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大数据需要软件定义存储

IT基础设施的方方面面都在朝着更加智能的方向发展,从服务器到网络再到存储莫不如此。我们部署了服务器虚拟化,构建了各种自动化的框架以便能够弹性地适应不断变化的工作负载,如今又在开始采用SDN来重构整个网络。而软件定义存储(SDS)或许将成为下一个大趋势。 SDS可利用自动化手段让存储变得更为灵活、富有弹性,能够适应不断变化的I/O需求。 软件定义存储:大数据之所必须 移动设备、物联网化的各种企业资产的不断扩散,引发了新一轮的数据大爆炸。虽然企业可从中获得新的分析洞察,从而获得新的商机,但与此同时,大数据也对现有的基础设施,对各种资源——计算、存储和网络——是否能即时访问,都提出了更高、更大的需求。而采用传统的以硬件为中心的方式已无法获得必要的灵活性,因此,采用新的云技术已势在必行。。 对云部署来说,存储可谓一个持续性的痛点,可惜的是,它却往往被IT部门所忽视,而只关注服务器和网络的虚拟化。对容量增长、应用性能的需求,还有跟云相关的各种问题,都在向各种组织提出挑战。IT管理者必须提升其存储效率,换句话说,他们不能只对其服务器基础架构进行虚拟化,而且也得对其存储环境进行虚拟化。 根据EMEA...

武新博士:新型MPP数据库将支撑起大数据时代

大数据这个领域过去5年发展很快、热度很高,但是总的来说目前还在起步阶段。本次研讨会我会先谈谈数据,以及大数据对数据处理技术的压力,然后为大家分享一下为什么这几年数据处理技术上的创新很多。 1. 数据价值的发现与使用 在大数据的4个V中,最显著的特征应该是Value(价值)。不管数据多大,是什么结构,来源如何,能给使用者带来价值的数据是最重要的数据。 我跟数据打了20多年的交道,从来没感觉到搞数据的地位有今天这么高。整个社会对数据的认知变了,大数据最大的贡献至少是让社会各个层面开始认识到数据的重要性,包括最高领导和底层的老百姓。 目前大家基本达成共识:数据像石油、煤一样是宝贵的资产,其内在的价值非常巨大。另外一个显著的贡献无疑是互联网企业对于数据的巧妙使用和价值体现。 2. 数据处理技术的回顾 互联网的数据“大”是不争的事实,现在分析一下数据处理技术面临的挑战。目前除了互联网企业外,数据处理领域还是传统关系型数据库(RDBMS)的天下。传统RDBMS的核心设计思想基本上是30年前形成的。过去30年脱颖而出的无疑是Oracle公司。全世界数据库市场基本上被Oracle,IBM/DB2,Mi...

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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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