今天的企业比以往任何时候都产生和存储海量的数据，且这样的趋势丝毫没有放缓的迹象。大数据、物联网和分析的崛起促进了数据指数级的增长，这一增长趋势正在推动组织扩大其基础设施，尤其是数据存储基础设施的增长。
前段时间整理了DSMM的一系列内容，已经介绍和分享了三个部分，分别为DSMM开篇的总结与交流、数据采集安全、数据传输安全。
数据存储管理指导开发者基于HarmonyOS进行存储设备（包含本地存储、SD卡、U盘等）的数据存储管理能力的开发，包括获取存储设备列表，获取存储设备视图等。
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。
Google副总裁Kent Walker曾表示，截止到2000年，人类历史上存储的总数据量大约只有12EB，但根据IDC预测，到2020年全球总数据量将激增到40ZB（注：1ZB=1024EB，IEB=1024PB,IPB=1024TB）。显然，随着总体数据量的迅速增长，传统的存储方式已经不能满足当前企业的存储需求，因此，众多的IT经理开始去选择云存储服务以应对数据增长的挑战。 在Interop ITX 2018年的一项调查（Interop ITX 2018 State of Infrastructure
如今，更为经济的闪存存储器在可预见的未来有望打破存储设备在应用性能上的瓶颈。为了充分利用闪存，人们需要以正确的方式和正确的技术来实现它。这样，就可以从整体的固态存储部署和存储网络中提取最高性能和更高的效率。
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。
11月2日获悉，腾讯云对象存储COS近日正式通过Commvault备份软件标准化测试，并获得官方认证。
移动互联网、物联网、云计算等技术发展使数据量呈现爆炸式增长，2021年，约 60%的全球 2000 强企业将把数字化转型作为公司战略的核心，具备数字化转型战略的企业将不断扩大其外部数据来源，企业产生的数据将以百倍成长；届时全球数据量将会达到 45ZB，而中国产生的数据量将会超 8ZB，占全球数据量约五分之一。中国企业将面临海量数据的存放、管理、优化和利用等挑战。
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。
“21世纪最有价值的商品就是数据。”Hitachi Vantara CMO Jonathan Martin在Hitachi Vantara 2019中国论坛上如是说。
简介： 刘振宇 云和恩墨基础架构软件研发负责人。 拥有10年以上电信、金融、保险、政府机关以及制造业等多个行业的架构和管理经验。现在负责云和恩墨软件定义存储zData及私有云产品的研发工作，跟云和恩墨专家一道共同致力于推动行业信息化建设的发展与进步 什么是软件定义存储（SDS） 软件定义存储(Software-defined storage，SDS)是一种数据存储方式，所有存储相关的控制工作都放置在相对于物理存储硬件的外部软件中。这个软件不是作为存储设备中的固件，而是在一个服务器上或者作为操作系统(OS)或
http://tech.sina.com.cn/other/2003-12-29/1323275543.shtml
今天给大家介绍一的是一款常见存储设备-Vsan的结构原理，相对而言技术性文字较多。VSAN是一种以vSphere内核作为基础开发出来的一款可以扩展使用的分布式存储架构。这款存储在vSphere集群主机中安硬盘及闪存构建出VSAN存储层，通过存储进行管理与控制，最终形成一个共享存储层。
在席卷 2023 年的经济不确定性中，IT 领导者正在争先恐后地寻找降低成本的方法。企业存储是 IT 团队可以在不牺牲可用性、可靠性、 网络弹性，或应用程序性能。对您的企业存储基础设施采取更具战略性的方法将对底线产生影响。转向存储即服务 (STaaS) 是降低成本同时提高功能的强大策略。STaaS 是一种灵活的、类似云的消费方法的例子，它提供了仅使用所需存储容量的经济利益。
我将计算机开机后，假设操作系统消耗了 2G 的运行内存，我打开了某开发工具消耗了 5G 运行内存，又打开了某通讯工具消耗了 1G 运行内存，如下图所示。
在虚拟化及云计算技术大规模应用于企业数据中心的科技浪潮中，存储性能无疑是决定企业核心应用是否能被虚拟化、云化的关键考量指标之一。传统的做法是升级存储设备，从低端、中端到高端存储，但这没解决根本问题，性能和容量仍不能兼顾，并且不能很好的解决异构设备利旧和架构扩展的问题。因此，企业需要一种大规模分布式存储管理软件，能够充分利用已有的硬件资源，在可控成本范围内提供最佳的存储性能，并能根据业务需求变化，从容量和性能两方面同时快速横向扩展。这也是当今软件定义存储兴起的现实基础。
在经历了企业纷纷上云的热潮后，尤其是一些大中型的企业发现，传统存储在企业IT架构中是不可或缺的，是必须存在的。
软件定义指将高度耦合的一体化硬件解耦成不同部件，并围绕部件建立虚拟化的软件层，通过 API（应用编程接口）实现原来高度耦合的一体化硬件所能提供的功能，再通过软件管理控制，使硬件资源实现自动化部署、优化和管理。软件定义由软件驱动并控制资源，相比高度耦合的一体化硬件更为灵活地为应用提供服务。
在很多人看来，入门级存储是中高端存储的低配版，适合中小企业使用。但是通过对Hitachi Vantara入门级存储VSP G130的采访，让我意识到入门级存储与中高端存储的划分更多是根据应用场景，其中大型企业很多应用场景也需要采用入门级存储。
近期，巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲，分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
随着业务数据量不断增长的同时，数据结构也变得越来越灵活多样，数据不再局限于规整的结构化数据，半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升，因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。
在Gartner发布的《2018通用存储阵列魔力四象限》报告中，华为连续第三年被定义为存储领导者厂商。
正是数据库管理的需要催生了数据库管理系统DBMS，而关系型数据库管理系统为RDBMS
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
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！
根据IDC的相关数据统计，2018年全球的数据复制存储市场规模就已经超过了500亿美金，而其中而作为数据复制技术重要应用场景的数据备份和恢复软件市场的规模也同样蔚为可观。今天，我们就来聊聊5种常见的数据复制技术。
如果你自己基本不去银行的网点，偶然到访一次，还发现在柜台办理业务的只有大爷大妈，会不会就此认为传统银行已日薄西山？
在日常的工作生活中，我们有大量的资料、文件需要存储在电脑或者其他终端设备中，但是这种方式需要电脑配备高容量的硬盘，而且需要随时随地的带着，这样是不是很麻烦？
Lighthouse 长安链发布上线后在社区广受好评，同时也有不少社区朋友前来咨询小编如何基于Lighthouse 长安链开发自己的应用，比如区块链数字藏品、区块链存证、区块链游戏等等，那必须得安排。
数据库管理系统就是由互相关联的数据集合和一组用于访问这些数据的程序组成，简称数据库。即，数据库=数据+程序。数据库的目标就是方便、高效、安全的存储、管理数据信息。
随着数字经济加速发展，企业数字化转型正向更深层次推进。基于数字技术，企业通过数据驱动，有望实现创新产品服务、变革运营方式和迭代资源组织模式。而这一切都是建立在企业 IT 基础设施之上。
全球著名技术分析机构DCIG发布了最新的《DCIG 2020年-2021年全闪存阵列购买指南》。不出意外，华为OceanStor全闪存占据C位，位列最佳推荐榜首，超越其他所有竞争对手。
问题: 两个并发操作,一个更新操作,一个查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把旧的数据读出来放到缓存中，然后更新了数据库，于是缓存中的数据还是老的数据。
今天给大侠带来《基于FPGA的DDR3多端口读写存储管理设计》，作者：吴连慧，周建江，夏伟杰 南京航空航天大学 电子信息工程学院，南京 210016，话不多说，上货。
操作系统的存储管理是指操作系统对计算机内存的管理和分配。内存是计算机中用于存储程序和数据的部分，因此它的管理对于计算机的运行和性能至关重要。
MooseFS是一个具备冗余容错功能的分布式网络文件系统，它将数据分别存放在多个物理服务器或单独磁盘或分区上，确保一份数据有多个备份副本。对于访问的客户端或者用户来说，整个分布式网络文件系统集群看起来就像一个资源一样。从其对文件操作的情况看，MooseFS就相当于一个类UNIX文件系统:。
从2008R2到2012R2 2016 再到即将发布的2019，仿佛就在弹指一瞬间，在这个演变过程中很多技术都发生了变化，有很多新鲜的场景涌现出来，很多好的技术在演变过程中国内没有人提到，尤为可惜，今天老王来为大家补遗一个群集存储池的技术场景
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
今日元宇宙概述：工程院院士谭建荣：要尽快启动元宇宙行业发展规划，制定行业标准;万维网发明者：开发了去中心化数据存储系统 Solid，希望未来与元宇宙技术互动;美国 5 个州下令关闭与俄罗斯有关的元宇宙赌场 Flamingo Casino Club;耐克增加对 StockX 指控：NFT 对应的实物乔丹鞋是假货;百威啤酒将与 NBA 球星韦德合作发布 NFT 系列。
下面关于线程的叙述中，正确的是( )。 A 不论是系统支持线程还是用户级线程，其切换都需要内核的支持 B 线程是资源的分配单位，进程是调度和分配的单位 C 不管系统中是否有线程，进程都是拥有资源的独立单位 D 在引入线程的系统中，进程仍是资源分配和调度分派的基本单位 他的回答： B (错误) 正确答案： C 这里的b错在写反了，进程是资源的分配单位，线程是调度和分配的单位，还是进程线程这块不熟练。
答：云数据库是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。云数据库是在云计算的大背景下发展起来的一种新兴的共享基础架构的方法，它极大地增强了数据库的存储能力，消除了人员、硬件、软件的重复配置，让软、硬件升级变得更加容易，同时，也虚拟化了许多后端功能。云数据库具有高可扩展性、高可用性、采用多租形式和支持资源有效分发等特点。
(一)大数据对传统数据处理技术体系提出挑战 大数据来源于互联网、企业系统和物联网等信息系统，经过大数据处理系统的分析挖掘，产生新的知识用以支撑决策或业务的自动智能化运转。从数据在信息系统中的生命周期看，大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值一般需要经过5个主要环节，包括数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析和知识展现，技术体系如图1所示。每个环节都面临不同程度的技术上的挑战。 数据准备环节：在进行存储和处理之前，需要对数据进行清洗、整理，传统数据处理体系中称为ETL（Extractin
近年来，中国移动不断加强业务运营IT支撑系统的自主可控建设。亚信科技AntDB数据库已在运营商核心系统深耕15年，在通信行业的多个领域完成上线并保障持续平稳运行，完全具备国外数据库所具备的能力。因其技术领先性与稳定性，湖南移动借力亚信科技AntDB数据库，积极推进核心业务数据库的国产替代工作。
超融合设备为构建云计算基础设施提供了低风险的选择。这些预集成系统包括商业化的服务器和多个驱动器，以及允许在计算集群上共享这些驱动器的必要软件。 对于硬件专业知识有限或IT人员不足的组织来说，超融合基础设施使用更加简单性，更为快速，但其价格有些高。尽管如此，许多私有云部署仍处于早期阶段，因此在超融合设备上的试点投资可能是使用这项技术的一个好办法。 为什么超融合对私有云部署具有意义？ 存储行业正在从传统的RAID阵列概念转向小型设备，12个驱动器就是2U服务器的标准。这也适合许多私有云的要求，因为这个盒子尺
智慧农业是智慧经济形态在农业中的具体表现。我国的农业发展经历了四个历程：1、人力和畜力为主的传统农业；2、以广泛应用杂交种和化肥、农药的生物化学农业；3、农业机械为生产工具的机械化农业；4、信息为生产要素，互联网、物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能和智能装备应用为特征的智慧农业。
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从根节点作为起始检索点，逐层向下检索，直至找到目标数据。检索的路径复杂度度跟树的高度成正比。
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