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。
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。
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
“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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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!
当今被称为智慧时代,一个显著特征就是“智慧”满天飞,什么都是智慧,内容太多了,有时候说到智能,就需要我们稍微反应一下,具体说的是什么。
随着物联网设备的激增,企业需要一种解决方案来收集、存储和分析其设备的数据。Amazon Web Services提供了一些有用的工具,可为IoT设备设计强大的数据管道。
作者 | 张俊宝 大数据时代,数据体量和复杂性对于数据库提出更高要求,仅依靠关系型数据库难以处理这些数据,非关系型数据库得以快速发展壮大。主流的的非关系型数据库有 Redis、Memcache、MongoDB、HBase 等。 为了满足广泛的业务场景对于数据库提出的高可用、高效率、高可扩展性的要求,Redis 的应用场景也早已突破了缓存的范畴,并提供了持久内存的解决方案。业务数据量爆炸式增长,Redis 的内存消耗在不断增加。这意味着,作为一个基于内存的数据库,Redis 的内存是否被高效合理的利用至关
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
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。
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
你还在为手机的存储空间而捉急吗?你还在为云盘非会员的下载速度而难过吗?甚至你还在为没有视频会员,到处借会员而焦虑吗?
对于数据存储方案的选择,是现代企业和个人都需要面对的重要决策。本文将为您介绍几种常见的数据存储方案,包括关系型数据库、NoSQL数据库以及分布式文件系统。通过了解每种方案的特点、操作方式和适用业务类型,希望能帮助您选择合适的数据存储方案,以更好地管理和存储数据。
本文介绍了如何通过修改配置项和代码的方式,实现在不重启Redis服务器的情况下,动态修改Redis的配置项。同时介绍了如何实现通过Redis的配置文件来修改Redis的配置项。最后通过一个具体实例,演示了如何通过修改配置项来实现不同的功能,并总结了整个实现过程。
http://tech.sina.com.cn/other/2003-12-29/1323275543.shtml
在计算机领域,SAN(Storage Area Network)和NAS(Network Attached Storage)都是常见的存储解决方案。它们在数据存储、访问方式和应用场景上有着显著的区别。本文将详细介绍SAN和NAS的定义、特点以及它们之间的区别。
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
文章来自: https://medium.com/@ld-capital/decentralized-storage-where-web-3-0-meets-metaverse-9629b4beb960
采用合适的存储解决方案是打造高效数据库的基础。在传统的数据库存储金字塔结构中,DRAM时延低,速度快,有利于加快计算速度,但价格相当昂贵且容量有限。块存储虽然容量大、价格便宜且具备数据持久性,但数据传输速度较慢。由于低数据延迟和高数据容量无法在同一个设备中兼得,因此企业需要在各个因素之间寻求微妙的平衡,找到适当的存储和内存设备组合来满足需求。
英特尔的战略非常清晰:同为新一代存储介质,Optane(傲腾)针对的是热数据,提供其所需要的存储性能;3D NAND(闪存)针对容量型数据存储市场,二者相得益彰。
“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。
在数字化时代,数据已经成为各行各业的核心资产,需要以一种高效、可扩展和高可靠性的方式进行存储和管理。对象存储是一种以对象为中心的存储方式,将数据存储为对象而不是文件,它具有高度可靠性、高扩展性和高性能等优点。
近日,在2022中国金融科技年会上,经权威IT专家多项严格评审,浪潮金融行业数据存储与容灾解决方案,凭借安全、可靠、经济、高效四大优势,能够满足金融业务服务永远在线、数据永不丢失、性能永远满足、容量永远充足的核心需求,荣获《金融电子化》杂志颁发的“2022科技赋能金融业数字化转型突出贡献奖”。
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。
1、写在前面 微信的后台数据存储随着微信产品特性的演进,经历了数次的架构改造,才形成如今成熟的大规模分布式存储系统,有条不紊的管理着由数千台异构机型组成的机器集群,得以支撑每天千万亿级的访问、键值以及 PB 级的数据。 作为以手机为平台的移动社交应用,微信内大部分业务生成的数据是有共性可言的:数据键值带有时间戳信息,并且单用户数据随着时间在不断的生成。我们将这类数据称为基于时间序的数据。比如朋友圈中的发表,或者移动支付的账单流水等业务生成的数据都满足这样的特征。基于时间序的数据都天然带有冷热分明属性―
据IDC预测,未来五年软件定义存储市场的复合增长率将达到23.4%,到2025年分布式存储的市场空间将达到325亿美元。
在传统企业中,他们会把自己的数据存储在线下的数据中心,由于有很多企业都是自建或者租用的IDC,所以面临着在人员、技术、运维、性能、故障、软件授权、租用等等多方面的难题,凭借企业自身的能力,在解决各种难题时难免会有力不从心。
说出来你可能不信,把业务换到另一个数据库,成本可以降低95%。 这是晓多AI的运维总监冯浩在选择Tendis作为Redis存储场景的替代方案后,给出的答案。 近期,围绕着Tendis,晓多AI运维总监和腾讯云高级产品经理伍华展开了一场深度的技术交流,分别从产品和业务角度分享了自己对于先进生产力Tendis的观点和思考。 嘉宾介绍: 伍华,腾讯云高级产品经理,10+数据库行业从业经验,其中包括8年多DBA经验,致力于数据库技术的研究和应用。2018年加入腾讯云,期间参与MySQL等多款数据库产品的策划与
10月28日,"寻宝 AI 时代——OSC 源创会苏州站暨 Techo TVP 技术沙龙"在苏州圆满落幕。腾讯云存储专家解决方案架构师屠伟新带来《AIGC 场景下存储与数据管理的挑战与应对》主题分享。下面我们一起来学习回顾一下AIGC场景下的存储解决方案。
本文要点 为你的微服务选择适当的持久化存储 将混合持久化作为一种服务,开发人员可以专注于构建出色的应用程序,不用担心各种后台的调优、调整和容量 运作大规模的不同持久化存储涉及独特性挑战,但是通用组件可以简化流程 Netflix的通用平台在管理、维护和扩展持久性基础架构上推动卓越运营(包括在不可靠的基础架构上构建可靠系统) 以下内容来自Netflix的工程经理Roopa Tangirala在2017年旧金山QCon上的演讲。 我们都在小小起家的公司工作过,公司会有一个独立应用程序作为单独的单元构建起来。那个应
边缘计算和云计算可以并行工作,但是有时它们的实现路径会有所不同。例如,在存储方面,将在边缘创建的大量数据直接保存到云平台中是不切实际的。因此,企业在制定边缘计算存储策略时需要考虑许多因素。
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;
宋·宋祁《学舍昼上》:“扪心自问何功德,五管支离治繲人。”这是成语“扪心自问”的出处,意思是向自己发问,自我反省。对于存储市场,What’s Next?新的“风口”会是什么?应该做哪些准备?这是存储
图片中的人物是Jeff Dean ,google分布式系统的灵魂式人物,具体的内容大家可以google一下,他的很多分布式系统设计思想都在影响着技术趋势,而他在google具体工作实现,更是引领着未来。
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。
微信的后台数据存储随着微信产品特性的演进,经历了数次的架构改造,才形成如今成熟的大规模分布式存储系统,有条不紊的管理着由数千台异构机型组成的机器集群,得以支撑每天千万亿级的访问、键值以及 PB 级的数据。
在海量基因数据中进行全基因数据分析,了解各种疾病与DNA之间的隐秘联系;对海洋气候进行预测,利用强大的数据分析性能,实现分钟级的数据刷新、精准预测海洋气候;利用高速相机模拟人脑上亿个神经元之间联接与工作,对产生的海量数据进行实时分析,探索人脑工作机制……
本文详细介绍了转转业财系统亿级数据存储优化的实践。面对系统数据量大、慢查询多等挑战,转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题,同时引入 Elasticsearch(ES)解决慢查询难题。实践表明,通过底层数据存储切换和 ES 接入,系统成功突破了存储瓶颈,显著提升了查询效率和响应速度,为大规模数据处理提供了有效的优化路径。
近年来,随着ChatGPT的发布,掀起了一股生成式AI(AIGC)的热潮。从今年开始,国内各家企业也纷纷发布了自家的大模型产品,5月科技部下属的中国科学技术信息研究所发布了《中国人工智能大模型地图研究报告》。报告显示,截至5月28日,国内10亿级参数规模以上基础大模型至少已发布79个。衡量大模型产品能力的一个很重要的指标就是参数量,从10亿级、百亿级到现在的千亿级。参数量的快速增长,对支撑AI训练的基础设施,如计算、网络、存储等也提出了更高的要求。存储作为IT基础设施的重要组成部分,在扩展性、高性能和多协议接口等方面,也需要与时俱进。腾讯公司推出的TStor存储一体机正是这样一款存储产品,本文将基于大模型场景对存储的挑战,介绍TStor在该场景的优势,以及在某大模型产品中的业务实践,供广大希望自建大模型应用的企业参考。
原因:如果只有一组策略,面向不同的写的场景,会导致数据丢失 - 针对不同读写速度,设置不同策略,进行交叉保存快照,满足各种情况下数据的保存策略
爆炸性的数据让企业考虑混合云存储来满足容量需求。但云的成本和安全问题需要解决。 各种规模的企业都面临非结构化数据集前所未有的增长速度。 增长的速度和使用的容量主要是源于捕捉和传输数据的物联网设备的快速部署。 许多小型企业正寻求公共云来帮助他们跟上这种爆炸性增长。 虽然他们的独特需求和成本现实要求小型企业与大型企业相比,寻求不同的云方案,但是,企业混合云方案可能可行。 企业混合云在企业内部数据中心中保存一部分数据,并在公共云存储设施中保存一部分。通常,企业内部存储保存大部分活跃数据,减轻公共云存储中固有的延迟
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