我们看到，戴尔和IBM作为老牌存储厂商，依然没有一点意外地牢牢盘踞在魔力象限图的最右上角。
数据持久化是指将应用程序中的数据保存在持久存储介质（如硬盘、数据库等）中的过程。在计算机科学领域，持久化数据是指数据在程序退出或系统关机后仍然存在的能力。这种持久性使得数据可以在不同的应用程序运行周期之间保持不变，以便稍后进行检索、处理和使用。
LlamaIndex是一个方便的工具，它充当自定义数据和大型语言模型(llm)(如GPT-4)之间的桥梁，大型语言模型模型功能强大，能够理解类似人类的文本。LlamaIndex都可以轻松地将数据与这些智能机器进行对话。这种桥梁建设使你的数据更易于访问，为更智能的应用程序和工作流铺平了道路。
"本文主要对fluent-bit 1.3版本指令做详细介绍，关注后回复【pdf】获得文档"
BLAKE3 是 BLAKE3 密码哈希函数的官方 Rust 和 C 实现。具有以下特点和优势：
随着其自身发展，智能合约已经远非一个基础的“合约”而已了。现在我们用智能合约创造了一整个生态！但是无论我们编码如何小心，测试如何细致，如果我们的系统变得复杂起来，就免不了更新逻辑去打补丁修 bug，抵御恶意攻击或者增加必要的特性。有时，我们甚至需要升级合约去应对 EVM 的改变或者新发现的漏洞。
Milvus 是一款云原生向量数据库，它具备高可用、高性能、易拓展的特点，用于海量向量数据的实时召回。
介绍 在处理大量非结构化数据时，我们需要一个地方来存储它。我们选择存储数据的方式有很多种，但今天我们要关注的一种是对象存储或基于对象的存储。这是处理大量数据时的最佳选择，特别是因为它并不昂贵，并且可以更轻松地管理这些数据。 如果您不熟悉它，对象存储是一种数据存储架构，允许您将大量非结构化数据存储在可扩展的对象结构中。它将数据存储为具有元数据和唯一标识符的对象，从而更容易访问该数据。现在，有许多平台提供对象存储设施。 这就是为什么在本文中，我们将告诉您四个有用的开源对象存储平台，它们包含强大的功能，使它们
前端本地化存储算是一个老生常谈的话题了，我们对于 cookies、Web Storage（sessionStorage、localStorage）的使用已经非常熟悉，在面试与实际操作之中也会经常遇到相关的问题，但这些本地化存储的方式还存在一些缺陷，比较明显的缺点如下：
MySQL 5.7 之后提供了Json类型，是MySQL 结合结构化存储和非结构化存储设计出来的一个类型。
随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户，公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计，2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据，到 2025 年，这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据，那么这些数据又有什么用呢？针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。
如今短视频发展迅猛，数据的增长速度比以往任何时候都快，其中大部分数据是非结构化的：如图片、视频、音频等等。
软件定义存储(SDS)是一个软件层，在物理存储设备和数据请求之间提供个抽象层，实现存储虚拟化功能，将底层存储设备和服务器汇集到虚拟存储空间中。这些虚拟空间通过各种冗余方式，提供恢复能力和容错能力。软件定义存储解决方案可以按照业务或基础设施的发展速度进行扩展,使用通用硬件，基于分布式环境构建存储。
在本文中，我们将探索 Azure 数据湖分析并使用 U-SQL 查询数据。 Azure 数据湖分析 (ADLA) 简介 Microsoft Azure 平台支持 Hadoop、HDInsight、数据湖等大数据。通常，传统数据仓库存储来自各种数据源的数据，将数据转换为单一格式并进行分析以做出决策。开发人员使用可能需要更长时间进行数据检索的复杂查询。组织正在增加他们在云基础架构中的足迹。它利用了云基础设施仓库解决方案，例如 Amazon RedShift、Azure Synapse Analytics（A
该成熟度曲线从业务影响、采用率和成熟度等方面对存储和数据保护技术进行了最新的评估。广大用户们可以通过最新的曲线了解到存储和数据保护技术发展的最新动态，以此构建更加具有适应性、可扩展性和高效的存储与数据保护平台，适应未来的业务发展需求。
两阶段提交协议（Two-phase Commit，2PC）经常用来实现分布式事务，在两阶段协议中，系统一般包含两类节点：一类为协调者（coordinator），通常一个系统中只有一个；另一类为事务参与者（participants，cohorts或者workers），一般包含多个。协议中假设每个节点都会记录操作日志并持久化到非易失性存储介质，即使节点发生故障日志也不会丢失。执行过程如下：
被忽视的非结构化数据 在过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，并从中获得价值，而其中绝大多数都是结构化数据。不可否认，这些数据的体量足够巨大，然而我们今天必须承认这些只是冰山
欧洲航天局科学数据中心（the European Space Agency Science Data Center，简称ESDC）利用TimescaleDB扩展切换到用PostgreSQL来存储他们的数据。ESDC的各种数据，包括结构化的、非结构化的和时间序列指标在内接近数百TB，还有使用开源工具查询跨数据集的需求。
近日，在全球分布式云大会上，昆腾中国资深解决方案架构师赵丙涛深入地分析了企业数据存储的痛点，并给出解决之道。
自 2010 年首次提出“数据湖”一词以来，采用数据湖架构的组织数量呈指数级增长。它们支持多种分析功能，从数据的基本 SQL 查询到实时分析，再到机器学习。
过去的相当长的一段时间里，商用对象存储占据了市场上的大量的份额。国外的Amazon S3，国内的阿里云OSS都成为了大多数公司的选择。但是构建一个企业级的数据湖（包括结构化和非结构化数据）已经成为了越来越多公司的目标。那么Hadoop还能满足我们的要求吗？还是我们需要更多的选择？
对象存储（Object Storage）是综合了NAS和SAN的优点，同时具有SAN的高速直接访问和NAS的数据共享等优势，提供了高可靠性、跨平台性以及安全的数据共享的存储体系结构。
知识图谱是描述客观世界存在的概念或实体以及它们之间的关系，本质上是一种基于图模型的关联网络知识表达，将实体抽象为顶点，将实体之间的关系抽象为边，通过结构化的形式对知识进行建模和描述，并将知识可视化。由于极强的表达能力和可解释性，当前已大量应用在搜索引擎、故障诊断、辅助检修、智能问答、推荐等多个领域。
翻译自 MinIO’s Object Storage Supports External Tables for Snowflake 。
作为拿起键盘一把梭的Coder， 开发--->部署-->收工--->心旷神怡，滋一口82年的可乐.
＂鹅厂网事＂由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营，我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息，同时分享腾讯在网络与服务器领域，规划、运营、研发、服务等层面的实战干货，期待与您的共同成长。 网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台，为支撑腾讯公司业务持续发展，为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值！ 前言 2015年5月1号，来自QQ相册和微信相册的当天统计，分别上传照片7亿张和5亿张。如此海量的规模需要多大的存储空间
大数据人工智能词汇索引S S ---- 流处理(Stream processing)：流处理被设计来用于持续地进行流数据的处理。与流分析技术(指的是能够持续地计算数值和统计分析的能力)结合起来，流处理方法特别能够针对大规模数据的实时处理。 社交分析(Social analytics)：指基于信息学、数学、社会学、管理学、心理学等多学科的融合理论和方法，为理解人类各种社交关系的形成、行为特点分析以及信息传播的规律提供的一种可计算的分析方法。 结构化 vs 非结构化数据(Structured v Unstruc
数据，对一个企业的重要性不言而喻。如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色。构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则是可能使企业陷入无休止的问题之后，并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移，那么数据仓库是否也需要上云？上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题嘛？如果考虑上云，都需要注意哪些方面？目前主流云厂商产品又有何特点呢？面对上述问题，本文尝试给出一些答案，供各位参考。本文部分内容参考了MIT大学教授David J.DeWitt的演讲材料。
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百度智能云千帆大模型平台官方SDK正式对外发布：https://pypi.org/project/qianfan/。同步支持langchain接入千帆api。 本文重点介绍基于langchain+千帆sdk的一个基于文档的QA问答Demo。
本地存储：避免取回数据前页面空白，减少请求服务器次数 chrome浏览器，查看resources
子虚好不容易等到方老师跪舔完客户，回到深南大道10000号，赶紧跑到方老师的座位……
介绍 本文是关于客户端存储（client-side storage）的。这是一个通用术语，包含几个独立但相关的 API： Web Storage、Web SQL Database、Indexed Database 和 File Access。每种技术都提供了在用户硬盘上 —— 而非通常存储数据的服务器 —— 存储数据的独特方式。这么做主要基于以下两点理由：（a）使 web app 离线可用； （b）改善性能。对于客户端存储使用情况的详细阐述，请看 HTML5Rocks 上的文章 《"离线": 这是什么意思
数字化已成为驱动金融的重要力量。通过新科技提升金融服务效率、提升服务质量是大势所趋。但尽管如此,各家券商在科技金融领域的布局存在较大差异。有积极布局者,有旁观犹豫者,也有不为所动者。
数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。
💡 概念： HTML5本地存储是一种允许Web应用程序在用户浏览器端本地保存数据的技术，无需依赖服务器。它增强了Web应用的离线功能、个性化设置保留以及性能优化。
数据仓库被认为是对结构化数据执行分析的标准，但它不能处理非结构化数据。包括诸如文本、图像、音频、视频和其他格式的信息。此外机器学习和人工智能在业务的各个方面变得越来越普遍，它们需要访问数据仓库之外的大量信息。
数据，对一个企业的重要性不言而喻，如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。
2018 年 10 月，我们写下了向量数据库 Milvus 的第一行代码；在历经了 29 个月、19 个版本的迭代与全球 1000 家用户的实践验证后，终于在 2021 年 3月迎来了 Milvus 1.0 版本。Milvus 解决了对向量数据进行增删改查（CRUD）操作和数据持久化的问题，但随着新需求的出现，更多问题也逐渐浮现出来。本文旨在总结过去三年的经验，聊聊 Milvus 2.0 期待解决的问题，以及为什么 Milvus 2.0 是解决这些问题的良药。
当 cookie 被首次引入时，它是浏览器保存数据的唯一方式。之后又有了很多新的选择：Web Storage API、IndexedDB 和 Cache API。那么 cookie 死了吗？我们来看看这些在浏览器中存储数据的技术。
本文将介绍如何使用 KubeSphere 容器平台可视化部署 Milvus 向量数据库以及 Milvus 在云原生场景下的基本使用。下面，让我们先来简单了解一下 Milvus 和 KubeSphere 吧！
数据仓库里面存储引擎是非常重要的，存储引擎的好坏，基本决定了整个数仓的基础。 kudu目标 cloudera公司最近发布了一个kudu存储引擎。按照cloudera的想法，kudu的出现是为了解决，hbase,parquet不能兼顾分析和更新的需求，所以需要一个新的存储引擎可以同时支持高吞吐的分析应用以及少量更新的应用。cloudera 的设计目标是：（http://blog.cloudera.com/blog/2015/09/kudu-new-apache-hadoop-storage-for-fast
网络早期最大的问题之一是如何管理状态。简而言之，服务器无法知道两个请求是否来自同一个浏览器。当时最简单的方法是在请求时，在页面中插入一些参数，并在下一个请求中传回参数。这需要使用包含参数的隐藏的表单，或者作为URL参数的一部分传递。这两个解决方案都手动操作，容易出错。cookie出现来解决这个问题。
一、它是什么，能干什么 想认识一个事物，必须先弄明白它是什么，能干什么。 首先说一下，openstack是一个搭建云平台的一个解决方案，说他不是个软件，但是我觉得说是一个软件，能够让初学者更容易接受和理解，在后期的慢慢接触过程中，大家就能够理解，为什么说它不是一个软件。openstack能干什么，可以搭建公有云，私有云，企业云。（顺便说一下，企业云将是openstack的用武之地） 二、openstack组成 上面是一个整体的认识，想进一步了解openstack，就必须了解它的组成。其实这有点像研究生物。一般生物都有眼睛，鼻子，嘴等。那么openstack，都有什么。openstack更像是经过计算机的72变之后的产物。包括：7个核心组件：Compute(计算)， Object Storage(对象存储)，Identity(身份认证)，Dashboard(仪表盘)， Block Storage(块存储)， Network(网络) 和 Image Service(镜像服务) 。 上面从计算机的角度做一个比喻，有不恰当的地方，大家多指正。Compute类似计算的内存；Object Storage类似存储器；Identity就像登陆过程中，验证用户名和密码；Dashboard就操作界面；Network这个大家很容易就明白。 三、openstack组件代号 上面各个组件有名字，其实熟悉openstack的都会说他们的代号。也就是专业术语。Compute(代号为“Nova”) Identity(代号为“Keystone”) Dashboard(代号为“Horizon”) Image Service(代号为“Glance”) Network(代号为“Quantum”) Object Storage(代号为“Swift”) Block Storage(代号为“Cinder”) 四、openstack组件详细介绍 上面了解了，就差不多有点熟悉openstack了。想进一步认识，必须不能着急。下面进一步详细介绍各个组件的作用： （1）Nova 这个是最核心的，Nova最开始的时候，可以说是一套虚拟化管理程序，还可以管理网络和存储。 （2）keystone 这是提供身份认证和授权的组件。任何系统，身份认证和授权，其实都比较复杂。尤其Openstack 那么庞大的项目，每个组件都需要使用统一认证和授权。 目前keystone 要做的东西其实还是很多。没法基于角色的授权，web管理用户等。 （3）Dashboard (代号为“Horizon”) 为所有OpenStack的服务提供了一个模块化的web-based用户界面。使用这个Web GUI，可以在云上完成大多数的操作，如启动实例，分配IP地址，设置访问控制等。 （4）Glance 这是镜像管理。 目前Glance的镜像存储，支持本地存储，NFS，swift，sheepdog和Ceph，基本是够用了。 目前Glance的最大需求就是多个数据中心的镜像管理，如何复制，不过这个功能已经基本实现。还有就是租户私有的image管理，这些目前功能都已经实现。 个人感觉：Glance后续基本就是一个bug修复，稳定的阶段。 （5）Quantum 这是网络管理的组件，也是重头戏，Openstack的未来，基本都要靠quantum。上面介绍nova的时候，说过网络相关的内容，都会交给Quantum。不过Quantum的开发进度不是太如人意。Flosom规划实现功能，到Grizzly才实现。未来nova network的代码清理，估计到H版本都不见得可以实现。 Quantum 后端可以是商业产品或者开源。开源产品支持Openvswitch，和linux bridge。网络设备厂商都在积极参与，让他们的产品支持Quantum。 （6）Swift 这是对象存储的组件。对于大部分用户来说，swift不是必须的。你只有存储数量到一定级别，而且是非结构化数据才有这样的需求。很多人都问一个相同的问题：是否可以把虚拟机的存储放在swift上。简单回答：不行。你需要搞明白对象存储是干啥，擅长那些地方，那些是不行的。 swift是Openstack所有组件了最成熟的,可以在线升级版本,各种版本可以混合在一起,也就是说,1.75版本的swift可以和1.48的在一个群集里.这个是很难得的. （7）Cinder 这是存储管理的组件。Cinder存储管理主要是指虚拟机的存储管理。
当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。
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