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区块链——数据VS心化

区块链采用的的方。今天我们就来讲讲区块链的心化的一些区别。 心化VS在过去当,一些心化的数据库,数据量压力巨大导致网络堵塞,如果服务器出现宕机或者故障,或者服务器停止运营,则很多数据就会丢失。 比如我们在微信朋友圈发的图片,在抖音上传的视频等等,都是心化。很多朋友会把东西在网上,但是某天打开后,网页呈现404,则表示的东西已经不见了。 每一次新旧秩序的更迭都会带来巨大的机会,而放在我们眼前的机会就是。随着5G通信时代的到来,传统的心化必将逐渐被所代替。 通过技术解决了空间和网络资源的浪费,可以自动重新配数据,从而实现了弹性扩展。它旨在建立新型的加密网络,为用户提供高效的服务。

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Ceph之对象

需要两步完成,第一步是创建用户,第二步创建密钥。 然后新建一个新的 bucket 再列出所有的 buckets.aws_access_key_id 和 aws_secret_access_key 的值就是前面radosgw_admin 命令的返回值

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    05-传统对比

    传统经过这些年的发展,目前已经进入逐步沦落为烂大街的现象;而这几年在如火如荼的发展,尤其是在X86服务器作为硬件的事实标准下大大降低了的准入门槛,引发了无数的新兴创业公司涌入领域 4-5年的时候厂家停止维保,生命周期周期结束)3)生命周期结束之前1年,客户要进行新采购和数据迁移4)容量和性能水平扩展性有限5)数据迁移期间业务有感知,各种协调业务 2.的优点1)硬件标准化 4)可以避免每隔几年就进行一次数据迁移(重复劳动且没有任何意义,纯粹为了换硬件而迁移)5)对业务友好,对管理部门友好(底层操作对业务来说无感知,业务不需要陪着部门一起折腾)特别说明 1)也不便宜 ,和传统一样价格高昂;反正都是价格高昂,但是可以避免后面一系列的因为产品寿命到期替换折腾。 2)贵是贵在软件上;传统不仅软件贵,硬件也同样贵3)特指产品的架构,可以scale-out4)完全可以满足各种业务场景(如数据库、海量文件等) ?

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    longhorn

    1 简介Longhorn是用于Kubernetes的开源系统; 如今,基于云和容器的部署规模日益扩大,系统也正变得越来越复杂,单个控制器上的volume数量在不断增加。 2000年代初,控制器上的volume数量只有几十个,但现代云环境却需要数万到数百万的卷。控制器变成了高度复杂的系统。 本身比其他形(如文件系统)更简单。无论系统有多少volume,每个volume只能由单个主机进行装载。 然后,我们可以利用像Swarm、Mesos和Kubernetes这样的最先进的编排系统来调度这些独立的控制器,共享一组磁盘的资源,协同工作,形成一个弹性的系统。 大多数现有的系统通常采用复杂的控制器软件来服务于从数百到数百万不等的volume。

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    ceph -块(RBD)搭建

    管理池1.1 创建池PG数量的预估 单个池的PG数计算公如下:PG 总数 = (OSD 数 * 100) 最大副本数 池数 (结果必须舍入到最接近2的N次幂的值)#ceph osd pool-name} {pg-num} $ ceph osd pool create test_pool 512 512 replicatedpool test_pool created1.2 删除池 ceph osd pool delete test_pool test_pool --yes-i-really-really-mean-itpool test_pool removed1.3 重命名池 new-pool-name} $ ceph osd pool rename test_pool test_new_poolpool test_pool renamed to test_new_pool1.4 查看池列表 install rbd-nbdsudo rbd-nbd map test_pooltest_imageRBD特性解析RBD支持的特性,及具体BIT值的计算如下 属性 功能 BIT码 layering 支持

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    单机、和云原生

    发展史从单机到互联网,作为的基础设施,主要发展都是围绕构建 低成本、高性能、可扩展、易用的目标进行演进,时至今日,在形态上为单机、云、云原生各阶段的基本形态如下各阶段基本形态数据类 : 基本概念相对与单机而言,系统包含了更多组件,除了机头(控制器)、磁盘阵列(JBOD)和交换机等设备外,还有管理设备等辅助设备。 参考:的基本逻辑示意图 系统构成机头,整个系统的核心部件,通常由控制器、前后端口组成,控制器,通常有二,实现互备高可用,控制器的软件实现对磁盘的管理,将磁盘抽象化为资源池,然后划为 系统文件系统键值系统表格系统数据库设计原则参考CAP云基本概念云,是一种云计算领域服务方,底层构建在基础之上,上层通过Internet形提供服务 通过这种方,云原生群可以在公有云和本地部署自给自足并且具备可移植性。该项目的开发目的是使企业能够通过动态应用编排,为在本地和公有云环境运行的系统实现数据心现代化。

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    ceph-群通信

    Async事件的IO多路复用模 特点:这种是目前网络通信广泛采用的方。k版默认已经使用Asnyc了。 1.2 Ceph通信框架设计模设计模(SubscribePublish): 订阅发又名观察者模,它意图是“定义对象间的一种一对多的依赖关系, 当一个对象的状态发生改变时,所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新 Messenger作为消息的发者, 各个 Dispatcher 子类作为消息的订阅者, Messenger 收到消息之后, 通过 Pipe 读取消息,然后转给 Dispatcher 处理。 DispatchQueue该类用来缓收到的消息, 然后唤醒 DispatchQueue::dispatch_thread 线程找到后端的 Dispatch 处理消息。?1.4 Ceph通信框架类图? 消息的内容主要为三部:header 消息头,类型消息的信封user data 需要发送的实际数据 payload 操作保元数据middle 预留字段data 读写数据footer 消息的结束标记class

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    Ceph(一)

    2.网络文件系统----做远程共享 非 nfs 网络文件系统--称之为nas(网络附加 hdfs 网络文件系统 glusterfs 网络文件系统,不需要管理服务器 ceph 网络文件系统,块,对象 #文件系统特点 1.共享的是文件系统。 1.不一定是对象,所有的对象一定是 2.文件系统的元数据服务器的各个数据的位置信息 3.对象服务的的元数据服务器的是数据的属性信息 ​ ​ 非文件系统 3.文件系统的特性 可扩展 系统可以扩展到几百台甚至几千台的群规模,而且随着群规模的增长,系统整体性能表现为线性增长。 而对象则将元数据独立了出来,控制节点叫元数据服务器(服务器+对象管理软件),里面主要负责对象的属性(主要是对象的数据被打散放到了那几台服务器的信息),而其他负责数据的服务器叫做

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    SANServer的演进

    在目前的私有云,大部小型云喜欢使用FC-SAN,主要原因是性能好、架构简单、小规模环境投资小。 但随着视频等业务的出现,采用FC-SAN难以保证未来的可扩展性,开始出现了,而且将成为未来的趋势。 ? 一、传统的SAN架构在很多问题。 还有,SAN不同机头管辖内的很难实现共享,多机头管理复杂。 二、应运而生。 基于传统服务器,性价比高。 理论上没有性能瓶颈,数据1:3,可同时多台服务器同时读写操作。 三、不同的使用场景使用不同的设备 我们没有强调比FC-SAN好。在实际使用场景,建议:低于100TB的数据直接使用FCSAN更便宜,而大容量可以直接采用。 这样的应用场景,原因是管理服务器的投入,并且1:3的多数据副本机制造成利用不高。而FCSAN采用一个机头、RAID5等机制保障安全。

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    ceph -文件(CephFS)搭建

    创建元数据服务器1.1 安装mdsPG数量的预估 单个池的PG数计算公如下:PG 总数 = (OSD 数 * 100) 最大副本数 池数 (结果必须舍入到最接近2的N次幂的值)#ceph-deploy 池2.1 创建池数据#ceph osd pool create cephfs_data $ ceph osd pool create cephfs_data 128pool cephfs_data created2.2 创建池元数据#ceph osd pool create cephfs_metadata $ ceph osd pool create cephfs_data 128pool cephfs_metadata created2.3 查看池$ ceph osd lspools1 rbd,2 test_data,3 test_metadata,5 test,6 benmark_test #Ceph 群默认要求认证,需指定相应的密钥环文件#sudo ceph-fuse -n client. - -k keyring -m {ip-address-of-monitor}:6789 mycephfs

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    ceph-对象(RGW)搭建

    相关软件包1.1 安装软件包PG数量的预估 单个池的PG数计算公如下:PG 总数 = (OSD 数 * 100) 最大副本数 池数 (结果必须舍入到最接近2的N次幂的值)#在管理节点的工作目录下 auth1.0 -U testuser:swift -K {swift_secret_key} list` `#替换{IP ADDRESS}、{port}、{swift_secret_key}等相关参数,其{

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    Gartner:浪潮进入前三

    为代表的第二已成市场创新高地自2019年6月起,Gartner针对市场份额和预测报告修改其基于外部控制器的类,正在报告引入第二。 以医院领域为例,PACS医学影像朝着超高速、高精度方向发展,CT成像技术在精度提升的同时,产生了比以往大得多的数据量,而精准医学的影像大数据析又需要将所有影像数据收起来进行析、共享和AI学习,对于的容量 在国,包括在内的第二市场连续多年保持双位数的高增长,浪潮成为第二创新的主力军。 在今年SPC-1国际基准测试,浪潮AS13000G5获得6,300,529 IOPS(每秒读写操作次数)、0.781ms时延的评测值,刷新了性能全球最高记录。 面向未来,Gartner预测到2024年全球超50%的非结构化数据将部署在市场将持续稳健增长。

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    ceph-块BlueStore性能测试

    一、 群环境1.1 部署环境说明mon组件部署: ceph-xxx-osd00, ceph-xxx-osd01, ceph-xxx-osd02 osd组件部署: ceph-xxx-osd00, ceph-xxx-osd01 rbd bench-write --io-size:单位 byte,默认 4M--io-threads:线程数,默认 16--io-total:总写入字节,默认 1024M--io-pattern :写模, 模 - 读和写6. 支持混合模 3.2 测试结果比较3.2.1 rados bench测试结果 客户端数 并发数 块大小 写测试 顺序读 随机读 单个客户端 30 4M 带宽:1119.68 MBs 平均IOPS:279

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    系统Cassandra

    从新闻 Twitter用户暴增20倍 计划弃用MySQL看到了Cassandra数据库,网上查了一下这个Cassandra的资料,找到一篇较详细的文资料:Cassandra数据模型下面一段引自这篇文章 :各种NoSQL数据库有很多,我最关注的还是BigTable类型,因为它是一个高可用可扩展的计算平台,用来处理海量的结构化数据,而数据库同样也是处理结构化数据,所以除了没有SQL,在数据模型方面有相似之处 而Friendfeed则是反其道而行之,利用关系型数据库MySQL,采用了去关系化的设计方法,去实现自己的KeyValue。所以NoSQL的本质是No Relational。 在园子里发现老赵同志也在研究No SQL:MongoDB与Tokyo Tyrant性能比较(1):基础CRU操作,从这篇文章回复发现Inrie也在做相应的数据库选型,其也提到了Cassandra,说实在的

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    文件-FastDFS

    1.1 FastDFS简介1.1.1 FastDFS体系结构FastDFS是一个开源的轻量级文件系统,它对文件进行管理,功能包括:文件、文件同步、文件访问(文件上传、文件下载)等,解决了大容量和负载均衡的问题 FastDFS为互联网量身定制,充考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制,并注重高可用、高性能等指标,使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器群提供文件上传、下载等服务。 Storage server 作用是文件,客户端上传的文件最终在 Storage 服务器上,Storageserver 没有实现自己的文件系统而是利用操作系统的文件系统来管理文件。 可以将storage称为服务器。?1.1.2 上传流程? 客户端上传文件后服务器将文件 ID 返回给客户端,此文件 ID 用于以后访问该文件的索引信息。 是由服务器根据特定信息生成,文件名包含:源服务器 IP 地址、文件创建时间戳、文件大小、随机数和文件拓展名等信息。

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    Glusterfs部署

    (1) 卷(distribute voulme),既DHT,是GlusterFS的默认模,在创建卷时,默认选项是创建卷。 在该模下,并没有对文件进行块处理,而是通过hash算法到所有brick server上,只是扩大了磁盘空间,类似window的跨区卷 distribute voulme特点: 文件在不同的服务器 (2) 条带卷(stripe volume)条带模,既Striped,类似RADI 0,在该模下,根据偏移量将文件成N块(N个条带节点),轮询地在每个Brick Server节点。 stripe volume特点 数据被割成更小块到块服务器群的不同条带区。 减少了负载且更小的文件加速了取的速度。 没有数据冗余,不具备冗余性。 单点故障会造成数据丢失,不具备容错性。 先组成RAID1,然后组成RAID0 RAID 10(又叫RAID 1+0)特点: 先按RAID 0成两组,再别对两组按RAID 1方镜像 兼顾冗余(提供镜像)和性能(数据条带形)gluster

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    是什么

    最近知乎上有个问题,是什么? 总的来说,我们理解一个概念时,总会试图找到某个角度,并在脑建立一个模型,以熟悉的模子去刻画他。下面以我一些浅薄的经验,从两方面来解释下:用户侧和实现侧。 另一种思路就是合很多机器对外提供服务。最传统的接口是文件系统和数据库,但其接口都较为复杂,实现不易。因此在系统诞生之初,会寻求简化接口,以将精力放在处理系统的带来的复杂性上。 实现侧从实现侧来说,数据如何散到多机上去?最基本的解决办法是将数据按一定尺寸进行片(Partition),使得一个片能被任何单机下。当然在实现片一般会更小。 小结总结一下,从底层实现来看,将数据到多台机器上,并且解决可用性、可靠性和一致性等问题,近年来有很多实践经验,也慢慢沉淀出来了一些模

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    FastDFS 文件

    FastDFS 文件什么是FastDFS?FastDFS是一个开源的轻量级的文件系统。他解决了大量数据和负载均衡等问题。 ,解决大容量文件问题,追求高性能和高扩展性FastDFS可以看做是基于文件的key value pair系统,称作文件服务更为合适。 在内记录在的所有组和服务器的状态信息,是客户端和数据服务器交互的枢纽。相比GlastFS的master 更为精简,不记录文件索引悉信息,占用的内量很少。 为了避免单个目录下的文件数太多,在storage第一次启动时,会在每个数据目录里创建2级子目录,每级256个,一共65536个目录,新写的文件会以hash的方被路由到其某个子目录下,然后将文件数据直接作为一个本地文件到该目录 FastDFS内机制:1,选择tracker server当不止一个tracker server时,由于tracker server之间是完全对等的关系,客户端在upload文件时可以任意选择一个

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    CentOS7下搭建ScaleIO

    ScaleIO是EMC SDS软件定义的一套解决方案,利用企业现有服务器打造共享的块架构,提高企业资源利用效率,并满足企业IT的可扩展性和容量需求。 yum install -y libnuma* libaio java-1.8.0-openjdk.x86_64 openssl 且每节点都配置一块500G数据盘 3、配置SSH免密登录 在node1执行如下 datascaleioexport GATEWAY_ADMIN_PASSWORD=123456rpm -ivh datascaleioEMC-ScaleIO-gateway-2.5-0.254.x86_64.rpm 5、向导安装部署 ScaleIO群 登录node1,用户名admin,密码为GATEWAY_ADMIN_PASSWORD 123456使用导入csv方添加节点,csv模板数据如下 开始安装部署群 查看群部署安装情况 6、管理PC上安装ScaleIO GUI工具管理ScaleIO群 ?

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    ceph-群容量评估

    测试场景2.1 单个磁盘的能力下表以测试随机写IOPS的命令为例,说明命令各种参数的含义。 参数 说明 -direct=1 表示测试时忽略IO缓,数据直写。 群能力评估参考:由于Ceph结构不同于物理硬件,所以影响其IOPS的因素主要有网络、副本数量、日志、OSD(硬盘)数量、OSD服务器数量、OSD IOPS等。 则替换公对应参数。 = 1~3 (按照读写计算)根据公估算测试群rbdbench(36个osd) iops:4M块大小:IOPS = (68+46)2 * 36 3 = (最小值:684 ~ 最高值:2052)4k 硬盘数量 副本数量(只针对写)顺序读写: 硬盘吞吐量 = (顺序读+顺序写) 2 (按照平均值计算)副本数量 = 1~3 (按照读写计算)根据公估算测试群rbdbench(36个osd) 吞吐量

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      腾讯云归档存储(Cloud Archive Storage, CAS)是面向企业和个人开发者提供的低成本、高可靠且易于管理的云端离线存储服务,适用于海量、非结构化数据长时间备份,实现数据的容灾和c。归档存储采用分布式云端存储,您可以通过 RESTful API 对存储的数据进行访问。归档存储易于管理,您无需关心硬件维护及容量扩展;按实际使用量付费,为您节省额外成本。

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