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华为OceanStor存储高速增长领跑全球,18年上升期如何打造?

【51CTO.com原创稿件】第一个问题:数字经济与传统经济的最大区别是什么?本质的区别在于数据成为关键生产要素。第二个问题:数字经济目前最大的发展瓶颈是什么?是仍有海量的数据没有被存储和应用。第三个问题:如何突破这个瓶颈?答案是听听中国存储市场排名第一、全球存储增长速度最快的华为怎么说。 日前,华为云与计算BG副总裁,数据存储与机器视觉产品线总裁周跃峰接受了51CTO记者的采访,他分享了华为对于2020年存储在数字经济中价值的一些新思考,并且回顾了华为OceanStor存储成长为全球领跑者的整个历程。在采访中,他的很多观点都非常有借鉴价值,对于数字经济的未来繁荣有极大的帮助。 为数字经济而生,华为存储18年强劲增长 51CTO记者请周跃峰先回答文章开篇的第三个问题,海量的数据没有被存储和应用这个瓶颈该如何解决?他告诉记者,表面上看数据只要被简单的存储就可以解决这个问题,但实际上更深层次的问题有很多:首先,海量数据存储的成本能否降到大多数企业可以接受的程度,价格高昂势必影响数据的存储量;其次,数据是被存储了,但如何让它发挥价值?数据用得好,其实并没有那么高深,周跃峰以疫情期间最受关注的...

Java后端开发工程师是否该转大数据开发?

撰写我对java后端开发工程师选择方向的想法,写给在java后端选择转方向的人 背景 看到一些java开发工程师,对java后端薪酬太悲观了。认为换去大数据领域就会高工资。觉得java后端没有前途。我从事java后端开发,对大数据领域工作有些了解,但不深入。本文描述一下我对java后端和是否转大数据开发的个人见解。 目的 分析大数据领域分类 分析大数据工作工资高的原因 分析造成觉得java后端开发不够前景的原因 java后端转大数据工作做什么 转去大数据领域的各类方向与java后端比较衡量 点赞再看,关注公众号:【地藏思维】给大家分享互联网场景设计与架构设计方案 掘金:地藏Kelvin https://juejin.im/user/5d67da8d6fb9a06aff5e85f7 一、大数据领域工作我认为分4类 类别 业务开发 架构组 1数据处理 ETL、爬虫 未知 2数据统计 实时流式计算、离线流式计算、Elastic-search分词统计 架构研究spark hadoop源码开发数坊系统、shuffle优化。 3数据分析 基于mahout、sparkStream 做机器学习、自然语...

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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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