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IBM公司的Spectrum Scale贯通云存储各层级

Spectrum Scale能够管理文件搜索及其它元数据操作,因此其整体设置对最终用户而言完全透明。将云或者对象存储添加至Spectrum Scale集群中的流程非常简便直观,系统管理员不需要使用任何手动编写的复制脚本、复杂的归档与恢复配置或者需要独立维护的网关系统。 Spectrum Scale 4.2版本新增: 经过改进的配置机制与通过新GUI实现之管理员生产效率提升 通过服务质量(简称QoS)优先级与监控实现之资源配额管理 利用IBM Spectrum Control集成机制实现之存储组合可视性 面向统一化文件与对象存储的集成数据分析功能 基于策略之迁移机制,面向适用存储池并实现主动归档 利用压缩功能实现存储空间节约 异步灾难恢复功能实现远程复制能力 经过改进的设计原生实现更快、更简便且更可靠之工作流 Hadoop支持、多协议NAS以及经过验证的企业级功能 高可用水平读取与写入缓存机制,实现应用程序加速 Spectrum Scale用户应该会对此次新增的功能及特性感到满意,我们也认为蓝色巨人此次确实做出了具备实效的调整努力。 目前其云分层开放beta测试正在进行,大家亦可以点击此...

信息技术不断进步 监控系统云计算升级

信息技术不断进步,闪存、磁盘、数据中心、DNA等各种新的存储技术不断出现。可即便如此,仍难以满足日渐庞大的数据体量的存储需求,加之IoT(物联网)行业的发展,致使数据的体量更为惊人。不可否认,这些数据中许多都蕴含着价值,但也不能忽视数据的惊人体量。难道到2020年,我们要将44ZB的数据全部记录并存储下来吗?因此,我们需要用云计算技术对数据进行智能分析。今天就来探讨2017年监控系统云计算核心技术。 信息技术不断进步 监控系统云计算升级 一、大规模混合计算技术 监控系统产生的大量视频图像数据如果只靠人工来进行处理,效率会非常低,借助于视频智能化处理算法,已经可以从视频图像数据中获取一些简单的特征进行比对,或者进行模式匹配产生报警事件,提高了处理的效率。这种方式能够处理的数据量,数据组合的程度,数据的类型等等都还处于较低的水平,无法应对海量数据和日益增长的需求。大规模计算技术的目的就是为了提供一种统一的数据处理平台,上面可以集成各种智能化算法和计算模型,综合处理海量监控数据,以更快的速度得到更有价值的数据。 二、统一资源管理技术 监控系统产生的主要数据就是视频和图像数据,原始数据经过处理...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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