雁栖学堂-湖存储专题直播第十期原创

各位直播间的小伙伴大家晚上好，欢迎来到云嘉社区直播间，本期是我们燕溪学堂护松储专题直播第十期，也是该系列活动的最后一期，我们邀请到的是腾讯云存储产品总监崔金老师，他将给我们分享数据加速器库SFS在互联网行业的落地实践。然后呢，在直播开始前还是按照惯例，我跟大家说一下我们的抽奖机制，然后报名环节是有抽奖激励的，然后这个抽奖链接的话，我们是附在推广软文中，然后只要你在明天中午12点开奖之前去抽奖都是有效的，然后直播中我们也设置了抽奖激励，然后是有三个问题奖和三个幸运观众奖，然后这两个奖项呢，我们都会在评论区去抽取，然后。直播结束会公布这个结果，然后接下来我们把时间交给崔健老师，由崔健老师给我们做。

那个。本期的分享。啊，那个大家好啊，直播间的各位开发者朋友们，大家晚上好啊，我是那个腾讯云存储团队的产品团队负责人崔健，呃，今天非常荣幸啊，能跟大家利用晚上一个小时的时间来交流一下我们存储产品故SFS近一年来以及在互联网行业的一些成功的落地实践，呃，就像刚才所说啊，就是呃，腾讯云FS这个产品，我们从2021年下半年开始，然后举办的这个线上的验绩学堂的活动啊，总共十期，呃前面几期呢，跟大家也交流了很多布SFS的一些使用的一些功能，一些这个场景，或者一些一些特点和方案，呃，交流效果很不错，然后大家的呼声也很高，然后这次呢，作为我们这个系列的一个结尾的一些，我来帮大家做一个收尾啊，然后这次我跟大家分享的内容，因为是最后一期嘛，然后这个内容的话，先跟大家提前这个讲一下，大概分为几块，第一块呢，就是先带着大家回顾一下。

我们故事FS它产品的一些特点，帮助大家来回顾回忆一下，然后其次呢，我互联网行业的客户，作为我们腾讯云存储啊，乃至整个腾讯云吧，在公有云这一块这个落地的case标杆客户最多的这么一个行业，是吧，2022年我们也会继续的拓展，我们我重点分享一下故SFS在互联网行业这块的一些这个落地的一些成功实践，呃，再往后呢，我会再利用一些时间，因为是最后一期收尾嘛，然后来为2021年公司产品的一个这个迭代和一个这个发展做一个总结，来帮大家回顾一下我们2021年做哪些事情，是吧？呃，再有呢，我也会这个，呃，向大家这个来展望一下，2022年我们这个产品这条产品线还会继续拓展哪些能力啊，有很多是我们开发者朋友们听了我们的讲座以后，给我们提的一些很好的建议，我们都已经这个采纳，并且已经进行了，落到了产品规划里面，是吧啊。

OK。呃，所以说呢，我一开始先稍微那个，因为啊，就是我也看到这次直播间有很多新同学，所以我也稍前面也稍微花点时间稍微啰嗦一下是吧，就是讲讲背景啊。呃。在我这个从业这么多年以来啊，就是搞存储这么多年以来，其实我这个越来越有这样一个感悟啊，就是说存储的用户，他到底的用户画像怎么样的啊，然后用户到底在想什么，他们的需求痛点在哪里，呃说什么都有，然后基于我个人的理解呢，我大概做了一个总结啊，呃，第一个是海量，就是说我们的用户啊，我发现我们的用户啊，已经跟十年前不一样了，十年前我们知道啊，我们比如说存储，其实。我们的这个用户啊，他的那个存储量大多在TB级别是吧，十几个TB或者几十个TB比较多了，呃，现在呢，腾讯云存储随便拿出一个客户来啊，呃，可能都是PB或者10PB级别的啊，量级越来越大，所以说这个呢，给用户，也给我们腾讯提出的挑战，我们需要来应对全球数据量指数级的增长，得能拿出更好的存储的方案来承接，能接得住这样的数据的增长，并且它带来的这种比如说这种性能和稳定性的压压力的要求，是吧，这是一个，再有一个是性价比。

就是我这个跟很多客户聊啊，客户这个越来越多的在说一句话，他们希望能够花小钱办大事，希望能花更少的钱来得到更多的存储资源，存储空间和带宽，是吧，这个我是非常理解的，如果我是客户的话，我也会这样去规划我的这个采购计划，是吧，所以说这个也是对我们腾讯云存储，对我的团队提出了挑战，提出了这样一个，给了我一个抛出一个问题，我需要去找到更好的方案，打磨更好的产品，来帮用户用更少的钱来获得更好的这个性能，也就是说给用户提高提供更好的性价比的一个选择。

这也是我们在后面持续要做的事情，包括我们后面要分享的故事，F也是一样的思，呃，再有呢，就是说第三点就是说呃，业务越来越复杂啊，什么意思呢？就是还是比如说十年前啊，我们比如搞it的人，我们比如说那个时候都在搞什么，就可能都是在搞一些这个外网站是吧，搞一些门户，或者搞一些这个简单的是吧？啊比如说C端的一些简单的CS架构的是吧，这个其实业务逻辑很简单，呃，不只是存储这块，可能存的东西很少是吧，再有整体的架构都很简单是吧，可能这个几个开发工程师按照固有这个架构的组建啊，就快速能搭起来，也没有什么特殊的问题是吧，因为用量压力也没有那么大，呃，再看看我们这几年啊，这几年我们这个国内的互联网行业，呃，都在搞什么东西啊，这个费的流是吧，这个区块链的应用是吧等等，比如说直播是吧，这个呃，这个各种比如说这种这个电商是吧，啊这这个尤其是比如说像双11秒杀是吧，这种东西，这种东西越来越多，然后越上层。

逻辑越来越复杂，呃，新兴的数据模型，业务场景百花齐放是吧，这个就是说对我们上对上层来讲是好事，蓬勃发展，对我们底层，对我们as层来讲啊，的确是一个挑战是吧，但是我们我很希望是拥抱这样的挑战是吧，只有我们底层能拿出更好的这个计算，存储层能拿出更好的方案来，才能支持我们上层的业务能更好的蓬勃发展啊，我觉得这是相辅相成的。最后一个呢，是说，呃，我的感触，现在越来越多的这个客户啊，就跟前面也讲到越来越海量了是吧，然后比如说一个企业，一个公司原来持有几十PB的数据，现在持有几十PB的数据是吧，几十PB的数据的话，每年的支出可能是百万千遍，千万级别的，就只为了存好它，可能就得花几百万，所以说我们的客户也在跟我聊一个事情啊，就是说我就是说我每年花几百万来去为了把我手上的数据存好，但我去越来越不能接受，是说我花这么多的钱只是为了把数据存好就完了。

我我做这个生意，我花这个钱不再是为了存而存，而是为了用而存，那怎么能用好这批数据呢？怎么能把这几十批的数据里面挖掘出价值来，让让他释放出价值，更加去反哺我的上层业务啊，这个其实是我我我聊到的很多客户，他在跟我希望探讨的问题，希望我能给出答案，呃，这这个答案呢，我觉得不是一个简单的答案，比如说我们提供了故事FS，提供了各种智能存储的一些这个产品能力和解决方案，其实都是我们答案的一部分啊，这个答案我们会在2022年的持续的这个产品的发布和迭代当中进一步的回答。好大家对，这是我首先分享了一下，就因为我第一次在这个系列里面跟大家交流，作为收尾的一次是吧，把我的一些思想传递给大家，然后呃，也希望跟大家进行探讨吧，然后呢，基于这样，我对基于我对就是业务和我们客户的一个理解啊，就是说我也在带带带着我们的团队在做什么样的事情呢。嗯，我也是这个往下一下啊。

这个是我们腾讯云存储目前整体的一个产品方案矩阵，这个比较细啊，就是我来跟大家解读一下，呃，首先啊，就是我们腾讯云存储对底层是我们的底层技术能力是吧，我们底层技术能力啊，向上提统一提供一个横向的平台是吧？然后这一层呢，我们在做什么？其实就在做一些存储持续在投入大量的精力在持续优化的事情。低成本要要降成本，降成本，我们可能会上各种各种，比如更大码率的ec是吧，做分层存储，做去和透明压缩。提高性能是吧，这个如说我们会做各种catch，比如做oplo，可靠性，可用性，然后比如说提供更好的扩展性，同时我们也这个比如腾腾讯自研的糖古拉机型是吧，然后比如说我们会。也会在对象存储里上磁带介质，这些其实是这些事情其实是我们存储人啊，这十几年几十年一直在做的啊，这个是很亘古不变的，我们也会继续做下去，因为这是最基础的，也是最重要的东西啊，基于这个底层底座呢，我们腾讯存储向上提供了很多的这个产品，产品呢又分为一些逻辑来进行划分，其其中一个是最底下的是核心的这个底座型的产品。

然后我把底座型产品定义成了三大底座，中间这个是我们的对象存储cos，它也是我们这个对外暴露，因为对象存储大家我也不用多解释了，它是一个平坦的name space的这样一个存储的一个啊形态，然后它是我们腾讯云存储平坦name space存储的一个核心cos，然后其实呢，我们也有树状的name存储核心就是我们云上的这个云上的化的。CDFS服务其实就是一个开箱机用的一个这个serve化的一个HDFS服务，大家可以这样理解啊，就是为了给大家有一些大数据类型的用户，给这种用户提供类HDFS这种原生的使用体验是吧？对，还有一个是CSP，这个是我们因为我们在在在做一些政府啊，金融啊，高教这种行业的时候，需要做线下部署，所以我们也是拿出了一个专门的一个，呃呃，拿出了专门的一个团队和一个这个产品版本来去迭代我们的私有存储产品CS是吧？对，这是我们的核心底座，然后呢，我们总说抓手抓手是吧，就是说我们需要也往上去更加贴近我们的客户的业务场景啊，然后呢，去呃，基于我们的核心底座产品向上去做一些向上的延展，能够让上层的业，上层的客户能更好的下得来，能更加接地气的用到我们的产品，其实这就是抓手这一层产品的重要性。

呃，比如说大家可以看到啊，数据，数据它其实不管从AWS还是我们的概念都是一致的，都是把对象储作为我们的数据底座，但它是需要在我们的cos之上提供一个数据的抓手层的产品服务的啊，比如说我们我下面要重点分享的故SFS就是这样一个定位啊，比如说可以看到我这个图的左上角标红的部分，它是这样一个定位，其实蛮重要的，在抓手层呢，就是我也可以继续说一下，比如还有我们的数据万象名同质控是吧，备份服务，每次托管是吧等等，存储网关，这都是我们抓手层的。

再往上呢，就是说包括数据接入提供，我们提供丰富的协议和数据上云的一些解决方案啊，再往上我们就会这个把这些产品包装成面向行业啊，适配各各行业产品，各各行业用户需求的一些方案，来来走到行业里面去，跟大家一起共赢，是吧，对，这是我们的一个整体的一个思路。讲到故SFS呢，就是说这个就是这个，我往下继续来围绕故SFS来帮大家进行一些，因为之前有九期嘛，是吧，帮大家进行一个简单的回忆是吧？对，就故SFS，它其实是我们cos整体数据解决方案的一部分，我们的cos，我们对象存储团队提出的这个数据存储的统一的方案，其实是有三大组件是吧？对，就是一个是这个，呃，故SFS它是叫计算单的缓存加速器，还有一个是数据加速器是吧，还有一个是数据加速器。

呃，简单的理解呢，就是说故SFS它其实是这个直接将一个客户端部署在我们的这个计算节点，这个计算节点可以是用于跑大数据的一些这个计算端是吧，也可以是做一些AI训练是吧，或者做一些其他的一些计算计算事情的一些这个计算，把这个故SFS客户端直接部署在计算的一些这个节点里面去啊，然后直接去利用计算端它的一些空闲的一些这个磁盘空间来去提供这样一个统一的这个分布式的缓存服务，对这是故SFS的一个定位啊，以此来从上打通计算，向下打通对象存储是吧，能让能能能这样从上到下贯穿下来，把对象存储。直接直接作为上层计算册直接可视的一个数据弧，对，这是这是故SFS的一个定位啊，就是这也是我们一直在做的一个事情啊，除此之外呢，我们还提供了这个数据加速器是吧？数据加速器data acceler，呃，Acceleration它是干什么的呢？你可以看到咱这张图里面啊，就是说这个故ose FS，它直接到了计算的那个黑框里面是吧？然后数据加速这个东西，它是它是放在了这个计算的节点所在的az里面是吧，它是为了就是说，呃，我在这个计算所在的这个数据中心里面，来来来部署一个我们这个SSD介质的这样一个节点是吧？来提供ad级的这个加速，能把一些这个。

能把一些就是说相对呃，相对SFS进计算端测，又相对冷一些的数据，把它开始到这一侧是吧，因为我们都都知道啊，做缓存就不管是red还是什么东西，还是memory，还是各种缓存的这个复杂的系统，它都是一级一级往下走的是吧，LL3这样往下走的是吧？这个数据加速器其实它的定位就是说，哎，我就往往下再走一层是吧，然后它数据，比如说有一些数据先漏到数据加速器，然后可以再从数据加速走到SFS是吧，然后它其实是全S的，提供一个超高的吞吐能力，它的作用更多是打通，就是说数据，这个数据节点所在的az跟对象存储之间的一个，就是说这个数据。

大数据这个快速的一个吞吐的一个，吞吐的一个，就是说这个吞吐的利用率和管理的问题是吧，对这是它的一个定位，还有一个是数据加速器啊加速。这个我们做大数据处理的时候，呃，原生大数据处理的体验是说这个。呃，我用比如说原来我用存仓一起种老方案啊，就是说这种老方案，我在本地部署这个HDFS，我用adfs客户端直接访问的话，这个呃，它是树状的，然后它这个比如不管是说做listname还是delete是吧，做这种做这种操作的时候呢，啊都可以做到这个很快速直接，如果在根点做的话，直接可能比如说因为它这个它这个它这个组织组织结构决定的，就能很快速得到响应啊就是如果走如果说对如果底下对象存储的话呢，其实我们都知道啊，就比如做在根目录做一个name是吧，然后根目录下面可能又有这个，又又有再往下的这个子节点是吧，那可能里面挂了这个上万个文件，如果是对象存储的话，它是需要把这上万个文件全部都一遍，都得走一遍，数据得走一遍是吧，有可能有可能数据还得走一遍是吧，对这个这个时间时间是很长的。

但是如果我们知道我们在大数据处理的过是这个业务，业务流程里面啊，比如说name这种操作，这个频次其实不是那么的，就是说delete可能会低，比如name这种操作，或者copy种操作，有可能它不是很低的，但如果遇到这样的操作，如果底下直接挂cos挂，挂S3挂对象存储中间不做任何的处理的话，这个这个是很废的啊，所以说原数据加速器就是做这样这样一个事情，比如说它是长在我们对象存储侧的，在对象存储侧的这个桶，这个bucket上面，我们目前可以支持这样的功能啊，直接打开这个数据加速器，你所在的这个它就支持了这种就是说。这个这这种树状name管理的能力啊，就是比如这个，比如打开这个元素加速器以后，这个里面的文件，呃，做name做delete，做这种copy操作的时候呢，他可以去用户可以体验类似于这个ADFS这种这种树桩name这种这种体验结，体验结果是吧，对他能提供这个每个八克的提供10万级别的这种QPS啊。

呃，这是我们的整体一个布局啊，然后这个三级加速的一个体系，对。这个在国内的业界是比较领先的概念啊。然后聚焦到我们这次这个重心啊，就是说这个计算端的故事FS，对这个我稍微再延展一下啊，对它呢，这个大概架构是这样啊，就是相当于我底下这个是对象存储啊S，然后对象存储cos里面承载了它作为统一的数据的一个最最最底下的一个统一的管理是吧，它这里面承载了我全量的这个数据文件啊，全量的数据文件。嗯，然后我按照新的这种解决方案来的话，我可以将这个，呃，Cos里面的数据呢，提前做一个预热，将cos里面的数据预热到这个计算端的这个F里面。然后你可以看到啊，这个图里面右侧，其实我认为比如说会有这个三个Spark节点是吧，然后三个三个三个计算端，然后我可以把那个我的故SFS的节点部署到这个三个计算，然后呢，我可以这个。

将这个cos里面这三个计端端可能提前要用到这些数据，提前预热到这个提前预热到三个计算端的故事FS的本地，然后之后呢，这个3SPA任务在跑起来的时候呢，它其实直接处理本地的文件就好了，是吧，然后这个体验是跟在本地直接部署了本地DFS是一样的，但是这个我们这套架构比起直接在本地部署ADFS好是好在，那就是一个是说成本，因为你知道对象存储它本身是比是比这个本地的这个部署的三副本的AA成本是要低很多的。我们都是走鸠山码的技术是吧，然后折扣下来可能一点几副本是吧，成本直接节省了一倍啊，再有呢，就是说可扩展性，因为本地要本地真的是要是很重的去部署一套HDFS的话，那这个其实需要小心翼翼的是吧，你需要做好规划，就是看好本地到底有这个到底有多少多大的空间是吧，或者还得提前，就是说你哪怕不是不是跟计算节点的话，你要单独去找拉拉出资源来部署这个本地的FS，然后跟计团节点去访问是吧，那你那你那你可能就是一些你你得做规划做的特别精细，我到底是要100T还是200T是吧，如果如果我我装了100T，然后我结果现在数据发现多了，那我还得去扩容，那这个就就就得等。

如果说我我我想我想宽裕一点，一开始先不说200T，那我数据一下没上来，那我就浪费是吧，所以这是很纠结的事情，但如果用我们这套方案呢，数据全量的数据先都沉降在我们这个非常极低成本的对象存储里面去，然后把要用的数据漏到这个进进存单端，然后这个能达到这个效率和成本的这个最优的这样一个折中的配比，对这个其实是这个故FS它的这个数，呃，进端缓存加速能力的一个这个一个一个直观的体现是吧，对，然后呢，这个左侧我也有写了一些这个它的一些这个功能啊，这个我这个先不详细赘述了，这个我相信大家其实之前也都有用过啊，然后我下面也有一页会帮助大家进一步的去这个重新梳理回忆一下相关的一些这个更有逻辑的回忆一下这个一些功能点。

啊，就是这个对。因为我我理解啊，有一些开发者朋友们可能在用我们的产品，可能当然也有一些这个同学啊，可能之前还没有用过啊，这个可能第一次听之类的，所以我也就是在花一几分钟的时间把这个再回顾一下啊，其实类似于上一页我讲到的场景呢，其实故SFS它的基本能力啊，其实抽象来讲四大块啊，第一大块就是缓存是吧，它它它最直观的就是说那个，呃，把把对象存储，为对象存储提供一个缓存，就跟red和MY一样是吧，就是red其实就为MY提供一个缓存，他们是黄金搭档是吧，然后故SFS就是为对象存储提供了一个缓存，然后来帮助让上层的计算册来用的更舒服是吧，所以说呃，大概的这个形态是故SFS有一个master，有一个ER是吧，要把master和ER部署在计算的这个本地。

部署好以后呢，你可以去，呃，在这个client端去进行一些命令，通过一些命令来去定义你的缓存的使用的一个场景，比如说啊，我们搞用过缓存的同学，开发同学都知道，比如说定义，比如说这个缓存，因为因为你本计算本地可能有SD，可能有D，可能甚至还有那个内存是吧，这么多种介质其实SF都能利用起是吧？那比如说你怎么利用呢？你可能就给SF户到你要把这些资源统一管起来，定义一个分级缓策略，比如说你可以定义是说我这个数据拉上来以后，或者我新写入的写缓存，我要先写到哪一层，先写到memory memory先先写到那个memory，然后再再再比如说再再沉降到SSD，再沉降到SD，可以提供一个多缓存能力，还有就缓存汰这个，其实我们用缓存的同学，就比如说做个开发学都很清楚，我也不用多说了，还有就是缓存数据生命周期管理可以定义它的TT是吧。还有就是说我也刚才也说了，就是S，它是一个分式，一个缓存系统，然后可能我有很多个计算节点是吧，很多计算节点分别有S客户，那这个不同的客户之间的数据有可能是需要复制，因为有可能我这个数据先只漏到了我的这个，或者先写入到了我FS的一个节点，一个客户端，我还有N个客户都想用这个数据，那我就要横向的一个复制能力是吧。

那这个是可以通过一些命令来配置这个横向复制的一个一个一个策略，它可以自动帮助执行，这个其实是我们缓存的一些玩法，其实跟我们业界通常的一些，这个就是个一些缓存产品比较类似。啊，再有呢，就是透明加速啊，这个是什么意思呢？就是说在我们故FS推出之前啊，就是说我们也在在比如说两年前，呃，或者更早，我们也想通过一些这个当时有的一些条件和手段呢，来来为我们的数据来为我们的用户提供一些更好的一些这个使用体验，还是底层数据在对象存储里面上，或者或者。

因为我们都知道啊，就是如果你本地是不S的话，那其实通常是比如说就是ADS。冒号斜杠是吧，这样的，然后我们当时呢，提供了一个冒号斜杠，这样的，相当就是说你把我们通过这样一个这个也是客户吧。来把我们的对象存储cos模拟成HDFS，让让我们的用户是修改这个IgMa的，是修改少量sIgMa的方式，然后其他的语句还都是类似，还是用ADFS的语义，通过这个SKY码的路径来直接去挂载cos f来来挂载cos，把cos当成ADFS来用，我们其有很多存量的用户目前还在这样用，是吧，也都很习惯了。还有一个就是我刚才跟他前面个分享矩阵的时候也说了，我们其实有一个产品，因为我们也是也是也是太想就是说让我们一些这个传统的这种使用ADFS用户能有更这个贴近于他习惯的体验，所以说我们推出的一个云上这个云，云化的云原生化的一个ADFS产品服务，然后如果是用这个产品作为你的底层的这个，呃的底层的数据弧底座的话，其实我们也提供这个C马ma ofs冒号斜杠是吧，对，然后再加上我们这个。

再加上我们这个这个故SFS它其实也有自己MR叫GFS冒号斜杠，其实其实通过这通过这这个通过这这么多年以来呢，我们积累了很多用户，有三种不同的使用方式，然后然后我们其实这个呃，有了这个故SFS以后呢，我们希望统一，我们现在也做了这样的一个协议兼容和一个一个类似于透明加速的能力，然后用户呢，只需要去这个，只需要去安装故SFS客户端是吧，然后呢，呃，用客固客户端来打通上下，然后呢，协议上直接用固的客户端，然后直接写这三种协议都可以通都可以，比如说从固直接去加速Co，这也是完全可以的，底下是cos。所以类似这种方式呢，完全打通了这个过去和现在以及将来，然后呢，给这个全量的用户提供透明加速能力啊，这是我们这我这是我们就是说一个基于我们的这个特，我们的这个这个腾讯的特色啊，然后推出这样一个能力，比较适用于我们的老用户啊。

呃，然后还有就是透明，呃，统一的统一的命名空间，因为我们知道有些那个客户呢，它的数据量比较大，呃，这些数据量，这些数据呢，也有不同的业务的逻辑和这个业务的意义啊，然后这些数据会散落在它在cos的不同的bucket里面是吧，然后甚至有些数据在在云上的cos，有些是在本地的这个hfs，有些是云上的这个我们的托管，托管的cfs是吧，比较乱，呃，然后他短期呢，这个客户的运维团队呢，也短期内也很难抽出时间和怎么样或者没有计划去把这些数据统一进行一个梳理，比如都梳理到S，可能短期内做不到这样是吧，那我们其实提供了在F这来统一把这多个源端打通，统一进行管控的这样一个统一的管理能力啊，要统一运营空间，简单来讲呢，就是说故SFS这一侧呢，支持你在这里啊去去建立一个个类似于文件系统一样，你去建立一个个name是吧，然后你建立的多个这个命名空间以后，Namepa以后把这一个个虚拟namepa跟这个实体。

这个比如说数据所在的这个路径进行挂载，比如说我我这个运维通这个客户的运维的人员指导我有一批数据是在我的cos的某个A里边是吧，然后呃，Buck下面的某一个LD是吧，这个是个下面是吧，然后我要把它要要要拉上来用了，然后他可以这个上层的里面呢，来建立一个name是吧，把这个name space跟这个bucket a，呃，斜杠folder folder，然后做一个挂载，然后这样的话，其实在故S这里看到了这个name space里面的。呃，就就能就能透传看到这个底下这个cos这个里面的数据是吧，相当于就把这个数据统一管理起来，它还有它还还可有很多类似的name去管理其他的或者其他的存储系统里面的数据是吧，然后把所有凌乱的数据在故F决策做一个统一的管理和可视，便于更加清晰的梳理好你的业务啊这是这这这是他这里的一个我们在统一命名空间这块这一块大功能的做的一个事情。

第四块呢，就是table管理，因为我们知道啊，就是说做大数据的时候，或者做一些训练的时候呢。呃，不一定都是非结构化数据是吧，有可能还有一些半结构化或者结构化数据。那这些半结构化，结构化数据呢，可能之前啊，我是在一些这个呃数仓或者table里面存的是吧，所以说故SFS呢，我们也提供了table管理能力类似啊，就是说我底层可以去对接到一些这个table，或者对接到一些这个数仓是吧，然后我可以按前面我分享的，比如说缓存这样的多种，或者统一运营空间这样多种的这个这些这些能力的刚才的阐述来去打通，打打透下层的一些这个结构化或者非结构化数据，同样我在预热的时候呢，我甚至可以去基于table级别以及table级别来指定一小部分比较精细的一小部分拉伸来做预热，做缓存，这都是可以的，对，所以说其实我们基于我们对我们用户的理解啊，就是。也也2021年啊过去了，也发了这四大块的应用场景，然后把这四大块的功能也已经正式的发布，我们也线上也有很多的用户也已经开始在用了，每天都在用。

然后呢，我也再分享一下数据啊，这个数据我想呢，可能之前有很多，嗯，听众朋友们可能是看到过啊，因为我担心有可能同学没有看到，所以我再分享下，快速分享一下，就是基于这样一套架底能就是要快到底能提啊，就是说这是我们基于这个T标准大数据测试的这样一个测试的一个测试结果啊，然后这个呃，有不同的柱状图是吧，不同的柱状图是不同的测试环境，不同的测试环境通过控制变量法来把本地的这个就是这个环境有一些有分别，有一些变动是吧，比如说这个绿色的就是我们在进阶算端，呃，计算端计算测的这个算力都一样啊，然后我们我们绿色的这个呢，就是在进计算端部署了进计算端的估SFS，然后呢？F给故SFS分配的存储空间呢，是sat two增强型的SID云盘是吧？对呃，然后呢，这个再往再往右呢，比如说嗯，这个是IT5本地，另外me s SD是吧？呃，然后再往右呢，比如说这个这个比如说啊这个呃呃，这个倒数第二个是吧，倒数第二个蓝色的条，这个其实就是说完全不用估SFS，完全就是上层是这个S5，然后底下就是CCFS，然后最往右这个呢，就是说上层S5的计算节点，然后直接完全不用任何东西，就只单纯用我们比较这个呃，古老的这个cosn的方法来打通cos是吧，然后它这个东西呢，就是跑一些数据集，跑一些数据集，跑一些这个大数据训练的作业集，然后呢，看一下多久能够处理完是吧，所以看啊，就是这个条，这个时间越小是越好的。

可以看到啊，就是说上了故SFS以后，就是左半趴比右半趴整体都要好，然后呢，左半拍是都是有故SFS，然后呃，基于一些故S给故SFS分配的这个空间，或者或者这个存储存存储类型，这个磁盘的这个IO能力的不同，也会有一些，这个也会有一些性能差别，大概是这样子，所以说那个总体来讲，呃，左边最左边绿色这个相比于最右边这个完全不用估FS用测试来讲的话，直接这个，呃，这个消耗这个做跑这个作业所需的时间降低了49.8，相当于就是说我本来十分钟能跑的，我本来需要十分钟的人，我五分钟就搞定了，所以这个是立竿见影的一个效果，立竿见影的一个效果。

OK，然后呢，这个帮大家做了一下这个这个这个这个这个啰嗦一些，就是帮大家做了一些回顾，然因为这个呃，一年过去了，然后我也讲了一下我们之前这个产品，它的一个整体的一个功能到底有哪些，是吧，然后它的性能表现怎么样，然后呢，就是第二部分我跟大家分享了一下，因为前几期学堂啊，也有这个我们的架构师啊，也帮大家分享一下，比如说我们在这个汽车行业呀，在种种行业的一些这个落地案例。然后这次呢，我就借这次的机会跟大家分享一些吧，就利用一些时间分享一些我们在互联网行业落地案例啊，具体客户名我不说了，然后呃，单纯从场景来讲起。

们知道啊，互联网客户呢，呃，做的业务很多啊，就是但是也有一些这个具象的一些特征，比如说实时推荐啊，实时推荐这个我觉得越来越多的这个APP啊，可能不是新闻类的，越来越多的APP都会在它里面去植入一些这个流，或者这种推荐的一些功能，貌似成为一个趋势啊，似成为了个趋势，那这个实时推荐其实不好做，就是你要简单搭一个架子好做是吧，但是你要想这个能更加匹配用户的习惯，能推荐的精准是吧，这些东西要达到这些东西的话，其实是一个很大的一个功夫。那这个东西呢，它能怎么做的更细呢？就取决于你底层的，比如说这个整体的一个推荐平台，到底它这个性能，它的这个给了多少算力，有多大的样本集是吧，用户画像构建到底准不准，可能是有很多符合因素影响。整体来讲呢，我分享一个相对简单的架构啊，就是说数据啊，数据我可能有，比如说这个数据可能啊，就是说我就拿这个这个这个新闻来讲啊，这个数据可能是用户他之前访问你累些用画像也可能是这次录以是吧，他了是吧了在哪些哪些这个文章上有的停留，哪些文章点开，这是这次他这一分钟以内的信息源是吧，这都这这这可能是更新的是吧，然后这是新旧的数据源统一拉过来，然进入卡不卡统一进行这个消费是吧，然后消费端走到一个，就比如比如我们腾讯的t ke ks，然进行这个实时的分析是吧，那这个东西呢，就是说。

你这个底下需要需要需要有它的样本是吧，有样本，样本在哪？在我们的对象存储，如果说你这个你这个流计算平台，因为它是实时的嘛，你得快，因为你流计算平台你现从对象存储拉，那这个东西肯定就废了，那那那就那就不能叫实时推荐，那成那那成异步推荐平台了是吧，所以说我们就希望上这样一个缓存能力是吧，上原数加速器上SFS，然后提前把预热提提前提前把数据做做这个对应对应的数据提前有一个预判，提前拉上来，然后在这个流计算平台，那模型计算平台分别部署不材的客户端来辅助flink t flow进行这个分析是吧，Flink可能实时的t flow可能是这个异步的做分析，然后呢，再推到这个，推到下游，因为它很多很多环节嘛，推到下游，然后下游再有一些下游的一些处理业务逻辑，然后最终呢，在生成这个。

这个这个这个推荐推荐行为给到用户。简单来讲呢，我觉得这个是一个相对的一个架构，我认为们遇很多这个互公司的实时万不离其宗，你你要想做这个东西，一定就会考虑到我才到的，比如说这个能问题，这个这个时效性问题，精准问题，那或许你这个调研摸摸摸了一圈以后发现貌似故SFS是一个。呃，非常好的选择是吧，是一个非常好的选择。还有就是搜索平台，就这个东西就更常见了啊，就是说这个除了度搜索以外啊，就是很多这个互网公司产品啊，都要提供个内这个这个域内的一些搜索能力是吧，那这个东西或许不用做到类似于百度那样那样那个全全搜索引擎的能力那么强，但是我也得有一个基础的架是吧，那这个东西呢，其实不难啊，就是呃，比如说这个我我也是举个例子啊，这个也是我们的我们的架构师，这个也基于一些客户的一些这个真实客户的一些访谈，或者真实真真实客的一些使用的一些线上的案例啊，然后画了一张图，那比如说啊，他这个有有很多分区的概念，因为它都是放在容器里面，有这个14个分区，每个分区呢，又有20个或者N10个N个节点是吧，然后每个节点就我们一层层往下播，每个节点里面呢，又有多个pod，这个紫色的pod呢，就是你真实的业务po的里面，可能这个pod里面啊，说的可能更直白一点，这个po里面可能就是E什么sola呀，ES啊，这种搜索引擎是吧，这种搜索的这种提供搜索这种东西啊，然后你你如果说你，但是你要你每。

每次用户这个发起搜索行为以后啊，这个搜索行为它是要拉样本嘛，是吧，这个样本是太多了，这个样本肯定在对象存储里面，但是你要是这个这个搜所在的直接去拉线去拉S这个这个这个这个性能不能说不好，但是肯定就是会会有肯定不是最优的性能，那其实我们推荐的FS的方案呢，就是说在你这个t ke的这个就是就是我们腾讯的容器容器产品啊，在T的worker notde里面呢，你可以再记几个pod是吧，就类似左侧的黄色，呃，这个蓝色的，这个蓝色的pod就是我们的故S装我们的故S专门装们的故SFS的worker啊，然后你可以提前拉，呃，提前做预热是吧，把这个这个基于这个用户的行为啊或者预判，然后提前或者基于它的搜索行为，然后。

在之前把一些数据拉上来，拉到这个蓝色的这个固所在的pod里面，然后拉到这个跟这个紫色的pod在一起的端是吧，然后呢。来来来，让他提供更更好的这样的一个一个一个一个时一个搜索，搜索的一个能力啊，然后其实这里面还有很多细节啊，就是我可能一个时间有限，不会说就不不一一展开，比如说这个有20个节点或者14个分区，分区之间，节点之间，因为你可能统一有多个这个搜LA，它也是个集群，统一提供一个集群化的一个搜索的一个能力，是吧，那你可能这个节点节点之间分区，分区之间还需要做一些这个，呃，横向的一些数据的这个copy和一些横向的数据的这个复制，这些其实也都我在前面分享的相关的一些feature，对呃，大体是这样子的，我相信就是我们做一些这个呃，APP做一些实时搜索平台的用户或者开发者同学会有感，会有会有同理的这样的一个感受啊。

还有就是离线渲染，这个可能相对聚焦啊，这个不是任何一个互联网行业的公司都会做啊，但是其实如果说更加聚焦到一些这个媒资工作室，或者一些一些或者做一些动画片，或者做一些这个。做一些这个，比如现在现在做这个短视频比较多是吧，做一些短视频呃，渲染的一些工作室，或者一些包括个人开发者啊，个人的短视频的这个制作者，其实都会有类似的业务啊，但是可能偏个人来讲的话，可能不会用的这么重，但比如说是以工作室或者公司力度，可能需要搭建这统一的平台，呃，简单来讲呢，就是说。

呃，渲染我们知道它的这个业务，业务场景啊，就是也分大和小，如果说是要搞一个大电影啊，比如说这个熊市少年这样的动画片是吧，是一个这个俩小时的这个大电影，可能需要很多个pod，然后同时比如上百个pod同时去分，同时去处理同一帧的画面，或者同一段的画面啊，这是一种用法，但也有一些相对小的，就是说我我这个我这个比如说渲染的任务可能没有那么精细化，没有那么重是吧，那我可能对这个原始的这个片子做了一些切分以后，每一个的分别负责处理一个是吧，这个都有，我这个图里面画的呢，这个这个是我们架构师画的啊，就是这个图里面画的呢，是说更多是一对一的是吧，更多一对一的，就是说可以提前。也是一样啊，就是说把这个数据，把这个数据这个拉到这个，呃，SFS这个里面去跟这个pod，呃跟这个业务的pod放到一起啊，放到一起，然后呃，我们是也可以提供这种接口的，然后通过这个业务，业务直接通过接口来直接读我们FS本地这个的本地的数据右侧有一个简单的这样一个这这样个核算啊，就是说如果说嗯是要这么用的话，原始的素材在cos里面，然后你如果是想把这个东西这个加载到故SFS里面。

同时呢，呃嗯，便于便于业务的与访问啊，你可以看到就是说呃，总共花的钱也不多，因为十几块钱，因为就是说这个。它这个比如加载完以后呢，可以释放是吧，可费掉，呃同时呢，需要的时间，这个需要的时间更多是取决于这个这个节点计算节点之间的带宽能力啊，如果这个可以给的更多时间，可以更通过这种方案呢，能大的去缓解这个这个我的渲染任务，它对时间时效性染时效性的要求，可能我之前一部电影用老办法。

可能比如说30天的时间，或者或者说夸张一点，或者或者那个呃，半年的时间来搞完，可能如果我通过一些能提高效率的方法，可能我几个月或者这个几十天就能搞完是吧？对，这也是比较一些比较直观的一些案例。再有讲一个AI的，就因为前面反复提到一些AI的一些客例，其实也比较好理解啊，就是说户的名称我不展开，大概的意思呢，就是说客户他会我们那个腾讯云上选购黑石，然后比如说黑石他再去插，比如A100的卡之类的是吧，然后呢，呃，把一些这个比把一些比较重的这个任务放到黑石面做，做这个做这个训练，然后训练的样本都是在cos里面是吧，因为是这样，就是说待训练的，待训练的样本的这个汇聚和产生，一般是通过上游各种各样的业务去把它这个数据来来导下来的，你导下来的话，一般来讲的话，放到对象存储里比较合适的是吧，因为可能你上游的业务这个产生这个数据的源头也是对象存储啊，所以说可能这个数据的这个带这个这个加载待加载的数据是在过是在cos里面，然后呢一样通过故SFS加载到这个，我们这个比如说拿拿这个还是拿t ke，拿t ke来来来部署一个SFS这个worker和客户端，然然后这个t ke跟这个黑石放在同一个这个园区里面。

同一个VPC里面是吧，然后呢，我们的这个，呃，我们的故SFSF客户端提供的这个po接口，然后可以直接mountt到这个这个tenan flow的pod里面去是吧？然后这样的话呢，就直接去便于这个我们的那个黑石里面的GPU的AI训练的一个接这个这个这个算力来进行快速的访问挂载是吧？呃，如果说不用这种方案，那就相当相当于石直接挂载了S的这个一个。一个是说这个就是呃延时问题，一个是吞吐问题，其实吞吐也给不了那么多，所以你通过提前的这个预热加载，也摊平了它这个吞吐这个节点之间吞吐的这个瓶颈问题。总体来讲呢，我分享了几个场景啊，然后呃，其实我们啊，就是这个在互联网行业看到的用户的场景也远不止这四个是吧，但是时间有限，也暂时只分享这些，然后并且呢，只是互联网行业，我们看到的用户的行业也不只是这一个行业，比如说之前分享过的汽行业，比如说还有医疗基因行业，比如说还有这比如说各种呃在线线上线下的教育行业是吧，再比如这工程一些一些，比如说这工程制造业行业，其实各行各业呢，它都会有类似的架构，只是只要你希望提高生产效率。

只要你希望比如说去降成本，那一定你最后发现会走到我们的这个分散分离，然后数据cos加SFS加速，再到计算端是会走到这样一套方案来，对吧。然后呢，嗯，我再利用一点时间，就是，呃，就像我前面说的这个一年过去了，就是我们那个2021年啊，正好做一个这个跟大家做一个这个同步和汇报吧，就我们之前到底有哪些更细的这个产品能力的进展啊，啊之前我讲了一些，然后这个是相对比较偏细的，我们在2021年呢，发了三个比较大的版本，1.01.1.1.1是吧，1.2版本，我们可能在这个月202年的一份发布，呃，总体来讲呢，我们通过这个三个，今年通过三个，或者还有很多小版本啊，整体把故SFS的这个整体的框架。

呃，成熟化的拉起来是吧，它不只是一个零到一的产品啊，零到一的产品的构建可能是我们在更早的时候做的事情，2021年更多是解决了从一到99或者一到100的一个过程是吧，大家可以看到啊，就是说啊，基于name读写策略TTL是吧，然后比如说跟这种透明加速打通是吧，包括裁剪啊，是为了就是说我们也是接了很多客户以后，发现客户希望觉得我们太太大，占据了本地的一些宝贵的资源是吧，再加上比如说我们因为在大数据场景下，我们要我们要帮助用户做好rangender健全保，做好数据，数据安全保障啊呃等等啊，这都是我们已经实现的功能啊，然后相比于啊，比如说业界跟我们有点类似的产品，俄鲁秀，其实我们已经把他们拉开了差距啊，就是我们提供了很多特异性的，真正是我们的客户真实需要的功能，我们都经过分析以后，迭代到了我们的现有的产品里面去，然后2022年一月份要发布的1.2版本呢，这个。

我们会提供这个我们的这个excuse的版本啊，然后再再加上比如说这个会提供这个集群管理能力啊，我们会可能推，可能会拖出一个能会推出一个这个呃，托管版的客户端是吧，也就是说可能你呃，你如果本地如果没有空间的话，你可以单独去基于我们去帮你基于云上新开资源拉起一个这个故SFS的实例是吧，然后这个故FS的实例可以也可以以它独独立独立存在的方式来与你的计算测的这个一些算力资源进行配合啊，啊再比如说这个告警可用性是吧，等等，或者集成SG，这都是我们这个版本要做的事情，也是一个比较大的一个里程碑号的版本啊。

然后说到2012年呢，就是我们也在2022年至少规划到七暂啊，就是再往后可能也有很多的可能就偏粗啊，至少到七暂之前，我们还会发布这个呃四到五个版本啊，然后呢，呃，我可能写的不太细啊，就是但是但是大体的可以跟大家提前这个预告一下，比如说我们会通过这个呃这几个版本呢，去把我们的这个功能层面提供更多便于用户在开发环开发过程当中所需要依赖的管控能力啊，通过这个版本进行进行进行加强。嗯，包括这个客户端，它本身的这个在因为计算计算测的环境这个千奇百怪啊，各种环境的这个配置都有，我们要进一步提高我们的这个自己本身的环境适配能力和稳定性建设能力，是吧，然后再有呢，就是说你也知道，就大家也知道，就是说。客户是不可能单独用SFS他这个产这这这个不是故SFS定位我们的这个产品的定位就是要配合好大家用好腾讯云上的cos，以及腾讯云上的比如说t ke，或者说其他的一些大数据等等这样的BMMR这样的产品是吧，Em Mr这样的产品，所以说其实库SFS承上启下，我们需要看清自己的定位，做好向上向下各种生态环节能力的打通，也就是说大家经过这几个版本以后呢，会看到一个。

呃，更加全面跟腾讯云动向横向各种周边产品全面打通的一个一个一个全新的面貌，是吧，大家会看到这一层，这这这个层面我会得到很大的进步，对这也是我们一个预期，除此之外呢，还有就是说周边，比如说这个监控啊，告警，比如说各种权限呀，这个全不全这块呢，我我们也会这个投入很大的精力来帮助大家。打造好这样一个强有力的闭环啊，对。这个如果大家有一些这个对我们的建议呢，也非常欢迎给我们提啊对。呃，最后呢，我跟大家就是说这个也做继续做一下广告吧啊呃，这个应该也是这个每次直播这个例行环节就是，呃，我们公SFS呢，就是很快啊，就是可能之前大家在腾讯云上没有找到入口，因为我们之前一直在准备啊，就是希望我们拿出一个更拿出一个更成熟的版本以后再来真正在腾讯云上给大家开放入口啊，目前我们这个入口马上会在腾讯的官网上开放，大家以后呢，可能就在一月春节前吧，或者春节前后吧，可能可以直接在腾讯云的这个官网上搜索，呃，搜索我们这个数据或加速就能搜索到我们的产品的这个落地页，但是我们的文档其实已经提前在我们的腾讯云的文档的这个合集里面上去了，便于我们这个存量的或者未来要马上要用的用户能找到一本这个详实的文档，这个我把这个文档的链接贴到这儿了，但是可能大家现在这个这个屏幕这儿不好截是吧，我们后续也可以分享到我们的那个微信交群里，然后右侧呢是我们的这个两个二维码。

上这个是上面这个呢，是我们腾讯云存储官方的公众号，它会这个呃，不定期的或者定期不定期的去以力度去公布一些我们腾讯存储团队做的一些有价值的好玩的一些产品和一些新的功能啊。

呃，下面这个呢，是我们专门的FS产品的一个交流群啊，大家如果有一些这个意见或者建议，或者一些疑问，可以在这里面来提出，提出一些这个大家的观点，我们也非常乐于跟大家进行交流啊。呃，大概是这样啊，大概是这样，就是大概这个也就给我留了大概这个四五十分钟的时间，所以还有还有一些时间呢，这个呃，正好这个大家看一下我们在F产品里还有哪些。探讨的啊，就是我可以这个呃，花一点时间跟大家交流一下啊。好的，那非常感谢崔健老师的分享，然后这边呢，我看评论区也有好多小伙伴提了一些问题，然后这边的话就崔健老师选三个做一下回答。嗯，好的好的，我看到了一个问题是F如何收费的吧，呃，对这个可能是大家会关注的，是这样的，跟大家一就是F本身是一个软件产品是吧，是一个软件产品，它其实呃本身如果说你走我们原生的这种私有化这种这种这种客户端型的产品形态的话，你只需要把我们的客户端软件部署在部署在您的那个计算的这个节点上，所以说本质上这个硬件资源是不需要。

是需要您自己来准备好的，我们只是提供一个软件包，所以如果是这样一个定位的话，我们短期内我们暂时不会基于我们的软件license相应收费，您可以直接免费下载我们的软件安装包，安装部署在你本地的硬件环境内，硬件环境需要你自己来花钱准备好，是这样一个定位。但同时呢，我刚才也提到了，就是说如果有些用户您本地计算册资源也不足了，你也不想动，你本地计算册的一些东西，不想扩容，觉得太复杂，那OK，您可能会想单独开资源，单独开出一些计算，一些一些比如说这个CVM或者资源来部署F，这样也可以，我们后面会推出一个专门的托管的F，就是说。

我们会帮您让您一键化的去拉起，我们帮你把硬件准备好，不用您自己再去开好CF再来，那如果是这样子的话，我们就会，我们就会有一些硬件成本的成本，如果说走托管板库散法中，我们。可能会说会收费。啊，因为托管版我们现在没有推出，所以说这个计费项没有暴露，很快就会暴露，然后大家可以按需选择啊，如果用到托管版的话，我们会有对应的计费项出来啊。大概是这样的。然后还有一个是这个SFS和云HDS的区别是什么？就是这两个产品都是我们团队的，就是说那个刚才我也可能有一张图啊，就是也也阐述了一下。呃，是这样啊，就是说不知道大家不记得我那张图啊，就是说呃，C的FS和cos都是都是我们的底座型的产品是吧，都是底座型的产品，它都是在远端的一个，呃，数据的这样一个。存储它是这样一个定位啊。啊，它跟计算测试离得很远的，或者大家可以这样认为是离得很远的，那比如说那那那如果说大家不用FS，只用HDFS的话，只用CDFS的话，那您其实还是没有用到一个最先进的加速能力是吧，你可能还是需要远端走到CDFS，然后计算，然后中间可能还要一些网络是吧，可能是这样一个定位是吧？那那比如说有故SFS的话，故SFS其实是跟云FS可以做一个搭配的，你可以把故SFS部署的计算，然后远端。

全量的存储，全量的数据存储到H云HDFS。然后用SFS给云FS做加速。他们其实配合的一个关系，其实不冲突的对。然后那个我看还有一个是咨询场景，因为这次我们我们本质是想再跟大家分享一下那个互联网行业，刚才我看有同事咨询到了这个故事F有结合直播场景的案例，呃是这样啊，就是说呃直播直播场景呢，目前我们有很多的，我们我们审团队本身有很多的直播场景客户，其实大家能说的上来的那几家，大家每天都在用的那几家直播直播的平台。

其实都是我们的客户啊，然后这几家客户，这家平台性客户呢，目前我们都在跟他们一起在进行FS的配和试试验，我们很快就会在这个直播直播的这种大的直播平台里面有落地经验，然后除了这种比较大的以外呢，也有一些中小型的一些直播平台。我可以明确告诉大家说，这有很多中小型的客户，他已经是我们的这个自己的潜在或者是已经在用的客户。它们的用法呢，有点类似于我刚才这个。呃，讲到的那个就是说这个实时推荐这样一个这样一个架构，呃，本质上呢，就是说你直播嘛，其实也有一个直播的一个端是吧，然后直播的端数据上来以后呢，可能需要做一些这个，因为数据上来以后，可能需要推过来以后，可能对推流上的数据可能需要做一些理者分等是吧些。然后呃，基于你基于你推上的数据呢，就是说他他可能比如说用本地的SFS配合你本地远远端的这个cos里面那些数据，可能要做一些交互的联端分析之类的吧，可能会有这样的场景，如果这样子的话，可能是需要把一些远端的数据拉到本地。

呃，这样这样做一些处理，或者说更简单来讲，或者说更一个直白的场景，就是说我不做读缓存，我只做写缓存，就是你单纯就是只把故事FS当成你挂载在你容器，你就是说这个这个直播流过来以后对流进行处理，这个应用节点是把它当成来挂，我们其实有很多用户也这样用啊，就是说那S当成个文件系统来挂，你还是那Mo上来是吧，Mo上来我们提供。啊，这提供提供接口，直接直接挂上来以后，为你本地这个流经过的时候进行中间状中中间状态像log之类的。这也是完全可以的，所以说这个使用场景是非常丰富的是吧，对就是说你比如说把它当成挂载的话，你有这中间log先暂时暂暂存在不里面，然后你可以配置一个这个缓存下刷的策略是吧，然后它过一段时间以后再下刷的cos里面进行持久化的一个log日志的这个。

沉降备份，其实这个也是比较好的一些能降成本的手段。大概是这的，我以这个。行可以，呃是这样，这边感谢崔老师的解答，那是这样，刚刚如果您的问题被抽中的话，您可以将您的问题截图以及收货地址。回复到我们腾讯云公众号，然后我们这边的话会将那个奖品在一周之内发送到您的手中，然后我们直播开始前有有说过我们会抽取幸运观众奖，然后我这边公布一下本期的幸运观众有哪些。嗯，分别是3997702。还有乌龟哥哥，还有一个是迪奥那山山大佬，这三个用户也同样的，你们也需要将您的那个评论截图以及您的收货地址回复到我们腾讯云存储公众号，然后我们这边会将奖品尽快发送到您手中，还有就是评论区的话，还有一些问题没有被及时解答，您可以就是加到我们的那个，就是刚刚分享的那个呃，问题交流群，然后在群里我们的老师都会帮你，都会。

尽快帮您解答的，然后年前的直播呢，还有一期是数据万数据万象应用叔叔的第四期文档服务篇，然后是在下周四，也是在下周四晚19点完了之后也是在云家社区这边做做分享。然后我们今天的直播就到此结束了，感谢直播间的各位小伙伴，感谢我们的讲师。谢谢大家，那我们的直播到此结束，嗯嗯，大家再见，嗯。