5月25日，云+社区技术沙龙-互联网架构成功举办。本期沙龙特邀请腾讯的技术专家分享关于技术架构、落地实践案例、无服务器云函数架构、海量存储系统架构等话题，从技术角度看架构发展，为开发者们带来丰富的实践经验内容，深度揭秘技术架构。下面是朱建平老师关于如何架构海量存储系统的分享。
在当今的数字化时代，大数据已成为驱动创新和变革的关键力量。无论是在商业、医疗、教育，还是在科学研究中，大数据技术都在发挥着至关重要的作用。本文将全面介绍大数据理论的基础概念、关键技术及其在实际中的广泛应用。
导语 TDSQL-C 原(CynosDB)是腾讯云数据库团队自研的新一代云原生数据库，融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，采用计算和存储分离的架构，100%兼容 PostgreSQL，提供具备极致弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。 本文旨在从数据库内核的角度揭秘TDSQL-C PostgreSQL的核心架构与关键技术。本文适合读者：腾讯云售后服务、TDSQL-C用户、TDSQL-C开发者，需要有基本的数据库与存储知识。 TDSQL-C 概述 TDSQL-C采用计算和存储分离的架构
TDSQL-C采用计算和存储分离的架构，所有计算节点共享一份数据，存储容量高达128TB，单库最高可扩展至16节点，提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复和数据备份容灾服务。TDSQL-C既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、自我迭代的优势。TDSQL-C不仅在性能、扩展性和高可用方面有大幅提升，计算存储的解耦使得计算层和存储层都获得了很大的独立优化空间，本文下面将介绍TDSQL-C架构的实现，以及在新架构上的关键技术优势。
项目中采用的关系型数据库是mysql，那么关系型数据库有哪些优劣势，我们可以参考下面的分析： 关系型数据库的优点： 1.基于ACID，支持事务，适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询，处理复杂业务逻辑，比如：报表 3.使用方便，通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
虚拟化，将各种IT实体资源抽象，转换成另一种形式的技术都是虚拟化。虚拟化是资源的逻辑表示，其不受物理限制的约束。（一个物理主机只能运行一个操作系统，虚拟化则是可以运行多个操作系统）。
2019年5月25日，由云+社区主办的第22期云+技术沙龙-互联网架构，在深圳腾讯滨海大厦举行，本期沙龙邀请了腾讯的技术专家分享关于技术架构、落地实践案例、无服务器云函数架构、海量存储系统架构等话题，深度揭秘互联网架构，带来丰富的实践经验内容。
在分布式系统中，如何管理和协调各个节点之间的状态一直是一个核心问题。etcd作为一种开源、高可用的分布式键值对存储系统，为解决这个问题提供了一种优雅的方案。从这篇文章开始，我们将一起走进etcd的世界，了解它的基本概念、优势以及如何使用它进行分布式高可用的键值对存储。
一、物联网 1、什么是物联网? 物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换
系统架构演化历程-初始阶段架构 初始阶段 的小型系统 应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上通俗称为LAMP特征：应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。描述：通常服务器操作系
初始阶段的小型系统、应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。通俗称为LAMP。
量变引发质变的规律，在数字经济时代同样适用。海量数据大爆发，将给ICT基础设施带来彻底改变，扮演核心角色的云和互联网数据中心首当其冲。
4月16日（周六）20:00 - 22:00，每月一期的数据库论文解读又来啦！ 自数据库诞生以来，新的应用需求就在不断涌现，比如巨大的数据量、更短的数据处理时间、更高的可靠性、新的数据类型、更强的性能。为不断探索新的应用领域，业界众多厂商、技术人员纷纷对数据库技术进行一轮又一轮的创新性探索，前沿技术热点也如雨后春笋般涌现。 作为国内领先的数据库厂商，腾讯云数据库TDSQL一直致力于推动数据库基础研究创新和工程创新，积极探索AI、新硬件、云计算等技术与数据库技术的深度融合发展，同时充分释放领先技术的红利，助
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数据是最宝贵的资源，而存储是数据的载体。 从这个意义上来看，云存储是云平台中对可靠性、稳定性和安全性要求最高的部分。 随着进入云中的数据量的增长速度越来越快、数据形式越来越多样，以及对数据价值利用的要求越来越高，云存储面临的挑战也越来越大。 超大规模的云存储系统如何构建？ 如何满足高峰值应用的高带宽和低延时需求？ 如何低成本、低能耗地长期保存和利用数据？ 如何保证全年 7×24 小时不间断的超高可用性？ 如何保证用户的数据安全？ 如何利用数据生命周期？
AI大模型触动AIGC产业爆发，是AI领域算力、数据、算法多年沉淀精进的结果。国内外云服务商们正积极将业务重心转移至AI领域，将云计算赛道竞争升格为大模型竞争，这也将加速云计算服务向大模型时代迁移，从模型驱动云服务到模型引领云服务转型，开始借助大模型的易延展能力，将AIGC接入至产业。
针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。
引言 是否遇到过，一个简单的业务统计需求却让数据工程师们抓耳挠腮？ 是否遇到过，业务峰值周期明显，要么资源大量闲置， 要么线上疯狂告警？ 是否遇到过，大数据集群运维复杂，需要投入大量技术工程师？ 针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。 本文作者：ericshhxie 一、数据湖的前世今生 2010年 Pentaho 公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊（Jame
引言 是否遇到过，一个简单的业务统计需求却让数据工程师们抓耳挠腮？ 是否遇到过，业务峰值周期明显，要么资源大量闲置， 要么线上疯狂告警？ 是否遇到过，大数据集群运维复杂，需要投入大量技术工程师？ 针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。 本文作者：ericshhxie 一、数据湖的前世今生 2010年 Pentaho 公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊（James
经过两年多的持续关键技术攻关和突破，“天河三号”E级原型机研制部署完成，并于7月22日通过科技部验收。
2010年 Pentaho 公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊（James Dixon）首次提出数据湖的概念。把数据湖中的数据比作原生态的水——它是未经处理的，原汁原味的。数据湖中的水从源头流入湖中，各种用户都可以来湖里获取、蒸馏提纯这些水（数据）。此时， 大家对于数据湖的理解主要是当作一个集中式的存储系统，允许存储任意规模的结构化和非结构化数据。
7月8日，紫光股份旗下新华三集团以“智以致用·速达未来”为主题，在京召开“2021新华三存储新品发布会”，重磅推出云智原生的新一代端到端NVMe闪存存储H3C/HPE Alletra、分布式融合存储H3C UniStor X10000，以及全新升级的智慧中枢数据平台。
基于海量数据的存储与处理面临挑战，TB级到PB级； 行业技术标准的日益形成，Hadoop； 趋势：
随着知识图谱的发展，图数据库一词被越来越多的提到。那么到底什么是图数据库，为什么要用图数据库，如何去建设一个图数据库应用系统，图数据库与知识图谱到底是什么关系。今天为大家揭开神秘面纱，以Neo4j为例，浅析图数据库相关技术。 作者介绍：穆琼 中国农业银行研发中心，致力于AIOps的落地。 图数据库简介 谈到图数据库，首先要聊聊“图”，这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图，而是图论中的图，它由节点和节点间的线组成，通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例，某企业网络设备拓扑和报
随着信息技术的发展和存储需求的不断增长，文件系统架构也在不断演变。从传统的单机文件系统到现代的分布式文件系统，我们见证了文件系统在性能、可扩展性和容错性等方面的巨大进步。本文将带你了解文件系统架构的演变过程，探讨其中的关键技术和发展趋势。
在分布式数据库系统中，用户感觉不到数据是分布的，即用户不须知道关系是否分割、有无副本、数据存于哪个站点以及事务在哪个站点上执行等。
流量调度：不要将流量调度和服务治理混为一谈 (服务治理是流量调度的前提)；主要功能；关键技术。
在上一篇文章中，我们一起学习了 CAP 理论（想要设计一个好的分布式系统，必须搞定这个理论）。该理论指出，在分布式系统中，不能同时满足一致性、可用性和分区容错性，指导了分布式数据存储系统的设计。
在大规模数据采集和爬虫任务中，构建可扩展的分布式爬虫系统是至关重要的。本文将介绍分布式爬虫系统的概念、优势以及构建过程中的关键技术，同时通过实际爬取示例为大家提供参考。
12月1日，在2023长三角金融科技节金融科技发展大会上，《海量数据处理技术金融应用研究》报告正式发布。据悉，该报告是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告，由北京金融科技产业联盟指导，腾讯、兴业数金联合牵头，中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。
随着科技的高速发展，数据在人类生活和决策中所占的比重越来越大，大数据的兴起只是说明了一种现象，面对如此广度和深度的大数据技术栈和工具集，如何学习和掌握好大数据分析这种技能，犹如盲人摸象，冷暖自知。不过技术的学习和应用也是相通的，条条大路通罗马，关键是要找准切入点，理论与实践结合，有全局观，工程化思维，对复杂系统设计开发与关键技术体系的主要矛盾要有所把握。熟悉大数据基础理论与算法、应用切入、以点带面、举一反三、横向扩展，从而构建完整的大数据知识结构和核心技术能力，这样的学习效果就会好很多。
9月5日，浪潮信息新产品“互联网+AIGC”行业巡展在深圳举行。本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。
之所以存在质疑，是因为存储市场经过多年发展，已经形成较为稳固的市场格局，市场竞争和技术门槛较高，新进入者立足和取得突破的难度极大。但这并不意味着市场会一直不变，尤其是近年来数据量爆炸性增长带来持续性的数据存储需求，以及闪存、云原生等推动存储技术堆栈走向重塑，都为市场竞争者孕育出难得的机遇和窗口期。
整理 ｜罗燕珊 去年华为有相当多的时间用在应对不断的制裁，今年有更多时间来逐步讨论未来该如何走，向何处去。 “2020 年，华为为了求生存，解决制裁下的供应连续和面向未来的可持续发展，进一步加大了研发投入，全年研发支出人民币 1418.9 亿元，占销售收入的 15.9%。”4 月 12 日，2021 华为全球分析师大会在深圳举办，华为轮值董事长徐直军在会上分享了公司经营情况并阐述了未来五项关键战略举措。 去年，大会开幕式演讲的主题为“跨过时艰，向未来”，今年则是“乱云飞渡仍从容”。对于在过去两年经历了数次制
目录 云计算的5大关键技术是： 背景介绍： 以上就是今天想分享的相关内容 啦！！！ ---- 云计算的5大关键技术是： 1.云计算平台管理技术 2.分布式计算的编程模式 3.分布式海量数据存储 4.海量数据管理技术 5.虚拟化技术 1、云计算平台管理技术：云计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障。 2、分布式计算的编程模式：云计算采用了一种思想
近日，Gartner发布了2019年全球分布式文件存储关键能力报告（Critical Capabilities for Distributed File Systems），Dell EMC、IBM、浪潮、华为、Qumulo、Pure Storage、Red Hat共7家全球主流厂商入围测评。
Hadoop起源：hadoop的创始者是Doug Cutting，起源于Nutch项目，该项目是作者尝试构建的一个开源的Web搜索引擎。起初该项目遇到了阻碍，因为始终无法将计算分配给多台计算机。谷歌发表的关于GFS和MapReduce相关的论文给了作者启发，最终让Nutch可以在多台计算机上稳定的运行;后来雅虎对这项技术产生了很大的兴趣，并组建了团队开发，从Nutch中剥离出分布式计算模块命名为“Hadoop”。最终Hadoop在雅虎的帮助下能够真正的处理海量的Web数据。
WOT 全球技术创新大会2024·北京站于 6 月 22 日圆满落幕。本届大会以“智启新纪，慧创万物”为主题，邀请到 60+ 位不同行业的专家，聚焦 AIGC、领导力、研发效能、架构演进、大数据等热门技术话题进行分享。
2月6日，北京金融科技产业联盟正式发布了《海量数据处理技术金融应用研究报告》（以下简称《报告》）全文。该《报告》是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告，由北京金融科技产业联盟指导，腾讯、兴业银行联合牵头，中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。
<数据猿导读> 大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的诞生一样，这绝不仅仅是信息技术领域的升级，更是在全球范围企业加速创新、社会加速变革的利器。未来的营销会是精准化营销，搜集数据时一定要按数据的组合进行整理
10.5.3 对象接口 对象存储系统（Object-BasedStorage System）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，提供了高可用性、跨平台性及安全性的数据共享的存储体系结构。 Object是对象存储的基本单元。每个Object都是数据和数据属性集的综合体。数据属性可以根据应用的需求进行设置，包括数据分布、服务质量等。在传统的存储中，块设备要记录每个存储数据块在设备上的位置。Object维护自己的属性，从而简化了存储系统的管理任务，增加了灵活性。O
时光进入2021年，首届中国海量存储系统MassStor100排行榜发布，曙光ParaStor自研分布式存储战绩骄人。业内人士预计，曙光存储得MassStor100排行榜加持，将有望成为曙光新名片和新代名词。
在上一篇文章中（数据分布方式之哈希与一致性哈希，我就是个神算子），我为你讲解了数据分布（也称数据分片）技术，主要用于构建数据索引，是实现“导购”功能的关键技术。数据分布的本质是，将原数据集划分为多个数据子集，以存储到不同的地方，在一定程度上体现了数据的可用性和可靠性（一个存储节点故障，只影响该存储节点的数据）。
同样，在数据中心多年的发展历程中，计算与存储也经历了多次分分合合。从大型机的计算与存储紧耦合，到小型机经典的IOE存算分离架构，再到随云兴起的超融合让存算再次融合，计算与存储宛如一对多年的CP，时而亲密无间，时而又若即若离。
近年来,随着实际可供给建设存储仓库的土地短缺及仓储物流业务的发展,对仓库容量和运行能力带来了巨大挑战,要求在相同建筑面积内尽可能多的设备和货位,即增加存货量。
下面是一些机构的定义： 维基百科： 传统数据处理应用软件不足以处理的大型而复杂的数据集； 包含的数据大小超过了传统软件在可接受时间内处理的能力。 互联网数据中心(IDC)： 为了能够更经济地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。
2024 WOT 全球技术创新大会——腾讯云数据管理与AI专场将于6月22日在北京粤财JW万豪酒店盛大举办。数据和人工智能已成为推动各行业创新和增长的关键力量，本专题将分享腾讯云在数据管理与人工智能领域的技术成果和成功案例，并探讨二者如何智能融合为企业提供更高效、更智能的数据服务。腾讯云存储高级产品经理林楠受邀出席活动，分享“大模型时代下的存储系统”主题演讲。
所以咱就是说，现在的“battle”结果就是——24小时 vs 7分钟，性能整个提升了200多倍！
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