在数字化转型浪潮中,如何存储和利用好数据,是企业面临的首要问题。相比于传统互联网全面拥抱云,产业互联网在数字化转型过程中,通常第一步是利用云存储来归档数据。
15年6月,intel正式宣布167亿美元收购FPGA生产商Altera。此交易为该公司有史以来涉及金额最大的一次收购案例。167亿美金不是小数目,intel 为啥花这么高的代价收购一家FPGA厂商?对x86架构的计算机系统结构会带来什么影响?看我们慢慢分析。 FPGA是什么? FPGA(Field-Programmable Gate Array),即现场可编程门阵列,它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的,既解决了
2022年,搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目,其中大数据业务整体都迁移了腾讯云,上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果,达到了预期的降本增效目标。
之前做过一个项目,数据库存储采用的是mysql。当时面临着业务指数级的增长,存储容量不足。当时采用的措施是
企业降本增效是越来越热门的话题,除去较为粗暴的“毕业”之外,企业还可以在许多地方下功夫,例如降低大数据成本、营销成本、运营成本等等。在 ArchSummit 全球架构师峰会深圳站上,我们邀请了货拉拉大数据架构负责人王海华,他为我们分享了《货拉拉基于混合云的大数据成本管控体系建设实践》,本文为其演讲整理,期待你可以有所收获。 大家好,我是王海华,货拉拉基础架构负责人,我将从以下几方面展开分享。首先是背景与挑战;其次是大数据成本管理体系;接着是存储成本优化和计算成本优化技术细节;最后是总结与展望。 背景与挑
重要通知:冬瓜哥新作《大话计算机》(从入门到出家,高中生,文科生,都能看懂),预计明年2月出版。在排版审校期间,冬瓜哥决定增加第12章,内容先不透露!出版日期无影响,很快写完。
今天在微信群里大家在讨论一个数据处理的解决方案,各路高手齐上阵,大家从不同的角度都提了一些建议和解决方案,这种讨论蛮有意思。
多云是指企业使用两个或更多的公有云 IaaS 供应商。广义来看,混合云也在其范畴。多云架构有如下优势:
有赞搜索中台作为有赞企业级搜索能力复用平台,在解决各个业务域搜索问题时是如何探索与实践的,这个过程中有哪些心得,本文与大家一起分享探讨下。
作者简介 荣华,携程高级研发经理,专注于后端技术项目研发管理。 军威,携程软件技术专家,负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永,携程资深软件工程师,专注于实时计算,数据分析工程。 俊强,携程高级后端开发工程师,拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来,已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段,在见证了大量业务奇迹的同时,也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
时光如白驹过隙,坐在时代的列车里,我们一路向前;近三十年来,无数事物在车窗前掠影而过,一度流行,又一度黯淡。磁带,就是一个时代的符号。彼时,磁带因其低廉、可靠及易用等特性,一度成为音乐最主流的载体,将流行音乐传遍大街小巷。后来,随着 CD 和 MP3走进大众视野,磁带逐步退出历史舞台。如今,磁带作为音乐载体早被时代淘汰.....但磁带作为存储载体,近几十年却从未过时:在冷数据场景,磁带存储凭借其极低的成本和极长的寿命,在企业存储市场始终占有一席之地。今天的故事就此展开,来聊聊腾讯的深度归档存储与磁带的那些事。欢迎阅读~
Western Digital 与 ATTO Technology 的长期合作基于对当今复杂企业环境的存储和数据基础设施需求的共同洞察。我们正在共同为用户准备迎接下一波性能挑战。
当业务规模达到一定规模之后,像淘宝日订单量在5000万单以上,美团3000万单以上。数据库面对海量的数据压力,分库分表就是必须进行的操作了。而分库分表之后一些常规的查询可能都会产生问题,最常见的就是比如分页查询的问题。一般我们把分表的字段称作shardingkey,比如订单表按照用户ID作为shardingkey,那么如果查询条件中不带用户ID查询怎么做分页?又比如更多的多维度的查询都没有shardingkey又怎么查询?
最近开始上手一个大数据离线数仓项目。本篇博客先为大家进行一个总体的介绍,包括各个阶段的任务以及项目的简介,环境,需求等等…
笔记软件领域可能是软件行业最为内卷的赛道。如果你问一个重度笔记用户,他便能脱口而出几十个笔记软件。即便对笔记软件不怎么关心的普通用户,也能知道 5 个左右的笔记软件。
一、概述 数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作,实际发出了五个写操作,当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后,系统突然故障,导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后,数据库程序重新从磁盘中读出数据时,就会发现数据再逻辑上存在问题,数据不可用。 二、Cache引起的数据一致性问题 引起数据一致性问题的一个主要原因是位于数据I/O路径上的各种Cache或Buffer(包括数据库Cache、文件系统Cache、存储控制器 Cache、磁盘Cache等)。由于不同系统模块处理数据IO的速度是存在差异的,所以就需要添加Cache来缓存IO操作,适配不同模块的处理速度。这些Cache在提高系统处理性能的同时,也可能会“滞留”IO操作,带来一些负面影响。如果在系统发生故障时,仍有部分IO“滞留”在IO操作中,真正写到磁盘中的数据就会少于应用程序实际写出的数据,造成数据的不一致。当系统恢复时,直接从硬盘中读出的数据可能存在逻辑错误,导致应用无法启动。尽管一些数据库系统(如Oracle、DB2)可以根据redo日志重新生成数据,修复逻辑错误,但这个过程是非常耗时的,而且也不一定每次都能成功。对于一些功能相对较弱的数据库(如SQL Server),这个问题就更加严重了。 解决此类文件的方法有两个,关闭Cache或创建快照(Snapshot)。尽管关闭Cache会导致系统处理性能的下降,但在有些应用中,这却是唯一的选择。比如一些高等级的容灾方案中(RPO为0),都是利用同步镜像技术在生产中心和灾备中心之间实时同步复制数据。由于数据是实时复制的,所以就必须要关闭Cache。 快照的目的是为数据卷创建一个在特定时间点的状态视图,通过这个视图只可以看到数据卷在创建时刻的数据,在此时间点之后源数据卷的更新(有新的数据写入),不会反映在快照视图中。利用这个快照视图,就可以做数据的备份或复制。那么快照视图的数据一致性是如何保证的呢?这涉及到多个实体(存储控制器和安装在主机上的快照代理)和一系列的动作。典型的操作流程是:存储控制器要为某个数据卷创建快照时,通知快照代理;快照代理收到通知后,通知应用程序暂停IO操作(进入 backup模式),并flush数据库和文件系统中的Cache,之后给存储控制器返回消息,指示已可以创建快照;存储控制器收到快照代理返回的指示消息后,立即创建快照视图,并通知快照代理快照创建完毕;快照代理通知应用程序正常运行。由于应用程序暂停了IO操作,并且flush了主机中的 Cache,所以也就保证了数据的一致性。 创建快照是对应用性能是有一定的影响的(以Oracle数据库为例,进入Backup模式大约需要2分钟,退出Backup模式需要1分钟,再加上通信所需时间,一次快照需要约4分钟的时间),所以快照的创建不能太频繁。 三、时间不同步引起的数据一致性问题 引起数据不一致性的另外一个主要原因是对相关联的多个数据卷进行操作(如备份、复制)时,在时间上不同步。比如一个Oracle数据库的数据库文件、 Redo日志文件、归档日志文件分别存储在不同的卷上,如果在备份或复制的时候未考虑几个卷之间的关联,分别对一个个卷进行操作,那么备份或复制生成的卷就一定存在数据不一致问题。 此类问题的解决方法就是建立“卷组(Volume Group)”,把多个关联数据卷组成一个组,在创建快照时同时为组内多个卷建立快照,保证这些快照在时间上的同步。之后再利用卷的快照视图进行复制或备份等操作,由此产生的数据副本就严格保证了数据的一致性。 四、文件共享中的数据一致性问题 通常所采用的双机或集群方式实现同构和异构服务器、工作站与存储设备间的数据共享,主要应用在非线性编辑等需要多台主机同时对一个磁盘分区进行读写。
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。
站在洞窟外,举起手机,AR(增强现实)技术将能让我们看到一番新的景象。为了营造这一切,人类在莫高窟已经努力了上千年,直到今天。
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从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。
移动端重点是移动端,支持IOS/Android系统,包括IM App,嵌入消息功能的瓜子App,未来还可能接入客服系统。
随着计算力的不断提升和智能算法的快速演进,以及云计算、物联网和人工智能与传统产业更加密集的渗透,如今的世界正在加速进入一个全新的数据时代。
《一个海量在线用户即时通讯系统(IM)的完整设计》(以下称《完整设计》)这篇文章发出来之后有不少读者咨询问题,提出意见或建议。主要集中在模块拆分、协议、存储等方面。针对这些问题做个简单说明。
今天抽空整理,发现近期问我数据恢复,灾备的问题还比较多,我简单整理了一下。 问题1: 能请教一个问题么?我们用was链接的oracle数据库,是不是不建议在was上设置statementcachesize的参数?我们目前设置的是200,发现数据库中那个session都会持有200个游标,有工程师建议把这个参数设置为0 这个问题着实还问到我了,不过我问了下专业的中间件工程师,答复如下: Statement Cache Size是指有多少个prepared statement或者callable state
在ACOUG的年终大会上,我分享了一个主题,列举了使用Oracle 12c多租户的过程中可能遇到的各种坑,当你使用一个新产品或者新特性时,如果你不了解,就可能是使用中,陷入其中。 首先我们已经知道,Oracle 12c的多租户特性,允许在一个容器数据库中,创建多个PDB,这些PDB彼此隔离和独立,但是依赖CDB而存在。 问题一:PDB丢失一个文件数据库会如何? 现在请大家思考一个问题:如果某个PDB中,因为意外而丢失了一个数据文件,那么数据库会怎样? 目前我们涉及的版本包括:12.1.0.1.0 ,12.1
过去几年,大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据,但我们必须承认这些只是冰山一角。目前,结构化数据仅占到全部数据量的20%,其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据。伴随非结构化数据呈现爆发之势,对象存储市场近两年保持强劲增长,IDC预计,软件定义存储(SDS)市场未来五年复合增长率将达到28.8%。
数据分片:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
关于数据分片的话题,近期非常火热。一方面是由于用户在海量数据、高并发访问的诉求日益增长;另一方面分布式数据库发展迅速、技术路线各异,难以选择。近期的一篇关于数据分片的文章吸引到我,文中对数据分片从技术角度做了分析归类,提出一种很好的归纳方法。本文尝试延展这一观点,对数据分片进行归类阐述。
很早之前,我就想入手 NAS 了。当时手中已有三块笨重的移动硬盘,里面系统地存放着各类编号目录,依次存储着各种高清电影、电视剧、纪录片、公开课、无损音乐、全套漫画、课件PPT、系统iso镜像、单机游戏等等文件。我给它们起名叫「移動式電磁信息交互矩陣」,编号I(已坏)、II、III、IV。根目录还特意放了「文件索引列表.txt」、「失主联系.txt」、「磁盘保养.txt」。它们就是我的个人数据中心。
数据量的增长其实一直是随着互联网的发展呈现爆发式增长的,因为各种各样的数据都在不断的被原样或者是经过少量的更改和增补后拷贝到互联网的各个角落。为了适应互联网数据的海量增长,在后端和架构意义上而言,数据库的发展也大致经历了「单库单表 -> 主从读写分离 -> 分表分库 -> NoSQL -> NewSQL」这样的过程。
二级存储旨在通过更经济、更安全的存储介质长期保留相对不关键和不活跃的数据,这些数据不需要像主存储中的数据那样频繁访问。
对于企业来说,数据保护是将大量数据存储在云端的关键原因。最终所有数据都需要备份和归档,很多IT组织将云计算视为本地存储的最具成本效益的替代方案。 这一策略的最大问题是,本地存储的大部分数据都在与云服务
转转二手交易网 —— 把家里不用的东西卖了变成钱,一个帮你赚钱的网站。由腾讯与 58 集团共同投资。为海量用户提供一个有担保、便捷的二手交易平台。转转是 2015 年 11 月 12 日正式推出的 APP,遵循“用户第一”的核心价值观,以“让资源重新配置,让人与人更信任”为企业愿景,提倡真实个人交易。
业务背景 作业帮成立于2015年,一直致力于用科技手段助力教育普惠,运用人工智能、大数据等前沿技术,为学生、老师、家长提供更高效的学习、教育解决方案,智能硬件产品等。作为大数据中台架构团队,我们一直探索利用有限的资源,较低的开发维护成本、高时效的数据更新和查询,为业务团队提供基础支持。 问题&痛点 ODS层数据就绪时间晚,DWS/ADS等上层数据和业务报表构建时间少。 作业帮ODS层表大概有几千张,TP90就绪时间大概在4点30左右,不同业务团队因工作时间不同,看数时间会有些差异,总体上来说基本都要求数
由于 PDB 的引入,Oracle 数据库的备份和恢复也发生了很多变化,基于 PDB 级别的表空间、库备份同时被支持。以下通过实际测试介绍一下12c中关于 PDB 的备份恢复过程。 ⑴ 启动归档模式
oracle各个版本间的主要技术更新 oracle 8 增加数据库创建和存储对象 oracle 8i 整体性能提升 oracle9i 实施应用集群 oracle 10g 支持网格计算 oracle 11g 自我调整 自我管理 oracle后缀中的字母含义: i : 包含internet部署的新功能 g: 专注于新兴的网格计算模型 c: 云服务 cloud oracle中数据库与实例的概念 数据库:信息的物理存储。数据库是物理的,由存储在磁盘中的文件组成 实例:服务器上运行的软件,提供了对数据库的信息的访问
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
2、查看所想要下载的组件的版本信息,比如,要下载adminCenter组件,执行命令
摩拜单车 2017 年开始将 TiDB 尝试应用到实际业务当中,根据业务的不断发展,TiDB 版本快速迭代,我们将 TiDB 在摩拜单车的使用场景逐渐分为了三个等级:
全球分布式云大会是分布式云技术和商业交流的旗舰级平台,2023全球分布式云大会·北京站将于6月28日-29日正式召开,本次大会以“云智筑基”为主题,探究人工智能(AI)在大模型全新的发展风口,构建新型泛在算力网络的趋势,如何利用分布式云、分布式数据库、分布式存储、边缘云等构建新型算力网络,打造更强大的数字经济价值引擎。
字节跳动早期为了快速支持业务,对于电商流量数据采用Lambda的设计架构,由于当前电商流量数据随着建设的深入和精细化的运营,设计架构的弊端也愈发凸显。
磁带首次用于数据存储是在1951年。从90年代IT技术开始普及,出现了更多的磁带技术。但是到2000年,很多磁带技术逐步地淡出市场,LTO成为磁带存储行业的主流,并占据了99%以上的市场。
从上次文章我们知道了最上游的数据采集流程,知道日志数据是如何产生并且传输到我们服务器进行存储的。到了我们的服务器中,会存储在不同的数据库中,数据库是分布在不同系统中,所以需要不断地进行数据流转,不同集群之间、不同地域、不同数据库类型等等之间的数据同步备份,也是十分重要并且我们必须了解的环节。
从 20 年以来,Notion 和 Roam Research 成为笔记软件赛道的现象级应用。如今,Notion 已经快速成长为百亿美金的独角兽。而 Roam 已经获得不少融资,并且获得了很多重度笔记用户的疯狂支持。随后,市场上出现了一些这两款笔记软件的追随者和竞争者。比如,在国内,FlowUs 对标 Notion,新增了文件夹页面、原生开发等特性,Logseq 则对标 Roam Research, 提供了 离线、加密、主题市场、插件市场等功能。
面对即将到来的双11购物狂潮,小伙伴们最担心的恐怕不是优惠力度不够,或者是钱包有点瘪,而是买买买之后,要经过多长时间的漫长等待,才能拿到自己的宝贝呢?为了加速整个物流过程,阿里、京东等公司可谓花了血本,历经多年打造的黑科技项目,能否应对今年的双11呢? 菜鸟智能发货引擎:为每一个包裹匹配最合适的快递公司 为客户选择一个合适的快递公司,以最快的速度将货物送到客户手中是每个商家的心愿,然而在现实中,大部分商家选择快递是,基本都是凭经验、比价格的方式按区域对订单包裹进行分配,因为没有办法全面了解各家快递公司的优势
鱼羊 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家好,我们又来蹭冬奥会热度了(手动狗头)。 毕竟啊,这届冬奥不仅赛事精彩,背后频频曝出的黑科技也让人应接不暇填满了选题小黑板。 从开幕式上的“步步生雪花”,到赛程中全网感谢的“猎豹”、“飞猫”, 再到各个直播间里手语解说、带货冰墩墩的数字人们……整得这都不单单是体育迷们的盛宴,也给科技爱好者们喂了个饱。 甚至,上述这些还只是你“看得到”的。深挖起来,在这届冬奥会背后,科技带来的变化真是已经深入到冰雪赛事的每一根毛细血管里,无处不在。 怎么说?
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