用户希望将历史数据迁移到OSS上的用户目标存储桶。需要迁移的源数据可能来自某个OSS桶，也可能来自本地或第三方云存储(例如腾讯云COS)。等等，HTTP等。
随着数据量的爆发式增长，数字化转型称为了整个IT行业的热点，数据也开始需要更深度的价值挖掘，因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失，从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求情况，于是业界也开始进行不断的产生的计算引擎，以便应对数据时代的到来。在此背景下，数据湖的概念被越来越多的人提起，希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下，又能够快速对接多种不同的计算平台，从而在数据时代占比的先机。
在上期，我们提到，如果我们想把对象存储用在生产环境，仅仅在单AZ内部实现三副本只能保证数据99.9999999%的持久性。如果我们还期望业务的可用性达到99.999%以上，还需要实现对象存储的跨AZ部署，也就是所谓的“同城双活”。
AutoMQ[1] 是新一代基于共享存储架构实现的云原生 Kafka。得益于其存算分离的共享存储架构，通过和阿里云合作，深度使用阿里云可靠、先进的云服务如对象存储 OSS、块存储 ESSD、弹性伸缩 ESS 以及抢占式实例实现了相比 Apache Kafka 10 倍的成本优势并且提供了自动弹性的能力。
热备：备份设备与主设备一起工作运转，当主设备故障时，备份设备能立即取代主设备的工作
Elasticsearch 的数据备份是通过快照机制实现的。为了完成集群的快照，需要依赖一个共享存储系统，即所有节点需要挂载到共享存储的同一个目录，并且每个节点对此目录需有读写权限，最初我们使用 NAS（即 NFS）来实现备份，这个方案也已经稳定运行多年。
据IDC发布的《数据时代2025》报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长，数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年，全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问，因此不能简单的把所有数据存放在低速设备，企业需根据数据的访问频度，使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此，把数据存储在不同层级，并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。
根据格像科技公司的业务需求，我们需要搭建一个近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor，即 ANN）搜索引擎，以便将在线向量相似搜索功能应用到公司其他业务中。我们搭建的 ANN 搜索引擎需要满足以下几个要求：
近年来，云计算已成为主流，企业从自身利益出发，或是不愿意被单一云服务商锁定，或是业务和数据冗余，或是出于成本优化考虑，会尝试将部分或者全部业务从线下机房迁移到云或者从一个云平台迁移到另一个云平台，业务迁移涉及到数据的迁移。正好 JuiceFS 已经对接了各种对象存储的 API ，也实现了数据同步的逻辑，让我们来了解下 JuiceFS 的 sync 命令。
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统，很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的，在云上维护 HDFS 一点也不轻松，需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情，而且还费用高昂，成本可能是对象存储是十倍以上。
在当今数字化时代，数据量不断增长，对于存储系统提出了更高的要求。传统的存储方式已经难以满足大规模数据的存储和管理需求，因此，对象存储（Object Storage）应运而生。对象存储是一种面向海量数据的存储架构，以其高扩展性、弹性存储、高性能和简单管理等特点，成为了云计算、大数据分析和企业数据管理中的重要组成部分。
Kubernetes（简称K8S） 是Google开源的分布式的容器管理平台，方便我们在服务器集群中管理我们容器化应用。
在上一期，我们提到，我们如果期望让对象存储具备跨AZ的高可用功能，就需要让对象存储把副本存储到两个不同的AZ。但是，对于3副本的情况，总会有一个AZ里面只有单副本。这样，当另一个AZ整体不可用时，用户的数据将处于十分危险的状态。
问题导读 1.构建独立的图片服务器有什么优势? 2.使用云存储服务有哪些优势？ 3.图片如何防盗链？ 现在几乎任何一个网站、Web App以及移动APP等应用都需要有图片展示的功能，对于
Apache Spark 是广为流行的大数据处理引擎，它有很多使用场景: Spark SQL、批处理、流处理、MLLIB、GraphX 等。在所有组件下是统一的 RDD 抽象，RDD 血缘通过两种依赖关系描述，窄依赖和宽依赖。其中宽依赖是支撑复杂算子（Join, Agg 等）的关键，而宽依赖实现机制就是 Shuffle。
得物上一代日志平台的存储主要依赖于 ES。随着公司业务的高速发展，日志场景逐步产生了一些新需求，主要表现在：应用数量逐步增多，研发需要打印更多的日志定位业务问题，安全合规需要保留更长时间的日志。随着 Clickhouse 的应用广泛，我们了解到行业部分知名公司已经将日志平台逐步由 ES 迁移至Clickhouse，以此来获取更好的写入性能与高压缩比。因此我们与日志平台研发团队开始进行日志平台新存储的选型评估，本文会介绍我们如何通过 Clickhouse 的冷热分离存储替代 ES 的实施方案。
首先我们搭建一个简单的演示工程（演示工程使用的gradle，Maven项目也同样添加以下依赖），本次使用的是Hadoop最新的3.2.1。
随着 Flink 实例的迁移下云以及新增需求接入，自建 Flink 平台规模逐渐壮大，当前总计已超 4 万核运行在自建的 K8S 集群中，然而 Flink 任务数的增加，特别是大状态任务，每次 Checkpoint 时会产生脉冲式带宽占用，峰值流量超过 100Gb/s，早期使用 OSS 作为 Checkpoint 数据存储，单个 Bucket 每 1P 数据量只有免费带宽 10Gb/s，超出部分单独计费，当前规模每月需要增加 1x w+/月。
5.用于在OCI注册表中存储Helm图表的实验支持（例如Docker Distribution）可以进行测试。
我们在前文介绍过，微软 ZeRO 可以对一个万亿参数模型可以使用 8 路模型并行、64 路管道并行和 8 路数据并行在 4,096 个 NVIDIA A100 GPU 上进行扩展。
超算是国之重器，体现了一个国家的科技发展水平。过去很长一段时间，超算以算为主，通过TOP500打榜，彰显国家的超算实力。 截止2021年6月，中国在TOP500中超级计算机数量达到188台，远超美国的122台。神威太湖之光，接力天河2号、天河3号连续10次夺得世界第一，中国已经成为事实上的超算大国。 但是，近年来，随着互联网的兴起，新的技术热点层出不穷，大数据、人工智能、区块链等降低了社会对于超算技术的关注度。同时登顶世界后，超算产业进入“无人区”，从跟随者转身为引领者的不适应，以及面对新的技术趋势的消化
与传统的数据架构要求整合、面向主题、固定分层等特点不同，数据湖为企业全员独立参与数据运营和应用创新提供了极大的灵活性，并可优先确保数据的低时延、高质量和高可用，给运营商数据架构优化提供了很好的参考思路。
尽管使用ElasticSearch冷热存储架构来存储日志，成本依旧高昂，而ElasticSearch的存储成本占用70%以上，寻找新的低成本存储方案也就成了主要解决方式。
李阳良，一面数据大数据部门负责人，九年互联网工作经验，对后台开发、大数据技术接触比较多。
事故的发生是量的积累的结果，任何事情都没有表面看起来那么简单，在软件运行的过程中，随着用户量的增加，不考虑高可用，迟早有一天会发生故障，不得事先考虑高可用设计，而高可用是一门庞大的学问。
定义： 开源软件（OSS）是一种商业软件，只需同意遵守附带的 OSS 许可证即可获得全部所有权，无需立即进行第三方验证。同意 OSS 许可证允许个人、公司或政府实体根据需要尽可能频繁和广泛地复制、分发和运行 OSS 应用程序，以获取其人类可读的源代码，并根据不同的发布要求license to license，以扩展或扩展 OSS 应用程序。OSS 的付款是间接的，在大多数情况下，包括同意以应用程序修复和扩展的形式与维护应用程序的社区分享价值。 关键词： FOSS、自由开源软件、开源软件、OSS MITRE
4、文件类型过滤机制 Content-Type: application/octet-stream 改为 Content-Type: image/png
Google发表了两篇论文：描述如何以分布式方式存储海量数据的Google文件系统和描述如何处理大规模分布式数据的MapReduce：大型集群上的简化数据处理。受这两篇论文的启发，DougCutting实现了这两篇基于OSS（开源软件）的论文的原则，Hadoop诞生了。
点击上方“腾讯云TStack”关注我们 获取最in云端资讯和海量技术干货 本文作者 / 机智的小熊 爱思考的程序员 专注于架构、开发、运维等领域的深入研究 笑谈架构设计 事故的发生是量的积累的结果，任何事情都没有表面看起来那么简单，在软件运行的过程中，随着用户量的增加，不考虑高可用，迟早有一天会发生故障，不得事先考虑高可用设计，而高可用是一门庞大的学问 你想知道我在设计一个高可用系统会考虑哪些内容吗？在架构设计的过程中 考虑方案选型会带来哪些坑，最差的情况下需要考虑故障发生的紧急解决方案 需
我们已经多次关注亚马逊S3、阿里云oss这类对象存储的安全性问题，比如Bucket的权限管理，上传文件的xss问题、AK\SK的保护。如果说对象存储Object Storage Service像云盘，而本文所说的块存储Block Storage是类似于机械硬盘、固态硬盘的“云硬盘”。亚马逊方面在Elastic Compute Cloud (EC2)的实例的持久块存储称为Elastic Block Storage。阿里云EBS是指为ECS云服务器提供的块设备，高性能、低时延，满足随机读写，可以像使用物理硬盘一样格式化、创建文件系统，可用于云硬盘、快照、模板。在底层所承载的分布式存储系统是盘古系统，技术实现类似于HDFS，分为Master、Client、Chunk Server，基本的产品矩阵如下：
（实际系统跟这个图是有出入的，不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的）
近年来，针对于企业的勒索攻击正变得越发频繁，过去常常被边缘甚至忽略的数据备份，其重要性开始显现，比如近期发生的针对用友等用户的勒索攻击，如果企业做好了数据备份，就能恢复被勒索加密的文件，最大限度地减少企业损失。但其实数据备份是一个关键的技术领域，要做好全数据、全维度的备份及迅速恢复也并非易事，不同企业对数据备份采取的措施也参差不齐，这其中有哪些特殊性？该如何为应对勒索攻击做好数据备份？本期我们将以此为话题展开讨论。 虽然近些年来数据备份已经被反复强调，但由勒索攻击造成的数据损失情况还是比较严重，这其中有哪
分布式文件系统解决了海量文件存储及传输访问的瓶颈问题，对海量视频的管理、对海量图片的管理等。
公司从自建大数据，服务器，网络，大数据技术组件经常出问题，基本每周异常达到2次，不能够很少的保障业务应用。同时因为投入人力在这块进行服务保障效果不好评估的情况下，我们考虑大数据上云的决策。主要是： 1.释放和大数据平台，技术组件开发运维的人力；
1、使用datax工具将mysql数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入，目前支持数据如下图：
在分布式存储技术体系当中，分布式文件存储是其中的分类之一，也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气，Hadoop原生的HDFS分布式文件系统，也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
在分布存储式存储技术体系当中，分布式文件存储是其中的分类之一，也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气，Hadoop原生的HDFS分布式文件系统，也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
一、开源OLAP综述 二、开源数仓解决方案 三、ClickHouse介绍 四、StarRocks介绍 五、Trino介绍 六、客户案例
一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来，每年都保持着高速增长，业务的增长带来了数据量的剧增。
作者简介 妙成，携程云原生研发工程师，主要从事Elasticsearch、JuiceFS的研发运维，关注分布式数据库、NoSQL。 小峰， 携程云原生研发工程师，主要专注于数据库容器化领域，对分布式存储有浓厚兴趣。 一、摘要 携程的冷数据规模在 10PB+，包括备份数据、图片语音训练数据和日志数据等，存储方案主要是本地磁盘和GlusterFS。在实际使用中这些方案遇到了不少痛点： GlusterFS 在单目录下文件众多时，ls命令速度很慢； 受疫情期间机器采购周期的制约，无法灵活地根据实际需求弹性扩缩容
1、使用datax工具将postgresql或者greenplum数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入，目前支持数据如下图：
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。
如果我们在渗透测试中发现一个OSS，而且默认无法进行读取数据(即桶ACL为"私有")，但是通过查询ACL我们发现桶ACL可写，那么此时我们就可以通过写ACL来更新桶ACL并获取到对象数据信息
上一篇 Thanos 架构详解 我们深入理解了 thanos 的架构设计与实现原理，现在我们来聊聊实战，分享一下如何部署和使用 Thanos。
我们介绍过很多关于EasyDSS的定制项目，其中大部分都是通过Go语言完成的，例如通过Go语言 gorm 框架钩子函数精简代码，或者通过Go语言生成归档文件功能，现下基于部分用户的使用需求，我们还需要做出小幅调整，目前的调整是需要将录像存储在云的OSS中。
TBase 是一款高扩展性、SQL 兼容度高（兼容绝大多数 PostgreSQL 语法以及大部分 Oracle 语法）、提供事务一致性功能支持、具备多级容灾能力以及多维度资源隔离能力 的高安全性的企业级数据库产品，TBase 在多个维度保证集群的容灾能力。其中采用强
PyTorch Zero Redundancy Optimizer 是一类旨在解决数据并行训练和模型并行训练之间权衡问题的算法。Zero Redundacy Optimizer 的思想来源于微软的ZeRO，具体实现是基于 Fairscale 的OSS。
在了解什么是分布式存储之前，我们先来简单了解一下存储几十年来的大概历程。
在项目中,我们难免会遇到要上传文件的需求,例如头像,文章图片,等等相关的文件需求,那么如何才能做好文件上传呢?我将从 上传方式,存储方式等几个方向来做说明. 跟随表单上传 跟随表单上传是我们最早接触的
作者 | 微博研发中心基础架构部 姚四芳、胡云鹏、臣勇、胡春林 编辑 | 蔡芳芳 机房断电、数据中心着火，极端情况下全站持续不可用已经成为很多公司不得不直面的现实问题。微博的目标是在遭受极端情况下在线数据完全损毁时，1 个小时内在异地重新构建完整的微博服务，同时确保数据完整性。这在整个业界都是一个前所未有的巨大挑战。 1大数据时代数据至关重要 数据时代全球每天新产生的数据达到 2.3EB，存量数据达到 33ZB，无论是传统企业还是新晋独角兽企业，都在基于大数据进行更快、更好的决策支持，从数据中孵化新的产品与
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