有效的实例也是可行且可能的。
[0031] 如本文所用，术语"模块"通常是指步骤、程序或组件的逻辑次序或关联。例如，软 件模块可包括计算机程序内的相关程序或子程序的集合。或者，模块可包括基本上自备式 的硬件装置。模块还可包括程序的逻辑集合，而不论任何软件或硬件实施方案为何。
[0032] 如本文中使用的术语"计算机可读介质"是指参与存储指令和/或提供指令给处 理器W供执行的任何有形存储和/或传输介质。此介质可呈许多形式，包括但不限于非易 失性介质、易失性介质和传输介质。非易失性介质包括（例如）NVRAM或磁盘或光盘。易失 性介质包括动态存储器，诸如主存储器。计算机可读介质的常见形式包括（例如）软盘、 软磁盘、硬盘、磁带或任何其它磁性介质、磁光介质、CD-ROM、任何其它光学介质、打孔卡、纸 带、具有孔图案的任何其它物理介质、RAM、PROM、EPROM、闪速-EPROM、如存储器卡的固态介 质、任何其它存储器忍片或厘、如下文描述的载波或计算可从其中读取的任何其它介质。计 算机可读介质还可W包括易失性或非易失性新兴的存储介质，诸如编码在化学或有机化学 单元和全息单元中的数据。到电子邮件或其它独立信息归档或归档集合的数字文件附件被 视为等效于有形存储介质的分布介质。当计算机可读介质被配置为数据库时，应了解，数据 库可为任何类型的数据库，诸如关系型、层级型、面向对象型等等。因此，本公开被视为包括 有形存储介质或分布介质和现有技术意识到的等效物W及其中存储本公开的软件实施方 案的后继介质。
[0033] 根据本发明的实施例提供了一种用于数据存储和备份的系统，其将利用工业、商 业和住宅建筑内部的现有未充分利用或"浪费"的空间、空隙等等，W便产生数据存储空间 的新来源并在大公司、小企业、业主和数据服务器之间创建共生数据存储关系。
[0034] 数据农场主可收到用于将数据存储在其结构内的收入。数据农场可为存储系统提 供专用高速互联网连接，因此允许备份信息的快速访问和下载W及任何时间的文档取回。
[0035] 根据本发明的实施例将给数据产生器和数据用户（例如，公司数据用户）提供替 代物理位置W存储其数字数据和备份。运些新的数字存储区域将给其用户提供在全世界的 多个备份的机会。运将进一步保护公司的备份不受自然灾难或攻击、物理和网络两方面的 影响。
[0036] 数据存储装置将安装在"空的"的空间或工业、住宅和商用结构中的"空隙"中。运 些隐藏、不显眼或不引人注意的位置可包括但不限于，墙体空间、阁楼空间、加热通风和空 气调节（"HVAC")管道、导管等等内部的腔。通常，数据存储装置可包括防护箱体内的固态 存储单元，其然后被安装在不显眼的位置中。如果数据存储装置安装在外壁或具有不受溫 度控制的区域的其它边界内，那么装置防护物或外壳将趋向于减小运些变动。存储装置还 可并入到多种构造材料中W利用大量结构进行数据存储。例如，沿钢铁I梁和/或钢铁立 柱的侧面、沿金属镶板的表面或可预成型为混凝±板、厚木板、立柱等等的空隙，即，基本上 存在空隙的任何空间（自然的或规划的）。现有结构可被改造且新的构造可使用W数据存 储装置预制造的建筑材料。数据存储单元可被互连且网格化W使整个结构中的数据流和存 储为最优，同时消耗少于传统的存储设施的能量。
[0037] 被发送且存储到运些数据存储装置的数据将由第=方数据服务公司管理和维护。 第=方供应商将协调寻求备份安全的公司与存储单元的"房主"（即，数据农场主）之间的 备份。收费可基于系统大小和其中针对恢复目的取回信息的频率。收费还可基于每天传送 至IJ"房主"或从"房主"传送的数据量。
[0038] 数据安全是关于数据的传送和存储的重要考虑因素。数据可由第=方加密，因此 如果未经授权实体尝试访问存储在数据农场中的数据，那么未经授权实体将不能破译所述 数据。可允许代理访问，其中用户或程序可代表最终用户访问数据农场中的数据、解密或 W其它方式处理所取回的数据，然后将所处理数据发送到最终用户。通过将对数据农场的 存在和运作的了解只限于需要了解数据农场的人员，来在数据农场处提供改进的安全性。 数据农场主将不会了解谁的信息通过其存储装置被路由，最终客户端也将不会精确地了 解其信息存在何处或哪些数据农场中。运提供本发明的隐藏式安全（securitythrou曲 obscurity)。
[0039] 图1W高的抽象层面示出根据本发明的实施例的系统100。系统100包括如示出般 通过诸如互联网的广域网（"WAN") 101互连的托管一个或更多个用户应用程序102-1、…、 102-M的多个计算节点152-1、…、152-M、多个数据农场104-1、…、104-N，和服务器106。 单个但非具体用户应用程序在本文中可称作用户应用程序102-m或用户应用程序102。单 个但非具体数据农场在本文中可称作数据农场104-m或数据农场104。单个但非具体计算 节点在本文中可称作计算节点152-m或计算节点152。计算节点152可包括服务器，所述服 务器禪合到存储器和相关内部和/或外部通信接口W便支持用户应用程序102。
[0040] 服务器106可为软件控制系统，包括处理单元（CPU)、微处理器或执行软件的其它 类型的数字数据处理器或专用集成电路（ASIC)W及运些部件的各个部分或组合。服务器 106还可包括存储网络模块110和/或管理模块112。
[0041] 图2描绘了根据本公开的实施例的分布式文件系统（"DFS") 200,其重点在于W 较低抽象层面描绘服务器106的示例性组件。DFS200可包括经由（通常不可信或不安全 或公共的）WAN101与一个或更多个外部计算节点152通信的服务器106。外部计算节点 152并不在管理服务器106的企业的直接控制之下和/或与在服务器106内的通信装置 236-1、…、236-K相比对服务器106的信任程度降低。通信装置236-1、…、236-K可包括 本地终端或类似接口W提供服务器106的直接本地控制。示例性类型的外部计算节点152 包括但不限于膝上型计算机、个人计算机（PC)、个人数字助理（PDA)、到其它LAN或WAN的 网关，等等。
[0042] 服务器106可包括边界装置216,边界装置216包括服务器表220、一个或更多个 内部通信装置236-1、…、236-K、可能能够提供一个应用程序248或不同应用程序的集合 252的一个或更多个应用程序服务器244、用于提供服务器106的其它功能的多个其它服务 器256,和企业数据库260,其全部是由（可信或安全或私有的）局域网（LAN) 264互连。图 2中描绘的一些或所有功能可被共同托管和/或共同驻留在单个服务器上。对图2中的组 件的描绘通常旨在是对系统200的组件的逻辑描绘。
[0043] LAN264可被位于LAN264与WAN101之间的网关和/或防火墙保护W防被不可 信方入侵。在一些实施例中，边界装置216可包括网关和/或防火墙的功能。在一些实施 例中，单独的网关或防火墙可提供在边界装置216与WAN101之间。 W44] 在一些实施例中，网络边界装置216负责最初路由服务器106内的通信W服务于 访问DFS所设及的特定用户。具有企业数据库260的通信服务器244可执行存储网络模块 110的功能。
[0045] 虽然只描绘了两个应用程序服务器244,但是本领域技术人员将明白，可提供一 个、两个、=个或更多个应用程序服务器244且每一服务器可被配置成提供一个或更多个 应用程序。由特定应用程序服务器244提供的应用程序可取决于服务器244的能力而改 变，且如果特定应用程序服务器244包括应用程序的集合252,那么应用程序的集合252中 的一个、一些或全部应用程序可包含在特定应用程序序列中。应用程序服务器244可用于 执行管理模块112的功能。
[0046] 再次参考图1，每一数据农场104-n可包括存储设备126和本地控制模块124。存 储设备126可包括基本上任何类型的计算机可读介质。本地控制模块124提供WAN101与 存储设备126之间的通信接口。本地控制模块124还可提供防火墙、网关、路由功能、其相 关数据农场104的管理和本地处理控制。本地控制模块124充当用于其相关数据农场104 的服务器。
[0047] 至少一些数据农场104-n可基于诸如W下因素而彼此不同：用于存储设备126的 存储技术的类型、其相关延时，和其到WAN101的相关通信链路的速度和/或延时。类似地， 至少一些计算节点152-m可至少在W下方面彼此不同：计算吞吐量和其到WAN101的相关 通信链路的速度和/或延时。因此，系统100可能能够适应异质且地理上多样化的网络环 境，其不同于已知领域中的一些系统，其中数据农场104-n中的每一个可表示（例如）常规 的数据农场中的存储单元的机架。系统100可有利于其中可容忍相对较高的延时和公差的 存储应用，诸如有利于偶尔访问所存储的用于归档备份目的的数据的存储应用。
[0048] 在一些实施例中，与计算节点152相关的存储器的一部分可能可用作不同计算节 点152的数据农场104的部分。
[0049] 多个数据农场104-起提供由用户应用程序102中的一个或更多个使用的分布式 文件系统。用户应用程序102将数据写入到DFS和/或从DFS读取数据，且因此是数据用 户。DFS任选地在服务器106的控制下操作，且特定地说在存储网络模块110的控制下操 作。DFS被设计成可靠地存储极大的数据集合，且将所述数据集合串流传送到用户应用程 序102。大型DFS可包括成千上万个数据农场104。通过跨许多服务器分布存储和本地处 理控制，DFS可随着需求增长，同时基本上每个大小均保持是经济的。
[0050] 一种用于提供分布式文件系统的协议是大数据分析化adoop)，其提供用于使用映 射化简（MapRe化ce)模式对极大的数据集合进行分析和变换的框架。在化doop下，数据和 计算可跨成千上万个数据农场104划分。基于化doop的DFS可通过