随着产品复杂度的提升和微服务架构的流行，一个业务系统背后的数据存储系统也越来越复杂。
安全云数据存储服务可以帮助小型企业经济有效地保护数据，但在选择供应商之前，请牢记专家Joe Malec提出的五大注意事项。 曾经安全数据存储只是事后的考虑，现在它已经成为重要的企业功能。在过去，企业业主可以简单地备份日常发票数据到磁带，并将其存储在抽屉里进行保管。而现在，政府法规、日益增长的按需数据需求以及数据泄露担忧正在快速改变数据驱动业务的方式以及数据在21世纪的存储方式。 对于数据保护和安全存储的需要，很多小型企业依然面临很多挑战。根据2013年美国小企业协会的调查显示，44%的受访者已经受到网络攻击
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。
画像平台功能具有相似性，其技术架构也可以抽象出统一的模式，本节内容主要介绍画像平台常见的技术架构。为了加强读者对技术选型的认识，本节还会介绍几个互联网公司在画像类平台上的技术选型方案。
大家好，今天我想和大家分享一个云计算领域的重要话题——腾讯云产品EdgeOne。随着全球数字化转型的加速，云计算已成为企业与个人的必备工具，而腾讯云作为全球领先的云计算服务提供商，其核心产品EdgeOne拥有独特的功能和优势。在这篇文章中，我们将深入探讨EdgeOne的各项功能、优势以及如何更好地应用它来解决实际问题。
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
“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。
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”。
HTTP 中的无状态理解为单次 HTTP 请求响应 可以独立完成，每次请求不需要与上次请求有太多的关联和牵扯。
Yelp 公司 采用 Apache Beam 和 Apache Flink 重新设计了原来的数据流架构。该公司使用 Apache 数据流项目创建了统一而灵活的解决方案，取代了将交易数据流式传输到其分析系统（如 Amazon Redshift 和内部数据湖）的一组分散的数据管道。
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。
这是学习笔记的第 2417篇文章 今天和研发团队沟通一个数据存储方案的设计和改造，大体的背景是在数据库中有些id类数据，如果数据类型是int,则存在一定的溢出风险，在程序层面需要提前考虑修改为int64,在MySQL中可以简单理解为bigint. 我们假设这个id字段为uid，如果是用户业务，则很多业务逻辑都是和这个uid强相关的，那么就会存在大量的业务梳理和研发代码的接入，如果底层数据存储的压力和风险过大，则这个事情的改进周期和影响范围就会更难以评估和控制。 所以这个问题从长期来看是未
“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。
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。
多云的兴起，源于用户应用对于基础设施、云服务功能、安全性等的差异化需求，用户希望根据需求将应用、数据因“云”制宜，实现业务的高度灵活性和高效性。这也直接驱动着云原生数据仓库等一批云原生应用的流行，以及存储等基础设施加速走向变革。
1990年，EMC Symmetrix 4200问世，标志着高端存储时代正式开启。
数据存储容灾建设主要从数据可靠性和业务稳定性两个维度阐述。这两者有哪些区别呢？举个例子，业务数据存储在COS，如果该地域出现地震等极端灾难，COS所在机房被外力摧毁导致业务数据全部丢失，属于数据可靠性范畴；同样如果COS机房网络出现波动或者机器出现负载，导致客户端请求数据出现延时高或者中断，属于业务稳定性范畴；从而两者区别是数据是否丢失。
前段时间整理了DSMM的一系列内容，已经介绍和分享了三个部分，分别为DSMM开篇的总结与交流、数据采集安全、数据传输安全。
数据仓库（Data Warehouse，DW）：始于 20 世纪 80 年代，发展于 20 世纪 90 年代，后与商务智能（Business Inteligence,BI）作为业务决策主要驱动力协同发展。赋能组织将不同来源的数据整合到公共的数据模型，整合后的数据能为业务运营提供洞察，为企业决策支持和创造组织价值开辟新的可能性。
据IDC发布的《数据时代2025》报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长，数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年，全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问，因此不能简单的把所有数据存放在低速设备，企业需根据数据的访问频度，使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此，把数据存储在不同层级，并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。
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莫高窟现存洞窟多达735座，任何人都无法在短时间内参观完。实际上，出于文物保护的需要，莫高窟的洞窟只能轮流对游客开放，即使你抢到票了，能够看到哪些洞窟，也完全凭运气。
可视化可以借助kibana实现。这里就体现出elkstack的优势，logstash完成基础数据同步，es完成数据存储和检索，kibana完成数据可视化。
胖子哥是我网名，叫了很多年的网名，网名的来历与自己的沧桑和身材有关，不知是IT改变了我，显得苍老，还是我本就苍老，顺应了IT行业的需要。25岁那面，曾被跟我一样高的漂亮美眉叫叔叔，从此再也不敢打小姑娘的注意，走上了重口味热爱阿姨级别女性的不归路；曾被三十五、六岁的同事阿姨说苍老：看你也就三十五六吧，那年我25；周一的时候，还有一个60后的同事问及我的年龄，他很含蓄的，明显带着保留的口吻问我：你是75年的吧？因为他一直认为和我一般大。然后...然后泪奔。关于体型方面也是个悲剧、三围相等，体重大于身高的角色，算是已经胖出了一定层次，每次听到别人叫我胖子，就感觉小小的自尊多少受到了伤害，然后就给自己在后面加了一个哥子，算是给自己遮半张脸吧。闲话就聊到这里，还是继续胖子哥的大数据之路吧，这次要谈的还是数据仓库。
结构化数据存储在Hadoop生态系统中，分为静态数据和动态数据两类。静态数据指的是需要进行数据分析的数据，这种分析针对的数据量一般很大，例如：统计全年每个地区总营业额。动态数据指的是数据需要实时动态插入、更新、读取的数据。例如业务系统中海量用户基本信息的存储。
随着企业的发展，变化的业务可能会让企业的IT设施带来巨大的压力，并且增长的业务也给企业的存储设施增加了负担。为了长远的良好发展，企业可以将云存储作数据存储拓展性规划的一部分。
背景 广州银行成立于1996年9月，自成立以来，依托中国经济腾飞的大好形势，乘广东改革开放先行先试的东风，不断深化改革、强化管理、优化服务，各项业务持续快速发展，竞争实力显著增强，已成为国内具有一定知名度与地方特色的商业银行。 随着银行业务的快速发展，现有的数据中心基础设施的资源已经无法满足业务需求，需要对多个系统进行扩容，包括办公系统、文档中台系统、数据分析系统、数据存储等。新建的系统，除了要满足银行的业务需求外，还要符合自主可控、安全可信等信息技术创新标准。 作为一家国有银行，广州银行积极响应国家政策，
在2021年2月7日，中国人民银行发布了《金融信息系统多活技术规范》，将其作为指导金融行业标准。可以说金融业关系国计民生，维护金融信息系统安全是国家信息安全的重点，因发生灾难导致金融服务中断，可能对企业内部管理、公民、法人和其他组织的金融权益甚至国家金融稳定和秩序产生影响。为规范和引导在金融信息系统合理运用多活技术实现业务承载和灾难恢复，有效防范金融信息系统风险，保护金融机构客户的合法权益，特编制这一标准。本文针对这一标准并结合外部实践经验进行探讨。
2020年全国两会期间，合肥工业大学应用数学研究所所长檀结庆在媒体采访中提到：“国产数据库只占据不到7%的市场份额，尤其在数据库最核心的交易业务中，鲜有能跟甲骨文同台竞争并实现替换的产品。”
2021年11月22日，南方电网数字电网研究院有限公司发布《2021年南网数研院平台安全分公司数据中心升级完善二期（电能量平台融合改造、分节点云化等）项目存储计算组件和时序数据库采购公示公告》，采购方式单一来源。 项目概况：根据网公司云化数据中心主分节点建设安排，数据中心升级完善二期（电能量平台融合改造、分节点云化等）在原有数据中心升级完善一期项目及二期（数据湖、云化及服务组件层）建设的基础上，完善了数据中心数据处理及服务能力。本项目对数据中心存储计算组件进行扩容，新增913套存储计算组件，预算3652万元
本文主要阐述监控系统的发展历程、监控系统的原理，以及监控系统的项目实践，目的是让大家全面了解监控系统。
数据流图(DFD)提供了系统内信息流(即数据流)的可视化表示。通过绘制数据流程图，您可以了解由参与系统流程的人员提供并交付给他们的信息、完成流程所需的信息以及需要存储和访问的信息。本文以一个订餐系统为例，对数据流图(DFD)进行了描述和说明。
从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
aehyok.com的成长之路一——开篇 中主要阐述了自己为什么建立自己的网站，以及个人网站的大致方向。
在当今数字化时代，数据量不断增长，对于存储系统提出了更高的要求。传统的存储方式已经难以满足大规模数据的存储和管理需求，因此，对象存储（Object Storage）应运而生。对象存储是一种面向海量数据的存储架构，以其高扩展性、弹性存储、高性能和简单管理等特点，成为了云计算、大数据分析和企业数据管理中的重要组成部分。
一图胜千言。数据流图(DFD)是可视化系统中信息流的传统方法。一个整洁而清晰的DFD可以图形化地描述大量的系统需求。它可以是手动的，自动的，或者两者的结合。
一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中，源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。然后，数据由并行作业就地处理，并行作业也可以由编制工作流发起。在将转换后的结果加载到分析数据存储之前，处理过程可能包括多个迭代步骤，可以通过分析和报告组件查询分析数据存储。
在项目研发的过程中，对于数据存储能力的依赖无处不在，项目初期，相比系统层面的组件选型与框架设计，由于数据体量不大，在存储管理方面通常容易被轻视，当项目发展进入到中后期阶段，系统的复杂性很大程度来源于数据层面；
在金融行业数字化转型的驱动下，国有银行、股份制银行和各级商业银行也纷纷步入容器化的进程。
2004年，加州大学圣克鲁斯分校Sage Weil写下Ceph项目的第一行代码。此时的Ceph仅仅是他攻读博士期间的研究课题，却对日后大火的软件定义存储产生深远影响。
关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用;大数据则相当于海量数据的“数据库”。
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。
一个是成本问题，随着累积的数据量的增大，大数据业务量的增多，数据存储和处理的成本越来越高，企业数据基础设施的投资越来越大，这部分投资挤占了企业大数据业务创新的空间。
前面分享了唯品会机房级别故障又见机房级别故障，机房级别故障虽然不常见，但一旦出现基本上是影响巨大的。
彼时的中国存储市场，竞争进入到前所未有的白热化阶段，在品牌、技术、产品上具有竞争力的本土厂商+国际厂商至少就有5、6家，此外还有多家来势汹汹的存储初创公司，这不禁让人发出疑问：联想凌拓的前景如何？
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