数据中心约超过一半的成本是电费，数据存储系统作为数据中心三大件之一，能耗也约占三分之一，面对非结构化数据量的快速增长挑战，以及国家对数据中心绿色节能要求的提高，分布式存储的绿色节能愈来愈加重要。
IBM Storwize V7000 适用于中端市场，它通过内置的自动精简配置、Easy Tier 自动存储分层和存储虚拟化，满足了虚拟环境中性能和效率问题。新的 Storwize V7000 Unified 可以支持文件和块存储，并利用完全集成的管理功能来处理非结构化数据的大规模增长，而无需其他存储纵向结构。Storwize V7000 和 Storwize V7000 Unified 均可方便地向上扩展以适应虚拟且基于云的环境的快速变化需求，并且包含自动的由策略驱动的分层，以优化性能和成本，同时简化管理。 Storwize本是IBM最近收购的一个专攻主存储中实时数据压缩的公司名字，Storwize含有存储（stor）智慧（wize）的用意，用Storwize命名是因为IBM想利用Storwize这个品牌变成IBM一个新的存储系列，V7000的V代表虚拟化，V系列将是IBM的具有虚拟化技术的中端磁盘阵列的产品编号。V7000的得名是根据它的性能定义的：其“性能介于DS5000和DS8000之间”，因此才命名为V7000——取了一个中间的数字，且更为接近DS8000。
一、概要 腾讯分布式文件存储（TFS）的数据量在短短数年时间里从0增加至EB级别，使用了几十万块磁盘，增长速度非常迅猛。另外，TFS承载的几乎都是互联网在线存储业务，需要在保证业务正常访问的情况下经常性快速扩容。在这种情况下，存储系统的伸缩性显得尤为重要，扩容过程的高效、稳定就成为必须要解决的问题。 下面介绍TFS平台实现EB级存储伸缩的几个关键技术。 二、存储Set模型 在系统快速扩容的过程中，必须要解决的问题是：系统以何种方式进行扩容，扩容的时候如何保证扩容操作和流程简单、快速、可靠。TFS的数据层使
迄今为止，全球超过一半的数据都在过去两年产生，仅有不到2%的数据经过了处理和分析。
IBM Storwize V7000 适用于中端市场，它通过内置的自动精简配置、Easy Tier 自动存储分层和存储虚拟化，满足了虚拟环境中性能和效率问题。新的 Storwize V7000 Unified 可以支持文件和块存储，并利用完全集成的管理功能来处理非结构化数据的大规模增长，而无需其他存储纵向结构。Storwize V7000 和 Storwize V7000 Unified 均可方便地向上扩展以适应虚拟且基于云的环境的快速变化需求，并且包含自动的由策略驱动的分层，以优化性能和成本，同时简化管理。
在前面一篇文章中提到过对于业务主表读写缓慢的解决方案：冷热分离，有不了解的请看：业务主表读写缓慢如何优化？
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。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
今天为大家介绍的是来自Yann LeCun的一篇讨论文。机器如何能够像人类和动物一样高效地学习？机器如何学会推理和规划？机器如何在多个抽象层次上学习感知和行动计划的表示，使其能够进行推理、预测和多时间尺度的规划？这篇论文提出了一种架构和训练范例，用于构建自主智能代理。它结合了可配置的预测性世界模型、通过内在动机驱动的行为，以及通过自监督学习训练的层次化联合嵌入架构等概念。
数仓架构在未来一段时间内会逐渐消亡，会被一种新的Lakehouse架构取代，该架构主要有如下特性
导语 | CBS云硬盘为腾讯云客户提供了⾼可靠、⾼可⽤和低成本的统⼀块存储服务。CBS针对数据安全、云服务器⽣产、资源均衡、云盘介质升级等场景下的数据调度能⼒需求，抽象出统⼀数据调度平台。本文是对腾讯云存储专家工程师——杨光超在云+社区online的分享整理，希望与大家一同交流。
【引子】周末阅读时光，一篇好的论文（https://cacm.acm.org/magazines/2023/6/273229-foundationdb-a-distributed-key-value-store/fulltext），开阔了眼界，支持事务语义的NoSQL应该放到软件系统架构备选方案之中。
据CCN报道，沃尔玛公司在区块链领域又提交了一项名为“使用区块链技术管理智能应用程序”的专利申请。
存储系统对于程序执行时间有显著影响。处理器由于访存导致的暂停时间受到失效率和失效代价的影响。众所周知，为了弥补CPU与内存两者之间的性能差异，就在CPU内部引入了CPU cache，也称高速缓存。CPU cache通常分为大小不等的三级缓存，分别是L1 cache、L2 cache和L3 cache。如图1所示。
一直以来，从脑疾病的研究到大脑功能的解密，科学家从未停止过对大脑探索的步伐。在华中科大苏州脑空间信息研究院，科学家们正在做一件对于脑科学研究具有里程碑意义的事情：绘制一张可能是世界上最复杂的“地图”——灵长类全脑的三维图谱。
摘要：今年除夕当日微信红包的参与人数达到4.2亿人，收发总量达80.8亿个，是羊年除夕10.1亿个的8倍。最高峰发生在00:06:09，每秒钟收发40.9万个红包。但是，红包大战受欢迎的程度和完美支撑
2019年5月25日，由云+社区主办的第22期云+技术沙龙-互联网架构，在深圳腾讯滨海大厦举行，本期沙龙邀请了腾讯的技术专家分享关于技术架构、落地实践案例、无服务器云函数架构、海量存储系统架构等话题，深度揭秘互联网架构，带来丰富的实践经验内容。
近年来,随着实际可供给建设存储仓库的土地短缺及仓储物流业务的发展,对仓库容量和运行能力带来了巨大挑战,要求在相同建筑面积内尽可能多的设备和货位,即增加存货量。
可靠性:是存储系统的基石，一款存储系统至少需要提供99.99%的数据可靠性，数据丢失或者错乱对于存储系统是致命的，对大数据、云存储这样大规模的分布式集群
Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统（Data Store）。美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目，并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。Druid 设计之初的想法就是为分析而生，它在处理数据的规模、数据处理的实时性方面，比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进，而且拥抱主流的开源生态，包括Hadoop 等。多年以来，Druid 一直是非常活跃的开源项目。
________________________________________________________________________ 从SQLSERVER，到MYSQL ，在到POSTGRESQL ， MONGODB ，REDIS，数据库变了又变，现在又到了POLARDB ，你是什么数据库的DBA ，还在标签化吗， NO ，这么多年的摸爬滚打，拼的最终是变化和快速的学习的能力。
来源：https://xie.infoq.cn/article/19e95a78e2f5389588debfb1c
一个环境可能由数据库、Web 服务器、负载均衡和自定义应用程序组成，所有这些都在操作系统上运行——裸机或虚拟机，这只是软件部分。
Ceph对象存储是一种分布式存储系统，旨在提供高可靠性和可扩展性的存储解决方案。它通过将数据分布在多个节点上，使用冗余和数据恢复机制来确保数据的安全性和持久性。Ceph对象存储使用分布式算法来管理数据的位置和副本，以实现数据的可靠性和高性能。
有人把云计算技术视为个人电脑、互联网之后的第三次革新浪潮，认为它即将甚至已经从根本上改变整个信息产业的格局，改变人类使用计算机的习惯和方式，因此云计算技术得到了迅猛发展。但是，它改变世界的同时，自己也需要被改变：由于云计算规模越来越大，它对能源与环境的影响已越来越突出，能效问题是云计算发展道路上必须要跨过的障碍。 在云计算出现之前，想要大量储存和处理数据只能自己搭建服务器系统。这不仅需要很多IT知识，还需要很高的成本，云计算技术的出现改变了这一切。所谓“云服务”，是指通过互联网，让很多用户共享软硬件资源，按
选自arXiv 作者：Yann LeCun 机器之心编译 编辑：小舟、陈萍 在这篇长达 62 页的论文中，LeCun 表示，这篇论文提炼了他对过去 5 年 - 10 年关于 AI 发展大方向的思考，这基本上是他计划在接下来的 10 年中开展的工作，也是他希望激励其他人从事的工作。 随着机器学习的不断发展，领域内的研究者开始思考一个问题：我们离通用人工智能（AGI）还有多远？ 要实现 AGI，最关键的一点是让机器了解世界是如何运转的，掌握广泛的现实知识。 这也是图灵奖得主 LeCun 近期在探索的问题。他曾
The Tail at Scale[1]，是 Google 2013 年发布的一篇论文，大规模在线服务的长尾延迟问题。
7月8日，紫光股份旗下新华三集团以“智以致用·速达未来”为主题，在京召开“2021新华三存储新品发布会”，重磅推出云智原生的新一代端到端NVMe闪存存储H3C/HPE Alletra、分布式融合存储H3C UniStor X10000，以及全新升级的智慧中枢数据平台。
从2005年三星作为第一个进入SSD市场的巨头，到现在短短15年，SSD已经成为非常普遍的存储介质了，相对于机械硬盘HDD，SSD在IOPS上提升了数百倍，带宽提升了数倍，如今NVMe硬盘又进一步将普通SATA SSD的性能提升了近十倍。不管是普通的SATA SSD，还是NVMe SSD，对于大多数人说，只是介质和性能上的变化，普通人甚至IT工程师会简单地认为，只要使用了SSD，存储系统访问数据的性能也会随之获得数百倍性能的提升，事实真的是这样吗？这个问题，其实很像是这样的，只要装上法拉利的发动机，车就一定快了吗？我想只有法拉利的工程师知道车身任何一度的变化，会增加多少风阻，影响百分之几秒的速度。
作者简介： 少强，网名无衣蒹葭，阿里云资深工程师，主要做分布式存储和搜索相关的工作。 摘要： 介绍如何设计一个稳定、高并发、消息保序的IM系统，以及如何通过使用存储层的高级功能来优化系统架构。 在构建社交IM和朋友圈应用时，一个基本的需求是将用户发送的消息和朋友圈更新及时准确的更新给该用户的好友。为了做到这一点，通常需要为用户发送的每一条消息或者朋友圈更新设置一个序号或者ID，并且保证递增，通过这一机制来确保所有的消息能够按照完整并且以正确的顺序被接收端处理。当消息总量或者消息发送的并发数很大的时候，我们通
计算机系统中的存储系统指的是用于存储和访问数据的硬件和软件组件。存储系统的主要目的是提供计算机系统运行所需的数据和程序的长期存储和快速访问。
硬盘是构成存储系统的最关键部件，对于机械硬盘而言，看似并不太复杂的机械部分，其实细究起来，到处都是无法逾越的技术门槛，一般人还真做不了。回想20几年前，机械硬盘领域有众多品牌，比如西部数据、东芝、迈拓、IBM、希捷、三星等。彼时长城硬盘也开始尝试自主研发，但是发现这个东西坑太多，很多关键技术搞不定，且一些关键器件必须从日本进口，最终还是放弃了。如下图所示，磁头和磁头臂又是机械硬盘里最关键的部分，其复杂和精细度极高。
熟悉存储发展趋势就会知道：如今冯·诺依曼架构备受挑战，简单说，当数据为中心时代到来，要求计算围着数据转，以减小数据搬移带来的性能瓶颈以及功耗，所谓解决“存储墙”问题，而冯·诺依曼架构是一个以计算为中心的架构，新的时代要求创新的架构。
大模型作为人工智能领域的重要发展趋势，正在逐渐改变人们的生活和工作方式。随着近年来大模型领域技术的突破，各类语言模型、图像模型、视频模型快速演进，国内外市场也不断涌现出优秀的大模型研究及商业化平台，预期通过对模型效果的持续优化和产品方案层面的持续包装，共同推动推动国内各行各业的产业升级。
KubeBrain 是字节跳动针对 Kubernetes 元信息存储的使用需求，基于分布式 KV 存储引擎设计并实现的取代 etcd 的元信息存储系统，支撑线上超过 20,000 节点的超大规模 Kubernetes 集群的稳定运行。 项目地址：github.com/kubewharf/kubebrain 背 景 分布式应用编排调度系统 Kubernetes 已经成为云原生应用基座的事实标准，但是其官方的稳定运行规模仅仅局限在 5,000 节点。这对于大部分的应用场景已经足够，但是对于百万规模机
整理 ｜罗燕珊 去年华为有相当多的时间用在应对不断的制裁，今年有更多时间来逐步讨论未来该如何走，向何处去。 “2020 年，华为为了求生存，解决制裁下的供应连续和面向未来的可持续发展，进一步加大了研发投入，全年研发支出人民币 1418.9 亿元，占销售收入的 15.9%。”4 月 12 日，2021 华为全球分析师大会在深圳举办，华为轮值董事长徐直军在会上分享了公司经营情况并阐述了未来五项关键战略举措。 去年，大会开幕式演讲的主题为“跨过时艰，向未来”，今年则是“乱云飞渡仍从容”。对于在过去两年经历了数次制
从存储中分离数据管理有明显的优势。人们需要了解这种新方法如何使这些操作更简单、运行成本更低。
导读：随着业务调整和集群资源整合需求，大数据系统中集群数据迁移复杂混乱。本文将以京东大数据平台为例，介绍京东近一年在数据分布式存储和分层存储上的探索和实践。
在上一期的分享中，我们了解到RAID是什么，以及各种RAID的优缺点。那么，本期分享我们在存储中该怎样配置RAID？然后怎么使用存储提供的空间呢？
云存储的概念与云计算类似，它是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。 全球数据量的猛增使得存储日益成为一个更独立的专业问题，越来越多的企业开始将存储作为单独的项目进行管理。同时，持续增长的数据存储压力带动着整个存储市场的快速发展。 云存储（cloud storage）这个概念一经提出，就得到了众多厂商的支持和关注。Amazon在两年前就推出的Elastic Compute
Redis 作为当下最热门的 Key-Value 存储系统，在大大小小的系统中都扮演着重要的角色，不管是 session 存储还是热点数据的缓存，亦或是其他场景，我们都会使用到 Redis。在生产环境我们偶尔会遇到 Redis 服务器内存不够的情况，那对于这种情况 Redis 的内存是如何回收处理的呢？另外对于带有过期时间的 Key Redis 又是如何处理的呢？
我们的项目是一个B2C模式的电商网站，采用的是前后端分离开发模式。前端主要使用vue.js开发，后端则主要使用DRF框架。
本文原作者Chank，原题“如何设计一个亿级消息量的 IM 系统”，为了提升内容质量，本次有修订和改动。
据IDC称，到2023年，将有超5亿的应用和服务以云原生的方式进行开发和部署，这一数字与过去40年以来人们开发的应用总数相当。
当为应用程序的数据选择一个存储系统时，我们通常会选择一个最适合我们业务场景的存储系统。对于快速更新和实时分析工作较多的场景，我们可能希望使用Apache Kudu，但是对于低成本的大规模可伸缩性场景，我们可能希望使用HDFS。因此，需要一种解决方案使我们能够利用多个存储系统的最佳特性。本文介绍了如何使用Apache Impala的滑动窗口模式，操作存储在Apache Kudu和Apache HDFS中的数据，使用此模式，我们可以以对用户透明的方式获得多个存储层的所有优点。
Redis是一款高性能的 key-value 存储系统，广泛被用于构建各种实时应用。在这些应用中，内存往往是Redis最重要的资源。因为Redis中的每一个key，以及它所相关联的值都需要在内存中保存。如果不小心使用过多的内存会导致Redis服务器停掉并且应用程序崩溃。
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。
TiDB 是 PingCAP 自主研发的开源分布式关系型数据库，具备商业级数据库的数据可靠性，可用性，安全性等特性，支持在线弹性水平扩展，兼容 MySQL 协议及生态，创新性实现 OLTP 及 OLAP 融合。
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