的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)采用了分布式存儲(chǔ)技術(shù)，能夠支持PB級(jí)別的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，且具備高發(fā)讀寫(xiě)能力和高效的檢索性能引入了數(shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)去重等技術(shù)，進(jìn)步提高了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的效率和降低了存儲(chǔ)成本。

在廢物處理服務(wù)方面處理大量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和運(yùn)行日志，這些數(shù)據(jù)的量級(jí)非常大，增長(zhǎng)速度非?？臁Ｒ虼瞬捎脧椥钥蓴U(kuò)展的云存儲(chǔ)技術(shù)，以滿(mǎn)足快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問(wèn)題。

在科研儀器共享方面對(duì)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和共享利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，將這些數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)，提供統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問(wèn)接口，研究人員方便地獲取和使用這些數(shù)據(jù)。

在餐飲管理方面處理大量的訂單數(shù)據(jù)和用戶(hù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，了解用戶(hù)的喜好和消費(fèi)習(xí)慣，進(jìn)而優(yōu)化菜品和服務(wù)質(zhì)量。