国家标准规定的云数据存储和管理框架分为多个层次。具体而言，从国家标准视角出发，云数据存储与管理框架主要涵盖数据存储、数据管理、数据安全和数据服务等层级，旨在确保云数据的高效、安全与合规管理。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，云计算已成为推动经济社会发展的关键力量，云数据存储与管理作为云计算的核心环节，其重要性日益凸显，我国国家标准《云计算服务总体框架》（GB/T 33117-2016）对云数据存储与管理框架进行了规范，本文将从国家标准的角度，对云数据存储与管理框架的层次进行解析。
云数据存储与管理框架的层次划分
根据国家标准《云计算服务总体框架》，云数据存储与管理框架可分为以下五个层次：
1、数据源层
数据源层是云数据存储与管理的起点，主要包括各类数据生成、采集和汇聚的设备、系统和平台，这一层次负责数据的原始采集、转换和存储，为后续数据处理提供基础数据，数据源层可以细分为以下几种类型：
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（1）内部数据源：企业内部产生的各类业务数据，如ERP、CRM、HR等系统数据。
（2）外部数据源：企业外部产生的各类数据，如社交媒体、物联网、政府公开数据等。
（3）第三方数据源：第三方数据提供商提供的数据，如金融、气象、交通等。
2、数据采集层
数据采集层负责将数据源层中的数据采集、清洗和转换，使其符合云数据存储与管理的需求，这一层次主要包括以下功能：
（1）数据采集：从数据源层获取数据，包括实时数据和历史数据。
（2）数据清洗：对采集到的数据进行去重、去噪、补缺等处理，提高数据质量。
（3）数据转换：将数据转换成统一的格式，便于后续处理和分析。
3、数据存储层
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数据存储层是云数据存储与管理的核心，主要负责数据的存储、管理和备份，这一层次可以细分为以下几种类型：
（1）关系型数据库：适用于结构化数据存储，如SQL Server、Oracle等。
（2）非关系型数据库：适用于非结构化或半结构化数据存储，如MongoDB、Cassandra等。
（3）分布式文件系统：适用于大规模数据存储，如Hadoop HDFS、Alluxio等。
4、数据处理层
数据处理层负责对存储层中的数据进行处理和分析，以满足各类业务需求，这一层次主要包括以下功能：
（1）数据挖掘：从海量数据中挖掘有价值的信息，如关联规则、聚类分析等。
（2）数据分析：对数据进行分析，为企业决策提供支持，如预测分析、趋势分析等。
（3）数据可视化：将数据以图表、图形等形式展示，便于用户理解和分析。
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5、数据应用层
数据应用层是云数据存储与管理的最终目的，将处理后的数据应用于各类业务场景，这一层次主要包括以下类型：
（1）企业应用：如ERP、CRM、HR等业务系统。
（2）行业应用：如金融、医疗、教育等行业特定应用。
（3）公共服务：如交通、气象、环保等公共服务。
本文从国家标准的角度，对云数据存储与管理框架的层次进行了详细解析，通过对数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据应用层的分析，有助于企业更好地构建和完善云数据存储与管理体系，提高数据价值，助力企业数字化转型。
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