软件定义存储与公(私)有云的结合案例-Twinstrata公司的CloudArray

        神奇的Twinstrata公司,竟然敢把企业数据放到公有云上面。 所以,菜鸟特想知道它是怎么做到的。

        今天,EMC正式宣布收购云集成存储公司Twinstrata(http://www.dostor.com/article/2014-07-08/6220822.shtml)。 关于这家公司,前两年国内也有过新闻,文后的参考2就是相关链接。 现在,我们就来认识一下这家公司的起家产品:CloudArray。 

        产品的名字算是简单明了: 云和存储盒子(Array指的就是存储盒子)。 那它是个硬件还是软件呢?官网说它是基于软件的解决方案,那么我们就暂且把它看做是一个软件吧。 那这个软件做了什么事情呢?官网当然有准确和专业的解释 -- ( http://www.twinstrata.com/cloudarray-product-tour/  也可参见下面的摘录)有耐心的同学可以去看看官网的解释;想拿来主义的同学,可以看看菜鸟的解释。菜鸟是这样理解这个产品的:

        首先,where, 这个东东是装在自己本地的数据中心的;

        其次,for what, 当然是为了数据中心的应用提供数据存储服务;

        最后, how, 此处打个比方。 这个软件就是把本地的存储设备看做是内存条; 把公(私)有云上的存储看做是磁盘。  这个粗糙的比方说明了该软件的核心理念: 利用云端的强大力量,提供存储的容量和可伸缩性,它可以把不常用或者归档的数据放在云端; 利用本地存储设备, 保证存储的访问速度,把应用常用的数据,从云端拽到本地。

        能够将云和企业存储设备结合在一起,那就是让存储设备插上了云的翅膀。EMC已经给VMAX插上了这个翅膀。EMC怎么进一步运用这个产品,我们不清楚。我们清楚的是这个软件肯定解决了一些很有价值的问题, 譬如说,客户对于把自己的数据放到公有云上会有顾虑,那么CloudArray是如何打消顾客的这个顾虑的; CloudArray又如何去管理后面的这些公有云的, 等等。



摘录:http://www.twinstrata.com/cloudarray-product-tour:

CloudArray’s approach to storage management enables you to scale your storage area networks (SAN) and network-attached storage (NAS) with on-demand cloud storage, providing a permanent solution to your data growth, offsite backup and disaster recovery challenges. CloudArray’s software-defined storage modernizes your existing storage strategy by giving you access to an unlimited pool of cloud-based storage without sacrificing your existing investments.

With CloudArray, you can:

  • Keep existing local disk for high-value applications
  • Stop worrying about handling backup tapes or finding budget to meet storage demands
  • Automatically replicate your primary, backup and archive data to the cloud

The result is a permanent storage solution that is straightforward, affordable and maintenance-free.

参考:

1. http://www.dostor.com/article/2014-07-08/6220822.shtml

2. http://it.sohu.com/20111015/n322256292.shtml


相关网站:

1. http://www.twinstrata.com/


内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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