集群存储有望赢得企业青睐

从去年开始,集群存储开始日渐被企业重视。配置一套集群存储系统的基本原理和配置集群服务器相类似:首先是存储的容量和性能,另外可用性和可扩展性也要认真考虑

 

    不可否认,企业的应用在发展。这些应用包括了科学探索、医学资料以及发展最活跃的电影和音乐的存储等。而传统的文件存储局限性对应用的制约越来越大,这就促进了集群存储的发展。

 

 

    今天,人们不可能在集群文件系统中发现诸如会计账目这样的文件,因为用如此大容量和高性能的系统做会计账目,未免有点大材小用了。对于会计系统这样的应用,一个传统的NAS系统就足以应付了。

 

 

     NAS解决方案无疑正变得越来越快,但容量的局限也变得越来越明显。特别是, 新的分布式文件系统进一步拉大了NAS和集群存储在性能上的差异,而分布式文件系统正是集群存储的重要特点之一。

 

 

     Isilon公司在去年10公布了最新版本的集群存储方案——OneFS 4.5,它带来了每卷高达最大1PB的容量,同时要求传输速率达到10GBps。目前,IsilonOneFS正作为一种重要的分布式文件系统解决方案运行在大量的节点机上,这些节点机通过iSCSI连接到主机上,而它们相互之间通过iSCSI或者InfiniBand技术实现互连。

 

 

    当然,“分布式”就意味着OneFS系统将统一调配同一集群中的节点以自动分配文件的空间, 以保证对外是单一的系统名称和管理界面。通过简单的语言,用户可以通过任何节点对系统进行管理。而要增加性能和容量,用户所做的就是继续增加节点机和网络就可以了。

 

 

    此外,Isilon公司的系统还提供远程同步和多重冗余。例如,OneFS能够承受最多4个节点的同时故障,并在最短的时间内将故障的驱动复原。OneFS另外的功能还包括新版本不需要重新编译,而且经过测试单卷的容量甚至能超过1PB

 

 

    快照功能是OneFS性能出众的另一个方面。它允许用户在每套系统中使用快照功能时不受数量的限制。这主要是因为集群的缘故,但是用户在每个目录上只能做1024个快照。即便每个文件夹保存1024个快照,再加上系统可靠性的要求,它也能将可能的数据丢失几率降到最小。而且,快照所占用的空间由整个系统来调配,管理起来也很简单。

 

 

    特别需要指出的是,Isilon将快照功能做了一个巧妙的改进,就是和微软的共享文件夹中的共享拷贝结合起来了,这意味着一旦文件被误删或破坏的话可以远程修复。微软的CIFSCommon Internet File System,通用互联网文件系统)使用者都可以自我修复那1024个拷贝中的任意一个文件。

 

 

    有趣的是,Isilon公司最近的消息并没有提及任何存储硬件的进展和变化。也许用户已经选择其它存储硬件厂商的产品作为节点了。毕竟,用户在改善他们的文件备份系统时也是要精打细算的。

 

 

    或许,OneFS未来的版本会在智能调配或者快照技术等方向上进展更多,但是Isilon公司拒绝透露下一步的计划。假如Isilon继续按照现在的路子走下去,那集群存储系统会在企业中越来越普遍。

 
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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