大数据存储分析的计算资源主要包括硬件设备、软件系统和网络环境。这些资源共同构成了大数据存储分析的基础架构，为数据的存储、处理和分析提供了必要的支持。
1. 硬件设备：硬件设备是大数据存储分析的基础，包括服务器、存储设备、网络设备等。服务器是大数据存储分析的核心设备，负责存储和管理数据；存储设备用于存储大量数据，包括硬盘、固态硬盘、磁带等；网络设备用于连接各个硬件设备，实现数据的传输和共享。
2. 软件系统：软件系统是大数据存储分析的重要支撑，包括操作系统、数据库管理系统（DBMS）、大数据处理平台等。操作系统负责管理硬件资源，提供进程调度、内存管理等功能；DBMS是大数据存储的核心，负责数据的存储和管理；大数据处理平台是大数据存储分析的主要工具，可以对数据进行清洗、转换、聚合等操作，提高数据分析的效率。
3. 网络环境：网络环境是大数据存储分析的重要保障，包括局域网、广域网、互联网等。局域网主要用于企业内部的数据通信和资源共享；广域网用于企业与外部合作伙伴之间的数据交换；互联网则用于企业与外部用户之间的数据展示和交互。
4. 云计算技术：云计算技术是大数据存储分析的重要支撑，通过虚拟化技术和分布式计算技术，将大量的计算资源集中起来，为用户提供按需使用的服务。云计算技术可以帮助企业降低IT成本，提高数据处理效率，同时还可以提供弹性伸缩、容错恢复等高级功能，满足大数据存储分析的需求。
5. 人工智能技术：人工智能技术是大数据存储分析的重要手段，通过对大数据进行分析和挖掘，可以发现数据中的规律和趋势，为企业决策提供有力支持。人工智能技术在大数据存储分析中的应用主要包括机器学习、自然语言处理、图像识别等，这些技术可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息。
6. 大数据存储分析工具：大数据存储分析工具是实现大数据存储分析的重要手段，包括Hadoop、Spark、Hive等开源框架，以及阿里云、腾讯云等商业平台。这些工具可以帮助企业快速构建大数据存储分析系统，实现数据的存储、处理和分析。
总之，大数据存储分析的计算资源主要包括硬件设备、软件系统、网络环境和云计算技术、人工智能技术以及大数据存储分析工具。这些资源的协同作用，为大数据存储分析提供了强大的支持，使得企业能够更好地利用数据，提高业务效率和决策水平。
