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。
昨天我们分享了【海量服务之道】中【大系统小做】的基本理论，今天我们将结合QQ相册系统设计实战,让大家由浅入深的感受这一理论如何指导互联网后台系统的建设。 QQ相册亿级存储系统设计（简介） 现今QQ相册存储系统已经达到百P级别存储，千亿图片数量，每天上下行图片数亿级别，设备数量达到万级别，是一个庞大的海量存储系统。如此大规模的系统，它应该是如何构建的，关键思想有哪些？ 首先任何一套系统都是从无到有，从小规模小功能到大规模复杂功能，不断演进的过程。反之也是，任何一套大系统，它都应该是由一些小系统组合而成的，层
在大规模网络爬虫系统中，合理的架构设计和高效的部署方式是确保系统稳定性和可扩展性的关键。本文将介绍如何利用云计算和Docker技术进行大规模网络爬虫系统的架构设计和部署，帮助你构建高效、可靠的爬虫系统。
区块链是通过分布式节点的存储资源，对全网全节点进行存储同步，并通过相应的共识技术保证内部节点对存储内容更改的有效性，维护一个完整的可查找的数据库。在此系统中，存储的都是链内生成账户之间余额的更改或者总剩余，当然，更完善的一些系统功能也包括存储了多个账户对数据库中子账目的数据状态维护。
现在业务系统设计中，存储设计扮演着至关重要的角色。随着数据量的爆炸性增长和业务需求的不断变化，如何高效、安全地存储和管理数据成为了每个业务系统设计必须面对的挑战。
了解旭帆科技的朋友都知道，旭帆科技一直都乐于和大家分享各类场景的视频解决方案，今天小编就基于智能音视频技术的城市重要场馆智能监控系统设计和大家探讨一下。
现在Docker在云计算领域发展的势头很猛，各个公司不论大小都开始研究这个开源工具和技术，围绕docker的开源项目和创业公司也多如牛毛，就是一个简单管理container的web ui都有很多开源项目。不过还是一个人说的好，docker必须要是集群才好玩，而且越大越好玩。当然这是从玩技术的人眼中看待的问题，如果要真正用于生产还是有很多问题需要解决，很多方案需要设计，很多容错需要处理。今天看资料学习到了docker是怎样解决容器里面数据存储的问题的方案，以前做PAAS遇到过这种问题，不过自己也设计了相应
80/20法则通常被认为是源于意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托。帕累托出生于1848年，他是（至少被认为是）占领运动的早期成员之一。他发现意大利国家财富的80%是掌握在几乎少于20%的人口手中的。由此
冗余性是系统中复制关键组件的过程，旨在提高系统的可靠性或整体性能。它通常以备份或故障转移的形式存在。冗余性在系统中消除单点故障并在需要时提供备份时起着关键作用。例如，如果我们在生产中运行两个服务实例，并且其中一个实例失败，系统可以
截至 2023 年 1 月 27 日，乌克兰计算机应急响应小组 (CERT-UA) 在该国国家新闻机构 (Ukrinform) 的网络上发现了五种不同的数据擦除恶意软件组合，其功能旨在破坏信息的完整性和可用性（写入零字节/任意数据的文件/磁盘及其随后的删除）。
对网站而言，数据是最宝贵的资源，硬件可以购买，软件可以重构，但是数据（用户数据，交易数据，商品数据）一旦丢失，对网站的打击可以说是毁灭性的。
【清华大学-美团数字生活联合研究院学术沙龙】由清华大学-美团数字生活联合研究院发起和主办。自2022年3月起，定期邀请学术界、产业界专家，分享前沿技术和工业界实践经验，覆盖多个技术领域，旨在促进产学研合作与交流，推动科技创新发展。 | 议题及讲师 议题简介 在信息化基础设施中，存储系统越来越扮演非常重要的角色，与此同时，存储系统也日益复杂，受到的安全威胁也是不断增长。可靠存储系统希望能够在确保系统可用性的同时，也大大降低运维复杂性，降低人力成本。报告主要说明基于大规模编解码的存储系统设计与实现中的关键问题，
分布式存储峰会于2019年8月23日在柏林召开，大会聚集了IPFS、Sia、Storj、ethereum swarm、Arweave、Filecoin等区块链存储领域的所有主流项目，可以说是一次难得的盛会。
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。聊到NoSQL不得不提著名的CAP理论，全称 Consistency Available and Partition tolerance，即一致性、可用性与分区容错性，这是Eric Brewer教授提出的分布式系统设计理念，并给出了定论：任何分布式系统只能同时满足其中二点，无法做到三者兼顾。这可以说是NoSQL数据库的理论基石，至今NoSQL领域也称得上是百花齐放了，一直也没有哪一款NoSQL同时兼顾着这三点特性。
良好的系统设计能力，是一个优秀程序员的必要素质，反应出了处理复杂问题的能力，也是面试过程中能否获得相应的职位和薪酬的关键。
最近蚂蚁集团旗下的在线文档产品-《语雀文档》突发数据故障，导致系统宕机近 8 个小时。所有用户的在线文档及重要资料都无法打开。这么长时间的服务停摆基本定义为 P0 事故(P0 为事故定义最高级别)。从事故的处理时长可以分析肯定是数据出了问题。应用发布问题都可以及时回滚到之前的版本，数据问题就比较难恢复了。最后官方事故通报是数据存储服务器误下线引发系统故障。结合这一事件来聊聊分布式的基础理论-CAP，分析下语雀文档的事故处理过程及架构设计。
为了应对 IO 性能要求很高的数据分析、AI 训练、高性能站点等场景，UFS 团队又推出了一款基于 NVMe SSD 介质的性能型 UFS，以满足高 IO 场景下业务对共享存储的需求。性能型 UFS 的 4K 随机写的延迟能保持在 10ms 以下，4K 随机读延迟在 5ms 以下。
硬件基础 分布式存储系统是运行在通用计算机硬件体系结构上的底层系统，熟悉各种硬件的性能，能帮助我们更好的调整架构，最大限度地发挥硬件的价值。 基础参数 常见硬件的大致性能参数如下： 类别性能访问L1 Cache0.5ns分支预测失败5ns访问L2 Cache7nsMutex加锁/解锁100ns内存访问100ns千兆网络每秒100MB从内存顺序读取数据每秒4GB(同机房)网络来回RTT0.5ms(同城跨机房)网络来回RTT1~2ms(不同城跨机房)网络来回RTT300~100msSATA磁盘寻道10msSAT
摘要： 前言 在时下互联网信息的浪潮下，信息的传播速度远超我们的想象。微博里一条大V的帖子，朋友圈的一个状态更新，热门论坛的一条新闻，购物平台的购物评价，可能会产生数以万计的转发，关注，点赞。如果是一些非理性负面的评论会激发人们的负面感，甚至影响到消费者对企业品牌的认同，如果不能及时的采取正确的应对措施，会造成难以估计的损失。
在上一篇文章中，我带你了解了分布式存储系统的三个要素：顾客、导购和货架（分布式存储系统三要素，掌握这些就离成功不远了）。其中，导购实现了分布式数据存储系统中数据索引的功能，包括存储数据时确定存储位置，以及获取数据时确定数据所在位置。
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
云技术是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。
对象存储（Cloud Object Storage，COS）是腾讯专有云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，用户可通过网络随时存储和查看数据。所有用户通过 COS 都能使用具备高扩展性、低成本、高可靠和安全的数据存储服务。
大家普遍对分布式系统的印象是难设计，难理解，难操作，而集中式系统相对更加简洁易懂。那么，为什么我们需要分布式系统呢？
开发人员在任何软件项目过程中都会做出数百个微观和宏观决策。有些似乎相对无害，但对下游会有一个很大的影响。几位Cantina工程师聚在一起，回顾了我们在学习了一些艰苦的经理后需要特别考虑的关键点。
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……
CAP 理论是分布式系统中最核心的基础理论，虽然在面试中，面试官不会直白地问你 CAP 理论的原理，但是在面试中遇到的分布式系统设计问题，都绕不开你对 CAP 的理解和思考。
CubeFS 是国内首个云原生开源分布式存储产品，2019 年开源并捐赠托管至云原生计算基金会 (CNCF)，2020 年 10 月 OPPO 开始主导 CubeFS 社区运营与版本迭代，累计发布 7 个 release 版本。在 OPPO 的全力推进下，CubeFS 于 2022 年 6 月进入 CNCF 孵化阶段。 本文，我们与 CubeFS Maintainer OPPO 的何小春进行了对话，共同探讨 CubeFS 的技术演进及云原生存储技术的发展方向。 1 云原生存储技术“越来越分布式” 随着云
在本文中，我们设计了一个类似于 Amazon Simple Storage Service (S3) 的对象存储服务。S3 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的一项服务， 它通过基于 RESTful API 的接口提供对象存储。根据亚马逊的报告，到 2021 年，有超过 100 万亿个对象存储在 S3 中。
随着网络性能提升，云端计算架构逐步向存算分离转变，AWS Aurora 率先在数据库领域实现了这个转变，大数据计算领域也迅速朝此方向演化。
一、分布式文件系统简介： 什么是分布式存储： 分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。 分布式文件系统设计目标 ： 访问透明 位置透明 并发透明 失效透明 硬件透明 可扩展性 复制透明 迁移透明 CAP理论
存储网关（Cloud Storage Gateway，CSG）是腾讯云提供的混合云存储服务。您可以通过 CSG 使用标准文件共享协议访问位于对象存储 COS 中的数据，无缝接入公有云，实现数据的实时共享和冷热分层。腾讯云 CSG 可以根据您的业务需求灵活地部署在云上或者本地，让您更轻松地进行数据的云上处理、备份归档以及灾难恢复。
本文的主角是 etcd。名称 “etcd” 源自两个想法，即 unix “/etc” 文件夹 和 “d” 分布式系统。“/etc” 文件夹是用于存储单个系统的配置数据的位置，而 etcd 用于存储大规模分布式的配置信息。因此，分配了 “d” 的 “/etc” 就是 “etcd”。
存储网关（Cloud Storage Gateway，CSG）是腾讯云提供的混合云存储服务。您可以通过 CSG 使用标准文件共享协议访问位于对象存储 COS 中的数据，无缝接入公有云，实现数据的实时共享和冷热分层。腾讯云 CSG 可以根据您的业务需求灵活地部署在云上或者本地，让您更轻松地进行数据的云上处理、备份归档以及灾难恢复。
邮件系统平台作为每个企业不可或缺的业务系统，已经不仅仅是单纯的信息传送工具，更是关系到企业决策流程、数字资产管理的核心关键业务系统。
像编码面试一样，那些没有有意识地为SDI做准备的应聘者，大多是表现不佳，尤其是在谷歌、Facebook、亚马逊、微软等顶级公司公司，即表现不高于平均水平的候选人，获得录用的机会有限。另一方面，一个好的表现总是带来更好的工作机会（更高的职位和薪水），因为显示候选人处理复杂系统的能力。
如标题所言，这一篇文章简单介绍BigTable，其实个人更建议看LevelDB这款开源数据库，因为这数据库也是Bigtable的作者 JeffreyDean 设计的，很多内容不能说像简直就是一模一样。
我们要知道，无论技术如何发展，要想保证系统的高可用，其核心最本质的方法就是 “冗余”。冗余，就是为我们的系统多创建几个副本，来增加系统的可靠性和容错性。
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。
存储系统从其与生俱来的使命来说，就难以摆脱复杂系统的魔咒。无论是从单机时代的文件系统，还是后来C/S或B/S结构下数据库这样的存储中间件兴起，还是如今炙手可热的云存储服务来说，存储都很复杂，而且是越来越复杂。 存储为什么会复杂，要从什么是存储谈起。存储这个词非常平凡，存储 + 计算（操作）就构成了一个朴素的计算机模型。简单来说，存储就是负责维持计算系统的状态的单元。从维持状态的角度，我们会有最朴素的可靠性要求。比如单机时代的文件系统，机器断电、程序故障、系统重启等常规的异常，文件系统必须可以正确
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。
短网址系统负责将某个长网址缩短为一个很短的网址，用户通过访问这个短网址可以重定向到原本的长网址。
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。
云计算原理与应用 云计算服务包括：google文件系统GFS，分布式计算编程模形MapReduce，分布式锁服务Chubby，分布式结构化数据表Bigtable，分布式存储系统Megastore以及分布式监控系统Dapper等。 GFS提供了海量数据的存储和访问能力。 GFS 系统架构： 分为三类角色，client(客户端),Master(主服务器)和Chunk Server(数据块服务器) 1，使用的是中心服务器模块，可以任意添加chunk server. 2，不实现缓存，这是从必要性和可行性两方面考虑。
在上一篇文章中，我们一起学习了 CAP 理论（想要设计一个好的分布式系统，必须搞定这个理论）。该理论指出，在分布式系统中，不能同时满足一致性、可用性和分区容错性，指导了分布式数据存储系统的设计。
这篇文章是瓜子内部Tech Talk的笔记，主要介绍如何构建基于知识图谱的用户画像，感谢家帅分享。
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