大数据存储不是一类单独的产品，它有很多实现方式。EMC Isilon存储事业部总经理杨兰江概括说，大数据存储应该具有以下一些特性：海量数据存储能力，可轻松管理PB级乃至数十PB的存储容量；具有全局命名空间，所有应用可以看到统一的文件系统视图；支持标准接口，应用无需修改可直接运行，并提供API接口进行面向对象的管理；读写性能优异，聚合带宽高达数GB乃至数十GB；易于管理维护，无需中断业务即可轻松实现动态扩展；基于开放架构，可以运行于任何开放架构的硬件之上；具有多级数据冗余，支持硬件与软件冗余保护，数据具有高可靠性；采用多级存储备份，可灵活支持SSD、SAS、SATA和磁带库的统一管理。 通过与中国用户的接触，杨兰江认为，当前中国用户最迫切需要了解的是大数据存储有哪些分类，而在大数据应用方面面临的最大障碍就是如何在众多平台中找到适合自己的解决方案。 EMC针对不同的应用需求可以提供不同的解决方案：对于能源、媒体、生命科学、医疗影像、GIS、视频监控、HPC应用、某些归档应用等，EMC会首推以Isilon存储为核心的大数据存储解决方案；对于虚拟化以及具有很多小文件的应用，EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案；对于大数据分析一类的应用需求，EMC会综合考虑客户的具体需求，推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。在此，具体介绍一下EMC用于大数据的横向扩展NAS解决方案——EMC Isilon，其设计目标是简化对大数据存储基础架构的管理，为大数据提供灵活的可扩展平台，进一步提高大数据存储的效率，降低成本。 EMC Isilon存储解决方案主要包括三部分：EMC Isilon平台节点和加速器，可从单个文件系统进行大数据存储，从而服务于 I/O 密集型应用程序、存储和近线归档；EMC Isilon基础架构软件是一个强大的工具，可帮助用户在大数据环境中保护数据、控制成本并优化存储资源和系统性能；EMC Isilon OneFS操作系统可在集群中跨节点智能地整合文件系统、卷管理器和数据保护功能。 杨兰江表示，企业用户选择EMC Isilon的理由可以归纳为以下几点。第一，简化管理，增强易用性。与传统NAS相比，无论未来存储容量、性能增加到何种程度，EMC Isilon的安装、管理和扩展都会保持其简单性。第二，强大的可扩展性。EMC Isilon可以满足非结构化数据的存储和分析需求，单个文件系统和卷中每个集群的容量为18TB～15PB。第三，更高的处理效率，更低的成本。EMC Isilon在单个共享存储池中的利用率超过80%，而EMC Isilon SmartPools软件可进一步优化资源，提供自动存储分层，保证存储的高性能、经济性。第四，灵活的互操作性。EMC Isilon支持众多行业标准，简化工作流。它还提供了API可以向客户和ISV提供OneFS控制接口，提供Isilon集群的自动化、协调和资源调配能力。 EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。
近日，在全球分布式云大会上，昆腾中国资深解决方案架构师赵丙涛深入地分析了企业数据存储的痛点，并给出解决之道。
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。
多云的兴起，源于用户应用对于基础设施、云服务功能、安全性等的差异化需求，用户希望根据需求将应用、数据因“云”制宜，实现业务的高度灵活性和高效性。这也直接驱动着云原生数据仓库等一批云原生应用的流行，以及存储等基础设施加速走向变革。
数据访问控制是零信任的最后环节和终极目标。基于零信任的数据访问控制，已经成为数据安全保护和治理的新方法。
将大数据和云计算结合是企业满足计算需求的完美解决方案。企业的数据通常需要一个计算环境，快速有效地发展，并具有更大灵活性，自动适应大量数据。在在云计算环境下可以做到这一点。然而讨论云计算时不断出现的一些问题。 云计算如何保持安全？ 保护数据，尤其是大数据是一个重要问题。公司预计，存储在云中的任何数据都将被保护和安全的措施将是灵活的，以跟上不断变化的威胁环境。有四种方法来保持你的大数据在云计算中的安全。每个方法将保持你数据安全，并为在云计算固有的使用提供更多的灵活性。 1.加密敏感数据 加密你的数据，并提供云计
在当今快速发展的人工智能领域，数据作为AI模型训练的基石，其处理和存储方式对模型的性能有着决定性影响。特别是在AIGC和自动驾驶技术的研发中，对数据处理的要求更是严苛。
本文档为数据集成和互操作思维导图与知识点整理。共分为5个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
边缘计算和云计算可以并行工作，但是有时它们的实现路径会有所不同。例如，在存储方面，将在边缘创建的大量数据直接保存到云平台中是不切实际的。因此，企业在制定边缘计算存储策略时需要考虑许多因素。
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
SAP系统已经存在了几十年，与大多数本地（Hadoop)或基于云的（Google, Azure, AWS）数据湖不同。这就是为什么经常要存档大量SAP历史数据的原因。这带来了一个挑战——历史SAP归档解决方案以压缩格式将数据存储在基于文件的存储中，很难将这些数据集成到企业数据湖中，更不用说运行实时分析、机器学习算法或从中创造商业价值。
本篇文章转载自：https://forkast.news/why-decentralization-protect-user-data-privacy/
作者 | 曾响铃 文 | 响铃说（xiangling0815） 数字经济时代磅礴而来，数字化相关的应用井喷式出现，作为“后方”的数据存储，重要性也在不断提升。有数据显示，当前平均一个企业的数据应用超过100种，应用数量每年翻番。 在这种情况下，数据存储该如何深化发展来应对剧变中的需求，承担推动数字经济发展的底层责任，成为业界普遍关心的课题。 而就在最近，华为伙伴暨开发者大会2022召开，华为存储在会上提出了“以数据为中心，构建面向多样化数据应用的可靠存储底座”的全新理念。这个全新理念的提出，是华为在多年
“五年前，我们很多行业客户的数据还是以ERP、CRM等数据为主，10TB就属于很大的数据量；今天，这些客户积累的数据量通常达到PB级，像行为数据等非结构化数据增长极为迅速，业务形态也发生了巨大变化，基于海量数据的AI应用正在由点到面地铺开”--一位深耕行业的ISV如是说。
对于企业而言，数据存储和备份是非常重要的，一旦数据丢失或遭受损坏，将给企业带来重大损失。传统的数据存储和备份方式往往需要购买昂贵的服务器、存储设备以及相关的软件和硬件设施，同时也需要承担维护和管理成本。
在深度学习领域的实践中，一般会涉及到向量化处理的数据，如图像、文本、音频等，这些数据的存储和检索对于许多深度学习任务至关重要。传统的关系型数据库和NoSQL数据库在存储和检索这类大规模向量数据时，通常不能满足高效、精确的查询需求。因此，如何优化向量数据的存储和检索，成为了当前深度学习场景下需要解决的重要问题。
＂鹅厂网事＂由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营，我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息，同时分享腾讯在网络与服务器领域，规划、运营、研发、服务等层面的实战干货，期待与您的共同成长。 网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台，为支撑腾讯公司业务持续发展，为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值！ 随着互联网的快速发展，网络化已经深入到人们的方方面面，随之而来的是各类涉密敏感数据几何倍的增长。而近年来信息安全事件频频发
编辑手记：Oracle Sharding是为OLTP应用程序定制设计的一种可扩展、支持高可用功能的架构，能够在不具有共享硬件或软件的Oracle数据库池中分发和复制数据。事实上基于高可用和易扩展性开发的系统或数据库架构并不仅仅是Oacle Sharding 一个，我们来通过不同产品的对比来认识，sharding到底强大在哪里。 1、Oracle Sharding与Microsoft Azure弹性数据库的比较 Microsoft提供了一个分片式数据库架构，具有与Oracle Sharding相同的许多目标，
在传统企业中，他们会把自己的数据存储在线下的数据中心，由于有很多企业都是自建或者租用的IDC，所以面临着在人员、技术、运维、性能、故障、软件授权、租用等等多方面的难题，凭借企业自身的能力，在解决各种难题时难免会有力不从心。
组织急于将云计算应用于物联网，以高效地存储和管理后者生成的数据。得益于物联网，世界和企业的IT基础设施日益互联。借助物联网，几乎所有设备都可以连接到互联网和其他设备。企业可以使用物联网设备收集的数据来简化其运营并增强客户服务。但有趣的是，这些物联网设备收集的数据在经过处理和分析以产生见解之前是没有用的。为了处理数据，公司必须存储和管理它。物联网设备会产生大量数据，这给企业内部存储和管理带来了挑战。云计算提供了一种解决方案来促进按需存储和管理可用于生成见解的数据。这就是 96% 的企业以一种或另一种形式采用云计算的原因所在。
本文从计算机存储简介、存储设备介绍、软件定义存储(SDS)、常见的Kubernetes CSI存储插件介绍、如何平衡成本和存储性能等方面对计算机存储进行详细分析；本文最后还通过图形展示了存储在计算机体系结构中的重要作用。希望对您有所帮助！
翻译自 Data Unleashed: Unlocking Powerful Business Insights 。
作者 | Doug Hudgeon 编译 | 核子可乐、褚杏娟 近期，微软在低代码领域做了大量资金投入，拥有了一批其他厂商难以匹敌的产品，近期发布的 PowerFX 更是如虎添翼。微软在低代码领域的动作表明，软件巨头并不打算开发定制化部署系统，而是要将低代码软件直接整合到企业的现有 CI/CD 工作流当中。 微软的矛头直指 UIPath、Automation Anywhere 以及 Blue Prism 等各大机器人流程自动化（RPA）厂商，显然是看中了后者与各家企业签下的重磅订单。而 RPA 厂商们还面临
随着互联网成为一场大规模的革命，几乎每笔交易都是从金融到签署在线合同，保护机密信息变得非常重要。
数据智能，是指以数据为生产要素，通过融合大规模数据处理、数据分析与挖掘、机器学习、数据可视化等多种大数据和人工智能技术，从数据中提炼、发掘具有揭示性和可操作性的信息，从而为企业提供数据驱动的分析与决策。
作者:Divakar Mysore等 来源:DeveloperWorks 摘要：大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件，大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件，包括从各种数据源获取数据的位置，以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析。 概述 这个 “大数据架构和模式” 系列的 第 2 部分 介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方法。如果您已经使用上一篇文章中的问题和提示分析了自己的情况，并
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
近日，工业和信息化部、国家密码管理局发布了《关于公布工业和信息化领域商用密码典型应用方案名单的通知》，腾讯云“基于商用密码的数据安全中台”在众多方案中脱颖而出，成功入选工业和信息化领域商用密码典型应用方案名单。
本文探讨了如何在机器学习方面建立更好的数据管理，分析了大数据时代下数据管理的重要性，以及企业如何通过自动化和算法来提高数据管理效率。
如今，信息管理市场正在发生根本性的变化。而将企业内容管理(ECM)交易转到云计算的进程则要慢得多，例如客户关系管理(CRM)套件。事实上在几年前，行业分析师估计，只有不到20%的组织将其实施部署到云端。
明珠能否闪耀，取决于与流体力学相关的空气动力研究和试验。既要尽量减少空气阻力，又要保证产生足够的空气下压力，才能带来更好的整车性能。流体力学的大规模仿真计算，由此演变为当今汽车业的研发重器。
2020年全国两会期间，合肥工业大学应用数学研究所所长檀结庆在媒体采访中提到：“国产数据库只占据不到7%的市场份额，尤其在数据库最核心的交易业务中，鲜有能跟甲骨文同台竞争并实现替换的产品。”
边缘计算意味着更快的响应时间、更高的可靠性和安全性。关于物联网(IoT)是如何给制造业带来革命，人们已经说了很多。许多研究已经预测到2020年将有超过500亿台设备被连接。预计每天每个工厂将收集超过14.4亿个数据点。这些数据将被聚合、清理、处理，并用于关键的业务决策。
秉持数据驱动战略的数据驱动型组织，正在利用数据，以前所未有的速度开创未来。同时，也面临日益增长的安全、隐私、合规风险。
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VMware vSphere™ ESXi 5.1 将 Apple Mac Pro® 引入了 VMware® 硬件认证列表 (HCL)。下一代 Apple Mac Pro 硬件的更新带来了 Thunderbolt™ 技术的引入。 随着 Apple 使用 Thunderbolt 端口取代内部可访问的 PCIe 插槽来更新各种 Mac 平台，系统管理员、技术人员和家庭实验室用户面临着适应的挑战。
简介：在大数据以PB增长的时代，保证数据高可用的同时，确保数据安全已经成为企业IT领导者及数据管理人员所急迫需解决的问题，Veritas深入地了解用户的各种存储需求，从而实现了简单、高效、可扩展、高敏捷、高洞察力的全线存储备份容灾解决方案。而为保证产品的高度兼容性，为此Veritas不断提升与精进，从而汇集了得天独厚的优势，实现了统一的混合云平台管理、成熟的企业级数据可伸缩性、超乎想象的即时数据恢复与自动复制、全索引直观数据检索等等，为几乎所有的企业数据环境提供了端到端的数据可用性解决方案。下面我们就Veritas数据存储安全解决方案来进行探讨与学习。
为了保存数据想到秃头？ 担心遇到自然灾害数据会丢失？ 别着急！我来为你解答！ 上对象存储 COS ！ 腾讯云对象存储 COS 是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，用户可通过网络随时存储和查看数据。具备高扩展性、低成本、可靠和安全等优点。在提供数据存储服务的同时，还可对数据进行处理和加速，减少存储与带宽成本的压力，提高访问性能，助力用户进行数字化转型。 使用方法 COS 提供了多方面的应用场景及最佳实践，包括访问控制与权限管理、性能优化、数据迁移、数据直传与备份、数据安全域名管理等实践场景，能
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腾讯云大数据平台是腾讯云推出的专业大数据解决方案，旨在为企业提供稳定、高效、安全、可靠的大数据服务。该平台具备海量数据处理能力、多种数据存储方式、强大的数据分析与挖掘能力，以及智能化应用场景，为企业提供全方位的大数据支持。
这是《未来简史》中提出的三个革命性观点。一本书短短百页，让我们看到了世界颠覆性的变化，从计算机，到互联网，再到大数据、人工智能，所有的变化都在以一种肉眼可观却又无法捕捉的状态悄然发生着，而推动变化发生的背后，则是数据价值的提升。
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。
在不断发展的企业级 Java 应用中，高效的数据集成和持久化对于构建健壮和可扩展的系统至关重要。Jakarta Data 规范有助于进行数据处理。该框架简化了数据集成，支持混合持久化（polyglot persistence），并统一了 Jakarta EE 技术。与不同风格数据库的无缝交互使得开发人员能够专注于核心业务逻辑，并加快应用程序的开发。欢迎加入我们，一起探讨新 Jakarta EE 规范的功能、优势以及在现代企业架构中的实际应用。
这是“ elasticsearch简介”系列的第二部分。这个简短的博客旨在简要介绍Elasticsearch堆栈中的组件。这些组件的用途是什么，如何为堆栈提供价值，或者为什么它们是与Elasticsearch一起使用的更好的选择。
“快把思绪从九霄云外中收回来吧”，这是老师经常对课上神游的学生们说的一句话。 不过如今，公司却要设法花心思对“云”进行研究并将数据存储至云端，从而提升公司业绩并最终让公司做大做强。 在当下的环境中，数据的迁移总是在不断进行，不论是在云环境、物理环境还是虚拟环境中，能够随时随地灵活地管理虚拟环境已经变得极为重要。 根据Vision Solutions 发布的 2013 年恢复能力状况报告显示，64%的IT专业人士表示他们的公司已经在使用云服务。报告显示，数据迁移的首要驱动因素是性能的提升，其次为替代过时的或不
回首存储历史，自从Compellent研发出自动分层存储技术，由IO密集型向计算密集型转换，进而兴起X86潮流，逐渐存储软件功能的优势浮出水面，存储已经不再是拼硬件，而是凸显与硬件紧密联系一起的软件优势，为软件定义存储（SDS）奠定了发展基础。虽然对于软件定义存储，行业内至今仍没有统一的说法，但随着软件定义数据中心、软件定义网络、软件定义服务器纷纷见诸于市场，“软件定义”技术的爆发之年已近在眼前。
国家发改委、工信部等机构联合印发通知，同意在京津冀、粤港澳大湾区、宁夏等8地启动建立国家算力枢纽节点，并规划10个国家数据中心集群。这标志着全国一体化大数据中心体系设计布局完成，“东数西算”工程正式全面启动。
【大数据时代】机器学习如何改变大数据管理 📷 如今，企业在如何克服商业挑战方面很少根本性的改变，机器学习在市场中的应用也是如此。各种类型企业都希望利用机器学习来降低成本，希望获得更好的成果。这种机器学习的广泛采用有一些后果，大数据的应用并不是一件容易的事情，当企业的数据管理系统随着快速发展的算法而不断更新时，企业目前面临着严峻的挑战。 那么机器学习究竟如何促进大数据管理的革命，以及今天最聪明的公司为解决大数据问题而采取的行动呢？对大数据管理演进的快速回顾表明，机器学习已经推动了领域内的重大变化，以及这种变化
自从SAP推出HANA后，几乎把所有的模块都在往HANA上靠拢或者说集成。这样做必定要有其独特的优势。SAP HANA提供单一内存数据平台，支持各种数据的交易和分析，这是支持现代实时数字业务的应用的关键要求。在今天的数字经济中，企业无法改变过去已经发生的，真正的内存数据平台应该支持针对公司所有数据的交易和分析的实时处理。这是SAP HANA平台与其他传统数据库供应商的主要区别。
企业拓客是指企业通过各种手段，寻找并获取新客户的过程。对于企业来说，拓客是非常重要的一环，可以帮助企业扩大市场份额、提高销售额、增加利润等。但是，拓客过程中存在着一些难点和挑战，例如如何精准定位目标客户、如何获取有效的联系方式等。在这个过程中，关键词采集工具可以发挥重要的作用。
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