我原来有一台基于英特尔Atom 525的NAS，一直勤勤恳恳地正常服役，突然有一天毫无征兆地挂了，只能换一台新的。
存储就是根据不同的应用环境通过采取合理、 安全、有效的方式将数据保存到某些介质上并能保证有效的访问.
今年我决定给自己量身定制一台家庭网络存储服务器（也就是 NAS），预计存储容量有 32TB，并使用开源的操作系统，用来存储我的个人和商业数据。
RAID / Redundant Arrays of Independent Disks / 磁盘阵列
Memcached创建者Dormando很早就写过两篇文章[1][2]，告诫开发人员不要用memcached存储Session。他在第一篇文章中给出的理由大致是说，如果用memcached存储Session，那么当memcached集群发生故障（比如内存溢出）或者维护（比如升级、增加或减少服务器）时，用户会无法登录，或者被踢掉线。而在第二篇文章中，他则指出，memcached的回收机制可能会导致用户无缘无故地掉线。
文件是现代组织的主要资产。混合云文件服务通过结合云计算和内部部署的文件系统的优势，将在全球范围内越来越多地用于管理和共享文件。
在计算机领域，SAN（Storage Area Network）和NAS（Network Attached Storage）都是常见的存储解决方案。它们在数据存储、访问方式和应用场景上有着显著的区别。本文将详细介绍SAN和NAS的定义、特点以及它们之间的区别。
另外一台电脑用SSH登录到NAS，如果是Windows电脑，我推荐用MobaXterm，使用比较方便，特别是上传下载。另外也可以同时用浏览器登录PVE的WEB界面：https://192.168.19.230:8006/，此时你会发现硬盘的容量和原先的一模一样，没有任何变化。因为是扇区复制，所以必然是一样一样的。那多出来的空间如何利用起来呢？幸运的是PVE系统数据分区采用了LVM格式，可以方便地实时扩大各个逻辑分区的容量。 现在假定扩容前是1T的NVME硬盘（931G），你一般会看到如下各个分区的数据：
Hive Hbase 存储介质： https://www.zhihu.com/question/46392643?sort=created 请问，在家里攒一套 100TB-200TB 的存储有什么架构
最近用一千五左右的成本，入手了一台便宜的准系统，计划使用它来作为家里第一台全闪存的高速 NAS，来改善在玩模型过程中让人头疼的模型文件传输的效率问题。
内网穿透是指通过一种技术让外部网络可以访问到内网的NAS设备，这样即使在不同网络环境下，也能够远程访问和管理NAS设备。以下是一些常见的内网穿透方案：
“大数网”还处于创业的早期，人员不算多，但也麻雀虽小、五脏俱全。虽然目前仍是一家名副其实的小企业，但大数据网这两年着实感受到了数据所带来的挑战。今天，之所以结合大数网自身情况来谈谈小企业的数据观，是因为，全中国有千千万万类似的小企业：各种Soho、工作室、小企业……在这个数据爆炸性增长的大数据时代，数据不仅仅是大企业的命脉，通常也决定着一家小企业的生死。
本篇文章来聊聊搭载了 Marvell ARMADA A3720 CPU 的小巧设备“猫盘”，在下载场景的实际表现。
群晖 (Synology) 是一个NAS存储软硬件综合厂商，其拥有多个场景下的解决方案，可以满足个人以及企业需求，但 Synology NAS功能远远不止是个NAS, 它拥有众多的插件套件扩展, 比如后面我们使用的Synology Drive以及Docker套件，无疑是丰富了家用存储环境扩展了额外强大的功能，除此之外还支持自行开发第三方的套件，无疑满足了定制化的需求，只能说强大超过你的想象。
SATA（Serial ATA）和 SAS（Serial Attached SCSI）接口都是主板与 HDD 以及 SSD 之间的桥梁，负责加载操作系统、运行程序以及执行计算机各种任务。我们在自己组装电脑或配置高级的服务器时，选择硬盘规格时都会看见硬盘可选的SATA接口或者SAS接口，它们有什么区别呢？此次博文作为科普文，在这里介绍下。
我使用的设备是 NUC9i5QNX，这台设备的硬件基础规格，可以在 Intel ARK 网站中找到。在上一篇文章《廉价的全闪存雷电 NAS 折腾笔记：组网方案的选择》中，我介绍了这台设备的优势，感兴趣可以自行翻阅。
最近，社交牛X症火遍全网，这些人将"只要我不尴尬，尴尬的就是别人"发挥到极致，深受网友们追捧。
今天给大家分享下我的NAS搭建方案，去年双十一的时候入手了一套NAS设备，用了几个月时间，好用是好用，但确实还没发挥出其价值，目前它最大的功能就是给我的mac做time-machine备份，要是没这个备份的话，它就是家里另外一台积灰的电子设备了，希望只后能把它的价值逐渐发挥出来。
我使用的设备是 NUC9i5QNX，这台设备的硬件基础规格，可以在 Intel ARK 网站中找到[2]。在上一篇文章《廉价的全闪存雷电 NAS 折腾笔记：组网方案的选择[3]》中，我介绍了这台设备的优势，感兴趣可以自行翻阅。
NAS存储从诞生以来就备受大家的喜欢, 得益于多系统互访、即插即用、小开销、多协议等优点，很多企业都会采用他来存储和共享资源,也有很多个人玩家自建NAS服务,玩起来也是很HIGH。
几乎每一个行业都在讨论大模型，每一个行业巨头都在训练大模型，人工智能已然进入了大模型主导的时代。
随着云服务的普及，部分家庭用户已经开始配置NAS作为私有云。但由于 NAS 设备价格往往较高，入门级用户往往会采取 DIY 的形式自行组装。相比之下，虽然自行组装 NAS 硬件成本较低，但维护成本却比较高。用户除了需要了解一定的硬件知识外，软件也需要自行维护。而 NAS 设备不仅运行稳定，并且提供不定期软件升级，但功能性较为单一。
因为系统数据量持续性增大，腾讯云的MySQL已经达到瓶颈，无法进行升级操作，如果自己搭建一个分库分表系统，速度和可靠性上面都会很差，综合各方面考虑，最后决定采用阿里云的PolarDB-X分布式数据库。
电脑连接同一局域网，在网络里即可看到NAS设备，点击进入，输入NAS用户名和密码即可看到所有共享文件夹了。
我平时爱看一些高清电影，4k、HDR之类的，还有很多国内视频软件没有的电影。我媳妇也喜欢看剧，平时做饭的时候，都会用平板播放电视剧。所以我家对影音这块是有需求的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 当我们的电脑硬盘或者手机内存被占满之后，可能很多人第一时间想到的就是用网盘或者U盘来进行扩充，但现如今相对于网盘和U盘更多的人愿意选择和使用外接式硬盘来进行资料备份和存储。是的，虽然外接式硬盘比网盘和U盘更安全，其实那只是你不知道有一种叫NAS存储服务器的情况才会想到外接式硬盘，NAS存储服务器在今年来不断被人们所接受！网盘充当着公有云的角色，NAS存储服务器充当着私有云的角色！
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
本质是一样的，底层都是块存储，只是在对外接口上表现不一致，分别应用于不同的业务场景。 通常来讲，磁盘阵列都是基于Block块的存储，而所有的NAS产品都是文件级存储。 一. 块存储：DAS,SAN 块存储主要是将裸磁盘空间整个映射给主机使用的，就是说例如磁盘阵列里面有5块硬盘（为方便说明，假设每个硬盘1G），然后可以通过划逻辑盘、做Raid、或者LVM（逻辑卷）等种种方式逻辑划分出N个逻辑的硬盘。
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
深度学习模型在很多任务上都取得了不错的效果，但调参却是一项非常痛苦的事情，大量的超参数和网络结构参数会产生爆炸性的组合。因此最近几年神经网络的架构搜索和超参数优化成为一个研究热点。此外，对于架构设计新方法、新机制的探索，也是当下深度学习研究与落地的重点课题之一。
最近的调查研究表明，多达50%的企业表示希望将业务从云计算迁移回数据中心，虽然这种回旋效应有很多原因，但缺乏数据一致性是最主要的原因之一。 最近的调查研究表明，多达50%的企业表示希望将业务从云计算迁
Uber AI实验室已经开发了一种称为生成教学网络（GTN）的算法，该算法可为神经网络生成综合训练数据，与使用真实数据相比，该方法可使网络的训练速度更快。利用这些综合数据，Uber加快了9倍的神经体系结构搜索（NAS）深度学习优化过程。
网络存储技术是指使用网络连接的方式，将数据存储在网络连接的设备上，使得数据可以从网络上的任何连接点进行存取和管理。这种技术允许多个用户和应用程序通过网络共享存储资源，从而提高数据访问效率和灵活性。
这篇文章是我一直想写的一篇，因为“计算和存储分离”最近几年在大家的视野中出现得越来越多，但其实很多对于其到底代表着什么也是模糊不清，这里我查阅了很多的资料再结合平时自己的理解，聊聊到底什么是“计算和存储分离”
在日常的工作生活中，我们有大量的资料、文件需要存储在电脑或者其他终端设备中，但是这种方式需要电脑配备高容量的硬盘，而且需要随时随地的带着，这样是不是很麻烦？
Zen-NAS: A Zero-Shot NAS for High-Performance Deep Image Recognition
你还在为手机的存储空间而捉急吗？你还在为云盘非会员的下载速度而难过吗？甚至你还在为没有视频会员，到处借会员而焦虑吗？
“大数据”是用于收集大型和复杂数据集的术语，这使得很难使用关系数据库管理工具或传统数据处理应用程序进行处理。很难捕获，整理，存储，搜索，共享，传输，分析和可视化大数据。大数据已成为公司的机遇。现在，他们可以成功地从数据中获取价值，并通过增强的业务决策能力在竞争者中拥有明显的优势。
最近换了WiFi6路由器荣耀路由3就想把笔记本无线网卡也升级一下体验一下WiFi6的速度。
中间踩了不少坑，趟雷的过程很有共性，供大家参考，本文重点说zerotier实现内网穿透。
存储虚拟化(Storage Virtualization)最通俗的理解就是对存储硬件资源进行抽象化表现。典型的虚拟化包括如下一些情况：屏蔽系统的复杂性，增加或集成新的功能，仿真、整合或分解现有的服务功能等。虚拟化是作用在一个或者多个实体上的，而这些实体则是用来提供存储资源或/及服务的。
说起远程桌面、异地组网、内网穿透等等服务，大家脑海中第一反应是哪款产品，确实，现在市面上同类产品不少，但同时支持组网跟穿透的产品几乎没有。节点小宝作为一款创新型的远程管理工具，凭借其使用简单，高速传输和安全等特点，帮我们解决无公网IP下的远程运维和服务访问。
https://blog.csdn.net/enweitech/article/details/51445087
大家不要急，网络这一块是非常重要的内容，所以我们的学习还要继续。在上一篇文章中简单地学习到了 IP 的一些基础知识。其实在网络中最底层也是最核心的东西我们就已经学完了。后面将要学习的内容都是比较偏应用一些了。今天，我们先来学习一下存储和网络接入技术这两个部分的内容。
就职于 Facebook AI 的严志程博士和他的同事最近在 CVPR 2021 发表了关于加速概率性神经架构搜索的最新工作。该工作提出了一种新的自适应架构分布熵的架构采样方法来显著加速搜索。同时，为了进一步加速在多变量空间中的搜索，他们通过在搜索初期使用分解的概率分布来极大减少架构搜索参数。结合上述两种技巧，严志程团队提出的搜索方法 FP-NAS 比 PARSEC [1] 快 2.1 倍，比 FBNetV2 [2] 快 1.9-3.5 倍，比 EfficientNet [3] 快 132 倍以上。FP-NAS 可以被用于直接搜索更大的模型。搜索得到 FP-NAS-L2 模型复杂度达到 1.0G FLOPS，在只采用简单知识蒸馏的情况下，FP-NAS-L2 能够比采用更复杂的就地蒸馏的 BigNAS-XL [4]模型，提高 0.7% 分类精度。
机器之心发布 作者：严志程 来自 Facebook AI 的严志程团队发表一种新的神经架构的快速搜索算法。该算法采用自适应架构概率分布熵的架构采样，能够减少采样样本达 60%，加速搜索快 1.8 倍。此外，该算法还包括一种新的基于分解概率分布的由粗到细的搜索策略，进一步加速搜索快达 1.2 倍。该算法搜索性能优于 BigNAS、EfficientNet 和 FBNetV2 等算法。 就职于 Facebook AI 的严志程博士和他的同事最近在 CVPR 2021 发表了关于加速概率性神经架构搜索的最新工作。
推上看到有dalao分享蜗牛星际的车，作为伪“资深垃圾佬”自然不能错过，于是去咸鱼上收了一台。
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