哈佛商学院教授Clayton Christensen在《创新者的窘境》一书中认为，技术分为颠覆性和延续性，而颠覆性技术往往会改变整个行业的格局，因为它以一种全新的方式或为一个全新的群体解决了急迫的问题。
1990年，EMC Symmetrix 4200问世，标志着高端存储时代正式开启。
前段时间整理了DSMM的一系列内容，已经介绍和分享了三个部分，分别为DSMM开篇的总结与交流、数据采集安全、数据传输安全。
画像平台功能具有相似性，其技术架构也可以抽象出统一的模式，本节内容主要介绍画像平台常见的技术架构。为了加强读者对技术选型的认识，本节还会介绍几个互联网公司在画像类平台上的技术选型方案。
事件描述： 在进行网络爬虫开发时，数据存储是一个关键的环节。不同的数据存储技术有着各自的特点和适用场景。本文将比较常用的数据库、文件和NoSQL三种数据存储技术，以帮助开发者选择合适的存储方式。 亮点介绍： 1.数据库：提供结构化数据存储和能查询的效高力。 2.文件：简单易用，适合小规模数据存储和快速读写。 3.NoSQL：灵活的数据模型和可扩展性，适用于大规模数据存储和分布式系统。 背景介绍： 数据库是一种常见的数据存储方式，如MySQL、PostgreSQL等，它们提供了结构化数据存储和强大的查询能文件。力存储是一种简单的存储方式如，CSV、JSON等，适用于小规模数据存储和快速读写。NoSQL是一类非关系型数据库，如MongoDB、Redis等，它们具有灵活的数据模型和可扩展性。 示例代码： 下面是Python的pymysql库的实现参考
多维数组架构使用多维数组来存储数据，以提高查询和分析性能。例如，MOLAP（多维在线分析处理）数据库采用这种架构。
除了在游戏和娱乐领域大有前途之外，元宇宙还能干嘛？让我们来看看元宇宙在医疗领域如何小试牛刀。
随着越来越多的信息进入云计算，未来我们将越来越依赖大规模的数据存储。 近日，英国曼彻斯特大学的研究团队在分子数据存储领域取得了重要进展，他们实现了将大量数据有效存储在单个分子中。 目前，数据的存储介质主要是磁盘，通常，我们使用10至20纳米尺寸的磁性颗粒来编码单位数据，其中磁性颗粒的两极分别表示1和0，而之所以可以利用磁性物质实现存储，是因为磁性颗粒存在磁滞现象。 磁滞现象，即当外加磁场施加于磁性物质时，其原子的偶极子按照外加场自行排列，即使当外加场被撤离，部分排列仍保持的现象。 一直以来，科学家在开发更小
多云的兴起，源于用户应用对于基础设施、云服务功能、安全性等的差异化需求，用户希望根据需求将应用、数据因“云”制宜，实现业务的高度灵活性和高效性。这也直接驱动着云原生数据仓库等一批云原生应用的流行，以及存储等基础设施加速走向变革。
“过去，传统医学主要依靠个人经验，医生根据自身实践经验和尝试不同方案来做诊断与治疗；如今，精准医学的医疗过程则是依靠数据,在海量数据基础上利用大数据、AI等技术实现个性化治疗。”南方某精准医学中心计算肿瘤学博士去年向大数据在线如是说。
小编最近经常接到一些开发者的咨询，我想用IPFS来做开发，该怎么提供解决方案（特别是对于区块链项目）那么今天我们就来说一下开发者面对IPFS和Filecoin的时候该如何选择
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。
大家好，今天我想和大家分享一个云计算领域的重要话题——腾讯云产品EdgeOne。随着全球数字化转型的加速，云计算已成为企业与个人的必备工具，而腾讯云作为全球领先的云计算服务提供商，其核心产品EdgeOne拥有独特的功能和优势。在这篇文章中，我们将深入探讨EdgeOne的各项功能、优势以及如何更好地应用它来解决实际问题。
在深度学习领域的实践中，一般会涉及到向量化处理的数据，如图像、文本、音频等，这些数据的存储和检索对于许多深度学习任务至关重要。传统的关系型数据库和NoSQL数据库在存储和检索这类大规模向量数据时，通常不能满足高效、精确的查询需求。因此，如何优化向量数据的存储和检索，成为了当前深度学习场景下需要解决的重要问题。
数据作为一种资产，若少了存储，就成了无根之木，失去了后续挖掘的价值。在小数据时代，受存储容量与CPU处理能力限制，在现在看来相当小的数据，在当时其实也可以认为是“大数据”了。正如在蒸汽机时代，创造了时速126英里(203公里)纪录的Mallard蒸汽火车就可以被视为极速火车了。那么，为何在当时没人提出Big Data概念，得到业界关注并催生出一波数据浪潮呢？ Big Data概念是1998年由SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出的。他当时发表了一篇名为Big Data and the
解放战争三大战役之中，一般认为最重要的是淮海战役，其实应该是辽沈战役，正是因为辽沈战役获胜，解放军快速入关，才有平津战役的胜利。
随着数据在企业发展中发挥着愈发重要的作用，如何更高效、简洁地利用数据成为用户非常关心的问题。数据虚拟化技术，正是面向此类问题的一种解决方法。本文通过近期阅读的数据虚拟化一书，提纲挈领谈谈对数据虚拟化的认识。
国家发改委、工信部等机构联合印发通知，同意在京津冀、粤港澳大湾区、宁夏等8地启动建立国家算力枢纽节点，并规划10个国家数据中心集群。这标志着全国一体化大数据中心体系设计布局完成，“东数西算”工程正式全面启动。
在上一篇文章中，我们一起学习了 CAP 理论（想要设计一个好的分布式系统，必须搞定这个理论）。该理论指出，在分布式系统中，不能同时满足一致性、可用性和分区容错性，指导了分布式数据存储系统的设计。
曾几何时，数据存储合作伙伴小日子可谓滋润。用户应用环境、需求相对固定，使得合作伙伴的业务也较为固定、利润相对丰厚。但随着云计算的兴起，尤其最近几年，数据经济与实体经济加速融合，云计算、大数据、AI等新技术加速融入到各个行业的场景之中，不仅带来新场景、新需求，更带来诸多新挑战，让很多数据存储合作伙伴陷入迷茫。
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。
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、
今天的企业比以往任何时候都产生和存储海量的数据，且这样的趋势丝毫没有放缓的迹象。大数据、物联网和分析的崛起促进了数据指数级的增长，这一增长趋势正在推动组织扩大其基础设施，尤其是数据存储基础设施的增长。
安全云数据存储服务可以帮助小型企业经济有效地保护数据，但在选择供应商之前，请牢记专家Joe Malec提出的五大注意事项。 曾经安全数据存储只是事后的考虑，现在它已经成为重要的企业功能。在过去，企业业主可以简单地备份日常发票数据到磁带，并将其存储在抽屉里进行保管。而现在，政府法规、日益增长的按需数据需求以及数据泄露担忧正在快速改变数据驱动业务的方式以及数据在21世纪的存储方式。 对于数据保护和安全存储的需要，很多小型企业依然面临很多挑战。根据2013年美国小企业协会的调查显示，44%的受访者已经受到网络攻击
最近，2022中国算力峰会(济南)暨超算互联网工程上线仪式在国家超级计算济南中心举办。会上，济南超算上线了“超算互联工程”，顾名思义，即多地、多中心以互联的方式协同提供计算服务。这种联动模式相比较单个计算中心，将更大程度上推动产业数字化进程并护航国家重大科研技术创新。
数据库加密是计算机系统对信息进行保护的一种最可靠的方法。它利用密码技术对信息进行加密，实现信息屏蔽，从而起到保护信息安全的作用。对数据库中的数据进行加密，可以防止数据在存储和传输过程中失密。
今天，无论是大数据、人工智能、物联网等技术的广泛应用，还是金融、医疗、媒体等行业对实时数据访问和分析的需求，都推动了对高容量、高速度存储解决方案的需求。与此同时，由于数据泄露和被盗的风险增大，数据安全和隐私保护成为了人们关注的焦点，这也进一步推动了对具有高级加密、冗余和灾难恢复功能的存储解决方案的需求。
计算、存储、网络都有核心处理芯片的问题，但从关注度来看，存储系统采用什么核心处理芯片并不为人关注。
无论是智能手机还是超级计算机，对于这些轻便又节省能源的设备来说，拥有更大的储存空间成为了当下最重要的技术突破点之一。 现在，曼切斯特大学的科学家们已经证明，用一类称为单分子磁体的分子来储存数据或许比想象中的要更加可行。 此次研究由化学学院 David Mills 博士和 Nicholas Chilton 博士领导，研究结果也登上了《自然》杂志。该研究表明，单个分子在 -213°C 的温度下也能产生磁滞现象，而这个温度与液氮的温度（-196℃）非常接近。 也就是说，用单分子来存储数据或能成为现实，因为数据
本文源自于 Rebooting Web of Trust 组织在 RWOT IX — Prague, 2019会议上的论文《Encrypted Data Vaults》的部分章节。
近日，在2022中国金融科技年会上，经权威IT专家多项严格评审，浪潮金融行业数据存储与容灾解决方案，凭借安全、可靠、经济、高效四大优势，能够满足金融业务服务永远在线、数据永不丢失、性能永远满足、容量永远充足的核心需求，荣获《金融电子化》杂志颁发的“2022科技赋能金融业数字化转型突出贡献奖”。
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。
【新智元导读】在发表于《科学》（Science）的研究中，研究者 Yaniv Erlich 和 Dina Zielinski 描述了一种可以最大化 DNA 分子的数据存储能力的新编码技术。该系统能够在一克DNA中存储215PB（2.15亿GB），原则上可以将人类记录的所有数据存储在几辆卡车大小和重量的容器中。 人类面临着数据存储的难题：过去2年中产生的数据比之前人类历史产生的全部数据还要多。信息的洪流可能很快就会超过硬盘的承受力。现在好了，研究人员称，他们已经找到了一种新的方法来编码DNA中的数字数据，以
＂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！ 随着互联网的快速发展，网络化已经深入到人们的方方面面，随之而来的是各类涉密敏感数据几何倍的增长。而近年来信息安全事件频频发
Calico 组件 下图显示了 Kubernetes 的必需和可选 Calico 组件，具有网络和网络策略的本地部署。 Calico 组件 Calico API server Felix BIRD confd Dikastes CNI plugin Datastore plugin IPAM plugin kube-controllers Typha calicoctl 云编排器的插件 Plugins for cloud orchestrators Calico API 服务器 主要任务：让您直接使
在上一期的分享中，我们学习到了，怎样来配置存储以及如何使用存储提供的空间。那么本期为大家带来云计算Fusioncompute中的存储虚拟化技术，它是指什么，它又有什么特点呢？
大数据时代带来了数据规模的爆炸性增长，对于高效存储和处理海量数据的需求也日益迫切。本文将探索两种重要的大数据存储与处理技术：Hadoop HDFS和Amazon S3。我们将深入了解它们的特点、架构以及如何使用它们来构建可扩展的大数据解决方案。本文还将提供代码实例来说明如何使用这些技术来处理大规模数据集。
大多数大模型应用中都包含对话功能，而对话功能的基础就是参与者能够基于已经发生的对话和获取到的知识产生新的对话内容。
如今，一切都在数字化。 我们曾经存储在相册中的照片通常不再打印; 他们存储在在线相册。 而且很少有人再用实际的纸质计划者来追踪他们的生活。 相反，每日提醒和约会都存储在数字日历中。 更重要的是，很少有人维护手写分类帐来跟踪他们的银行账户。有网站和应用程序为他们工作，并允许轻松访问这些数据。 与此同时，多个行业的公司都将数字化存储所有文件和数据。数字网络从财务记录到人事档案都存储公司的内部数据。数据公司从客户处收集的数据也经常以这种方式存储。 听起来很不错 - 除了事实上，有这么多事情发展到数字化，我们越
2015年初，精准医学正式进入大众的视野，美国总统奥巴马在国情咨文中提出“精准医学”计划。自此，精准医学在全球掀起一股浪潮，个性化医学的大幕也正式拉开。
大型语言模型（LLM），尤其是生成式预训练 Transformer（GPT）模型在许多复杂的语言任务上表现出了出色的性能。这一突破使人们希望在移动设备上本地运行这些 LLM，以保护用户隐私。可是，即使是小型 LLM 也太大，无法在这些设备上运行。
数据访问控制是零信任的最后环节和终极目标。基于零信任的数据访问控制，已经成为数据安全保护和治理的新方法。
这一节，来认识下大数据的技术框架有哪些，它们分别用于解决哪些问题？它们的内在逻辑和适用场景有哪些？OK，一起去探索下。
今天给大家介绍一的是一款常见存储设备-Vsan的结构原理，相对而言技术性文字较多。VSAN是一种以vSphere内核作为基础开发出来的一款可以扩展使用的分布式存储架构。这款存储在vSphere集群主机中安硬盘及闪存构建出VSAN存储层，通过存储进行管理与控制，最终形成一个共享存储层。
ArchSummit 全球架构师峰会是重点面向高端技术管理者、架构师的技术会议，聚焦业界强大的技术成果，秉承“实践第一、案例为主”的原则，展示先进技术在行业中的典型实践，以及技术在企业转型、发展中的推动作用。旨在帮助技术管理者、CTO、架构师做好技术选型、技术团队组建与管理，并确立技术对于产品和业务的关键作用。 腾讯云存储资深专家程力受邀参加数据存储的挑战与应对之策专题演讲，分享腾讯云原生数据湖存储的架构发展，和如何应对多种业务场景下的存储挑战。程力主要负责腾讯云数据湖存储 GooseFS 的设计和研发，同
当今被称为智慧时代，一个显著特征就是“智慧”满天飞，什么都是智慧，内容太多了，有时候说到智能，就需要我们稍微反应一下，具体说的是什么。
在应用程序开发中，选择适合项目需求的数据库系统至关重要。MySQL、MongoDB和Redis是常见的数据库系统，本文将深入比较它们的优缺点，并为开发者提供在不同场景下的选择建议。
所以咱就是说，现在的“battle”结果就是——24小时 vs 7分钟，性能整个提升了200多倍！
大数据存储不是一类单独的产品，它有很多实现方式。EMC Isilon存储事业部总经理杨兰江概括说，大数据存储应该具有以下一些特性：海量数据存储能力，可轻松管理PB级乃至数十PB的存储容量；具有全局命名空间，所有应用可以看到统一的文件系统视图；支持标准接口，应用无需修改可直接运行，并提供API接口进行面向对象的管理；读写性能优异，聚合带宽高达数GB乃至数十GB；易于管理维护，无需中断业务即可轻松实现动态扩展；基于开放架构，可以运行于任何开放架构的硬件之上；具有多级数据冗余，支持硬件与软件冗余保护，数据具有高可靠性；采用多级存储备份，可灵活支持SSD、SAS、SATA和磁带库的统一管理。 通过与中国用户的接触，杨兰江认为，当前中国用户最迫切需要了解的是大数据存储有哪些分类，而在大数据应用方面面临的最大障碍就是如何在众多平台中找到适合自己的解决方案。 EMC针对不同的应用需求可以提供不同的解决方案：对于能源、媒体、生命科学、医疗影像、GIS、视频监控、HPC应用、某些归档应用等，EMC会首推以Isilon存储为核心的大数据存储解决方案；对于虚拟化以及具有很多小文件的应用，EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案；对于大数据分析一类的应用需求，EMC会综合考虑客户的具体需求，推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。在此，具体介绍一下EMC用于大数据的横向扩展NAS解决方案——EMC Isilon，其设计目标是简化对大数据存储基础架构的管理，为大数据提供灵活的可扩展平台，进一步提高大数据存储的效率，降低成本。 EMC Isilon存储解决方案主要包括三部分：EMC Isilon平台节点和加速器，可从单个文件系统进行大数据存储，从而服务于 I/O 密集型应用程序、存储和近线归档；EMC Isilon基础架构软件是一个强大的工具，可帮助用户在大数据环境中保护数据、控制成本并优化存储资源和系统性能；EMC Isilon OneFS操作系统可在集群中跨节点智能地整合文件系统、卷管理器和数据保护功能。 杨兰江表示，企业用户选择EMC Isilon的理由可以归纳为以下几点。第一，简化管理，增强易用性。与传统NAS相比，无论未来存储容量、性能增加到何种程度，EMC Isilon的安装、管理和扩展都会保持其简单性。第二，强大的可扩展性。EMC Isilon可以满足非结构化数据的存储和分析需求，单个文件系统和卷中每个集群的容量为18TB～15PB。第三，更高的处理效率，更低的成本。EMC Isilon在单个共享存储池中的利用率超过80%，而EMC Isilon SmartPools软件可进一步优化资源，提供自动存储分层，保证存储的高性能、经济性。第四，灵活的互操作性。EMC Isilon支持众多行业标准，简化工作流。它还提供了API可以向客户和ISV提供OneFS控制接口，提供Isilon集群的自动化、协调和资源调配能力。 EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。
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