一号数据平台入口
功能定位：数据管理、数据分析、数据报表生成等主要数据处理工作。
适合用户：需要进行数据分析、报表制作、数据存储和检索的用户，或与数据处理相关的业务团队。
访问权限：给予数据分析师、数据管理员和有数据查看权限的业务人员。
入口路径：点击一号入口进入外部或内部访问快捷链接。
二号数据平台入口
功能定位：侧重数据采集、数据清洗、数据更新等工作，为一号平台提供数据源。
适合用户：数据采集员、数据处理员，或负责数据清洗和维护的技术人员。
访问权限：数据工程师、数据采集人员、技术支持等。
入口路径：点击二号入口进入外部或内部访问快捷链接。
三号数据平台入口
三号用于海量数据存储，包括数据存储架构、分布式存储、性能、容错能力、扩展性等。
分布式文件系统：是用于存储海量数据的常见方式，通过将数据分布到多个节点上，能够提供高可扩展性和容错性。
对象存储： 对象存储（Object Storage）是另一种适用于海量数据存储的解决方案，它与传统的块存储不同，数据是作为对象进行存储的，每个对象通常包括数据、元数据和唯一标识符。对象存储特别适合存储大量非结构化数据，比如图片、视频、日志文件等。
分布式数据库：当海量数据具有结构化或半结构化特征时，分布式数据库可能是一个更好的选择。分布式数据库通过将数据分布在多个节点上，可以提供高并发的读写性能和容错能力。
大数据平台：对于需要处理海量数据的分析任务，可能会需要一个完整的大数据平台，包括存储、计算和分析。
数据湖（Data Lake）：数据湖是一个存储大规模结构化、半结构化和非结构化数据的中央存储库。数据湖通常依赖于大数据存储系统，如 HDFS 或对象存储服务，来管理不同类型的数据。
备份与归档：海量数据不仅需要高效存储，还需要确保长期的数据备份与归档。许多存储解决方案都支持将数据定期备份到远程服务器或云存储，确保数据在遭遇灾难时能够恢复。
容错与高可用性：在设计海量数据存储系统时，容错和高可用性是至关重要的。
数据安全： 包括数据加密，传输数据加密（Data-in-Transit Encryption），密钥管理，访问控制与身份验证，数据脱敏与匿名化，数据完整性与防篡改，安全监控与检测，物理安全