泛存储(polystore)系统是一种颠覆性的数据管理方法，可以实现对各种不同类型的数据源和技术的无缝连接。
随着产品复杂度的提升和微服务架构的流行，一个业务系统背后的数据存储系统也越来越复杂。
在当今数字化时代，数据量不断增长，对于存储系统提出了更高的要求。传统的存储方式已经难以满足大规模数据的存储和管理需求，因此，对象存储（Object Storage）应运而生。对象存储是一种面向海量数据的存储架构，以其高扩展性、弹性存储、高性能和简单管理等特点，成为了云计算、大数据分析和企业数据管理中的重要组成部分。
根据统计机构国际数据公司（IDC）的定义，一般意义上的企业存储市场特指的是企业级存储系统（ESS，Enterprise Storage System）市场，据IDC的预测，2021年中国企业级存储市场空间55亿美元，2020-2024年中国企业级存储市场将保持7.16%的年复合增长率，到2024年中国企业级存储市场空间将达到65.9亿美元。
数据分层存储技术主要应用在混闪存储系统设计，可根据数据冷、热、温的特点，合理调度使用SSD、HDD等不同介质类型的存储资源，降低存储系统的初始购买成本。
在当今的商业环境中，企业的兼并和收购是司空见惯的事情。企业合并的关键是如何将两家公司的IT基础设施组合起来。IT部门在确保合并成功方面起着关键作用，但也是企业合并失败的主要原因。在企业急于完成合并时，IT专业人员在存储方面通常会犯七个常见错误。 1 错误-仓促执行 第一个错误是仓促执行。这个过程的第一步应该是IT部门能够为合并后的企业提供数字资产的范围。这一步骤包括使用软件解决方案来存储物理存储系统和这些系统存储的数字数据。 对于物理存储系统的评估，应清点诸如品牌、型号、存储介质的类型，以及附属于哪个物理主
随着数字经济的飞速发展,各行各业都需要储存、提取、使用大量信息，伴随着新业务模式的到来, 数字系统的后台应用及平台也在面临着从传统架构向新型分布式架构变迁的过程。业务越集中, 对IT技术平台的分布式架构要求越高。后端软件从集中式架构向分布式架构的转型越来越迫切。
云计算是目前业界最关注的话题，大至国家部门小至中小企业、个人用户，都想尝试把业务推向云端，其实云计算让很多人云里雾里。而云存储则是在云架构中存放资料不可或缺的组成组件。云存储这个概念的出现，在一定程度上改变了我们对于传统存储模式的看法。但是云存储想必让很多人迷惑，今天我们就并非空谈的云存储进行详细的分析和探讨。 采访一个公司的CIO时，记得他说他总是在考虑如何处理生活中“积累的东西”，一旦收集到足够的东西，他就必须找地方来存放这些。这让我想起了存储。像是电脑花了很多时间来获取数据，然后试图找到一种方法来存储
计算、存储、网络都有核心处理芯片的问题，但从关注度来看，存储系统采用什么核心处理芯片并不为人关注。
Hortonworks在博客中提出了一个全新的Hadoop对象存储环境——Ozone，能将HDFS从文件系统扩展成更加复杂的企业级存储层。
在数字化时代，数据已经成为各行各业的核心资产，需要以一种高效、可扩展和高可靠性的方式进行存储和管理。对象存储是一种以对象为中心的存储方式，将数据存储为对象而不是文件，它具有高度可靠性、高扩展性和高性能等优点。
当我们进行集中数据备份和归档时，重复的数据块会导致存储费用快速上升，同时也会占用数据传输带宽，这时就需要去重技术（重复数据删除技术）。
数据中心约超过一半的成本是电费，数据存储系统作为数据中心三大件之一，能耗也约占三分之一，面对非结构化数据量的快速增长挑战，以及国家对数据中心绿色节能要求的提高，分布式存储的绿色节能愈来愈加重要。
目前Ceph 是一种已经震撼了整个存储行业的最热门的软件定义存储技术。它是一个开源项目，为块存储、文件存储和对象存储提供了统一的软件定义解决方案。Ceph 旨在提供一个扩展性强大、性能优越且无单点故障的分布式存储系统。从一开始，Ceph 就被设计为能在通用商业硬件上运行，并且支持高度扩展（逼近甚至超过艾字节的数量）。
本文介绍了目前云原生环境下，支持有状态应用的几种典型存储方案的特点，并对市场主流的云原生存储产品实际测试性能进行对比。
在软件定义存储行业有多年经验的专家表示，软件定义存储的重要发展趋势为闪存的应用。软件定义存储的发展依赖硬件的推动，通用硬件的快速发展奠定了软件定义存储崛起的基础。闪存的利用与优化为 SDS 产品协助企业用户处理大规模的工作负载提供可能；为满足企业用户数字化需求，以更低成本和更优性能协助用户业务，SDS 解决方案提供商将通过持续的技术研发提升产品性能，通过 NVMe-oF、3D XPoint 等创新存储介质技术，全闪存软件定义存储的介质得到更新、内存计算与软件算法优化，大幅提高 IOPS 和缩短时延。
存储发展百花齐放，光存储带来新思路。 作者 | 来自镁客星球的家衡 各行各业的数据量暴增，早已成为有目共睹的现实。 据知名研究机构IDC的报告显示，受物联网(IOT)、人工智能、5G、云计算、自动驾驶等新兴技术的影响，全球数据的信息量将在2025年将达到11ZB，近乎2022年数据信息量的两倍之多。 然而海量数据之下，很大一部分数据都属于访问频度较低的“冷数据”。科技巨头Facebook曾对后台数据进行访问分析，结果显示82%的访问都集中在近三个月内产生的8%的新数据上，而旧数据则会迅速“变冷”。 面对这些
今天，无论是大数据、人工智能、物联网等技术的广泛应用，还是金融、医疗、媒体等行业对实时数据访问和分析的需求，都推动了对高容量、高速度存储解决方案的需求。与此同时，由于数据泄露和被盗的风险增大，数据安全和隐私保护成为了人们关注的焦点，这也进一步推动了对具有高级加密、冗余和灾难恢复功能的存储解决方案的需求。
2023年3月10日，由百易传媒（DOIT）主办、上海市计算机学会与上海交通大学支持的第六届分布式存储高峰论坛在线上成功举办。存储资源盘活系统荣获“2023分布式存储产品金奖”。
云技术是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。
时光进入2021年，首届中国海量存储系统MassStor100排行榜发布，曙光ParaStor自研分布式存储战绩骄人。业内人士预计，曙光存储得MassStor100排行榜加持，将有望成为曙光新名片和新代名词。
近年来，随着ChatGPT的发布，掀起了一股生成式AI（AIGC）的热潮。从今年开始，国内各家企业也纷纷发布了自家的大模型产品，5月科技部下属的中国科学技术信息研究所发布了《中国人工智能大模型地图研究报告》。报告显示，截至5月28日，国内10亿级参数规模以上基础大模型至少已发布79个。衡量大模型产品能力的一个很重要的指标就是参数量，从10亿级、百亿级到现在的千亿级。参数量的快速增长，对支撑AI训练的基础设施，如计算、网络、存储等也提出了更高的要求。存储作为IT基础设施的重要组成部分，在扩展性、高性能和多协议接口等方面，也需要与时俱进。腾讯公司推出的TStor存储一体机正是这样一款存储产品，本文将基于大模型场景对存储的挑战，介绍TStor在该场景的优势，以及在某大模型产品中的业务实践，供广大希望自建大模型应用的企业参考。
现有的存储系统经过长期发展，种类及其繁多，架构也各不相同，按照从底层到上层的思路，大致可以分为：物理层、协议层、架构层、连接层四个层次。接下来我们由下往上详细分析。
随着云计算的深入应用，云备份和云存储的应用也逐渐被企业和个人所熟悉，那么问题来了，云备份和云存储有什么区别吗？ 大家之所以对两者存在疑虑，是因为大多数的时候我们都是在使用云存储的备份功能，而事实上，云存储是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。 云备份就是把个人数据的通讯录、短信、图片等资料通过云存储的方式备份在网络上面。你可以简单的理解为网盘，比如谷歌云盘、icould等等。 这么说可能
当前，在大数据时代下，数据正在呈现爆炸式增长态势，随着数据量的几何级数增长以及信息化的深入，各种规模的企业对于购买存储设备的需求越来越迫切。大多数企业已经认识到存储数据、管理数据和保护数据的重要性，但面对错综复杂的存储市场，企业该如何选择呢？他们现有的采购模式存在哪些误区呢？ 误区一：存储系统光看硬件指标就行 企业选购存储系统，常见原因就是存储容量将要使用殆尽，或者存储性能已经无法满足应用需求。如果企业在考虑新的项目，如大数据、虚拟桌面基础架构（VDI）、或者像关键任务应用和实时系统等需要持续高性能支持的应
大数据技术当中，在海量数据的存储环节，涉及到两个重要的概念，就是分布式数据存储与数据库，稳定高效安全的数据存储，才能为后续的计算分析环节，提供稳固的支持。今天的大数据概念解析，我们来讲讲分布式存储与数据库。
最近的调查研究表明，多达50%的企业表示希望将业务从云计算迁移回数据中心，虽然这种回旋效应有很多原因，但缺乏数据一致性是最主要的原因之一。 最近的调查研究表明，多达50%的企业表示希望将业务从云计算迁
10.5.3 对象接口 对象存储系统（Object-BasedStorage System）是综合了NAS和SAN的优点，同时具有SAN的高速直接访问和NAS的数据共享等优势，提供了高可用性、跨平台性及安全性的数据共享的存储体系结构。 Object是对象存储的基本单元。每个Object都是数据和数据属性集的综合体。数据属性可以根据应用的需求进行设置，包括数据分布、服务质量等。在传统的存储中，块设备要记录每个存储数据块在设备上的位置。Object维护自己的属性，从而简化了存储系统的管理任务，增加了灵活性。O
不同于很多大型央企，组建于2014年的中国铁塔公司的信息化系统始建之初就构建在天翼云、华为云和联通云等云服务的基础上，生来就是云公司，没有很多央企传统应用系统的包袱。尽管如此，应用中他们也遭遇了数据及时交付的难题。
1、云存储的官方定义 云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统 即是指通过集群应用、网格技术或分布式文机房集中监控系统件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。 云存储设备横向扩展的方式让存储系统具有了无限扩展的能力，能够实现控制器与硬盘的同时扩展，即性能与容量可以同时实现线性扩展，云存储一般可以分为私有云存储、公有云存储。 📷 2、大数据时代下的云存储 在大数据的时代，原来局限在私有网络的资源和数据因为网络而链接，并且
当生态被把持住之后，想撼动真是难上加难，几十年了，没有任何一家非x86平台能在企业级和桌面市场撼动Intel的地位。幸好在移动终端领域ARM彻底站稳了脚跟，没有给x86一点机会。其实这还是得益于ARM平台的低功耗特性，想做一款移动设备时，大家第一时间想到的不可能是x86，虽然Intel和AMD后来都有各自低功耗产品，但是IT领域先入为主，生态壁垒的玩法，屡试不爽。
现在，对于那些创建或消费数据的公司来说，处理数量巨大的生成数据是个非常大的挑战。而对于那些解决存储相关问题的科技公司来说，也是一个挑战。
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
现有的存储系统经过长期发展，种类及其繁多，架构也各不相同，仅靠一文不可能讲得完全详尽。笔者试图在各个存储系统中，按照从底层到上层的思路，抽象出某些共性，也就是：物理层、协议层、架构层、连接层四个层次。这种层次划分不一定对所有存储系统通用，但可以帮助初学者对市面上主流的存储技术架构建立一个大体的认识，接下来我们由下往上详细分析。
AI 已经成为各行各业软件研发的基础，带来了前所未有的效率和创新。今天，我们将分享苏锐在AWS量化投研行业活动的演讲实录，为大家介绍JuiceFS 在 AI 量化投研领域的应用经验，也希望为其他正在云上构建机器学习平台，面临热点数据吞吐不足的企业提供一些启发。
在本文中我们讨论下你可能已经遇到过的关于数据大规模增长的问题，以及数据被忽略的价值。Presto 是处理所有数据并通过结构化查询语言（SQL）提供行之有效工具的关键推动力。Presto 的设计和功能能够让你获得更好的见解，而不仅仅只是访问。你可以更快地获得这些见解，并获得过去由于成本过高、时间太长而无法获得的信息。除此之外，你可以使用更少的资源，花费更少的预算来学到更多。
T客汇官网：tikehui.com 原文作者：Charles Babcock 编译：徐婧欣 对象存储系统供应商 Cloudian 于 11 月初做了一项调查，参与调查的是来自英美的 409 位 IT
总的来说，Ceph作为一个开源、分布式和可扩展的存储平台，在云存储、大规模数据存储和备份、虚拟化环境及内容分发网络等领域有着广泛的应用。与竞争对手的差异化点在于其全球性的社区支持和强大的可扩展性。
首先我们了解一下存储虚拟化的定义及其常见的三种技术。 存储虚拟化(StorageVirtualization)最通俗的理解就是对存储硬件资源进行抽象化表现。通过将一个（或多个）目标（Target）服务或功能与其它附加的功能集成，统一提供有用的全面功能服务。典型的虚拟化包括如下一些情况：屏蔽系统的复杂性，增加或集成新的功能，整合或分解现有的服务功能等。 基于主机的存储虚拟化： 主要用途：使服务器的存储空间可以跨越多个异构的磁盘阵列，常用于在不同磁盘阵列之间做数据镜像保护。 实现方式：一般由操作系统下的逻辑卷管
CubeFS 是国内首个云原生开源分布式存储产品，2019 年开源并捐赠托管至云原生计算基金会 (CNCF)，2020 年 10 月 OPPO 开始主导 CubeFS 社区运营与版本迭代，累计发布 7 个 release 版本。在 OPPO 的全力推进下，CubeFS 于 2022 年 6 月进入 CNCF 孵化阶段。 本文，我们与 CubeFS Maintainer OPPO 的何小春进行了对话，共同探讨 CubeFS 的技术演进及云原生存储技术的发展方向。 1 云原生存储技术“越来越分布式” 随着云
上期文章，小枣君给大家详细介绍了数据存储技术的基本知识，其中重点对DAS、SAN和NAS技术进行了对比分析。
爆炸性的数据让企业考虑混合云存储来满足容量需求。但云的成本和安全问题需要解决。 各种规模的企业都面临非结构化数据集前所未有的增长速度。 增长的速度和使用的容量主要是源于捕捉和传输数据的物联网设备的快速部署。 许多小型企业正寻求公共云来帮助他们跟上这种爆炸性增长。 虽然他们的独特需求和成本现实要求小型企业与大型企业相比，寻求不同的云方案，但是，企业混合云方案可能可行。 企业混合云在企业内部数据中心中保存一部分数据，并在公共云存储设施中保存一部分。通常，企业内部存储保存大部分活跃数据，减轻公共云存储中固有的延迟
2005年，是中国第二次互联网浪潮的发始之年。刚刚从破碎泡沫中走出的互联网产业，逐渐迎来了“web 2.0”时代。
近年来，随着智能制造、物联网和数字化转型的不断推进，实时数据赋能已经成为制造业发展的重要驱动力。实时数据赋能是指通过收集、分析和使用实时数据，来提升制造业的生产效率、降低生产成本、提高产品质量和满足客户需求。
近年来，云计算、大数据、人工智能、物联网等信息技术与产业快速发展，信息技术与传统产业的融合也不断加深，快速发展的数字经济已经成为我国产业转型升级和经济高质量发展的重要驱动因素。数据是数字经济的重要基础组成，信息技术也围绕数据的生产、加工、应用而展开。当前，企业和用户无时无刻都在产生大量的数据，数据中心等信息基础设施也在实时地存储和计算各类数据，网上购物、电子支付、工业互联网等数据应用场景更是随处可见。据IDC 预测，到 2025 年全球数据量将达到 163ZB，相当于 2016 年 16.1ZB 数据量的十倍。当前，数据的快速、高效、安全存储已经成为业界关注的焦点。
想要保护企业声誉和业务安全，保护云及其云中存储的敏感数据的安全，也成为了企业面临的头等大事。以下是云存储的五个安全问题以及应对措施：
我们看到，戴尔和IBM作为老牌存储厂商，依然没有一点意外地牢牢盘踞在魔力象限图的最右上角。
历史上，数据分析需求的不断提升（更大的数据规模、更快的处理速度、更低的使用成本）和计算基础设施的不断进化（从专用的高端硬件、到低成本的商用硬件、到云计算服务），这两大因素推动数据仓库的架构大体经历了三个时代：软硬一体的一体机时代、存算一体的分布式时代以及存算分离的云原生时代。
Apache Hadoop提供了一系列数据存储与处理的组件，覆盖了多种多样、应用于企业级关键服务的用户案例。在Cloudera，我们一直在努力探索Hadoop的各种可能性，拓展Hadoop的边界——使得Hadoop更快、更好用、更安全。
许多大型企业都有结构化大数据，围绕大数据，大型互联网企业和初创企业“百家争鸣”，各家同质应用竞争日益激烈，服务范围涵盖大数据应用、硬件、技术等，随着数据爆炸性增长，为了帮助企业将数据能力与业务结合，提升效率、降低成本乃至最终提升盈利能力，业务部门亟需利用线上实时反馈数据辅助决策支持以提高服务水平，大数据的统一正成为使用传统方法管理的难题。而Alluxio在大数据系统性能提升以及生态系统多组件整合的进程中扮演着重要角色。
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