2022年,搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目,其中大数据业务整体都迁移了腾讯云,上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果,达到了预期的降本增效目标。
很早之前,我就想入手 NAS 了。当时手中已有三块笨重的移动硬盘,里面系统地存放着各类编号目录,依次存储着各种高清电影、电视剧、纪录片、公开课、无损音乐、全套漫画、课件PPT、系统iso镜像、单机游戏等等文件。我给它们起名叫「移動式電磁信息交互矩陣」,编号I(已坏)、II、III、IV。根目录还特意放了「文件索引列表.txt」、「失主联系.txt」、「磁盘保养.txt」。它们就是我的个人数据中心。
机房UPS是指专门为机房等大型计算机设施设计的不间断电源。它通常由高性能的电池组、充电器、逆变器、静态开关、监控系统和管理软件等组成,能够为计算机设备提供稳定、可靠的电源保障。
在数字化转型浪潮中,如何存储和利用好数据,是企业面临的首要问题。相比于传统互联网全面拥抱云,产业互联网在数字化转型过程中,通常第一步是利用云存储来归档数据。
企业降本增效是越来越热门的话题,除去较为粗暴的“毕业”之外,企业还可以在许多地方下功夫,例如降低大数据成本、营销成本、运营成本等等。在 ArchSummit 全球架构师峰会深圳站上,我们邀请了货拉拉大数据架构负责人王海华,他为我们分享了《货拉拉基于混合云的大数据成本管控体系建设实践》,本文为其演讲整理,期待你可以有所收获。 大家好,我是王海华,货拉拉基础架构负责人,我将从以下几方面展开分享。首先是背景与挑战;其次是大数据成本管理体系;接着是存储成本优化和计算成本优化技术细节;最后是总结与展望。 背景与挑
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。
云服务器、云数据库特惠,服务更稳,速度更快,价格更优 前往地址> 云服务器年付3折起 所有机型免费分配公网IP,50G高性能云硬盘(系统盘) 。 英特尔Ⓡ至强处理器 CPU负载无限制,利用率最高为100% 搭配网络增强,包转发能力最高可达30w 个人建站,轻量APP,企业用户等各应用场景均可适用 云数据库年付3折起 MySQL高可用版 提供备份,恢复,监控,数据迁移等产品功能 双机热备,自动容灾 采用高性能SSD硬盘 按需使用,弹性扩展 Redis 提供备份,恢复,监控,按需升级等产品功能 适用所用高
随着计算力的不断提升和智能算法的快速演进,以及云计算、物联网和人工智能与传统产业更加密集的渗透,如今的世界正在加速进入一个全新的数据时代。
对于企业来说,数据保护是将大量数据存储在云端的关键原因。最终所有数据都需要备份和归档,很多IT组织将云计算视为本地存储的最具成本效益的替代方案。 这一策略的最大问题是,本地存储的大部分数据都在与云服务
业务背景 作业帮成立于2015年,一直致力于用科技手段助力教育普惠,运用人工智能、大数据等前沿技术,为学生、老师、家长提供更高效的学习、教育解决方案,智能硬件产品等。作为大数据中台架构团队,我们一直探索利用有限的资源,较低的开发维护成本、高时效的数据更新和查询,为业务团队提供基础支持。 问题&痛点 ODS层数据就绪时间晚,DWS/ADS等上层数据和业务报表构建时间少。 作业帮ODS层表大概有几千张,TP90就绪时间大概在4点30左右,不同业务团队因工作时间不同,看数时间会有些差异,总体上来说基本都要求数
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
全球分布式云大会是分布式云技术和商业交流的旗舰级平台,2023全球分布式云大会·北京站将于6月28日-29日正式召开,本次大会以“云智筑基”为主题,探究人工智能(AI)在大模型全新的发展风口,构建新型泛在算力网络的趋势,如何利用分布式云、分布式数据库、分布式存储、边缘云等构建新型算力网络,打造更强大的数字经济价值引擎。
摘要总结:近日,数据中心联盟组织的第五批大数据产品评测结果出炉,腾讯云大数据平台在多项评测中表现优异,获得多个奖项。腾讯云大数据资深架构师于涛在演讲中介绍了腾讯云大数据产品能力,并分享了腾讯云在大数据领域的实践经验和技术积累。
字节跳动早期为了快速支持业务,对于电商流量数据采用Lambda的设计架构,由于当前电商流量数据随着建设的深入和精细化的运营,设计架构的弊端也愈发凸显。
现在业务系统设计中,存储设计扮演着至关重要的角色。随着数据量的爆炸性增长和业务需求的不断变化,如何高效、安全地存储和管理数据成为了每个业务系统设计必须面对的挑战。
一、iOS数据持久化方式 (1)XML属性列表(plist)归档 (2)Preference(偏好设置),本质还是通过“plist”来存储数据, 但是使用更简单(无需关注文件、文件夹路径和名称) (3)NSKeyedArchiver归档(NSCoding),可以把任何对象, 直接保存为文件的方式。 (4)SQLite3,当非常大量的数据存储时使用 (5)Core Data,就是对SQLite的封装 关于bundle路径和sandbox沙河路径: (1)bundle路径:应用程序 (APP) 在手
移动端重点是移动端,支持IOS/Android系统,包括IM App,嵌入消息功能的瓜子App,未来还可能接入客服系统。
快手的传统离线链路和很多公司是一致的,基于 Hive做离线分层数仓的建设。在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。这个链路有以下四个痛点:
有赞搜索中台作为有赞企业级搜索能力复用平台,在解决各个业务域搜索问题时是如何探索与实践的,这个过程中有哪些心得,本文与大家一起分享探讨下。
《一个海量在线用户即时通讯系统(IM)的完整设计》(以下称《完整设计》)这篇文章发出来之后有不少读者咨询问题,提出意见或建议。主要集中在模块拆分、协议、存储等方面。针对这些问题做个简单说明。
当Oracle写数据文件遇到错误时,该如何应对呢?是离线文件还是崩溃实例?这个简单问题的技术变化跨度超过了20年。 自Oracle 11.2.0.2版本开始,一个新的隐含参数 - _datafile_write_errors_crash_instance 被引入到数据库中,通过这个参数名就可以了解到其含义:当发生数据文件写错误时,Crash数据库实例。 为什么要引入这个参数呢?这个参数后台解决的是什么问题呢?我在《数据安全警示录》一书上曾经写过多个案例,在归档模式下当发生文件(非SYSTEM文件)写错误
时光如白驹过隙,坐在时代的列车里,我们一路向前;近三十年来,无数事物在车窗前掠影而过,一度流行,又一度黯淡。磁带,就是一个时代的符号。彼时,磁带因其低廉、可靠及易用等特性,一度成为音乐最主流的载体,将流行音乐传遍大街小巷。后来,随着 CD 和 MP3走进大众视野,磁带逐步退出历史舞台。如今,磁带作为音乐载体早被时代淘汰.....但磁带作为存储载体,近几十年却从未过时:在冷数据场景,磁带存储凭借其极低的成本和极长的寿命,在企业存储市场始终占有一席之地。今天的故事就此展开,来聊聊腾讯的深度归档存储与磁带的那些事。欢迎阅读~
多云是指企业使用两个或更多的公有云 IaaS 供应商。广义来看,混合云也在其范畴。多云架构有如下优势:
IMAP全称是Internet Message Access Protoco,这是一种邮件协议,允许邮件客户端如QQ邮箱、163邮箱、腾讯企业邮通过IMAP协议从邮件服务器上获取邮件信息。
二级存储旨在通过更经济、更安全的存储介质长期保留相对不关键和不活跃的数据,这些数据不需要像主存储中的数据那样频繁访问。
国内的疫情逐渐散去,复工复产成了大家的新焦点。以新基建为代表的新一轮建设高潮也徐徐拉开大幕,在如此背景之下我们的入门级存储也悄然迎来了2大新机遇, “消费升级”和 “高大智”(高性能计算、大数据和人工智能)的普及,接下来我们就分两期和各位看官细细道来。
随着企业数据越来越大,企业意识到数据是一种无形的资产,通过对企业各业务线产生的海量数据进行合理管理和有效应用,能盘活并充分释放数据的巨大价值。如果不能对海量数据进行有效管理和应用,企业堆积如山的数据给企业带来的是高昂的成本,数据就用不起来,也用不好。
微信用于个人社交,产品设计上,在线状态,强制已读回执都有可能暴露个人隐私,故微信并无相关功能。
数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面: 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据生命周期管理方面。
企业数字化转型过程中,数据价值被显著放大,大数据应用成为不少企业探索的重点。 从技术上看,大数据业务由于数据体量大,且数据量很多时候呈急速膨胀状态;在进行大数据计算分析时,对资源的需求呈现浪涌式特征,又偶有突发性,因此通过上云充分发挥资源按需使用按需付费的优势,成为了不少企业在探索大数据应用时的常见模式。 这其中,企业在综合考量数据安全性、可扩展、可管理和成本效益等因素后,混合云部署的方式就成为了企业的主流选择。 近日,腾讯云存储高级产品经理贺永红在混合云主题论坛上发表演讲,详解了大数据应用上云的新
Western Digital 与 ATTO Technology 的长期合作基于对当今复杂企业环境的存储和数据基础设施需求的共同洞察。我们正在共同为用户准备迎接下一波性能挑战。
“HTAP”作为数据库领域的当红炸子鸡,其热捧度逐年递增。特别是在随着国产化数据库浪潮逐渐替代原有数据库架构的进程中,业务系统中各类的复杂数据查询与在线交易交织的场景需求日益增多,使得业务对数据库HTAP的能力要求逐渐严格起来。
在上两篇评测中对于 Newifi 的基础功能进行了详细的评测,而在第三篇评测中将着重介绍 Newifi 的扩展功能。
纪成,携程数据开发总监,负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
想要量身定制一款专属你的衣橱?想要亲自设计颜色和布局?内部的隔板、抽屉、网篮要什么尺寸?挂衣杆和裤架也不能少?甚至……你还想同时对比多个类似的衣橱?
oracle各个版本间的主要技术更新 oracle 8 增加数据库创建和存储对象 oracle 8i 整体性能提升 oracle9i 实施应用集群 oracle 10g 支持网格计算 oracle 11g 自我调整 自我管理 oracle后缀中的字母含义: i : 包含internet部署的新功能 g: 专注于新兴的网格计算模型 c: 云服务 cloud oracle中数据库与实例的概念 数据库:信息的物理存储。数据库是物理的,由存储在磁盘中的文件组成 实例:服务器上运行的软件,提供了对数据库的信息的访问
小红书使用 TiDB 历史可以追溯到 2017 年甚至更早,那时在物流、仓库等对新技术比较感兴趣的场景下应用,在 2018 年 5 月之后,我们就开始逐步铺开,延展到其他适合 TiDB 的场景中去。截止目前,小红书使用的 TiDB 节点数在 200+ 个,未来也有更大扩展空间。
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我们平时在使用即时通讯应用时候,每当发出一条聊天消息,都希望对方尽快看到,并尽快回复,但对方到底有没有真的看到?我却并不知道。
据报道,Cryptolocker劫持软件已经感染约25万台PC。Cryptolocker这款劫持软件恶意加密用户数据,然后索要一定的费用,否则一定时间过后用户的数据将永远损毁无法恢复。美国和英国受影响最严重。网络罪犯现在开始针对家庭互联网用户,最初这种软件只针对专业人士。 劫持软件从1989年就已经存在。但是这个最新的恶意软件影响广泛是因为它是文件无法访问的特殊方式。“这款软件没有像许多其他恶意软件一样使用自定义的加密方式,Cryptolocker使用微软强大的第三方认证C
站在洞窟外,举起手机,AR(增强现实)技术将能让我们看到一番新的景象。为了营造这一切,人类在莫高窟已经努力了上千年,直到今天。
最近腾讯云轻量应用服务器新上线了首尔地区,作为轻量应用服务器的资深用户,我马上买了一台体验一下。
来源|腾讯SaaS加速器一期项目-法大大&二期项目-有赞 ---- 电商发展如火如荼的同时,纠纷维权数量也在节节攀升。当发生商品纠纷时,商家和用户往往因缺乏有效依据,使得维权难度加大。今年1月,商务部办公厅发布《关于推动电子商务企业绿色发展工作的通知》,提出:在常态化疫情防控下,鼓励电商企业继续采用远程办公、视频会议、网上签约等低碳运营方式,提高线上线下协同工作效率。大力推广电子发票、电子合同,推动电商企业实行电子发票报销入账归档全流程电子化管理。 近日,为了营造安全合规的交易环境,保障商家和用户的
数据量的增长其实一直是随着互联网的发展呈现爆发式增长的,因为各种各样的数据都在不断的被原样或者是经过少量的更改和增补后拷贝到互联网的各个角落。为了适应互联网数据的海量增长,在后端和架构意义上而言,数据库的发展也大致经历了「单库单表 -> 主从读写分离 -> 分表分库 -> NoSQL -> NewSQL」这样的过程。
今天在微信群里大家在讨论一个数据处理的解决方案,各路高手齐上阵,大家从不同的角度都提了一些建议和解决方案,这种讨论蛮有意思。
近日,工信部指导下的数据中心联盟公布第五批大数据产品评测结果,通过评测的产品包括16家大数据供应商的17款大数据产品,覆盖一线云厂商和传统大数据平台供应商。腾讯云大数据平台在SQL、NoSQL和机器学习三方面取得优异成绩,其中NoSQL测试成绩在17款产品中排名第2名。腾讯云大数据平台源自亿万级数据资产,在数据接入、数据处理、数据存储、数据分析等方面积累了丰富的实战经验。
磁带首次用于数据存储是在1951年。从90年代IT技术开始普及,出现了更多的磁带技术。但是到2000年,很多磁带技术逐步地淡出市场,LTO成为磁带存储行业的主流,并占据了99%以上的市场。
目前,在很多OLTP场景中,MySQL数据库都有着广泛的应用,也有很多不同的使用方式。从数据库的业务需求、架构设计、运营维护、再到扩容迁移,不同的MySQL架构有不同的特点,适应一定的业务场景,或者解决一定的业务问题。
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