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Basho融资2500万美元,NoSQL数据库成投资新宠或逆袭

Tier 3现在已经被CenturyLink收购并且在CenturyLink战略中发挥重要作用。 该公司还推出Riak Cloud Storage(CS)1.5版本——一个构建在Riak之的开源的分布式对象存储。NoSQL人气正在迅速升。 根据Forester预计,NoSQL企业采用度现在大概为20%,到2017年将翻一番。“现在越来越多的人希望通过NoSQL数据库解决大数据相关的挑战和机遇,”Wray通过电子邮件告诉我们。 “NoSQL技术正在趋于成熟,目前全局可伸缩、高可用,并与传统的RDBMS解决方案相比拥有更低的性比”。 -25m)(编译魏伟 审校曙光)

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大数据到底是什么

我记得当华为准备进军计算市场的时候,2015年的宣传里面是没有大数据的,只有计算,所谓大数据相关的服务只是作为计算的各种服务之一来提供的。 那么不管技术实现是什么,本质来说那还是个SQL。至于SQL能干吗,不需要叫的多高大,大家都明白。我们有了NoSQL,最开始是Key-Value Store。 NoSQL很快就变成了杂种。各种各样的db,没有实现SQL的,都说自己是NoSQL。因为大家都知道沾这个名字的光可以更有效的传播自己,来更快。 至于人傻多的所谓500强国企,个Oracle或者SQL Server又或者Hana也挺好的。虽然人傻多,贵是贵了点,其实真的没啥差别。 Google最近把Spanner开出来作为大杀器来作为服务的一部分,而且格贼贵,我想多半也是想借助NewSQL这个名头来多捞点

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    后IOE时代 Oracle将何去何从?

    从Oracle数据库来说,在后IOE时代,用户可以不必在Oracle数据库做它并不擅长的场景,适合NoSQL的,就让NoSQL去发挥,适合NewSQL的,就让NewSQL去表演,而Oracle只要专注于其最擅长的 从战略布局来看,自2014年,Oracle已经全面在展开所有应用和数据库的布局,在商用数据库领域,Oracle在仍然是当之无愧的王者,接下来要看的是,Oracle如何通过的定策略和自己原有的产品定博弈和平衡 iPhone的口碑都是 android 厂商宣传出来的,每个屌丝都想有后买iPhone。如果说Oracle的产品真的贵,那么其最强大的杀手锏当然是降,或者变相的降低格。 在这几年,Oracle在其拳头产品Exadata遵循了加量不加的原则,其产品性能已经翻了几番,然而格却呈现下降的趋势,从实际成本,这是数倍让利给用户。 Oracle一体机在全球出货量超过1万台之后,其产品工程和服务能力,应该已经具备了无以伦比的整体优势。而在,Oracle也一定可以通过灵活的定策略来保有那些对Oracle心存好感的用户。

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    【创业】大数据创业的五点须知

    Harris的观点可以归纳为五点,IT经理网摘译整理如下:1.基础设施非常难不仅开发基础设施技术产品很难,销售起来也很难,具体到大数据基础设施工具如hadoop、NoSQL数据库和流处理系统则更是难加难 因为这些大数据应用的值对于客户来说更为直观,距离业务也更近,进入企业IT系统的摩擦也更小。2.计算是朋友无论你是销售大数据基础设施还是应用,计算都是更有效的业务载体。 选择计算不仅仅是在端托管,更重要的是通过计算向客户提供服务。你将拥有更多控制权,同时在有限的资源优化运行也会让你对产品的理解更加透彻。 不要空谈大数据大数据的值和架构,站在听众的立场说说具体能做哪些分析,如何做。 只有更多的用户和开发者对你产生兴趣了,在你的产品花时间和精力了,才有可能最终掏。不计其数的创业公司都将代码开源了,但那些真正能推动项目并建设社区的公司才能脱颖而出。

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    大数据创业,数据哪里来?需要跨过几道坎?

    这一点和移动互联网不太一样,你做一个APP,用电脑搞开发,服务器用服务器就行,按需购买。但是大数据不行,你没法把自家的数据存储在别人的服务器,一方面是安全因素,另外一方面也有产权因素。 也就是说,技术很牛的大数据人才,他的选择面很宽,要么早就进入BAT企业,要么也是在不错的企业拿着高薪,你要挖这样的人才,除了,股票、期权、福利等等,都是必须付出的代。 门槛五:其实我不想写,但是又必须写。大数据行业创业不缺资本,只要你创业项目的商业模式没问题,并且技术能力强,且团队靠谱,无论在中国还是在美国,融个A轮还是没有问题的,资本关注度很热。 门槛六:商业模式中国互联网最赚的行业是什么?我认为是电子商务和网络游戏。电子商务和网络游戏也是互联网变现最快的行业。而大数据,它的变现能力不如网络游戏和电子商务那般简单直接。 在我拜访过的很多企业中,他们手里有、有数据、有人才也有技术,但是他们不知道自己手里的数据可以拿来做什么。 也就是说,大数据目前没有最明朗最直接的商业模式。大数据只有和业务场景结合,才能产生值。

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    数据服务蜂拥而至...好难选呀

    (译者补充:随着每个提供商都提供了数十种数据服务,为您的需求选择合适的数据服务比以往任何时候都更重要,更不用说为了省了。这文章就是教你如何选择适合自己的服务。) 传统的数据管理没有提供大数据或NoSQL中的可扩展性,但现在事情变得简单了。你可以从所选择的供应商购买存储,在面添加数据库,并把你所有的工作负载放到面。 像亚马逊和谷歌这样的公司纷纷涌入,出售有针对性的服务 ,从而以大量资金掠夺,利润更高,而且往往采用很坑的定方案。 当所有NoSQL解决方案都可以放入一个主流服务器节点 ,公司将每年支付172,000美元(三年将超过50万美元,三年是服务器的平均寿命)。想象一下,用这些费用公司可以购买多少台本地服务器。 如果还是太慢,多交点呀!关于AWS等提供商的有趣之处在于,他们总是找到为同样的服务收费更多的方法。

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    Amazon DynamoDB

    DynamoDB 是一个性能好、可靠高且具有可扩展性的NoSQL数据库服务,DynamoDB集15年分布式非关系性数据库开发之精粹,又通过内部使用考验,是AWS团队精心打造的产品。 DynamoDB 是一个共享型的数据库服务共享型的数据库服务,是指一台机器的CPU、内存及磁盘资源会给多用户使用。 如果用户的读写请求量变大,就得提高读写请求的带宽限,付更多的,DynamoDB同时会根据用户购买的带宽将数据分散到更多的机器。 )5) 完全分布式,无中心化架构(一个表的数据可以分布到几百台机器)6) Schema free(NoSQL,Schema必须free)7) 和Amazon Elastic MapReduce深度整合 (在EMR可以调用DynamoDB的数据进行MapReduce,并将计算结果保存到S3,同时也可以用EMR对DynamoDB做备份)8) 容灾(容错、完善的监控、安全、物美廉、管理方便,这些都是服务应该做到的

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    运维是持久战

    运维需要具备的能力产品研发能力 由于计算产品所面对的数据量、计算量极其庞大,需要能快速迭代、收敛问题。 更理想的情况是,运维人员不仅对开发流程有深刻的了解,并且在需要的时候,自己也能阵改进代码。尤其对于快速迭代的互联网企业,部署应用的人必须能够与产品技术团队紧密配合。 知识面广泛 我的业务是否需要用NoSQL? Cassandra 和MongoDB 哪个更适合我? HDFS、S3对象存储、数据库,各有什么特点? CDN 服务选哪家? 尤其在可以选择的选项越来越多的时候,只有能够进行分辨并给出高质量建议的人,才有更高的值。企业的CTO、项目经理本身可能专精于某个领域,容易忽略以这些问题。 运维人员作为最先接触到用户数据的人群,如果能利用这一优势为企业带来更直接的值,运维就不会总被当作“浪费的替罪羊”了。多跟产品、业务人员、商务经理聊聊,运维人员就会更清楚自己的值在哪里。

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    存储和计算技术的选择

    于是想推荐用户采用nosql产品做存储,集算器在面做计算。赶快打住!如果用户真的听了,那会恨死我们。----这个场景中有三个要素:数据量大、复杂计算、频繁改动。 ,所以大数据计算效率就会远远低于RDB(所以述场景一定要打住,绝不可以推荐NoSQL)。 RDB频繁修改后会导致数据在硬盘的连续性很差,也不容易做好压缩,这样大数据量遍历的性能也不会太好。 而另一个方向的库版则更注重结构多样性,同时也支持事务一致性,能适应频繁改,而且有集算器提供复杂计算能力,但同前面分析NoSQL的理由,这时候它又不适合大数据遍历了。----那么这三样都想要怎么办呢? 其实也有办法,只要肯多花买大内存(还可能要集群)把数据全装进去,这三样就能并存了。毕竟,有能使鬼推磨嘛,呵呵!

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    NoSQL 还是 SQL ?这一篇讲清楚

    1.NoSQL的诞生原因随着互联网快速发展,各种类型的应用层出不穷,所以导致在这个计算的时代,对技术提出了更多的需求,主要体现在下面这四个方面:低延迟的读写速度:应用快速地反应能极大地提升用户的满意度 对于关系型技术来说,很多应用开发者会发现动态 的可伸缩性是难以实现的,这时就应该考虑切换到NoSQL数据库。对于应用来说,关系型数据库一开始是普遍的选择。 随着应用使用人数的激增,我们需要添加更多的服务器,性能则是通过负载均 衡来实现的,这时的代与用户数量成线性比例关系。在NoSQL数据库之前,数据库层的默认扩展方式就是向扩展。 )海量数据的分布式存储海量数据的存储如果选用大型商用数据,如Oracle,那么整个解决方案的成本是非常高的,要花很多在软硬件NoSQL分布式存储,可以部署在廉的硬件,是一个性比非常高的解决方案。Mongo的auto-sharding已经运用到了生产环境。

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    端部署大数据解决方案该用IaaS还是PaaS?

    通过快速部署、很低的资本成本和可扩展性,计算给公司企业了巨大的值。?然而,选择IaaS解决方案还是PaaS解决方案对项目的回报速度以及应用程序开发创造值的时间会有重大影响。 像Hadoop、Cassandra和MongoDB这些技术常常部署在公共,采用了类似本地部署环境的架构。 AWS的常见PaaS解决方案包括:面向数据仓库的Redshift和面向NoSQL数据库服务的DynamoDB。 通过完善PaaS功能来获得成熟的可扩展性:先作为提供商的内部技术,然后作为PaaS功能提供给外面的用户。定模式通常基于迁移的数据量或者是针对特定API的请求数。 PaaS系统将基于使用情况,所以预料不到的负载会对成本产生意料之外的影响,而IaaS基于可用计算容量,所以可能存在这种情况:为环境配置过多的资源,为未使用的资源花冤枉

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    领导不让用mongo了

    从监控日志中,看到晚有段时间mongo 一直read timeout。 经过我的排查,这段时间mongo server有大量的写,虽然cpu占比只有60%,但是secondary node read都失败,这段时间有global lock,联系阿里的工程师后无法找到原因, 只知道让升级配置,也就是交。 总结我在NoSQL概述-从Mongo和Cassandra谈谈NoSQL曾经详细比较过mongo,cassandra和关系型数据库。但是忽略了一个重要因素,运维。 这也是为什么越来越多的服务被迁移到了,因为对于公司来说,99.9999%的可用和99%的服务可用差别很大,技术人员背不起这个锅

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    勃然而兴的NoSQL会不会忽然而亡?

    MongoDB是应用最为广泛的NoSQL数据库,其最新的估值在12亿美元的基础升了1.5亿美元。没错,这是由一个“无聊”的数据库公司创造的纯开源软件,而它的值超过了10亿美元。 要真正了解NoSQL流行的原因,还需要进一步的探究,而不是仅限于大数据和非SQL。解读“NoSQL热”众所周知,开发一个新应用程序所需要的时间一直在稳步下降。这都要归功于新技术,以及开源的发展。 事实,我认为当今许多流行语(,API,devops,PaaS等等)得益于开发人员的推动(也就是“制造者的崛起”)。 这一过程所付出的成本和代,加NoSQL数据并非完全独立(使用NoSQL的同时还需要SQL的帮助)的事实是阻碍NoSQL数据库独霸江湖的最大威胁。 流入这一领域的资金会产生出其他值数十亿美元的NoSQL行业,很大程度与RDBMS催生BI,ETL,数据仓库以及其他很多行业有着相似的轨迹。

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    大数据技术发展简史(第一篇万字长文)

    那个问题就是在一堆廉的计算机,如何进行稳定的可靠的计算的问题。 在2015年,以 Docker 为代表的容器化的技术解决了计算资源分配的“最后一公里”问题。MapReduce 的论文实际解决了计算发展的所有问题,在某种意义开启了计算的大门。 将计算真正落地,并且从 Hadoop 中攫取了最大的商业利益的是亚马逊AWS,相比于Hadoop集成商 Cloudera 市时的市值,亚马逊AWS 的值可高多了。 互联网公司发展的一个常见模式是通过产品免费等策略抢占市场,获得尽可能多的用户,最后基于这些用户,从广告商等第三方企业赚。 这样选择的好处在于可以以一种尽量少的代去替换原有的关系型数据库,而不是像 NoSQL 那样激进。NewSQL 数据库因为天生带着分布式的特性,所以也是和计算结合最紧密的数据库。

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    大数据和计算技术周报(第34期):NoSQL特辑

    写在第34期到底什么是NoSQL?公众号一系列前菜,大家可以看看:NoSQL 还是 SQL ? #大数据和计算技术社区#长期招募有兴趣参与社区编辑和运营的同学,欢迎扫描文末二维码联系。特别提醒,文末有惊喜!以下是专门NoSQL集合正文,限于众编辑水平有限,不保证大家都喜欢。 https:mp.weixin.qq.comscpsX0j7IVfi54CjVWpGoqg 2 Kubernetes Kubernetes:的“分布式”Linuxhttp:mp.weixin.qq.comsdONHjz_A9Cm32gYHJxkliA 程序员愤怒地说:“我当程序员一天都赚不了这么多!”“是啊。”水管工平静地说,“我当程序员的时候也是。”?

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    Spark 高难度对话 SQL Server

    看名头,这是一场信息领域的全球峰会,峰会的少不了 DB-Engines 公布的前 300 名 SQL 以及 NoSQL ,耳熟能详的有 Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL 想靠近仔细看看各家的杀手锏,却被黑鬼保安拦了下来,一个大摆开的指着 Summit Introduction (入门须知)牌子,L 拿下他那因为长期熬夜写 SQL 而高度近视达 1200 度 的镜片,俨然还能看清须知红色标红的参会格 虽然对 SQL 几乎痴迷,但这几近半个月薪水的格,还是让他垂下了高扬的头。举兴而来,败兴而归。L 转了身,无奈的走向了另一边。这一边,满盘皆绿,绿色的欢迎布,绿色的小旗子,全是 NoSQL 大佬。 $6000, 贸易战啦,大家的都不好赚啊SQL Server: 那你们的数据源来自哪里呢? L 来到白墙前,打开 Mac, 在有道笔记本,开始写道:在我们欢天喜地迎接超级长假的时候,地球的另半面拉斯维加斯正在进行着一场超级火爆的 GIIS (Global Information Industry

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    腾讯主要产品都有哪些

    3、镜像多:腾讯的轻量应用服务器提供13个镜像,基本包括我们常用的轻量场景的各种镜像,而且包含腾讯独有的插件,可以快速集成腾讯验证码、CDN、短信等业务。 4、格低:腾讯的轻量应用服务器推出的活动超多,海内外的活动力度都很大,格比虚拟主机还要低,简直是网站或推广者的福音。 让我们来逐块解析,先说一下腾讯关于计算与网络的相关产品。 腾讯提供公网和内外负载均衡,分别从公网和流量进行处理分配。 腾讯在存储方面的产品,主要有数据库、NoSQL 高速存储、对象存储服务(beta)还有CDN。 腾讯NoSQL高速数据存储,是腾讯公司自主创新研发的极高技术性能、内存级、持久化、分布式的Key-Value存储信息服务,NoSQL的高速内存来存储最后的地板设计,与数据库级访问的安全性和持续服务能力。 支持Memcached 协议,能力比Memcached 强(能落地),适用Memcached、TTServer 的地方都适用NoSQL 高速数据存储。

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    业务是未来趋势

    除了高额的初期建设成本之外,计算机的运营支出中花费在电费的金要比投资成本高得多,再加计算机和网络的维护支出,这些总的费用是中小型企业难以承担的,因此专业化的计算科技公司提供满足中小企业以及大企业的服务应运而生 6、性比高:计算将资源放在虚拟资源池中统一管理在一定程度优化了物理资源,用户不再需要昂贵、存储空间大的主机,可以选择相对廉的PC组成,一方面减少费用,另一方面计算性能不逊于大型主机。 如计算系统中出现设备的故障,对于用来说,无论是在计算机层面,亦或是在具体运用均不会受到阻碍,可以利用计算机计算具有的动态扩展功能来对其他服务器开展有效扩展。这样一来就能够确保任务得以有序完成。 在数据库方面提供了三大关系数据库(MsSQL、MySQL、PostgreSQL),还提供NoSQL(MongoDB、Redis、Memcahe)。 数据库方面提供了标准的MySQL、SQL Server、Memcache、Redis和NOSQL数据库MolaDB。在大数据和人工智能方面投入了大量研发,提供了多种不同的大数据产品和人工智能产品。

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    一场数据库的 “会” 撕 呀 撕

    1 CynosDB, 原生数据库是未来的数据库2 数据库的种类是SQL , NOSQL, NEWSQL 三种阶段3 关系型数据库无非满足需求4 NOSQL 弱化了数据库的范式,缺乏运维工具,无法满足事务 中小型企业不适合,这些可以让小型企业用到市。 3 回答:你看的不对,不需要这么多计算是按照按需所需的来,如果按照计算单元来计算,计算就变成水和电一样,低成本4 问:MYSQL 是好还是自建好5 问:为什么你们还有其他的数据库,干嘛不是 CynosDB呀6 答:后面基本已经开始听不懂,记不下来了,就一句数据库是企业级的数据库。 接下来就是那个什么数据库,大哥说的很稳定,这个数据库的使用率也是很稳定,稳定的两只手就能算出你的使用率了吧,数据库这个好那个好,一看格,你要是推荐数据库,你信吗,你老板如果不抽死你,那你老板可能是你老爸

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    NoSql vs. Sql vs. NewSql

    我们存的不会跑 到别人的账户,我们预定机票可以确保我们在飞机有一个专属的座位,而且我们也不会因为没有做过的事而受到责备等等。 NoSql 数据库提供了另一种机制,但这种机制却削弱了ACID原则。一些 NoSql 供应商在解决这些问题取得了长足的进步;他们的解决方案称作最终一致性。 虽然 Hadoop 和 伙伴(Hbase,Mapreduce,Hive,Pig,Zookeeper)已经使它变成一个很强大的数据库,但 Hadoop 依旧是一个可容错、可扩展、廉的分布式文件系统。 然而,由于玩家开始在线玩游戏,我们的数据库不能够跟数据更新速度,导致玩家体验有延迟。随着用户群的快速增长,我们花 了大笔的来买更多的硬件和软件也无济于事。我们最不希望的就是损失客户。 我们决定分割我们的线用户群,同时在 NoSql 和 NewSql 运行我们的线游戏。我们的目标就是要找到最佳的解决方案。

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      腾讯云数据传输服务(DTS)支持 多种关系型数据库迁移及 NoSQL 数据库迁移,可帮助用户在业务不停服的前提下轻松完成数据库迁移上云,利用实时同步通道轻松构建高可用的数据库容灾架构,通过数据订阅来满足商业数据挖掘、业务异步解耦等场景需求。 

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