在企业中提到数据保护，大家可能常常想起文档，很少有人会关注文档中的内容，对数据的管理也比较单一，通常就是全加密、全授权，对文档的重要性不做区分，随着社会的发展，文档的格式越来越多，安全事件的不断爆发，使得人们对数据的关注度发生了变化，数据也分成了结构化数据和非结构化数据，更加的关注文档内容中的敏感信息，使用文档的应用有哪些，对不同类型的文档、含有不同内容的文档有区别的管理和存储。
计算机的结构可以简化为上图。上图中内存分为ROM（只读存储器）和RAM（随机存储器）。系统初始化代码从ROM里面读取并开始执行。
Oracle Database In-Memory（In-Memory数据库）最先是在Oracle Database 12c第1版（12.1.0.2）中引入的功能，可大大提高实时分析和混合工作负载的性能。 In-Memory列存储（IM列存储）是Database In-Memory的关键功能。
如今的数据世界正在飞速变化，但许多企业似乎还未跟上这一趋势的脚步。有行业专家预测，到2025年，80%或以上的数据将是非结构化数据。但德勤的一项调查显示，只有18%的企业对非结构化数据分析做好了准备。这意味着绝大多数企业拥有的大部分数据都无法利用，而这也就突显了拥有正确工具的重要性。
现在有了 docker，如果要频繁的更改和测试程序时怎么办，每次都重新打一个新的镜像然后启动容器？
Milvus 社区发展的速度很快。在今年年初的时候才刚发布了 Milvus2.0GA 版本，到了年末，Milvus 已经发布到了 2.2.2 版本。这期间经历了 2.1.0，2.1.1，2.1.2，2.1.4，2.2.0，2.2.1 这些版本，每一个版本都凝聚了社区几百位贡献者的心血，感谢每一位在背后为 Milvus 默默付出的同学。在这快速发展的一年里，我发现社区里有很多朋友对 Milvus 的认识还存在一些误区。今天这篇文章就来聊聊使用 Milvus 的十大常见误区，快来看看这些误区你以前有踩过吗？
您有兴趣了解 Elasticsearch 向量搜索的特性以及设计是什么样子吗？一如既往，设计决策有利有弊。本博客旨在详细介绍我们在 Elasticsearch 中构建向量搜索时候如何做各种选择。
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导读：ClickHouse速度快的秘诀在于——利用存储引擎的特殊设计充分减少磁盘I/O对查询速度的影响。
ps -A -o stat,ppid,pid,cmd | grep -e '^[Zz]' | awk '{print $2}' | xargs kill -9
Docker 作为一个广泛使用的容器化平台，能够提供灵活、高效的应用部署方案。然而，随着时间的推移，Docker 环境中可能会积累大量不再需要的镜像、容器、构建缓存等，这些都会占用宝贵的存储资源。因此，学会有效管理 Docker 缓存，对于维护一个高效、干净的开发环境至关重要。
Generative AI时下的爆发，催生搜索场景进入一个新的范式，我们越来越多的使用全文检索+向量搜索的混合搜索用于召回多更相关的数据，使用NLP模型增强对数据理解、丰富数据的层次，甚至是使用ML模型来进行召回后的精排，或者是使用生成式AI来对结果进行生成式的输出，而非召回后的直接排序结果。
数据库文件被组织在称为“文件组”的逻辑组中。文件组是所创建对象（如表或索引）的目标容器，对象数据将分散在其所在目标文件组的文件中，文件组可以按你要求的方式来控制对象的物理位置。
“SPANN: Highly-efficient Billion-scale Approximate Nearest Neighbor Search”［1］是发表于 2021 年人工智能领域全球顶会 NeurIPS 的一篇关于近似最近邻检索（ANNS）的论文，提出了高效的内存-磁盘混合索引和搜索方案 SPANN。
众所周知，在云原生技术领域中，容器这一概念显得尤为重要，但是我们在使用Docker或Kubernetes中时常也会听说镜像这一概念，因此我们就利用一篇文章讲述下容器和镜像的概念和相互关系。
信息安全公益宣传，信息安全知识启蒙。 📷 运维工程师在前期是一个很苦逼的工作，在这期间可能干着修电脑、掐网线、搬机器的活，显得没地位！时间也很碎片化，各种零碎的琐事围绕着你，很难体现个人价值，渐渐的对行业很迷茫，觉得没什么发展前途。 这些枯燥无味工作的确会使人匮乏，从技术层面讲这些其实都是基本功，对后期的运维工作会无形中带来一定的帮助，因为我也是这么过来的，能深刻体会到。所以在这个时期一定要保持积极向上的心态，持续的学习。在未来的某一天，相信会回报给你的！ 好了，进入正题，根据我多年的运维工作经验，给大家
《Elasticsearch 向量搜索的工程化实战》文章一经发出，收到很多留言。读者对向量检索和普通检索的区别充满了好奇，所以就有了今天的文章。
存储引擎是数据库的一部分，负责管理如何在内存和磁盘上存储数据。许多数据库支持多个存储引擎，其中不同的引擎对特定工作负载的性能会更好。例如，一个存储引擎可能为读取繁重的工作负载提供更好的性能，另一个可能支持更高的写入操作吞吐量。
目前PostgreSQL官方并未推出透明加密功能，但是cybertec开源了一个分支，支持透明加密。感兴趣的同学可以参考：
节点是组成k8s集群的基本单位，Pod的容器最终是需要在节点上创建并运行起来，因此节点健康状态直接影响到了k8s集群和用户容器的健康。 在每个人入门容器的第一课，都会了解到容器在节点上是基于namespace和cgroup来做隔离，可是仅仅是相互之间做隔离，就足够了吗？ 在容器应用落地和长期的运维过程中，会面临比隔离更多的实际需要面对的问题。归结起来，有两大类： 当众多的容器在节点上运行起来，如何能保证容器的行为不会影响到节点的其他容器，或者甚至把节点搞挂？ 这个问题，是长期的k8s运维中会经常面对的一个问
11.4 分配方法 11.4.1 连续分配 连续分配方法要求每个文件在磁盘上战友一组连续的块。磁盘地址为磁盘定义了一个线性序列。 文件的连续分配可以用第一块的磁盘地址和连续块的数量来定义。如果文件有n块长并从位置b开始，那么该文件将占有块b，b+1，b+2…，b+n-1。一个文件的目录条目包括开始块的地址和该文件所分配区域的长度， 对一个连续分配文件的访问很容易。要顺序访问，文件系统会记住上次访问过块的磁盘地址，如需要可读入下一块。要直接访问一个从块b开始的文件的块i，可以直接访问块b+
好吧，我承认我标题党了。但是这篇内容应该让你从一个新的角度理解Docker的本质是什么。
在 NodeManager 中有一个Monitor线程，用于一直监控NodeManager的内存使用量，假设NodeManager 设置为3G，用于后面的资源（如 Kafka、Flume）的内存为1G;
最近遇到了一个问题，TKE控制台出现了大量的failed状态的pod，查看了事件并没有明显的异常报错，这里到底是怎么回事呢？
作为自然语言处理爱好者，大家都应该听说过或使用过大名鼎鼎的Gensim吧，这是一款具备多种功能的神器。 Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。 它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法， 支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口
容器其实是一种沙盒技术。顾名思义，沙盒就是能够像一个集装箱一样，把你的应用“装”起来的技术。这样，应用与应用之间，就因为有了边界而不至于相互干扰；而被装进集装箱的应用，也可以被方便地搬来搬去，这不就是 PaaS 最理想的状态嘛。
这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。下面我们分别介绍这四个组成部分。 1）Client：就是客户端。 （1）文件切分。文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行存储； （2）与NameNode交互，获取文件的位置信息； （3）与DataNode交互，读取或者写入数据； （4）Client提供一些命令来管理HDFS，比如启动或者关闭HDFS； （5）Client可以通过一些命令来访问HDFS； 2）NameNode：就是Master，它是一个主管、管理者。 （1）管理HDFS的名称空间； （2）管理数据块（Block）映射信息； （3）配置副本策略； （4）处理客户端读写请求。 3）DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。 （1）存储实际的数据块； （2）执行数据块的读/写操作。 4）Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。 （1）辅助NameNode，分担其工作量； （2）定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode； （3）在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。
文件系统是什么？ 📷 存储数据的一般是磁盘这样的物理设备，但是一般直接购买磁盘不借助任何工具是无法直接使用的。而操作系统中的文件系统就是抽象物理磁盘从而为用户提供存储服务,其中文件和目录是文件系统为用
使用docker volume create命令创建 docker 卷。此命令将在/var/lib/docker/volumes目录中创建一个卷。
Minio 是一个基于Go语言的对象存储服务。它实现了大部分亚马逊S3云存储服务接口，可以看做是是S3的开源版本，非常适合于存储大容量非结构化的数据，例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等，而一个对象文件可以是任意大小，从几kb到最大5T不等。区别于分布式存储系统，minio的特色在于简单、轻量级，对开发者友好，认为存储应该是一个开发问题而不是一个运维问题。
所以会以Docker和Kubernetes项目为核心，为你详细介绍容器技术的各项实践与其中的原理。
翻译自 Generative AI: How to Choose the Optimal Database 。
海云捷迅云课堂专题，旨在秉承开源理念，为大家提供OpenStack技术原理与实践经验，该专题文章均由海云捷迅工程师理论与实践相结合总结而成，如大家有其他想要了解的信息，可留言给我们，我们会根据问题酌情回复。
通常来说，对于一个运行时的复杂系统，如果系统出了问题是很难排查的。因为你是不太可能在运行时一边检查代码一边调试的。因此，你需要在各种关键点加上监控，通过监控获取的数据，指导我们进一步工作，解决问题。
（1）numpy.save , numpy.savez , scipy.io.savemat
市面上介绍macos系统知识的极少，而且macos在硬盘分区管理上的理念和windows系统有很多不同，其中分区、容器、宗卷的概念更是让很多人摸不着头脑，我在网上查了一圈，发现能把这些概念准确说清楚的文章确实不多。今天我就结合macos的“磁盘工具”软件来捋一捋这几个概念，一次性把它说清楚。
Osquery这个工具对不少同学来说，应该还是比较陌生的。至少从搜索引擎的结果上看，这个工具似乎并没有得到足够的重视。但实际上这是由FaceBook开源用于对系统进行查询、监控以及分析的一款非常好用的软件，Osquery将操作系统当作是一个高性能的关系型数据库。使用osquery运行我们能够使用类似于SQL语句的方式去查询数据库中的信息，比如正在运行的进程信息，加载的内核模块，网络连接，浏览器插件等等信息。在最近的版本上，Osquery甚至已经能够读取每个容器上进程打开的文件，进程的状态等，对于安全审计，运维调试都有非常大的帮助。
双十一即将来临，做电商的大佬们都准备好了各种应急预案了么。。。例如服务降级，流量控制，扩容方案。。。又快到了一年一度的剁手大会了，不过这个时候，应该是运维最繁忙的时候了吧。。。使用率百分百？用流量打爆。。。Emmm，这很酷
对于一门技术的学习，尤其是像Oracle database这种知识体系极其庞杂的技术来讲，从宏观上了解其体系结构是至关重要的。同时，个人认为，未必是专业DBA人员才需要了解其体系结构（固然对于数据库专业人员来讲，这些都是必备知识了），一般的技术人员如果对其有较深入的了解，也是大有益处的，毕竟技术思想很多时候都是相通的嘛。本文就从不同维度，如Oracle的内存结构，进程结构，存储结构等方面做相应描述。
在 Milvus 2.3 中，Milvus 新增了 MMap 的功能，开启 MMap 后，可以保证相同规格的实例能够处理更大量的数据，同时对内存的大小要求会转移到磁盘上，从而大幅降低成本。
Flink 1.5.0 是 1.x.y 系列的第六个主要版本。与往常一样，它兼容之前 1.x.y 版本中使用 @Public 注解标注过的 API。
1.SharedPreferences首次创建，实际类型是SharedPreferencesImpl，系统会将每个 SharedPreferences 文件对应的操作对象（实际为 SharedPreferencesImpl）进行缓存,SharedPreferencesImpl和sp文件路径file映射关系存放在Arraymap中，api28以后，之前是HashMap
许多操作系统使用8位的块作为最小可寻址内存单元，我们把内存看做一个很大的数组，最小可寻址单元的大小就是一个数组成员的大小。
随着更新、更好、更快的存储介质的到来，一个字节的数据能够以多种不同的方式进行存储。字节是数字信息的单位，通常指八位，比特位是一个信息单位，可以表示为0或1，表示逻辑状态。让我们跟随时光的脚步简单地走一走，先了解一下比特和字节的起源。
通过对于闲鱼Coder学Docker（一）：什么是容器技术学习，大家应该对容器技术有了一定的了解。那么什么是Docker呢？ Docker其实就是容器技术众多具体实现中的一种，当然，是比较优秀那种。Docker是基于Go语言实现的开源实践项目。具体发展流程这里就不过多赘述了，大家可以自行Google一下。 Docker的构想是要实现“Build, Ship and Run Any App, Anywhere”，即通过对应用的封装、分发、部署、运行生命周期进行管理，达到应用组件级别的“一次封装，到处运行”。这里的应用组件，既可以是一个Web应用、一个编译环境，也可以是一套数据库平台服务，甚至是一个操作系统或集群。 和其他优秀的工具一样，Docker并不是从0直接蹦到100，而是在其他的容器技术基础上进行相应的扩展和优化。其中较为重要的一个容器技术就是Linux容器技术，即LXC技术（对于LXC技术，有兴趣的同学可以自行Google）。
RAID 0又称为Stripe或Striping，它代表了所有RAID级别中最高的存储性能。RAID 0提高存储性能的原理是把连续的数据分散到多个磁盘上存取，这样，系统有数据请求就可以被多个磁盘并行的执行，每个磁盘执行属于它自己的那部分数据请求。这种数据上的并行操作可以充分利用总线的带宽，显著提高磁盘整体存取性能。
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