公共云存储是专为大规模多租户而设计，能为每个客户提供数据隔离、访问与安全性的服务。公共云存储的内容类型其范围包括，从静态非核心应用数据、需要可用的归档内容到数据备份以及灾难性恢复数据。内部或私有云存储在数据中心的专用基础设施上运行，因此，能完全满足安全性和性能这两个主要关注点，并在其他方面提供了与公共云存储一样的好处。公有云与私有云主要存在九大差别。 1）私有云计算可以让按需应用或者存储（或者两者兼有）同时存在。 2）私有云计算可以是基于因特网的，或者企业内部网的。 3）私有云计算是极容易扩展的。往往附加的
现如今，灾难恢复即服务已然正在迅速成为企业利用云服务来解决灾难恢复挑战的一种理想的方式。 对于存储专业人员来说，灾难恢复仍然是一项持续性的挑战。因为与许多其他IT领域不同，近年来，灾难恢复的环境正在变
在数字化转型浪潮中，如何存储和利用好数据，是企业面临的首要问题。相比于传统互联网全面拥抱云，产业互联网在数字化转型过程中，通常第一步是利用云存储来归档数据。
企业降本增效是越来越热门的话题，除去较为粗暴的“毕业”之外，企业还可以在许多地方下功夫，例如降低大数据成本、营销成本、运营成本等等。在 ArchSummit 全球架构师峰会深圳站上，我们邀请了货拉拉大数据架构负责人王海华，他为我们分享了《货拉拉基于混合云的大数据成本管控体系建设实践》，本文为其演讲整理，期待你可以有所收获。 大家好，我是王海华，货拉拉基础架构负责人，我将从以下几方面展开分享。首先是背景与挑战；其次是大数据成本管理体系；接着是存储成本优化和计算成本优化技术细节；最后是总结与展望。 背景与挑
AI科技评论按：如果您觉得，是时候给自己的手机应用添加一些热门的机器学习或深度学习算法.....这是个好想法！但您会怎么选择？致力于提供算法服务及小白科普的咨询师 Matthijs Hollemans 近期在博客上分享了他的一些心得体会，AI科技评论独家编译，未经许可不得转载。 绝大多数机器学习实现方法的步骤不外乎如下三点： 采集数据 利用采集的数据来训练一个模型 使用该模型进行预测 假设想做一个“名人匹配 （celebrity match） ”的应用程序，告诉用户他们和哪位名人最相似。首先收集众多名人
如今，灾难恢复即服务很快成为企业利用云计算解决灾难恢复挑战的理想方式。 灾难恢复仍然是存储专业人员面临的持续挑战。因为，与IT的许多其他领域不同，围绕灾难恢复的情况变得更加复杂，并且难以在近年来得到处理。 首先，“灾难”的定义已扩大到几乎包括任何服务中断。第二，发生灾难的原因很多。人们都听到了自然灾害（地震，洪水，飓风），还有人为灾难，如网络攻击，勒索软件，意外的用户错误或企业破坏。第三，在灾难发生时，人们必须考虑的数据量已经呈指数增长。第四，用户对快速恢复的期望已经大大增加。如今，用户期望他们的关键
对于各种热门的机器学习、深度学习课程，你一定了解过不少了。 但上课之后，如何把学出来的这些新方法用在你的工作项目？如何让你的移动应用也能具备机器学习、深度学习的能力？ 具体做这事的话： 你是该自己训练模型，还是用现成的模型？ 你是该用自己的电脑训练，还是在云端上训练？ 你是需要深度学习部署在云端，还是移动端？ 本文将对这些问题作出具体的解答。 作者 | Matthijs Hollemans 编译 | AI100 面对时下大热的机器学习和深度学习，是时候来加强你的移动应用了！ 可你有什么好主意吗？
一、概述 数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作，实际发出了五个写操作，当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后，系统突然故障，导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后，数据库程序重新从磁盘中读出数据时，就会发现数据再逻辑上存在问题，数据不可用。 二、Cache引起的数据一致性问题 引起数据一致性问题的一个主要原因是位于数据I/O路径上的各种Cache或Buffer（包括数据库Cache、文件系统Cache、存储控制器 Cache、磁盘Cache等）。由于不同系统模块处理数据IO的速度是存在差异的，所以就需要添加Cache来缓存IO操作，适配不同模块的处理速度。这些Cache在提高系统处理性能的同时，也可能会“滞留”IO操作，带来一些负面影响。如果在系统发生故障时，仍有部分IO“滞留”在IO操作中，真正写到磁盘中的数据就会少于应用程序实际写出的数据，造成数据的不一致。当系统恢复时，直接从硬盘中读出的数据可能存在逻辑错误，导致应用无法启动。尽管一些数据库系统（如Oracle、DB2）可以根据redo日志重新生成数据，修复逻辑错误，但这个过程是非常耗时的，而且也不一定每次都能成功。对于一些功能相对较弱的数据库（如SQL Server），这个问题就更加严重了。 解决此类文件的方法有两个，关闭Cache或创建快照（Snapshot）。尽管关闭Cache会导致系统处理性能的下降，但在有些应用中，这却是唯一的选择。比如一些高等级的容灾方案中（RPO为0），都是利用同步镜像技术在生产中心和灾备中心之间实时同步复制数据。由于数据是实时复制的，所以就必须要关闭Cache。 快照的目的是为数据卷创建一个在特定时间点的状态视图，通过这个视图只可以看到数据卷在创建时刻的数据，在此时间点之后源数据卷的更新（有新的数据写入），不会反映在快照视图中。利用这个快照视图，就可以做数据的备份或复制。那么快照视图的数据一致性是如何保证的呢？这涉及到多个实体（存储控制器和安装在主机上的快照代理）和一系列的动作。典型的操作流程是：存储控制器要为某个数据卷创建快照时，通知快照代理；快照代理收到通知后，通知应用程序暂停IO操作（进入 backup模式），并flush数据库和文件系统中的Cache，之后给存储控制器返回消息，指示已可以创建快照；存储控制器收到快照代理返回的指示消息后，立即创建快照视图，并通知快照代理快照创建完毕；快照代理通知应用程序正常运行。由于应用程序暂停了IO操作，并且flush了主机中的 Cache，所以也就保证了数据的一致性。 创建快照是对应用性能是有一定的影响的（以Oracle数据库为例，进入Backup模式大约需要2分钟，退出Backup模式需要1分钟，再加上通信所需时间，一次快照需要约4分钟的时间），所以快照的创建不能太频繁。 三、时间不同步引起的数据一致性问题 引起数据不一致性的另外一个主要原因是对相关联的多个数据卷进行操作（如备份、复制）时，在时间上不同步。比如一个Oracle数据库的数据库文件、 Redo日志文件、归档日志文件分别存储在不同的卷上，如果在备份或复制的时候未考虑几个卷之间的关联，分别对一个个卷进行操作，那么备份或复制生成的卷就一定存在数据不一致问题。 此类问题的解决方法就是建立“卷组（Volume Group）”，把多个关联数据卷组成一个组，在创建快照时同时为组内多个卷建立快照，保证这些快照在时间上的同步。之后再利用卷的快照视图进行复制或备份等操作，由此产生的数据副本就严格保证了数据的一致性。 四、文件共享中的数据一致性问题 通常所采用的双机或集群方式实现同构和异构服务器、工作站与存储设备间的数据共享，主要应用在非线性编辑等需要多台主机同时对一个磁盘分区进行读写。
云服务器、云数据库特惠，服务更稳，速度更快，价格更优 前往地址> 云服务器年付3折起 所有机型免费分配公网IP，50G高性能云硬盘（系统盘） 。 英特尔Ⓡ至强处理器 CPU负载无限制，利用率最高为100% 搭配网络增强，包转发能力最高可达30w 个人建站，轻量APP，企业用户等各应用场景均可适用 云数据库年付3折起 MySQL高可用版 提供备份，恢复，监控，数据迁移等产品功能 双机热备，自动容灾 采用高性能SSD硬盘 按需使用，弹性扩展 Redis 提供备份，恢复，监控，按需升级等产品功能 适用所用高
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。
2022年，搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目，其中大数据业务整体都迁移了腾讯云，上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果，达到了预期的降本增效目标。
对于企业来说，数据保护是将大量数据存储在云端的关键原因。最终所有数据都需要备份和归档，很多IT组织将云计算视为本地存储的最具成本效益的替代方案。 这一策略的最大问题是，本地存储的大部分数据都在与云服务
业务背景 作业帮成立于2015年，一直致力于用科技手段助力教育普惠，运用人工智能、大数据等前沿技术，为学生、老师、家长提供更高效的学习、教育解决方案，智能硬件产品等。作为大数据中台架构团队，我们一直探索利用有限的资源，较低的开发维护成本、高时效的数据更新和查询，为业务团队提供基础支持。 问题&痛点 ODS层数据就绪时间晚，DWS/ADS等上层数据和业务报表构建时间少。 作业帮ODS层表大概有几千张，TP90就绪时间大概在4点30左右，不同业务团队因工作时间不同，看数时间会有些差异，总体上来说基本都要求数
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
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。
现在业务系统设计中，存储设计扮演着至关重要的角色。随着数据量的爆炸性增长和业务需求的不断变化，如何高效、安全地存储和管理数据成为了每个业务系统设计必须面对的挑战。
字节跳动早期为了快速支持业务，对于电商流量数据采用Lambda的设计架构，由于当前电商流量数据随着建设的深入和精细化的运营，设计架构的弊端也愈发凸显。
一、iOS数据持久化方式 （1）XML属性列表（plist）归档 （2）Preference(偏好设置)，本质还是通过“plist”来存储数据, 但是使用更简单(无需关注文件、文件夹路径和名称) （3）NSKeyedArchiver归档(NSCoding)，可以把任何对象, 直接保存为文件的方式。 （4）SQLite3，当非常大量的数据存储时使用 （5）Core Data，就是对SQLite的封装 关于bundle路径和sandbox沙河路径： （1）bundle路径：应用程序 (APP) 在手
移动端重点是移动端，支持IOS/Android系统，包括IM App，嵌入消息功能的瓜子App，未来还可能接入客服系统。
快手的传统离线链路和很多公司是一致的，基于 Hive做离线分层数仓的建设。在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。这个链路有以下四个痛点：
有赞搜索中台作为有赞企业级搜索能力复用平台，在解决各个业务域搜索问题时是如何探索与实践的，这个过程中有哪些心得，本文与大家一起分享探讨下。
《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》（以下称《完整设计》）这篇文章发出来之后有不少读者咨询问题，提出意见或建议。主要集中在模块拆分、协议、存储等方面。针对这些问题做个简单说明。
当Oracle写数据文件遇到错误时，该如何应对呢？是离线文件还是崩溃实例？这个简单问题的技术变化跨度超过了20年。 自Oracle 11.2.0.2版本开始，一个新的隐含参数 - _datafile_write_errors_crash_instance 被引入到数据库中，通过这个参数名就可以了解到其含义：当发生数据文件写错误时，Crash数据库实例。 为什么要引入这个参数呢？这个参数后台解决的是什么问题呢？我在《数据安全警示录》一书上曾经写过多个案例，在归档模式下当发生文件（非SYSTEM文件）写错误
时光如白驹过隙，坐在时代的列车里，我们一路向前；近三十年来，无数事物在车窗前掠影而过，一度流行，又一度黯淡。磁带，就是一个时代的符号。彼时，磁带因其低廉、可靠及易用等特性，一度成为音乐最主流的载体，将流行音乐传遍大街小巷。后来，随着 CD 和 MP3走进大众视野，磁带逐步退出历史舞台。如今，磁带作为音乐载体早被时代淘汰.....但磁带作为存储载体，近几十年却从未过时：在冷数据场景，磁带存储凭借其极低的成本和极长的寿命，在企业存储市场始终占有一席之地。今天的故事就此展开，来聊聊腾讯的深度归档存储与磁带的那些事。欢迎阅读~
云是一个非常广泛的概念，它涵盖了所有可能的在线服务，但是当企业参考云采购时，通常会考虑三种云服务模式，即基础架构即服务（laaS），平台即服务（PaaS）和软件即服（SaaS）。由于云系统自身的复杂性和混合模式的组合需要大量理论技巧，在不同应用场景下，也会存在各种具体的使用模式。
多云是指企业使用两个或更多的公有云 IaaS 供应商。广义来看，混合云也在其范畴。多云架构有如下优势：
二级存储旨在通过更经济、更安全的存储介质长期保留相对不关键和不活跃的数据，这些数据不需要像主存储中的数据那样频繁访问。
IMAP全称是Internet Message Access Protoco，这是一种邮件协议，允许邮件客户端如QQ邮箱、163邮箱、腾讯企业邮通过IMAP协议从邮件服务器上获取邮件信息。
根据艾瑞咨询发布的《中国教育行业光照主营销策略》研究报告显示，2020年上半年，为在行业竞争热潮中突围，很多在线教育企业不断提升销售费用率，互联网用户规模与使用时长攀高，线上渠道成为营销重点。许多企业对于网络教学系统搭建项目的需求越来越强，其中，SaaS服务在网络教学系统搭建中越来越盛行，那么到底是什么因素造成的？
国内的疫情逐渐散去，复工复产成了大家的新焦点。以新基建为代表的新一轮建设高潮也徐徐拉开大幕，在如此背景之下我们的入门级存储也悄然迎来了2大新机遇， “消费升级”和 “高大智”(高性能计算、大数据和人工智能)的普及，接下来我们就分两期和各位看官细细道来。
微信用于个人社交，产品设计上，在线状态，强制已读回执都有可能暴露个人隐私，故微信并无相关功能。
随着企业数据越来越大，企业意识到数据是一种无形的资产，通过对企业各业务线产生的海量数据进行合理管理和有效应用，能盘活并充分释放数据的巨大价值。如果不能对海量数据进行有效管理和应用，企业堆积如山的数据给企业带来的是高昂的成本，数据就用不起来，也用不好。
数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据生命周期管理方面。
2022年初，“东数西算”工程正式启动。“东数西算”工程的建设将推动“算力”向水、电、气一样的公共基础设施转化。那么在这个转变中，有哪些行业和领域将从中受益呢？
Western Digital 与 ATTO Technology 的长期合作基于对当今复杂企业环境的存储和数据基础设施需求的共同洞察。我们正在共同为用户准备迎接下一波性能挑战。
企业数字化转型过程中，数据价值被显著放大，大数据应用成为不少企业探索的重点。 从技术上看，大数据业务由于数据体量大，且数据量很多时候呈急速膨胀状态；在进行大数据计算分析时，对资源的需求呈现浪涌式特征，又偶有突发性，因此通过上云充分发挥资源按需使用按需付费的优势，成为了不少企业在探索大数据应用时的常见模式。 这其中，企业在综合考量数据安全性、可扩展、可管理和成本效益等因素后，混合云部署的方式就成为了企业的主流选择。 近日，腾讯云存储高级产品经理贺永红在混合云主题论坛上发表演讲，详解了大数据应用上云的新
导语 | 云点播PaaS媒体智能降本增效解决方案，五类配置策略，三种目标降冷存储类型，帮你快速降低存储成本！ 作为一名普通的用户，我相信所有的用户都有一样的想法，当我们去使用云资源的时候，总会遇到这样的抉择。 故事过于真实，然而对一个成熟的公有云服务方案，通常有着完整的定价和质量服务体系，所以用户其实很难要求在费用低的情况下获得额外的、更高的业务质量。比如100块只能租用一个单核的CPU就绝对租不到双核的。因而在整个云服务过程中，质量和成本一直是所有企业绕不开的话题。 毫无疑问，从长期来说，公
SaaS是Software-as-a-Service（软件即服务）的简称，随着互联网技术的发展和应用软件的成熟， 在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式。它与“On-demand software”（按需软件)，The application service provider(ASP，应用服务提供商)，Hosted software(托管软件)所具有相似的含义。它是一种通过Internet提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。用户不用再购买软件，而改用向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，且无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件，软件厂商在向客户提供互联网应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让用户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。对于许多小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要。
“HTAP”作为数据库领域的当红炸子鸡，其热捧度逐年递增。特别是在随着国产化数据库浪潮逐渐替代原有数据库架构的进程中，业务系统中各类的复杂数据查询与在线交易交织的场景需求日益增多，使得业务对数据库HTAP的能力要求逐渐严格起来。
纪成，携程数据开发总监，负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
oracle各个版本间的主要技术更新 oracle 8 增加数据库创建和存储对象 oracle 8i 整体性能提升 oracle9i 实施应用集群 oracle 10g 支持网格计算 oracle 11g 自我调整 自我管理 oracle后缀中的字母含义： i : 包含internet部署的新功能 g: 专注于新兴的网格计算模型 c: 云服务 cloud oracle中数据库与实例的概念 数据库：信息的物理存储。数据库是物理的，由存储在磁盘中的文件组成 实例：服务器上运行的软件，提供了对数据库的信息的访问
我们平时在使用即时通讯应用时候，每当发出一条聊天消息，都希望对方尽快看到，并尽快回复，但对方到底有没有真的看到？我却并不知道。
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小红书使用 TiDB 历史可以追溯到 2017 年甚至更早，那时在物流、仓库等对新技术比较感兴趣的场景下应用，在 2018 年 5 月之后，我们就开始逐步铺开，延展到其他适合 TiDB 的场景中去。截止目前，小红书使用的 TiDB 节点数在 200+ 个，未来也有更大扩展空间。
据报道，Cryptolocker劫持软件已经感染约25万台PC。Cryptolocker这款劫持软件恶意加密用户数据，然后索要一定的费用，否则一定时间过后用户的数据将永远损毁无法恢复。美国和英国受影响最严重。网络罪犯现在开始针对家庭互联网用户，最初这种软件只针对专业人士。 劫持软件从1989年就已经存在。但是这个最新的恶意软件影响广泛是因为它是文件无法访问的特殊方式。“这款软件没有像许多其他恶意软件一样使用自定义的加密方式，Cryptolocker使用微软强大的第三方认证C
（1）图书馆的需求分析：能随时查询书库中图书的库存量，以便及时准确、及时、方便地为读者提供借阅信息，但不能修改数据,无信息处理权，即可以打印清单、浏览数据等，管理权限由系统管理员掌握和分配。
首先我们项目的定位是一个图片,音频为主体的分享应用,于是服务器对于大资源的存储有了常规数据库,nginx静态资源存储和对象存储服务的选型问题.常规数据库(如mysql)的业务存储不可避免的遇到服务器带宽问题和单点问题.于是我们选择了COS服务进行大对象存储,同时对于生成目录等用户关键信息进行云Redis存储并选择双机备份.项目开发,压测结束Redis只占用了2M内存空间,COS服务+CDN溯源提供了优秀的读写带宽和数据保持.
站在洞窟外，举起手机，AR（增强现实）技术将能让我们看到一番新的景象。为了营造这一切，人类在莫高窟已经努力了上千年，直到今天。
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