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突破 | IBM创造出世界最小存储介质,在一个原子上读写一比特数据

授权转载自IBM中国 在IBM圣何塞研究院工作的一个国际研究团队近日宣布,他们成功地创造了目前世界上尺寸最小的磁体-这个磁体仅由单个原子组成。同时,他们还成功地实现了利用这一微小的磁体来存储一个比特的数据。 近日,IBM宣布,它已使用单个原子创造出世界上尺寸最小的磁体 – 并在该磁体上存储了一比特数据。 自从硬盘被发明以来,科学家一直努力试图开发新型制造工艺,让磁存储介质尺寸更小,同时排列更密集,从而可以存储更多的信息。目前保存一个比特信息需要大约10万个原子。而IBM科学家的研究为我们带来了全新的可能性,

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云计算规模越来越大,但也越来越复杂

导语 随着云计算的发展,云计算运行商在为跨越多个国家的用户提供服务时不得不面临地缘政治和法规的限制,大多数公司更喜欢(通常也是被迫)采用在本地运营的数据中心基础设施,而不是采用位于他处的云平台。 云计算的基本概念之一就是运行软件和存储数据的服务器与其物理基础设施的位置可能完全不相关。这就是为什么从原有的电信网络借用了云计算模式的原因,其中电话网络(以及后来的互联网)都采用云来代表,表明这部分的技术与位置的关系并不重要。 但事实证明,在云计算方面,其地理问题也相当重要。虽然美国大多数的大型云计算公司希望利

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让Veritas数据高可用容灾释放你的双手

简介:在大数据以PB增长的时代,保证数据高可用的同时,确保数据安全已经成为企业IT领导者及数据管理人员所急迫需解决的问题,Veritas深入地了解用户的各种存储需求,从而实现了简单、高效、可扩展、高敏捷、高洞察力的全线存储备份容灾解决方案。而为保证产品的高度兼容性,为此Veritas不断提升与精进,从而汇集了得天独厚的优势,实现了统一的混合云平台管理、成熟的企业级数据可伸缩性、超乎想象的即时数据恢复与自动复制、全索引直观数据检索等等,为几乎所有的企业数据环境提供了端到端的数据可用性解决方案。下面我们就Veritas数据存储安全解决方案来进行探讨与学习。

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IBM Storwize V7000存储运维使用手册

IBM Storwize V7000 适用于中端市场,它通过内置的自动精简配置、Easy Tier 自动存储分层和存储虚拟化,满足了虚拟环境中性能和效率问题。新的 Storwize V7000 Unified 可以支持文件和块存储,并利用完全集成的管理功能来处理非结构化数据的大规模增长,而无需其他存储纵向结构。Storwize V7000 和 Storwize V7000 Unified 均可方便地向上扩展以适应虚拟且基于云的环境的快速变化需求,并且包含自动的由策略驱动的分层,以优化性能和成本,同时简化管理。     Storwize本是IBM最近收购的一个专攻主存储中实时数据压缩的公司名字,Storwize含有存储(stor)智慧(wize)的用意,用Storwize命名是因为IBM想利用Storwize这个品牌变成IBM一个新的存储系列,V7000的V代表虚拟化,V系列将是IBM的具有虚拟化技术的中端磁盘阵列的产品编号。V7000的得名是根据它的性能定义的:其“性能介于DS5000和DS8000之间”,因此才命名为V7000——取了一个中间的数字,且更为接近DS8000。

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将Hadoop作为基于云的托管服务的优劣势分析

Apache Hadoop是一种开源软件框架,能够对分布式集群上的大数据集进行高吞吐量处理。Apache模块包括Hadoop Common,这是一组常见的实用工具,可以通过模块来运行。这些模块还包括:Hadoop分布式文件系统(HDFS)、用于任务调度和集群资源管理的 Hadoop YARN以及Hadoop MapReduce,后者是一种基于YARN的系统,能够并行处理庞大的数据集。   Apache还提供了另外的开源软件,可以在Hadoop上运行,比如分析引擎Spark(它也能独立运行)和编程语言Pig。   Hadoop 之所以广受欢迎,就是因为它为使用大众化硬件处理大数据提供了一种几乎没有限制的环境。添加节点是个简单的过程,对这个框架没有任何负面影响。 Hadoop具有高扩展性,能够从单单一台服务器灵活扩展到成千上万台服务器,每个集群运行自己的计算和存储资源。Hadoop在应用程序层面提供了高可用性,所以集群硬件可以是现成的。   实际的使用场合包括:在线旅游(Hadoop声称它是80%的网上旅游预订业务的可靠的大数据平台)、批量分析、社交媒体应用程序提供和分析、供应链优化、移动数据管理、医疗保健及更多场合。   它有什么缺点吗? Hadoop很复杂,需要大量的员工时间和扎实的专业知识,这就阻碍了它在缺少专业IT人员的公司企业的采用速度。由于需要专家级管理员,加上广泛分布的集群方面需要庞大的成本支出,从中获得商业价值也可能是个挑战。I   集群管理也可能颇为棘手。虽然Hadoop统一了分布式计算,但是配备和管理另外的数据中心、更不用说与远程员工打交道,增添了复杂性和成本。结果就是,Hadoop集群可能显得过于孤立。

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