随着计算力的不断提升和智能算法的快速演进，以及云计算、物联网和人工智能与传统产业更加密集的渗透，如今的世界正在加速进入一个全新的数据时代。
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。
通过提供更低的成本，更高的性能并减少数据的丢失，混合云可以帮助一些企业优化其分层存储系统。 分层存储架构并不是什么新鲜事。这已经是多年来常见的一种做法，创建一个拥有主，次级和归档存储的系统，来保护企业的信息。然而，事实证明传统的分层存储模式和技术既昂贵又复杂。因此，今天许多企业开始寻求混合云来提供更便宜和更有效的存储选择。 分层存储是一种两个或三个独立的存储系统一起工作的存储模型。第一层是主存储系统，通常是性能最高的。第一层也是最接近的应用并且最昂贵的。第二层，又叫二级存储，趋向于低一点的性能和较便宜的
在数字化转型浪潮中，如何存储和利用好数据，是企业面临的首要问题。相比于传统互联网全面拥抱云，产业互联网在数字化转型过程中，通常第一步是利用云存储来归档数据。
1、Hadoop 及其承诺 众所周知，商用硬件可以组装起来创建拥有大数据存储和计算能力的Hadoop集群。将数据拆分成多个部分，分别存储在每个单独的机器上，数据处理逻辑也在同样的机器上执行。 例如
云计算似乎是归档存储数据的理想场所。它提供了按需付费的增长模式，并使组织能够缩减其内部存储空间。但问题是，三大供应商(亚马逊AWS，微软Azure和谷歌计算)并没有提供交钥匙归档的服务体验。用户很难获得数据。在某种程度上，这是应该的。这些服务的重点是提供基础架构即服务，而不是解决方案即服务。问题是用户IT部门需要一个解决方案。 内部部署的归档问题 归档存储市场中的每个供应商都可以创建一个投资回报方案，显示其实施后数月的归档支付情况。问题是所有这些供应商都有些犯了模糊数学的错误。典型的投资回报率情况是
目前在eBay的Hadoop集群有数千个节点，支持成千上万的用户使用。他们的Hadoop集群存储数百PB的数据。这篇文章中将探讨eBay如何基于数据使用频率优化大数据存储。这种方法有助于有效地降低成本。 eBay对于大家来说都非常熟悉，是美国的一家电商网站，对于他们来讲每天的数据都是海量的。目前在eBay的Hadoop集群有数千个节点（具体不方便透漏），支持成千上万的用户使用。他们的Hadoop集群存储数百PB的数据。这篇文章中将探讨eBay如何基于数据使用频率优化大数据存储。这种方法有助于有效地降低成本。
目前，在对象存储领有很多的使用场景。通常来说，支持AWS的S3协议，就可以把它归类于对象存储。对象存储还有一些特征，比如没有目录数的结构，所以理论上可以存储无限量的对象或者是文件，而且性能不会有太大的降低。
关注腾讯云大学，了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 一、课程概述 对象存储（Cloud Object Storage, COS）是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，类似于网盘，可以存储任何类型的数据。腾讯云提供多种存储产品，如标准存储、低频存储和归档存储，适用于不同的存储场景。本视频将带你在2分钟内快速了解腾讯云对象存储服务，并对对象存储的产品以及他们的应用场景进行简单的介绍。 【课程目标】 了解腾讯云对象存储服务 了解标准存储、低频存储和归档存储以及他们的应用场景
WAL目录下（pg_wal）存了大量WAL段文件，由于来不及删除，占用磁盘空间突然暴增。这种现象很常见。那么为什么PG不删除呢？最常见的原因：1）归档失败；2）slot持有老的WAL。
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
检查腾讯云对象存储 COS 存储桶生命周期配置，如果出现以下两种情况，可能存在存储桶存储成本相关的优化配置。
视频，照片，录音......诸如此类的文件在手机电脑里，永远是不断增多，不断占用的东西，每次空间告急时，都要花一大片时间去整理，删除照片释放这宝贵的空间，“这个删，这个删不删呢？可能以后要用......”，挑选照片还真是一个费时费力还费心的活。
云计算市场的规模在过去五年中增长了三倍，到2019年预计将超过1280亿美元。 然而，企业应确保与向云端存储迁移相关的支出不会超过这项技术所带来的潜在价值。 仔细分析这些费用将有助于回答一个与许多企业有关的问题：“云存储的成本是多少？。” 通过云迁移清单，人们可以估计从传统的内部部署数据中心的存储库迁移到云端的成本。通常，它包括组织普遍预期的透明成本和隐藏的成本，直到合同签订才会变得明显。 为了便于说明，采用亚马逊云存储定价作为一个例子，因为这个公共云提供商并不隐瞒其价格。 每
如今，越来越多的组织转向采用云计算，希望在成本节约和流程简化方面为其提供机会。 云计算市场的规模在过去五年中增长了三倍，到2019年预计将超过1280亿美元。 然而，企业应确保与向云端存储迁移相关的
关于腾讯轻量与深度归档配合的文章很早就想写了，早期轻量的下行是超千兆的，但是因为前段时间腾讯云调整了入网带宽的策略，顿时感觉这个用法不太合适就搁置了。昨天的时候朋友给我发说对于轻量的入网策略变化了，国内区域入网从原来的 10Mbps 上升到了 100Mbps，于是把这个翻出来还是把它写完吧~
云服务器、云数据库特惠，服务更稳，速度更快，价格更优 前往地址> 云服务器年付3折起 所有机型免费分配公网IP，50G高性能云硬盘（系统盘） 。 英特尔Ⓡ至强处理器 CPU负载无限制，利用率最高为100% 搭配网络增强，包转发能力最高可达30w 个人建站，轻量APP，企业用户等各应用场景均可适用 云数据库年付3折起 MySQL高可用版 提供备份，恢复，监控，数据迁移等产品功能 双机热备，自动容灾 采用高性能SSD硬盘 按需使用，弹性扩展 Redis 提供备份，恢复，监控，按需升级等产品功能 适用所用高
国内的疫情逐渐散去，复工复产成了大家的新焦点。以新基建为代表的新一轮建设高潮也徐徐拉开大幕，在如此背景之下我们的入门级存储也悄然迎来了2大新机遇， “消费升级”和 “高大智”(高性能计算、大数据和人工智能)的普及，接下来我们就分两期和各位看官细细道来。
对于企业来说，数据保护是将大量数据存储在云端的关键原因。最终所有数据都需要备份和归档，很多IT组织将云计算视为本地存储的最具成本效益的替代方案。 这一策略的最大问题是，本地存储的大部分数据都在与云服务
之前的文章“ 时间序列数据和MongoDB：第一部分 - 简介 ”中，介绍了时间序列数据的概念，然后介绍了一些常见问题，可用于帮助收集时间序列应用程序。这些问题的答案有助于指导支持大批量生产应用程序部署所需的架构和 MongoDB 数据库配置。现在，我们将重点介绍两种不同的模式设计如何影响读取，写入，更新和删除操作下的内存和磁盘利用率。
一、概述 数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作，实际发出了五个写操作，当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后，系统突然故障，导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后，数据库程序重新从磁盘中读出数据时，就会发现数据再逻辑上存在问题，数据不可用。 二、Cache引起的数据一致性问题 引起数据一致性问题的一个主要原因是位于数据I/O路径上的各种Cache或Buffer（包括数据库Cache、文件系统Cache、存储控制器 Cache、磁盘Cache等）。由于不同系统模块处理数据IO的速度是存在差异的，所以就需要添加Cache来缓存IO操作，适配不同模块的处理速度。这些Cache在提高系统处理性能的同时，也可能会“滞留”IO操作，带来一些负面影响。如果在系统发生故障时，仍有部分IO“滞留”在IO操作中，真正写到磁盘中的数据就会少于应用程序实际写出的数据，造成数据的不一致。当系统恢复时，直接从硬盘中读出的数据可能存在逻辑错误，导致应用无法启动。尽管一些数据库系统（如Oracle、DB2）可以根据redo日志重新生成数据，修复逻辑错误，但这个过程是非常耗时的，而且也不一定每次都能成功。对于一些功能相对较弱的数据库（如SQL Server），这个问题就更加严重了。 解决此类文件的方法有两个，关闭Cache或创建快照（Snapshot）。尽管关闭Cache会导致系统处理性能的下降，但在有些应用中，这却是唯一的选择。比如一些高等级的容灾方案中（RPO为0），都是利用同步镜像技术在生产中心和灾备中心之间实时同步复制数据。由于数据是实时复制的，所以就必须要关闭Cache。 快照的目的是为数据卷创建一个在特定时间点的状态视图，通过这个视图只可以看到数据卷在创建时刻的数据，在此时间点之后源数据卷的更新（有新的数据写入），不会反映在快照视图中。利用这个快照视图，就可以做数据的备份或复制。那么快照视图的数据一致性是如何保证的呢？这涉及到多个实体（存储控制器和安装在主机上的快照代理）和一系列的动作。典型的操作流程是：存储控制器要为某个数据卷创建快照时，通知快照代理；快照代理收到通知后，通知应用程序暂停IO操作（进入 backup模式），并flush数据库和文件系统中的Cache，之后给存储控制器返回消息，指示已可以创建快照；存储控制器收到快照代理返回的指示消息后，立即创建快照视图，并通知快照代理快照创建完毕；快照代理通知应用程序正常运行。由于应用程序暂停了IO操作，并且flush了主机中的 Cache，所以也就保证了数据的一致性。 创建快照是对应用性能是有一定的影响的（以Oracle数据库为例，进入Backup模式大约需要2分钟，退出Backup模式需要1分钟，再加上通信所需时间，一次快照需要约4分钟的时间），所以快照的创建不能太频繁。 三、时间不同步引起的数据一致性问题 引起数据不一致性的另外一个主要原因是对相关联的多个数据卷进行操作（如备份、复制）时，在时间上不同步。比如一个Oracle数据库的数据库文件、 Redo日志文件、归档日志文件分别存储在不同的卷上，如果在备份或复制的时候未考虑几个卷之间的关联，分别对一个个卷进行操作，那么备份或复制生成的卷就一定存在数据不一致问题。 此类问题的解决方法就是建立“卷组（Volume Group）”，把多个关联数据卷组成一个组，在创建快照时同时为组内多个卷建立快照，保证这些快照在时间上的同步。之后再利用卷的快照视图进行复制或备份等操作，由此产生的数据副本就严格保证了数据的一致性。 四、文件共享中的数据一致性问题 通常所采用的双机或集群方式实现同构和异构服务器、工作站与存储设备间的数据共享，主要应用在非线性编辑等需要多台主机同时对一个磁盘分区进行读写。
云点播VOD 你问我答 第八季 本期共解答10个问题 Q1：云点播转码失败是否会额外收取费用？ 点播转码失败不会额外收取费用。 Q2：点播支持的水印类型有哪些？ 点播支持图片水印、文字水印、SVG水印。图片/文字水印可以实现简单水印的需求，但对于复杂水印需求（例如图文混排水印、滤镜等），支持难度大。为此，云点播引入 SVG 水印，使用者可以方便、灵活地定制水印内容，即可自由排列图文内容，支持绘图、添加滤镜、渐变等特效。详情查看 https://cloud.tencent.co
业务不断地在增长，集群分片中的数据也会随着时间的推移而增加，其中有相当一部分的数据是很少被使用的，例如几年前的订单记录、交易记录、商品评论等数据。这部分数据就称之为冷数据，与之相反经常被使用的数据则称之为热数据。
对数据备份有所了解的朋友应该都听说过“两地三中心”的备份模式，即热数据和备份数据处于同一城市，并且在异地再设立一个冷备份。虽然两地三中心的概念源自企业级解决方案，但这并不影响我们借鉴其理念用于规划私人 NAS 数据的备份。
几年前，甚至研究人员也不愿使用DNA来存储数据，因为这看起来过于科幻，并没有任何实用价值。今天，我们可以使用正确的软件和生物化学模块扩展PostgreSQL，并在DNA上运行SQL。
人工智能的热潮已经在逐渐冷却，炒新闻的越来越少，AI 已经逐渐侵入到实际的生活中，可能我的神经弧反射的比较长，到现在才后知后觉，所以以一个后知后觉的人的角度来说说我感知DBA 与 AI 之间的关系。
虽然云的优势有很多，但是它并不适合所有的应用程序。那么，用户该如何知道何时是把云应用程序迁移回企业内部的良机呢? 很多企业都花费了大量时间和IT预算把内部应用程序迁移至公共云。但有时，逆向实施也是很重
数据库是网络应用的基础，良好的表结构设计，对整个应用起着至关重要的作用。 数据库设计的步骤： 1.需求分析：数据是什么，有哪些属性，数据和属性的特点 2.逻辑设计：使用ER图对数据库进行逻辑建模 3.物理设计：选择数据库系统，并对逻辑设计进行转化 4.维护优化：追加，分拆等 实例演示（电子商务网站） 一、需求分析： 用户模块：用于登录和保存用户信息等 属性（用户名、密码、手机、邮箱、身份证、地址、姓名。。。） 唯一标识（用户名、身份证、手机） 存储特点（永久） 商品模块：用于记录网站中销售的商品信
大多数供应商提供各种不同的云存储服务，并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如，数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用、数据访问费用，以及支持订阅等都可能影响云存储的定价。 对于企业来说，估测云存储的定价可能非常复杂。并且，对行业领先的云计算供应商提供的价格进行比较，以确定价格最低的云存储更为复杂。 大多数供应商提供各种不同的云存储服务，并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如，数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用
眼下我的主要办公电脑是MacBook Pro，所以它需要为我准备分派的任何任务做好准备。这意味着我为它精心配备了几款侧重性能、安全和生产力的应用程序和实用工具。
成本管理是业务运维的一项重要内容，我们在使用云产品时一定要熟悉其计费规则，在保证服务质量、数据安全的前提下尽可能的降低服务运营成本，下文从预防预期外成本增长、现有成本的优化、以及成本的持续运营思路来探讨对象存储COS成本管理方案。
在业务需求中，经常需要我们在系统中能够记录历史信息，能够查看到历史变动情况，这时我们可以通过增加开始结束时间字段来记录数据的历史版本。对数据的历史记录主要分为：关系、属性历史，实体历史和变更历史。
二级存储旨在通过更经济、更安全的存储介质长期保留相对不关键和不活跃的数据，这些数据不需要像主存储中的数据那样频繁访问。
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。 为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销
微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。
COS 提供了多方面的应用场景及最佳实践，包括访问控制与权限管理、性能优化、数据迁移、数据直传与备份、数据安全域名管理等实践场景，能够帮助您更快速、更方便地使用 COS 来实现您的多样化业务需求。
为了保存数据想到秃头？ 担心遇到自然灾害数据会丢失？ 别着急！我来为你解答！ 上对象存储 COS ！ 腾讯云对象存储 COS 是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，用户可通过网络随时存储和查看数据。具备高扩展性、低成本、可靠和安全等优点。在提供数据存储服务的同时，还可对数据进行处理和加速，减少存储与带宽成本的压力，提高访问性能，助力用户进行数字化转型。 使用方法 COS 提供了多方面的应用场景及最佳实践，包括访问控制与权限管理、性能优化、数据迁移、数据直传与备份、数据安全域名管理等实践场景，能
公共云存储服务供应商可帮助企业用户免于承担物理硬件及其相关成本的负担，其中包括能源、冷却以及服务器维护等。 很多企业都在使用公共云、私有云以及混合云这样的一个组合，但是其中的公共云存储服务是尤其吸引人的。它的成本效益高，它可提供可扩展性、可靠性以及性能优势。 使用公共云存储服务可以让企业将相关工作外包给供应商，从而从繁重的管理任务重脱身出来，并可以减少与支持物理硬件相关的成本开支。企业用户的数据是存储在供应商的数据中心内的，而供应商管理和维护着其数据中心的方方面面，具体包括能源、冷却和服务器维护等。因此，企
现在业务系统设计中，存储设计扮演着至关重要的角色。随着数据量的爆炸性增长和业务需求的不断变化，如何高效、安全地存储和管理数据成为了每个业务系统设计必须面对的挑战。
随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。业务的发展会产生海量存储需求，在云端存储数据时，如何进行成本优化，减轻业务负担呢？
作者：陈伟荣 来自：在GitChat 中分享的【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适
本文来自作者 陈伟荣 在 GitChat 分享的文章【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销售
多云是指企业使用两个或更多的公有云 IaaS 供应商。广义来看，混合云也在其范畴。多云架构有如下优势：
企业数字化转型过程中，数据价值被显著放大，大数据应用成为不少企业探索的重点。 从技术上看，大数据业务由于数据体量大，且数据量很多时候呈急速膨胀状态；在进行大数据计算分析时，对资源的需求呈现浪涌式特征，又偶有突发性，因此通过上云充分发挥资源按需使用按需付费的优势，成为了不少企业在探索大数据应用时的常见模式。 这其中，企业在综合考量数据安全性、可扩展、可管理和成本效益等因素后，混合云部署的方式就成为了企业的主流选择。 近日，腾讯云存储高级产品经理贺永红在混合云主题论坛上发表演讲，详解了大数据应用上云的新
时光如白驹过隙，坐在时代的列车里，我们一路向前；近三十年来，无数事物在车窗前掠影而过，一度流行，又一度黯淡。磁带，就是一个时代的符号。彼时，磁带因其低廉、可靠及易用等特性，一度成为音乐最主流的载体，将流行音乐传遍大街小巷。后来，随着 CD 和 MP3走进大众视野，磁带逐步退出历史舞台。如今，磁带作为音乐载体早被时代淘汰.....但磁带作为存储载体，近几十年却从未过时：在冷数据场景，磁带存储凭借其极低的成本和极长的寿命，在企业存储市场始终占有一席之地。今天的故事就此展开，来聊聊腾讯的深度归档存储与磁带的那些事。欢迎阅读~
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