我们知道如要要从磁盘取数据，需要告诉控制器从哪取，取多长等信息，如果这步由应用来做，那实在太麻烦。所以操作系统提供了一个中间层，它管理本地的磁盘存储资源、提供文件到存储位置的映射，并抽象出一套文件访问接口供用户使用。对用户来说只需记住文件名和路径，其他的与磁盘块打交道的事就交给这个中间层来做，这个中间层即为文件系统。
纵观云上的攻击事件，以及近期的一些热点事件，大家不难发现，元数据服务攻击事件频繁的发生。在云产业不断发展壮大的当今，元数据服务已经成为了攻击者攻击流程中的一个重要的环节。我们从攻击者的视角来分析攻击流程中元数据服务所面临的风险，也可以更好地迎战元数据服务带来的安全挑战。
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
（译者补充：随着每个云提供商都提供了数十种数据服务，为您的需求选择合适的云数据服务比以往任何时候都更重要，更不用说为了省钱了。这文章就是教你如何选择适合自己的服务。）
分布式文件系统 分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源并不直接与本地节点相连，而是分布于计算网络中的一个或者多个节点的计算机上。目前意义上的分布式文件系统大多都是由多个节点计算机构成，结构上是典型的客户机/服务器模式。流行的模式是当客户机需要存储数据时，服务器指引其将数据分散的存储到多个存储节点上，以提供更快的速度，更大的容量及更好的冗余特性。 目前流行的分布式文件系统有许多，如MooseFS、FastDFS、GlusterFS、Ceph、Mogile
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。
近几天的CES 2020上，NXP公司发布了新一代的S32G车载网络处理器。作为NXP S32系列最新的处理器，S32G将汽车行业整车EE架构往高性能，分域架构的现代设计落地进一步推进。
随着Big Data、 AI、IoT等业务的迅猛发展，传统的存储面临着越来越多的挑战。首先，横向扩展能力有待提升。近些年，需要IT基础设施进行处理和存储的数据量以指数级的速度增长。而传统存储的Scale-up的扩展能力越来越难以满足快速增长的数据的存储需求。其次，存储系统管理复杂。传统的SAN需要专门的FC传输协议，以及每个SAN厂商有自己独有的管理与运维方式，导致需要专门的存储运维人员。第三，无业务中断地运维能力弱。现在大量的应用要求7*24*365无中断的运行，几乎没有留给运维的时间窗口，因此需要存储系统具有业务无中断地运维能力。
近日，绿盟科技星云实验室与北京豪密科技有限公司联合推出了一项云攻防技术培训课程。该课程旨在根据客户需求，为客户提供专题培训，帮助客户熟悉常见的云安全架构，并提供云攻防技术理解，同时结合模拟攻击实验提升攻防能力。该课程参与学员涵盖了特殊行业的单位、国企等十多家单位。课程共分为六个章节，分别就云计算基础、云上攻击路径、云上资产发现与信息收集、云服务层攻防、云原生安全攻防以及虚拟化安全攻防进行了详细介绍。
基于大数据技术构建数据仓库平台，源于大数据技术本身的不成熟和普及度问题，以及辅助工具的缺失，注定了其实施过程与传统数据仓库的差异性，和更大的实施难度。本文针对大数据技术应用与数据仓库类项目需求分析阶段，需要完成的主要工作基于用户需求分析说明书的文档结构进行目录式展现。如需了解更深层的细节，可以做专项技术交流和咨询服务。
软件定义网络（SDN）和软件定义存储（SDS）在实现负载分离的同时，还能够提供敏捷性和快速扩展等特性。 使用云服务——不论是私有云还是混合云——的租户，都希望能够沿用典型的本地数据中心的控制机制。企业不想放弃虚拟存储区域网络（vSAN）、防火墙、访问控制、管理方式、合规审查等所有这些和安全、控制相关的系统管理权限。但是同时希望增加灵活性、实现快速扩展以及提高成本效率，因为这些是吸引企业使用云环境的主要因素。 软件定义网络（SDN）似乎可以成为解决这种架构性问题的方案之一。从很多方面 来说，就是使用云服务提供
前言 云服务器（Cloud Virtual Machine，CVM）是一种较为常见的云服务，为用户提供安全可靠以及高效的计算服务。用户可以灵活的扩展以及缩减计算资源，以适应变化的业务需求。使用云服务器可以极大降低用户的软硬件采购成本以及IT 运维成本。 由于云服务器中承载着用户的业务以及数据，其安全性尤为重要而云服务器的风险往往来自于两方面：云厂商平台侧的风险与用户在使用云服务器时的风险。与用户侧风险相比，平台侧的漏洞往往带来更广泛的影响，例如于2018 披露的AWS LaunchingEC2s did
当讨论到游戏服务端的时候，我们首先想到的会是什么？要回答这个问题，我们需要从游戏服务端的需求起源说起。
企业级的大数据平台，Hadoop至今仍然占据重要的地位，而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计，是非常关键且重要的一步，在实际工作当中，往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。今天的大数据开发分享，我们就来讲讲，基于Hadoop的数仓设计。
https://blog.csdn.net/enweitech/article/details/51445087
为了分享过去一年云原生产业联盟（CNIA）在标准建设、评估测试、技术研究、实践合作等方面的工作成果、探索行业最新趋势动态，云原生产业联盟于2023年1月9日举办了2022年度线上年会，发布了“大数据云原生能力成熟度模型”，并进行了标准解读。 云原生时代，数据系统的技术架构正在多样化用户需求的驱动下快速演进。容器、Serverless、CI/CD、Kubernetes等云原生技术与大数据系统的深度融合，可以有效应对海量、异构、实时的用户数据处理请求。充分利用云原生平台能力实现大数据系统的“云原生”转型升级，已
<数据猿导读> 在UBDC全域大数据峰会上【友盟+】CEO朋新宇发表了“友盟+开启数据plus时代”的主题演讲。他认为：未来的数据一定是全域数据。一个大规模生产、分享和应用数据的时代已经开启，数据正在
1 系统硬盘 系统硬盘做RAID1 /boot 200M /SWAP 内存的1-2倍（在大数据环境下，将其关闭能提高速度 但是可能会有内存溢出问题） / 剩余所有容量 2 数据硬盘 将多个小硬盘合并成一个大硬盘（逻辑卷）
随着泛在电力物联网的发展，越来越多的电力设备包括变压器，GIS，开关柜，高压电缆等需要进行局部放电的在线监测。
前言 在《浅谈云上攻防——元数据服务带来的安全挑战》一文中，生动形象的为我们讲述了元数据服务所面临的一系列安全问题，而其中的问题之一就是通过SSRF去攻击元数据服务；文中列举了2019年美国第一资本投资国际集团（Capital One Financial Corp.，下“Capital One公司”）信息泄漏的案例；我们内部也监测到过类似的事件：测试人员通过SSRF漏洞攻击元数据服务，并将获取到的AK信息存储到日志服务中，然后在日志服务中获取到了AK信息，最终通过获取到的AK信息控制了超过200台服务器。
给你一个有 n 个服务器的计算机网络，服务器编号为 0 到 n - 1 。 同时给你一个二维整数数组 edges ，其中 edges[i] = [ui, vi] 表示服务器 ui 和 vi 之间有一条信息线路，在 一秒 内它们之间可以传输 任意 数目的信息。 再给你一个长度为 n 且下标从 0 开始的整数数组 patience 。
组成要素： 1）VIP： 给分发器的一个虚IP 2）分发器：nginx 3）数据服务器：web服务器
负载均衡 负载的均衡，是分布式系统中一个永恒的话题，要让大家各尽其力齐心干活，发挥各自独特的优势，不能忙得忙死闲得闲死，影响战斗力。而且，负载均衡也是一个复杂的问题，什么是均衡，是一个很模糊的概念。比如，在分布式文件系统中，总共三百个数据块，平均分配到十个数据服务器上，就算均衡了么？其实不一定，因为每一个数据块需要若干个备份，各个备份的分布应该充分考虑到机架的位置，同一个机架的服务器间通信速度更快，而分布在不同机架则更具有安全性，不会在一棵树上吊死。。。 在这里说的负载均衡，是宽泛意义上的均
银行业是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。 随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，在业务开展过程中积累了大量有价值的数据，通过运用大数据技术挖掘和分析之后，这些数据将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”， 可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、风险控制、产品创新、业务体验优化、客户综合管理等多种金融服务。
本项目基于大型物流公司研发的智慧物流大数据平台，该物流公司是国内综合性快递、物流服务商，并在全国各地都有覆盖的网点。经过多年的积累、经营以及布局，拥有大规模的客户群，日订单达上千万，如此规模的业务数据量，传统的数据处理技术已经不能满足企业的经营分析需求。该公司需要基于大数据技术构建数据中心，从而挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，为企业提供有益的帮助，带来更大的利润和商机
如今大数据分析市场与几年前相比已经截然不同，在日前发布的2017年度市场研究报告中，2017年的全球大数据分析市场规模比前一年增长了24.5%，这主要是由于公共云的部署和利用好于预期，以及云计算的平台、工具和其他解决方案都在加速融合。此外企业正在通过大数据分析更快速地脱离实验和验证阶段，并从部署中获得更高的业务价值。展望未来，通过在物联网(IoT)、移动性和其他边缘计算用例中采用大数据分析技术，大部分市场可以保持未来几年的增长。
上图展示了大部分用户使用Hudi的场景。通常用Flink或者Spark或者Hudi内置工具DeltaStreamer读取数据源，写入原始表。这些表可以被不同的查询引擎读取，做常规的数据湖分析，或者做批处理。同时用Hudi提供的库可以搭建增量ETL管道，写入衍生表中。Hudi促进形成了一套生态系统，包含众多管理数据的功能，可以有效地分离高度优化的数据层和其上面搭建的查询层。
比较 Docker-Swarm、Kubernetes 和 Mesos 容器技术,虽然所有这三种技术都使得使用容器来部署、管理和伸缩应用成为可能，但实际上它们各自解决了不同的问题，并且根植于迥异的上下文环境中,事实上这三种被广泛采用的工具链都是有差别的;
随着传统IDC向云数据中心转型，数据中心网络架构也在不断演进。 在传统的大型数据中心，采用了层次化模型设计的三层网络。将复杂的网络设计分成几个层次，每个层次着重于某些特定的功能，这样就能够使一个复杂的大问题变成许多简单的小问题。三层网络架构设计的网络有三个层次： 接入层（将工作站接入网络） 接入层的面向对象主要是终端客户，为终端客户提供接入功能，接入层的主要功能是规划同一网段中的工作站个数，提高各接入终端的带宽。 汇聚层（提供基于策略的连接） 汇聚层连接网络的核心层和各个接入的应用层，在两层之间承担“媒介
编辑手记：Oracle 12c新加入的GDS特性是针对复制数据库（使用复制技术，例如ADG，Ogg等）的完整自动化工作负载管理解决方案。 本文来自Oracle白皮书翻译。 为满足企业各种业务需求，如高可用性、灾难恢复、内容本地化和缓存、可扩展性等，许多组织在本地或远程的数据中心维护一个或多个生产数据库的复制。Oracle数据库一般通过Oracle ADG和Oracle GoldenGate技术策略用于完成数据库的复制。 1 业务需求与技术的局限性 在GDS之前，复制环境中的每个数据库都从应用程序和数据库管理
如果你已经有一个已经存在并且独立运行的独立服务器部署的话，例如在页面 single-server deployment examples 中部署的服务器， 现在你希望将这个独立部署的服务器合并到集群的部署方式中的话，下面的这部分内容将会帮助你完成这个切换和合并的过程。 这个过程包括有如何对硬件进行的选择和针对 Master/Data/Query 服务器应该如何进行组织。
“云原生”是一个被人们经常使用但不是定义很清楚的一个术语。我们认为“云原生应用”应有以下特点:
块存储原理：主要是将裸磁盘空间整个映射给主机使用的，就是说例如磁盘阵列里面有5块硬盘（为方便说明，假设每个硬盘1G），然后可以通过划逻辑盘、做Raid、或者LVM（逻辑卷）等种种方式逻辑划分出N个逻辑的硬盘。此种方式下，操作系统还需要对挂载的裸硬盘进行分区、格式化后，才能使用，与平常主机内置硬盘的方式完全无异。简单地说，iSCSI就是在IP网络上运行SCSI协议的一种网络存储技术。为了克服上述文件无法共享的问题，所以有了网络文件系统。网络文件系统原理：网络文件系统是一个文件共享系统，使用客户端服务器架构，允
如今，企业越来越多地采用云存储选项，因为它们需要更多的容量、弹性容量以及更好的方式来管理存储成本。事实证明，越来越多的企业数据和云数据难以让IT部门单独使用他们的数据中心进行管理。
云计算已经成了产业企业数字化的核心载体。然而，云上海量的数据和业务正吸引着攻击者的视线，安全的主战场也在往云上转移。
CS模式的主要特点：请求/响应工作方式、以消息交换作为通信方式、基于过程的服务访问、服务集中于特定的服务器。
简言之，Power BI 内网穿透精灵，帮助数据建模师在企业内为全部用户提供数据服务，而不需依赖任何 IT。
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。
在了解什么是分布式存储之前，我们先来简单了解一下存储几十年来的大概历程。
1）用户发起请求 2）服务器接受请求 3）服务器处理请求（压力最大） 4）服务器响应请求
一、工作原理 1、分布式原理 分布式文件系统就是把一些分散在多台计算机上的共享文件夹，集合到一个共享文件夹内，用户要访问这些文件夹的时候，只要打开一个文件夹，就可以的看到所有链接到此文件夹内的共享文件夹。 2、MFS原理 MFS是一个具有容错性的网络分布式文件系统，它把数据分散存放在多个物理服务器上，而呈现给用户的则是一个统一的资源。 1）MFS的组成 元数据服务器（Master）：在整个体系中负责管理文件系统，维护元数据，目前不支持高可用。 元数据日志服务器（MetaLogger）：备份Master服务器
我们做数据服务是AI的落地，将数据能力在企业组织架构中向下释放，只不过顺手干了分析师的活儿。
[toc] 背景 大型互联网网站及应用是随着业务的逐步发展与不断创新慢慢演化而成的。在这个进化过程中，会有一些通用的问题需要解决，也会有一些常规的中间件需要构建，本文将对这个演化过程中涉及的分布式技术
随着软件系统的规模和复杂性的增加 ，软件体系结构的选择成为比数据结构和算法的选择更为重要的因素 ，三层客户/服务器体系结构为企业资源规划的整合提供了良好的框架 ，是建立企业级管理信息系统的最佳选择。随着体系结构的发展，软件框架结构方面也在不断发展，目前在多层应用结构方面出现Java技术和.net技术的实现的不同的解决方案，二者各有优缺点，分别适用于不同规模的系统的要求。 本文将结合电信计划建设管理信息系统的实现，说明三层模式的体系结构，介绍基于三层模式的应用系统的分布式组件技术 ,阐述应用J2EE框架结构来
数字化转型浪潮是现在进行时，在企业数字化转型的过程中，我们看到一个普遍的趋势，企业对“海量、实时、在线”的数据需求变得更加迫切。数字化转型并不是互联网公司的专利，人工智能、大数据、物联网这些技术也不仅仅是互联网公司才会使用。事实证明，越来越多的传统企业正在应用这些新兴技术进行业务的创新。每一项新技术的应用都需要一定的技术积累，互联网公司也许会配备很多工程师来支持一个数据体系架构。但对于传统公司来说也许不具备这样的实力，他们会发现自己很难驾驭大数据技术栈。此外，传统大技术栈已经慢慢开始难以应对日新月异的业务需求和爆炸性的数据增长。企业的很多业务对数据实时性的要求越来越高，比如风控、反欺诈等，更早地识别和阻断风险可以让企业减少损失；在物流行业，更实时的数据让物流企业可以更实时地调配行车路线和各类资源，以达到更好的运营效率；公共服务也会对实时数据产生要求，如果去柜台办理一个业务，需要等很久才能查到刚刚办的上一个流程的数据，这对于用户体验来说是非常糟糕的。
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