数据存储管理指导开发者基于HarmonyOS进行存储设备(包含本地存储、SD卡、U盘等)的数据存储管理能力的开发,包括获取存储设备列表,获取存储设备视图等。
本文档为数据存储与操作思维导图与知识点整理。共分为6个部分,由于页面显示原因,部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
在软件定义存储行业有多年经验的专家表示,软件定义存储的重要发展趋势为闪存的应用。软件定义存储的发展依赖硬件的推动,通用硬件的快速发展奠定了软件定义存储崛起的基础。闪存的利用与优化为 SDS 产品协助企业用户处理大规模的工作负载提供可能;为满足企业用户数字化需求,以更低成本和更优性能协助用户业务,SDS 解决方案提供商将通过持续的技术研发提升产品性能,通过 NVMe-oF、3D XPoint 等创新存储介质技术,全闪存软件定义存储的介质得到更新、内存计算与软件算法优化,大幅提高 IOPS 和缩短时延。
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。
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。
在很多人看来,入门级存储是中高端存储的低配版,适合中小企业使用。但是通过对Hitachi Vantara入门级存储VSP G130的采访,让我意识到入门级存储与中高端存储的划分更多是根据应用场景,其中大型企业很多应用场景也需要采用入门级存储。
11月2日获悉,腾讯云对象存储COS近日正式通过Commvault备份软件标准化测试,并获得官方认证。
近期,巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲,分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
随着业务数据量不断增长的同时,数据结构也变得越来越灵活多样,数据不再局限于规整的结构化数据,半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升,因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。
大型网站架构演化发展历程一、大型网站系统的特点二、大型网站的演变过程1. 初始阶段的网站架构2. 应用服务和数据分离3. 使用缓存改善网站性能4. 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力5. 数据库读写分离6. 使用反向代理和CDN加速网站响应7. 使用分布式文件系统和分布式数据库系统8. 使用NoSQL和搜索引擎9. 业务拆分10. 分布式服务三、大型网站架构演化的价值观1. 大型网站架构技术的核心价值是随网站所需灵活应对2. 驱动大型网站技术发展的主要力量是网站业务的发展四、网站架构设计误区
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。
正是数据库管理的需要催生了数据库管理系统DBMS,而关系型数据库管理系统为RDBMS
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!
首先我们了解一下存储虚拟化的定义及其常见的三种技术。 存储虚拟化(StorageVirtualization)最通俗的理解就是对存储硬件资源进行抽象化表现。通过将一个(或多个)目标(Target)服务或功能与其它附加的功能集成,统一提供有用的全面功能服务。典型的虚拟化包括如下一些情况:屏蔽系统的复杂性,增加或集成新的功能,整合或分解现有的服务功能等。 基于主机的存储虚拟化: 主要用途:使服务器的存储空间可以跨越多个异构的磁盘阵列,常用于在不同磁盘阵列之间做数据镜像保护。 实现方式:一般由操作系统下的逻辑卷管
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
“21世纪最有价值的商品就是数据。”Hitachi Vantara CMO Jonathan Martin在Hitachi Vantara 2019中国论坛上如是说。
云存储安全性问题仍然很普遍,可能使组织的数据泄露给未经授权的各方。这有可能导致客户和业务合作伙伴的不满、代价高昂的诉讼和其他麻烦。全面的云存储计划可以最大程度地降低配置错误的风险。首先,组织需要建立明确的政策和标准,描述可以使用哪些服务,可以在其中存储哪些数据以及应该如何保护这些服务。
根据IDC的相关数据统计,2018年全球的数据复制存储市场规模就已经超过了500亿美金,而其中而作为数据复制技术重要应用场景的数据备份和恢复软件市场的规模也同样蔚为可观。今天,我们就来聊聊5种常见的数据复制技术。
即数据本身的管理,对于数据本身,基于数据仓库,我们做了数据的分层、数据域的划分、基于维度建模的架构、命名规范、对需要共享的数据建立统一视图和集中管理等,这些都是属于这个主数据管理的范围。
如果你自己基本不去银行的网点,偶然到访一次,还发现在柜台办理业务的只有大爷大妈,会不会就此认为传统银行已日薄西山?
大数据已经逐渐普及,大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
2021年11月29日,重庆市巴南区发布智慧警务建设工程采购需求,感知体系及后台建设(交通+治安),预算共 2.17 亿元。 感知体系及后台建设-交通,预算 94,870,000.00 元: 建设目标:巴南区随着城区规模的不断扩大,城区管理逐渐面临诸多难题,交通拥挤,公共安全监管难度日渐加大,能源输配压力增加,环境污染日趋严重,城区管理难度日趋加大等,借助智能城区的发展,应用传感网、物联网、互联网、云计算等,集感知、获取、传输、处理于一体的信息通信技术在城区基础设施以及广泛深入政治、经济、文化、社会生活等各
http://tech.sina.com.cn/other/2003-12-29/1323275543.shtml
在现代计算机中,硬盘分区是非常重要的一步。无论是新硬盘的初始化,还是重新组织现有硬盘,分区都是必不可少的操作。本文将详细介绍电脑硬盘分区的基本步骤,帮助您更好地管理和利用硬盘空间。
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。
今天给大侠带来《基于FPGA的DDR3多端口读写存储管理设计》,作者:吴连慧,周建江,夏伟杰 南京航空航天大学 电子信息工程学院,南京 210016,话不多说,上货。
问题: 两个并发操作,一个更新操作,一个查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把旧的数据读出来放到缓存中,然后更新了数据库,于是缓存中的数据还是老的数据。
操作系统的存储管理是指操作系统对计算机内存的管理和分配。内存是计算机中用于存储程序和数据的部分,因此它的管理对于计算机的运行和性能至关重要。
MooseFS是一个具备冗余容错功能的分布式网络文件系统,它将数据分别存放在多个物理服务器或单独磁盘或分区上,确保一份数据有多个备份副本。对于访问的客户端或者用户来说,整个分布式网络文件系统集群看起来就像一个资源一样。从其对文件操作的情况看,MooseFS就相当于一个类UNIX文件系统:。
编辑手记:RAC是Oracle最重要的高可用架构之一,具有扩展性良好、实现负载均衡等多维度的优势,Oracle RAC提供了相应的集群软件和存储管理软件,今天我们一起来学习在12.2中,Oracle在RAC集群资源的管理上有哪些重要的更新。 注:文章内容来自官方文档翻译。若需要了解更多,请查阅官方文档。 1 Oracle Flex ASM Disk Group Quota Management(Oracle 弹性 ASM磁盘组配额管理) Oracle 弹性 ASM磁盘组提供了一组强大的功能,可以增加在使用A
Google副总裁Kent Walker曾表示,截止到2000年,人类历史上存储的总数据量大约只有12EB,但根据IDC预测,到2020年全球总数据量将激增到40ZB(注:1ZB=1024EB,IEB=1024PB,IPB=1024TB)。显然,随着总体数据量的迅速增长,传统的存储方式已经不能满足当前企业的存储需求,因此,众多的IT经理开始去选择云存储服务以应对数据增长的挑战。 在Interop ITX 2018年的一项调查(Interop ITX 2018 State of Infrastructure
摘要总结:本文介绍了大数据领域的一些专业词汇,包括数据存储、数据仓库、数据湖、数据集市、元数据管理、数据质量管理、数据治理、数据生命周期管理、数据安全和数据隐私等。同时,文章还探讨了大数据技术如何帮助金融机构提升效率,降低成本,并分析了大数据技术在证券、银行、保险等行业的具体应用。
用户程序的地址空间被划分成若干固定大小的区域,称为“页”,相应地,内存空间分成若干个物理块,页和块的大小相等。可将用户程序的任一页放在内存的任一块中,实现了离散分配。
(一)大数据对传统数据处理技术体系提出挑战 大数据来源于互联网、企业系统和物联网等信息系统,经过大数据处理系统的分析挖掘,产生新的知识用以支撑决策或业务的自动智能化运转。从数据在信息系统中的生命周期看,大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值一般需要经过5个主要环节,包括数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析和知识展现,技术体系如图1所示。每个环节都面临不同程度的技术上的挑战。 数据准备环节:在进行存储和处理之前,需要对数据进行清洗、整理,传统数据处理体系中称为ETL(Extractin
智慧农业是智慧经济形态在农业中的具体表现。我国的农业发展经历了四个历程:1、人力和畜力为主的传统农业;2、以广泛应用杂交种和化肥、农药的生物化学农业;3、农业机械为生产工具的机械化农业;4、信息为生产要素,互联网、物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能和智能装备应用为特征的智慧农业。
从根节点作为起始检索点,逐层向下检索,直至找到目标数据。检索的路径复杂度度跟树的高度成正比。
数据库管理系统就是由互相关联的数据集合和一组用于访问这些数据的程序组成,简称数据库。即,数据库=数据+程序。数据库的目标就是方便、高效、安全的存储、管理数据信息。
存储管理是操作系统中一个非常关键的组成部分,涉及到数据的存储、检索和管理。操作系统需要有效地管理不同类型的存储资源,包括主存(RAM)、辅助存储(如硬盘驱动器和固态硬盘)以及在某些情况下的网络存储。这一过程确保系统的高效运行和资源的最优利用。
Oracle故障诊断有助于预防,检测,诊断和解决问题。特别针对的问题是诸如由代码错误,元数据损坏和客户数据损坏引起的重大错误。
我将计算机开机后,假设操作系统消耗了 2G 的运行内存,我打开了某开发工具消耗了 5G 运行内存,又打开了某通讯工具消耗了 1G 运行内存,如下图所示。
从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。
回首存储历史,自从Compellent研发出自动分层存储技术,由IO密集型向计算密集型转换,进而兴起X86潮流,逐渐存储软件功能的优势浮出水面,存储已经不再是拼硬件,而是凸显与硬件紧密联系一起的软件优势,为软件定义存储(SDS)奠定了发展基础。虽然对于软件定义存储,行业内至今仍没有统一的说法,但随着软件定义数据中心、软件定义网络、软件定义服务器纷纷见诸于市场,“软件定义”技术的爆发之年已近在眼前。
HDFS源于Google发表的一份GFS论文,HDFS是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,可以运行在廉价机器上,具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特性,为超大数据集的应用处理带来极大便利。
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。
1,什么是存储引擎,存储引擎说白了就是如何存储数据,如何为存储的数据建立索引和如何更新,查询数据等技术的实现方法。因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的,所以存储引擎也可以成为表类型。
在Gartner发布的《2018通用存储阵列魔力四象限》报告中,华为连续第三年被定义为存储领导者厂商。
目前,Internet上的数据量爆炸性增长,数据总量呈指数上升,IDC数据中心存储系统必须具有足够的容量以适应不断增长的数据量。 IDC数据中心存储需求之1.大容量 目前,Internet上的数据量爆炸性增长,数据总量呈指数上升,IDC数据中心存储系统必须具有足够的容量以适应不断增长的数据量。存储系统不光要有大量的现实容量,还应该具有很好的可扩展性,能根据数据量的增长提供无缝的、不停机的容量扩充。 IDC数据中心存储需求之2.高性能 信息是具有时效性的,对于企业而言,及时获得所需数据非常关键;对于ICP而言,较高的访问速度是服务质量的重要指标。对于宽带应用,存储系统的带宽要与网络带宽相适应。因此,存储系统的响应速度和吞吐率是IDC数据中心存储系统应该密切关注的问题。从历史上看,计算机速度的瓶颈已逐渐从20世纪80年代的CPU和90年代的网络带宽转移到I/O子系统。因此,要提高IDC数据中心存储系统的整体性能,存储系统的性能提高是一个关键问题。 IDC数据中心存储需求之3.高可用性 IDC数据中心存储系统存储了企业大量的关键数据,因此,必须保证这些数据始终是安全可用的。在任何情况下,例如系统产生错误或遇到意外灾难,数据都不能丢失。系统应具有快速故障恢复能力,保证应用系统永不停机(7×24小时不间断工作),数据始终保持完整性和一致性。 IDC数据中心存储需求之4.可管理性 IDC数据中心存储系统保存着大量的业务数据。对这些数据的管理不光体现在应用层的管理,还体现在存储系统的管理。这主要表现在集中的自动化管理,如数据按特定规则的备份、对系统性能和流量等特性的监测、存储设备的负载平衡等。 以上IDC数据中心存储系统特点需要用相应的技术进行保障。某些技术能在几个方面对存储系统做出贡献,特别是存储系统的管理渗透到整个系统的各个方面,我们很难把它从系统中单独分离出来。但作为讨论方便,我们仍从系统要求出发分别对上述特点进行讨论。 针对存储容量问题,现在最成熟的还是基于磁盘、光盘和磁带的存储技术。这些技术在很长时间内仍将占有主流地位。现在磁盘、磁带的存储容量每年增长1倍,基本上能适应数据的增长。在IDC数据中心存储系统,存储任务是由以上述技术为基础构成的存储系统来完成的,主要有磁盘阵列、磁带库和光盘库。新出现的SAN(存储区域网)、NAS(附网存储)和集群存储等新的网络存储结构为存储系统容量和性能的扩展提供了有力的支持。另外,数据共享技术在一定的条件下可以缓解容量问题。 对于高性能方面,在单个磁盘读写性能提升空间有限的前提下,并行I/O技术和Cache技术成为主角。并行I/O技术目前在国际上正被广泛研究,像磁盘阵列技术、多通道技术等已得到广泛应用。目前研究的重点是大规模并行I/O和多级存储技术,它们主要是从存储系统的整体结构入手,利用SAN和集群等技术进一步提高存储系统的整体性能。对于Cache技术,针对不同的应用(如数据库中事务处理方式、WWW方式等)采用合适的数据预取策略正被广泛应用。此外,采用光纤通道技术作为新一代存储接口已成为趋势,促进了存储系统性能的提高。 对于数据可用性问题可从多个层面进行讨论。磁盘阵列是一种最基本的高可用存储技术。在IDC数据中心存储系统,应选择双电源、双控制器、没有单点故障的磁盘阵列。对于系统层面,集群、SAN等技术也可以大大促进系统可用性的提高。另外,Standby技术、系统整体冗余、远程实时备份和灾难恢复等技术也是高可用性存储所不可缺少的技术。 我们看到,冗余磁盘阵列、存储区域网和集群技术对存储系统的各个方面都有较好的贡献,将这几种技术紧密联系在一起就构成了满足IDC数据中心存储系统要求的存储系统。对于IDC数据中心存储系统而言,这几种技术必然会得到进一步的重视。 存储管理贯穿于存储系统的各个方面。数据共享、无缝扩展、实时备份、容错技术、系统监控、流量控制、远程数据备份、灾难恢复等无一不需要相应的软件进行保障。对于IDC数据中心存储系统,高效、稳定、安全的存储软件是必不可少的,而这一点过去往往被人们忽视。现在,人们已开始认识到存储管理的重要性。著名IT企业,如IBM、Compaq、HP等,均推出了自己的存储管理软件,专业的存储软件公司,如VERTIAS公司,在存储软件方面更有全线的存储管理软件可供选择。 IDC数据中心存储系统作为一个整体,需要大量相互融合的技术进行保障。一方面要发展更好的技术,另一方面要把各种技术结合成为一个整体,提供稳定、安全、高效的整体解决方案。
编译:archimedes http://www.cnblogs.com/archimedes/p/mapreduce-principle.html 一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃。直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? 📷 MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 1、映射(Mapping)对集合里的每个目标应用
2021年12月16日20:00,博雅数智讲堂第8期在腾讯会议、B站和知乎成功举办,本次报告题目为”图数据库与知识图谱“。本期活动吸引全国2500余名高校教师参加。
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