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。
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。
Open-E、Western Digital 和 ATTO 数据存储专家和工程师联手推出了基于 HDD 的数据存储设备，该设备结合Western Digital Ultrastar® Data60 JBOD 的海量容量和Ultrastar® 系列 HDD 以及加速的性能，这得益于ATTO HBA SAS 控制器和 100GbE NIC，以及Open-E JovianDSS 的数据缓存和复制功能。 合作带来了在性价比方面完美平衡的解决方案，连接了 HDD 的成本效益，以及支持基于 NVMe 的缓存设备（Ultrastar® DC SN840 1.6 TB NVMe SSD）的出色性能通过最先进的连接硬件和软件功能，例如通过镜像路径连接的RDMA复制写入日志。
在海量基因数据中进行全基因数据分析，了解各种疾病与DNA之间的隐秘联系；对海洋气候进行预测，利用强大的数据分析性能，实现分钟级的数据刷新、精准预测海洋气候；利用高速相机模拟人脑上亿个神经元之间联接与工作，对产生的海量数据进行实时分析，探索人脑工作机制……
大数据架构的目的是处理传统数据库系统无法处理的过大或复杂的数据的摄取、处理和分析。
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。
现在Docker在云计算领域发展的势头很猛，各个公司不论大小都开始研究这个开源工具和技术，围绕docker的开源项目和创业公司也多如牛毛，就是一个简单管理container的web ui都有很多开源项目。不过还是一个人说的好，docker必须要是集群才好玩，而且越大越好玩。当然这是从玩技术的人眼中看待的问题，如果要真正用于生产还是有很多问题需要解决，很多方案需要设计，很多容错需要处理。今天看资料学习到了docker是怎样解决容器里面数据存储的问题的方案，以前做PAAS遇到过这种问题，不过自己也设计了相应
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。
在当今快速发展的人工智能领域，数据作为AI模型训练的基石，其处理和存储方式对模型的性能有着决定性影响。特别是在AIGC和自动驾驶技术的研发中，对数据处理的要求更是严苛。
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”。
一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中，源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。然后，数据由并行作业就地处理，并行作业也可以由编制工作流发起。在将转换后的结果加载到分析数据存储之前，处理过程可能包括多个迭代步骤，可以通过分析和报告组件查询分析数据存储。
原题：Design Considerations in a read local write local multi-master data store
随着物联网设备的激增，企业需要一种解决方案来收集、存储和分析其设备的数据。Amazon Web Services提供了一些有用的工具，可为IoT设备设计强大的数据管道。
将大数据和云计算结合是企业满足计算需求的完美解决方案。企业的数据通常需要一个计算环境，快速有效地发展，并具有更大灵活性，自动适应大量数据。在在云计算环境下可以做到这一点。然而讨论云计算时不断出现的一些问题。 云计算如何保持安全？ 保护数据，尤其是大数据是一个重要问题。公司预计，存储在云中的任何数据都将被保护和安全的措施将是灵活的，以跟上不断变化的威胁环境。有四种方法来保持你的大数据在云计算中的安全。每个方法将保持你数据安全，并为在云计算固有的使用提供更多的灵活性。 1.加密敏感数据 加密你的数据，并提供云计
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。
是时候将数据分析迁移到云端了——您选择数据仓库还是数据湖解决方案？了解这两种方法的优缺点。 数据分析平台正在转向云环境，例如亚马逊网络服务、微软 Azure 和谷歌云。 云环境提供了多种好处，例如可扩展性、可用性和可靠性。此外，云提供商有大量的原生组件可供构建。还有多种第三方工具可供选择，其中一些是专门为云设计的，可通过云市场获得。 工具自然倾向于强调自己在分析集成中的作用。当您尝试选择最佳工具集时，这通常会令人困惑。在这篇文章中，我们将详细介绍许多工具的优缺点。 这是一个由三部分组成的系列文章的第一篇，
本文档为数据集成和互操作思维导图与知识点整理。共分为5个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
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。
3月7日，焉知汽车电子与软件生态合作科技节将于上海丽昂豪生大酒店三楼拉开帷幕。腾讯云作为嘉宾将出席峰会，并在当天上午的主论坛“数智融合 智驾未来”发表主题演讲，分享探讨腾讯云在AIGC和自动驾驶技术领域的最新进展和应用，敬请关注。
嵌入式数据库，作为现代软件开发中不可或缺的组成部分，对于提升应用性能、简化开发流程具有重要意义。在本文中，我们将深入探讨嵌入式数据库的概念、特点、应用场景，以及如何在项目中选择和实施嵌入式数据库。同时，将通过实际案例，展示其在软件开发中的应用价值和实现方式，帮助我们更好地理解和利用这一技术。
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。
本文转自IBM的developerWorks，主题是关于使用NoSQL存储和处理大规模数据，文章列举了一些循序渐进的学习资料，包括了视频音频和文字材料，是一个很不错的了解、学习NoSQL的知识向导。 RDBMS 模型是传统 C/S 模式存储数据的重要基础，但是它无法实现以简单且低廉的方式进行扩展。而目前，更多的应用需求是像 Facebook 和 Twitter 一样需要拥有很强的可扩展性，所以，无模式的存储模型 – NoSQL 应运而生，提供了相应的解决方案。本学习路线图向 Java 开发人员介绍了 NoS
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。
大数据架构设计用来处理对传统数据库系统而言太大或太复杂的数据的引入、处理和分析。组织进入大数据领域的门槛各不相同，具体取决于用户的权限及其工具的功能。对某些组织来说，大数据可能意味着数百个 GB 的数据，而对另一些组织来说，大数据则意味着数百个 TB 的数据。随着处理大数据集的工具的发展，大数据的涵义也在不断地变化。慢慢地，这个术语更多的是指通过高级分析从数据集获取的价值，而不是严格地指数据的大小，虽然这种情况下的数据往往是很大的。
前30年是raid占主流；这几年随着互联网的发展，应用层和raid应用场景基本持平
将数据按需从数据存储加载到缓存中。 这可提升性能，并且有助于在缓存中保存的数据与基础数据存储中的数据之间保持一致性。
＂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
作者 | 曾响铃 文 | 响铃说（xiangling0815） 数字经济时代磅礴而来，数字化相关的应用井喷式出现，作为“后方”的数据存储，重要性也在不断提升。有数据显示，当前平均一个企业的数据应用超过100种，应用数量每年翻番。 在这种情况下，数据存储该如何深化发展来应对剧变中的需求，承担推动数字经济发展的底层责任，成为业界普遍关心的课题。 而就在最近，华为伙伴暨开发者大会2022召开，华为存储在会上提出了“以数据为中心，构建面向多样化数据应用的可靠存储底座”的全新理念。这个全新理念的提出，是华为在多年
边缘计算意味着更快的响应时间、更高的可靠性和安全性。关于物联网(IoT)是如何给制造业带来革命，人们已经说了很多。许多研究已经预测到2020年将有超过500亿台设备被连接。预计每天每个工厂将收集超过14.4亿个数据点。这些数据将被聚合、清理、处理，并用于关键的业务决策。
20世纪90年代，使用MPP架构的Netezza和Teradata的数据库设备对Oracle，IBM和Microsoft在anlytics数据库市场的主导地位提出了挑战，并且随着“大数据”的出现以及带有分布式处理的Hadoop的严峻考验。
今天来和大家聊聊桌面云，桌面云、云桌面都可以理解为同一个概念，和传统PC的本质区别在于桌面云的用户数据存储在云端，PC机所有数据存储在本地，这样往往存在数据安全问题，如“传统PC机硬盘故障且无法修复，会给用户带来不可估量的损失”。
我认为，大数据是一种在海量数据规模下进行数据存储和计算的一种技术体系（或解决方案）。
摘要：本文将介绍分享关于LighthouseCOS的功能和特点，并分享用户在实践中的体验，因为LighthouseCOS作为一种简单高效的数据存储解决方案，为用户提供了可靠、安全和易用的云端存储服务，值得一用。
本篇文章转载自：https://forkast.news/why-decentralization-protect-user-data-privacy/
软件定义存储(SDS)是一个软件层，在物理存储设备和数据请求之间提供个抽象层，实现存储虚拟化功能，将底层存储设备和服务器汇集到虚拟存储空间中。这些虚拟空间通过各种冗余方式，提供恢复能力和容错能力。软件定义存储解决方案可以按照业务或基础设施的发展速度进行扩展,使用通用硬件，基于分布式环境构建存储。
“在新财年里，Hitachi Vantara中国区的团队人员和技术资源都有很大的提升，正在进行中的办公扩建工程，就是最好的说明。”Hitachi Vantara全球副总裁兼中国区总经理戴建平难掩兴奋之情。
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。
2023年11.24-25日，中国系统架构师大会-专题研讨会·上海站，将在上海丽璟滨江酒店召开。本届大会以“数字转型 架构演进”为主题，由原来的大会演讲模式，变革为专题研讨会模式，设置八个专题研讨：企业架构演进之路、向量数据库技术探索、多云架构设计与管理、存储架构、大数据架构、智能运维以及云成本管理，AIGC智能化应用实践，云集国内CTO/CIO、技术总监、高级系统架构师和IT经理等技术人群，力争为各路豪杰奉献一场技术的饕餮盛宴。
文章来自： https://medium.com/@ld-capital/decentralized-storage-where-web-3-0-meets-metaverse-9629b4beb960
存储的数据：单个数据，最简单的数据存储类型，也是最常用的数据存储类型 存储数据的格式：一个存储空间保存一个数据 存储内容：通常使用字符串，如果字符串以整数的形式展示，可以作为数字操作使用(但是仍是字符串)
2023年数智中国AIGC科技周· AI云智上海专场在普陀区召开。活动以“智能涌现”、“算力突围”、“超越现实”三大篇章开启，第一篇章以“智能涌现”开幕、重塑数实融合终极愿景；第二篇章“算力突围”，以AI为引擎，以计算为基石，构筑数字底座；第三篇章“超越现实”，引领“空间计算”新时代，进入“虚实相生”新阶段。
10月28日，"寻宝 AI 时代——OSC 源创会苏州站暨 Techo TVP 技术沙龙"在苏州圆满落幕。腾讯云存储专家解决方案架构师屠伟新带来《AIGC 场景下存储与数据管理的挑战与应对》主题分享。下面我们一起来学习回顾一下AIGC场景下的存储解决方案。
目前Ceph 是一种已经震撼了整个存储行业的最热门的软件定义存储技术。它是一个开源项目，为块存储、文件存储和对象存储提供了统一的软件定义解决方案。Ceph 旨在提供一个扩展性强大、性能优越且无单点故障的分布式存储系统。从一开始，Ceph 就被设计为能在通用商业硬件上运行，并且支持高度扩展（逼近甚至超过艾字节的数量）。
2020年全国两会期间，合肥工业大学应用数学研究所所长檀结庆在媒体采访中提到：“国产数据库只占据不到7%的市场份额，尤其在数据库最核心的交易业务中，鲜有能跟甲骨文同台竞争并实现替换的产品。”
边缘计算和云计算可以并行工作，但是有时它们的实现路径会有所不同。例如，在存储方面，将在边缘创建的大量数据直接保存到云平台中是不切实际的。因此，企业在制定边缘计算存储策略时需要考虑许多因素。
AiSuite 是 NAVER 开发者所使用的人工智能平台，它支持 NAVER 的各种服务的开发和运维。
VMware vSphere™ ESXi 5.1 将 Apple Mac Pro® 引入了 VMware® 硬件认证列表 (HCL)。下一代 Apple Mac Pro 硬件的更新带来了 Thunderbolt™ 技术的引入。 随着 Apple 使用 Thunderbolt 端口取代内部可访问的 PCIe 插槽来更新各种 Mac 平台，系统管理员、技术人员和家庭实验室用户面临着适应的挑战。
时间序列用于现代监控，作为表示随时间收集的度量数据的方式。这样，现代性能指标可以以智能和有用的方式存储和显示，帮助我们监控我们的服务器和服务。
派大星：Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，用于高性能应用程序。它的主要用途包括缓存、会话存储、消息队列、排行榜/计数器和分布式锁等。
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