回答:首先解释一下什么是本地储存，什么是分布式存储，分布式网络存储是通过网络。采用可扩展的网络系统结构，建立多台存储服务器分担和分散存储负荷，（例如像微信淘宝等。在多个地区建立服务器集群）利用位置服务器位置地区存储信息，它的特点是提高了系统的可靠性、可用性和存取效率快速的吞吐量，还易于扩展，通过不断的增加来调节。也可将所有文件存储到不同的办公室或者企业集团所有的电脑内，这种叫做小的分布式存储。通俗的解释...
Scliang
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回答:对象存储，通常与块存储、文件存储并提。按照存储接口的不同，存储的应用场景可分为对象存储、块存储、文件存储三种。块存储的主要操作对象是磁盘，DAS和SAN都是块存储类型。文件存储的主要操作对象是文件和文件夹，对应NAS产品。对象存储主要操作对象是Object，兼具了SAN高速直接访问磁盘和NAS分布式共享特点。采用键值存储，将数据读写通路和元数据分离，基于对象存储设备构建存储系统。分布式存储，通常与...
CKJOKER
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回答:对象存储，通常与块存储、文件存储并提。按照存储接口的不同，存储的应用场景可分为对象存储、块存储、文件存储三种。块存储的主要操作对象是磁盘，DAS和SAN都是块存储类型。文件存储的主要操作对象是文件和文件夹，对应NAS产品。对象存储主要操作对象是Object，兼具了SAN高速直接访问磁盘和NAS分布式共享特点。采用键值存储，将数据读写通路和元数据分离，基于对象存储设备构建存储系统。分布式存储，通常与...
Tangpj
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回答:简要来说，在性能和价格方面，相对SAN存储，分布式存储都存在优势。性能SAN存储：通常采用双控制器架构方式，为前端服务器配置两台交换机进行连接。这种架构方式具有一些明显的弊端：前端服务器成为整个存储性能的瓶颈。前端服务器的对外服务能力会制约存储的横向拓展性，并且当控制器出现损坏时，将直接影响存储的正常使用。由于不同厂商设备的管理和使用方式不同，当管理接口不统一、软硬件紧耦合时，会影响存储使用的利用...
YancyYe
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回答:从计算机资源的发展来看，个人认为可以分为三个阶段：最为早期的共享式，后来的单体式，到现在的分布式。这个发展的原因，都是基于计算资源的需求。早期一台服务unix服务器，连接多个终端，每个终端单独获取计算资源，其实跟现在的云计算感觉很类似，计算资源都放在服务器端，终端比较简单。这是早期对计算资源的需求和提供的计算能力之间的供需关系决定的。后来，随着计算机的发展，对计算资源的需求的不断增加，单体式的计算...
lavnFan
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整理自《架构解密从分布式到微服务》第七章——聊聊分布式计算.做了相应补充和修改。 [TOC] 前言 不管是网络、内存、还是存储的分布式，它们最终目的都是为了实现计算的分布式：数据在各个计算机节点上流动，同时各...
...这个也很值得一提，不管是流式还是批式作业，我们编写分布式应用的方式就两种，1 是用框架中的专属概念，比如 Spark 中的 RDD，Flink 中的 DataStream 等，2 是用 SQL。使用代码来开发，需要了解很多分布式计算框架中专属的概念...
...需要大规模深度模型的实时训练与更新，现有开源框架在分布式性能、计算效率、水平扩展能力以及实时系统适配性的等方面往往难以满足工业级生产应用的需求。 X-DeepLearning正是面向这样的场景设计与优化的工业级深度学习框...
...件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。Hadoop的发行版除了社区的Apache hadoop外，cloudera，hortonwork...
...统，可以多达几万台机器甚至更多。 Hadoop最初主要包含分布式文件系统HDFS和计算框架MapReduce两部分，是从Nutch中独立出来的项目。在2.0版本中，又把资源管理和任务调度功能从MapReduce中剥离形成YARN，使其他框架也可以像MapReduce...
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...
snifes
