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网络上演变革实战 宽带讲究精耕细作

骨干核心网络新一轮升级在即 全光网和移动互联网的发展,大数据和云计算的崛起,物联网和智慧城市的建设,带来网络信息总量的大幅增长。思科公司在2015年发布预测报告:从2014年到2019年,年度IP流量将增长两倍。推动流量增长的因素包括全球互联网用户、个人设备和机器对机器联接的增加,更快的宽带速率以及高级视频服务的发展等。总体而言,这些将创造23%的全球IP流量复合年增长率。到2019年,全球IP流量将达到每月168EB,相比2014年的每月59.9EB增长显著。网络流量的增长,对骨干传送网和网络核心节点提出了很高要求。 从传送网的角度看,过去10余年在容量增长方面已经取得非常大的进步,从单通路10G、40G到现在的100G,通路数也从8路、16路、32路增加到目前现网使用的80路,同时具有160路的能力,持续强劲的业务需求将进一步推动和促进光通信的发展,为了满足业务网络的大带宽需求,光通信在高速和全光灵活演进方面近年也都取得了较大进展。100G技术已经在干线网规模商用。城域范围内,LTE回传和数据中心互联等业务逐步加大了带宽方面的需求,预计城域核心层在未来2~3年将逐步引入100G技术...

管理大数据存储的十大技巧

在1990年,每一台应用服务器都倾向拥有直连式系统(DAS)。SAN的构建则是为了更大的规模和更高的效率提供共享的池存储。Hadoop已经逆转了这一趋势回归DAS。每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储,这有助于Hadoop管理数据本地化,但也放弃了共享存储的规模和效率。如果你拥有多个实例或Hadoop发行版,那么你就将得到多个横向扩展的存储集群。 而我们所遇到的最大挑战是平衡数据本地化与规模效率,这是一个鱼与熊掌兼得的话题。 数据本地化是为了确保大数据集存储在计算节点附近便于分析。对于Hadoop,这意味着管理数据节点,向MapReduce提供存储以便充分执行分析。它实用有效但也出现了大数据存储集群的独立操作问题。以下十项是Hadoop环境中管理大数据存储技巧。 1.分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点,同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。 虽然,通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop 数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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