Cache Tiering的基本思想是冷热数据分离，用相对快速/昂贵的存储设备如SSD盘，组成一个Pool来作为Cache层，后端用相对慢速/廉价的设备来组建冷数据存储池。
随着蜗牛星际、暴风播酷云等矿机的大量上市，特别是蜗牛星际，机器的价格非常低，许多人都买回来自己组建家庭私有云，纷纷加入到NAS的大军来，拿来安装黑群晖还是不错的。由于蜗牛星际/暴风播酷云自带了一个16G的SSD，黑群晖的引导可以用这个内置的SSD来做，可以省个U盘。来看看怎么做吧：
随着网络时代的发展，个人家庭中的网络设备越来越多，杂乱的设备摆放不仅占用空间而且管理起来也有诸多的不便。因此一个N合1的服务器就显得便捷的很多。本文将为您介绍我个人低成本的N合1服务器构建经验，仅需要千元左右实现价值2000元设备【“企业级路由器（200元）”+“高清盒子（400元）”+“群晖主机（1800元）”+“WEB服务器”】的聚合。
建造者模式是一种创建型设计模式，它通过将一个复杂的对象分解为多个简单的对象并按照一定的顺序进行组装而创建出一个复杂的对象。这样可以使得构造过程更加灵活，同时也可以隐藏创建过程的复杂性。
前言 其实这个专题很久很久之前就想写了，但是一直因为各种原因拖着没动笔。 因为没有资格，也没有钱在一线城市买房 (😂😂😂); 但是在要结婚之前，婚房又是刚需。我和太太最终一起在一线城市周边的某二线城市买了房。再之后，一起装修，她负责非电相关，我负责电 网相关的装修。家庭组网，家庭实验室就这么一步一步随着家庭的组建而组建了起来： 1.家庭有线无线组网2.智能家居3.NAS4.公网 IP 和 IPv65.Wake Online (WOL)6.家庭网络安全 (😂看了防火墙日志，才知道被攻击频率能有多高）7.玩转
在他的配置下，整个系统需花费 6200 美元（约合 41700 元人民币），相比 AI 硬件供应商 Lambda Labs 提供的整机要便宜一半。如何为实验室组装一台最强大的计算机，让我们来看看他是怎么做到的。
现在IT科技日益飞速发展，人们对于电脑的性能要求也越来越高。从显卡到CPU再到内存，小小机箱内的硬件无不在不停的进化之中。而唯独没有太大性能突破的，要数硬盘了。自从SSD推入市场以后，一直未被广大消费者所接受。除了高昂的价格之外，还有过小的容量。而近来随着用户要求的不断提升，SSD也开始被人们所接受。很多人使用一块较小的SSD作为系统分区，再加一块传统机械硬盘作为存储。
12月21日消息，据中国台湾媒体DigiTimes报道称，随着国产NAND Flash闪存芯片大厂长江.存储遭到制裁，部分PC厂商不得不暂停与其合作，这也使得这部分对于存储芯片的需求转向了其他NAND Flash供应商。在此背景之下，三星也将其3D NAND Flash闪存芯片的报价提高了10%。
导语：疫情期间，腾讯医疗为全国人民提供了及时精准的疫情信息服务。腾讯云kafka作为腾讯医疗大数据架构中的关键组件。在面对业务短时间内成倍的数据存储需求的情况下，如何快速响应、快速扩容以支持业务的稳定运行的呢 本文将从Kafka集群底层物理机层面硬盘的设计方案，来讲解面对不同的业务需求场景，如何选择好合适的磁盘方案。（编辑：中间件小Q妹）
电脑用着用着就变慢了，不少人为之苦恼。有钱的人儿早早换上了新电脑，没钱的人儿仍然在苦苦地支撑着~
如果现在的我们离开了互联网，生活会是什么样子？ 互联网++++，已经深刻渗透到人们的生活中。 不知道大家有没有想过？每一个互联网+结合的背后都是海量的存储需求。你查看的每一个商品、组建的每一个战队、阅读的每一篇文章，基于互联网的每一个兴趣爱好，都有它的key和value。 在 key-value 数据库领域，Redis 因其高吞吐、低延迟、丰富的数据结构一直受开发者欢迎，但 Redis 全内存方案无法解决海量数据所带来的规模与成本问题，数据可靠性也面临挑战。 目前业界也有很多基于磁盘的键值存储方案，比如Ro
对于运维来说，数据读取、安全与存储，也是至关重要的一点，数据存储的技术点也是相当的多，面比较广，今天，民工哥来给各位小伙伴聊一聊有关于数据存储的“那些事儿”
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/120332.html原文链接：https://javaforall.cn
一、TrueNAS介绍 TrueNAS是一款开源网络存储系统，前身是FreeNAS系统，其目前有三个版本，分别是TrueNAS® CORE、TrueNAS® ENTERPRISE、TrueNAS® SCALE；本文介绍的是TrueNAS® CORE，其基于FreeBSD开发，使用OpenZFS文件系统，对普通硬件兼容性较好，即便在非服务器硬件平台，也能够提供强大的性能和数据安全保障。
该文章介绍了群晖科技发布的DSM 6.2系统，该系统在存储空间管理、iSCSI服务、虚拟化技术等方面都进行了优化和更新，旨在为用户提供更加稳定、高效、安全的服务。同时，DSM 6.2还引入了Virtual Machine Manager（VMM）和Virtual DSM两个新功能，分别用于简化私有云架构和提供与Docker更兼容的容器环境。
早期硬盘每个扇区以512字节为标准。新一代硬盘扇区容量为4096个字节，也就是所说的4k扇区。 硬盘标准更新，但操作系统一直使用的是512字节扇区的标准，所以硬盘厂商为了保证兼容性，把4k扇区模拟成512字节扇区。 通常文件系统的块（簇）是512字节的倍数，新的系统基本上都设成了4k的倍数。比如Linux的簇一般也是4k。 簇到扇区的映射关系变成了 簇（4k）->512B扇区->4k扇区，这就可能造成簇到扇区映射错位。
9月7日消息，据韩国媒体businesskorea报道，苹果公司已经将中国存储芯片厂商长江存储（YMTC）加入到了其将于9月7日发布的iPhone 14的NAND Flash闪存供应商名单中。
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。
上一起和大家聊了SAS和R在语法上的区别，本期继续昨天的话题，从“性能与并行计算（Performance & Parallel Computation）”这个方面来比较SAS和R。性能一直是许多同学孜孜追求的目标之一，SAS和R为了实现高性能各有什么独门秘籍？易用性怎样？本期将为您揭晓
在【rainbowzhou 面试8/101】技术提问--如何进行大数据基准测试？中，我介绍了如何进行大数据基准测试。本篇来说说常见的一些大数据基准测试工具，希望对大家有所帮助。
5700美刀，打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机，在网络上参考了大量的资料，给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析，然后介绍深度学习
5700美刀，打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 作者 | 人工智豪（ID:Aihows） 整理 | AI科技大本营（rgznai100） 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机，在网络上参考了大量的资料，给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析，然后介绍深度学习环境搭建流程，最后给出一些简单的性能对比测试。 本文方案定位：适用于预算在5万内，用于深度学习模型研究、开发，需要快速建模验证调参的企业或实验室用户。 目录 Chapter 1：配置方案选择 Chapte
https://www.ednchina.com/news/20171121-PCI-E.html
8月23日，中国电子、嵌入式及半导体先进封测行业风向标——elexcon2023深圳国际电子展隆重开幕。作为本次深圳电子展的重磅活动之一，国产存储新锐企业康盈半导体再次焕新而来，以“燃青春，随芯存”为主题，发布2023 C端存储新产品，拉开了C端新攻势的序幕。康盈半导体在行业见底复苏和回温中“抢鲜”开跑，也传递出国产存储企业对未来市场的信心。
问题12：大学拟开展工业4.0和工业物联网方面的教学和实验，研华是否可以提供类似本次展示的工业4.0和物联网系统套件？
前言：昨天看到一条爆炸性新闻—"PyTorch Hub发布！一行代码调用最潮模型"，在我们调参圈简直震惊了！要是所有模型都能一行命令解决，我也不用一天到晚当调参这么苦兮兮T_T。不过我突然想起，上个月我还用过PaddleHub做Fine-tune，很好用，咋没人推荐呢？好用的东西当然要跟大家分享，所以我做了一个非官方测评，三分钟带大家了解PaddleHub！
如果你的诉求非常简单、明确，不需要界面，上一篇内容中的 Ubuntu Server 应该已经能够完成你的诉求了。
这篇文章主要介绍的是家用的深度学习工作站，典型的配置有两种，分别是一个 GPU 的机器和四个 GPU的机器。如果需要更多的 GPU 可以考虑配置两台四个 GPU 的机器。
迁移学习 (Transfer Learning) 是属于深度学习的一个子研究领域，该研究领域的目标在于利用数据、任务、或模型之间的相似性，将在旧领域学习过的知识，迁移应用于新领域中。迁移学习吸引了很多研究者投身其中，因为它能够很好的解决深度学习中的以下几个问题：
简单记录一下过程，希望对有类似硬件购买需求的朋友提供一些经验参考，第一篇硬件内容是关于群晖 DS 718+ 的。
相比机械磁盘固态磁盘有更好的随机读写性能，相比机械磁盘固态磁盘有更好的并发支持，相比机械磁盘固态磁盘更容易损坏
Kubernetes解决了应用的编排、生命周期、自我健康检查和恢复等问题，随着应用容器化（云原生化）的不断完善和落地，方方面面需要考虑的问题也就随之而来
今天我们将讨论由四个机构的研究人员提出的一种方法，其中一个是字节跳动人工智能实验室。他们为我们提供了一种新的方法，称为Sparse R-CNN(不要与 Sparse R-CNN 混淆，后者在 3D 计算机视觉任务上使用稀疏卷积)，该方法在目标检测中实现了接近最先进的性能，并使用完全稀疏和可学习的方法生成边界框。
从2005年三星作为第一个进入SSD市场的巨头，到现在短短15年，SSD已经成为非常普遍的存储介质了，相对于机械硬盘HDD，SSD在IOPS上提升了数百倍，带宽提升了数倍，如今NVMe硬盘又进一步将普通SATA SSD的性能提升了近十倍。不管是普通的SATA SSD，还是NVMe SSD，对于大多数人说，只是介质和性能上的变化，普通人甚至IT工程师会简单地认为，只要使用了SSD，存储系统访问数据的性能也会随之获得数百倍性能的提升，事实真的是这样吗？这个问题，其实很像是这样的，只要装上法拉利的发动机，车就一定快了吗？我想只有法拉利的工程师知道车身任何一度的变化，会增加多少风阻，影响百分之几秒的速度。
继续来开开脑洞，今天要介绍BMVC 2017的一个SSD的改进算法R-SSD。关于SSD可以看一下之前的论文笔记：目标检测算法之SSD，后面我也会整理出来一个非常详细的Pytorch版本的SSD代码的解读，确认无误后发送给感兴趣的同学。这里先看一下SSD的网络结构图吧。
NVMe在协议栈中处于应用层或者命令层，它是指挥官，军师，在三国的话，就是诸葛亮的角色。”运筹帷幄之中，决胜千里之外”。军师设计好计谋，就交由手下五虎大将去执行。NVMe的手下大将就是PCIe，它所制定的任何命令，都交由虎将PCIe去完成。虽然NVMe的命令可能可以由别的接口协议完成，但NVMe与PCIe合作形成的战斗力无疑是最强的。
近日，知名市场情报公司TrendFocus 分析师在Memblaze发布会上分享对未来五年数据中心SSD市场趋势的预测。TrendFocus表示，虽然未来很长时间内，传统机械硬盘仍然会是数据中心用户们在容量上的优先选择，但是企业级SSD在容量和出货量已经开始超过传统的高性能机械硬盘，而且随着SSD借口的转换和更高容量的出现，SSD出货量将会保持稳定；更加重要的是，在超大规模数据中心用户的推动下，NVMe/PCIe将推动性能存储的未来发展。以下是详细解读：
掉电分两种，一种是正常掉电，一种是异常掉电。不管是哪种原因导致的掉电，重新上电后，SSD都需要能从掉电中恢复过来，继续正常的工作。
本文是基于论文SSD: Single Shot MultiBox Detector，实现的keras版本。
随着固态硬盘（SSD）的崛起，人们似乎开始慢慢遗忘机械硬盘（HDD）这个陪伴了我们大半个世纪的存储"伙伴"。
这个模块默认是使用SPI通讯的，如果要使用I2C通讯，需要把R3电阻取下来，焊接到R1的位置，如上图。
首先我们来看看什么是写放大，写放大（Write amplification）是2008年，由英特尔和SiliconSystems在论文之中首次提出：它表现为在SSD上实际写入的数据远远大于用户写入数据。
SSD: Single Shot MultiBox Detector intro: ECCV 2016 Oral arxiv: http://arxiv.org/abs/1512.02325
今天的这篇经验和大家聊一聊关于固态硬盘坏了怎么恢复数据恢复的问题，希望能够帮助到有需要的朋友。
在上期，我们讲到，SSD的擦除，是以块(block)为单位进行的，每次将擦除若干个页(page)的内容。如果我们需要改写一个页(page)，有两种实现方法：
初始化Linux数据盘(fdisk)TkV南京数据恢复-西数科技: 硬盘/手机/SSD数据恢复专家. 025-83608636 18913825606
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