Nvidia将收购对象存储软件公司SwiftStack，具体收购条款尚未披露。这是近期第二期针对对象存储的收购案。之前，昆腾宣布收购西部数据的对象存储ActivScale产品线。
根据调研机构451 Research公司对云计算定价的最新分析，云价格战已经投身另一个新的战场。据该公司称，对象存储将成为价格战的下一个战场，而其他服务，特别是数据库，将在未来18个月内承受价格压力。 根据451 Research公司的报告，在过去一年中，全球各地的对象存储的定价都有所下降，下降了14%。 451 Research公司表示，随着IBM SoftLayer降低了对象存储价格，云存储的价格战于2016年第三季度开始。谷歌，AWS和微软随后都降低了对象存储的价格。 相比之下，由于供应商寻求关
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。
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。
今天小编就在欢快的编码，来了一个刚毕业的小嫩青，虚心求教到 对象存储服务到底有啥用？ 说起这个对象存储服务，那家伙，那场面，那可是锣鼓喧天、鞭炮齐鸣 打住，打住，其实小编对于对象存储服务的理解是，为了提供数据、文件、图片、视频这一系列对象类型的的有效储存，通俗的讲，就有点类似平时用的网盘，只不过对于公司来说，往往都是一个专业的拥有巨大空间的存储产品。 尤其是过了千禧年之后，网络的普及让数据呈现爆炸式的增长。 同时，在互联网行业中，非结构化数据的占比开始逐渐增加，所谓的非机构化数据，就是指图像、音频、视频这
在上一期，我们提到，我们如果期望让对象存储具备跨AZ的高可用功能，就需要让对象存储把副本存储到两个不同的AZ。但是，对于3副本的情况，总会有一个AZ里面只有单副本。这样，当另一个AZ整体不可用时，用户的数据将处于十分危险的状态。
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？
如今短视频发展迅猛，数据的增长速度比以往任何时候都快，其中大部分数据是非结构化的：如图片、视频、音频等等。
统一作战平台 在军工界，为了降低成本，美军发起F35战斗机研发项目。与传统而昂贵空战的F-22战斗力不同，F35不再是一款简单的战机，而是开启云作战新模式。F-35有三个型号：F35-A适用于空军、F-35B适用于海军陆战队、F-35C适用于海军。因此，F-35战斗机，成为了美军统一云作战平台，那么在存储界，谁是统一的存储平台呢？ 为什么需要统一存储平台？ 在云计算时代，计算虚拟化、软件定义的存储、软件定义的网络是三大基础支柱。目前在软件定义存储市场，很多厂商均有自己的产品。有的基于文件系统、有的基于块设备
如今，大多数数据保护解决方案使用公共云平台，以降低本地数据保护基础设施的成本。而为了节省成本，供应商通常将备份数据集存储在低成本对象存储中。
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。
对象存储（Object Storage）的始作俑者是亚马逊2006年推出的S3（Simple Storage Service），此后新老厂商一窝蜂地推出各种产品，形态各异，但都号称对象存储。亚马逊没有给出一个定义，也没有看到有业界普通接受的说法，
每年创造的数据量都在呈指数级速度增长，几乎每个企业现在都依赖于技术，而这些业务所产生的信息可以说已经成为他们最大的资产。非结构化数据是最好的存储类型，其增长幅度最大。那么，我们如何使用对象存储技术，以
随着信息化时代的不断发展，数据的增长速度比以往任何时候都快，其中大部分数据是非结构化的：视频、电子邮件、文件、数据备份、监控流、基因组学等等。
内容题记：对象存储(object storage)作为最早被公有云厂商对外发布的云服务（2006年的3月14日云服务领域的老大哥AWS正式上线了对象存储服务S3）一直是企业IT云化进程中最基础也是最常用的服务类型。如何选择合适的服务提供商，如何高效使用对象存储为企业自身的IT服务赋能一直是企业服务云化部署时摆在IT经理面前的一个有挑战的问题。公有云对象存储服务会写成一个系列，从使用者（企业IT经理）的视角出发，分享一下从选择服务商到深度使用上的一些心得。本次内容主要关于厂商选取和数据上云这两个问题。
对象存储COS新手入门网页 可以让你快速了解对象存储COS是一个什么样的产品,计费项目有哪些
大多数供应商提供各种不同的云存储服务，并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如，数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用、数据访问费用，以及支持订阅等都可能影响云存储的定价。 对于企业来说，估测云存储的定价可能非常复杂。并且，对行业领先的云计算供应商提供的价格进行比较，以确定价格最低的云存储更为复杂。 大多数供应商提供各种不同的云存储服务，并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如，数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用
代码不多，文章可能有点长。朋友面试某厂问到的 SPI 机制，联想到自己项目最近写到的 SPI 场景，文章简要描述下 SPI 机制的发展历程
Nvidia将收购云数据存储专家SwiftStack，以加速由Nvidia开发的AI应用程序在私有云和公共云之间移动时对象存储领域的整合。
在小程序生成海报时，需要将文章的头图下载到本地，开发过小程序的都知道小程序在进行网络通信时候只支持HTTPS请求。
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。
存储，在人类发展的漫长历史长河中，始终扮演着至关重要的角色。远古时代结绳记事中的“绳”是记录事件的载体，随着文字和图画的产生，记载甲骨文的龟壳和承载先人绘画的岩壁成为历史的印记。 但是这些信息记录方式原始且效率低下，中国发明的造纸术和活字印刷术，让信息以书的形式得以大规模传播和保存，大大提高信息记录和传播的效率。 20世纪中叶，以电子计算机为代表的第三次科技革命，推动了信息技术急风骤雨般的演进，也激发了专业存储厂家的创新浪潮，从早期大型机的纸带存储到广泛使用的光盘存储、磁盘存储，从单机存储到分布式存储，从存
对象存储来势汹汹，究竟谁是“幕后推手”？
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。
近年来，不断上涨的云成本一直是一个反复出现的话题。我们看到企业云在 2020 年期间激增；在
自动驾驶是最近几年的热门领域，专注于自动驾驶技术的创业公司、新造车企业、传统车厂都在这个领域投入了大量的资源，推动着 L4、L5 级别自动驾驶体验能尽早进入我们的日常生活。
2022 年，似乎裁员事件很少涉及到管理层，而且职场中年，做管理比做技术更安全？那么我们应该不应该转型管理？另外，在 2023 年里，对于已经在管理岗位上的人员来说，应该如何审视自己的职业发展和定位才能走的更顺？
随着数字化进程不断深入，数据呈大规模、多样性的爆发式增长。为满足更多样、更复杂的业务数据处理分析的诉求，湖仓一体应运而生。在Gartner发布的《Hype Cycle for Data Management 2021》中，湖仓一体（Lake house）首次被纳入到技术成熟度曲线中。
对象存储（Object Storage）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，提供了高可靠性、跨平台性以及安全的数据共享的存储体系结构。
Ceph使用C++语言开发，Sage Weil(Ceph论文发表者)于2011年创立了以Inktank公司主导Ceph的开发和社区维护。2014年Redhat收购inktank公司，并发布Inktank Ceph企业版（ICE）软件，业务场景聚焦云、备份和归档，支持对象存储和块存储以及文件系统存储应用。出现Ceph开源社区版本和Redhat企业版。
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:
一个软件如果什么问题都想解决，就会导致什么问题都解决不好。所以Prometheus 也存在不足，广受诟病的问题就是 单机存储不好扩展。
我们看到，戴尔和IBM作为老牌存储厂商，依然没有一点意外地牢牢盘踞在魔力象限图的最右上角。
十年前，Hadoop 是解决大规模数据分析的“白热化”方法，如今却被企业加速抛弃。曾经顶级的 Hadoop 供应商都在为生存而战，Cloudera 于本月完成了私有化过程，黯然退市。MapR 被 HPE 收购，成为 HPE Ezmeral 平台的一部分，该平台尚未在调查中显示所占据的市场份额。
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。
https://blog.csdn.net/enweitech/article/details/51445087
保存像图片、音视频这类大文件就是对象存储。不仅有很好的大文件读写性能，还可通过水平扩展实现近乎无限容量，并兼顾服务高可用、数据高可靠。
介绍 在处理大量非结构化数据时，我们需要一个地方来存储它。我们选择存储数据的方式有很多种，但今天我们要关注的一种是对象存储或基于对象的存储。这是处理大量数据时的最佳选择，特别是因为它并不昂贵，并且可以更轻松地管理这些数据。 如果您不熟悉它，对象存储是一种数据存储架构，允许您将大量非结构化数据存储在可扩展的对象结构中。它将数据存储为具有元数据和唯一标识符的对象，从而更容易访问该数据。现在，有许多平台提供对象存储设施。 这就是为什么在本文中，我们将告诉您四个有用的开源对象存储平台，它们包含强大的功能，使它们
现代数据技术栈将继续发展变化，但仍然需要大规模性、高性能、数据可访问性、模块化和灵活性。
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。
软件正在吞噬整个世界，而开源软件则正吞并整个软件行业。这一点同样适用于看似传统的存储领域，也正影响着存储的使用方和存储厂商。有些存储厂商使用开源代码并对其进行增强，从而提供开源存储所无法提供的企业级特性；而有些厂商基于他们原有的商业软件甚至发起开源项目，以促进开发，例如DellEMC发起的CoreHD（开源软件）是基于该公司私有的ViPR控制器软件的代码。
导语 | 云原生数据湖致力于扩大公有云市场总量：一方面以低成本优势推动客户上云，另一方面云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值，是一场云厂商的自我革命，本文将为大家洞悉云原生数据湖的神秘面纱，并且首次推出腾讯云的云原生数据湖产品。文章作者：于华丽，腾讯TEG数据平台部研发工程师。 一、云上架构大数据平台的挑战和机遇 选择 Cloud 还是 Local 的诸多讨论和实践中，成本一直是绕不开的话题。“公有云太贵了，一年机器就够托管三五年了”，这基本上是刚开始接触公有云的企业，在进行了详细价格
存储仍然是企业云的主要应用，但其作为大量数据的低成本数据仓库的日子即将结束。展望未来，企业应该在云中采用扩大的数据阵列存储选项，其中大部分面向高度针对性的工作负载。 根据调研机构451 Research公司的报告，随着供应商将竞争环境从虚拟机转移到对象存储，云存储总体定价将继续下降。在过去一年中，对象存储定价下降了14%，而虚拟机成本下降了5%。这种趋势是由许多因素驱动的，其中包括云原生的存储解决方案的日益普及，以及对象存储本身正在迅速成为主流企业选项。同样，顶级云计算提供商也热衷于在计算和存储方面保
众所周知，在数据库的历史上，每次存储介质的变化都会引发软件的变革。从 SAN 存储到 SSD 到大内存到 NVM，都触发了数据库内核从理论到工程的演进。
前言 对象存储是云厂商提供的一种用来存储海量文件的分布式存储服务，可用于大规模存储非结构化数据。因为其具有高扩展性、低成本、可靠安全等优点，所以成为许多IT产业向云原生的开发和部署模式转变过程中不可或缺的一部分。 随着云上业务的蓬勃发展，作为云原生的一项重要能力，对象存储服务面临着一系列的安全挑战。纵观近些年来的云安全漏洞，与对象存储服务相关的数据泄露事件比比皆是，以2017美国国防部承包商数据泄露为例： “Booz Allen Hamilton公司（提供情报与防御顾问服务）在使用亚马逊S3服务器存储政
私有云增加了IT的灵活性，帮助前端用户实现自助式服务。许多企业通往私有云的过程是从虚拟化起步的。从这种角度看，私有云主要是额外增加了一层灵活性，让用户可以自行部署所需的IT资源。假如你正计划部署私有云，请确保IT部门具备适合的技能储备。以下罗列出私有云环境所必须具备的各项组件，并概述了其使用方式。 服务器虚拟化 绝大多数私有云都基于虚拟机(VM)的部署，因此你需要借助一个平台来实现这点。许多公司使用VMware ESXi或vSphere作为虚拟化平台。VMware提供稳定而强大的平台，不过假如你打算部署
Flink 因为其可靠性和易用性，已经成为当前最流行的流处理框架之一，在流计算领域占据了主导地位。早在 18 年知乎就引入了 Flink，发展到现在，Flink 已经成为知乎内部最重要的组件之一，积累了 4000 多个 Flink 实时任务，每天处理 PB 级的数据。
网络本来是数据中心里最为稳定的一部分，技术几十年下来并未发生根本性的变化。然而，随着互联网的普及、云计算和大数据等新技术的兴起，网络成为了最大的一块阻碍数据中心发展的绊脚石，对网络进行改造势在必行。
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