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
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。
保存像图片、音视频这类大文件就是对象存储。不仅有很好的大文件读写性能，还可通过水平扩展实现近乎无限容量，并兼顾服务高可用、数据高可靠。
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。
随着网络性能提升，云端计算架构逐步向存算分离转变，AWS Aurora 率先在数据库领域实现了这个转变，大数据计算领域也迅速朝此方向演化。
JuiceFS 是一个创新性的软件产品，很多初次尝试的小伙伴对产品和用法感到很多疑惑，所以为了帮助大家快速理解并上手 JuiceFS，我们整理了24个关于 JuiceFS 经典的问题答案，相信经过这 24 问，大家对 JuiceFS 会有更清晰的认识，使用上也会更加得心应手。
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随着云计算的发展，云存储作为一种更基础的云上资源池设施也越来越受到重视和欢迎。从云存储的类型来讲，目前流行的有块存储、文件存储和对象存储三种。今天的主角是对象存储，不过我们在介绍对象存储之前，先来了解下另外两种存储，做个对比，这样才能更好的了解对象存储。
Alluxio（/əˈlʌksio/）是大数据和机器学习生态系统中的数据访问层。最初作为研究项目「Tachyon」，它是在加州大学伯克利分校的 AMPLab 作为创建者 2013 年的博士论文创建的。Alluxio 于 2014 年开源。
JuiceFS 是一款面向云原生设计的高性能共享文件系统，在 Apache 2.0 开源协议下发布。提供完备的 POSIX 兼容性，可将几乎所有对象存储接入本地作为海量本地磁盘使用，亦可同时在跨平台、跨地区的不同主机上挂载读写。
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？
对象存储服务构架设计 基本构架组成 1.网关服务(Gateway): 客户端发送请求(Request)到网关服务(Gateway)再由网关服务实现将客户端请求转换为相应的数据(Data)、元数据(Me
我们经常会被问到一个企业大数据架构的问题：随着企业收集 / 产生的数据越来越多，如何设计一套高效廉价的大数据架构，在尽可能多保留所有原始数据内容的同时还可以支持“无缝接入”的新的分析算法。本文所要介绍的数据湖解决方案可能是解决这个难题的一种新思路。
Ceph使用C++语言开发，Sage Weil(Ceph论文发表者)于2011年创立了以Inktank公司主导Ceph的开发和社区维护。2014年Redhat收购inktank公司，并发布Inktank Ceph企业版（ICE）软件，业务场景聚焦云、备份和归档，支持对象存储和块存储以及文件系统存储应用。出现Ceph开源社区版本和Redhat企业版。
OpenStack 的镜像服务 (glance) 允许用户发现、注册和恢复虚拟机镜像。它提供了一个 REST API，允许您查询虚拟机镜像的 metadata 并恢复一个实际的镜像。您可以存储虚拟机镜像通过不同位置的镜像服务使其可用，就像 OpenStack 对象存储那样从简单的文件系统到对象存储系统。
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。
上期文章，小枣君给大家详细介绍了数据存储技术的基本知识，其中重点对DAS、SAN和NAS技术进行了对比分析。
在当今的云计算世界中，对象存储是一种使用HTTP API存储和检索非结构化数据和元数据对象的工具。这样的服务不是将文件分成块并使用文件系统将它们存储在磁盘上，而是与存储在网络上的整个对象一起工作。这些对象可以是图像文件，日志，HTML文件或任何自主字节块。它们是非结构化的，因为它们没有必须响应的特定方案或格式。
https://blog.csdn.net/enweitech/article/details/51445087
原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式，在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能，为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。
在本文中，我们设计了一个类似于 Amazon Simple Storage Service (S3) 的对象存储服务。S3 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的一项服务， 它通过基于 RESTful API 的接口提供对象存储。根据亚马逊的报告，到 2021 年，有超过 100 万亿个对象存储在 S3 中。
本质是一样的，底层都是块存储，只是在对外接口上表现不一致，分别应用于不同的业务场景。 通常来讲，磁盘阵列都是基于Block块的存储，而所有的NAS产品都是文件级存储。 一. 块存储：DAS,SAN 块存储主要是将裸磁盘空间整个映射给主机使用的，就是说例如磁盘阵列里面有5块硬盘（为方便说明，假设每个硬盘1G），然后可以通过划逻辑盘、做Raid、或者LVM（逻辑卷）等种种方式逻辑划分出N个逻辑的硬盘。
自动驾驶是最近几年的热门领域，专注于自动驾驶技术的创业公司、新造车企业、传统车厂都在这个领域投入了大量的资源，推动着 L4、L5 级别自动驾驶体验能尽早进入我们的日常生活。
ceph三种架构 支持三种接口： Object：有原生的API，而且也兼容Swift和S3的API。 Block：支持精简配置、快照、克隆。 File：Posix接口，支持快照。 Ceph的核心组件 Monitor:节点 RADOS：可用于PB级规模数据存储集群的可伸缩的、可靠的对象存储服务。实现用户实现数据分配、Failover等集群操作。 OSD:对象存储（Object-based Storage），Rados的存储节点，负责响应客户端请求返回具体数据的进程。 CephFS:Ceph File Syst
背景介绍 原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式，在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能，为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。 （一）什么是元数据加速器？ 元数据加速功能是由腾讯云对象存储（Cloud Object Storage，COS）服务提供的高性能文件系统功能。 元数据加速功能底层采用了云 HDFS 卓越的元数据管理功能，支持用户通过文件系统语义访问对象存储服务，系统设计指标可以达到2.4
离线机房：专为满足大数据相关业务方需求而设计的离线计算服务中心。其主要职能是部署离线调度、离线存储以及调度平台等服务。这些服务的目标是提供高效的离线数据处理和计算能力。在离线机房中，大数据业务方可以安心进行批量数据处理和计算任务，从而满足他们对数据处理、存储和调度的要求。
前言 对象存储是云厂商提供的一种用来存储海量文件的分布式存储服务，可用于大规模存储非结构化数据。因为其具有高扩展性、低成本、可靠安全等优点，所以成为许多IT产业向云原生的开发和部署模式转变过程中不可或缺的一部分。 随着云上业务的蓬勃发展，作为云原生的一项重要能力，对象存储服务同样也面临着一系列的安全挑战。纵观近些年来的云安全漏洞，与对象存储服务相关的数据泄露事件比比皆是，以2017美国国防部承包商数据泄露为例： “Booz Allen Hamilton公司（提供情报与防御顾问服务）在使用亚马逊S3服务器
最近研究文件系统，把近期比较火的JuiceFS代码翻出来看了一下，研究为啥其性能要比CephFS要好。
传统的机器学习模型，数据集比较小，模型的算法也比较简单，使用单机存储，或者本地硬盘就足够了，像 JuiceFS 这样的分布式存储并不是必需品。
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。
前言 对象存储是云厂商提供的一种用来存储海量文件的分布式存储服务，可用于大规模存储非结构化数据。因为其具有高扩展性、低成本、可靠安全等优点，所以成为许多IT产业向云原生的开发和部署模式转变过程中不可或缺的一部分。 随着云上业务的蓬勃发展，作为云原生的一项重要能力，对象存储服务面临着一系列的安全挑战。纵观近些年来的云安全漏洞，与对象存储服务相关的数据泄露事件比比皆是，以2017美国国防部承包商数据泄露为例： “Booz Allen Hamilton公司（提供情报与防御顾问服务）在使用亚马逊S3服务器存储政
导语 | 云原生数据湖架构以低成本优势推动客户上云，同时云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值，是一场云厂商的自我革命。本文由腾讯大数据专家工程师于华丽在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」的《云原生数据湖新一代数据架构》演讲分享整理而成，为大家详尽介绍云原生数据湖的价值和背景，云原生数据湖架构原则和挑战，同时分析腾讯云数据湖产品，展望腾讯云数据湖解决方案。 点击可观看精彩演讲视频 一、云原生数据湖架构的价值 今天分四个阶段来为大家
Red Hat Ceph是一个分布式的数据对象存储，系统设计旨在性能、可靠性和可扩展性上能够提供优秀的存储服务。分布式对象存储是存储的未来，因为它们适应非结构化数据，并且客户端可以同时使用当前及传统的对象接口进行数据存取。例如：
Google Colaboratory（Colab）是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本，直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源，为公众提供免费的的在线编程服务，以及免费的 GPU 资源，虽然在使用方面有一定的规则限制，但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。
[TOC] 0x00 前言简述 CEPH 简介 Q: 什么是CEPH? 答: Ceph是一个统一的分布式存储系统，设计初衷是提供较好的性能、可靠性和可扩展性。 Ceph 项目最早起源于Sage就读博士
TStor OneCOS简介 TStor OneCOS海量对象存储（后面简称OneCOS），是基于腾讯云公有云存储架构打造的完全自研的分布式软件定义存储，轻松支持单桶万亿对象和EB级容量，集群容量无限伸缩，同时支持高密大盘等多种硬件机型。本期我们来聊聊单桶万亿对象数的核心能力。 背景 “ 云计算、5G、大数据、AI等创新技术的快速发展，引发了海量非结构化数据的规模化聚集，数百PB容量或千百亿数量的海量数据存储需求变得越发普遍。 以智能汽车自动驾驶训练场景为例：一辆汽车约搭载8个摄像头，包括前向3颗、周
对于文件系统而言，其读写的效率对整体的系统性能有决定性的影响，本文我们将通过介绍 JuiceFS 的读写请求处理流程，让大家对 JuiceFS 的特性有更进一步的了解。
Hortonworks在博客中提出了一个全新的Hadoop对象存储环境——Ozone，能将HDFS从文件系统扩展成更加复杂的企业级存储层。
中国电信大数据集群每日数据量庞大，单个业务单日量级可达到 PB 级别，且存在大量过期数据（冷数据）、冗余数据，存储压力大；每个省公司都有自己的集群，以及多个收集全国各省级业务信息的集团大数据集群，导致数据分散冗余，省集群与集团集群数据无法共享，跨地域任务延迟高。
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。
作者 | 胡梦宇 审校 | 蔡芳芳 1 背景 随着云原生技术的飞速发展，各大公有云厂商提供的云服务也变得越来越标准、可靠和易用。凭借着云原生技术，用户不仅可以在不同的云上低成本部署自己的业务，而且还可以享受到每一个云厂商在特定技术领域上的优势服务，因此多云架构备受青睐。 知乎目前采用了多云架构，主要是基于以下考虑： 服务多活： 将同一个服务部署到不同的数据中心，防止单一数据中心因不可抗力不能正常提供服务，导致业务被“一锅端”； 容量扩展： 一般而言，在公司的服务器规模达到万台时，单一数据中心就很难
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
近年来，不断上涨的云成本一直是一个反复出现的话题。我们看到企业云在 2020 年期间激增；在
这个架构中，监视器监控整个集群的状态，OSD负责数据的存储和管理，CRUSH map定义了数据的分布规则，元数据服务器管理文件系统的元数据，网关提供对象存储的访问接口。四者相互通信和协作，共同实现高可用、高可靠、高扩展性的Ceph集群架构。
SeaweedFS 是一款高效的分布式文件存储系统，最早的设计原型参考了 Facebook 的 Haystack，具有快速读写小数据块的能力。本文将通过对比 SeaweedFS 与 JuiceFS 在设计与功能上的差异，以帮助读者进行更适合自己的选择。
在 JuiceFS 开源一周年之际，我们迎来了首个里程碑版本 JuiceFS v1.0.0 Beta1，并将开源许可从 AGPL v3 修改为 Apache License 2.0。
全球传输和生成的数据比以往任何时候都多。国际数据公司(IDC)的分析师预计，到2025年，全球数据层将增至163zb。这比2016年16.1 ZB的数据增长了1000%以上。数据大量增加的原因是多方面的:
Ceph 是一个去中心化的分布式存储系统， 提供较好的性能、可靠性和可扩展性。 Ceph 项目最早起源于Sage就读博士期间的工作（最早的成果于 2004 年发表），并随后贡献给开源社区， 遵循 LGPL 协议 （LESSER GENERAL PUBLIC LICENSE 的简写，中文译为 “ 较宽松公共许可证 ” ）。在经过了数年的发展之后，目前已得到众多云计算厂商（OpenStack 、 CloudStack 、 OpenNebula 、 Hadoop ）的支持并被广泛应用。
数据湖加速器 GooseFS 是由腾讯云推出的高性能、高可用、弹性的分布式缓存方案。依靠对象存储（Cloud Object Storage，COS）作为数据湖存储底座的成本优势，为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口，加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能。
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