理基础架构,同时原本信息管理的重点已逐渐从存储管理转移围绕在数据管理上。CDMI标准则可以协助用户将特殊诠释数据(Metadata)标记在数据上,该诠释数据会告诉端点存储供应商,什么样的数据服务提供该数据(例如备份、归档、加密等)。透过CDMI标准接口的执行,用户可在不同云端供应商间任意移动数据,不再需要忍受不同接口中重新编码的痛苦。 自动分级存储 提高存储管理效率已经成为许多企业首要解决问题,自动分级存储成为最有效的基础技术,它指的是在不同磁盘类型和RAID级别之间迁移数据块的功能,这可满足性能和空间使用之间的适当平衡,快速将数据放到合适的地方并避免所谓的热点。 作为这项技术受到广泛关注,在不同层级的存储介质之间,比如FC磁盘和SATA磁盘之间,移动数据需要实现全自动化的迁移流程。 在分级数据存储结构中,存储设备一般有磁带库、磁盘或磁盘阵列等,而磁盘又可以根据其性能分为FC磁盘、SCSI磁盘、SATA磁盘等多种,而闪存存储介质(非易失随机访问存储器(NVRAM))也因为较高的性能可以作为分级数据存储结构中较高的一级。一般,磁盘或磁盘阵列等成本高、速度快的设备,用来存储经常访问的重要信息,而磁带库等成本较低的存储资源用来存放访问频率较低的信息

  在我国去年发布的新医改方案中,政策基本都是围绕着电子病历展开的,这也标志着电子病历在今后的医疗行业发展中扮演着重要的角色,如何应用电子病历更为有效,成了我们要思考的问题。 目前以电子病历为核心的医院信息系统备受关注。根据卫生部颁发的《电子病历基本规范(试行)》的要求,电子病历的推广应用,必将对传统的存储系统提出更高的需求。 电子病历是个人终生的医疗和健康记录,要求医院建立与之相应的电子病历系统并且能够随时随地访问该系统。这意味着:假设某个人10年前得过肝炎,在医院看过病,那么今天他再来医院看肝病的时候,医生就可以立即调阅病人在10年前的病历记录,而不用等待半个小时或一个小时,甚至更长的时间。 医院存储的五大挑战 总体看来,以电子病历为主导的应用,正在给医院存储系统带来五个最主要的挑战。 一是“存得下”。即电子病历客观上要求存储系统容量大幅度增加。特别是对于病人人满为患的大医院而言,要把所有病人的电子病历长期保存下来,对信息存储容量的需求是非常可观的。 二是“取得出”。即医院所存储的各种信息,要随时随地能够完整地取出来。而要保证所有信息都是完整无损的,就要求存储系统具备高可靠性。不能因为存储年限长了,出现数据丢失或残缺不全的问题。 三是存取速度快。电子病历系统是支撑医院日常服务运营的业务系统,使用者主要就是医生和护士。通常医护人员的业务过程都非常紧张,这就要求与电子病历系统相关的数据存储过程必须快速高效。比如,医生在计算机上调阅影像时,最好把等待的时间控制在几秒钟之内,如果调一张片子要等上几分钟,医生肯定无法忍受,电子病历系统的应用效果势必大打折扣。 四是价格低。由于技术的进步和应用的普及,各种存储介质的成本仍在不断降低,但是,电子病历对于存储系统的快速增容压力,势必导致医院存储系统投资的快速上升。医院对于存储的投入,肯定是希望控制在自身可承受的范围内,并且要凸显相比以往纸介质存储病历的成本优势。 五是周期长。按照卫生行业的相关行政法规,病人的信息资料保留的周期要足够长,至少几十年。而按照全生命周期的居民健康档案的要求,一些基本数据要求保存更长的年限。 近几年,存储技术发展变化很快。技术的发展使得电子病历的信息存储体系也在发生变化。比如,5年前,存储方式分为紧急在线、近线、离线等方式,存储体系有三、四级之分。当时离线的存储还要考虑磁带库、光盘库这些方式;现在,存储体系基本上就是一级或者两级,存储方式通常是在线和近线,而不会再去考虑磁带库或者光盘库这样离线的方式。技术的进步,使得磁盘联机存储已经成为可能。 分层应对的基本思路 根据医院的实际应用状况,我们可以将存储系统分为三个层次:最底层是存储物理层,即磁盘阵列,如:SAN阵列、NAS阵列、DAS阵列等。 中间层是存储管理层,包括备份、迁移、虚拟化等存储管理系统,负责管理存储物理设备,构建一个对应用系统透明的存储系统。 最上层是存储应用层,由应用系统对存储设备进行配置和使用。比如:数据备份可以在应用层实现,依靠应用层的软件对数据进行备份。 之所以把存储系统分为三层,就是要从不同层次去解决医院信息存储面临的挑战。也就是说,对于同一类挑战,我们可以从不同的层次考虑综合解决方案。比如:对于数据备份的问题,既可以从数据管理层寻找解决之道,也可以从应用层加以解决;对于容量的挑战,既可以通过扩充同一阵列的磁盘来解决,也可以通过扩充不同的阵列,然后从应用层配置入手加以解决,还可以通过云计算在管理层加以解决。 现在,存储管理发展的趋势是,逐渐把一些管理的功能从上层向底层迁移,让各种应用不用感知相应的信息存储细节,比如是怎么存的、存放在何地。总之,上述挑战其实是可以从不同层次解决的。

  我们先理解传统的web或移动app如何与存储交互。每当用户登录到app时,app从远程存储器中获取用户数据并将其显示给用户。所有复杂的计算都运行在云服务器上,而不是客户端上,客户端充当一个简易的显示终端。 下面是两个虚构角色Alice和Bob与传统web/移动app交互的例子。 假设我们有两个用户Alice和Bob。他们都有 App:Whatsapp,Facebook 或者 Snapshot。他们与App的提供者交互。这些App基本上运行SQL或者其他数据库为用户提供服务。当Alice想要使用即时通讯应用与Bob交互时,Alice将消息发送给服务提供者,而服务提供者将消息发送给Bob。 例如,Alice首先向存储服务器发送信息“Hi”,然后存储服务器将信息发送给Bob。交互路径是 Alice→存储服务器→Bob,Alice←→Bob之间没有直接路径。这是个中心化的过程,服务提供者代表Alice和Bob传递数据,并控制如何共享数据。Alice和Bob都是通过查询中新心服务器来查找彼此的消息。服务提供者总是信任的唯一来源。 中心化存储带来的问题 1.读取写入数据与用户身份标识没有严格关联。 不能保证Bob收到的消息确实来自于Alice,或者消息是篡改的。而且,这些大公司也并不是免费提供服务的。他们向广告商出售用户数据,从用户数据中牟利。这样,他们可以更好地锁定潜在客户。在某些情况下,他们的做法是违法的:德国一家法院本月刚刚裁定,Facebook非法收集数据,违反了消费者相关的法律。 2. 用户不能选择不同的存储提供者 ,只有app才能选择存储器以及把用户数据保存在什么位置 3.用户无法控制谁查看他们的数据,存储器总是可以查看他们的数据 Blockstack 如何解决中心化存储问题 以便使用户能够控制自己的数据,并严格地将自己的数据与用户身份标识关联起来。Blockstack提供了去中心化存储系统(Gaia)和区块链命名系统(blockchain naming system即BNS)。用户可以使用BNS提供的数字身份登录到blockstack App。用户数据将与用户公钥强关联。App将代表用户读写数据到Gaia hub(当且仅当用户允许时)。所有用户数据将被传输到他们的Gaia hub。Gaia hub可以由用户自己拥有,也可以使用blockstack提供的默认存储空间。blockstack 在默认情况下,hub用于存储由用户的公钥加密的用户数据。这样,存储器只能看到加密好的数据块。 介绍 Gaia Gaia是由完全由用户拥有的存储,用户决定谁能看到它,并将其写入存储。他们可以随时更改存储器。它是基于驱动程序模型构建的分布式高性能存储系统,支持许多存储服务。它是基于驱动程序模型构建的分布式高性能存储系统,支持许多存储服务。只需做很少的工作,开发人员就可以通过Gaia为Dropbox、azure、S3 实现存储。 Gaia vs IPFS:Gaia和IPFS的主要区别在于,Gaia用户对他们的数据的控制权,但在IPFS中有一个开放的网络,你的数据被放置在不同的人的设备上。 Blockstack app 如何存储数据以及用户如何控制自己的数据? 假设现在Alice正在使用一个blockstack 消息App。她使用自己的Gaia服务和她自己的公钥进行交互。Bob有相同的App。Alice和Bob都想和对方交流。为了相互通信,Alice 的 Gaia服务和Bob 的Gaia服务之间必须有读/写路径。 问题出现了,Blockstack App如何与Gaia存储交互,以及Gaia如何为用户提供全面控制? 用户和存储后端都定义了URL。Blockstack App定义了用户存储的URL路径。它根据用户从不同的存储器进行读写,这种方式允许用户对数据的控制。查找路径允许用户控制和存储他们的数据。 Blockstack App 如何在 Gaia 中查找数据? 这个过程分 4 步: 1.在虚拟链中查找名称以获得(名称、散列)对 2.将用户名解析为数据(通过BNS和Atlas网络控制),以获得相应的区域文件 3.从zonefile中发现存储后端URI,并查找连接到存储后端的URI 4. 从Gaia服务中获取数据 解释 App将给定的用户名解析为某些数据。假设我们有一个用户sidra.id。App将使用blockstack.js 程序库中的Blockstack BNS。Atlas网络获取根文件(区域文件),这个文件定义很多关于名称的信息。它还将提供存储 App数据的URL。 一旦App完成了对 App根文件 的查找。申请者将能够获得更具体的数据。假设想查找文件foo.json。然后,唯一的要求是执行一个正常的URL获取。最后的设置是在Gaia规范中定义的。 如何更改 Gaia的储存器? 在系统中,如果用户想要更改正在运行的Gaia储存器。因为用户拥有自己的用户名,所以他们可以很容易地将不同的数据与他们的用户名相关联,这允许他们选择不同的App路由。这最终允许他们更改App执行这些查找的方式。查找定义了数据的控制,只要用户能够控制数据的查找就控制了数据。 Gaia 接口 Gaia是一个存储后端,它提供了一个简单的接口。因此,App可以像普通的post、get和put请求工作一样进行读写。Gaia定义了三种路径: 1. PUT/store/《public-key-hash》/《file-name》 通过App代表用户向Gaia服务写入数据 2. GET/store/《public-key-hash》/《file-name》从公钥哈希定义的用户中读取文件 写一个 Gaia hub Blockstack App代表用户编写,例如,app调用PUT请求将一些数据提交到Gaia服务,并提供和验证头,就像公钥签名文本一样。Gaia服务将验证此App实际上被授权向用户Gaia写入数据。 从 Gaia 中读取数据 1. 获取zone文件和数据 2. 验证zonefile hash 是否匹配用户公钥 结论 Gaia是Blokckstack App的存储后端。它提供了用户拥有自己数据的能力,但是存储的数据仍然依赖于传统的DNS服务和复杂的云存储。它还将大多数用户设备无法处理的计算负载强加给用户。对于去中心化的互联网来说,用户隐私还有很长的路要走。大多数用户还没有为这种变化做好准备。DApp需要对用户友好,并使其他人做的工作更少才能成功。

  根据IDC统计数据,中国互联网目前每分钟处理第三方支付高达2.9亿人民币,在线万人民币,移动互联网支付消费超过100TB,发送超过3000万条微信消息。IDC预测,2024年的总数据预计将达到全球的175ZB。【ZB(泽字节) 1ZB=10亿TB=1万亿GB】 四块小百科 国际数据公司(IDC)International Data CorporaTIon是全球首屈一指的信息技术,电信和消费技术市场的市场情报,咨询服务和活动的提供商。IDC在全球拥有1,100多名分析师,向110多个国家的技术领域和行业机遇和趋势提供全球,区域和本地专业知识。IDC的分析和洞见可帮助IT专业人员,业务主管和投资社区基于事实制定技术决策,并实现其关键业务目标。IDC成立于1964年,是国际数据集团(IDG)的全资子公司,国际数据集团是全球领先的媒体,数据和营销服务公司,致力于吸引最具影响力的科技产品买家。 当今数据革命 互联网的出现引发了巨大的数据革命。 科学技术的发展为人类带来了无限的可能性,但也给数据存储带来了前所未有的压力。 集中式数据存储的成本因其较长的部署周期,变化快速,大量基础设施资本投资,高管理成本,频繁的设备升级和持续的运营成本而保持较高水平。 集中式数据中心的性质将不可避免地带来重大的安全性和可靠性风险。用户的技术水平有限,因此上传到数据中心的大部分数据都没有得到安全处理,导致数据隐私和数据安全性不足。此外,数据中心的集中化可以与软件故障显着相关,也就是说,大量的软件和硬件引起的问题可以在短时间内同时发生。很难采用有效的冗余技术来完全覆盖这些相关故障。 Memo Labs - 去中心化存储系统 分布式存储作为下一代云存储,目标是将存储服务将从“巨头说了算”到“大家说了算”。除了大家熟悉的IPFS(星际文件系统)外,分布式存储的发展势不可挡,越来越多的研究团队投入到去中心化存储的研发中,颇有百家争鸣的繁荣局面。其中,Memo Labs(备忘录实验室)也是其中之一。 基于上述现实,Memo Labs(备忘录实验室)是一个去中心化存储系统,旨在解决集中式数据存储中的问题,并满足未来Internet应用程序的数据存储需求。它采用区块链技术来组织和管理现成但经常被忽视的廉价边缘存储设备,以向全球用户社区提供高度可用的数据存储服务。 Memo Labs仅存储区块链中存储系统的最关键数据,例如身份信息,智能合约信息等。其余数据存储在普通的边缘设备中。将使用更简洁和有效的技术来同时确保存储数据和边缘存储设备的安全性和可靠性,从而提高存储系统的成本性能并确保存储可用性,可靠性,隐私性,完整性和安全性。 备忘录实验室是如何运作的? 用户通过基于区块链的智能合约从Memo Labs购买存储服务。交易收入将分为以下四类:租用边缘存储设备,存储在边缘存储设备上的数据的管理和维护,基于区块链的交易处理以及Memo Labs服务质量保证。具体来说,用户基于存储服务的可用性以及所消耗的时间和存储量来支付服务费。服务提供商(边缘设备提供商)的收入根据提供的存储可用性以及提供的时间和存储量进行分配。 分布式存储易于扩展和管理。分布式存储由于其低成本,高硬件灵活性和快速集成能力而越来越受到不同行业用户的青睐。这些因素对于正在进行数字化转型的企业非常重要。与其他分布式存储项目不同,Memo Labs解决了诸多难题,成功地为一般消费提供可行且创新的去中心化存储系统。Memo Labs将在数据革命的新时代引领数字存储转型。 来源: 四块云科技

  存储非结构化数据是存储系统的主要挑战之一,大数据、人工智能、5G等技术的进步正在产生大量的必须进行管理、存储和分析的数据,这为存储系统带来了许多挑战。 当然,处理非结构化数据并非是一个“世纪难题”,越来越多的提供商正在兴起,帮助企业满足处理大量数据的需求。存储技术也在不断发展,有了正确的存储系统和实践方法,就可以有效地处理非结构化数据。 下面,我们将对关于存储非结构化数据的五个常见问题进行解析。从分解这些问题所带来的挑战,到哪种系统最适合存储它,希望本文能够对消除您对于存储非结构化数据的困惑,并帮助您的组织最大限度地利用这些数据。 什么是非结构化数据? 顾名思义,非结构化数据不遵循传统结构,比如金融系统和业务应用程序中的数据。虽然结构化数据适合于数据库等严格的格式,但非结构化数据更自由。非结构化数据包括图像、文本文件、传感器数据和电子邮件等等。 这些文件的非结构化特性有其好处,比如允许分析团队在不首先标准化数据的情况下处理数据,这可能会带来更全面的分析。机器学习和人工智能的进步正在使非结构化数据的标记和分类变得更容易,这样信息就更容易访问,排序也不那么困难。 存储非结构化数据涉及的最大问题是什么? “令人生畏”这个词,也许可以用来描述大量的非结构化数据。非结构化数据构成了今天产生的大部分数据,而且数量很多。非结构化数据存储的三个最大障碍是容量、多样性和价值。 因为非结构化数据是由音频、视频、图片甚至社交媒体数据等文件组成的,所以很容易看出为什么容量是个挑战。幸运的是,在非结构化数据存储领域有很多供应商,包括Dell EMC、Pure Storage、Scality和Red Hat等等。涉及到大量的数据类型,如果处理不当,多样性可能会带来安全问题。由于存储了如此多的数据,数据的类型——包括个人身份信息、信用卡号码和社会安全号码——可能没有被考虑在内。 类似地,当处理这么多数据时,数据的值可能会在混乱中丢失。在非结构化数据中可以找到价值,但是利用这些信息可能很困难。如NetApp这样的供应商提供的产品可以帮助您有效地对数据进行排序,并注意其中包含的内容。 什么系统最适合存储非结构化数据? 当涉及到非结构化数据存储时,NAS和对象存储都有各自的优点。NAS是一种传统的、可靠的存储系统,它的层次结构和有组织的格式使文件易于分类和排序。NAS速度快、用户友好且得到广泛支持。然而,NAS缺乏可伸缩性,至少与对象存储相比是这样。 对象存储系统不使用严格的格式,而是使用元数据来描述数据,并根据属性(如名称、创建日期和位置)对数据进行排序。对象存储是高度可伸缩的,这使得增加容量变得很容易。然而,对象存储系统更可能缺乏性能。虽然看起来对象存储更有优势,但是这两种存储系统各有优缺点。 闪存呢? 如果您希望提高存储系统的性能,那么投资闪存来帮助处理非结构化数据可能是值得的。闪存成本继续下降,使其替代硬盘成为更多工作负载的可行选择。由于对象存储难以提高性能,使用混合或全闪存可以显著提高速度。 随着性能的提高,基于闪存的SSD消耗更少的电量,占用更少的空间。然而,尽管价格在下降,闪存仍然是一个昂贵的选择。在将闪存添加到非结构化数据存储策略之前,请评估您的预算,并确保这是 来源:搜狐

  WDC西数公司今天突然宣布退出存储系统市场,将旗下的IntelliFlash业务出售给了DataDirect Networks(简称DDN)公司。此外另一部分存储系统业务ActiveScale也将寻求出售。 西数退出存储系统市场?是,不过这里说的存储系统并不是普通玩家理解的闪存、硬盘之类的,这部分依然是西数的核心业务,而西数不干了的存储系统业务实际上是存储系统阵列,换句话说西数还是决定自己当个基础的元件供应商,不再自己做存储系统阵列卖给其他公司了。 即便如此,这样的决定还是让很多人意外,因为西数公司的IntelliFlash业务是2017年9月收购Tegile Systems闪存公司时才获得的,刚刚2年时间就卖掉了,实在有点不寻常,这要么是因为当初收购Tegile Systems闪存公司不是看重这部分业务,要么就是西数觉得存储系统业务玩不转,索性卖掉。 存储系统市场现在倒也不是夕阳产业,在存储系统、高性能计算、数据中心等领域很火,而且接手IntelliFlash业务的DDN公司这两年风头正劲,一年多来先后收购了多家存储系统公司或者业务,包括Intel公司的Lustre业务,还有混合阵列厂商Tintri、软件定义存储厂商Nexenta,现在又拿下了西数的IntelliFlash业务。 西数及DDN都没有公布具体的交易金额,预计在2020财年Q3季度中会产生每股0.2美元的非GAAP收益,不过这也会带来重组及其他费用,暂时还无法估计。

  基于SD2300的定时采集存储系统设计随着科技的高速发展,现代工业测控领域的很多应用中都需要实现大量数据的定时采集存储。笔者以为海流计设计的海流数据采集存储接口电路为例,介绍一种定时采集存储系统的工作原理及其实现方法。 1 总体结构 在很多情况下,尤其是恶劣的工作环境下,高性能的单片机和大容量的Flash存储器是数据采集存储系统的最佳选择,本文介绍的系统也是基于这样的考虑。系统硬件结构并不复杂,包括高性能单片机C8051F021、实时时钟芯片SD2300、大容量Flash存储器K9G8G08及其外围电路,如图1所示。工作原理也较为简单,通过串口将单片机C8051F021与海流计相连,通过对单片机的编程实现对海流计的控制和使用。同时,为了实现定时采集和数据存储的功能,还需将实时时钟芯片SD2300和大容量Flash存储器K9G8G08的相应引脚与C8051F021的GPIO相连。SD2300通过发送定时中断使得C8051F021在预定时刻通过串口采集若干组流速和流向数据,然后将其存储在K9G8G08中。 2 硬件设计 2.1 高性能单片机C8051F021 C8051F021单片机是集成在一块芯片上的混合信号系统级单片机。芯片上有64位数字I/O。C8051F021单片机具有片内看门狗定时器、VDD 监视器和时钟发生器,可以说是真正的、可独立工作的、完整的SoC(片上系统)。片上所有的模拟和数字设备都可以使能或关闭,也可以由用户设置。片内的 Flash存储器可以在电路(即由用户程序在运行时)编程(读写),为用户提供了非挥发性存储器,并允许现场更新8051程序。 2.2 SD2300与C8051F021的硬件接口设计 SD2300是深圳市兴威帆电子技术有限公司开发的一种具有内置晶振、两线式串行接口的高精度实时时钟芯片。较SD2000而言,SD2300具有更宽的定时范围、更多的周期性中断选择,并增加了数字精度调整寄存器、30s时间调整和晶振停振检测等功能。最显著的改动是对时钟数据/寄存器的访问由通过不同命令字改为地址直接寻址,使得芯片的使用更加灵活,并提高了程序编写的可读性。 SD2300的接口为I2C总线C总线接口的单片机,只需将SD2300的SCL、SDA脚与单片机的SCL、SDA脚相连;对于没有 I2C总线接口的单片机,可以用通用I/O口来模拟I2C总线C总线的时序同步信号;PO.7模拟SDA,实现I2C总线的串行数据输入/输出。图2中的INTRA、INTRB为定时中断输出,SDA和SCL为时钟电路的串行时钟脚, SDAE和SCLE为E2PROM的串行时钟脚。 2.3 K9G8G08与C8051F021的硬件接口设计 K9G8G08容量为8 Gb(8 858 370 048位),包含524 288行(页)和2 112×8列。在列地址2 048~2 111处有备用的64列存储单元。2 112字节的数据寄存器与存储器阵列相连,用来为在页读或页编程操作时I/O端口和存储阵列间的数据传输服务。存储器阵列由32个存储单元串行连接在一起,构成了一个NAND结构。每32个存储单元处于不同的页中。一个存储单元包括2位数据。一个块由2个NAND结构串组成,总共包含1 081 344个NAND结构。编程和读操作均以页为单位,而擦除操作以块为单位。存储器阵列包含4 096个256 KB的可擦除块。K9G8G08采用8个I/O引脚的多次复用方案。这就使得其外部引脚数显著减少,并且可以不改变现有系统的板级设计而进行系统升级。指令、地址和数据通过在CE为低电平时把WE引脚拉低而写入I/O引脚,在丽的上升沿被锁存。CLE和ALE通过I/O引脚分别被用在指令和地址的多路传输中。一些指令需要1个总线周期,例如重启指令、读状态指令等;另一些指令则需要2个周期,例如页读、块擦除和页编程操作,一个周期用来设置,另一个周期用来执行。1 Gb的物理地址空问需要30位的地址,5个周期来寻址(2个列地址,3个行地址)。页读和页编程操作在相应的指令后需要同样的5个地址周期。而在一个块擦除操作中,只需要3个行地址。因此,可将C8051F021的P2口直接与这8根I/O连接,其他控制引脚接C8051F021、的相应引脚,如图3所示。K9G8G08通过CLE和ALE信号线实现I/O口上指令和地址的复用。指令、地址和数据都通过拉低WE和CE从I/O口写入。 3 软件设计 3.1 系统软件设计 系统软件的设计流程如图4所示。首先完成系统的初始化工作,包括C8051F021的初始化和SD2300的定时中断设置,然后系统进入等待状态。待到达预定时刻后,SD2300发出定时中断,使C8051F021进入中断处理程序,进行数据采集和存储。存储完毕,系统再次进入等待状态,等待下一次定时中断的到来。 3.2 SD2300的软件接口设计 SD2300的I2C接口与C8051F021的GPIO相连,通过GPIO来模拟I2C,编程简单,操作方便。SD2300的访问控制通过寄存器直接寻址实现,其内部的寄存器如表1所列。 SD2300通过两线式串行接口方式接收各种命令并读写数据。下面具体介绍两线式串行接口方式。 ①开始条件:当SCL处于高电平时,SDA由高电平变成低电平构成一个开始条件。对SD2300的所有操作均必须由开始条件开始。 ②停止条件:当SCL处于高电平时,SDA由低电平变成高电平构成一个停止条件。此时SD2300所有的操作均停止,系统进入待机状态。 ③数据传输:当SCL为低电平,且SDA电平变化时,数据由C8051F021传输给SD2300;当SCL为高电平,且SDA电平不变时, C8051F021读取SD2300 E2PROM发送来的数据;当SCL为高电平,且SDA电平变化时,SD2300收到一个开始或停止条件。 ④确认:数据传输以8位序列进行。SD2300在第9个时钟周期时将SDA置位为低电平,即送出一个确认信号,标明数据被其收到。 鉴于篇幅所限,仅以SD2300的设定开始采集时间程序为例,介绍一下SD2300的软件接口编写。 3.3 K9G8G08的软件接口设计 相比于三星公司的Flash存储器KM29U128T,K9G8G08不仅在容量上得到了极大的提高,操作的多样性和灵活性也有显著改进。例如,支持一页内的随机数据读写,并提供了一种特殊的Two-Plane页编程操作,可以支持两页的同时写入,其操作指令如表2所列。 4 总结 笔者为海流计设计的数据定时采集存储系统,经过反复实验,能够按照预定时刻准时进行数据采集工作,数据存储完整准确,整个系统工作稳定可靠。该系统的设计为相关应用提供了参考。

  电池备份系统的精确电池电量监测需要加以特别考虑。使用TI带阻抗追踪?技术的电池电量计具有明显的优势,其在电池老化时并不要求电池组完全放电来完成自动记忆(计算电量)。本文讨论在备份应用中完成一次正确的电池自动记忆周期的不同实施方法和技巧。另外,我们还将对一个老化电池组容量和阻抗改变的案例研究进行回顾。TI的阻抗追踪算法利用电池的电压、电流和阻抗测量结果,来精确地计算电池组的剩余电池容量及运行时间。最精确的电池电量监测要求正确选择电池的具体化学性质。就本文而言,一共有六种不同类别的化学性质,每种类别又有数种可选项。在确定电池备份系统的电池老化程度时,主要问题是(1)电池的最大化学容量(Qmax),其单位为毫安-小时(mAh),以及(2)电池的实际测得阻抗(R_a表值),其将根据负载和温度决定真实的电池运行时间。最值得注意的是,高温将对Qmax和内部电池阻抗产生不利影响。低压(标准4.2-V电池为3.9V和4.1V之间)下对电池充电和储存会延长其使用寿命,但这样做的代价是更短的运行时间。以前的一些电池电量监测技术要求电池完全放电来更新容量信息。阻抗追踪技术消除了这种完全放电要求,取而代之的是使用两个松驰电压测量点来更新Qmax。在默认固件中,一般是在电池充电状态(SOC)变化约40%前后执行这些电压测量。利用TI的改进版固件,该SOC范围可以降至10%,以用于“浅”放电。降低Qmax更新的SOC范围会影响电池电量监测的精确度;SOC范围使用越多,精确度越高。需要根据电池化学性质,来在规定电压范围内执行两次松驰电压测量。若想查看根据电池化学性质确定的不合格Qmax更新电压范围Excel?文件,请访问表1为该文件的一个摘录。如表所示,如果化学ID为0100,则不允许Qmax-更新电压测量位于3737和3800mV之间,因为该SOC的电压分布平坦。这一不合格的电压范围基于对至少一个小时休眠期之后电池降电压的测量。在大于C/10负载的放电期间,会执行阻抗测量和更新。(“C放电率”评定是基于电池容量得出的。如果3s2p电池组具有4400mAh的设计容量,则C/10放电率为440mA。这种情况下,安全放电率为500mA。)为了存储不同SOC值的变化电阻,我们使用了15个网格点。如果一个网格点被重新计算,则所有后续网格点都要做相应修改。需要进行超过500秒的放电,以避免瞬态效应和电阻值失真。如何开始一个Qmax电池自动记忆周期TI拥有显示状态并允许控制“阻抗追踪”电量计参数的评估软件。确认电池电压在不合格范围以外后,可向该电量计发送一条“重置”命令,设置R_DIS位,并清除VOK位。电量计完成正确的OCV测量以后,R_DIS位将会被清除。现在,可以开始电池充电或者放电,其将在数秒时间内设置VOK位。利用针对10%浅SOC变化设置的固件,可允许充电/放电改变SOC至少15%。停止充电/放电周期以后,允许电池放电(彻底耗尽状态长达5小时)至不合格电压范围以外。VOK位应该清除,其表明第二个有效OCV测量已执行,并且顺利完成了Qmax更新。表1基于电池化学性质的不合格Qmax-更新电压范围下列两个例子介绍了电池备份系统的不同系统实施。示例1无源电池放电在这种结构中,电量计芯片组的有源电流(~375 μA)可用于更长时间的电池放电。根据电池组的具体容量,该时间可以为数月。通过设置“Operation Cfg A”寄存器的SLEEP位为0,可以编程实现让电量计持续保持在主动模式下。另一种方法是使用“Operation Cfg B”数据闪存寄存器中设置的固定位(NR=0)置位/PRES GPI。利用针对Qmax更新浅放电(例如:20%)改进的固件,允许电池组放电至其容量的75%,然后再将电池充电至满电量。Qmax参数可相应得到的更新。请注意,这种循环周期期间,只有Qmax值而非电池阻抗(R_a表值)获得更新。我们假设在充电结束时允许有数小时的休眠,以进行第二个松驰电压测量。示例2:有源电池放电在这种结构中,系统的放电电阻可用于有源地对电池放电。这应由电池组内部或者系统外置的主处理器来控制。如前所述,阻抗网格点更新要求500秒钟C/10以上的放电电流。即使10%最小放电要求应用于Qmax更新,理想情况下电池组也应通过两个阻抗网格点更新获得放电。这些都发生在约11% SOC间隔的放电期间(即89%、78%、63%、52%等)。这种情况下,100%到75%电量的放电便已足够。如果由于持久性原因,在SOC位于80%时存储电池电量,则在25%放电内便会出现两次阻抗网格点更新。正确的Qmax更新仅发生在被充电或放电分隔的两次连续松驰电压测量完成之后(假设两次测量均位于指定化学ID的不合格电压范围以外)。因此,在电池组被有源地放电至其电量的75%以后,便要求数小时的休息,具体情况取决于SOC。(根据不同的电池化学性质,半充电状态要求长达3.5小时,而完全放电状态则要求长达5小时。)案例研究微太阳科技公司(Microsun Technologies)的3s4p 8.8-Ah电池组具有许多使用2006年6月生产的bq20z80芯片组的LGDS218650电池,我们通过它来研究长期蓄电效应。电池组在没有充放电循环的情况下,以约45%的电量在室温下存放两年。重要参数为Qmax变化和电池阻抗变化,以及剩余电量和运行时间计算的精确度。这些电池的估计自放电低于每年4%。3Ω的恒定电阻负载用于电池组放电(相当于约3.5A放电率)。Qmax变化和阻抗值变化分别显示在表2(下一页)和图1中。平均而言,Qmax降低3%,而电池阻抗增加35%。同这些电池变化一样,两年休眠期以后的初始放电周期精确度大于99%;特别是,达到终止电压时报告了67 mAh的电量(67 mAh/8819 Qmax = 0.00761,即0.761%的误差)。图1随时间变化而变化的电池阻抗表2样品电池组放电前后的Qmax和电池阻抗值

  1引言 嵌入式系统由嵌入式硬件和固化在硬件平台中的嵌入式软件组成。传统的小规模嵌入式系统,软件多采用前后台的方法,通常应用于实时性要求不高的简单场合;对于复杂的应用场合,较为普遍的做法是给系统配上嵌入式实时操作系统(RTOS),这样不仅能够使系统具有良好的实时性能,降低软件编制的工作量,还可以提高整个系统的稳定性。此外,为了简化用户程序,系统通常要提供一些必要的库函数供用户调用。同前后台系统相比,这种实时嵌入式系统增加了系统存储空间的开销。Intel 8051系列及各种兼容的单片机因其极高的性价比、丰富的库函数和长期的技术积累等背景而被广泛应用于各种嵌入式领域中。受传统单片机寻址空间的限制,嵌入式应用中经常需要进行存储空间扩展。本文借鉴传统计算机系统设计中的虚拟存储技术,以8051单片机为例提出一种采用页面分组和虚拟接口技术扩展存储空间的方法。本方法与Keil C编译器具有良好的兼容性。 2 存储系统的组织 2.1 虚拟存储系统 计算机系统中常采用虚拟存储技术来扩展存储系统容量,页式虚拟存储器是常用的一种组织方法。在这种方法下,整个虚拟地址空间和主存空间均被分成容量相等的若干页,地址变换机构(通常是一个快速地址变换表)建立了虚拟空间到主存空间虚页到实页的映射。页式存储器组织关系如图1。 虚拟存储系统利用计算机CPU中的一组寄存器堆作为页表基址寄存器,如图1(b)所示,它与页表一起给出用户程序地址。实际计算机系统的页式虚拟存储要比这复杂得多,还需考虑未命中时的外部地址变换以及页面替换算法,然而在嵌入式系统中这些都可以简化乃至省去。 2.2 单片机嵌入式系统程序存储区扩展 受虚拟存储系统启发,我们把上述方法作了一些修改以应用于嵌入式系统中。由于系统设计选用的外部程序存储器容量为256k,而一般单片机(如 8051系列)的寻址空间为64k,为简单起见,以64k为一页,将256k虚拟地址分为4页映射到单片机的64k空间。嵌入式系统中地址变换机构可被简化:单片机没有专用的页表基址寄存器,可以通过额外的端口线等)作为基址指定不同的页面,页表查询可用一个跳转表实现。然而页面切换前后必须保证能够正确访问到跳转表,因此所有64k页面都需要有一个完全相同的代码段用来存放跳转表和中断矢量等公共资源。 为提高存储器利用率可采用图2所示的结构,其中公共段中存放了高32k段之间相互调用所需要 的跳转表。各段相互调用之前应先跳转到公共段,执行页面切换后再跳转到被调用程序的入口,这就实现了18位虚拟地址到16位主存地址的变换。不妨以P1.0,P1.1,P1.2作为页面基址来指定不同的页,相应的跳转表程序结构如下: ADDR:CLR EA ;关中断 SETB/CLR P1.0 ;切换页面 SETB/CLR P1.1 SETB/CLR P1.2 SETB EA ;开中断 JMP REAL_ADDR ;跳转 在公共段(256k存储芯片的低32k)中存放操作系统和提供给用户的其他库函数,其他各段用来存放嵌入式系统的用户程序。采用图2结构的单片机与存储器接口原理图如图3所示。其中A0~A15地址线接法与普通存储器扩展方法相同。 以上考虑了复位时页面应切换到公共代码区。 Keil C51编译器是单片机开发应用中非常流行的一种高效编译器,它支持上述页面分组技术。 2.3 单片机嵌入式系统数据存储区扩展 嵌入式系统中引入操作系统需要增加一定的数据存储器开销,必要时仍可以采用分页技术扩展数据存储区容量。 引入操作系统以后,数据区有两种组织方法,比较简单的一种方法是操作系统与用户程序共用一个数据区,编译器将整个程序一起编译,不必区分是系统程序还是用户程序。但这样对用户来说操作系统变得不透明了,而且不良的用户程序可能会破坏系统的数据区,导致整个系统崩溃。 相对应的另一种方法是给操作系统与用户程序分别分配独立的数据区,譬如将128k 数据存储器给操作系统和用户程序各分配64k。不幸地是,当操作系统与用户程序一起编译时,编译器会自动给它们分配不同的地址,这样即使存储器物理上是分开的,操作系统与用户程序的数据区还是无法地址复用,这极大地浪费了地址空间;而且对传统的单片机, Keil C 编译器最大只支持64k数据区,幸运地是,这个矛盾可以通过采用虚拟接口的方法加以解决。 为此,将公共代码段中的程序单独编译,并且在链接、定位目标代码时,给操作系统和公共库函数的每个函数在0x0000~0x7FFFH内分别指定一个固定的首地址。鉴于用户程序可能调用这些函数,需要为这些函数分别编写一个相同类型的同名伪函数,每个伪函数仅包含一条到真实函数(入口地址已知)的转移指令,所有这些函数都存放在一个被称为虚拟接口的头文件中。虚拟接口文件与用户程序一起编译,完成用户程序与操作系统两次编译的接口。显然这种方法仅占用了用户区的极少量代码空间,而丝毫没有浪费用户数据区,同时又实现了地址复用。 公共代码段和操作系统的数据区特殊的对应关系(见图4),很容易通过P2端口线来指定。由单片机外部程序区访问时序(图 5)可知,PSEN的上升沿后数据总线上开始出现指令或指令操作数,此时的地址线指示当前访问的是公共代码段(对应数据区高64k)还是其他程序段(对应数据区低64k),因此在PSEN上升沿锁存地址线,用它可以选择不同的数据存储器空间。 3 存储系统的性能分析 本文基于虚拟存储系统思想实现了嵌入式系统中大容量存储器的扩展。不难看出系统的扩展余地受端口线的限制。由于在同一块芯片中构造图2所示的结构,需要多使用一根端口线口可以将系统的程序虚拟空间扩展至8M字节。数据存储区扩展的最大容量还与程序在编译时所被分成块的数目有关,最大可达16M字节,这在单片机嵌入式系统中已经是足够大了。 程序在调用不同页面的函数时需要额外的软件切换周期,频繁的页面切换会降低系统的性能,因此编译时应仔细选择函数,尽可能将相关的函数分配在同一页中。 数据存储区切换是由硬件实现的,页面切换并不降低系统性能。由于操作系统与用户程序数据区相互独立,对用户来说整个64k空间都是可用的,这就增加了操作系统的透明性。 4结论 嵌入式系统由于它的专用性和特殊性,系统的软硬件设计都与传统的计算机系统设计方法有所不同。但进行嵌入式系统设计时仍然很有必要借鉴传统计算机系统体系结构成熟的设计方法,“量体裁衣”为我所用。作者在进行嵌入式平台设计时借鉴了传统计算机虚拟存储思想来扩展存储系统,并在实际项目中得以应用,证明这种方法是非常有效的。

  摘 要: 一种独立式多分辨率VGA/DVI压缩存储系统,该系统支持VGA/DVI输入,同时支持SVGA、XGA、SXGA、UXGA、1080p等任意分辨率图像的连续压缩和存储。在100 MHz时钟频率下,系统可以对图像SXGA和UXGA实时压缩为(25帧/s)和(17帧/s)。实验表明,在不同码率下,系统的单帧图像压缩性能与JPEG2000标准近似,PSNR值优于JPEG标准。关键词: 小波变换;多分辨率;FPGA;图像压缩 随着计算机应用的快速普及,视频图像的压缩存储在信息记录和安防监控等领域起着重要作用。但是,目前市场上的多数图像压缩系统很难支持多种分辨率或者高分辨率图像的实时压缩,如ADV212[1]难以满足UXGA(1 600×1 200)或更高分辨率1080p等的应用场合。此外,市场上也存在一些基于DSP的解决方案,它们多采用FPGA+DSP架构对图像进行压缩。此类系统的最大缺点在于DSP的数据接口不够灵活,加上DSP的并行度不高,因此大大限制了其在高分辨率图像压缩方面的应用。所以,研究一套支持多种分辨率以及高分辨率的视频图像压缩和存储系统具有重要的现实意义。 基于上述需求,开发了一套基于双FPGA+ARM架构的独立式多分辨率VGA/GVI压缩和存储系统。该系统支持DVI/VGA接口输入,并支持SVGA、XGA、SXGA、UXGA、1080p等任意分辨率的图像压缩和存储,同时能做到音视频同步。另外,该系统采用了双FPGA+ARM架构,提高了系统的灵活性及平台可升级性,拓宽了其应用场合。 本文主要介绍独立式多分辨率VGA/DVI图像压缩存储系统的核心架构,并给出系统的性能。1 系统架构与实现 该系统的整体架构如图1所示。系统采用了双FPGA+ARM的架构,主要包括四部分:图像前端接口电路、预处理模块、图像压缩模块和管理模块。它同时支持VGA和DVI图像源输入,图像源的缓存或部分运算的中间结果通过Flash和外部存储器实现。这里主要介绍该系统中涉及到前端预处理模块和图像压缩核心模块。 图1中左面一片FPGA主要完成前端预处理,如分辨率检测、色彩转换和图像分析等功能;右面一片FPGA主要用来实现图像实时压缩;ARM对系统进行管理,如压缩后码流管理、网络管理和音频录制等。1.1 前端预处理模块 前端接口电路采用AD9888作为前端的视频模数转换器,TI公司推出的TFP403作为DVI接收芯片。前端预处理模块采用Xilinx公司的Virtex4[2]系列的FPGA(XC4VLX40) ,它主要完成的功能是分辨率的检测和色彩空间转换等,如图2所示。1.1.1 分辨率检测 对于标准的VGA接口,不同分辨率下其HSYNC与VSYNC时序不同,系统设计时用一个单独的模块来检测输入端的分辨率。该模块可以通过检测两个相邻VSYNC上升沿间的HSYNC数目来识别VGA信号的分辨率,然后将检测到的分辨率参数送给后端的图像压缩模块,让系统根据对应参数来配置图像采集和图像压缩。1.1.2 色彩转换 标准的VGA接口输出为RGB信号,在进行压缩之前,先对图像进行色彩空间转换,将RGB信号转换为YUV信号。色彩空间转换公式为: 系统实现时采用4:2:2采样模式,FPGA采用定点化处理后,将得到的Y 和UV分量送给后端的编码模块进行编码。1.2 图像压缩部分 在系统设计时,考虑到不同分辨率的图像压缩和后续功能扩展,需要采用硬件资源丰富的FPGA,后端模块采用Xilinx公司的Virtex4系列的FPGA(XC4VLX100)。图像压缩的核心架构如图3所示,它主要涉及图像缓存、图像压缩和码流缓存三部分。1.2.1 图像缓存模块 为了提高系统的处理速度和数据吞吐效率,图像采集模块中采用图4所示的“乒乓操作”缓存图像,即把一帧图像的Y和UV分量缓存到片外的SDRAM1中,同时,系统会从SDRAM2读取另一帧已经缓存的图像到后端的图像压缩模块。这样图像缓存和压缩可以并行处理,提高系统的压缩效率。 系统设计时采用Micron公司16 MB的SDRAM[3],它包含了4个bank。其中,bank0与bank1用来缓存Y分量,bank2与bank3用来缓存UV分量,为了提高读写SDRAM的效率,采用burst读写数据方式,可以减少仲裁操作。1.2.2 图像并行压缩模块 在系统算法设计时,图像变换采用了基于离散小波变换的空间推举算法(SCLA[4]),相对常见的离散小波变换(DWT),SCLA算法的行与列变换同时进行,乘法次数最少,且重建图像的PSNR值更高。编码算法采用改进的无链表零树编码算法(SLC),它融合了多层次零树编码算法(SPIHT[5])和无链表零树编码(LZC[6])的思想,在性能上逼近SPIHT,但更易于硬件实现。 系统在实现架构上采用了图3所示的双通道并行压缩架构,即Y和UV分量的小波变换和编码并行进行,极大地提高了系统的并行度和压缩效率。兼顾数据读取效率和内存考虑,本系统设计时采用了片外SDRAM和片内SRAM结合的方法来缓存小波系数,所以小波变换和编码模块主要由FPGA和2块片外SDRAM协同完成。SCLA算法采用9/7小波的五层分解,其中SDRAM3用来缓存Y通道分解过程中产生的部分小波系数,SDRAM4用来缓存UV通道分解过程中产生的部分小波系数,向SDRAM中读写数据时仍然采用burst方式。SLC算法以一棵小波树为基本单元,且压缩比可自由控制,完成一帧图像所有小波树的编码。1.2.3 码流缓存模块 图3中Y通道和UV通道编码后的码流,需要合理的码流管理机制。在此,为了提高系统的吞吐效率,压缩后的码流缓存也采用2片SDRAM进行“乒乓操作”,即向SDRAM5写一帧码流时,从SDRAM6中读取前一帧压缩后的码流;同理,向SDRAM6写一帧码流时,同时从SDRAM5中读取前一帧缓存的码流,原理与图4类似。2 实验结果与性能 该系统的电路板采用10层板制作工艺,电路板大小30.8 cm×16.7 cm。测试结果表明,当系统工作频率为100 MHz时,可以对分辨率1 280×1 024的图像进行实时压缩(约25帧/s) ,对分辨率1 600×1 200的图像压缩速率为17帧/s,同时也支持其他更高分辨率的压缩。 本系统对分辨率为1 600×1 200的计算机屏幕的PPT文档界面操作过程进行了测试,实验结果表明其压缩比约为25倍,重建PSNR值约为38 dB, 近年来, 视频图像的压缩和存储在信息处理和安防监控等领域起着重要作用。鉴于市场上大多数图像压缩系统很难支持多种分辨率和高分辨率的实时压缩,本文设计了一款双FPGA+ARM架构的独立式多分辨率VGA/DVI图像压缩存储系统。该系统能接收VGA/DVI接口输入,支持SVGA、XGA、SXGA、UXGA、1080p等任意分辨率的连续压缩和存储,并能实现音视频同步。在正常工作频率100 MHz时,可以对SXGA(1 280×1 024)的图像进行实时压缩(25帧/s),对UXGA(1 600×1 200)的图像压缩为17帧/s,且图像重建后的PSNR值要优于JPEG标准,压缩性能与JPEG2000标准近似。另外,该系统设计时采用双FPGA+ARM架构,提高了系统的灵活性和平台可升级性,具有广阔的应用前景。参考文献[1] Analog Devices Corporation.JEPG2000 Video Codec ADV212[EB/OL].[2010-02-26].http:///static/imported-files/data_sheets/ADV212.pdf.[2] Xilinx,Inc.Virtex-4 Family Overview[EB/OL].[2010-02-26].http:///support/documentation/data_sheets/ds112.pdf.[3] Micron Technology,Inc.Synchronous DRAM[EB/OL].[2009-02-24].http:///search/result?txtSearch=MT48LC4M32B2.[4] LIU Leibo,CHEN Ning,MENG Honying.A VLSI architecture of JPEG2000 encoder.IEEE Journal of Solid-State Circuits,2004,39(11):2032-2040.[5] SAID A,PEARLMAN W A.A new fast and efficient image codec based on set partitioning in hierarchical trees.IEEE Trans.CVST,1996,6(3):243-250.[6] LIN Wen kuo,BURGESS N. Listless zerotree coding for color images. Conference Record of the Asilomar Conference on Signals,Systems & Computers,1998(1):231-235.

  基于AVR和CPLD编程的高速数据采集存储系统设计对于一个成型的探测系统而言,通常都是有采集储存部分的,无论是电信号、光信号、声音信号、磁信号等在被探测器接收到后大部分都需要转化为数字信号传给处理器才能完成分析、判断的过程。对于需要高速采集并存储的系统,在基于CPLD、AVR等控制高速ADC、储存等技术的基础上,本文设计低成本、高速采集存储的硬件实现。1 系统总体设计方案系统利用ATmegal62作为主控制器,CPLD用于产生控制时序,二者相结合协调进行数据的采集与传输控制。图1给出其系统总体设计方案框图。数据采集系统的工作原理是:模拟量信号经过传感器后转化成电压量,通过ADC将模拟量转换为数字量,而后进行传输存储和处理。在本系统中,在CPLD和AVR的控制下,将采集到的模拟信号经过A/D器件转换之后,转换结果先缓存到FIFO,再转存到非易失性Flash阵列中,其中FIFO不但可以实现缓存功能,还可以解决A/D转换之后数据位数跟Flash存储器的数据线 采集部分本系统应用的A/D转换器是MAXl308,它具有8通道可编程配置,可接收数字输入分别激活每一路通道;100 ps通道间T/H匹配;转换时间为0.72(单通道),0.9(2通道),1.26(4通道),1.98s(8通道);吞吐率为1 075(单通道),90(2通道),680(4通道),456千次/秒(8通道)。其他特性包括20 MHz T/H输入带宽、并具有内部时钟、内部(+2.5 V)或外部(+2.0~+3.O V)基准,以及低功耗省电模式。1.2 控制与存储部分如图2所示是4个Flash模块组采用流水线(pipeline)操作,使用该方式可以克服Flash写入速度较慢的缺点。Flash存储器的写入有2个阶段:数据加载阶段(通过I/0端口将数据写入页寄存器)和编程阶段(在芯片内部,将页寄存器的数据传输到存储单元)。由于编程阶段是自动进行的,不需要外部系统的干预,控制器可以进行其他事务的处理,如有效块地址的运算等,从而节省系统开销。NAND型Flash存储器的写操作以流水线个Flash模块组,数据加载完后,第1个模块组进入自动编程阶段:再加载第2个Flash模块组,数据加载完后,第2个模块组进入自动编程阶段;然后依次对第3个乃至第4个模块组进行操作,当第4个模块组数据加载完后,第1个存储模块组已经自动编程结束,接着再加载和自动编程形成流水线的工作方式。从整个系统总体效果来看,它一直在进行存储加载数据。2 程序设计与实现编程实现采集部分的功能,采集部分时序图如图3所示。任意选择两条通道进行内部时钟分析,图中为第3通道和第7通道,当控制信号产生低电平时,控制引脚起作用,触发采集功能,同时EOC引脚电平至低。在tCTR段时间后读信号被启动经过tACC的时间后,12位数据将出现在DO-D11引脚上。在整个采集、存储过程中其他通道和通道3、通道7一样,随后将数据存入数据缓存器中。2.1 控制A/D转换程序设计根据控制存储的要求,首先要设计控制A/D转换的状态机,用来确定A/D转换的状态,根据MAXl308工作时序特点而设计的控制A/D转换的状态机转换图如图4所示。实现控制A/D转换的状态机部分主要VHDL程序源代码如下:将程序下载至CPLD中运行调试,经过对电路的调试和测量,控制8通道A/D同时转换的状态机产生的示波器时序波形如图5所示,其中,0、1、2、3、4分别对应的是图3中的CONVST、EOC、EOLC、CS、RD,而第5通道是对FIF0的写信号。从示波器显示的波形图可以看出产生的8个连续的脉冲对应位置完全满足图3所要求的时序要求,也就是说在控制器同时控制8路信号的采集时不会出现时序混乱的情况。由此可知,采用本系统中设计的采集程序可以实现同时采集的要求,并且根据采集的脉冲宽度分析可知该系统能满足采集速度为10 Mb/s的设计要求。2.2 控制Flash存储程序设计4个Flash存储器的流水线所示,对单独的每一片Flash来说每一次存储都是在上一次存储过程中加载完成后进行,而对于由4片Flash存储器组成的整个系统,它一直在加载存储数据,这样可以保证存储速度大于采集速度,从而保证存储过程中不会因单片Flash存储速度慢而造成丢失数据。实现Flash存储的主要程序:在数据加载期间本系统应采用DMA传输控制方式,即:每当FIF0的半满标志信号HF产生一次有效电平时,ATmegal62就启动一次中断,在中断程序中,ATmegal62将产生NAND Flash命令和有效地址,以及启动DMA控制器。一旦DMA控制器启动,ATmegal62就将转入后台进行有效地址的运算等,从而参与数据传输过程,整个数据从FIFO到Flash存储器的传输过程是由CPLD内部编写的DMA控制器控制完成。启动一次DMA控制器传输一页2048个字节的数据,一次中断完成16 K字节的传输。其示波器时序如图6所示:第0,1,2,3通道是FIF0的读数据时序波形,第4通道是Flash的写通道时序波形。3 结论通过使用AVR和CPLD编程,设计实现了一种成本低且可实现10 Mb/s以上并行采集数据率的高速数据采集存储系统。在分析MAXl308特性及转换时序的基础上,设计完成了A/D转换器及其外围电路,并通过调试可知时序稳定。通过VHDL语言实现了采集模块、控制与存储模块和Flash存储功能。在完成硬件连接后调试,试验结果显示,该设计能够实现低成本高速采集,多路同时采集速度大于10 Mb/s采集系统,具有一定的实用价值。

  基于FPGA的多通道同步数据采集存储系统1 引言在现代信号处理系统中,多通道数据采集存储系统广泛应用于各种商用以及工业领域中,特别是在舰上系统、弹上设备及舰上部分系统中,往往产生宽带信号或上升沿下降沿较陡的模拟信号。对这样的模拟信号往往需要将其数字化后传输至计算机进行数值和频谱分析,并给出具体的分析报告。同时,这些信号往往要对一些相关信号同时测量,相关分析得到信号间的相关信息,这就需要同步采集多通道信号,并能准确无误存储。现在绝大多数采集系统,只能循环采集多路信号,不能实时同步采集多通道的同一个采样点。这样不能满足对多通道信号进行相关信息的分析,而多通道同步数据采集存储系统的实现恰恰弥补了传通采集系统的不足之处。2 系统设计方案及硬件设计2.1 系统设计方案该系统设计主要实现多通道同步数据的采集存储。系统上电后,FPGA主控模块控制采集模块同步采集多通道数据,把采集到的数据写到外部FIFO中。FIFO半满后,FPGA读取FIFO中的数据写入Flash存储器中。该设计方案选用FPGA作为主模块,主要是考虑FPGA现场可编程特性,使用灵活方便,能够降低硬件电路设计难度。2.2 系统硬件设计多通道同步数据采集存储系统结构框图如图1所示,主要包括以下部分:(1)多通道同步数据采集模块 选用AD781采样保持器完成多通道数据采样保持,满足系统要求。A/D转换器选用16位的ADS8401,可提高采样精度,有利于分析采集数据。(2)大容量存储模块 采用SUMSUNG公司的K9K8G08U0M型Flash作为存储器,使用IDT7206作为采集数据缓存。(3)外围电路 主要包括晶振、电压转换器TPS70358及输入输出接口等。其中,系统采集的重点是实现多通道数据的同步实时采集,其主要逻辑由FPGA主控模块控制。存储模块中所采用的坏块检测技术,可提高Flash存储的可靠性。3 多通道同步数据的采集在执行多通道同步数据采集时,其电路如图2所示。其主要工作流程:多路模拟信号经运放调理电路后进入采样保持器。在每个周期的开始,FPGA通过编程输出脉冲至采样保持器(AD781)和模拟电子开关(ADG706),也就是使用采样保持器的S/H控制信号进行多路同步采样(S/H=1)和保持(S/H=0),同时控制模拟开关的A0~A3 4个选通信号,来选通相应通道。选通后的信号同时由FPGA的控制进入A/D转换器(ADS8401)采集单路16 bit量化,最后将采集到的数据写到外部FIFO缓存器中。也就是说,FPGA通过编程定时逻辑送出脉冲至采样保持器对模拟输入采样,然后选择一个通道的模拟输入,完成A/D转换。总之FPGA提供采样保持、多路选通和A/D转换电路模块所需的各种状态和控制时序逻辑。多通道同步数据采集模块的程序主要采用Verilog HDL语言,Verilog HDL是用于逻辑设计的硬件描述语言,并且已成为IEEE标准。FPGA重点控制Verilog HDL程序算法的实现。程序主要包括采样率计数循环控制、各路模拟开关选通的设计,帧计数以及帧标志的循环控制。采样保持器采样保持一次,经模拟开关计数循环控制,模拟开关依次选通。选通后的单路信号进行A/D转换,转换后的数据写入外部FIFO中。考虑到事后数据处理等问题,所采集的数据以一定的帧格式写入FIFO中,每一帧数据有帧计数和帧标志。每一帧的长度以及帧标志的选择,可以根据需要灵活选定。4 多通道同步数据的存储根据系统要求,需采用SUMSUNG公司的K9K8G08U0M型Flash作为存储器。由于1 G的Flash出厂时带有一些初始化无效块(包含一个或多个坏位的存储块),它被定义为包含一个或多个无效位的存储块,制造商不能保证这些无效块具有可靠性。由于NAND型Flash存储容量较大,难免在使用过程中出现存储单元的损坏。为保证写入数据的可靠性,为系统提供真实准确的参数,该系统存储模块采用的关键技术是Flash的坏块检测技术。系统上电后,FPGA主控模块首先对Flash进行擦除操作。在擦除过程中,对每块坏块标志位进行检测,对使用过程中又出现的坏块进行标识,以便以后使用。擦除模块具体程序流程如图3所示。多通道同步数据采集后,数据以一定的帧格式写入Flash。在Flash执行写操作时,首先检测每块的坏块标志。如果坏块标志是非0XFF时,该块是坏块则跳过,继续检测下一块:如果坏块标志是0XFF时,则读取FIFO中的数据,写入Flash中。在对Flash执行写操作时,严格按照Flash的时序控制要求,以保证数据的准确写入。系统中在擦除过程中对坏块进行检测或标识,在数据写入时再读取标志进行写操作,这样能够满足系统采集速度要求。如果使用的Flash容量更大并且要求速度较快,这样的操作有可能不能满足系统要求。这时可以在擦除过程中,对坏块的位置进行标识并建立坏块表并随时更新。在对Flash进行写操作时,无需先读取坏块位置的标识。只需对坏块表使用算法进行遍历即可,这样可节约对Flash进行读操作的时间,提高系统存储速度。5 结论详细介绍系统组成,其创新点在于采集模块的多通道同步性以及存储模块Flash的坏块检测技术。该系统已成功用于作战战场声目标识别系统中,对于其他方面的应用,此设计思想具有较强的借鉴意义。

  PCI Express接口的数据采集存储系统方案引言本文提出了一种基于PCI Express总线接口的、具备可扩展性能、并可大容量存储数据的采集系统。该系统的最高采样速率可达80 MHz,利用计算机并通过PCI Express总线和采集卡、Raid磁盘阵列相连后,便可通过主机软件界面实现对硬件设备的控制。1 系统结构方案总体上分为三个部分:高速信号采集卡、主机、Raid磁盘阵。

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