一直想抽空写写 vSAN 这个产品，在 15 年的时候笔者第一次听说 vSAN 这个产品，当时 VMware 还以 VDI 最佳拍档的方式去推广 vSAN，短短两年的时间， vSAN 经过多个版本的更新迭代，无论从功能还是稳定性上均有很大提升，最广泛的应用也由 VDI 变为了承载核心业务。
随着云计算、移动通信、IoT的发展，传统的块设备和文件系统的方式访问面临着越来越多的局限，对象存储应运而生。对象存储使得应用或端设备直接通过web或http访问数据成为可能。其次，由于对象存储的分布式存储的特点，天然地适合于大规模非结构化数据的存储的应用场景，如备份、归档、文件共享等。
云计算不仅仅代表着近乎无限的资源，我们也需要了解其中可能存在的种种性能问题。 以Amazon AWS与微软Azure为代表的公有云服务属于基于控制台的编排方案，它们能够帮助用户运转并管理必需的基础设施。此外，它们还提供大量功能与插件，从而构建起各类极具吸引力的最终解决方案。 在多数情况下，由于拥有强大的可扩展能力，这些云方案似乎能够提供无穷无尽的计算资源，我们几乎永远不可能触及其性能瓶颈。 然而作为用户时常面对的性能问题之一，磁盘或者说存储性能始终困扰着我们每位云服务支持者。 经过一系列测试，AWS以及Az
在进行数据存储的时候，最担心的莫过于数据丢失了，而数据丢失可以从很多层面来进行保障，但是最终数据都是存储在磁盘当中。
1.操作系统：就是一个协调、管理、控制计算机硬件资源与应用软件资源的一个控制程序
摘要 VMware vSAN 通过 vSphere 原生的高性能体系结构支持业界领先的超融合基础架构解决方案。 vSAN是 Software-Defined Data Center 的核心构造块。 借助 VMware 支持的超融合基础架构，您能够安全发展、降低 TCO 以及根据未来发展需求扩展规模。 vSAN概述 SDDC概述 在软件定义的数据中心内，整个基础架构都实现了虚拟化，并且数据中心完全由软件自动控制。vSphere是软件定义的数据中心基础。 关于vSAN vSAN是借助软件将服务器本地众多的空白磁
缓存系统由多个配置了大量ram和网络容量的服务器组成，为了实现快速检索，将数据存储到内存或闪存中。缓存服务器是key-value类型的，且大部分是memcached。为了保证快速且简易，服务器之间通常不会共享任何内容，即一个key-value存储不会依赖其他系统，由客户端来选择使用哪个服务器来存储或检索数据。客户端通常使用哈希对不同的key进行分片，并将其分布到对应的缓存服务器上，以此来分发数据并达到负载均衡。
存储就是根据不同的应用环境通过采取合理、 安全、有效的方式将数据保存到某些介质上并能保证有效的访问.
相信大家都知道固态硬盘（SSD）的优势在于速度比传统的机械硬盘（HDD）要快，所以现在线上服务器里越来越多看到固态硬盘的出现。不过作为一个对性能数字斤斤计较的开发，我想更精确地弄明白搭载SSD的服务器在IO性能上比搭载HDD的究竟快多少，顺序IO情况下快多少，随机IO情况下又能快多少？终于在最近抽空搞了一次性能测试对比。
1、什么是buffer与cache，它们各自的作用是什么 linux系统会把内存分为两种区域： buffer：缓冲区，攒一大波数据，再刷入硬盘 cache：缓存，把硬盘的数据在内存中缓存好，cpu取的时候可以直接从内存取 2、什么是内核态与用户态 内核态——>操作系统正在控制硬件 用户态-->应用程序正在运行 3、机械磁盘的IO延迟时间=平均寻道时间4ms+平均延迟时间5ms 4、一个7200转的硬盘带来的IO延迟大概是9ms 5、操作系统的启动流程是什么？ 1、计算机加电 2、启动BIOS（计算机启动一定会先启动bios系统），扫描启动设备，从某一个启动设备中找到操作系统 3、读取启动设备的第一个扇区的大小（称之为主引导记录mbr） 446 bootloader=》grub程序 64分区信息 2结束标志位 4、grub程序负责将操作系统内核装载入内存，启动操作系统 5、操作系统会让BIOS去检测驱动程序
我们使用的计算机的全称叫电子计算机，前面有电子两个字，这说的是整个计算机中的核心元器件基本上都是电子单元组成的。但机械硬盘却是一个特殊的例外，它更多是用机械技术做出来的一个产品。当把带有机械技术基因的磁盘搭到计算机，尤其是再应用到服务器领域的时候，暴露出了机械技术的两个严重问题：
HBase 的核心模块是 Region 服务器。Region 服务器由多个 Region 块构成，Region 块中存储一系列连续的数据集。Region 服务器主要构成部分是 HLog 和 Region 块。HLog 记录该 Region 的操作日志。
最近把前端缓存重新整理了一下，从整体的层面上把前端所有能用的缓存方案梳理了一遍。同时，对于http缓存，使用了表格的方案，使得原先晦涩难记的特性变得清晰明了。特记录于此，若有什么欠缺，也望不吝指出。
一、TrueNAS介绍 TrueNAS是一款开源网络存储系统，前身是FreeNAS系统，其目前有三个版本，分别是TrueNAS® CORE、TrueNAS® ENTERPRISE、TrueNAS® SCALE；本文介绍的是TrueNAS® CORE，其基于FreeBSD开发，使用OpenZFS文件系统，对普通硬件兼容性较好，即便在非服务器硬件平台，也能够提供强大的性能和数据安全保障。
Q: 磁盘基本组成结构的五个方面盘片（platter）/ 磁头（head）/ 磁道（track）/ 扇区（sector）/柱面（cylinder）？
昨天为大家分享了关于大数据的一些入门知识干货分享,今天就让小菌再为大家分享一些关于大数据行业更丰富的知识吧~
保存像图片、音视频这类大文件就是对象存储。不仅有很好的大文件读写性能，还可通过水平扩展实现近乎无限容量，并兼顾服务高可用、数据高可靠。
PolarFS 主要由两层组成，一层是存储管理层，上面一层是文件系统元数据和提供文件系统API层，存储层负责所有节点的磁盘资源，并为每个数据库实例提供数据库卷。文件系统层在此基础上提供文件管理，负责文件系统元数据并发访问的互斥。
以及后续的分布式软件、虚拟化软件、桌面云软件的升级软件（FusionCube版本中，不需要升级FusionCompute和分布式存储的版本）。
存储器是计算机中的重要部件，理想的存储器应该是执行快，容量足，价格便宜等。但实际上，目前无法同时满足这些目标，因此计算机通常采用分级存储的方式。
自定义变量都是会话级变量，为了和系统级变量区分，会话级变量使用一个@，而不是两个@
服务器CPU，就是在服务器上使用的CPU。目前，服务器CPU按CPU的指令系统来区分，通常分为CISC型CPU和RISC型CPU两类，后来又出现了一种64位的VLIM（Very Long Instruction Word超长指令集架构）指令系统的CPU,而Intel选择称呼他们的新方法为EPIC（Explicitly Parallel Instruction Computer，精确并行指令计算机）。
Timescale 最近推出了 Dynamic PostgreSQL，这是一种新的云托管选项，可在预定义的 vCPU 范围内扩展数据库容量。这个新选项的宣传亮点是“购买基础容量，峰值需求靠租用解决”，它可以根据负载变化来扩展容量，试图以这种方式解决无服务器产品的不可预测性和可变性问题。
在了解什么是分布式存储之前，我们先来简单了解一下存储几十年来的大概历程。
RAID （ Redundant Array of Independent Disks ）即独立磁盘冗余阵列，简称为「磁盘阵列」，其实就是用多个独立的磁盘组成在一起形成一个大的磁盘系统，从而实现比单块磁盘更好的存储性能和更高的可靠性。
http://blog.csdn.net/jimmy609/article/details/37909013
Glusterfs是一个开源的分布式文件系统，容量可以按比例的扩展，且性能却不会因此而降低。 廉价且使用简单，完全抽象在已有的文件系统之上。 扩展和容错设计的比较合理，复杂度较低 适应性强，部署方便，对环境依赖低，使用，调试和维护便利。
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。
在虚拟化及云计算技术大规模应用于企业数据中心的科技浪潮中，存储性能无疑是决定企业核心应用是否能被虚拟化、云化的关键考量指标之一。传统的做法是升级存储设备，从低端、中端到高端存储，但这没解决根本问题，性能和容量仍不能兼顾，并且不能很好的解决异构设备利旧和架构扩展的问题。因此，企业需要一种大规模分布式存储管理软件，能够充分利用已有的硬件资源，在可控成本范围内提供最佳的存储性能，并能根据业务需求变化，从容量和性能两方面同时快速横向扩展。这也是当今软件定义存储兴起的现实基础。
桌面虚拟化，或虚拟桌面基础架构(VDI)，可以为IT部门带来诸多好处，包括更简单的系统管理，集中的安全性和数据保护。不过支撑VDI的存储环境需要仔细的规划，以避免VDI启动风暴的问题，即当大量的用户同时登录系统时所造成的系统反应非常缓慢。有许多方法可以解决这个问题，但最有效的方法是将数据巧妙的放置在固态硬盘(SSD)上。
应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by ,group by 涉及的列上建立索引
许多Web应用都将数据保存到RDBMS中，应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示。但随着数据量的增大、访问的集中，就会出现RDBMS的负担加重、数据库响应恶化、网站显示延迟等重大影响。memcac
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。
信息安全公益宣传，信息安全知识启蒙。 📷 运维工程师在前期是一个很苦逼的工作，在这期间可能干着修电脑、掐网线、搬机器的活，显得没地位！时间也很碎片化，各种零碎的琐事围绕着你，很难体现个人价值，渐渐的对行业很迷茫，觉得没什么发展前途。 这些枯燥无味工作的确会使人匮乏，从技术层面讲这些其实都是基本功，对后期的运维工作会无形中带来一定的帮助，因为我也是这么过来的，能深刻体会到。所以在这个时期一定要保持积极向上的心态，持续的学习。在未来的某一天，相信会回报给你的！ 好了，进入正题，根据我多年的运维工作经验，给大家
随着互联网的飞速发展，云计算，云渲染，云服务等平台兴起，各种算力平台也开始崭露头角，深度学习似乎不再遥不可及，对于刚刚入门深度学习的小白，在高性价比的基础上挑选一个合适的云服务器是非常重要的，本文就从CPU与GPU的区别以及如何去选择GPU服务器的角度展开。
近来AMD在芯片市场取得了一些重大进展，尤其是在服务器这一块。 Mercury Research公布了2022年第一季度CPU市场的数据：AMD在处理器市场的份额达到了27.7%的历史新高，比2021年同一季度的20.7%大幅上升，这意味着AMD的市场份额同比增长了7%，幅度达三分之一。 这包括所有x86芯片，不仅仅指台式机处理器、笔记本处理器和服务器处理器，还包括为游戏机（以及物联网设备）等产品定制的芯片。 Mercury的Dean McCarron称：“就整体份额而言……AMD在第一季度的份额有所增加
服务端软件开发时，通常会把数据存储在DB。而服务端系统遇到的第一个性能瓶颈，往往发生在访问DB时。 这时大部分开发会拿出“缓存”，通过使用Redis在DB前提供一层缓存数据，缓解DB压力，提升服务端性能。
随着深度学习、高性能计算、NLP、AIGC、GLM、AGI的快速发展，大模型得到快速发展。2023年科创圈的顶尖技术无疑是大模型，据科技部新一代人工智能发展研究中心发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，我国已发布79个参数规模超过10亿的大模型，几乎形成了百模大战的局面。在大模型研发方面，中国14个省区市都在积极开展工作，其中北京拥有38个项目，广东拥有20个项目。
以一个经典问题抛砖引玉，当用户在浏览器中输入一个URL到底发生了什么？ 常见的URL格式是http://www.liangsonghua.me，由协议+域名+端口号组成，这里涉及到一个不可轻视的知识点，就是跨域，浏览器有一个同源策略限制，协议、域名、端口号有一个不同就会发生跨域冲突，从而保证了其他站点不能非法操作正常站点的cookie和修改dom元素，重要性不言而喻。当不得已冲突时，可以通过JSONP请求、添加允许跨域响应头、使用代理转发的方式获取资源。不过请记住，尽量不要使用代理转发的方式，因为它违背了环境标准化准则，我们应该保证扩容新服务器时能取得正确、最新的配置，比如服务日记输出路径应该形成一种共识规范，这种称为”约定大于配置”，它的好处是，除了简化配置工作外，还可以提高沟通效率，另外标准先行是持续交付和架构改造技术实施的前提条件
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
FastDFS 解决了大数据量的存储和负载均衡问题，特别适合中小文件为载体的在线服务，比如在线相册，视频网站等等。网盘社区，广告和应用下载的存储。 补充： 单机时代：在静态目录中存放文件资源。 优点：便利，项目直接引用目录，不需要复杂的技术 缺点：如果作为前端网站使用，代码和文件耦合在一起，文件越多存放越混乱。如果流量大，静态文件访问会占用一定 的资源，影响业务的正常运行 独立文件服务器时代： 缺点：点击存在性能瓶颈，容灾，垂直扩展能力较差。 比如独立的图片服务器，项目上次文件的时候，通过ssh或者ftp上传到图片服务器的某个目录下，在通过nginx来访问此目录，返回一个独立域名的url地址。 分布式文件系统： 优点：定时备份，如果一台down掉，迅速切换到另一台。扩展能力强，能够保证文件系统的可用性，也能够保证数据的完整性和唯一性 缺点：系统复杂程度较高，需要更多服务器 常见的分布式文件系统还有：GlusterFS, GoogleFS, TFS, OSS
三年前的某天，逛存储论坛时，一个问题吸引了我的注意，有人问：RAID级别能在线转换吗？
由于服务器需要提供高可靠的服务，所以在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。
InnoDB 存储引擎是以数据页为单位来管理存储空间的。InnoDB 存储引擎在处理客户端的请求时，当需要访问某个数据页的数据时，就会把完整的数据页的数据全部加载到内存中，也就是说即使我们只需要访问一个数据页的一条记录，那也需要先把整个数据页的数据加载到内存中。将整个数据页加载到内存中后就可以进行读写访问了，在进行完读写访问之后并不着急把该数据页对应的内存空间释放掉，而是将其缓存起来，这样将来有请求再次访问该页面时，就可以省去磁盘 IO 的开销了。这个缓存就称之为Buffer Pool。
目前流行的软件定义存储相关的开源项目主要有GlusterFS、Swift、Lustre和Ceph。这四个项目各有各的特点：GlusterFS提供文件存储，Swift提供对象存储，Lustre主要用在高性能计算，Ceph则基于一套系统提供块、对象及文件功能。
RAID是(Redundent Array of Inexpensive Disks)的缩写，直译为"廉价冗余磁盘阵列"，也简称为"磁盘阵列"。后来RAID中的字母I被改作了Independent，RAID就成了"独立冗余磁盘阵列"，但这只是名称的变化，实质性的内容并没有改变。可以把RAID理解成一种使用磁盘驱动器的方法，它将一组磁盘驱动器用某种逻辑方式联系起来，作为逻辑上的一个磁盘驱动器来使用。
对于一个企业大数据应用来说，搞定了大数据存储基本上就解决了大数据应用最重要的问题。Google 三驾马车的第一驾是GFS，Hadoop最先开始设计的就是HDFS，可见分布式存储的重要性，整个大数据生态计算框架多种多样，但是大数据的存储却没有太大的变化，HDFS依旧是众多分布式计算的基础。当然HDFS也有许多缺点，一些对象存储等技术的出现给HDFS的地位带来了挑战，但是HDFS目前还是最重要的大数据存储技术，新的计算框架想要获得广泛应用依旧需要支持HDFS。大数据数据量大、类型多种多样、快速的增长等特性，那么HDFS是如何去解决大数据存储、高可用访问的了？
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