前端爱好者的知识盛宴 嗨 这里是IMWEB 一个想为更多的前端人 享知识 助发展 觅福利 有情怀有情调的公众号 欢迎关注转发 让更多的前端技友一起学习发展~ 引语 indexedDB 简介: indexedDB 是一种使用浏览器存储大量数据的方法。它创造的数据可以被查询，并且可以离线使用。 indexedDB 有以下特点: 1.indexedDB 是 WebSQL 数据库的取代品 2.indexedDB遵循同源协议(只能访问同域中存储的数据，而不能访问其他域的) 3.API包含异步API和同步API
众所周知，在数据库的历史上，每次存储介质的变化都会引发软件的变革。从 SAN 存储到 SSD 到大内存到 NVM，都触发了数据库内核从理论到工程的演进。
来源：党黎明 mr-dang.github.io/javascript/2017/12/09/indexedDB基本使用.html indexedDB 简介: indexedDB 是一种使用浏览器存储大量数据的方法。它创造的数据可以被查询，并且可以离线使用。 indexedDB 有以下特点: indexedDB 是 WebSQL 数据库的取代品 indexedDB遵循同源协议(只能访问同域中存储的数据，而不能访问其他域的) API包含异步API和同步API两种：多数情况下使用异步API; 同步API必须
对象存储诞生之初 谈到为什么要有对象存储，必须聊聊对象存储诞生之前的两大存储模型：块存储和文件存储。 块存储主要是将存储介质的空间整个映射给主机使用的，主机如果需要对这些空间进行读写IO操作，需要先进行分区和格式化处理，形成可以被操作系统识别的逻辑命名空间，之后主机才能通过操作系统对这些存储介质进行读写操作。常见的块存储有磁盘，SSD，NAS、SAN等，这些物理设备都或多或少存在物理上的极限，比如存储空间、性能等都存在物理极限。 文件存储立足于物理存储介质之上，是操作系统对数据管理操作的抽象，这些抽象最终汇
JuiceFS 是一个云原生的企业级开源共享文件系统，广泛应用于大数据、企业级数据共享、Kubernetes 容器编排、AI 机器学习、Web 服务和内容管理、数据容灾备份等场景。它将对象存储作为大容量本地磁盘使用，为云上应用提供近乎无限的存储空间。与此同时，得益于其独特的技术架构，在存储和处理大规模数据时，性能通常高于本地存储。
Indexed Database API 简称 IndexedDB，是浏览器中存储结构化数据的一个方案。IndexedDB 用于代
云数据库 MySQL（TencentDB for MySQL）是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的高性能分布式数据存储服务，让用户能够在云中更轻松地设置、操作和扩展关系数据库。同时云数据库MySQL集成了数据库的备份功能，可以针对数据库实现数据库的自动数据备份、手动数据备份以及日志备份。
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。
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统，通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输，需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性，使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
最近看到了几个事情，一个是某保险系统，为了快速上线，全量上云，结果生产正式运行后每月账单高达几十万。相关业务总扛不住这个支出，又劳师动众，让下面的项目经理、开发、运维、架构师花了3个月把业务全量从公有云迁移下来。相关人员被折磨的半死不活，而且大大拖慢了系统的迭代速度。
电商的商品系统所包含的主要功能就是增、删、改、查商品信息，业务逻辑比较简单，支撑的主要页面就是商品详情页。尽管如此，在设计商品系统的存储架构时，仍然需要着重考虑如下两个方面的问题。
在企业人工智能中，有两种主要类型的模型：判别式和生成式。判别式模型用于对数据进行分类或预测，而生成式模型用于创建新数据。尽管生成式 AI 近来占据新闻头条，但企业仍在追求这两种类型的 AI。
网友说自己的小型网站部署服务器上，随着网站数据增多、访问量变大后，用什么办法解决大流量访问，扩容增配置还是动静分离呢？这个问题对于很多站长来说是一个挺纠结的问题。业务在高速增长中，传统的方法是扩容增配，CPU/内存/带宽等等都是扩容的对象。那么现在随着云服务器的普及率越来越高，也可以利用动静分离的办法来解决这个问题。本文中魏艾斯博客说一下整体思路，有了思路再去操作就容易很多了。
之前在 大规模场景下 Prometheus 的优化手段 中，我们想尽 "千方百计" 才好不容易把 Prometheus 优化到适配大规模场景，部署和后期维护麻烦且复杂不说，还有很多不完美的地方，并且还无法满足一些更高级的诉求，比如查看时间久远的监控数据，对于一些时间久远不常用的 "冷数据"，最理想的方式就是存到廉价的对象存储中，等需要查询的时候能够自动加载出来。
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。
不管什么电商系统，商品详情页一定是整个系统中日均访问次数最高的页面之一.不难理解，用户购物，看商品详情不一定买，一定会看好多商品详情页货比三家.如果在设计存储时，没有考虑到并发，on sale 时，支撑商详页的商品系统必然是第一个被流量冲垮的系统
数据库界最近的一个趋势是将数据库拆解成它的组成部分。每个组件都是单独提供的，因此基础设施工程师可以将它们集成到数据库中。
导语 | 分析型数据仓库经历了共享存储、无共享MPP、SQL-on-Hadoop几代架构的演进，随着云计算的普及，传统的数据仓库架构在资源弹性，成本等方面已经很难适应云原生的要求。本文由偶数科技 CEO，腾讯云TVP 常雷在 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《新一代云原生数据仓库的应用》演讲分享整理而成，为大家详细剖析新一代云原生数据仓库的架构、原理和实现技术，以及如何充分应用云原生数据仓库的特点来实现云上大数据应用。 点击可观看精彩演讲视频
生活在21世纪，最常见的事莫过于更新换代了，找一款能长久适用的产品，是很多人都希望拥有的，特别是针对于云服务产品，而对象·混合云存储新增 TStor-OneCOS 就是这样一款可以长久适用的产品，TStor-OneCOS 对象存储专注海量数据，一套集群长久适用。
生活在21世纪，最常见的事莫过于更新换代了，找一款能长久适用的产品，是很多人都希望拥有的，特别是针对于云服务产品，而对象·混合云存储新增TStor-OneCOS就是这样一款可以长久适用的产品，TStor-OneCOS对象存储专注海量数据，一套集群长久适用。
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？
大家好，我是柒八九。我们在网络拾遗之Http缓存文章中，从网络协议的视角介绍了网站「客户端缓存」 中的HTTP缓存策略，并对「强缓存」和「协商缓存」做了较为详细的介绍。
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。
在上一期，我们提到，我们如果期望让对象存储具备跨AZ的高可用功能，就需要让对象存储把副本存储到两个不同的AZ。但是，对于3副本的情况，总会有一个AZ里面只有单副本。这样，当另一个AZ整体不可用时，用户的数据将处于十分危险的状态。
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。
谁能与你厮守终身 生活在21世纪，最常见的事莫过于更新换代了，找一款能长久适用的产品，是很多人都希望拥有的，特别是针对于云服务产品，而对象·混合云存储新增 TStor-OneCOS 就是这样一款可以长久适用的产品，TStor-OneCOS 对象存储专注海量数据，一套集群长久适用。 为什么是 TStor-OneCOS TStor-OneCOS 对象存储基于公有云 COS 架构打造，属于腾讯云混合云&私有云存储 TStor 系列，针对海量对象存储（2.5PB及以上可用容量）通用场景，保证小文件性能，实现更
最近订阅学习了《深入浅出云计算》专栏，一口气学完之后，做了一些总结笔记形成此文，特分享与你，希望对你有所帮助！本文为下半部分，主要总结了PaaS篇的核心要点。
在我们日常的运维工作中，经常会涉及到需要在多台云服务器之间共享数据的情况。如果都在同一个局域网，那么使用 SMB/CIFS、NFS 等文件级共享协议就可以。但要是服务器都在云上，位于不同的可用区，或是分布在不同的云平台上，这种情况下共享数据就会存在一定的难度。
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。
近日，有关存储系统选型的问题在微信群里讨论的火热，CSDN在这里稍微将各位专家的问答总结了一下，分享给大家。 文章内容来源大数据基础设施微信群，参与讨论的专家有中国科学院软件研究所工程师，C3核心成员李明宇，国防科学技术大学教授，CCF大数据专家委员会委员李东升，云人科技联合创始人兼CEO吴朱华，Memblaze技术顾问刘爱贵等等。 以下是问答实录： Q：有一个场景：每天有近百GB数据增加，数据内容有WORD文档和图像等多种类型。用什么存储或文件系统比较合适？ A: HDFS、HBase、Hive不太适合存
在上一期，我们讲述了列奥尼达带领勇士们捍卫家园，抵御侵略的故事，也充分理解了分布式对象存储Swift如何将数据均匀分布到不同的节点上。
旨在最大化其数据资产的企业正在采用可扩展、灵活且统一的数据存储和分析方法。这种趋势是由负责构建与不断变化的业务需求相一致的基础架构的企业架构师推动的。现代数据湖架构通过将数据湖的可扩展性和灵活性与数据仓库的结构和性能优化相结合来满足这一需求。这篇文章提供了一个参考架构，用于理解和实施现代数据湖。
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。
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。
中小型企业(SME)的技术需求虽然比大企业的少，但仍然很重要。其中的关键是中小企业的存储。
我之前写过关于 现代数据湖参考架构，解决了每个企业面临的挑战 — 更多数据、老化的 Hadoop 工具（特别是 HDFS）以及对 RESTful API（S3）和性能的更大需求 — 但我想填补一些空白。
在今年的Oracle Cloud World，Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
[TOC] 0x01 基础信息 描述:本文主要针对以下方面的进行记录学习 (1) 对象存储、文件存储和块存储介绍与区别? (2) 0x02 多种存储类型差异 Q:对象存储、文件存储和块存储介绍?
今天，云原生分布式文件系统官方公众号 Juicedata果汁数据科技发布消息称 JuiceFS 已经开源了！
作者 | 聂磊 策划 | Tina 云原生架构下，基于 Hadoop 技术栈搭建数据平台应该如何改造？ 理想汽车大数据平台涉及的组件多， 在从 Hadoop 到云原生演进的过程中边探索，边实践，积累了不少一手经验；同时，他们率先在对象存储上使用 JuiceFS，实现平台级文件共享、跨平台使用海量数据等场景。 1 理想汽车在 Hadoop 时代的技术架构 首先简单回顾下大数据技术的发展，基于我个人的理解，将大数据的发展分了 4 个时期： 第一个时期：2006 年到 2008 年。2008 年左右，H
第一个时期： 2006 年到 2008 年。2008 年左右，Hadoop 成为了 Apache 顶级项目，并正式发布了 1.0 版本，它的基础主要是基于谷歌的三驾马车，GFS、MapReduce、BigTable 去定义的。
根据官方的这个主题：Configure an S3 compatible object storage provider for uploads - sysadmin - Discourse Meta
抛开业务背景保密不谈，技术背景为提升网络可靠性，需要将存储在对象存储平台A的文件迁移到对象存储平台B上。两个平台的技术差异很小，可以忽略。
继网络接入存储、块存储、文件存储之后，对象存储掀起了新一轮的发展浪潮。如今，传统企业存储比如NAS或者SAN等显然无法应对如此海量的非结构化数据存储需求。国外IBM、Red Hat、HDS、EMC等巨头、国内华为云、青云、杉岩数据等企业纷纷在企业级对象存储领域展开了积极布局。
每隔一段时间，TiDB 会发布一些关于架构演进的大新闻。比如 2020 年的 TiFlash 和 HTAP，2021 年的 MPP，比如今年的 TiDB Cloud。在靠近年底时，我们很高兴又有大新闻可以跟大家说： TiDB Serverless 内嵌下一代云原生架构上线了 。
内部部署的超融合基础设施对于中小企业来说非常适合，这消除了对SAN存储及其相关技能的需求，但是，对于希望实现存储基础设施现代化的中小企业，有许多方法可以从云存储产品中受益，同时结合使用具有内部容量的这些。
OpenStack的存储组件—Cinder和Swift—让你在你的私有云里构建块和对象的存储系统。Chris Evans对这些技术给出了一些深入的阐述。 在向web规模计算的转型中，虚拟化，x86架构的迁移和DevOps的快速应用这样的关键技术已经转变了整个IT的生态系统。随着部署到IT的系统数量的持续增大，下一个挑战将变成以更有效和高效的方式来编排和管理计算，存储和网络资源，为私有云提供服务。 OpenStack是一个开源的云计算平台项目，最初是由NASA和Rackspace Hosting在2010年联
现在，对于那些创建或消费数据的公司来说，处理数量巨大的生成数据是个非常大的挑战。而对于那些解决存储相关问题的科技公司来说，也是一个挑战。
大家好，自我介绍一下，目前我是腾讯云无服务器云函数产品负责人。我做了很多年后端开发。今天是从一个程序员角度讲解一下我们怎么样用Serverless架构。
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