原始数据的数据量太大了，能存下来就很不容易了，这个数据是没法直接来给业务系统查询和分析的：
时光进入2021年，首届中国海量存储系统MassStor100排行榜发布，曙光ParaStor自研分布式存储战绩骄人。业内人士预计，曙光存储得MassStor100排行榜加持，将有望成为曙光新名片和新代名词。
近年来，随着海量视频信息的快速增长，传统的安防技术越来越难以满足部分行业在传输、存储及大数据计算分析上的需要，或者说很难以更低的成本、更灵活的扩展性、更健壮更可靠更安全的系统架构来满足这些需要。因此，云计算的概念这两年开始越来越多的渗透到安防领域。其中，云存储取得的突破性应用尤为引人注目。本文将主要就云存储在安防领域的应用展开分析。 网络化技术的普及，使得视频资源的联网共享成为很多行业日益迫切的需求，现有分散的视频资源正在朝着大集中的方向推进;平安城市、智能交通等大行业市场通过点、线、面的密集覆盖，每
作为安防视频流媒体服务器软件的提供商，我们日常项目中遇到的需求主要是搭建一整套完整的视频监控系统，包括前端摄像头、线缆、传输系统、存储系统、解码拼控和大屏设备等组成。存储系统是整个监控系统中最为重要的组成部分，存储视频录像也是事后查询事件的重要的证据之一，录像文件必须要妥善保存，不允许丢失录像文件，今天基于不同的存储方式为大家分享在系统搭建时如何选择。
2005年，是中国第二次互联网浪潮的发始之年。刚刚从破碎泡沫中走出的互联网产业，逐渐迎来了“web 2.0”时代。
随着网络技术的普及，安防IT化更加深化，安防系统的许多环节，特别是网络环境，逐渐转变为借助通用产品进行构建，包括存贮、显示在内的后端设备也更趋于通用化。云存储、云计算的出现使后端设备云化也正在行业内逐步显现，基于IP网络技术的安防前端设备呈现更快速的发展。
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。
现有的存储系统经过长期发展，种类及其繁多，架构也各不相同，按照从底层到上层的思路，大致可以分为：物理层、协议层、架构层、连接层四个层次。接下来我们由下往上详细分析。
9月5日，浪潮信息新产品“互联网+AIGC”行业巡展在深圳举行。本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。
正因如此，国家通过“东数西算”工程，布局建设“新型算力网络体系”，推动算力集约化发展。
近年来，随着ChatGPT的发布，掀起了一股生成式AI（AIGC）的热潮。从今年开始，国内各家企业也纷纷发布了自家的大模型产品，5月科技部下属的中国科学技术信息研究所发布了《中国人工智能大模型地图研究报告》。报告显示，截至5月28日，国内10亿级参数规模以上基础大模型至少已发布79个。衡量大模型产品能力的一个很重要的指标就是参数量，从10亿级、百亿级到现在的千亿级。参数量的快速增长，对支撑AI训练的基础设施，如计算、网络、存储等也提出了更高的要求。存储作为IT基础设施的重要组成部分，在扩展性、高性能和多协议接口等方面，也需要与时俱进。腾讯公司推出的TStor存储一体机正是这样一款存储产品，本文将基于大模型场景对存储的挑战，介绍TStor在该场景的优势，以及在某大模型产品中的业务实践，供广大希望自建大模型应用的企业参考。
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
如今，数据价值释放迎来了最好的时代。去年，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（以下简称《意见》）首次将数据写入到生产要素，并鼓励发挥“数据”这一新型要素对其他要素效率的倍增作用，培育发展数据要素市场。
近日，Gartner发布了2019年全球分布式文件存储关键能力报告（Critical Capabilities for Distributed File Systems），Dell EMC、IBM、浪潮、华为、Qumulo、Pure Storage、Red Hat共7家全球主流厂商入围测评。
最近有不少质疑大数据的声音，这些质疑有一定的道理，但结论有些以偏概全，应该具体问题具体分析。对大数据的疑问和抗拒往往是因为对其不了解，需要真正了解之后才能得出比较客观的结论。 大数据是一个比较宽泛的概念，它包含大数据存储和大数据计算，其中大数据计算可大致分为计算逻辑相对简单的大数据统计，以及计算逻辑相对复杂的大数据预测。下面分别就以上三个领域简要分析一下：第一，大数据存储解决了大数据技术中的首要问题，即海量数据首先要能保存下来，才能有后续的处理。因此大数据存储的重要性是毫无疑问的。第二，大数据统计是对海量
随着文件数据的越来越多，传统的文件存储方式通过tomcat或nginx虚拟化的静态资源文件在单一的服务器节点内已经无法满足系统需求，也不利于文件的管理和维护，这就需要一个系统来管理多台计算机节点上的文件数据，这就是分布式文件系统。
10.5.3 对象接口 对象存储系统（Object-BasedStorage System）是综合了NAS和SAN的优点，同时具有SAN的高速直接访问和NAS的数据共享等优势，提供了高可用性、跨平台性及安全性的数据共享的存储体系结构。 Object是对象存储的基本单元。每个Object都是数据和数据属性集的综合体。数据属性可以根据应用的需求进行设置，包括数据分布、服务质量等。在传统的存储中，块设备要记录每个存储数据块在设备上的位置。Object维护自己的属性，从而简化了存储系统的管理任务，增加了灵活性。O
云存储是云计算中有关数据存储、归档、备份的一部分。 存储技术从磁带发展到磁盘、再从磁盘发展到阵列、从阵列发展到网络存储。随着集群技术、网格技术、分布式存储技术、虚拟化存储技术的发展，进入了云存储的时代。以网盘为代表就是云存储的一种表现形式，实现用户文件数据存储至网络，达到存储、备份、使用、共享和保护的目的。
现有的存储系统经过长期发展，种类及其繁多，架构也各不相同，仅靠一文不可能讲得完全详尽。笔者试图在各个存储系统中，按照从底层到上层的思路，抽象出某些共性，也就是：物理层、协议层、架构层、连接层四个层次。这种层次划分不一定对所有存储系统通用，但可以帮助初学者对市面上主流的存储技术架构建立一个大体的认识，接下来我们由下往上详细分析。
近年来，互联网、IT技术正在带动整个汽车产业迎来深刻变革。在此之前，信息技术帮助汽车行业完成了设计、供应链、营销等体系的数字化和互联网化。在传统汽车厂商进行数字化转型的同时，新能源汽车、车联网、自动驾驶等新技术兴起，特斯拉、蔚来、理想、小鹏等新厂商涌入汽车制造行业，汽车行业竞争愈发激烈，十年内实现全自动或“无人驾驶”汽车，成为了传统汽车制造商、新兴汽车制造商、专业自动驾驶解决方案供应商共同争夺的新的技术制高点。
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。
近日，腾讯云存储解决方案总监温涛受邀在2024数据基础设施技术峰会-“智算中心技术创新论坛”分享了腾讯云的数据智能生态创新之路，剖析腾讯云数据湖在赋能AIGC多模态大模型方面的应用实践。
大模型作为人工智能领域的重要发展趋势，正在逐渐改变人们的生活和工作方式。随着近年来大模型领域技术的突破，各类语言模型、图像模型、视频模型快速演进，国内外市场也不断涌现出优秀的大模型研究及商业化平台，预期通过对模型效果的持续优化和产品方案层面的持续包装，共同推动推动国内各行各业的产业升级。
来源 | 经授权转载自 百度智能云技术站 公众号 AI 应用对存储系统的挑战是全面的，从离应用最近的数据计算如何加速，到离应用最远的数据存储如何管理，到数据存储和数据计算之间如何高效流通，再到不同应用之间的资源调度如何协调 …… 这其中每一个环节的低效，都有可能拖累最终的 AI 任务的最终完成时间，让 AI 应用在一直等待数据，多个 AI 应用之间无法高效并发。 本次分享，将以存储系统为视角，对 AI 应用加速中的全部流程进行展开，分析其中关键节点和讲解相应技术，并分享百度智能云在 AI IaaS 建设
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。 预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解
黄宇，来自TEG计费平台部，在鹅厂长期从事虚拟支付、多终端支付、账户存储、风控、结算等领域的工作，带领团队负责腾讯千亿级计费大盘的整体运营和质量，目前主要专注于运营自动化、私有云运维、智能监控等相关建设。
原作者 Gil Press 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 随着大数据近年来的迅速发展，大数据分析已渗透到各行各业。当中哪些技术最具市场需求，最有发展潜力？根据 Forrester 公司发布的指数，这里列举出当今十大热门大数据技术。 1. 预测分析 指的是利用软件和硬件解决方案，使公司能够通过分析大数据源来收集、评估数据，同时优化、部署预测模型，从而提高业务水平或降低风险。 2. NoSQL 数据库 Key-value 型（ Redis ）数据库、文档型（Mo
随着大数据分析市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热门的十个大数据技术。 1、预测分析 预测分析是一种统计或数据挖掘解决方
NAS、SAN、DAS是常见三种存储方式，乍一看就像是英文字母的排列组合，但实际上大有不同。这就好比一个女孩子让你修电脑，但是她们的初衷不同，实现的方法也不同，最后的结果自然也会大相径庭。比如，有的男生修完电脑后，可能会收获一个女朋友。当然，也有可能她真的只是找你修电脑。 通过这个例子，我们来看NAS、SAN和DAS似乎是同一个原理。NAS、SAN和DAS的目的是一样的：存储。但其初衷、过程和结果是不同的。
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。
＂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！ 前 言 2015年5月1号，来自QQ相册和微信相册的当天统计，分别上传照片7亿张和5亿张。如此海量的规模需要多大的存储
几乎每一个行业都在讨论大模型，每一个行业巨头都在训练大模型，人工智能已然进入了大模型主导的时代。
|导语 随着企业大数据规模和应用的增长和发展，计算与存储分离的架构渐渐成为主流，它解决了计算量和存储量不匹配问题， 实现了算力的按需使用，但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作，探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本，大幅优化网络带宽，带宽削峰20%-50%，节省总带宽10%-50%，同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%，下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2015中国大数据技术大会第二天的大数据基础设施分论坛中，来自阿里云、Hulu、北京忆恒创源、阿里巴巴、企事录以及中科院计算所的技术专家分享了大数据基础
随着信息化进程的深入和互联网的迅速发展，人们的工作、学习和生活方式正在发生巨大变化，效率大为提高，信息资源得到最大程度的共享。紧随信息化发展而来的网络安全问题日渐凸出，如果不能很好地解决这个问题，必将阻碍信息化发展的进程。由此可见，信息安全在社会生活的各个方面已受到更为广泛的关注，其重要性也日益明显。
大数据已经融入到各行各业，哪些大数据技术是最受欢迎？哪些大数据技术潜力巨大？请听大讲台老师对10个最热门的大数据技术的介绍。
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随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。 预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解决
目前可用于文件存储的网络服务选择也有不少，好比阿里云OSS、七牛云、腾讯云等等，可是收费都有点小贵。为了帮公司节约成本，以前一直是使用FastDFS作为文件服务器，准确地说是图片服务器。直到我发现了MinIO，我决定放弃FastDFS。
**分布式存储：**通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。
导语 | 随着企业大数据规模和应用的增长和发展，计算与存储分离的架构渐渐成为主流，它解决了计算量和存储量不匹配问题， 实现了算力的按需使用，但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作，探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本，大幅优化网络带宽，带宽削峰20%-50%，节省总带宽10%-50%，同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%，下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计
现在，对于那些创建或消费数据的公司来说，处理数量巨大的生成数据是个非常大的挑战。而对于那些解决存储相关问题的科技公司来说，也是一个挑战。
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。
小红书是一个社区属性为主的产品，它涵盖了各个领域的生活社区，并存储海量的社交网络关系。
工业互联网是国家推动制造业转型升级的抓手，是“十四五”规划数字经济重点产业之一。各级政府积极通过政策引导、资金支持、试点示范等方式加快工业互联网培育，工业互联网产业经济规模快速增长，它既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施，也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式，同时也是一种新业态、新产业，将重塑企业形态、供应链和产业链。
1 概述、虚拟化技术 【PConline 杂谈】云计算技术说新其实也不新了，伴随着近几年云计算技术的不断成熟和快速发展，已经在很多行业当中都能够看到云计算带来的改变。熟悉云计算的朋友们可能都不会陌生云
HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、稀疏的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
自动驾驶是最近几年的热门领域，专注于自动驾驶技术的创业公司、新造车企业、传统车厂都在这个领域投入了大量的资源，推动着 L4、L5 级别自动驾驶体验能尽早进入我们的日常生活。
2021年7月4日，工业和信息化部印发了《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》（以下简称《计划》），计划用3年时间，基本形成布局合理、技术先进、绿色低碳、安全可靠的新型数据中心发展格局。 新存储、新网络、新计算、新能源作为新型数据中心的四大件，存储承载数据，网络传输数据，计算处理数据，能源低碳保障数据中心运行。笔者认为，除了网络快速发展、算力突飞猛进这些显性建设，存储将成为“新型数据中心”目标得以实现的突破重点。 从新型数据中心IT架构认识存储 存储 ≠ 硬盘。数据中心的存储承载的是千行
在数字化时代，数据已经成为各行各业的核心资产，需要以一种高效、可扩展和高可靠性的方式进行存储和管理。对象存储是一种以对象为中心的存储方式，将数据存储为对象而不是文件，它具有高度可靠性、高扩展性和高性能等优点。
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