我们介绍过很多关于EasyDSS的定制项目,其中大部分都是通过Go语言完成的,例如通过Go语言 gorm 框架钩子函数精简代码,或者通过Go语言生成归档文件功能,现下基于部分用户的使用需求,我们还需要做出小幅调整,目前的调整是需要将录像存储在云的OSS中。
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。
用户希望将历史数据迁移到OSS上的用户目标存储桶。需要迁移的源数据可能来自某个OSS桶,也可能来自本地或第三方云存储(例如腾讯云COS)。等等,HTTP等。
在近日的一个风和日丽的下午,正在快乐的写 bug 时,突然间钉钉就被 call 爆了,原来是 k8s 测试集群的一个 namespace 突然不见了。这个 namespace 里面有 60 多个服务,瞬间全部没有了……虽然得益于我们的 CI/CD 系统,这些服务很快都重新部署并正常运行了,但是如果在生产环境,那后果就是不可想象的了。在排查这个问题发生的原因的同时,集群资源的灾备和恢复功能就提上日程了,这时 Velero 就出现了。
对象存储服务(Object Storage Service,OSS)是一种海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务,适合存放任意类型的文件。容量和处理能力弹性扩展,多种存储类型供选择,全面优化存储成本。
一般意义上,备份指的是数据备份或系统备份,容灾指的是不在同一机房的数据备份或应用系统备份。备份采用备份软件技术实现,而容灾通过复制或镜像软件实现,两者的根本区别在于:
不同于市面上其他远控工具,虽然支持各项协议的远控如dns、https、tcp、smtp层出不穷,但是一、各种对Cobra Strike 、冰蝎、恶意dns的流量检测技术逐步完善,从协议的隐蔽性和对抗性来说还远远不够;二、云环境下的渗透测试的目标环境会设置严格的安全组或者在vpc内,不能对外出入流量;三、出入的流量均会经过云安全厂商的检测,存在暴露风险。
容器服务之所以如此流行,一大优势即来自于运行容器时容器镜像的组织形式。容器通过复用容器镜像的技术,实现在相同节点上多个容器共享一个镜像资源(更细一点说是共享某一个镜像层),避免了每次启动容器时都拷贝、加载镜像文件,这种方式既节省了主机的存储空间,又提高了容器启动效率。
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?
迁移上云的时候,会有迁移上腾讯云对象存储(cos)的需求,目前的迁移方案有两种:1、cos提供的COS Migration工具;2、客户自己利用友商和cos的api实现文件的下载和上传。前者需要自己部署,迁移过程中出现问题,难以排查,后者需要自己研发、测试、部署运行,需要投入研发人力和机器成本。总结了一下迁移上到cos的过程中存在的一下几个需求:
规则圈选是按照指定条件从画像数据中找到满足要求的用户并沉淀为人群的一种常见的人群创建方式。所谓的规则就是条件的组合,比如北京市男性用户,最近一周平均在线时长介于2到10分钟之间的中老年用户。规则圈选的实现依赖画像宽表数据或者BitMap数据,其实现逻辑如图5-12所示。
[hadoop3.x系列]HDFS REST HTTP API的使用(一)WebHDFS
随着数据量的爆发式增长,数字化转型称为了整个IT行业的热点,数据也开始需要更深度的价值挖掘,因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失,从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求情况,于是业界也开始进行不断的产生的计算引擎,以便应对数据时代的到来。在此背景下,数据湖的概念被越来越多的人提起,希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下,又能够快速对接多种不同的计算平台,从而在数据时代占比的先机。
JuiceFS 是一个创新性的软件产品,很多初次尝试的小伙伴对产品和用法感到很多疑惑,所以为了帮助大家快速理解并上手 JuiceFS,我们整理了24个关于 JuiceFS 经典的问题答案,相信经过这 24 问,大家对 JuiceFS 会有更清晰的认识,使用上也会更加得心应手。
随着上云企业越来越多,企业对用云成本问题也越发重视。业务的发展会产生海量存储需求,在云端存储数据时,如何进行成本优化,减轻业务负担呢?
WebDAV 是一种基于 HTTP 的文件共享协议,最初被设计用于多用户文档协作编辑的场景,也被广泛应用在基于互联网的文件存储、数据同步等网盘类应用场景。
从中我们可以看出:把局部变量改为静态局部变量是改变了它的存储方式,即改变了它的生存期。
DVC的建立是为了使ML模型具有可共享性和可复制性。它设计用于处理大型文件、数据集、机器学习模型、度量以及代码。
在多云策略与数据迁移趋势下,企业往往需要将数据在不同云服务提供商之间进行迁移。本文介绍如何使用rclone工具同步腾讯云COS(Cloud Object Storage)桶中的数据到华为云OBS(Object Storage Service)。先决条件是您已经使用华为云在线迁移工具完成了初始数据迁移,现在我们需要保持后续的数据一致性。
COS Migration 是一个集成了 COS 数据迁移功能的一体化工具。通过简单的配置操作,用户可以将源地址数据快速迁移至 COS 中,它具有以下特点:
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
如果说我们把需要查看的数据直接放到桌面上,解锁手机屏幕就可以直接看到我们想要的,是不是很方便呢?
动态定时任务,就是在不重启服务的状态下,可以做到继续添加,更新已有,删除已有任务。定时任务有很多实现的方式,包括timer,timertask,scheduledexecutorservice,以及第三方框架Quartz。本篇文章主要介绍SpringBoot整合Quartz实现动态定时任务。
近年来,云计算已成为主流,企业从自身利益出发,或是不愿意被单一云服务商锁定,或是业务和数据冗余,或是出于成本优化考虑,会尝试将部分或者全部业务从线下机房迁移到云或者从一个云平台迁移到另一个云平台,业务迁移涉及到数据的迁移。正好 JuiceFS 已经对接了各种对象存储的 API ,也实现了数据同步的逻辑,让我们来了解下 JuiceFS 的 sync 命令。
C语言学习 ---- C语言是一个非常灵活且高效的语言,在学习的过程中总会有很多坑。最近有一个项目是混合编程,高性能部分采用C/C++来完成,数据处理和分析采用Python来完成。Python去调用C/C++生成的动态链接库(例如:Linux是.so文件,osx是.dylib文件)。主要思想:Python进行数据处理和分析完成的“数据”抛给C/C++动态链接库,动态链接库处理业务逻辑。数据采用“推拉”(ZMQ)通信方式来传输给第三方接口,第三方的接口接到数据之后再通过kafka…。剩余的你懂得。。。。。。
大家好,我们使用k8s已经有一段时间了,早些时间这篇文章的思想和技巧在使用的过程中也逐步被深度验证,主要是经验和坑,包括团队协作、技术落地、公有云的坑,自动化工具、CICD先后等。我觉得有必要更新2.0版本。
文件系统适配器是一个用于抽象不同存储类型之间差异的接口,它提供了统一的方式来访问和操作文件系统中的数据。无论是本地文件系统、云存储还是其他类型的存储,文件系统适配器都能够提供一致的操作接口,使得应用程序可以更容易地与不同类型的存储进行交互。
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。
检查腾讯云对象存储 COS 存储桶生命周期配置,如果出现以下两种情况,可能存在存储桶存储成本相关的优化配置。
在SAP WM模块里,存储类型的下架策略M (Small/Large quantity included)是一个在SAP项目实践中不常用的策略。该策略的核心要义是:物料的库存存放在至少2个存储类型里,零散的小数量库存放在存储类型1里,而整托的大数量库存存放在存储类型2里。当业务人员下架的时候,SAP系统发现下架数量比较小,所以自动建议从存储类型1里下架,否则就从存储类型2里下架。
Hadoop在2.6.0版本中引入了一个新特性异构存储.异构存储关键在于异构2个字.异构存储可以根据各个存储介质读写特性的不同发挥各自的优势.一个很适用的场景就是上篇文章提到的冷热数据的存储.针对冷数据,采用容量大的,读写性能不高的存储介质存储,比如最普通的Disk磁盘.而对于热数据而言,可以采用SSD的方式进行存储,这样就能保证高效的读性能,在速率上甚至能做到十倍于或百倍于普通磁盘读写的速度.换句话说,HDFS的异构存储特性的出现使得我们不需要搭建2套独立的集群来存放冷热2类数据,在一套集群内就能完成.所以这个功能特性还是有非常大的实用意义的.本文就带大家了解HDFS的异构存储分为哪几种类型,存储策略如何,HDFS如何做到智能化的异构存储.
5.1 用户命令 hadoop集群用户的常用命令。 5.1.1 classpath 打印获取Hadoop jar和所需库所需的类路径。如果无参数调用,则打印由命令脚本设置的类路径,可以在类路径条目中包含通配符。其他选项在通配符扩展后打印类路径或将类路径写入jar文件的清单。后者在不能使用通配符且扩展的类路径超过支持的最大命令行长度的环境中非常有用。 5.1.2 dfs HDFS允许以文件和目录的形式组织用户数据。它提供了一个称为FS shell的命令行界面,允许用户与HDFS中的数据交互。此命令集的语法类似
在cos的实际使用过程中,有一种场景:某些对象基本上不会使用,但是又要长期保存这些数据,这种数据被称为“冷数据”,这个时候就会用到cos的“归档存储”或“深度归档存储”,“归档存储”在存储费用上相对“标准存储”有较大的优势,详情参考 产品定价;
最近在开发一个在线网盘的功能, 支持多个存储策略. 启动时, 读取数据库, 获取当前启用的存储类型, 然后项目启动后, 还可以动态切换存储类型.
我们知道可以将某个或者多个货架冻结,防止业务人员将物料上架到这些货架上。实际上我们还可以在更高层的组织结构层面上进行冻结,比如在Storage Type级别上进行冻结。
大家好,我是stanley「史丹利」。今天大家分享最近集团 AllIn容器化 的工作心得。我的分享目录列表如文章开头。
SAP WM上架策略为Fixed Bin的Storage Type如何以FIFO出库?
存储类型可以是WM中仓库号下的一个存储区、仓库存储设备或仓库中的一块区域。可以依据功能、组织形式、所用空间等定义存储类型,可以是物理上的或逻辑上的。一个存储类型包含一个或者多个仓位。
随着移动互联网,物联网技术的发展,数据的应用逐渐从 BI 报表可视化往机器学习、预测分析等方向发展,即 BI 到 AI 的转变。
SAP WM中阶之存储类型设置界面里的’Return Stock To Same Storage Bin’
Halodoc 数据工程已经从传统的数据平台 1.0 发展到使用 LakeHouse 架构的现代数据平台 2.0 的改造。在我们之前的博客中,我们提到了我们如何在 Halodoc 实施 Lakehouse 架构来服务于大规模的分析工作负载。我们提到了平台 2.0 构建过程中的设计注意事项、最佳实践和学习。本博客中我们将详细介绍 Apache Hudi 以及它如何帮助我们构建事务数据湖。我们还将重点介绍在构建Lakehouse时面临的一些挑战,以及我们如何使用 Apache Hudi 克服这些挑战。
相信所有企业和个人开发者在选用云存储产品时都把数据安全作为重要考量标准。 本文介绍了用户如何使用腾讯云对象存储COS的事前防护、事中监控、事后追溯三个手段来保证自己的数据安全。
随着云计算的普及和数据分析需求的扩大,数据湖+数据仓库的湖仓一体分析能力成为下一代数据分析系统的核心能力。相对于数据仓库,数据湖在成本、灵活性、多源数据分析等多方面,都有着非常明显的优势。IDC发布的十项2021年中国云计算市场趋势预测中,有三项和数据湖分析有关。可以预见,跨系统集成能力、数据控制能力和更加全面的数据驱动能力,将会是未来数据分析系统重要的竞争领域。
scribe结构及源码详细分析 1. 整体类关系图 image.png 2. 客户端写日志序列图 image.png 3. 活动及状态图 image.png Scribe活动图 image.png 4. 启动代码详解 image.png 启动过程流程图 (1) 调用setrlimit函数设置能够打开的最大文件数为65535; (2) 调用getopt_long函数解析运行scrib
SAP WM模块的上架策略P(Storage Unit Type,也叫Pallet),在项目实践中也比较常用。一些企业里货架比较大,同一个Storage bin上可以放置不同类型的托盘若干个。对于此种场景,SAP系统有提供标准上架策略P方便业务人员做上架。
为了减少服务器的压力不少站长还是选择图床存放图片的。所以就搜集一些比较好用的免费的图床(收费的在最后标出)以及yama目前在用的图床。部分搜集于Nelhelz。
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
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。
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