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。
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。
数据访问控制是零信任的最后环节和终极目标。基于零信任的数据访问控制，已经成为数据安全保护和治理的新方法。
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。
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。
“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。
＂鹅厂网事＂由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营，我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息，同时分享腾讯在网络与服务器领域，规划、运营、研发、服务等层面的实战干货，期待与您的共同成长。 网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台，为支撑腾讯公司业务持续发展，为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值！ 随着互联网的快速发展，网络化已经深入到人们的方方面面，随之而来的是各类涉密敏感数据几何倍的增长。而近年来信息安全事件频频发
MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。
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。
云开发是微信团队联合腾讯云提供的原生serverless云服务，致力于帮助更多的开发者快速实现小程序业务的开发，快速迭代。
所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。面对海量数据，我们想到的最简单方法即是分治法，即分开处理，大而化小，小而治之。我们也可以想到集群分布式处理。
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。
Hive和HBase是两个在大数据领域中被广泛使用的开源项目，它们各自适用于不同的场景，但也可以在某些情况下结合使用。以下是Hive和HBase在不同场景下的应用示例：
近日，权威调研机构Gartner公布2021年二季度全球存储市场报告。报告显示，二季度全球存储市场出现复苏迹象，销售额达到331.5亿元，同比小幅增长3.5%；出货量为8.5万套，同比下降5.7%。
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。
最近，2022中国算力峰会(济南)暨超算互联网工程上线仪式在国家超级计算济南中心举办。会上，济南超算上线了“超算互联工程”，顾名思义，即多地、多中心以互联的方式协同提供计算服务。这种联动模式相比较单个计算中心，将更大程度上推动产业数字化进程并护航国家重大科研技术创新。
TStor OneCOS简介 TStor OneCOS海量对象存储（后面简称OneCOS），是基于腾讯云公有云存储架构打造的完全自研的分布式软件定义存储，轻松支持单桶万亿对象和EB级容量，集群容量无限伸缩，同时支持高密大盘等多种硬件机型。本期我们来聊聊单桶万亿对象数的核心能力。 背景 “ 云计算、5G、大数据、AI等创新技术的快速发展，引发了海量非结构化数据的规模化聚集，数百PB容量或千百亿数量的海量数据存储需求变得越发普遍。 以智能汽车自动驾驶训练场景为例：一辆汽车约搭载8个摄像头，包括前向3颗、周
Flink是一个开源的流式数据处理和批处理框架，旨在处理大规模的实时数据和离线数据。它提供了一个统一的系统，能够高效地处理连续的数据流，并具备容错性和低延迟的特点。
数据本地化是为了确保大数据集存储在计算节点附近便于分析。对于Hadoop，这意味着管理数据节点，向MapReduce提供存储以便充分执行分析。它实用有效但也出现了大数据存储集群的独立操作问题。以下十项是Hadoop环境中管理大数据存储技巧。
10月28日，"寻宝 AI 时代——OSC 源创会苏州站暨 Techo TVP 技术沙龙"在苏州圆满落幕。腾讯云存储专家解决方案架构师屠伟新带来《AIGC 场景下存储与数据管理的挑战与应对》主题分享。下面我们一起来学习回顾一下AIGC场景下的存储解决方案。
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。
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。
目前在eBay的Hadoop集群有数千个节点，支持成千上万的用户使用。他们的Hadoop集群存储数百PB的数据。这篇文章中将探讨eBay如何基于数据使用频率优化大数据存储。这种方法有助于有效地降低成本。 eBay对于大家来说都非常熟悉，是美国的一家电商网站，对于他们来讲每天的数据都是海量的。目前在eBay的Hadoop集群有数千个节点（具体不方便透漏），支持成千上万的用户使用。他们的Hadoop集群存储数百PB的数据。这篇文章中将探讨eBay如何基于数据使用频率优化大数据存储。这种方法有助于有效地降低成本。
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。
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。
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、
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。
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……
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。
2022 导语 随着数据价值被越来越多企业认可，数据湖存储已成为企业级存储的首选和新一代提升生产力的服务。12月1日，在2022腾讯数字生态大会存储专场，腾讯云升级了云原生数据湖产品能力，并详细阐释了其设计理念，对其在多个行业的应用进行了案例分享，为更多企业提供降低存储成本、提升存储性能的实践参考。 当下，数据的生产、存储和消费模式日新月异，随着数据的爆发式增长，在数据存储和处理方面的降本增效成为企业亟待解决的问题。 腾讯云存储高级产品经理林楠认为，“市场需要一个更大、更快、更全能、更低成本的存储服务。数据
一个数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：
数据存储涉及到数据库的概念和数据库语言,这方面不一定要深钻研,但至少要理解数据的存储方式、数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少,精通最好。可从常用的select查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
视频监控系统是现代社会中不可或缺的一部分，广泛应用于各个领域，如安全监控、交通监控、工业生产监控等。为了满足不同领域的需求，视频监控系统需要具备多种技术。
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。
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。
在深度学习领域的实践中，一般会涉及到向量化处理的数据，如图像、文本、音频等，这些数据的存储和检索对于许多深度学习任务至关重要。传统的关系型数据库和NoSQL数据库在存储和检索这类大规模向量数据时，通常不能满足高效、精确的查询需求。因此，如何优化向量数据的存储和检索，成为了当前深度学习场景下需要解决的重要问题。
大数据面对挑战是你必须重新思考构建数据分析应用的方式。传统方式的应用构建是基于数据存储在不支持大数据处理的基础之上。这主要是因为一下原因：
数据湖的起源，应该追溯到 2010 年 10 月。基于对半结构化、非结构化存储的需求，同时为了推广自家的 Pentaho 产品以及 Hadoop，2010 年 Pentaho 的创始人兼 CTO James Dixon 首次提出了数据湖的概念。
作者 | Tejas Chopra 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 Netflix Drive 是一个多接口、多操作系统的云文件系统，目的是在工作室艺术家的工作站上提供典型 POSIX 文件系统的外观和体验。 它有 REST 端点，行为和微服务类似。它有许多供工作流使用的后端动作以及自动化用例（用户和应用程序不直接处理文件和文件夹）。REST 端点和 POSIX 接口可以在任何 Netflix Drive 实例中共存，并不相互排斥。 Netflix Drive 配有事件告警后端（作为框架的一部分
大数据文摘作品 近日，火山引擎数智平台（VeDI）正式发布《数据智能知识图谱》（以下简称「图谱」），内容覆盖了包括数据存储计算、数据分析加速、数据研发治理、数据洞察分析，数据辅助决策、数据赋能营销等企业数据全生命周期的管理与应用。 点击文末「阅读原文」，下载高清图谱。 更强劲的数据基座能力 随着企业数字化转型的需求愈加强烈，数据存储计算作为转型最底层的基座也更加受到关注。过去，传统湖仓一体时常发生数据源数据入湖时效性差、多源数据管理难等问题；而在批流一体方面，由于批流存储引擎不统一导致批流任务分开处理
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；
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
Curve 是云原生计算基金会 (CNCF) Sandbox 项目，是网易主导自研和开源的高性能、易运维、云原生的分布式存储系统。
在早期，MongoDB主要使用的是MMAPv1存储引擎。基于内存映射文件的数据管理方式，MMAPv1在某些特定场景下表现出色。然而，随着数据量的增长和复杂应用场景的增多，MMAPv1在大量写入操作下的性能瓶颈逐渐显现。
这些字典在ClickHouse中提供了各种功能，如数据分布、数据合并、数据缓存、数据存储方式和数据转换等。可以根据具体需求选择合适的字典，并使用相应的语句进行定义和关联。
ArchSummit 全球架构师峰会是重点面向高端技术管理者、架构师的技术会议，聚焦业界强大的技术成果，秉承“实践第一、案例为主”的原则，展示先进技术在行业中的典型实践，以及技术在企业转型、发展中的推动作用。旨在帮助技术管理者、CTO、架构师做好技术选型、技术团队组建与管理，并确立技术对于产品和业务的关键作用。 腾讯云存储资深专家程力受邀参加数据存储的挑战与应对之策专题演讲，分享腾讯云原生数据湖存储的架构发展，和如何应对多种业务场景下的存储挑战。程力主要负责腾讯云数据湖存储 GooseFS 的设计和研发，同
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。
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。
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