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浪潮SA5224M4上市 这个服务器“不太冷”

如何以更低成本维护温冷数据成为企业数据中心重要课题 提到企业冷数据,最先闪出的概念是一大堆无人问津的1和0,这些数据可能是三年前产生的某个世界级比赛视频,可能是三个月前的一封邮件,也或许是上个月的某个网红视频,这些数据具有一个共同的属性--被读取的可能性极低。 往往一个公司拥有PB级别的数据,那么很大程度上可以说是拥有了巨大的财富宝藏,但是这些数据需要被持续的存储和挖掘,才能让数据从资源变成资产。这一挖掘时间可能持续数月甚至数年的时间才能完成,在此期间如何以更低的成本维护这些数据,是企业数据中心必须考虑的课题,因为每天都有海量的新数据产生,第二天大部分数据就变成冷数据堆积在服务器的硬盘中。处理这些冷数据的做法,往往会使用最低成本的设备来存储,比如低性能的处理器,低带宽网卡,高密度低转速的硬盘,总之一切以低成本为考量。 但是,随着大数据挖掘技术的发展,越来越多的冷数据被参与到计算和分析中,因此许多互联网数据中心发现一味追求低性能并不能完全满足要求。但解决方案却往往矫枉过正,一些业务同学会要求使用更高性能的部件,比如处理器由低功耗的E3-1220v3升级到了高功耗的E5-2620v4。这样...

在大数据里:Hadoop可能是你的救命稻草

用于数据分析的开源Hadoop架构的巨大增长是由其结构化和非结构化数据量的增长所驱动的,并且很多权威组织也预测,未来Hadoop架构还将继续增长,并需要复杂的可访问工具来从数据中提取业务和市场信息。 对于Hadoop来说,前景很乐观——开源框架旨在促进巨大数据集的分布式处理。Hadoop对企业越来越具有吸引力,因为它既可以获取大数据的好处,同时又避免了基础架构费用。 联合市场研究部门最近的一份报告表明,Hadoop市场将实现从2013年到2020年的复合年增长率为58.2%,到2020年整个市场将达到502亿美元,而2012年为15亿美元。 大数据到底有多“大”?根据IBM的说法,每天都会产生2.5万亿字节的数据,世界上所有数据的90%都是在过去两年中创建的。意识到这个巨大的信息商店的价值就需要数据分析工具,这些数据分析工具足够复杂,价格便宜,而且对于各种规模的公司来说都很容易使用。 许多企业认为其专有数据太重要,无法在其他场合存储和处理。然而,云服务现在提供与内部系统相同的安全性和可用性。通过访问云中的数据库,企业也意识到可承受和可扩展的云架构的优势。 Morpheus数据库即服务提...

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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。

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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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