然而，随着非结构化数据在生产业务中的广泛应用，各行各业正在经历数据量的爆炸式增长。虽然分布式存储在大众认知内具有高性价比和高扩展性，却未被赋予高性能的标签。
如今，更为经济的闪存存储器在可预见的未来有望打破存储设备在应用性能上的瓶颈。为了充分利用闪存，人们需要以正确的方式和正确的技术来实现它。这样，就可以从整体的固态存储部署和存储网络中提取最高性能和更高的效率。
过去十年，图计算无论在学术界还是工业界热度持续升高。相伴而来的是，全世界的数据正以几何级数形式增长。在这种情况下，对于数据的存储和查询的要求越来越高。因此，图数据库也在这个背景下引起了足够的重视。根据世界知名的数据库排名网站 DB-Engines.com 的统计，图数据库至 2013 年以来，一直是“增速最快”的数据库类别。虽然相比关系型数据库，图数据库的占比还是很小。但由于具有更加 graph native 的数据形式，以及针对性的关系查询优化，图数据库已经成为了关系型数据库无法替代的数据库类型。此外，随着数据量的持续爆炸性上涨，人们对于数据之间的关系也越来越重视。人们希望通过挖掘数据之间的关系，来获取商业上的成功，以及获得更多人类社会的知识。因此我们相信，天生为存储数据关系和数据挖掘而优化的图数据库会在数据库中持续保持高速增长。
本文从计算机存储简介、存储设备介绍、软件定义存储(SDS)、常见的Kubernetes CSI存储插件介绍、如何平衡成本和存储性能等方面对计算机存储进行详细分析；本文最后还通过图形展示了存储在计算机体系结构中的重要作用。希望对您有所帮助！
以上是高性能图存储架构的主要特点和设计原则，可以根据具体需求和场景进行适当调整和补充。
从去年11月份到今年春节前后，华为存储研发骨干曹长斌几乎每天都夜不能寐，因为他参与的FusionStorage 8.0 研发项目遇到各种棘手难题。那段时间，曹长斌甚至连吃饭、跑步都会想着如何解决研发面临的问题。
最近几年存储介质得到了快速发展，单位存储介质的性能越来越高，原来 HDD 机械硬盘读写速度不足 100 IOPS，如今 NVMe SSD 可以达上百万 IOPS，时延从毫秒压缩到微秒，系统的性能瓶颈也由存储硬件本身逐渐转移到网络及处理器上，传统文件系统、调度器等方法无法充分发挥新存储介质的性能，成为存储系统的新瓶颈。尤其对于大型互联网后端系统，这些瓶颈不仅会对业务系统带来低效率，而且会影响到系统可靠性。
AI 已经成为各行各业软件研发的基础，带来了前所未有的效率和创新。今天，我们将分享苏锐在AWS量化投研行业活动的演讲实录，为大家介绍JuiceFS 在 AI 量化投研领域的应用经验，也希望为其他正在云上构建机器学习平台，面临热点数据吞吐不足的企业提供一些启发。
值得注意的是，2019年的CCF已经是举办的第十五届峰会了，对于发展相对较晚的国内IT技术全来说，十五年可以说是一个非常老的峰会了。而在这十五年，CCF也见证了中国高性能计算行业的发展。
可靠性:是存储系统的基石，一款存储系统至少需要提供99.99%的数据可靠性，数据丢失或者错乱对于存储系统是致命的，对大数据、云存储这样大规模的分布式集群
使用MySQL的存储引擎可以实现对数据的灵活管理，存储引擎是MySQL数据库的核心组件之一，它负责数据的存储和检索。MySQL提供了多种存储引擎，每个存储引擎都有其独特的特性和适用场景。下面将详细介绍如何使用MySQL的存储引擎来灵活地管理数据。
在Linux环境中，了解存储/磁盘I/O性能对于评估系统性能和优化存储子系统非常重要。通过测试存储/磁盘I/O性能，我们可以确定磁盘的读写速度、延迟和吞吐量等指标。本文将介绍几种常用的方法来测试Linux机器中的存储/磁盘I/O性能。
当前，在大数据时代下，数据正在呈现爆炸式增长态势，随着数据量的几何级数增长以及信息化的深入，各种规模的企业对于购买存储设备的需求越来越迫切。大多数企业已经认识到存储数据、管理数据和保护数据的重要性，但面对错综复杂的存储市场，企业该如何选择呢？他们现有的采购模式存在哪些误区呢？ 误区一：存储系统光看硬件指标就行 企业选购存储系统，常见原因就是存储容量将要使用殆尽，或者存储性能已经无法满足应用需求。如果企业在考虑新的项目，如大数据、虚拟桌面基础架构（VDI）、或者像关键任务应用和实时系统等需要持续高性能支持的应
Docker的存储驱动在容器技术中起着关键作用，决定着如何在文件系统上存储和管理容器数据。有多种存储驱动可供选择，包括aufs、overlay2、devicemapper、zfs和btrfs等，每种驱动都有其独特的性能、稳定性和兼容性特点。为了得到最佳的容器性能和稳定性，评估并选择最合适的存储驱动是至关重要的。
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
Transwarp Inceptor是针对于批量处理及分析的数据库，被广泛应用于数据仓库和数据集市的构建。Inceptor基于Hadoop和Spark技术平台打造，加上自主开发的创新功能组件，有效解决了企业级大数据数据处理和分析的各种技术难题，帮助企业快速构建和推广数据业务。 📷 这是Inceptor 5.1的架构图，与5.0版本相比，其中有两个模块发生了明显变化。一个是分步执行引擎中增加了向量化执行引擎Windrunner，另一处是在分布式列存中将Holodesk构建于新引入的存储架构Shiva。 除了功
要我说，中国本土的存储厂商当下最强悍的主力军，应该是Inspur了。这不，浪潮这次又登顶SPC-1了。
日前，存储性能委员会（Storage Performance Council,简称SPC）公布了最新的SPC-1基准评测报告，浪潮存储AS5500G5以超330万IOPS（每秒读写操作的次数）、0.387ms时延的评测值，创造了8控存储产品性能的全球最高成绩。这是继16控存储性能领跑 之后，浪潮存储在8控领域再次突破，成为唯一在两大存储主流市场夺冠的厂商。
最近国内某大型互联网公司依靠其数据优势成功上市，可见数据的重要性，而数据和存储密不可分，您真的知道自己需要更高性能存储吗？ 在当今数据爆发式增长的时代，数据已经成为很多行业最重要的资源，没有之一。 数据左右着很多新兴企业的命脉，收集数据、分析数据和应用数据的循环已经变为企业发展的根本，依靠数据创造更大的价值，并持续的加强和优化数据管理流程，让数据型驱动的行业不断进化。 常规的存储只能满足数据保存的基本需求，或者顺带一些基本的数据混合管理，而要真正挖掘数据的价值，采用高性能的存储必不可少，以支撑高性能
在当今信息时代，数据的存储和管理变得越来越重要。无论是云存储、数据库还是分布式文件系统，都需要高效的数据存储和检索方法。其中，LSM树（Log-Structured Merge Tree）是一种高性能的数据结构，广泛应用于各种分布式存储系统和数据库引擎中。本文将介绍LSM树的原理，并探讨其在不同使用场景中的应用。
简介： 刘振宇 云和恩墨基础架构软件研发负责人。 拥有10年以上电信、金融、保险、政府机关以及制造业等多个行业的架构和管理经验。现在负责云和恩墨软件定义存储zData及私有云产品的研发工作，跟云和恩墨专家一道共同致力于推动行业信息化建设的发展与进步 什么是软件定义存储（SDS） 软件定义存储(Software-defined storage，SDS)是一种数据存储方式，所有存储相关的控制工作都放置在相对于物理存储硬件的外部软件中。这个软件不是作为存储设备中的固件，而是在一个服务器上或者作为操作系统(OS)或
日志领域是Elasticsearch（ES）最重要也是规模最大的应用场景之一。这得益于 ES 有高性能倒排索引、灵活的 schema、易用的分布式架构，支持高吞吐写入、高性能查询，同时有强大的数据治理生态、端到端的完整解决方案。但原生 ES 在高吞吐写入、低成本存储、高性能查询等方面还有非常大的优化空间，本文重点剖析腾讯云大数据 ES 团队在这三个方面的内核增强优化。
容器技术改变了应用交付、运行的方式，几乎各种Linux环境下的应用程序都可以使用容器来运行。但是否能在容器环境里运行数据库应用，以及数据库应用是否适合在容器里运行，一直都是大家很关注的问题，今天我们就来深入分析一下容器环境运行MySQL数据库的事。
综上所述，Ceph和GlusterFS在架构、可用性、性能、可扩展性、数据一致性以及管理和维护等方面都有不同的特点。
数据左右着很多新兴企业的命脉，收集数据、分析数据和应用数据的循环已经变为企业发展的根本，依靠数据创造更大的价值，并持续的加强和优化数据管理流程，让数据型驱动的行业不断进化。
本文篇幅有点长，介绍的非常全面，可以不夸张的说全网找不到第二篇那么详细了，强烈建议在阅读前先收藏，以防后期找不到了！
大家好，我是猫头虎博主，近来很多读者询问关于PostgreSQL的存储引擎的细节。在这篇文章中，我将深入探讨PostgreSQL的存储引擎的原理和性能。对于那些正在考虑使用PostgreSQL或者想要更深入了解其内部机制的朋友来说，这篇文章将是一个不错的参考。 PostgreSQL存储引擎、PostgreSQL性能优化、PostgreSQL原理。
2022 年 6 月 15 日，云原生计算基金会 (CNCF) 宣布，分布式存储系统 Curve 被正式接纳为 CNCF 沙箱（Sandbox）项目。Curve 由网易开源，提供块存储和文件存储能力，旨在以网易分布式架构和云原生实践经验反哺社区，填补高性能、易运维、云原生的开源分布式存储的空白。
概述 这几年云存储成为云计算领域最为火热的产品之一，大家众说纷“云”，互联网的未来就是数据争抢的未来，所有数据都会优选存储在云中。 相信大家对云存储的优点都已经有所了解，例如云存储支持按需使用，按需付费，不必承担多余的开销，也无需增加额外的硬件设施或配备专人负责维护。正因为有如此多的优点，市场上云存储公司也如雨后春笋越来越多，但选择太多有时候也意味着无从选择。本文正是通过客观的性能评测告诉大家该如何选择。 一般云存储会分几种类型：对象存储（冷、热数据存储）、块存储、表格存储等，今天主要是评测的是对象存储中的
2022年8月31日，由华瑞指数云（ExponTech）主办的“全自研下一代软件定义存储产品体验沙龙”在北京圆满举办。发布会现场，华瑞指数云重磅推出全自研极速分布式块存储产品WDS 。这是继2021年11月24日该公司在中国数据与存储峰会发布WiDE无量数据引擎之后又一个新的里程碑。
在存储设备中，使用分层技术，将冷热数据自动分层存放在具有不用读写性能的存储介质上，已经是很普遍的做法，比如 IBM 的 DS8K 中使用的 Easy Tier。这些功能都需要存储设备固件的支持，如何在 Linux 主机上，使用 Linux 现有的机制，实现数据的分层存储？本文主要介绍了 Linux 平台上两种不同的实现分层存储的方案。 背景介绍 随着固态存储技术 (SSD)，SAS 技术的不断进步和普及，存储介质的种类更加多样，采用不同存储介质和接口的存储设备的性能出现了很大差异。SSD 相较于传统的机械硬
从用户角度看，存储就是一块盘或者一个目录，用户不关心盘或者目录如何实现，用户要求非常“简单”，就是稳定，性能好。为了能够提供稳定可靠的存储产品，各个厂家推出了各种各样的存储技术和概念。为了能够让大家有一个整体认识，本文先介绍存储中的这些概念。
云和大数据时代的到来导致各行各业数据量的爆发，面对业务数据的日益剧增，企业的IT系统在性能、稳定性和扩展性等方面都面临前所未有的巨大挑战。如何有效应对云和大数据的浪潮去拥抱变化，成为企业迫切面临的问题。 数据驱动的时代，一切竞争的核心都会归结于IT系统的竞争，然而传统数据库系统架构面临以下困境： 1、中心化的存储系统成为I/O存取的瓶颈，扩展成本高昂 2、小型机+高端存储，成本高昂，相对比较封闭，扩展能力差。 3、复杂的系统带来部署及操作、运维和管理的复杂性 分布式存储解决方案zData 为更好地保障企业
当涉及选择服务器存储方案时，硬盘驱动器（HDD）和固态驱动器（SSD）都是常见的选项。它们在性能、可靠性和成本等方面有所不同，因此需要根据实际需求做出明智的选择。本文将探讨HDD和SSD这两种服务器存储方案，以便更好地理解它们之间的区别和优劣势。
企业正被数据洪流所淹没。而供应商和评论家也在不断提醒企业这一事实。谈论数据的海量规模、多样性和急剧增长已是司空见惯，专家每次都会反复地对企业所产生的庞大数据做出耸人听闻的预测。而他们给出的建议是，如果不采取根本性的措施，那么用于存储和保护所有这些数据的系统会濒临崩溃边缘。
引言 随着大数据技术架构的演进，存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本，按需调度计算资源的诉求，正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS，数据存储在对象存储上可以节约存储成本，但与此同时，对象存储对海量文件的写性能也会差很多。 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务，支持 Spark、Hbase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架。 近期，在支持一位 EMR 客户时，遇到典型的存储计算分离应用场景。客户使用了 EMR
ClickHouse 作为开源 OLAP 引擎，因其出色的性能表现在大数据生态中得到了广泛的应用。区别于 Hadoop 生态组件通常依赖 HDFS 作为底层的数据存储，ClickHouse 使用本地盘来自己管理数据，官方推荐使用 SSD 作为存储介质来提升性能。但受限于本地盘的容量上限以及 SSD 盘的价格，用户很难在容量、成本和性能这三者之间找到一个好的平衡。JuiceFS 的某个客户近期就遇到了这样的难题，希望将 ClickHouse 中的温冷数据从 SSD 盘迁移到更大容量、更低成本的存储介质，更好地支撑业务查询更长时间数据的需求。
传统的大数据集群往往采用本地中心化的计算和存储集群。比如在谷歌早期的【三驾马车】中，使用 GFS 进行海量网页数据存储，用 BigTable 作为数据库并为上层提供各种数据发现的能力，同时用 MapReduce 进行大规模数据处理。 但随着互联网业务的发展，本地中心化的架构开始受到以下两个方面的挑战： 数据增长越来越快，并且数据格式更加丰富多样，非结构化数据越来越多。传统的分布式存储引擎难以大规模存储和处理文本、音视频等非结构化数据。 计算和存储强耦合在本地应用上，缺少弹性。强耦合的模式增加了企业
随着大数据技术架构的演进，存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本，按需调度计算资源的诉求，正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS，数据存储在对象存储上可以节约存储成本，但与此同时，对象存储对海量文件的写性能也会差很多。
TinyLog表引擎适合处理大量小型日志数据，例如日志文件、事件日志等。这些数据一般按照时间顺序进行写入和查询，而且很少需要进行复杂的查询操作。
日志领域是 ES 最重要也是规模最大的应用场景之一。这得益于 ES 有高性能倒排索引、灵活的 schema、易用的分布式架构，支持高吞吐写入、高性能查询，同时有强大的数据治理生态、端到端的完整解决方案。但原生 ES 在高吞吐写入、低成本存储、高性能查询等方面还有非常大的优化空间，本文重点剖析腾讯云大数据 ES 团队在这三个方面的内核增强优化。
海量数据时代，大容量、低成本、易扩容的云存储无疑是大势所趋。 在全球市场，以AWS、Azure等为代表的云计算厂商，正在超越传统企业级存储厂商，成为全球企业存储市场数一数二的企业存储供应商。
对象存储是一种在云中存储非结构化数据的方法，从理论上讲，它使得以其原始格式存储几乎无限量的数据成为可能。在这种存储架构中，数据被作为对象进行管理，而传统的系统则将数据作为块或分层文件进行处理。对象存储可以在内部使用，但被认为很适合云，因为它很灵活，更容易扩展。使用案例包括备份和恢复、数据归档和合规性、大数据分析和云原生应用数据。
传统的大数据集群往往采用本地中心化的计算和存储集群。比如在谷歌早期的【三驾马车】中，使用 GFS 进行海量网页数据存储，用 BigTable 作为数据库并为上层提供各种数据发现的能力，同时用 MapReduce 进行大规模数据处理。
原始数据的数据量太大了，能存下来就很不容易了，这个数据是没法直接来给业务系统查询和分析的：
综上所述，尽管集群安装在部署和配置方面可能更复杂，并需要更多的资源开销，但由于其较高的可靠性、扩展性和性能优势，对于大规模存储和计算需求的场景来说，集群安装是更合适的选择。对于小规模的个人项目或测试环境，单节点安装可能是一个更简单和经济的解决方案。
介绍 越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理，提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中，从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍，峰值甚至达到300倍左右。在未使用Alluxio之前，他们发现生产环境中的一些Spark作业会变慢甚至无法完成。而在采用Alluxio后这些作业可以很快地完成。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Alluxio帮助Spark变得更高效，具体地，我们将展示如何使用Alluxio高效存储Spark
越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理，提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中，从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍，峰值甚至达到300倍左右。在未使用Alluxio之前，他们发现生产环境中的一些Spark作业会变慢甚至无法完成。而在采用Alluxio后这些作业可以很快地完成。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Alluxio帮助Spark变得更高效，具体地，我们将展示如何使用Alluxio高效存储Spark DataFrame。
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