回答:会的,5G时代正在到来,我们个人的数字资产在爆炸式增长,现有的存储方式变得非常局限,要么存储空间太小得不到满足,要么实现不了数据的共享,要么安全性得不到保障。私有云势必会成为未来存储的大趋势,乐视网前高管袁斌认准了这一点,创立了极空间家庭私有云品牌,并将它定义为家庭数字资产大管家,未来市场还是很大的,毕竟需求越来越多。
回答:作为一名IT行业的从业者,我来回答一下这个问题。从当前云计算的发展趋势来看,公有云依然是发展的主流,也是更多行业企业比较普遍的选择,原因有三点,其一是公有云本身能够构建一个庞大的资源整合体系,能够促进行业企业的交流和发展;其二是公有云的扩展空间大且使用成本低,随着公有云逐渐向全栈与和智能云方向发展,未来公有云的优势将更加明显;其三是公有云的技术迭代速度快,同时稳定性及安全性也更有保障,所以目前有不...
回答:Redis本身是支持数据持久化的,很多有些程序员都会觉得Redis应该可以替代MySQL,但是我们在使用一项技术的时候,不是看它能不能,而是要看它适合不适合;而在大部分场景下,Redis是无法替代MySQL的。MySQL是关系型数据库,数据储存在磁盘上,数据的格式是我们熟知的二维表格的样式。关系型数据库具有很多强大的功能;大部分都支持SQL语句查询,对事务也有很好的支持。Redis被称作非关系型数...
回答:目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟,不再是以概念贯穿的模式,大数据越来越多的被使用,伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代,以数据为核心,用数据进行决策,基于数据驱动企业的创新与发展,相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间,对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源:对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀,在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换,...
回答:简单来说就是一个是在云中建立一个数据库,使用云数据库中的服务,而对象存储则是用来存储你的数据包括,包括图片/视频/文字/代码等。以小鸟云为例,可以从下面两个方面来讲:从对应的层面来讲1. 对象存储:是在资源层,即云的iaas层,提供的是存储资源能力。2. 云数据库:是在平台层,即云的paas层,提供的是中间件服务能力。本地的数据库迁移到云端对应云数据库,而本地的硬盘迁移到云端只能对应云存储。从提供...
...分布式存储的运维及团队管理工作。对互联网网站架构、数据中心、云计算及自动化运维等领域有深入研究和理解。 12月16日,首期沙龙海量运维实践大曝光在腾讯大厦圆满举行。沙龙出品人腾讯运维技术总监、复旦大学客...
阿里妹导读:数据库从IOE(IBM小机、Oracle商业DB、EMC存储)一路走来,大家都知道数据库是资源重依赖的软件,对服务器的三大件CPU、内存、磁盘几乎都有要求。数据库作为广泛使用的数据存储系统,其SQL请求背后涉及的物...
阿里妹导读:数据库从IOE(IBM小机、Oracle商业DB、EMC存储)一路走来,大家都知道数据库是资源重依赖的软件,对服务器的三大件CPU、内存、磁盘几乎都有要求。数据库作为广泛使用的数据存储系统,其SQL请求背后涉及的物...
大数据分布式存储的部署模式:分离式or超融合数据中心内部系统的核心要求是稳定可靠,一是指系统在运行过程中有能力提供连续可靠的服务,长时间无故障运行;二是指当故障发生之后,有能力快速定位,及时排查,...
...适用公有、私有、混合等所有类型的云环境,可控制整个数据中心的计算、存储和网络资源。多云趋势下,浪潮智能存储G2面向 Horizon、Glance、Nove、Swift、Cinder等数据存储相关组件,提供5大API与OpenStack对接,兼容F-P共9个版本,...
...通云边界,完成私有云与公有云的对接,真正形成本地数据管理+高效计算资源+海量应用任选的混合云模式,满足规模企业弹性需求,适用于私有云搭建、远程办公、VDI(虚拟桌面基础架构)、AI、边缘计算等多场景,可助...
业务平台每天产生大量日志数据,为了实现数据分析,需要将生产服务器上的所有日志收集后进行大数据分析处理,Docker提供了日志驱动,然而并不能满足不同场景需求,本次将结合实例分享日志采集、存储以及告警等方面...
...收60亿美元,并在纳斯达克成功敲钟。战绩赫赫,但海量数据的存储、处理给Facebook带来了巨大挑战。历史数据显示,2012年,Facebook每天需要处理27亿次Like按钮点击,3亿张图片上传,人工或系统自动执行的请求7万次,并吸收逾500...
大数据正在彻底改变IT世界。那么,什么样的数据谈得上数据呢? 根据IDC的报告,未来十年全球大数据将增加50倍。仅在2011年,我们就将看到1.8ZB(也就是1.8万亿GB)的大数据创建产生。这相当于每位美国人每分钟写3条Tweet,而...
摘要:友盟大数据平台的架构借鉴了Lambda架构思想,数据接入层让Kafka集群承担,后面由Storm消费,存储在MongoDB里面,通过Kafka自带的Mirror功能同步,两个Kafka集群,可以分离负载;计算有离线和实时两部分,实时是Storm,离线...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...