云硬盘（Cloud Block Storage，CBS）是一种高可用、高牢靠、低本钱、可定制化的块存储设备，能够作为云服务器的独立可扩展硬盘运用，为云服务器实例供给高效牢靠的 存储 设备。云硬盘供给数据块级别的持久性存储，通常用作需要频频更新、细粒度更新的数据（如文件体系、数据库等）的主存储设备，具有高可用、高牢靠和高性能的特色。云硬盘选用三副本的分布式机制，将您的数据备份在不同的物理机上，防止单点毛病引起的数据丢失等问题，进步数据的牢靠性。
[root@node1 ~]# vim /etc/mfs/mfshdd.cfg #注释要移除磁盘挂载点
近年来，大型语言模型的快速发展为世界带来了巨大的价值，其优越性能源自它们所利用的庞大参数数量。然而，即使是目前内存容量最高的GPU，也只有80GB，远远不足以容纳这些庞大的参数及其相关的优化器状态，尤其在进行基于随机梯度下降的优化时。
近年来，唱衰存储的声音层出不穷，大有存储创新乏力、已近黄昏之势。Gartner近期发布了2021年存储和数据保护技术成熟度曲线，涵盖全球存储市场值得客户关注的各项新技术。 从中可以看出，存储市场的技术创新依然非常活跃，既有日渐规模应用的新技术，更有首次进入Gartner技术成熟度曲线的最新创新点。存储依然是蓬勃发展的朝阳产业，创新无止境。 以下为最值得关注的七大新技术。 FAC（NextGen SmartNIC） 2021年FAC首次入围Gartner技术成熟度曲线。Function accelerato
去年的AWS re:Invent 2021有很多跟芯片相关的内容值得展开来说的事情。但网上已经有很多专业的文章了，我就不再班门弄斧一一介绍了。
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。
NVMe是目前存储领域最热炒概念之一，因为它能够让全闪存阵列完全发挥闪存的性能优势。NVMe已经成为全闪存阵列控制器与后端固态硬盘之间的互联，帮助全闪存阵列解锁闪存的性能特征，真正打开性能大门。
日志领域是Elasticsearch（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。
查看本地已安装Module的属性或者指定目录下确定的Module的属性，包括其名字、版本、描述、作者等信息
Open-E、Western Digital 和 ATTO 数据存储专家和工程师联手推出了基于 HDD 的数据存储设备，该设备结合Western Digital Ultrastar® Data60 JBOD 的海量容量和Ultrastar® 系列 HDD 以及加速的性能，这得益于ATTO HBA SAS 控制器和 100GbE NIC，以及Open-E JovianDSS 的数据缓存和复制功能。 合作带来了在性价比方面完美平衡的解决方案，连接了 HDD 的成本效益，以及支持基于 NVMe 的缓存设备（Ultrastar® DC SN840 1.6 TB NVMe SSD）的出色性能通过最先进的连接硬件和软件功能，例如通过镜像路径连接的RDMA复制写入日志。
当数据规模越来越大，存储成本也水涨船高。随着时间推移，数据热度分布往往呈 2⁄8 原则，即 80% 的访问集中在 20% 的数据上。对于那不经常访问的 80% 数据来说，使用多个 SSD 来存储真是巨大的浪费，需要将冷数据迁移到其他存储成本更低的系统里。这时 JuiceFS 成了理想之选，成本下降 20 倍，同时又提供跟 HDFS 一样高性能的元数据能力（避免Metastore 遍历元数据时雪崩），大量扫描冷数据时也有很高的吞吐量。如果 80% 的数据转移到 JuiceFS 上来，整体成本可节省 90%。如果再给 JuiceFS 提供 适当的空间做缓存，还可以完整替换 HDFS (20% 的热数据通过 JuiceFS 管理的缓存盘来服务，也可以有极高的性能）。
Bcache是Linux内核块设备层cache，支持多块HDD使用同一块SSD作为缓存盘。它让SSD作为HDD的缓存成为了可能。由于SSD价格昂贵，存储空间小，而HDD价格低廉，存储空间大，因此采用SSD作为缓存，HDD作为数据存储盘，既解决了SSD容量太小，又解决了HDD运行速度太慢的问题。
开始安装之前，我们需要进行一些准备，首先是 社区版和旗舰版该选谁，接着是 软硬件的支持。
Elasticsearch技术栈一直是日志、安全、搜索场景的开源首选方案。随着数据规模的海量增长，数据的写入、存储、分析、搜索、排序等场景都会遇到非常大的挑战(存储成本大、写入查询慢等)，同时客户降本增效的诉求也越来越高。本文主要解析基于腾讯云ES构建低成本、高性能、高可用日志平台所利用的核心架构和技术。基于腾讯云ES自研存算分离、读写分离、查询/IO并行化、查询裁剪等一套完整的降本增效解决方案。本文将围绕以下几个关键自研技术点进行深入分析：
swap是位于磁盘上的特殊文件（或分区），属于“虚拟内存”的一部分。通俗点就是内存的备胎，内存充足的情况下，基本上没swap什么事（和设置有关）；内存不够用时系统便将内存中的部分数据腾挪到swap中，为正在运行的程序腾出内存。
1、sysmon会跑在某个vCPU上，我电脑是8核16线程（vCPU0~vCPU15），看到总有一个vCPU的利用率比较高，而且不固定，但基本是在vCPU12~vCPU15这个范围
今早在做 web 题的时候，题目给的是 Dockerfile 文件，让我们自己搭建环境，然后刚好 Windows 上也装了 docker ，就打算在 Windows 上启动 docker 环境，然后忘了 Windows 上的 docker 需要启用 Hyper-V 环境，不然就没办法运行
该成熟度曲线从业务影响、采用率和成熟度等方面对存储和数据保护技术进行了最新的评估。广大用户们可以通过最新的曲线了解到存储和数据保护技术发展的最新动态，以此构建更加具有适应性、可扩展性和高效的存储与数据保护平台，适应未来的业务发展需求。
大数据催生多元算力新计算架构，DPU 逢时而生，已成行业巨头和初创公司的必争之地。各家纷纷推出DPU相关解决方案（点击查看：史上最全DPU厂商大盘点），宣称可以降低数据中心税，助力数据中心更高效的应对多元化的算力需求。那么，DPU究竟是名不虚传还是徒有虚名？本文将走进英特尔实验室一探虚实。
我买了ssd后装了windows10正式版，还没体验到系统的新功能，就先遇到了一些操作故障。比如，升级win10后，发现自己的电脑在进入睡眠后就无法唤醒了，连鼠标也不亮，就跟死机一样。这是
今年2月，由光环新网运营的AWS 中国（北京）区域和由西云数据运营的 AWS 中国（宁夏）区域发布新的实例类型，新的实例类型包括C5、C5d、R5、R5d。除了这四种之外，在AWS国外部分区域还上线了最新的C5n。
在正常的运行下，mac系统相对来说是比较流畅的，不容易出现卡顿的现象。如果出现mac卡顿的话，可能是外部环境或应用程序问题引起的。接下来，一起来详细了解下为什么mac会卡顿，mac电脑卡顿怎么解决的相关问题吧。
当前承载算力的基础设施是各种规模的的数据中心，从几十个服务器节点的小规模企业级计算中心到数万个节点的巨型数据中心，通过云计算的模式对应用层客户提供存储、软件、计算平台等服务。这个生态直接承载了全球数十万亿美元规模的数字经济，而且对全球服务业、工业、农业的渗透率随着大数据、5G、人工智能等技术的发展还在不断提高。算力，已不仅仅是一个技术指标，它已经成为了先进生产力的代表。
上一篇中，我们讲了 如何搭建 Java 开发环境。不过既然确定了要从事 Java 开发，那怎么能少得了一个趁手的 IDE 呢。正所谓工欲善其事。必先利其器，一个趁手的 IDE 就像电视剧的神兵利器，能让我们功力大增，大大提高我们的效率。
老师评上了学校的青年学者重点培养计划，每年多了好多资金。实验室机器的配置也在逐步升高。上一批加ssd的时候，我们没分到，这次补上。
要增加一个 OSD，要依次创建数据目录、把硬盘挂载到数据目录、把 OSD 加入集群、然后把它加入 CRUSH Map。
既然确定了要从事 Java 开发，那怎么能少得了一个趁手的 IDE 呢。正所谓工欲善其事。必先利其器，一个趁手的 IDE 就像电视剧的神兵利器，能让我们功力大增，大大提高我们的效率。
缓冲（Cache，为便于读者理解，本文直接使用Cache）技术是为了协调吞吐速度相差较大的设备之间数据传送而采用的技术。
据Dell'Oro Group研究报告显示，预计到 2026 年，智能网卡（DPU）收入将达到 16 亿美元。Dell'Oro Group 研究总监 Baron Fung 表示：“到 2026 年，交付给超大规模云服务提供商的服务器中有一半以上将配备智能网卡，其中许多服务器端口将以 100 Gbps 或更高的速度连接到网络。智能网卡和高速端口也有机会用于企业等其他市场，但首先需要解决各种技术和成本挑战。” 近几个月来，随着一系列基于DPU的应用平台与存储设备的问世，让DPU的相关应用迈向新的阶段，有望克服以
nvm（Node Version Manager）是一个用于管理Node.js版本的工具。
PF_RING™ 是一个 Linux 内核模块和用户空间框架，允许您高速处理数据包，同时为数据包处理应用程序提供一致的 API, 基本上每个人每秒都必须处理许多数据包。 术语“许多many”根据您用于流量分析的硬件而变化。 它的范围可以从 1.2GHz ARM 上的 80k pkt/sec 到低端 2.5GHz Xeon 上每核心超过 20M pkt/sec。 PF_RING™ 不仅使您能够更快地捕获数据包，还可以更有效地捕获数据包，从而节省 CPU 周期, PF_RING 是一个高速数据包捕获库，可将商用 PC 转变为高效且廉价的网络测量盒，适用于数据包和主动流量分析和操作。 此外，PF_RING 开辟了全新的市场，因为它可以通过几行代码创建高效的应用程序，例如流量平衡器或数据包过滤器.
存储布局，上图显示了x-engine的架构，X-Engine 将每个表分成多个字表，并未每个字表维护一个LSM树，关联快照和索引，x-engine中的每个数据库中包含一个重做日志，每个LSM树由一个位于主存储器中的热数据层和一个位于NVM/SSD/HDD的数据处理层组层，热，温，冷不同的数据的层次在系统中存储在不同访问频率的层次中，热数据包含一个活动的内存表和多个不可变的内存表，他们是跳表，用于存储最近插入的记录，并缓冲热记录的缓存，这里不同访问频度的数据已树桩的结构组织数据，树的每个层级的存储有一个排序的extent序列来组织。extent 包含记录快以及关联的过滤器和索引。我们正在探索机器学习技术与数据访问拼读之间的关系。
2016年2月9号《自然》杂志的《The chips are down for Moore’s law》写到即将出版的国际半导体技术路线图不再以摩尔定律（Moore’s law）为目标，芯片行业50年的神话终被打破。
诸多知名大公司都在使用MySQL，其中包括Google、Yahoo、NASA和Walmart。此外，其中部分公司的表囊括数十亿行，却又性能极佳。虽然很难保持MySQL数据库高速运行，但面对数据堆积，可以通过一些性能调整，来使其继续工作。本文则将围绕这一问题展开讨论。 导论 设计数据库之前，有必要先了解一下表的使用方法。例如，对于需要频繁更新的数据，最好将其存入一个独立表中，而通过这样的分表，更新操作将更加快捷。同时，表的连接操作也会消耗时间，所以若要深入分析复杂数据，则最好选用大表。惯有认知下，归一化可通过
同时支持虚拟环境和物理环境中的备份数据成功上云。覆盖主流虚拟机、数据库、邮件系统和非结构化文件。
作为一个全新兴起的科技概念，DPU 正在以惊人的速度崛起，成为整个行业甚至整个社会的关注重点。尤其是投资领域，对 DPU 简直是趋之如骛，将其视为未来颠覆行业的潜力技术。
df | grep ceph | awk '{print $NF}' | xargs -n1 umount
自从这个学期开始，DDR3内存进入了白菜价时期，4G 1333笔记本的都只需要130RMB左右，果断入手两条
过去，网络只要升级至 10Gb、40Gb 和 100Gb 以太网，就足以满足存储系统的联网需求了。但现如今，随着超快固态硬盘 (SSD) 和高速非易失性内存 (Non-Volatile Memory Express, NVMe) 的问世，网络存储已经发生了翻天覆地的变化。 什么是 NVMe？ 传统的存储系统的基础是硬盘驱动器 (HDD) 旋转介质，这项技术历经 60 余年沉淀发展而成。随着设备尺寸越来越小且速度越来越快，驱动器技术不断演进，固态驱动器 (SSD) 的问世给存储世界注入了新的血液。 突然之间
linux 系统 版本 Centos 7.1 及以上 Ubuntu 16.04 及以上 2)软件需求
关注到在《知乎》上每隔一段时间都会出现一个关于“自动化及相关专业笔记本电脑选择的问题”。
AWS re:Invent2019显示AWS市场占用率达到45%，相比2018年营收增长29%。使用专用芯片构建用于加速特定场景的战略更加清晰，除去Intel和AMD的X86和Nvidia GPU，还有通过其Annapurna Labs部门推出的基于Arm的Graviton的定制芯片，并承诺基于Graviton2（7纳米）的新型EC2实例的性能是第一代Graviton的7倍。
上一篇中，我们讲了 如何搭建 Java 开发环境[1]。不过既然确定了要从事 Java 开发，那怎么能少得了一个趁手的 IDE 呢。正所谓工欲善其事。必先利其器，一个趁手的 IDE 就像电视剧里的神兵利器，能让我们功力大增，大大提高我们的效率。
网络上关于AWS Nitro技术细节的内容不多，本文是AWS VP兼杰出工程师James Hamilton的Nitro介绍性文章，差不多是Nitro介绍最详细的文章了。并且末尾，有读者提问，Hamilton仔细进行了回答，帮助大家揭开了很多“谜团”。
CleanMyMac X为您喜爱的东西腾出空间。体验一系列巧妙的新功能，CleanMyMac可让您安全智能地扫描和清理整个系统，删除大量未使用的文件，缩小iPhoto图库的大小，卸载不需要的应用程序或修复不正常工作的应用程序，管理所有您可以从一个地方进行扩展，还可以做更多的事情 – 全部来自一个新设计和精美简洁的界面。
以我这么多年网上冲浪的经验看使用win的人还是占大头，Mac也多一些，Linux的人凤毛麟角。在使用win的时候，大家y用到后面都会头疼，我的C盘为什么变红了？其实这个问题就像理财失败似的。。。空间不够用了呗。那这篇文章我会介绍一些工具，也会介绍一些设置。更重要的是说一些使用习惯，对于使用电脑来说，其实就像是对待孩子一样，ta未来会成什么样子，完全是取决你怎么“影响”ta的。（这个地方的例子可能不合适，我重在表达一种机器和你息息相关的意思）。
作者 | 张俊宝 大数据时代，数据体量和复杂性对于数据库提出更高要求，仅依靠关系型数据库难以处理这些数据，非关系型数据库得以快速发展壮大。主流的的非关系型数据库有 Redis、Memcache、MongoDB、HBase 等。 为了满足广泛的业务场景对于数据库提出的高可用、高效率、高可扩展性的要求，Redis 的应用场景也早已突破了缓存的范畴，并提供了持久内存的解决方案。业务数据量爆炸式增长，Redis 的内存消耗在不断增加。这意味着，作为一个基于内存的数据库，Redis 的内存是否被高效合理的利用至关
简介：一款支持多种存储的目录文件列表程序，支持 web 浏览与 webdav，后端基于gin，前端使用react。
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