因为准备上大学了，根据我自己的需求，可能需要一个存储业务。 这个存储业务不可能在阿里云啊，腾讯云这些地方购买存储的
RAID 是一种用于提高数据存储性能和可靠性的技术，英文全称：Redundant Array of Independent Disks，中文意思：独立磁盘冗余阵列。RAID 系统由两个或多个并行工作的驱动器组成，这些可以是硬盘或者 SSD（固态硬盘）。
以Intel为例，有酷睿（Core），赛扬（Celeron），奔腾（Pentium），至强（Xeon）这几大系列。对于CPU，大家可能对核心，线程数，频率这些性能指标比较熟悉，其实最重要的是需了解不同的CPU是针对不同场合设计的，好比你再追求速度也不会开着兰博基尼去跑越野吧[1]。简单来说，至强是给服务器用的，酷睿是主流家用的，奔腾和赛扬则是面向低成本低性能的配置，赛扬又是奔腾的简配版本。
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。
某客户戴尔R730服务器，操作系统为Windows Server 2012，ERP公司的技术人员在运维过程中，经常向我司技术人员反馈：微软自带远程桌面，在输入用户名和密码之后黑屏，无法登录进入桌面，我司技术人员通过anydesk工具发现可以远程操作服务器，但是速度非常，点一下鼠标需要等10秒甚至30秒才有响应，直接远程重启服务器后正常，但是第二天又会黑屏。。。
今年考虑专门搭建一台用于数据备份的机器，一来今年外出的需求比较多，历史的设备已经用了几年了，需要有更新的设备来“接力”；二来也想验证方案的靠谱程度，解决我接触的一些生产环境的需求以及朋友们的问题。
在经历了企业纷纷上云的热潮后，尤其是一些大中型的企业发现，传统存储在企业IT架构中是不可或缺的，是必须存在的。
ARC-8050T3-24SAN是一款Thunderbolt3机架式SAS/SATA RAID存储，同时具备在PC与苹果实施RAID管理的一款存储解决方案。
存储虚拟化(Storage Virtualization)最通俗的理解就是对存储硬件资源进行抽象化表现。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，仿真、整合或分解现有的服务功能等。虚拟化是作用在一个或者多个实体上的，而这些实体则是用来提供存储资源或/及服务的。
今天分享的是一例服务器数据恢复的成功案例，需要进行数据恢复的服务器故障情况为raid信息丢失，服务器型号为某品牌380系列服务器，服务器上面安装了多块硬盘组成riad5阵列进行存储，服务器内存储的文件类型是普通文件，在正常工作状态下服务器意外断电，管理员重启服务器后发现该服务器内的raid信息丢失了，服务器无法使用。
近期公司一台服务器的磁盘告警“磁盘阵列错误”，经检查发现磁盘：“PD0/PD1/PD2 硬盘Medium Error DevId 并BadStripe PD0 PD1”，需要在服务器磁盘彻底崩溃之前进行raid修复，具体过程如下：
一台StorNext服务器，服务器里有一组raid5磁盘阵列，阵列上先后有两块硬盘因为物理故掉线，raid5磁盘阵列发生故障，需要进行服务器数据恢复操作，并携带服务器内所有磁盘来到数据恢复中心进行数据恢复操作。
SmartOS是一个开源的Unix系列操作系统，从Solaris10分支出来，由Joyent公司开发。 SmartOS拥有非常强大而简便的虚拟化功能，非常适合用来做云计算。
邓延军 (deng.yanjun@163.com), 硕士研究生, 西安电子科技大学软件工程研究所
服务器层一般是来自多个供应商的硬件和来自多个来源软件的多样化宇宙。通常，解决服务器底层性能问题往往是困难的，或者出于安全原因，很难处理。即使碰巧发现了底层的性能“事件”，传统上测量和分析软硬件性能的工具也较少，而且往往是针对供应商的。因为真正跨平台工具包很少存在，所以没有标准的方法来准确地查看事件、记录事件以供以后分析，或者有效地解决问题。
服务器负载平衡 (SLB) 通过以下方式提供网络性能和内容交付：实施一系列算法和优先级来响应对网络。
说到磁盘阵列(RAID，Redundant Array of Independent Disks)，现在几乎成了网管员所必须掌握的一门技术之一，特别是中小型企业，因为磁盘阵列应用非常广泛，它是当前数据备份的主要方案之一。然而，许多网管员只是在各种媒体上看到相关的理论知识介绍，却并没有看到一些实际的磁盘阵列配置方法，所以仍只是一知半解，到自己真正配置时，却无从下手。本文要以一个具体的磁盘阵列配置方法为例向大家介绍磁盘阵列的一些基本配置方法，给出一些关键界面，使各位对磁盘阵列的配置有一个理性认识。当然为了使各位对磁盘阵列有一个较全面的介绍，还是先来简要回顾一下有关磁盘阵列的理论知识，这样可以为实际的配置找到理论依据。
通过将直连环境转换为共享存储， 用户可以体验到物理主机之间或主机 与存储之间更快的数据传输，从而使 vMotion 实时迁移等 VMware 功能能 够在更短的时间内完成。
服务器数据恢复指的是通过技术手段将原本存储在服务器、存储设备内的，由于误操作、硬件故障、恶意攻击等原因丢失的数据进行修复提取的专业技术。在介绍服务器数据恢复前我们首先需要了解服务器的数据结构、文件存储原理，今天小编通过一起华为s5300服务器数据介绍该型号服务器的数据存储结构和数据恢复原理。
近年来，随着云、大数据、AI、区块链等技术的发展，分布式架构在IT市场持续火热，在存储领域，分布式存储蓬勃发展。 其中在AI应用最火热的汽车自动驾驶研发领域，每个车企都需要对数百PB数据进行采集、存储、分析训练、仿真。 根据预测，到2025年全球数据将增长到175ZB，其中非结构化数据占比将超过80%，分布式存储凭借高扩展性和易管理能力，成为承载海量数据的重要选择。同时，在政府、运营商、金融等大规模云化数据中心，各大云厂商、分布式存储厂商都在积极推动分布式存储更广泛地应用，替代部分传统存储阵列。 种种迹象
随着神经网络技术的不断发展，特别是在Transformer架构兴起之后，模型规模呈指数级增长。2023年3月，ChatGPT-4正式发布，ChatGPT-4具有联网搜索、图片生成、自建GPTs等多项重磅功能，在各个方面吊打其他大语言模型，然而ChatGPT-4需要收费和极大的计算需求。ChatGPT-4需要每月充值20美元才能使用，其神经网络参数数量更是达到万亿级别，并且还在不断增长，训练神经网络的计算需求也随之大幅度增长，将AI计算推向了大模型时代[1]。本篇文章将从费用和算力两个方面出发，先介绍一种免费使用ChatGPT-4的工具——Coze，再介绍可有效解决大模型算力需求的存算架构。
4U飞腾FT-1500A存储服务器，24个2.5” SAS盘位，支持领存特制军工固态硬盘，具备一键物理自毁和一键逻辑自毁双重自毁功能，具备领存SSD与存储阵列绑定功能，当SSD被非法拔出在其他电脑上读取数据时，SSD会自动启动销毁程序，将SSD进行逻辑自毁或者物理自毁，确保数据安全，同时，此款阵列具备强劲的计算性能和扩展能力。
有个刚结束的项目，在西山，不对，应该叫做金庭镇，好多年了，总是改不了口。客户热情邀请咱过去玩一天，好久没去那边玩了，又是客户邀请，实在不能拒绝，就兴冲冲地去了。
如果说闪存是近年来IT基础设施领域变革的主要诱因，那么超融合则是IT基础设施变革的最直接结果之一。超融合不仅深刻改变着用户IT基础设施的使用习惯和模式，更对整个IT基础设施市场格局有着长远的影响。
链接：http://www.asrock.com/mb/Intel/J3455-ITX/index.cn.asp
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。
在具有外部串行连接存储 (SAS) 阵列的典型直连环境中，使用 vMotion® 完成从一台 ESXi 主机到另一台主机的数据传输可能需要数小时，即使遵循了隔离 vMotion 网络的正确建议也是如此。除了常见的负载均衡迁移，vMotion 迁移虚拟机 (VM) 最关键的时间通常是主机资源关闭或处于胁迫状态时。在这些情况下，据观察，运行大约 250-400 GB大小的VM 需要30多个小时才能完成迁移。在这些环境中，避免这种情况的最佳方法是使用存储区域网络 (SAN) 技术。 在SAN环境中，这些实时vMotion迁移可能需要不到三分钟的时间，因为所有ESXi主机都连接到所有存储阵列。
大家不要急，网络这一块是非常重要的内容，所以我们的学习还要继续。在上一篇文章中简单地学习到了 IP 的一些基础知识。其实在网络中最底层也是最核心的东西我们就已经学完了。后面将要学习的内容都是比较偏应用一些了。今天，我们先来学习一下存储和网络接入技术这两个部分的内容。
要构建私有云需要考虑诸多因素，尤其是当你的预算并不宽裕的时候。通过仔细的规划硬件，容量，存储和网络配置，你就能将有限的预算做出高效的运用。 要找出云成本效益最高的方法并不容易。预算本身的限制和常识显示企业通常会使用分段性的方式来向云迁移，除了偶尔看到的全新投资项目以外。在进行云基础架构的规划时，机构需要将硬件，容量，存储和网络需求纳入考量。 一个大型企业也许会将云的部署安装分为三年的阶段来实施。这样的安排使得未来更新周期以三年的滚动方式进行，从而将这期间的成本平均分配到各个时段。另外，现存的遗留系统需要与新
目前，实现云环境中数据的高效存储是云计算提供服务的基本要求。云计算和云存储已经成为提供信息和在线功能的首选方法。
磁盘自从2000年以来，带宽100兆左右，没有太大的变化，延时也没有太大的变化，往后我觉得即使有优化也不会很大。 另外一个，IBM 2020年要构建一个大的存储系统，它有2 GIOP/sec，需要5
云原生是分布式服务架构，自然对它的存储也有自己的要求。在K8S中，我们使用PV以及PVC来管理与申请存储，但前提是你要有可用的存储媒质。
一般而言，slave相对master延迟较大，其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说，在master上是并发模式（以InnoDB引擎为主）完成事务提交的，而在slave上，复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply，所以难怪slave在高并发时会远落后master。 ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制，配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slave上多线程并发复制。不过，它只能支持一个实例下多个 databa
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~
无论是使用OpenStack、Azure Stack，或其他私有云平台，IT专业人员都可以 做出一些硬件和调优决策来节约成本。 私有云的成本管理是企业面临的主要挑战，因为它涉及到启动成本、降低风险和支
近年来，唱衰存储的声音层出不穷，大有存储创新乏力、已近黄昏之势。Gartner近期发布了2021年存储和数据保护技术成熟度曲线，涵盖全球存储市场值得客户关注的各项新技术。 从中可以看出，存储市场的技术创新依然非常活跃，既有日渐规模应用的新技术，更有首次进入Gartner技术成熟度曲线的最新创新点。存储依然是蓬勃发展的朝阳产业，创新无止境。 以下为最值得关注的七大新技术。 FAC（NextGen SmartNIC） 2021年FAC首次入围Gartner技术成熟度曲线。Function accelerato
新智元编译 来源：MIT 编辑：刘小芹 【新智元导读】麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员设计出一种设备，使用廉价的闪存，仅使用一台个人电脑就能处理大量的图形，达到与数千
理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的，因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练，没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高，一般的组学测序数据都是10~500G一个样本，而且很多软件运行的时候对内存要求很高，最后这些数据的分析过程会非常耗时，个人电脑在硬盘，内存，cpu方面均不足以承担这个重任。
第 5 章 计算资源及编程 5.1 硬件配置 理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的，因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练，没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高，一般的组学测序数据都是10~500G一个样本，而且很多软件运行的时候对内存要求很高，最后这些数据的分析过程会非常耗时，个人电脑在硬盘，内存，cpu方面均不足以承担这个重任。 所以一般建议使用配置比较高的服务器，而且建议给服务器安装linux系
谷歌的这款芯片被称作 Tensor Processing Unit，简称 TPU，是Google专门为深度学习定制的芯片。 第一次出现是在2016年的Google I/O大会上，最近在体系结构顶级会议 ISCA 2017 上面，描述 TPU 的论文被评为最佳论文，让TPU又火了一把。 大家可以去搜索下论文： In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit™ 一、我看了下，似懂非懂，论文要点总结如下： • TPU不适合训练，适
软件定义存储（SDS，Software-defined Storage）指 将存储物理资源通过抽象、池化整合，并通过智能软件实现存储资源的管理，实现控制平面 和数据平面的解耦，最终以存储服务的形式提供给应用，满足应用按需使用存储的需求。下面盘点一下软件定义存储领域常见的专有名词：
随着原本不相关的技术以令人兴奋的新方式融合在一起，数字融合正在我们周围发生。iPhone是一个完美的例子，将电话与计算机，相机和传感器结合在一起可提供出色的体验。
一般而言，slave相对master延迟较大，其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说，在master上是并发模式（以InnoDB引擎为主）完成事务提交的，而在slave上，复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply，所以难怪slave在高并发时会远落后master。
Q：有什么需求？ A：跑耗资源的科学运算。 Q：为什么捡垃圾？ A：因为穷。 Q：怎么捡垃圾？ A：全能的淘宝。
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