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。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 近日，腾讯云正式发布对象存储新品——智能分层存储，能够根据用户数据的访问模式，自动地转换数据的冷热层级，为用户提供与标准存储一致的低延迟和高吞吐的产品体验，同时具有更低的存储成本。 熟悉数据存储的用户都知道，访问频度高的数据为热数据，访问频度低的数据为冷数据。热数据使用标准存储类型存储，可以得到更优的访问体验；而冷数据一般用低频存储或归档存储类型，可以节省存储成本。 随着业务的发展，热数据会降冷，冷数据也有回热的可能性，虽然目前对象存储COS 持针对对象配置指定的规则
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。
近日，腾讯云正式发布对象存储新品——智能分层存储，能够根据用户数据的访问模式，自动地转换数据的冷热层级，为用户提供与标准存储一致的低延迟和高吞吐的产品体验，同时具有更低的存储成本。
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。
计算云存储成本似乎看起来很简单。当用户查看云计算供应商提供的存储服务的定价时，显而易见的成本是数据的存储成本。但是如果深入研究的话，就会发现与云存储成本相关的其他各种费用。在云中存储数据的总拥有成本（TCO）通常比简单的存储费用高出许多。
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:
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。
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。
分布式存储峰会于2019年8月23日在柏林召开，大会聚集了IPFS、Sia、Storj、ethereum swarm、Arweave、Filecoin等区块链存储领域的所有主流项目，可以说是一次难得的盛会。
Unlimited Capacity：公有云的存储服务具有易扩展的特性，用户可以非常方便的根据其存储容量需求，对其已有的存储服务的容量进行扩展，因此从用户角度来说，公有云的存储服务具有无限容量的特点。
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。
纠删码概述 存储节点或者存储介质失效已经成为经常的事情，提高存储可靠性以及保障数据可用性已经变得非常重要，纠删码具有高存储效率和高容错能力。在体量非常大的存储中纠删码存储方式相比副本方式存在编码开销，又由于其特有的IO访问路径，其改进空间比较大 保障数据可用性的常用方法就是数据冗余，传统的数据冗余方式就是副本和纠删码方式，副本是将每个原始数据分块都镜像复制到其他设备上来保证原始数据丢失或者失效时有副本可恢复；副本方式不涉及数据变换，而纠删码会对数据进行变换和运算，得到支持数据冗余的编码数据,比如k+r(k个
数据的布局结构深刻的影响着数据处理的效率与性能，在底层的存储系统之中如何组织数据。如何对数据进行布局会直接影响数据查询引擎的设计与实现，并且也影响着存储空间的利用效率。好的数据存储与布局能够更好的利用好存储空间，并且契合业务应用场景的查询实践。接下来，我们来看看存储数据的格式是如何随着数据需求的不同进行变迁的。
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。
近年来，随着海量视频信息的快速增长，传统的安防技术越来越难以满足部分行业在传输、存储及大数据计算分析上的需要，或者说很难以更低的成本、更灵活的扩展性、更健壮更可靠更安全的系统架构来满足这些需要。因此，云计算的概念这两年开始越来越多的渗透到安防领域。其中，云存储取得的突破性应用尤为引人注目。本文将主要就云存储在安防领域的应用展开分析。 网络化技术的普及，使得视频资源的联网共享成为很多行业日益迫切的需求，现有分散的视频资源正在朝着大集中的方向推进;平安城市、智能交通等大行业市场通过点、线、面的密集覆盖，每
对象存储来势汹汹，究竟谁是“幕后推手”？
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。
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。
10.5.3 对象接口 对象存储系统（Object-BasedStorage System）是综合了NAS和SAN的优点，同时具有SAN的高速直接访问和NAS的数据共享等优势，提供了高可用性、跨平台性及安全性的数据共享的存储体系结构。 Object是对象存储的基本单元。每个Object都是数据和数据属性集的综合体。数据属性可以根据应用的需求进行设置，包括数据分布、服务质量等。在传统的存储中，块设备要记录每个存储数据块在设备上的位置。Object维护自己的属性，从而简化了存储系统的管理任务，增加了灵活性。O
存储器是计算机系统中的关键组件，负责存储程序和数据。根据不同的分类标准，存储器可以分为多种类型，每种类型都有其独特的特点和应用场景。本文将详细介绍存储器的分类及其特点。
进入互联网网络信息时代后，数据成为了一个极具价值的资源。随着网络持续产生海量的数据，存储市场规模增长迅猛。
上一篇文章中我们讲解了利用数据库分区与冷热分离的方式来优化存储，虽然解决了查询速度慢的问题，但是在海量数据情况下依然会出现查询缓慢问题，并且部分系统中的冷热数据也是需要频繁或同时查询的。那么，这篇文章中我将带领大家来学习一下如何在设计系统架构时解决海量的数据存储与查询。
1990年，EMC Symmetrix 4200问世，标志着高端存储时代正式开启。
从存储中分离数据管理有明显的优势。人们需要了解这种新方法如何使这些操作更简单、运行成本更低。
本文从计算机存储简介、存储设备介绍、软件定义存储(SDS)、常见的Kubernetes CSI存储插件介绍、如何平衡成本和存储性能等方面对计算机存储进行详细分析；本文最后还通过图形展示了存储在计算机体系结构中的重要作用。希望对您有所帮助！
数据库模式分为三个层次：外模式、概念模式和内模式。这三个层次分别对应不同的抽象级别，帮助数据库管理员和用户以不同的视角理解数据库结构。
哈哈，没错，我们处于信息时代，已经完全离不开视频、音乐、图片、文本、表格这样的数据文件。
2021年7月4日，工业和信息化部印发了《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》（以下简称《计划》），计划用3年时间，基本形成布局合理、技术先进、绿色低碳、安全可靠的新型数据中心发展格局。 新存储、新网络、新计算、新能源作为新型数据中心的四大件，存储承载数据，网络传输数据，计算处理数据，能源低碳保障数据中心运行。笔者认为，除了网络快速发展、算力突飞猛进这些显性建设，存储将成为“新型数据中心”目标得以实现的突破重点。 从新型数据中心IT架构认识存储 存储 ≠ 硬盘。数据中心的存储承载的是千行
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。
在设计数据库时，了解不同数据类型的存储机制是非常重要的，它不仅影响到数据的存储效率，还可能影响到数据库的性能。MySQL数据库中的数据类型大致可以分为两类：动态分配存储空间的类型和固定分配存储空间的类型。在这篇文章中，我们将详细介绍这两类数据类型及其特点。
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。
InnoDB存储引擎支持事务，其设计目标主要是面向在线事务处理（OLTP）的应用。其特点是行锁设计、支持外键，支持类似于Oracle的非锁定读，即默认读取操作不会产生锁。
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。
近年来，随着云、大数据、AI、区块链等技术的发展，分布式架构在IT市场持续火热，在存储领域，分布式存储蓬勃发展。 其中在AI应用最火热的汽车自动驾驶研发领域，每个车企都需要对数百PB数据进行采集、存储、分析训练、仿真。 根据预测，到2025年全球数据将增长到175ZB，其中非结构化数据占比将超过80%，分布式存储凭借高扩展性和易管理能力，成为承载海量数据的重要选择。同时，在政府、运营商、金融等大规模云化数据中心，各大云厂商、分布式存储厂商都在积极推动分布式存储更广泛地应用，替代部分传统存储阵列。 种种迹象
数据结构，直白地理解，就是研究数据的存储方式。我们知道，数据存储只有一个目的，即为了方便后期对数据的再利用，就如同我们使用数组存储 {1,2,3,4,5} 是为了后期取得它们的加和值，无缘由的数据存储行为是对存储空间的不负责任。因此，数据在计算机存储空间的存放，决不是胡乱的，这就要求我们选择一种好的方式来存储数据，而这也是数据结构的核心内容。
MySQL中的行格式（Row Format）是指存储在数据库表中的数据的物理格式。它决定了数据是如何在磁盘上存储的，以及如何在查询时被读取和解析的。MySQL支持多种行格式，每种格式都有其特定的优点和适用场景。
目前，Internet上的数据量爆炸性增长，数据总量呈指数上升，IDC数据中心存储系统必须具有足够的容量以适应不断增长的数据量。 IDC数据中心存储需求之1.大容量 目前，Internet上的数据量爆炸性增长，数据总量呈指数上升，IDC数据中心存储系统必须具有足够的容量以适应不断增长的数据量。存储系统不光要有大量的现实容量，还应该具有很好的可扩展性，能根据数据量的增长提供无缝的、不停机的容量扩充。 IDC数据中心存储需求之2.高性能 信息是具有时效性的，对于企业而言，及时获得所需数据非常关键;对于ICP而言，较高的访问速度是服务质量的重要指标。对于宽带应用，存储系统的带宽要与网络带宽相适应。因此，存储系统的响应速度和吞吐率是IDC数据中心存储系统应该密切关注的问题。从历史上看，计算机速度的瓶颈已逐渐从20世纪80年代的CPU和90年代的网络带宽转移到I/O子系统。因此，要提高IDC数据中心存储系统的整体性能，存储系统的性能提高是一个关键问题。 IDC数据中心存储需求之3.高可用性 IDC数据中心存储系统存储了企业大量的关键数据，因此，必须保证这些数据始终是安全可用的。在任何情况下，例如系统产生错误或遇到意外灾难，数据都不能丢失。系统应具有快速故障恢复能力，保证应用系统永不停机(7×24小时不间断工作)，数据始终保持完整性和一致性。 IDC数据中心存储需求之4.可管理性 IDC数据中心存储系统保存着大量的业务数据。对这些数据的管理不光体现在应用层的管理，还体现在存储系统的管理。这主要表现在集中的自动化管理，如数据按特定规则的备份、对系统性能和流量等特性的监测、存储设备的负载平衡等。 以上IDC数据中心存储系统特点需要用相应的技术进行保障。某些技术能在几个方面对存储系统做出贡献，特别是存储系统的管理渗透到整个系统的各个方面，我们很难把它从系统中单独分离出来。但作为讨论方便，我们仍从系统要求出发分别对上述特点进行讨论。 针对存储容量问题，现在最成熟的还是基于磁盘、光盘和磁带的存储技术。这些技术在很长时间内仍将占有主流地位。现在磁盘、磁带的存储容量每年增长1倍，基本上能适应数据的增长。在IDC数据中心存储系统，存储任务是由以上述技术为基础构成的存储系统来完成的，主要有磁盘阵列、磁带库和光盘库。新出现的SAN(存储区域网)、NAS(附网存储)和集群存储等新的网络存储结构为存储系统容量和性能的扩展提供了有力的支持。另外，数据共享技术在一定的条件下可以缓解容量问题。 对于高性能方面，在单个磁盘读写性能提升空间有限的前提下，并行I/O技术和Cache技术成为主角。并行I/O技术目前在国际上正被广泛研究，像磁盘阵列技术、多通道技术等已得到广泛应用。目前研究的重点是大规模并行I/O和多级存储技术，它们主要是从存储系统的整体结构入手，利用SAN和集群等技术进一步提高存储系统的整体性能。对于Cache技术，针对不同的应用(如数据库中事务处理方式、WWW方式等)采用合适的数据预取策略正被广泛应用。此外，采用光纤通道技术作为新一代存储接口已成为趋势，促进了存储系统性能的提高。 对于数据可用性问题可从多个层面进行讨论。磁盘阵列是一种最基本的高可用存储技术。在IDC数据中心存储系统，应选择双电源、双控制器、没有单点故障的磁盘阵列。对于系统层面，集群、SAN等技术也可以大大促进系统可用性的提高。另外，Standby技术、系统整体冗余、远程实时备份和灾难恢复等技术也是高可用性存储所不可缺少的技术。 我们看到，冗余磁盘阵列、存储区域网和集群技术对存储系统的各个方面都有较好的贡献，将这几种技术紧密联系在一起就构成了满足IDC数据中心存储系统要求的存储系统。对于IDC数据中心存储系统而言，这几种技术必然会得到进一步的重视。 存储管理贯穿于存储系统的各个方面。数据共享、无缝扩展、实时备份、容错技术、系统监控、流量控制、远程数据备份、灾难恢复等无一不需要相应的软件进行保障。对于IDC数据中心存储系统，高效、稳定、安全的存储软件是必不可少的，而这一点过去往往被人们忽视。现在，人们已开始认识到存储管理的重要性。著名IT企业，如IBM、Compaq、HP等，均推出了自己的存储管理软件，专业的存储软件公司，如VERTIAS公司，在存储软件方面更有全线的存储管理软件可供选择。 IDC数据中心存储系统作为一个整体，需要大量相互融合的技术进行保障。一方面要发展更好的技术，另一方面要把各种技术结合成为一个整体，提供稳定、安全、高效的整体解决方案。
“传统的IT存储厂商，‘存’是其核心关注点；而互联网企业，不仅要做好‘存’，还要做强‘用’。”
＂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！ 前言 2015年5月1号，来自QQ相册和微信相册的当天统计，分别上传照片7亿张和5亿张。如此海量的规模需要多大的存储空间
在现实生活中存在着两个不同的数据处理模型，一个是OLTP，另一个是OLAP。两者的区别不在这篇文章详细叙述，感兴趣的可以阅读参考文章。因为OLAP和OLTP所面临的困境是不一样的，所以两个选择的数据存储方式也就不一样了。OLTP的数据存储模型大多逃不过Key-Value、B-Tree、LSM-Tree三种行式存储，而OLAP对应的则是列式存储。
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。
CDH支持Hadoop分布式文件系统HDFS中的各种存储类型。早期的CDH只支持一种存储类型。现在，您可以为DataNode数据目录指定不同的存储类型，这样可以根据数据使用频率优化数据使用并降低成本。例如需要频繁使用的数据，可以存储在SSD中，而归档的数据可以存放在相对便宜的存储介质中。
当我们进行集中数据备份和归档时，重复的数据块会导致存储费用快速上升，同时也会占用数据传输带宽，这时就需要去重技术（重复数据删除技术）。
经常做数据处理的伙伴们肯定会有这样一种体会：最近一周内的数据会被经常使用到，而比如最近几周的数据使用率会有下降，每周仅仅被访问几次;在比如3月以前的数据使用率会大幅下滑，存储的数据可能一个月才被访问几次。 这就产生了一种热和冷数据，对需要频繁访问的数据我们称之为“热”数据，反之我们称之为”冷”数据，而处于中间的数据我们称之为”温”数据。 在数据被视为公司资产的时代，每个公司基本都会保存最近数年的数据，而这些数据尤其是冷数据的累积也给存储平台带来了甜蜜的负担。下面就来分享下如何解决这些“负担”。 首先如何定义
全球分布式云大会是分布式云技术和商业交流的旗舰级平台，2023全球分布式云大会·北京站将于6月28日-29日正式召开，本次大会以“云智筑基”为主题，探究人工智能（AI）在大模型全新的发展风口，构建新型泛在算力网络的趋势，如何利用分布式云、分布式数据库、分布式存储、边缘云等构建新型算力网络，打造更强大的数字经济价值引擎。
大数据技术当中，在海量数据的存储环节，涉及到两个重要的概念，就是分布式数据存储与数据库，稳定高效安全的数据存储，才能为后续的计算分析环节，提供稳固的支持。今天的大数据概念解析，我们来讲讲分布式存储与数据库。
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。
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