VSAN是一种以vSphere内核为基础进行开发、可扩展的分布式存储架构。VSAN通过在vSphere集群主机当中安装闪存和硬盘来构建VSAN存储层，由VSAN进行控制和管理，形成一个供vSphere集群使用的统一共享存储层。
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。
解放战争三大战役之中，一般认为最重要的是淮海战役，其实应该是辽沈战役，正是因为辽沈战役获胜，解放军快速入关，才有平津战役的胜利。
在上一期的分享中，我们学习到了，怎样来配置存储以及如何使用存储提供的空间。那么本期为大家带来云计算Fusioncompute中的存储虚拟化技术，它是指什么，它又有什么特点呢？
数字经济时代，作为关键生产要素，数据正在重塑企业/组织的运营、管理和决策，乃是一切创新的基础。
“五年前，我们很多行业客户的数据还是以ERP、CRM等数据为主，10TB就属于很大的数据量；今天，这些客户积累的数据量通常达到PB级，像行为数据等非结构化数据增长极为迅速，业务形态也发生了巨大变化，基于海量数据的AI应用正在由点到面地铺开”--一位深耕行业的ISV如是说。
近日，在全球分布式云大会上，昆腾中国资深解决方案架构师赵丙涛深入地分析了企业数据存储的痛点，并给出解决之道。
国家发改委、工信部等机构联合印发通知，同意在京津冀、粤港澳大湾区、宁夏等8地启动建立国家算力枢纽节点，并规划10个国家数据中心集群。这标志着全国一体化大数据中心体系设计布局完成，“东数西算”工程正式全面启动。
Open-E、Western Digital 和 ATTO 数据存储专家和工程师联手推出了基于 HDD 的数据存储设备，该设备结合Western Digital Ultrastar® Data60 JBOD 的海量容量和Ultrastar® 系列 HDD 以及加速的性能，这得益于ATTO HBA SAS 控制器和 100GbE NIC，以及Open-E JovianDSS 的数据缓存和复制功能。 合作带来了在性价比方面完美平衡的解决方案，连接了 HDD 的成本效益，以及支持基于 NVMe 的缓存设备（Ultrastar® DC SN840 1.6 TB NVMe SSD）的出色性能通过最先进的连接硬件和软件功能，例如通过镜像路径连接的RDMA复制写入日志。
前30年是raid占主流；这几年随着互联网的发展，应用层和raid应用场景基本持平
摘要 VMware vSAN 通过 vSphere 原生的高性能体系结构支持业界领先的超融合基础架构解决方案。 vSAN是 Software-Defined Data Center 的核心构造块。 借助 VMware 支持的超融合基础架构，您能够安全发展、降低 TCO 以及根据未来发展需求扩展规模。 vSAN概述 SDDC概述 在软件定义的数据中心内，整个基础架构都实现了虚拟化，并且数据中心完全由软件自动控制。vSphere是软件定义的数据中心基础。 关于vSAN vSAN是借助软件将服务器本地众多的空白磁
近日，2019中国数据与存储峰会（DSS 2019）在北京举行，以“数智·未来”为主题，来自全球范围内存储领域的业内外专家人士、企业代表和行业用户共聚，共同探讨新数据时代的全球发展趋势。
对于运维来说，数据读取、安全与存储，也是至关重要的一点，数据存储的技术点也是相当的多，面比较广，今天，民工哥来给各位小伙伴聊一聊有关于数据存储的“那些事儿”
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。
在 Python 中，列表是一种基本的数据类型，列表的数据组成了一个序列，序列里的数据是有序的(索引)，可以快速地找到指定的数据。
存储发展百花齐放，光存储带来新思路。 作者 | 来自镁客星球的家衡 各行各业的数据量暴增，早已成为有目共睹的现实。 据知名研究机构IDC的报告显示，受物联网(IOT)、人工智能、5G、云计算、自动驾驶等新兴技术的影响，全球数据的信息量将在2025年将达到11ZB，近乎2022年数据信息量的两倍之多。 然而海量数据之下，很大一部分数据都属于访问频度较低的“冷数据”。科技巨头Facebook曾对后台数据进行访问分析，结果显示82%的访问都集中在近三个月内产生的8%的新数据上，而旧数据则会迅速“变冷”。 面对这些
Unlimited Capacity：公有云的存储服务具有易扩展的特性，用户可以非常方便的根据其存储容量需求，对其已有的存储服务的容量进行扩展，因此从用户角度来说，公有云的存储服务具有无限容量的特点。
目前，在对象存储领有很多的使用场景。通常来说，支持AWS的S3协议，就可以把它归类于对象存储。对象存储还有一些特征，比如没有目录数的结构，所以理论上可以存储无限量的对象或者是文件，而且性能不会有太大的降低。
数据分层存储技术主要应用在混闪存储系统设计，可根据数据冷、热、温的特点，合理调度使用SSD、HDD等不同介质类型的存储资源，降低存储系统的初始购买成本。
由于MongoDB中的Bson对象大小是有限制的，在1.7版本以前单个Bson对象最大容量为4M，1.7版本以后单个Bson对象最大容量为16M[5]。对于一般的文件存储，单个对象的4到16M的存储容量能够满足需求，但无法满足对于一些大文件的存储，如高清图片、设计图纸、视频等，因此在海量数据存储方面，MongoDB提供了内置的Grid
“过去，传统医学主要依靠个人经验，医生根据自身实践经验和尝试不同方案来做诊断与治疗；如今，精准医学的医疗过程则是依靠数据,在海量数据基础上利用大数据、AI等技术实现个性化治疗。”南方某精准医学中心计算肿瘤学博士去年向大数据在线如是说。
分布式文件系统用来存储各种非结构化数据，例如海量的图片，海量的视频，海量的xml等数据。在这种分布式存储中，是不支持随机的读写的，要么直接覆盖，要么删除然后再修改。
如今，企业越来越多地采用云存储选项，因为它们需要更多的容量、弹性容量以及更好的方式来管理存储成本。事实证明，越来越多的企业数据和云数据难以让IT部门单独使用他们的数据中心进行管理。
数据作为一种资产，若少了存储，就成了无根之木，失去了后续挖掘的价值。在小数据时代，受存储容量与CPU处理能力限制，在现在看来相当小的数据，在当时其实也可以认为是“大数据”了。正如在蒸汽机时代，创造了时速126英里(203公里)纪录的Mallard蒸汽火车就可以被视为极速火车了。那么，为何在当时没人提出Big Data概念，得到业界关注并催生出一波数据浪潮呢？ Big Data概念是1998年由SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出的。他当时发表了一篇名为Big Data and the
将主存储器用作存储区域而不是使用磁盘是并不是一种全新的尝试。你可以在日常生活中发现许多使用主内存DBMS(数据库管理系统)（MMDB）执行比磁盘快得多的情况。一个例子是你使用手机的时候。当你发短信或给你的朋友打电话时，大多数移动服务提供商会使用MMDB来让你尽快获取朋友的信息。
2022年4月20日，华为和罗兰贝格联合撰写的《数据存力，高质量发展的数字基石》白皮书一经发布便受到业界的广泛关注。在继东数西算工程和算力成为各方讨论的主题后，数据存力的概念一经提出，变成为业界关注的焦点。何谓数据存力？从定义出发，数据存力以存储容量为核心，包含性能表现、可靠程度、绿色低碳在内的综合体现。随着介质形式的逐渐成熟，数据存力从单纯的存储容量，向效率、经济性、可靠度、节能等方面不断延展，以更好应对数字时代不断增长的数据总量与有限的存储容量、数据应用实时性、多样性的增长与数据存储效率不匹配、经济社会
localforage主要提供了setItem、getItem和removeItem等方法，分别用于存储、获取和移除数据。此外，它还支持许多其他方法，如clear用于清空所有数据、key用于根据索引获取键名等等。
数值天气预报是基于数学物理方法客观定量计算未来天气演变的科学。上世纪50年代，数值天气预报的首次成功起报，是天气预报领域的里程碑事件。历经半个多世纪的蓬勃发展，大气科学学科理论和高效数值计算方法不断完善，随着庞大的“海-陆-空-天”四位一体气象观测系统建立，大量观测数据同化驱动，并在强大算力加持下，数值天气预报掀起了一场静悄悄的革命，天气预报的有效性已提高到5-7天。
近几年，新兴存储架构逐渐布满了市场，给由传统SAN架构占据的市场带来了大量的烟火气。不妨列举一下名词：分布式存储，ServerSAN，云存储，对象存储，超融合，一体机。实际上，这堆名词里，除了对象存储描述的是前端访问协议之外，其它的基本上都是基于分布式存储构建的。
在Web开发中，Cookie和Session是常用的技术手段，用于在客户端和服务器之间存储和传递数据。它们都可以帮助我们实现用户身份认证、数据共享等功能。然而，Cookie和Session在实现机制和应用场景上存在一些重要的区别。本文将详细探讨Cookie和Session的区别，并结合代码示例进行说明。
新时期，医疗系统数字化升级已经逐渐成为趋势，搭建更先进的数据存储平台，提升诊疗效率，已经成为了各地医院的新方向。在驱动医院数字化转型的过程中，浪潮信息提供了一个更灵敏、可靠的存储方案，帮助医院快速建成了一个高效的医疗影像平台，全面提升诊疗水平。
非易失存储器（Non-Volatile Memory，NVM）是一种能够在断电后保持存储数据的计算机存储器。
一位2年工作经验的小伙伴面试时被问到，说，HashMap什么时候扩容，为什么要扩容？这个问题本身不是很难，但是这位小伙伴对底层实现原理没有太多关注，所以，被这个问题难住了。
在 JDK 的 NIO 中，我们学习到了其原生的数据承载组件ByteBuffer。ByteBuffer的体验着实不太好，读写状态的区别，还有flip这种乍看下不直观的操作。
可能是为了适应S7-1500操作系统的新功能同时还要保持原有操作习惯的原因，相对于S7-300/400，S7-1500中数据块功能和参数更多，操作灵活的同时也会感觉到可操作的地方太多了，所以详细了解DB块这些功能非常必要，否则会感到无从下手。S7-1500数据块DB带来最大变化就是优化DB，今天就介绍一下优化DB与非优化DB的区别。 S7-300/400中操作的数据块DB，在S7-1500中就是我们所说的非优化DB，所以S7-300/400移植后的程序块都是非优化的（除了DB外，FC、FB和OB也有优化和非优化的区分）。优化和非优化DB的区别如下：
把多个存储介质（如硬盘，RAID）通过一定的技术将他们集中起来，组成一个存储池并进行统一管理，从主机和工作站的角度看是一个超大容量（如1T以上）的硬盘。将多种，多个存储设备统一管理起来，为用户提供大容量，高数据传输性能的存储系统称为存储虚拟化。
存储数据：sessionStorage.setItem(key,value) 获取数据：sessionStorage.getItem(key) 删除数据：sessionStorage.remove(key) 删除所有数据：sessionStorage.clear()
信息是人类认知外界的方式，最初的信息都会对应到现实世界的一个客体或者相关描述。人类是通过不断增加、完善信息来接触、认知并改变世界的。
导读：对于Apache Pulsar，一个经常被问的问题是：Apache Pulsar与现有的消息系统有什么根本的不同。我们之前在文章中介绍了Aache Pulsar很多功能上的具体差异，例如统一的消费模型，多租户，高可用性等等，但最本质的最重要的区别还是Apache Pulsar的系统架构。
大数据存储不是一类单独的产品，它有很多实现方式。EMC Isilon存储事业部总经理杨兰江概括说，大数据存储应该具有以下一些特性：海量数据存储能力，可轻松管理PB级乃至数十PB的存储容量；具有全局命名空间，所有应用可以看到统一的文件系统视图；支持标准接口，应用无需修改可直接运行，并提供API接口进行面向对象的管理；读写性能优异，聚合带宽高达数GB乃至数十GB；易于管理维护，无需中断业务即可轻松实现动态扩展；基于开放架构，可以运行于任何开放架构的硬件之上；具有多级数据冗余，支持硬件与软件冗余保护，数据具有高可靠性；采用多级存储备份，可灵活支持SSD、SAS、SATA和磁带库的统一管理。 通过与中国用户的接触，杨兰江认为，当前中国用户最迫切需要了解的是大数据存储有哪些分类，而在大数据应用方面面临的最大障碍就是如何在众多平台中找到适合自己的解决方案。 EMC针对不同的应用需求可以提供不同的解决方案：对于能源、媒体、生命科学、医疗影像、GIS、视频监控、HPC应用、某些归档应用等，EMC会首推以Isilon存储为核心的大数据存储解决方案；对于虚拟化以及具有很多小文件的应用，EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案；对于大数据分析一类的应用需求，EMC会综合考虑客户的具体需求，推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。在此，具体介绍一下EMC用于大数据的横向扩展NAS解决方案——EMC Isilon，其设计目标是简化对大数据存储基础架构的管理，为大数据提供灵活的可扩展平台，进一步提高大数据存储的效率，降低成本。 EMC Isilon存储解决方案主要包括三部分：EMC Isilon平台节点和加速器，可从单个文件系统进行大数据存储，从而服务于 I/O 密集型应用程序、存储和近线归档；EMC Isilon基础架构软件是一个强大的工具，可帮助用户在大数据环境中保护数据、控制成本并优化存储资源和系统性能；EMC Isilon OneFS操作系统可在集群中跨节点智能地整合文件系统、卷管理器和数据保护功能。 杨兰江表示，企业用户选择EMC Isilon的理由可以归纳为以下几点。第一，简化管理，增强易用性。与传统NAS相比，无论未来存储容量、性能增加到何种程度，EMC Isilon的安装、管理和扩展都会保持其简单性。第二，强大的可扩展性。EMC Isilon可以满足非结构化数据的存储和分析需求，单个文件系统和卷中每个集群的容量为18TB～15PB。第三，更高的处理效率，更低的成本。EMC Isilon在单个共享存储池中的利用率超过80%，而EMC Isilon SmartPools软件可进一步优化资源，提供自动存储分层，保证存储的高性能、经济性。第四，灵活的互操作性。EMC Isilon支持众多行业标准，简化工作流。它还提供了API可以向客户和ISV提供OneFS控制接口，提供Isilon集群的自动化、协调和资源调配能力。 EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。
实现一个通用的数组类，要求如下： 1.可以对内置数据类型以及自定义数据类型的数据进行存储 2.将数组中的数据存储到堆区 3.构造函数中可以传入数组的容量 4.提供对应的拷贝构造函数以及 operator ＝防止浅拷贝问题 5.提供尾插法和尾刷法对数组中的数据进行增加和删除 6.可以通过下标的方式访问数组中的元素 7.可以获取数组中当前元素个数和数组的容量
其中在设计数据库时，我们需要根据业务需求确定考虑数据类型是以下的哪一种，以选择合适的数据库类型和容量
Tendis是腾讯互娱CROS DBA团队 & 腾讯云数据库团队自主设计和研发的分布式高性能KV存储数据库，兼容Redis核心数据结构与接口。
接着昨天的说，当下数据库的设计思路已经从“我都行” 到 “分工合并” 型的设计思路。
设计一个类似Pastebin的web服务，用户可以在其中存储纯文本。该服务的用户将输入一段文本并获得一个随机生成的URL来访问它。类似服务：pastebin.com、pasted.co、chopapp.com
构件管理支持、互操作支持以及公共服务支持三个方面说明现有分布式基础设施为构 建分布式系统所提供的基本支撑
首先，我们要了解分布式系统的原理和应用，因为在高并发场景下，服务器集群往往会扮演着至关重要的角色。对于如何优化集群的负载均衡、数据存储以及网络通信等方面都需要有深入的了解。
大数据平台作为底层的基础数据平台，集群规模、计算存储性能将决定流、批的性能指标上限。所以需要考虑整个大数据平台的吞吐量（网络、磁盘IO）、响应速率、计算能力、高并发性、高可用、维护性方便等，以满足多业务场景下，不同应用需求的建设任务，比如多维分析、实时计算、即席查询和数据统计分析等应用功能。 本项目大数据平台在建设过程中，将满足如下性能指标： 批处理部分指标： 支持批处理集群批量总写入速度2GB/秒，批量读取速度300MB/秒； 平台支持并发执行300个查询和200个加载任务； 应用查询时间对于数据库的简单数据读取将不超过1~2秒，三个月统计计算查询时间将不超过15秒，复杂查询时间将不超过1分钟； 复杂批处理任务，ETL的处理时间将不超过2个小时； 实时流处理指标： 平台支持接收峰值为每秒100万条+的流数据； 平台能够在峰值条件下，完成2秒内的实时预警，2秒内完成针对当日数据的查询; 平台每日实时处理模块能够累积处理144亿笔（按4小时交易日保持峰值流速计）订单流数据； 平台支持至少50个并发访问/查询当日数据。 应用响应指标： 数仓应用项目离线报表30秒内完成数据响应查询； 实时大屏数据展示5秒内完成数据响应查询； 应用平台支持并发执行500个用户查询请求；
在传统的数据库中，DBA最恨 听到的词就是，我要使用 BLOB 字段，或者类似的类型来处理，huge的数据，他可能是一段图形的在转换后的“乱码”，也可能是某个蹩脚 程序设计出来的 “怪胎”。如果是强有力的 DBER 可能直接驳回此类需求，但换来的是，“这不有这个字段嘛”， 为啥不让用，就你事多的，我就存几行诸如此类的，“欢迎词”。
这3个监控组合都非常不错，那在实际生产过程中，对一家中等规模的微服务业务应用，该如何选型呢？ 如果企业采用spring + k8s技术栈，EFK + Prometheus + SkyWalking就是我推荐的监控三套件，这三个分别是日志、metrics和调用链监控的利器，社区生态好。
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