Массивное решение для хранения изображений
Массивное решение для хранения изображений

Всем привет, мы снова встретились, я ваш друг Цюаньчжаньцзюнь.

В современном мире Интернет и приложения для работы с большими данными быстро развиваются, а Интернет вещей, искусственный интеллект и технологии облачных вычислений меняются с каждым днем. Наряду с этим различные корпоративные и персональные приложения продолжают генерировать огромное количество малых данных. файлов исчисляются миллиардами или даже десятками миллиардов. Поэтому такие проблемы, как управление метаданными, производительность хранилища и эффективность доступа к этим небольшим файлам, стали признанными проблемами в научных кругах и промышленности.

Например, Taobao, крупнейший веб-сайт электронной коммерции в Китае, хранит более 20 миллиардов изображений товаров, а средний размер этих файлов составляет всего около 15 КБ. Facebook, известная зарубежная социальная сеть, хранит более 60 миллиардов изображений; онлайн-видео В службе воспроизведения каждое видео будет разделено сервером нарезки на файлы размером около 1 МБ. Анимационный фильм может содержать более 500 файлов изображений. Тысячи изображений средним размером 15 КБ каждая страница некоторых книг для онлайн-чтения будут отсканированы в файлы изображений размером примерно в десятки КБ...

Благодаря быстрому увеличению объема неструктурированных данных и появлению новых приложений объектное хранилище может лучше удовлетворять бизнес-потребности предприятий. С этой целью Shanyan Data выпустила мощные продукты объектного хранения, которые удовлетворяют потребности предприятий в хранении больших изображений, видео и других неструктурированных данных, чтобы лучше изучить ценность неструктурированных данных.

Сквозное горизонтальное расширение позволяет накапливать большие объемы данных.

Общая емкость распределенного объектного хранилища может достигать сотен петабайт, а одно пространство имен также может быть расширено до общей емкости всего аппаратного хранилища без необходимости разделения на несколько изолированных пространств. количество файлов может достигать десятков миллиардов, что соответствует быстрому сквозному масштабированию. Он может удовлетворить требования к емкости хранилища на протяжении всего жизненного цикла бизнес-систем без необходимости монтирования каталогов и настройки бизнес-систем, что позволяет ИТ-персоналу уделять больше внимания самой ценности бизнеса.

Децентрализованная архитектура хранения облегчает долгосрочное обслуживание данных.

Объектное хранилище использует децентрализованную технологическую архитектуру, основанную на общих серверах x86 + распределенном программном обеспечении для хранения объектов. Программное обеспечение для объектного хранения соединяет несколько серверов через Ethernet для создания единого пула ресурсов хранения, который может динамически добавлять или удалять серверы для увеличения емкости данных. могут быть автоматически сбалансированы для последовательного обновления всего хранилища.

Трехуровневая система надежности данных обеспечивает высокую доступность бизнеса

Shanyan Object Storage предоставляет усовершенствованную трехуровневую систему надежности данных, которая обеспечивает безопасность и надежность корпоративных данных посредством трех основных мер: самовосстановление сбоев одного кластера, аварийное восстановление между кластерами и создание механизмов резервного копирования, тем самым обеспечивая высокую надежность. и высокая доступность бизнеса.

· Первый уровень:

Данные размещаются в одном кластере с помощью механизма копирования, и в случае сбоя может быть автоматически выполнено быстрое восстановление из копии. Кроме того, блоки проверки создаются посредством механизма стирающего кодирования, а вычисления могут автоматически восстанавливаться после возникновения ошибок, тем самым обеспечивая надежность данных внутри кластера.

· Второй уровень:

В случае сбоя нескольких областей кластера предоставляется решение для аварийного восстановления между кластерами. Поддерживает аварийное восстановление данных от двух до шести дата-центров, включая создание кластеров хранения в двойных центрах или более сложными способами, а также асинхронную передачу данных между разными дата-центрами.

· Уровень 3:

Установите механизмы основного и резервного хранения. Создавайте точки резервного копирования в соответствии с заданными правилами, например автоматическое создание на основе временной широты или бизнес-изменений. Когда требуется восстановление данных, вы можете быстро вернуться к исходной версии через точку резервного копирования. Кроме того, для резервного копирования нет необходимости использовать дополнительное программное обеспечение, а хранилище резервных копий также можно использовать для аварийного восстановления.

Обеспечьте эффективный поток данных и архитектуру доступа.

Благодаря агрегированию данных из филиалов в главный центр обработки данных новые данные автоматически агрегируются в главный центр обработки данных для достижения унифицированного управления данными, а также их эксплуатации и обслуживания. Когда филиалам необходим доступ к данным, можно достичь эффекта сети распространения контента CDN и повысить скорость передачи данных. Для интернет-приложений также используется высокозащищенная технология протокола S3, обеспечивающая внешним интернет-приложениям прямой доступ к хранилищу.

Встроенный механизм индексации имен файлов и тегов для достижения поиска на уровне миллисекунд.

Благодаря использованию системы тегов файлы и связанные теги атрибутов единообразно хранятся в системе, а затем локально создается индексная библиотека имен файлов и атрибутов, тем самым достигается высокоскоростной поиск данных на уровне миллисекунд для удовлетворения большего количества потребностей бизнеса.

Хранилище объектов + ИИ создает неограниченные возможности

После завершения накопления больших объемов неструктурированных данных предприятия могут извлечь выгоду из огромных объемов данных, объединив передовые технологии анализа данных и интеллектуального анализа данных ИИ, чтобы обеспечить надежную поддержку более интеллектуальных новых бизнес-систем и поддержать развитие корпоративного бизнеса.

Технологический мир меняется с каждым днем. Развитие и популяризация новых технологий, таких как облака, большие данные и искусственный интеллект, происходят поразительно быстро. Shanyan Data всегда будет фокусироваться на технологиях и инновациях в области программно-конфигурируемого хранилища, обеспечивать надежную поддержку хранения данных для корпоративных пользователей и помогать предприятиям лучше, быстрее и без проблем встретить светлое будущее.

Издатель: Full stack программист и руководитель стека, укажите источник для перепечатки: https://javaforall.cn/158095.html Исходная ссылка: https://javaforall.cn

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose