為增進大家對存儲的認識,本文將對對象存儲、統(tǒng)一存儲、塊存儲的差異予以介紹。
為增進大家對存儲的認識,本文將對對象存儲的優(yōu)勢,以及第二存儲的技術核心予以介紹。
隨著存儲技術的發(fā)展,現(xiàn)今已出現(xiàn)對象存儲的方式。為增進大家對存儲的認識,本文將對對象存儲進行深入分析。
塊存儲和文件存儲是我們比較熟悉的兩種主流的存儲類型,而對象存儲(Object-based Storage)是一相對比較新的存儲技術,基于對象存儲技術的設備就是對象存儲設備。
為增進大家對存儲的了解,本文將對對象存儲予以闡述,并探討對象存儲與文件存儲的不同之處?
上期文章(鏈接:關于存儲技術的最強入門科普),小棗君給大家詳細介紹了數(shù)據(jù)存儲技術的基本知識,其中重點對DAS、SAN和NAS技術進行了對比分析。 我們知道,在很長的一段時間里,這三種架構幾乎統(tǒng)治了數(shù)據(jù)存儲市場。所有行業(yè)用戶的數(shù)據(jù)存儲需求,都是在這三者
很多站長手里都有幾個網站或一些重要的企業(yè)站等,站長在學習做網站時很多老師或教材都會說到網站數(shù)據(jù)的備份重要性,尤其是當下互聯(lián)網安全意識增強,網站的數(shù)據(jù)安全是重中之重。 很多站長肯定會使用一
人工智能和機器學習已成為兩個最重要的工具,它們可幫助企業(yè)利用其核心數(shù)字資產創(chuàng)造競爭優(yōu)勢。但是在購買AI數(shù)據(jù)存儲之前,企業(yè)必須考慮各種需求–基于機器學習平臺如何獲取、處理和保留數(shù)據(jù)。
存儲非結構化數(shù)據(jù)是存儲系統(tǒng)的主要挑戰(zhàn)之一,大數(shù)據(jù)、人工智能、5G等技術的進步正在產生大量的必須進行管理、存儲和分析的數(shù)據(jù),這為存儲系統(tǒng)帶來了許多挑戰(zhàn)。 當然,處理非結構化數(shù)據(jù)并非是一個“
人工智能(AI)和機器學習將成為幫助企業(yè)利用其核心數(shù)字資產創(chuàng)造競爭優(yōu)勢的很重要工具之一。但在選購AI數(shù)據(jù)存儲設備之前,企業(yè)必須考慮機器學習平臺在獲取、處理和保留數(shù)據(jù)時的一系列需求。
根據(jù)機器學習和人工智能任務的執(zhí)行方式以及如何在其環(huán)境中收集數(shù)據(jù)的方法,組織需要了解應該購買哪些人工智能存儲產品。 當組織購買人工智能存儲平臺時,有很多途徑可以遵循。但一個重要的目標應該是
(文章來源:環(huán)球網) 在全面上云的趨勢下,云計算廠商在多年的實踐中積累了豐富的數(shù)據(jù)安全防護經驗,并正在通過產品化輸出到公有云上,企業(yè)用戶可以拿來即用。 1. 云硬盤CBS,提供實
企業(yè)內部存儲架構的發(fā)展和演進,是個長期延續(xù)的過程, IT規(guī)劃人員有可能將人工智能(AI)視為未來幾年才需要投入的改造工程。然而,AI大浪到來比想象中更快,越來越多行業(yè)將使用AI推動業(yè)務的變革。另
物聯(lián)網數(shù)據(jù)需要一個可擴展的存儲系統(tǒng),以及支持分析項目。企業(yè)應該了解對象存儲系統(tǒng)如何滿足這些需求。 物聯(lián)網設備產生的數(shù)據(jù)量主要是非結構化文件的形式。雖然這些物聯(lián)網文件很小,但它們可以快速累
根據(jù)機器學習和人工智能任務的執(zhí)行方式以及如何在其環(huán)境中收集數(shù)據(jù)的方法,組織需要了解應該購買哪些人工智能存儲產品。 當組織購買人工智能存儲平臺時,有很多途徑可以遵循。但一個重要的目標應該是
隨著高性能計算由傳統(tǒng)的主機方式向網絡化集群演變,傳統(tǒng)的基于主機的存儲架構已逐漸向網絡化存儲發(fā)展,計算和存儲分離的趨勢越來越明顯。針對 SAN 和 NAS 的不足,國際上
塊是存儲的基礎架構,對塊的管理是簡單的。從全球第一個磁盤存儲技術50年前誕生到現(xiàn)在,塊的技術沒有發(fā)生太大變化。磁盤工業(yè)生產遍及全球。最近幾年,存儲行業(yè)興起存儲虛擬
對于任何企業(yè)而言,增長通常都是一個福音。一個電子商務網站吸引更多的客戶(以及更多的信用卡交易)時,服務器負載會更快地增加。當一項新業(yè)務的存儲需求突然膨脹,管理員可能會“懵”了。擴展可以如此昂貴
2013存儲領域十大趨勢:云備份技術成熟
數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)分析