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站在风口上的浪潮存储,以新存储为企业数字化转型赋能

【51CTO.com原创稿件】分布式存储同比增长超200%,全闪存存储同比增长300%,中端存储同比增长140%,……这一组组闪耀的数据,是浪潮存储今年取得的战绩。 在近期的一次沟通中,浪潮存储产品线总经理李辉详细分享了浪潮存储的理念和定位。他表示,未来浪潮将加大技术研发和生态建设上的投入,不断提高产品技术能力,进一步扩大生态圈,力争实现国内存储市场第一的目标。 浪潮存储产品线总经理李辉 以新存储迎接新数据时代 5G、大数据、人工智能、物联网等技术的快速发展,再次加速了企业数字化转型的进程。如今,企业在充分利用新技术实现数字化转型的过程中,势必会产生各种各样的数据,驱动着物理世界和数字化世界的高度融合发展,也将我们带入了新数据时代。 2019年10月18日,浪潮与IDC共同发布了《2019年数据及存储发展研究报告》,在深度探讨中国数字化转型现状的基础上,分析了新数据时代下表现出的新数据特征,同时也对存储未来发展提出建议。报告显示,2019年中国数字化转型IT支出首次超过非数字化转型IT支出,占比达到51%。随着数字化转型的不断加速,行业新应用爆发式增长,从数千、数万跃升到百万量级,数据...

小米流式平台架构演进与实践

作者:夏军@小米 小米业务线众多,从信息流,电商,广告到金融等覆盖了众多领域,小米流式平台为小米集团各业务提供一体化的流式数据解决方案,主要包括数据采集,数据集成和流式计算三个模块。目前每天数据量达到 1.2 万亿条,实时同步任务 1.5 万,实时计算的数据 1 万亿条。 伴随着小米业务的发展,流式平台也经历三次大升级改造,满足了众多业务的各种需求。最新的一次迭代基于 Apache Flink,对于流式平台内部模块进行了彻底的重构,同时小米各业务也在由 Spark Streaming 逐步切换到 Flink。 背景介绍 小米流式平台的愿景是为小米所有的业务线提供流式数据的一体化、平台化解决方案。具体来讲包括以下三个方面: 流式数据存储:流式数据存储指的是消息队列,小米开发了一套自己的消息队列,其类似于 Apache kafka,但它有自己的特点,小米流式平台提供消息队列的存储功能; 流式数据接入和转储:有了消息队列来做流式数据的缓存区之后,继而需要提供流式数据接入和转储的功能; 流式数据处理:指的是平台基于 Flink、Spark Streaming 和 Storm 等计算引擎对流式数...

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