云计算市场的规模在过去五年中增长了三倍，到2019年预计将超过1280亿美元。 然而，企业应确保与向云端存储迁移相关的支出不会超过这项技术所带来的潜在价值。 仔细分析这些费用将有助于回答一个与许多企业有关的问题：“云存储的成本是多少？。” 通过云迁移清单，人们可以估计从传统的内部部署数据中心的存储库迁移到云端的成本。通常，它包括组织普遍预期的透明成本和隐藏的成本，直到合同签订才会变得明显。 为了便于说明，采用亚马逊云存储定价作为一个例子，因为这个公共云提供商并不隐瞒其价格。 每
如今，越来越多的组织转向采用云计算，希望在成本节约和流程简化方面为其提供机会。 云计算市场的规模在过去五年中增长了三倍，到2019年预计将超过1280亿美元。 然而，企业应确保与向云端存储迁移相关的
公共云存储服务供应商可帮助企业用户免于承担物理硬件及其相关成本的负担，其中包括能源、冷却以及服务器维护等。 很多企业都在使用公共云、私有云以及混合云这样的一个组合，但是其中的公共云存储服务是尤其吸引人的。它的成本效益高，它可提供可扩展性、可靠性以及性能优势。 使用公共云存储服务可以让企业将相关工作外包给供应商，从而从繁重的管理任务重脱身出来，并可以减少与支持物理硬件相关的成本开支。企业用户的数据是存储在供应商的数据中心内的，而供应商管理和维护着其数据中心的方方面面，具体包括能源、冷却和服务器维护等。因此，企
大多数供应商提供各种不同的云存储服务，并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如，数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用、数据访问费用，以及支持订阅等都可能影响云存储的定价。 对于企业来说，估测云存储的定价可能非常复杂。并且，对行业领先的云计算供应商提供的价格进行比较，以确定价格最低的云存储更为复杂。 大多数供应商提供各种不同的云存储服务，并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如，数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用
在cos的实际使用过程中，有一种场景：某些对象基本上不会使用，但是又要长期保存这些数据，这种数据被称为“冷数据”，这个时候就会用到cos的“归档存储”或“深度归档存储”，“归档存储”在存储费用上相对“标准存储”有较大的优势，详情参考 产品定价；
作者 | Amrit Singh 译者 | 平川 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Backblaze 官方博客。 在快消领域，Daltix 是提供完整、透明、高质量零售数据的先行者。GFK 和联合利华等全球行业领导者依靠他们的定价、产品、促销和位置数据来制定入市策略并做出关键决策，对 Daltix 来说，维护一个可靠的数据生态系统势在必行。 自 2016 年成立以来，随着公司的发展，Daltix 处理的数据量呈指数级增长。他们目前管理着大约 250TB 的数据，分散在数十亿个文件中，很快就造成了
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。 为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销
微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。
股份制改革对我国银行业来说只是一个开始，企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分银行数据资产，这是数据治理的外部推动因素。此外，随着第三次工业革命的到来，银行业也需要进入定制化时代，以更低的成本，生产多样化的金融产品，从而满足不同顾客的不同需求。对数据本身而言，业务发展加快了数据膨胀的速度，也带来了数据不一致等问题，业务部门的频繁增加和剥离同样会对数据治理提出挑战。这些日益复杂的内外因决定了我国银行业对数据治理的超高标准要求，而目前对应的经验能力却稍显薄弱。
把应用程序迁往云计算这一工作将对网络需求产生很大的影响，从而影响云计算成本。“所用即所付”是云计算供应商们所常用的一种诱人的流行销售说辞，而CIO们也往往认为在传统IT模式中，他们正在为企业组织所不需要的容量、基础设施以及软件而支付费用。云计算的消费定价方式意味着带宽是按每兆字节收费的、网络设施是按CPU与内存资源的实际使用以及记录不断增加的存储空间而收费的。其直接结果就是，云计算服务每个月的总费用总是在不断显著变化着的。 当开发一个云计算环境时，不要想当然地认为你今天使用的云计算资源的水平与你明
本文来自作者 陈伟荣 在 GitChat 分享的文章【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销售
作者：陈伟荣 来自：在GitChat 中分享的【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适
在几次重要收购事件和容器技术崛起之间，云计算市场热火朝天。但2016年又会如何？ 今年的云计算市场跌宕起伏，很多人都在预测2016年云将会有哪些大事发生。例如，VMware和谷歌这样的云厂商在2015年携手合作以求撼动AWS的公共云霸主地位。戴尔公司收购EMC被认为有可能载入云技术发展的史册，因为这两家公司都准备将各自的发展目标定位在云市场上。同时，容器技术和开源技术也成为了云的热门话题，而众多厂商也齐聚于OpenStack的旗下。 所以，鉴于2015年云市场发生了如此众多的重大事件，很多人都在预测2016
云数据库 MySQL（TencentDB for MySQL）是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的高性能分布式数据存储服务，让用户能够在云中更轻松地设置、操作和扩展关系数据库。同时云数据库MySQL集成了数据库的备份功能，可以针对数据库实现数据库的自动数据备份、手动数据备份以及日志备份。
营销的基本原理是一致的，每个人都喜欢洞察力，因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动，更有效地运作，以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
可观测性成本正在飙升，因为企业努力通过高性能和 24/7 可用性来提供最佳客户满意度。
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。
在业务需求中，经常需要我们在系统中能够记录历史信息，能够查看到历史变动情况，这时我们可以通过增加开始结束时间字段来记录数据的历史版本。对数据的历史记录主要分为：关系、属性历史，实体历史和变更历史。
如今，AWS、微软Azure和谷歌云已经不是用户唯一的云服务交付选项。因此，将计算或存储业务迁移到云平台时，用户有许多可供考虑的选择。
一周前，一位刚刚投身教育事业的朋友半夜发朋友圈哭诉到，因为笔记本突发故障，辛苦准备了一个月的教案，全部化为乌有，又要重新“历劫”了。
近年来，我国建筑建材行业销售额整体呈现波动下滑的趋势。受疫情影响，行业销售额下滑较严重。数据显示，在疫情和行业转型升级的双重压力下，行业中竞争力不强、商业模式老套的建筑建材企业在疫情中产值下降甚至被淘汰出局。
导语 | 云点播PaaS媒体智能降本增效解决方案，五类配置策略，三种目标降冷存储类型，帮你快速降低存储成本！ 作为一名普通的用户，我相信所有的用户都有一样的想法，当我们去使用云资源的时候，总会遇到这样的抉择。 故事过于真实，然而对一个成熟的公有云服务方案，通常有着完整的定价和质量服务体系，所以用户其实很难要求在费用低的情况下获得额外的、更高的业务质量。比如100块只能租用一个单核的CPU就绝对租不到双核的。因而在整个云服务过程中，质量和成本一直是所有企业绕不开的话题。 毫无疑问，从长期来说，公
如今，组织经常选择使用公共云服务，其部分原因是希望节省资金。但是，如果组织没有实施正确的治理和成本优化措施，通常会发现他们的云计算成本正在失控，将会大幅增长。 对于许多组织来说，2018年的顶级云计划
从整体的资源角度看，有赞数据中台机器数量在 1500 台左右，其中大部分是物理机，也有一部分是虚拟机，同时有 100 个左右的应用、4 万个核，数据规模在 15 PB 左右。
据说，英语中元数据meta一词最早出现于1968年，其是对希腊语前缀"meta-"的粗略翻译，用于表明更抽象层次的事物。尽管元数据一词只有几十年的历史，然而几千年的图书馆管理员们一直在工作中使用着元数据，只不过我们先所谓的“元数据”是历史上被称为"图书馆目录信息"。图书目录中的信息解决了一个十分关键的问题，就是如何帮助用户在图书馆快速地、准确地找到想要的资料。
几乎每个互联网用户都依赖集中式服务来存储和处理数据。这带来两个主要缺点：用户不再完全控制他们的数据，并且很难验证数据的完整性。为了解决这些缺点，新一代的协议和点对点网络使分布式存储和云服务成为可能。这类协议中一个突出的协议是Filecoin，它提供了一个加密经济的保证，保证数据存在，并且可以在任何时候被访问。简单地说，Filecoin是AWS的点对点版本，定期验证数据的可用性和完整性。这是通过在开放数据服务市场上谈判并达成交易而实现的。
美国的沃尔玛会在每年感恩节的下午6点，开始减价促销，从电视、电脑一直到睡衣内衣等，利用打折吸引大量人流，在国外被称为Walmart Black Friday。
备份供应商的产品存在很多重叠，因此在创建供研究的供应商列表方面具有战略意义非常重要。为此提供以下六个最佳实践，可以帮助企业找到合适的云备份供应商。
首先，我们先来认识一下文件传输的定义，了解文件传输的概念，才能够真正了解文件传输软件的发展历程。
云计算似乎是归档存储数据的理想场所。它提供了按需付费的增长模式，并使组织能够缩减其内部存储空间。但问题是，三大供应商(亚马逊AWS，微软Azure和谷歌计算)并没有提供交钥匙归档的服务体验。用户很难获得数据。在某种程度上，这是应该的。这些服务的重点是提供基础架构即服务，而不是解决方案即服务。问题是用户IT部门需要一个解决方案。 内部部署的归档问题 归档存储市场中的每个供应商都可以创建一个投资回报方案，显示其实施后数月的归档支付情况。问题是所有这些供应商都有些犯了模糊数学的错误。典型的投资回报率情况是
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。
iOS有几种存储数据在本地的方式，比如属性表plist、coredata的数据库存储等等，这里讲解归档这种存储方式。
我国的互联网行业有一个特色，免费即正义。而且这一趋势愈演愈烈，哪家公司能免费的更多，体验更好，用户便蜂拥而来。云存储就是一个这样的状况，而且几家巨头互相竞争之下， 用户的免费空间越来越多，那么是否意
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。
“为什么之前发送的数据在知行EDI平台的页面上都没有了呢？” “我想查询下之前的数据是否有成功发送给我们的客户应该如何确认呢？” “业务数据量太大，文件占用磁盘空间太多，我该如何快速地确认一些不需要的数据来清理释放磁盘空间呢？”
摘要：OA系统基于保险行业特点，整合了一套针对保险行业的解决方案，适用于分散经营、集中管理的大型保险公司，也适用于中小型保险公司。能够覆盖集团及各分子公司，满足跨时间、跨区域、跨部门的协同办公要求…
WAL目录下（pg_wal）存了大量WAL段文件，由于来不及删除，占用磁盘空间突然暴增。这种现象很常见。那么为什么PG不删除呢？最常见的原因：1）归档失败；2）slot持有老的WAL。
作者:Divakar Mysore等 来源:DeveloperWorks 摘要：大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件，大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件，包括从各种数据源获取数据的位置，以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析。 概述 这个 “大数据架构和模式” 系列的 第 2 部分 介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方法。如果您已经使用上一篇文章中的问题和提示分析了自己的情况，并
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。
在HDFS存储体系中，可存储的文件数量受限于NN的内存大小。因为在NN内存中，存储了所有文件的block信息。
Filecoin官方今天公布了一篇博客，揭示了Filecoin通证如何进入流通供应，以及不同利益相关者如何参与Filecoin经济的建议。特别是，这篇文章讨论了Filecoin经济模型背后设计的一些隐性目标，阐明了人们应该如何对待和思考Filecoin的通证经济学。
按照日志的访问频次，我们将日志分为冷热两大类，这两类日志分别有不同存储的需求。 如下表所示：
1、Hadoop 及其承诺 众所周知，商用硬件可以组装起来创建拥有大数据存储和计算能力的Hadoop集群。将数据拆分成多个部分，分别存储在每个单独的机器上，数据处理逻辑也在同样的机器上执行。 例如
我们介绍过很多关于EasyDSS的定制项目，其中大部分都是通过Go语言完成的，例如通过Go语言 gorm 框架钩子函数精简代码，或者通过Go语言生成归档文件功能，现下基于部分用户的使用需求，我们还需要做出小幅调整，目前的调整是需要将录像存储在云的OSS中。
SAP系统已经存在了几十年，与大多数本地（Hadoop)或基于云的（Google, Azure, AWS）数据湖不同。这就是为什么经常要存档大量SAP历史数据的原因。这带来了一个挑战——历史SAP归档解决方案以压缩格式将数据存储在基于文件的存储中，很难将这些数据集成到企业数据湖中，更不用说运行实时分析、机器学习算法或从中创造商业价值。
tar 是 GNU 项目中的一个归档工具，其创建可以追溯到磁带机的年代，可谓历史悠久。虽然 tar 工具最初是用于磁带机的数据归档，但其现在也支持磁盘的数据归档，而且仍然保留着对磁带机的兼容。tar 工具一路发展过来，经过很多大佬的打磨，功能强大，现在已经是 Linux 系统上默认的数据归档工具。
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