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混合云存储发展方向

在传统数据中心的使用场景,用户出于数据安全考虑,更愿意将数据存放在私有云中,但是又希望可以获得公有云的成本优势,在这种情况下混合云成为近年来企业用户云计算的主要模式和发展方向,它将公有云和私有云进行混合、匹配,并且发挥了两者的优势,以获得突出效果,达到了既省钱又安全的目的。混合云解决方案不仅仅是为用户打通私有云与公有云之间的数据壁垒,更需要数据在两朵云之间自由、平滑的流动并创造数据价值。而数据流动过程中,如何识别数据,如何让数据在流动中创造更多的数据价值是当前混合云场景需要解决重要问题。存储资源盘活系统打造的存储混合云解决方案配合多种策略的组合,可通过多种策略实现数据轻松上云、下云,让数据在流动中产生价值。

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云上跑容器,如何降低存储成本

不少客户都在使用K8S来管理容器,并且通过Portworx来管理容器存储。虽然云原生的方式让我们获得了更大的自动化和灵活度,许多客户在容器下层的基础架构层的扩展性方面,仍然有一定的局限。K8S和Portworx能够自动化部署容器应用,但是这些应用所基于的基础架构还无法通过自动化的方式进行扩展。DevOps团队还经常被要求去做基础架构投资成本收益的财务分析,并增加财务管理手段来降低成本和让成本更具备可预测性。当基础架构被转移到公有云后,成本管理就成为更加重要的方面,不少用户在公有云上的成本甚至高于他们原有的本地部署架构的成本。Portworx新发布的PX-Autopilot能够对存储基础架构进行更加有效的运营管理,并且降低一半的存储成本。

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被热捧的云原生,和大数据怎么结合才能驱动商业?

导语 | 近几年炙手可热的云原生首先由Matt Stine提出并延续使用至今,但其并没有标准的、严格的定义,比较公认的四要素是:DevOps、微服务、持续交付、以及容器,更多的则是偏向应用系统的一种体系架构和方法论。那么在云上如何改进大数据基础架构让其符合云原生标准,同时给企业客户带来真真切切的数据分析成本降低和性能保障是一个开放性的话题。本文由腾讯专家工程师、腾讯云EMR技术负责人陈龙在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《云原生环境下大数据基础技术演进》演讲分享整理而成,与大家分享和探讨在云上如何实现存储计算云原生,以及未来下一代云原生大数据基础架构。

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腾讯云 TStor 存储,助力广州银行打造安全可信的文档中台系统

背景 广州银行成立于1996年9月,自成立以来,依托中国经济腾飞的大好形势,乘广东改革开放先行先试的东风,不断深化改革、强化管理、优化服务,各项业务持续快速发展,竞争实力显著增强,已成为国内具有一定知名度与地方特色的商业银行。 随着银行业务的快速发展,现有的数据中心基础设施的资源已经无法满足业务需求,需要对多个系统进行扩容,包括办公系统、文档中台系统、数据分析系统、数据存储等。新建的系统,除了要满足银行的业务需求外,还要符合自主可控、安全可信等信息技术创新标准。 作为一家国有银行,广州银行积极响应国家政策,

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COS数据湖存储引领大数据存储和自动驾驶存储发展趋势

数据是企业的核心资产,随着数据规模的快速增长,企业对存储功能和性能的要求也在不断增加。对云厂商和企业用户来说,如何在提升业务性能的同时降低成本是一巨大挑战。11月26日在QCon大会上,腾讯云数据湖存储研发负责人严俊明和技术专家程力受邀分享了数据湖存储的关键技术,并分享了数据湖存储在大数据及自动驾驶场景下的落地实践,助力用户业务降本增效。 下面,让我们一起回顾下两位老师的精彩演讲内容👇 数据湖是一种可拓展的技术架构,将数据存储、计算、分析、AI等能力集成整合为一款多元化的解决方案,从数据中挖掘价值;支持

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