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主流大数据系统在后台的层次角色及数据流向

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

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NFT盲盒商城游戏系统开发技术

盲盒是一个你看不到里面是什么的盒子。现实中的盲盒大多是周边、手工、日用品、电子产品等等。正如玩家所说,你永远猜不到盒子里面是什么。这就是盲盒的魅力。迎合大众心理,追求未知刺激。现在盲盒也开始往线上走,再次掀起一波。以NFT项目和盲盒的结合为例。盲箱和挖掘的结合,保证了项目的稳定发展和社区的持续活力。该项目通过移动性、生产池和NFT的独特性,将DeFi生态系统与盲盒游戏模式结合起来。NFBlind Box商城游戏开发询价A彭:132..伟4z77典z558,功能:盲盒游戏开发最大的特点就是写在智能合约上,保证公开透明。一旦盲框满足相应的抽奖条件,立即点击抽奖,抽奖结果已经生成,不可编辑。由于智能合同本身及其执行过程是可观察的,支持监督和可信度,参与智能合同的各方都确信合同是以100%中立和无偏见的方式执行的,不会有欺诈、操纵或未经授权修改的风险。如何玩盲盒游戏:而且盲盒的玩法也很简单。用户点击“盲盒”页面可以找到三种盲盒,选择一种盲盒,选择要购买的数量,点击立即购买。用户需要保证账户里有足够的资金进行抢购;单个账户最多可以购买和开通5个盲盒;您可以通过我的盲盒查看成功抢购的订单。盲盒游戏示例:盲盒有三种类型:标准盲盒、普通盲盒和豪华盲盒:另外,盲盒每3天奖一次,20: 30开奖。三种盲箱错开,每天只发一个奖。盲盒也可以是一个项目的营销模式。盲盒里的惊喜可以吸引用户回购,或者分享给别人吸引更多新用户。比如在NFT游戏中开一些卡,收集卡可以有不同的技能等等。区块链手机内置的NFT商城,可以突破数字交易和实体交易的界限。用户可以自由上架NFT产品,还可以在NFT商城上的主题商城中放置版权相机和创意内容,大大降低了创作者和收藏者进入NFT世界买卖商品的门槛。它与其他NFT交易平台(OpenSea、NiftyGateway、SuperRare、KnownOrigin)的区别是什么...)就是它的去中心化。它将治理权下放给了XVB生态社区,用户可以利用完成任务后获得的积分在XVB生态社区中自由交易和交换商品。任何人都可以在NFT商城创建自己的商店,并出售NFT产品。除了虚拟NFT产品,还支持实体产品映射和链接,全程可溯源,相当于一个具有区块链属性的网店商城。NFT商场是独一无二的。综上所述,它有以下优点:永久NFT商城保证创作者和持有者永久拥有NFT商品数据的所有权,在任何交易平台上发现的任何信息都会显示为持有者所有。独特性NFT商城为创作者提供了一种标记数字资产所有权的方式,让每一件NFT作品都可以包含一个唯一的、可追溯的“识别信息”,从而让可复制性变得无关紧要,可以让更多的数字内容创作者放心创作。移动互操作性NFT是一个可以在多个生态系统中轻松流通的标准,即如果你为你的工作投了NFT,你可以在所有相关平台上找到你的NFT资产,你可以在所有NFT交易市场同时交易和出售它们。诚实利用区块链的技术基础可以保证NFT的所有权不会被破坏。同时,NFT的每一笔交易和转账记录都是完全透明的,可以追溯。NFT天生具有防止伪造的特性。此外,值得一提的是,NFT商城的数据存储采用了永琪自主研发的ISS无限空间存储技术。与市面上哈希值在线存储不同,NFT产品对应的相关图片、视频等文件仍然采用离线存储的方式。ISS无限空间系统是专门为XVB存储服务器设计的双层存储解决方案,即主网XVB存储服务器存储哈希值,二层存储网络ISS系统存储原始数据。

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存储知识:数据一致性、分级存储、分层存储与信息生命周期管理

一、概述 数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作,实际发出了五个写操作,当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后,系统突然故障,导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后,数据库程序重新从磁盘中读出数据时,就会发现数据再逻辑上存在问题,数据不可用。 二、Cache引起的数据一致性问题 引起数据一致性问题的一个主要原因是位于数据I/O路径上的各种Cache或Buffer(包括数据库Cache、文件系统Cache、存储控制器 Cache、磁盘Cache等)。由于不同系统模块处理数据IO的速度是存在差异的,所以就需要添加Cache来缓存IO操作,适配不同模块的处理速度。这些Cache在提高系统处理性能的同时,也可能会“滞留”IO操作,带来一些负面影响。如果在系统发生故障时,仍有部分IO“滞留”在IO操作中,真正写到磁盘中的数据就会少于应用程序实际写出的数据,造成数据的不一致。当系统恢复时,直接从硬盘中读出的数据可能存在逻辑错误,导致应用无法启动。尽管一些数据库系统(如Oracle、DB2)可以根据redo日志重新生成数据,修复逻辑错误,但这个过程是非常耗时的,而且也不一定每次都能成功。对于一些功能相对较弱的数据库(如SQL Server),这个问题就更加严重了。 解决此类文件的方法有两个,关闭Cache或创建快照(Snapshot)。尽管关闭Cache会导致系统处理性能的下降,但在有些应用中,这却是唯一的选择。比如一些高等级的容灾方案中(RPO为0),都是利用同步镜像技术在生产中心和灾备中心之间实时同步复制数据。由于数据是实时复制的,所以就必须要关闭Cache。 快照的目的是为数据卷创建一个在特定时间点的状态视图,通过这个视图只可以看到数据卷在创建时刻的数据,在此时间点之后源数据卷的更新(有新的数据写入),不会反映在快照视图中。利用这个快照视图,就可以做数据的备份或复制。那么快照视图的数据一致性是如何保证的呢?这涉及到多个实体(存储控制器和安装在主机上的快照代理)和一系列的动作。典型的操作流程是:存储控制器要为某个数据卷创建快照时,通知快照代理;快照代理收到通知后,通知应用程序暂停IO操作(进入 backup模式),并flush数据库和文件系统中的Cache,之后给存储控制器返回消息,指示已可以创建快照;存储控制器收到快照代理返回的指示消息后,立即创建快照视图,并通知快照代理快照创建完毕;快照代理通知应用程序正常运行。由于应用程序暂停了IO操作,并且flush了主机中的 Cache,所以也就保证了数据的一致性。 创建快照是对应用性能是有一定的影响的(以Oracle数据库为例,进入Backup模式大约需要2分钟,退出Backup模式需要1分钟,再加上通信所需时间,一次快照需要约4分钟的时间),所以快照的创建不能太频繁。 三、时间不同步引起的数据一致性问题 引起数据不一致性的另外一个主要原因是对相关联的多个数据卷进行操作(如备份、复制)时,在时间上不同步。比如一个Oracle数据库的数据库文件、 Redo日志文件、归档日志文件分别存储在不同的卷上,如果在备份或复制的时候未考虑几个卷之间的关联,分别对一个个卷进行操作,那么备份或复制生成的卷就一定存在数据不一致问题。 此类问题的解决方法就是建立“卷组(Volume Group)”,把多个关联数据卷组成一个组,在创建快照时同时为组内多个卷建立快照,保证这些快照在时间上的同步。之后再利用卷的快照视图进行复制或备份等操作,由此产生的数据副本就严格保证了数据的一致性。 四、文件共享中的数据一致性问题 通常所采用的双机或集群方式实现同构和异构服务器、工作站与存储设备间的数据共享,主要应用在非线性编辑等需要多台主机同时对一个磁盘分区进行读写。

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领券