随着互联网、云计算及大数据等信息技术的发展,越来越多的应用依赖于对海量数据的存储和处理,如智能监控、电子商务、地理信息等,这些应用都需要对海量图片的存储和检索。由于图片大多是小文件(80%大小在数MB以内),以GFS、HDFS为代表的适用于流式访问大文件的分布式存储系统,若直接用来存储图片,由于元数据膨胀,在扩展性和性能方面均存在严重问题。
vivo 是一家全球性的移动互联网智能终端公司,品牌产品包括智能手机、平板电脑、智能手表等 ,截至 2022 年 8 月,已进驻 60 多个国家和地区,全球用户覆盖 4 亿多人。
腾讯云存储首席技术专家 温涛 受邀在6月2日由焉知汽车主办的第三届焉知智能电动汽车年会“ADAS与智能驾驶论坛”中分享自动驾驶和AIGC场景下的存储解决方案,下面让我们一起回顾下温涛的精彩演讲:
GDCC 分 布 式 云 云智相生 GDCC 2023 4月20日,2023全球分布式云大会·北京站正式召开。作为本次AIGC数智中国科技周的重要组成部分之一,大会以“云智相生”为主题,着眼于分布式云和人工智能,以分布式云促进人工智能发展,以人工智能降低分布式云上云和用云门槛,为构建数智中国夯实基础设施和技术底座。 本次大会,全球分布式云联盟携手腾讯云等海内外云计算领军企业和运营商,共同开启分布式云智能化新纪元。 腾讯云 王登宇 在上午举办的分布式领袖论坛上,腾讯云存储专家架构师 王登宇发表了题为《
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。
Elasticsearch(简称ES)是当前使用最多、规模最大的检索系统。ES是一个分布式,高实时的搜索引擎,覆盖许多实时检索场景和更低的响应时效,为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。ES的检索能力广泛应用于各种搜索场景中。下图是检索平台数据流程:
公司在高速发展中,总会遇到各种各样的网络问题,今天笔者和大家分享一个“公司网站存储需求”的实际案例。
日志领域是 ES 最重要也是规模最大的应用场景之一。这得益于 ES 有高性能倒排索引、灵活的 schema、易用的分布式架构,支持高吞吐写入、高性能查询,同时有强大的数据治理生态、端到端的完整解决方案。但原生 ES 在高吞吐写入、低成本存储、高性能查询等方面还有非常大的优化空间,本文重点剖析腾讯云大数据 ES 团队在这三个方面的内核增强优化。
OSS(Object Storage Service)俗称对象存储,主要提供图片、文档、音频、视频等二进制文件的海量存储功能。目前除了公有云提供对象存储服务外,一般私有云比较关心一些开源的分布式对象存储解决方案,本文列举了一些常见的技术方案供参考。
5月26日,2023数据基础设施技术峰会在苏州举办,腾讯云首席存储技术专家温涛受邀出席并分享了腾讯云领先的存储技术在AIGC场景中的应用,通过对AIGC业务流程和场景的提炼,从内容生成、内容审核和内容智理三要素介绍了如何智能的存储和管理数据。下面我们一起回顾下温涛的精彩分享。
这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。
回首腾讯云存储十年的历程,腾讯云存储业务中心总监邹方明将其划分为四个阶段:萌芽时代、图片时代、视频时代和云时代。 腾讯云存储面临的第一个大挑战正是在UGC图片时代兴起之初。当时,传统的三层储存架构模式在性能、IO及成本方面都明显难以招架海量的日志和图片上传。腾讯云存储适时推出了系统自动化运营方案,通过实时监测物理区域,在3秒内就能做出反应,对校表储存量超过80%的存储磁盘进行扩容,极大地节省了传统扩容方式所耗费的时间与人力。 [1506329635659_1993_1506329631381.png] 但在
一个完善的IM系统中通常充斥着大量的图片内容,包括:用户头像、图片消息、相册、图片表情等等,那么在做服务端架构设计时该如何存储这些图片呢?
根据IDC在2018年底的预测显示,由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动,全球的数据量在2025年将高达175ZB(1ZB=1024EB,1EB=1024PB)。在中国市场,由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用,IDC预计,中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区,甚至超过整个EMEA(欧洲+中东+非洲),其中绝大部分数据是非结构化数据。
“SkeyeIVMS+ SkeyeVSS”视频安防综合管理系统打造“工业联网数字化”智慧工厂
近日,腾讯云存储解决方案总监温涛受邀在2024数据基础设施技术峰会-“智算中心技术创新论坛”分享了腾讯云的数据智能生态创新之路,剖析腾讯云数据湖在赋能AIGC多模态大模型方面的应用实践。
当涉及选择服务器存储方案时,硬盘驱动器(HDD)和固态驱动器(SSD)都是常见的选项。它们在性能、可靠性和成本等方面有所不同,因此需要根据实际需求做出明智的选择。本文将探讨HDD和SSD这两种服务器存储方案,以便更好地理解它们之间的区别和优劣势。
近日,中国信息通信研究院 (以下简称“信通院”) 正式公布了第十四批“大数据产品能力评测”结果,腾讯云云原生数据湖基于对象存储 COS,数据湖加速器 GooseFS、数据万象 CI 和容器服务 TKE 的数据湖解决方案 V5.0,在存储能力、计算能力、安全能力、数据管理能力、湖应用能力、兼容性能力、运维能力、高可用能力等方面,通过了工业和信息化部中国信息通信研究院大数据能力专项评测,荣获“云原生数据湖基础能力专项评测证书”。
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。
TEG为腾讯提供互联网行业全方位的运营解决方案和服务支持,运营着亚洲最大的网络、服务器集群和数据中心,拥有业内领先的基础架构云运营平台、云数据处理平台、互联网海量应用支撑服务平台,为亿级用户提供云计费服务和安全保障。这背后离不开一群7*24小时默默耕耘,负责标准化模块化数据中心网络架构、大集群平台自动化建设与运营,以及运营系统相关规划和建设,提供高可用保障体系的伙伴们。
7月14日腾讯官方宣布微信小商店正式上线,全民电商的大趋势下,腾讯云数据万象为电商行业提供一站式图片解决方案,助力电商行业发展。 腾讯云数据万象(Cloud Infinite,CI),将QQ空间相册积累的十年图片服务运作经验开放给开发者,实现对云上的图片、视频、音频、文档等数据进行处理,为客户提供专业一体化的数据处理解决方案。 同时,数据万象直接接入腾讯云对象存储COS服务,数据上传COS时可自动触发CI处理操作,处理结果自动回调,存储+处理一步到位,节省大量理解和开发成本。 下面让我们一起看看,针
游戏圈,是手Q游戏中心在社交化场景的一个探索和实践,将用户在游戏内的战绩、高光等事件作为动态展示在好友的 feeds 流列表中,产品形态上类似微信朋友圈、QQ 空间、推特等。
上述场景,可以简单抽象为曝光去重,就是用户看过的 feeds1、feeds2、feeds3 ...... 等,如何保证在用户下次进入系统时不会再次出现呢?今天,我们就来探讨下几种实现方案吧。
微信朋友圈包括图片和视频两套业务架构组成,朋友圈图片的特点是请求量大、消耗计算资源较多,视频则主要消耗带宽。
对象存储来势汹汹,究竟谁是“幕后推手”?
近期,AIGC 相关产品如同雨后春笋一般不断涌现。但在技术层面,大家普遍的关注点更多集中在性能方面,却经常忽略了存储对推理和训练效率的影响,以及 AIGC 内容可能带来的合规风险。我们特邀腾讯云存储的产品负责人 崔剑老师和益企研究院创始人、腾讯云 TVP 张广彬老师(狒哥)围绕以上话题展开讨论。
大数据是什么?其实大数据是满足数据达到海量这个规模以后,对这部分数据要完成存储包括计算的一种技术。
目前可用于文件存储的网络服务选择也有不少,好比阿里云OSS、七牛云、腾讯云等等,可是收费都有点小贵。为了帮公司节约成本,以前一直是使用FastDFS作为文件服务器,准确地说是图片服务器。直到我发现了MinIO,我决定放弃FastDFS。
IM应用从服务端数据的角度来看,它是一种很特殊的应用场景,抛开基础数据、增值业务和附属功能不谈,单从IM聊天工具的立身之本——聊天数据来说,理论上是不需要在服务端存储的(或者说只需要短暂存储——比如离线消息,上线即拉走),这也是为什么微信在前段时间号称绝不存储用户聊天数据的原因(从技术上说这不是没有道理的,但到底有没有存储,这已经超越技术范畴了,不在此文讨论之列 ^_^)。
根据《“十四五”能源领域科技创新规划》指出,要推动核心技术创新突破,推动煤炭、油田、电厂、电网等传统行业与数字化、智能化技术深度融合。我国油田产业已经摆脱了早期粗放式增长的阶段,需要更加精细化、智慧化、科学化的运营管理手段。当前油田的生产和管理工作仍面临着以下痛点:
COS(Cloud Object Storage),一种海量的分布式存储服务,用户可以随时通过互联网对大量数据进行批量存储,兼具性能与共享能力,适用于大数据场景,访问接口多样化,控制台、API、SDK。
对于IM系统来说,如何做到IM聊天消息离线差异拉取(差异拉取是为了节省流量)、消息多端同步、消息顺序保证等,是典型的IM技术难点。
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。
“五年前,我们很多行业客户的数据还是以ERP、CRM等数据为主,10TB就属于很大的数据量;今天,这些客户积累的数据量通常达到PB级,像行为数据等非结构化数据增长极为迅速,业务形态也发生了巨大变化,基于海量数据的AI应用正在由点到面地铺开”--一位深耕行业的ISV如是说。
5G工业级物联网网关 ,支持5G/4G网络,具备远程数据采集、多协议转换、5G高速传输,可为PLC、变频器、机器人等工业现场提供远程维护的通道,实现工业应用点到点、点到面的快速物联,实现设备远程诊断和调试。
人工智能是数据的消耗大户,对存储有针对性的需求。这次我们讲讲面向AI场景的存储性能优化思路。
随着数据数字化的推广普及,很多客户在业务上会有一些新的突破与尝试。为帮助客户更高效的打造专业化解决方案,腾讯云在 AI 处理能力方面不断深耕,助力各行各业的数字化、智能化转型。 腾讯云对象存储 COS 作为云上数据存储的大本营,基于数据万象的多媒体数据处理能力,打造了云上一站式的数据处理平台。 10月,数据万象联合腾讯云 AI 和腾讯优图实验室推出了一些新的功能,针对存储在腾讯云对象存储 COS 上的图片,以更高效、更便捷的方式进行智能化处理。 1 图片质量评估 图片在当今已经是传播最广泛的一种信息载
我们知道,负载均衡算法有很多,比如轮询、随机、加权轮询等。那如何才能实现一个会话粘滞(session sticky)的负载均衡算法呢?也就是说,我们需要在同一个客户端上,在一次会话中的所有请求都路由到同一个服务器上。
开放神经网络交换(Open Neural Network Exchange,简称 ONNX)是一个开放的生态系统,它提供了基于人工智能模型的一种开源格式。自 2017 年开源以来,ONNX 在短短几年时间内发展为表示人工智能模型的实际标准,提供了一个统一的交互格式,用于优化深度学习和传统的机器学习。ONNX 定义了一组与环境和平台无关的标准格式,实现不同框架之间的互操作性,并简化从研究到生产的路径,有助于提高人工智能社区的创新速度。
本文将主要介绍如何通过腾讯云下的对象存储COS,数据万象CI,视频处理MPS、CMQ和CDN等服务来一招解决社区功能中图文音视频方案。
传统的企业级应用,其实很少会有海量应用,因为企业的规模本身就摆在那里,能有多少数据?高并发?海量数据?不存在的!
传统的企业级应用,其实很少会有海量应用,因为企业的规模本身就摆在那里,能有多少数据?高并发?海量数据?不存在的! 不过在互联网公司中,因为应用大多是面向广大人民群众,数据量动辄上千万上亿,那么这些海量数据要怎么存储?光靠数据库吗?肯定不是。 今天和大家简单的聊一聊这个话题。 海量数据,光用数据库肯定是没法搞定的,即使不读这篇文章,相信大家也能凝聚这样的共识,海量数据,不是说一种方案、两种方案就能搞定,它是一揽子方案。那么这一揽子方案都包含哪些东西呢?从以下八个方面来和大家聊聊。
4月28日,爱数2021上海城市论坛顺利举办。会上,爱数与第四范式达成合作,联合推出OCR智能内容识别解决方案,赋能非结构化数据,提升企业组织协作效率。
当今世界,互联网、大数据应用迅猛发展,物联网、人工智能、云计算 技术日新月异,随之而来的是各种企业和个人应用持续不断地产生亿级甚至是百亿级的海量小文件。这些小文件的元数据管理、存储性能以及访问效率等问题因而成为学术界和工业界公认的难题。
以支付宝用户为例,8亿;微信用户更是10亿。订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀,与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后台开发工程师叶强盛。 引言 这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂
每年年初腾讯公司都要制定 SNG 成本优化年度目标,过去三年已经用技术手段为公司节省了超过 10 亿的现金流。产品的架构和容量也越来越健康,继续成本优化变得十分艰难。
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