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数据管理和存储的分离对企业有什么影响?

数据管理和存储的分离对企业有什么影响? 从存储中分离数据管理有明显的优势。人们需要了解这种新方法如何使这些操作更简单、运行成本更低。 在这个数字化转型的时代,各种各样的组织正在成为以数据为中心的信息管理者。人工智能、物联网、5G和边缘计算等技术正在以前所未有的速度创造数据。这些数据正被用于提供更多的见解、服务、定制服务、产品和创新。而更为严格的个人身份信息隐私法规和对不遵守法规的严厉经济处罚正使情况变得更加复杂。 对于那些希望从比存储和使用成本更高的数据中获得价值的组织来说,有效的数据管理和存储正变得比以往任何时候都更加重要。将数据管理从存储系统中分离出来并独立运行是一种更好的数据管理方法。 当今的数据管理系统 根据供应商的不同,数据管理有多种含义。它被定义为接收、存储、组织和维护组织创建的数据。但这个定义已经过时了。对于传统的存储系统来说,它足够作为数据管理;然而,即使这样也不适合现代的存储系统。 如今的数据管理意味着更多内容,其中包括: •对数据进行分类; •聚合、收集和解析数据的元数据; •保护数据和元数据不受自然和人为中断的影响; •在内部部署和地理上移动数据,以进行共享、归档...

利用Grafana和Arthas自动抓取异常Java进程的线程堆栈

前言 近期发现业务高峰期时刻会出现CPU繁忙导致的timeout异常,通过监控来看是因为Node上面的一些Pod突发抢占了大量CPU导致的。 问: 没有限制CPU吗?是不是限制的CPU使用值就可以解决了呢? 解: 其实不能根本解决这个问题,因为使用的容器引擎是Docker,而Docker是使用了cgroups技术,这就引入了一个老大难的问题,cgroup的隔离性。当问题发生时并没有办法把异常CPU进程直接摁住,而会有短暂的高峰,现象为:限制了CPU为2核,突发时CPU可能是4、5、6等,然后容器会被kill掉,K8S会尝试重建容器。 那么该如何解决? 使用隔离性更好的容器引擎,如 kata(VM级别)。 优化程序 方案1 我们可以知道方案1解决的比较彻底,而且只需要全局处理一次即可,但技术比较新颖,不知道会不会带来其它问题,我们之后准备拿出部分Node尝试kata container。 方案2 对应用开发者要求比较高,需要对应的开发者针对性介入,短期收益很高,我们先部署了这种。 如何实施? 我们知道程序在运行中,除非特别严重的BUG,CPU高峰一般非常短暂,这时候靠人肉抓包基本上是来不...

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