从数据流图（DFD）转换为实体关系图（ER图）是一个重要的步骤，可以帮助将系统的动态流程转换为静态的数据模型。以下是一些经验和步骤，帮助你完成这一过程：
1990年，EMC Symmetrix 4200问世，标志着高端存储时代正式开启。
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
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。
“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。
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。
曾几何时，数据存储合作伙伴小日子可谓滋润。用户应用环境、需求相对固定，使得合作伙伴的业务也较为固定、利润相对丰厚。但随着云计算的兴起，尤其最近几年，数据经济与实体经济加速融合，云计算、大数据、AI等新技术加速融入到各个行业的场景之中，不仅带来新场景、新需求，更带来诸多新挑战，让很多数据存储合作伙伴陷入迷茫。
根据用户特征，重新排序热度榜，之后根据两种推荐算法计算得到的产品相关度评分，为每个热度榜中的产品推荐几个关联的产品
哈佛商学院教授Clayton Christensen在《创新者的窘境》一书中认为，技术分为颠覆性和延续性，而颠覆性技术往往会改变整个行业的格局，因为它以一种全新的方式或为一个全新的群体解决了急迫的问题。
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。
计算、存储、网络都有核心处理芯片的问题，但从关注度来看，存储系统采用什么核心处理芯片并不为人关注。
导读：移动存储领域存在移动云存储和传统硬件存储两大分支，原本这两大分支在各自领域都有着相当的发展。然而，近期各大云存储厂商或停止服务或阉割功能或有偿服务，让原本发展迅猛的云存储服务行业元气大伤。什么原
今天，无论是大数据、人工智能、物联网等技术的广泛应用，还是金融、医疗、媒体等行业对实时数据访问和分析的需求，都推动了对高容量、高速度存储解决方案的需求。与此同时，由于数据泄露和被盗的风险增大，数据安全和隐私保护成为了人们关注的焦点，这也进一步推动了对具有高级加密、冗余和灾难恢复功能的存储解决方案的需求。
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。
为什么最近一直在看分布式数据库,因为第六感给我的指示是, 分布式数据库是国产数据库下一个要发力的点, 为什么. 如果作为一个产品经理, 首先一个产品要有用户的画像, 那么什么数据库是可以找到金主"爸爸"的, 分布式数据库,并且这些金主们, 应该都很有钱. 单体数据库能吸引大量资金的时代是要过去了. 一个维护费用低,稳定性强, 扩展能力强并且将之前数据库的"毛病" 都一一扫尽的数据库产品, 银行和金融机构应该是很欢喜的. 这也是一些银行自研分布式数据库,或者使用商用分布式数据库的原因吧.
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。
介绍： 基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品，最后返回新的用户列表。 1. 系统架构 v2.0 1.1 系统架构 v2.0
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？
作者 | 曾响铃 文 | 响铃说（xiangling0815） 数字经济时代磅礴而来，数字化相关的应用井喷式出现，作为“后方”的数据存储，重要性也在不断提升。有数据显示，当前平均一个企业的数据应用超过100种，应用数量每年翻番。 在这种情况下，数据存储该如何深化发展来应对剧变中的需求，承担推动数字经济发展的底层责任，成为业界普遍关心的课题。 而就在最近，华为伙伴暨开发者大会2022召开，华为存储在会上提出了“以数据为中心，构建面向多样化数据应用的可靠存储底座”的全新理念。这个全新理念的提出，是华为在多年
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。
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。
2022年9月9日，中移动信息发布《2022年IT云资源池大数据存储工程大数据存储产品框架采购项目》招标公告。 本项目采购大数据存储产品180PB（90套）。 本项目不划分标包。 本项目设置最高投标限价：最高限价为不含税金额14400万元；投标人投标报价高于最高投标限价的，其投标将被否决。
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。
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
软件定义存储(SDS)是一个软件层，在物理存储设备和数据请求之间提供个抽象层，实现存储虚拟化功能，将底层存储设备和服务器汇集到虚拟存储空间中。这些虚拟空间通过各种冗余方式，提供恢复能力和容错能力。软件定义存储解决方案可以按照业务或基础设施的发展速度进行扩展,使用通用硬件，基于分布式环境构建存储。
“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。
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。
近期微盟恶意删库事件，在业内一片哗然，企业安全部门核实员工操作权限以及数据安全方案等等。对于云上客户大量的咨询云上各个产品，如果数据被删除，云上自恢复能力，一线同学活着各种数据被删除如果或者假如。所以这里想统一和大家聊聊，如果咱们业务都使用了云上数据存储产品，万一被恶意删除了，云上怎么恢复数据，如何预防意外。
一个软件产品存储架构是需要仔细斟酌和考虑的事情，既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初主要支持关系型的数据管理到现在的大数据平台、数据湖、微服务这种新的数据架构形态的管理。原有的存储架构从分析元数据关系效率、检索速度都不能满足应用的需求了。
对象存储（Cloud Object Storage，COS）是由腾讯云推出的无目录层次结构、无数据格式限制，可容纳海量数据且支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务。您可通过新手入门全面的了解COS，学习产品的基础知识，掌握控制台、API、SDK、工具等操作，助力高效便捷地管理您的业务。
最近压测了POLARDB FOR MYSQL ，得到了一些压力测试的结果，POLARDB 作为目前云原生数据库的 NO.1 （国内），的确是值得学习，一些数据库的设计理念，以及设计的路径，同时针对应用程序如果使用POLARDB ，如何进行设计，规避POLARDB 在设计上的一些“软肋”。 根据公司的需要，写了一个PPT，这里做一个简单的展示，希望有同行者，或者对POLARDB 使用的，或敢兴趣的同学，一起学习和讨论POLARDB。
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。
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？
在看似稳定的市场格局中，浪潮存储近年来却强势崛起，用亮眼的成绩证明了破局依然可行。今年上半年，浪潮存储更是交出一份靓丽的成绩单：其高端全闪存、分布式存储就在SPC-1测试中接连夺魁，上半年整体出货量位居全球前五，分布式存储更是杀进第二存储市场全球前三，中国存储市场份额第二……
编辑手记：Oracle Sharding是为OLTP应用程序定制设计的一种可扩展、支持高可用功能的架构，能够在不具有共享硬件或软件的Oracle数据库池中分发和复制数据。事实上基于高可用和易扩展性开发的系统或数据库架构并不仅仅是Oacle Sharding 一个，我们来通过不同产品的对比来认识，sharding到底强大在哪里。 1、Oracle Sharding与Microsoft Azure弹性数据库的比较 Microsoft提供了一个分片式数据库架构，具有与Oracle Sharding相同的许多目标，
如今，更为经济的闪存存储器在可预见的未来有望打破存储设备在应用性能上的瓶颈。为了充分利用闪存，人们需要以正确的方式和正确的技术来实现它。这样，就可以从整体的固态存储部署和存储网络中提取最高性能和更高的效率。
我国的中国电信G网数据分析应用采用ClickHouse作为数据存储引擎，主要存储网络基站设备数据、监控设备和骨干网等数据，这些数据日的增量500亿条左右，约700GB。并进行相应的分析处理，最终提供BI应用、数据挖掘等系统使用。
紧接上篇【rainbowzhou 面试2/101】项目介绍，接下来面试官会开始就你的介绍，进行技术面、技术点、甚至到技术细节的提问，那么相应地就会要求我们对回答的技术面、技术点，对应实现的技术细节，做到胸有成竹或滚瓜烂熟的程度。
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”。
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。
Android工厂模式源码分析 本文对Android源码中所涉及到的工厂模式进行分析（源码不会涉及的具体的细节，具体细节读者请另查相关阅资料），最后再给出安卓中对工厂模式的应用场景案例。工厂模式总共三种：简单工厂、工厂方法、抽象工厂。 友情参考链接： 1、Android中简单工厂模式的体现 1.1、Fragment的创建 我们知道，Fragment之间传递数据有一种建议通过setArguments方法： 使用静态工厂方法，将外部传入的参数可以通过Fragment.setArgument保存在它自己身上，这样
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，
今天的存储可能天生就知道哪个应用程序在创建、拥有和访问存储数据的每个数据块；这些数据需要什么级别的安全和保护；应如何实现应用程序I/O性能（通过缓存、分层规划等等）和容量成本（各种压缩和重复数据消除措施）之间的最佳平衡；甚至会知道哪些用户在访问、共享和、或者可能很快再次请求哪一个比特的数据。存储平台可能还会在内部索引文本数据、分析存储内数据的法规遵从性（或安全漏洞）、自动翻译外国文字、转码数据内嵌的媒体，甚至主动学习不同分类的数据内容。 Qumulo也为前线运行的产品支持提供一套Call Home服务，但
时光进入2021年，首届中国海量存储系统MassStor100排行榜发布，曙光ParaStor自研分布式存储战绩骄人。业内人士预计，曙光存储得MassStor100排行榜加持，将有望成为曙光新名片和新代名词。
在当今快速发展的人工智能领域，数据作为AI模型训练的基石，其处理和存储方式对模型的性能有着决定性影响。特别是在AIGC和自动驾驶技术的研发中，对数据处理的要求更是严苛。
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。
在数据库的领域尤其是国内,专门搞单体方面的数据库公司是越来越少,基本上大部分都在搞或正要搞分布式数据库. 分布式数据库不光是专业的数据库公司在做, 各大银行也有在搞自己的分布式数据库. 如题,为什么现在都在搞"高大上" 的分布式数据库. 其实要说清这个问题,本身可能和数据库没有太多的关系.
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