一种大容量数据存储设备及其数据销毁方法与流程

本发明涉及数据存储，尤其涉及一种大容量数据存储设备及其数据销毁方法。

背景技术：

1、随着大数据、云计算和物联网技术的飞速发展，数据存储需求正以前所未有的速度增长。这种急剧增长不仅带来了存储容量的挑战，而且还对数据管理、安全性、完整性和检索速度提出了更高的要求，现有的大容量数据存储解决方案，尽管在处理日益增长的数据方面发挥了作用，但仍存在若干关键问题需要解决。

2、首先，在现有技术中，数据存储设备的可扩展性和灵活性不足，传统的数据存储方法往往采用集中式架构，当系统容量扩大或工作负载增加时，很难有效管理和优化资源分配，这可能导致系统性能瓶颈、响应时间延长和数据处理效率降低。

3、其次，数据安全和完整性一直是大容量数据存储领域关注的焦点，尽管有各种数据加密和保护机制，但它们通常无法全面应对物理损坏、系统故障、恶意攻击等多种威胁，此外，一旦数据需要销毁，现有技术通常无法确保数据的完全擦除，仍有泄露风险。

4、再次，现有的数据存储解决方案在处理复杂、动态变化的数据负载时，缺乏足够的智能分析和预测能力。当前的系统很少能实时监控设备状态，提前预测潜在故障，或自动调整策略以优化性能和资源利用。

5、因此，急需一种新型的大容量数据存储设备及其数据销毁方法，以解决上述问题，特别是在数据管理的智能化、数据安全和完整性保障以及高效的数据销毁方面，满足现代大数据应用场景的复杂需求。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种大容量数据存储设备及其数据销毁方法。

2、一种大容量数据存储设备，包括多个存储模块、集中式数据调度器、数据验证和校正模块、安全监测和响应单元以及自适应数据管理单元，其中：

3、多个独立的存储模块，每个存储模块具有独立的控制接口，用于数据接收、存储和传输，每个存储模块通过内部数据总线与集中式数据调度器相连；

4、所述集中式数据调度器，具备从各存储模块接收数据输入、对数据进行预处理、并将数据指令下发至各存储模块的功能，集中式数据调度器通过实时数据重复删除和压缩技术，减少数据冗余；

5、数据验证和校正模块，与存储模块和集中式数据调度器相连，实时监控数据的完整性和一致性，数据验证和校正模块使用校验码技术，检测数据错误并自动触发纠错流程；

6、安全监测和响应单元，实时监控存储模块的物理和数据安全状态，协同数据验证和校正模块，确保数据的安全性和完整性；

7、自适应数据管理单元，该单元使用机器学习算法实时分析各存储模块的工作负载、性能和可靠性，预测故障或性能下降，并自动调整数据分布和备份策略，该自适应数据管理单元通过持续学习各个存储模块的使用模式和环境因素，自动优化数据存储、检索和备份，提高系统整体的效率和可靠性。

8、进一步的，所述存储模块具体包括：

9、文本数据存储模块，专门用于存储各种文本文件和文档，包括word文档、pdf文件和纯文本文件；

10、图像数据存储模块，用于存储图片文件，包括jpeg、png以及raw格式；

11、视频数据存储模块，用于存储各种视频文件和流媒体数据，包括mp4、avi和mov格式；

12、大数据和分析存储模块，用于存储大规模数据集和数据库；

13、敏感数据存储模块，为涉及高度隐私和安全要求的数据而设，包括个人信息、财务数据和医疗记录。

14、进一步的，所述集中式数据调度器具体包括：

15、数据接收：集中式数据调度器从多个存储模块中接收数据输入，每个存储模块都通过内部通信协议与集中式数据调度器通信，将存储的新数据、修改的数据或请求的数据传输给集中式数据调度器；集中式数据调度器对接收到的数据进行快速扫描，利用内置算法和元数据信息识别数据的类型，该类型包括文本、图像、视频、大数据或敏感数据；

16、根据数据类型，集中式数据调度器启动相应的预处理程序：

17、对于文本数据，集中式数据调度器进行文本压缩或全文索引创建；

18、对于图像数据，集中式数据调度器进行图像优化、压缩或格式转换；

19、对于视频数据，集中式数据进行视频压缩、格式转换或编码；

20、对于大数据，集中式数据调度器执行初步数据分析，包括统计、分类或聚合；

21、对于敏感数据，集中式数据调度器启动加密或红action处理；

22、预处理完成，集中式数据调度器根据数据的类型和处理需求，生成数据指令；

23、根据生成的数据指令，集中式数据调度器通过内部通信协议，将对应指令分发至相应的存储模块，每个存储模块接收指令后，按照指令内容执行相应的操作。

24、进一步的，所述数据验证和校正模块具有多维度校验策略和自动化微调节回复能力，具体包括：

25、数据验证和校正模块在校验数据完整性和一致性的过程中，实行综合性多维度校验策略，该策略不依赖单一的数据特征或校验方法，综合考虑数据包的多个属性和维度：

26、大小校验：验证数据包的大小信息，确保在传输过程中不被截断或额外附加内容；

27、时间戳对比：通过比对数据的时间戳与预设的有效期，确认数据的时效性和有效性；

28、权限验证：校验数据的访问和修改权限，确保数据的处理过程符合安全和隐私要求；

29、内容一致性：通过哈希算法对比，验证数据内容在传输前后的一致性，确保数据在传输过程中未发生改变；

30、在数据验证和校正模块中检测到数据的不一致或错误时，启动自动化微调节回复的纠错回复程序并动态调整：

31、错误类型识别：识别出数据错误的类型，包括是否为由网络波动引起的错误或是存储介质的物理损坏所致；

32、动态参数调整：根据错误类型和历史纠错效果，自动调整纠错算法的参数，包括修改错误容忍度、调整数据恢复的优先级；

33、智能资源分配：在多任务同时进行的情况下，分配处理资源，确保关键数据的纠错工作得到优先保障，同时保持系统性能的稳定。

34、进一步的，所述纠错算法为哈明码，在哈明码中设数据字为4位，使用3位校验码来纠正单个比特的错误，纠错步骤如下：

35、设原始数据为d1,d2,d3,d4，引入校验位p1,p2,p4，校验位的计算公式如下：

36、p1=d1⊕d2⊕d4；

37、p2=d1⊕d3⊕d4；

38、p4=d2⊕d3⊕d4；

39、当接收到7位的编码时，进行检查和纠正错误，

40、可调整的参数包括数据位的数量、校验位的数量和位置。

41、进一步的，所述安全监测和响应单元实时监控各存储模块的物理和数据安全状态，具体包括：

42、物理安全监控：安全监测和响应单元监控存储硬件的物理状态，包括温度、湿度、震动参数，以预防硬件故障或损坏引起的数据丢失或损坏；

43、数据访问监控：该单元监控所有向存储模块的数据访问请求，确保只有经过授权的请求才能访问数据，同时检测并记录任何异常访问尝试；

44、实时风险响应：在检测到潜在风险时，该单元采取限制对特定存储模块的访问、触发额外的数据备份或启动快速修复程序的措施。

45、进一步的，所述自适应数据管理单元具体包括：

46、深度性能分析：自适应数据管理单元使用深度学习网络，实时分析存储模块的多维度参数，包括i/o速度、延迟、并发访问量及错误率，预测各模块在不同工作负载下的性能表现；

47、预测性故障识别：通过集成的长短期记忆(lstm)网络，识别出导致故障的细微模式和长期趋势；

48、智能数据分布调整：自适应数据管理单元基于存储模块的实时性能和预测的未来状态，动态调整数据的分布。

49、进一步的，所述深度学习网络实时分析存储模块的多维度参数包括参数输入与特征提取、时序数据处理、实时性能评估以及预测与决策支持，具体如下：

50、参数输入与特征提取：输入向量含有各种性能参数，通过cnn提取特征；

51、时序数据处理：使用自注意力机制来处理序列数据，对于每个输入的特征集，自注意力机制计算输入之间的内部相关性，计算过程为：自注意力计算:；

52、其中，、和分别是查询、键和值，均为的线性变换，是键的维度；多头自注意力：使用多头自注意力机制来捕获数据的不同表示形式，将、和分解为多个头,然后独立计算注意力并重新组合结果；

53、前馈神经网络：每个注意力输出都会通过前馈神经网络，包括relu激活的线性层：；

54、实时性能评估与预测:

55、自注意力机制输出直接用于评估和预测，输出层是一个线性层，用于将自注意力机制的输出映射到预期的输出范围；

56、输出层为:是最终的性能评估或预测。

57、进一步的，所述智能数据分布调整具体包括：

58、基于以上的深度性能分析和预测性故障识别，通过强化学习算法构建一个决策过程，该强化学习算法不断尝试新的数据分布策略，并通过内置的奖励系统获取反馈，奖励系统基于操作结果给出积极或消极的奖励；

59、通过实施的策略来动态调整数据的分布，包括将数据从预期会出现性能瓶颈或高风险故障的存储模块中迁移出去，转移到性能更稳定、风险更低的模块中，考虑数据迁移的成本，以及对整体系统性能和可靠性的影响。

60、一种大容量数据存储设备的数据销毁方法，包括以下步骤：

61、s1：全面扫描与分类，

62、实施自动扫描，覆盖存储设备的每个部分，确保没有数据被遗漏；

63、分类数据，明确标记待销毁的数据；

64、s2：深度逻辑删除，

65、采用数据擦除工具，对选定数据执行多轮重写，彻底消除数据痕迹；

66、重写过程采用随机数据，确保原数据不可恢复；

67、s3：物理区域隔离，

68、定位已逻辑删除数据的物理存储位置，完全隔离该区域；

69、为隔离区域标记，物理销毁工作仅限于该隔离区域，确保整个存储设备的完整性；

70、s4：物理销毁，

71、对隔离区域实施彻底的物理销毁，包括高强度磁化、粉碎或熔化，在安全的受控环境中执行销毁，彻底消除任何数据恢复的可能性。

72、本发明的有益效果：

73、本发明，该大容量数据存储设备采用了先进的自适应数据管理单元，通过实时分析存储模块的工作状态，如i/o速度、延迟、并发访问量及错误率，智能化的监控大大提高了系统的响应速度和处理能力，能够预测可能的故障或性能下降，自动调整数据分布和备份策略，从而实现了对大数据环境下复杂应用的高效支持。

74、本发明，在数据存储的各个阶段，该设备都实施了严格的安全措施，通过引入数据验证和校正模块，结合先进的多维度校验和自动化微调节策略，设备能够实时监控数据的完整性和一致性，在数据销毁方面，采用了四阶段的彻底数据擦除方法，不仅逻辑删除数据，还对物理存储区域进行精确定位和销毁，彻底消除数据泄露的风险。