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混合云时代,备份数据的价值如何挖掘?

今天的企业整个数据管理是一个什么样子?大家可以想象一下,从数据类型看,有交易数据、文档、图片、文本、邮件、音频、移动数据以及视频等。从基础架构看,从物理机到Windows、VMware虚拟化的出现,再到云存储、云服务最后到融合了私有云公有云的混合云架构。从数据量上看,数据增量从GB到TB到PB再到EB的级别。 而以此延伸的数据管理的复杂度不是仅仅是(数据类型+基础架构+数据量)。应该是(数据类型x基础架构x数据量)的复杂度,或者是更复杂(数据类型x基础架构x数据量)的平方。 复杂是一个问题,数据事故之后造成的损失也是呈现几何增长。包括今年以来的几起数据安全事故,2017年1月14日,炉石传说数据损坏,在有基于磁盘阵列复制的容灾方案情况下仍无法实现数据在线恢复。暴雪对事故期间所有购买的玩家进行赔偿,损失估计上亿。2017年1月31日,GitLab 管理员使用”rm –f” 命令误删300GB数据,等发现时只剩4.5GB数 据。最终导致网站丢失了6个小时的数据。2017年2月28日,亚马逊S3存储服务中断快4个小时,导致大量用户网络应用不可用。同样是 一条命令搞错,误删除大量S3的控制系统...

开发者必备:基于Linux生态的十大AI开源框架盘点

前不久,雷锋网曾盘点了一系列机器学习相关的开源平台,包括谷歌的TensorFlow、微软的CNTK以及百度的PaddlePaddle等等(详情见文末“相关阅读”)。这些平台各具特点,其中某些已经在业内得到了广泛认可和应用。 与此前不同,本文将从开发者的角度出发,特别是针对开发者中为数众多的Linux系统和Mac系统用户,奉上一篇针对泛Linux生态的顶级人工智能开源工具盘点(当然,有些工具也并非只兼容Linux)。 1. Deeplearning4j:为Java用户量身定制 Deeplearning4j(Deep Learning For Java)是Java和Scala环境下的一个开源分布式的深度学习项目,由总部位于美国旧金山的商业智能和企业软件公司Skymind牵头开发,并得到了腾讯的投资。正如它的命名,Deeplearning

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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