Infortrend存储 高性价比统一存储GS1016在公共服务领域的应用

Infortrend的GS1016存储产品通过其出色的IOPS性能和混合SSD+HDD配置,显著提高了东部某省会城市公安部门的户籍系统效率,缩短了业务处理时间,支持更多前端操作,实现了高性价比和数据高可用性。

随着我国城镇化建设的脚步越来越快,二三线城市公共服务部门的日常数据处理所面临的业务压力日益增大,但是受预算有限等因素的影响,现有的存储设备无论从性能还是容量上,往往跟不上业务扩展的速度,严重影响公共服务部门的办事效率,这个时候Infortrend存储产品的价值就凸显出来。日前东部地区一座省会级城市的公安部门为了升级户籍管理系统,就引进了Infortrend统一云存储EonStor GS产品线中的GS 1016,更换老旧的后端存储设备。GS 1016上线后,凭借出色IOPS性能,用户的户籍系统不仅单个前端处理业务的时间大大缩短,同时支持的前端数量也大幅度提高。整个户籍系统的效率全面提升,完全符合用户的预期。但这还不是Infortrend带给用户的全部。作为GS中的入门级存储,通过“HDD+SSD”混合配置模式,GS1016只需用户投入购买入门级存储的预算,就能达到企业级存储的性能,超高的性价比甚至超过了用户的预期。

用户的户籍系统是基于Microsoft SQL Server开发的,所以存储系统的IOPS和延迟时间是用户在选择存储时特别看重两大的要素。Infortrend GS 1016最高读写IOPS可达45K,远远高出用户之前所应用的存储系统。作为一台入门级存储,能取得这样的傲人成绩,得益于Infortrend深厚的技术积累和研发能力。即使像GS 1016的中低端产品,依然采用了Infortrend独特的RAID技术,底层的存储架构轻巧快捷,这是GS1016的IOPS表现出色的基础。不仅如此,GS 1016的控制器采用对称双活技术,两个控制器同时承担业务的运行,让IOPS的表现翻倍,将GS1016的高性价比推向极致。足见Infortrend这家老牌存储厂商的雄厚实力。

IOPS的表现只是我们的存储性能上“刚”的一面,GS 1016的软实力同样也不容小觑。作为公安部门的户籍管理系统,必须确保数据的高可用性,不能出现丢失和损坏的情况发生。Infortrend的软硬件设计,为数据设置多重保护,确保数据万无一失。软件方面,快照、卷镜像、卷拷贝,在存储内部对数据时时保护,另外通过S.M.A.R.T技术,迅速发现存在隐患的扇区,及时将数据迁移,防止硬盘自动重建造成数据丢失。硬件方面,控制器、电源等核心部件均采用冗余化,在一个损坏时另一个能迅速顶上去,保证业务的正常运行。另外还有缓存备份模块(CBM),超级电容+闪存模块的组合能够在突然断电的情况下,数据能够从内存当中写入到硬盘里面,有效的解决了因意外造成数据丢失的难题。

用户选择Infortrend的另一个重要原因,是Infortrend能够从用户实际出发,在充分考虑用户在成本上的承受能力后,将GS1016打造成“SSD+HDD”的混合式存储系统。16G的SSD缓存,用于户籍系统的OTLP类型业务,低延迟和快速响应时间,明显提高公安部门常用户籍数据读取和写入的效率。而HDD则用于户籍信息的保存和备份。这样合理规划存储资源,让用户的每一分钱都花到该花的地方。Infortrend急用户之所急,细致的为用户着想的同时,也得到用户的肯定。用户表示,GS1016部署完成后运转情况良好,缩短了业务办理的时间,扩大了业务拓展的规模,为更多的老百姓带来了方便和实惠,降低了公共服务的成本,称得上是一项利国利民的政绩。

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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