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复制数据的存储管理也有缺点 你知道吗

复制数据的存储管理是一项吸引人的技术,它能通过消除重复数据来降低企业的存储成本。尽管有很多好处,但它也有缺点。 复制数据管理的工作原理是将多个数据副本合并为一个主副本,并可根据需要进行虚拟化或按需使用。因此,该单一的数据副本可能会被多个部门同时使用。 例如,过去开发和测试环境分别拥有一套数据库专用副本,用于各自的测试目的,现在所有团队成员共享一套生产数据库的虚拟化副本。这种方法消除了对多个数据库副本的需要,但也意味着对主数据库副本的I/O需求将会更高,因为更多的人在使用它。 要避免复制数据管理相关的性能瓶颈,关键是使用能够应对性能需求提高的存储硬件。通常的对策诸如使用负载均衡来平衡存储流量,使用高带宽的存储连接并把数据分布在大量磁盘上。当然使用全闪存阵列或分层的存储架构也是有用的。 考虑复制数据存储是如何处理数据的,这一点也很重要。某些复制数据管理产品允许管理员将数据分布到多个卷上。 因此,对于需要大量IOPS的数据库副本,管理员可能为它创建专用卷。 与之相反,有些复制数据管理产品则会把所有主数据副本放置到单个存储库中,这样的实现通常仅适用于小型企业。 复制数据存储管理的另一个潜在缺点...

曙光联合创腾推出材料科学大数据方案

2016年9月24日—26日,第八届国际分子模拟与信息技术应用学术会议在大连召开,本次大会在分子模拟与信息技术应用于大数据示范的科研创新以及如何建立基于模型的新型研发模式等方面进行深入的探讨和广泛的交流。众所周知材料和能源、环境、健康、信息等方面息息相关,在众多研究材料的方法之中,计算是一种重要的手段,通过计算模拟和预测实验现象,可以认识材料性质、开拓新用途、进行改造发明。然而随着材料科学的不断发展以及数据密集型科学研究范式的到来,对于计算能力的要求不断提高,急需可靠的硬件设备与应用软件的完美结合,来为材料科学研究提供条件。 曙光凭借在高性能计算领域20余年的丰富经验,多年来为包括材料科学在内的众多行业和领域提供了计算服务支撑,具有国内最强的高性能计算机研发和应用优化支持能力,近年来提出的科学大数据概念更是将曙光高性能计算与科学应用领域不断融合。此次曙光联合创腾科技有限公司发布针对Materials Studio软件优化的高性能计算整体解决方案。 高效材料科学大数据软硬件解决方案,助力用户价值提升 曙光M-Pro架构刀片服务器 对于计算量较大,需要更多核心的计算需求,当前高性能计算领域...

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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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