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容器时代的存储底座：存储资源盘活系统SRRS
集群的生产级操作需要许多组件 ，用户通常没有足够的技术能力；问题之二，是尽管 Kubernetes可以在多种类型的基础架构上运行，但多架构同时存在导致云原生平台的底层基础设施（即支持 Kubernetes 集群的计算、存储和网络资源 存储资源盘活系统（Storage Resource Reutilization System, SRRS）。SRRS 可以在存储层面解决上述问题。 SRRS 是一款纯用户态的绿色软件，只有150MB左右的安装包，不需要ROOT权限就可以安装在任何Linux操作系统上，不独占硬盘、操作系统，以2GB内存把各服务器中分散的磁盘整合成高性能的存储资源池， 通过分布式双控制器架构保证了低延迟、高可用、易拓展；支持x86、ARM、龙芯等异构、非对称服务器混合部署，通过功能全面完善的控制台、命令行与API来统一调度管理所有存储设备；通过强大的兼容性和硬件异构性充分利用全部存储资源 SRRS 与 Kubernetes一样，可在多种类型的基础设施上运行，向上提供标准的 iSCSI 接口，完全适配 Kubernetes 的 容器存储接口 CSI 。
1.3K20编辑于 2023-01-17 CANN × ROS 2：为智能机器人打造实时 AI 推理底座
CANN × ROS 2：为智能机器人打造实时 AI 推理底座 在自动驾驶小车、巡检机器人、服务机械臂等场景中，机器人需要在毫秒级时间内完成： 多摄像头目标检测 激光雷达点云分割 语音指令理解 路径规划决策 而 ROS 2（Robot Operating System 2） 作为主流机器人中间件，提供了模块化、实时性、安全通信等关键特性。 四、性能实测：机器人平台对比 测试平台：四轮巡检机器人（搭载 CANN 支持芯片，16GB RAM，30W TDP） 任务 CANN + ROS 2 CPU + ROS 2 GPU + ROS 2 YOLOv8 结语：让机器人真正“看得清、听得懂、反应快” CANN 与 ROS 2 的结合，不是简单的“加速器插件”，而是重构了机器人智能的底层执行范式。 它让复杂的多模态 AI 模型，能在低功耗嵌入式平台上实时运行，为具身智能落地扫清最后一道障碍。 相关资源链接 cann组织链接：cann组织 ops-nn仓库链接：ops-nn仓库
32510编辑于 2026-02-09- 来自专栏IT创事记
创新数据底座：智能制造的“圣杯”
既有的数据基础设施很难满足以汽车研发为代表的新增需求，创新的数据底座成为智能制造时代被寄予厚望的“圣杯”。 仿真平台只是创新数据底座的冰山一角。 走出智能制造的深水区、实现向制造业强国的跃迁，需要更多行业领头羊率先垂范。华为构建的创新数据基础设施，将成为国内制造企业数字化转型坚实的数据底座，其示范效应影响深远。 核心业务场景的新挑战 作为高价值数据的重要载体，存储是创新数据基础设施的核心角色，也是智能制造完成升级不可或缺的动力。 存储产品的高歌猛进，为华为创新数据基础设施提供了充足的底气；与更多懂行业、懂业务、懂技术的合作伙伴携手同行，则是华为构建制造业等行业数据底座的生态保障。
54420编辑于 2022-08-30 - 来自专栏存储知识
存储资源盘活系统构建AI时代的存储底座
2022年末，生成式对话型人工智能ChatGPT和AI生成图片应用Midjourney问世，1个月内获取过亿用户。尽管根据用户使用后的的反馈，它们的表现还不能堪称完美，但已经是令大众惊喜的程度了。 ChatGPT和Midjourney背后的公司是OpenAI，成立于2015年，由Elon Musk和Sam Altman等个人和组织创建，旨在推进和促进人工智能领域的研究。 目前主流的解决方法是硬件存储阵列或分布式存储。 存储资源盘活系统是高性能的。存储资源盘活系统采用分布式双控制器架构，像传统硬件存储阵列一样提供低延迟和高可用性，像传统分布式存储一样提供高可扩展性和高吞吐量。 在AI的时代来临之前，存储资源盘活系统可以为其构建坚固、灵活的存储底座。
1.1K20编辑于 2023-02-23 - 来自专栏数据猿
AI存储进入PBEB时代，HDD为何成为数据底座？
“西部数据的策略：从11碟HDD出发，重塑AI存储底座。 大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 让我们来试想这样一个场景：凌晨3点，某大模型云服务平台的日志系统依然在高速写入。 用户刚刚在一个智能体平台上发起了一次多轮对话请求——表面上只是一个简单的金融问询，但背后，调度了3个子模型、20多次跨服务交互、超2万token的上下文流转。 2.TCO（总体拥有成本），成为重要的决策标准 与以往“按性能买硬件”的时代不同，AI时代的数据中心在做存储决策时，关注的问题变了。 除了追求“速度有多快”，还要考虑“容量单价是多少？” 这是对客户的长期关系战略——构建“存储信赖路径”，帮助客户把其数据底座变成护城河。 每一个多模态模型的推理调用、每一个Agent系统的上下文记录，每一次大语言模型的“记忆保存”，都是对存储底座的“微小索取”。
25510编辑于 2026-01-27 智能驾驶时代：车联网需要怎样的智能网络底座？
2024年，智能驾驶市场火热，无论是造车新势力还是老牌车企纷纷发力智能驾驶，他们深知，新能源汽车的下半场已到，再不发力智能驾驶，可能真的有些来不及了。 车企不断加码单车智能的同时，政府也在稳步的推进车路协同。智能驾驶领域一直处在新技术广泛应用和验证的前沿，让我们一起探索智能驾驶的发展将给我们带来哪些启示。 这种智能网联的实现，不仅仅是技术上的突破，更是对未来网络发展趋势的生动体现。我们可以透过智能车路协同的智能网联需求，探索未来网络的需求变化。 1、网络接入侧融合MSTP、MPLS、4G/5G等多类型线路，支持灵活的网络接入方式，一网实现不同业务场景下的网络需求，2、通过一个集中的平台，实现了对全局网络资源的可视化监控和管理，提供了一致性编排能力 未来的交通网络将能够支持更加智能、高效、安全的交通管理，为智能驾驶和车路协同技术的发展提供坚实的基础。
64310编辑于 2024-06-12- 来自专栏深度学习与python
打造无限扩展的云存储系统，元数据存储底座的设计和实践
而且鉴于这是百度智能云存储的核心底座，需要自主可控并提供给最佳的用户体验。最终我们决定面向百度沧海·存储的元数据场景，自主研发一套类 Spanner 架构的分布式事务数据库作为元数据底座。 5 百度智能云的云存储元数据底座 TafDB TafDB 是面向元数据场景设计的一个分布式数据库系统。 作者简介 曹彪 百度智能云云存储高级架构师、云存储元数据底座技术负责人 2014 年加入百度后一直从事基础架构领域研发，先后负责了百度小批量实时计算平台以及百度智能云元数据存储平台，带领团队从 0 到 1 打造了百度智能云云存储的元数据底座 TafDB，并在对象存储、文件系统大规模上线，现任百度智能云云存储部高级架构师、元数据底座 TafDB 技术负责人。 阴智辉 百度智能云高级研发工程师 TafDB 核心研发 2019 年华中科技大学硕士毕业后加入百度智能云云存储部，至今一直致力于建设云存储元数据底座 TafDB。
1.8K20编辑于 2023-03-29 - 来自专栏数栈技术分享
袋鼠云数据湖平台「DataLake」，存储全量数据，打造数字底座
面对海量数据的存储以及结构化数据、文本、二进制（图片、音频、视频）等数据的存储应用，传统架构的离线数据仓库越来越 “力不从心”。 根据维基的定义，数据湖是一个以原始格式 (通常是对象块或文件) 存储数的系统或存储库。数据湖通常是所有企业数据的单一存储，用于报告、可视化、高级分析和机器学习等任务。 ・引入 ChunJun，提供数据同步效率实现秒级快速入湖・全数据同步量 / 增量一体化，链路短组件少开发维护成本低・不影响在线业务的稳定2. 异构数据源数据通过 ChunJun 同步到数据湖平台，历史数据存储 Iceberg 湖内，可以提供更高效的查询同时具备廉价存储。 多种底层存储湖仓平台支持 HDFS、S3、OSS、MInio 等多种底层存储，灵活满足客户不同数据存储需求。
1.8K21编辑于 2022-11-25 - 来自专栏图灵人工智能
对比欧盟，中国的《人工智能法案》应有什么底座？
为了给人工智能立法，国外学术界先后出现了蒙特利尔宣言、多伦多宣言等多个人工智能宣言，欧盟《人工智能法案》正是在这些宣言的基础上发展而来。而因为国情的差异，中国当然不可能“在别家的地基上盖自家的房子”。 图1：西方关于“弑父情结”的隐喻（源自Bloomberg Businessweek封面） 图2：东方崇尚“事父情结”的隐喻。 ”、跟上人工智能狂飙的发展迭代速度（让我们来设想一下，欧盟基于学术界的宣言于2年前提出《人工智能法案》草案，预计将在今年年底获得最终批准，但还要等到2026年才可能正式生效，整个周期至少长达5年之久，而在此期间如果真遇上 在这轮全球人工智能治理的热潮中，中国（包括北京等城市）应该加紧颁布具有自身文化属性和特色的《人工智能法案》，但请一定不要忘记，“理性、开放、和谐、人文”才应该是这部“以人为本”的法案最坚实的底座，这才是体现人类文明面对强机器智能的挑战仍然可以长盛不衰的根本力量所在 在人工智能学术圈和产业界有20多年的资深从业经历，曾获“科学中国人年度人物”称号、中国发明创业成果奖（一等奖，中国发明协会颁发）、吴文俊人工智能科技进步奖（中国智能科学技术最高奖，中国人工智能学会颁发）
51620编辑于 2023-10-24 - 来自专栏深度学习与python
贝壳找房: 为 AI 平台打造混合多云的存储加速底座
目前 JuiceFS 作为存储底座服务于整个机器学习平台，不仅提高了对混合多云架构的适应性，还大幅提升了数据处理效率。 JuiceFS 依托于公有云对象存储，不仅成本低廉，还能提供几乎无限的存储容量，最大限度地发挥云存储的优势；其性能主要依赖于对象存储和元数据引擎。 03 基于 JuiceFS 的存储底座设计 元数据引擎架构设计 JuiceFS 采用的是元数据和数据分离的架构。对于元数据引擎的选型，我们考虑了三个方案。 具体操作中，我们采用腾讯云的 MySQL 服务及其内网同步机制，有效解决了跨区域同步的延迟，实现了每秒约 2 万条记录的写入性能，延迟保持在秒级。 发布颠覆性个人智能系统Apple Intelligence，并彻底改革Siri AI “奸商”的崛起
67210编辑于 2024-06-17 - 来自专栏技术杂记
Mysql 优化存储2
percona-toolkit 中提供一个叫 pt-table-sync 的工具，可以获取一致性检查结果
57310编辑于 2022-03-21 - 来自专栏技术杂记
sqlite数据存储（2）
create table students:table students already exists Please take follow action: 0.exit 1.insert 2. Please take follow action: 0.exit 1.insert 2.delete 3.update 4.query 5.showall 1 Please take Please take follow action: 0.exit 1.insert 2.delete 3.update 4.query 5.showall 4 Please take Please take follow action: 0.exit 1.insert 2.delete 3.update 4.query 5.showall 2 Please take 语句的过程中会经常使用到 sprintf ，它和 printf 的用法相似，但是将结果写到一个字符数组中，而不是直接打印到了终端上，这样便于后期的处理 ---- 总结 以下函数可以对sqlite数据库进行创建与控制，是存储数据的基础操作
87730发布于 2021-09-15 - 来自专栏IT创事记
智能时代，高端存储何去何从？
在系列连载《智能时代下的高端存储》首期文章里，回顾了高端存储自诞生以来风起云涌的三十年里脱颖而出的各大厂商的发展。 而在日新月异的当下，涌出了很多质疑声：智能时代，是否还有高端存储的概念？对这个问题，高端存储有自己的“追求”和“坚持”。 关于“智能时代，是否还有高端存储的概念”这一疑问，从不同角度出发得到的答案不尽相同。究其原因则主要在于随着5G、云计算、人工智能和第四次工业革命的深入发展，产业环境和IT技术均已今非昔比。 新时代赋予了高端存储新的定义和使命，智能时代下的高端存储已然与过去的概念不尽相同。 那么，当今高端存储的“变”与“不变”是如何体现的？ 2.基于块的Fibre Channel（FC）连接 在过去十几年，FC连接是主流，尤其在SAN块存储情况下，确实可以作为高端存储必备的标准。
96120编辑于 2022-08-30 - 来自专栏云计算行业
智能分层存储,自动优化您的存储成本
但如果选择智能分层存储，就无需关注数据访问热度，由对象存储服务来监测数据访问频率，即可将数据智能地在冷热访问层之间转换，且无需数据取回费用，在不损害户访问体验的同时，有效降低存储成本。 智能分层存储优势 无需关注数据访问模式，智能转换存储层 只需为数据指定对象存储类型，即可应用智能分层存储特性。 低频数据无需取回，秒变高频数据 智能分层存储是文件对象级别的存储类型，COS会智能监控每一个处于该存储类型的对象，当检测到某对象的访问热度降低时，会自动将数据转换至低频存储，如果该对象若干时间后重新被人访问 数据自动沉降，存储成本更优 通过监测数据访问频率，自动化管理数据访问层，智能分层存储类型还参与对象存储生命周期流程，用户可以按需将智能分层存储沉降到归档存储中，进一步降低数据在云端的存储成本。 同城容灾MAZ架构已同步智能分层存储类型，数据设计可靠性可达12个9，业务设计可用性可达99.995%。 通过数据冷热分层存储，智能分层能够帮助用户在存储成本和读写性能之间寻找平衡点。
73420编辑于 2023-05-29 - 来自专栏Apache Doris
Apache Doris 4.1：面向 AI & Search 的统一数据存储与检索底座
AI 时代，数据库已成为智能 Agent、RAG 系统、大模型应用和 AI 可观测平台 的基础设施。它不仅要能存结构化数据，更要能承载长上下文、向量、全文、Trace、事件流等新型数据。 在 4.1 之前，Doris 使用 Segment V2 存储格式，将元数据集中在文件尾部（Footer）。 TPC-H 提升 22.6% TPC-DS 提升 19.1% 2️⃣ 宽表分析场景中 ClickBench 使用 100GB 的数据量和 43 个复杂查询，对列式存储、向量化执行和压缩性能进行压力测试， 2. >= t2.ts; 2.
62410编辑于 2026-04-24 - 来自专栏golang云原生new
redis 存储结构原理 2
，redis 中都是使用这个结构来进行组织的 typedef struct dict { dictType *type; void *privdata; dictht ht[2] type 字段对应的操作函数，具体有哪些操作函数，我们可以看到typedef struct dictType 给出的信息 privdata 字典依赖的数据，例如 redis 具体的操作等等 ht[2] 我们在 redis 源码中 src\server.h 也能够看到 redisdb 的数据结构 我们可以看到 dict 这个字典，是 redis 中使用是相当频繁和关键的 上面有说到 ht[2] 会用在渐进式 ht[0] 数据拷贝到 ht[1] 的方式一 是这样进行 rehash 的 ： 扩容的时候，rehash 是这样做的： 先会对上述说到的 ht[1] 开辟内存空间，会将 ht[0].size * 2
34510编辑于 2023-09-01 - 来自专栏兜兜毛毛
MySQL 存储引擎（2）原
首先我们带着下边三个问题来认识存储引擎 存储引擎在MySQL中的作用是什么？ MySQL都有哪些存储引擎 SQL又与存储引擎有什么关系？ 存储引擎在MySQL中的作用是什么？ 所以我们的表在存储数据的同时，还要组织数据的存储结构，这个存储结构就是由我们的存储引擎决定的，所以我们也可以把存储引擎叫做表类型。 在MySQL中，支持多种存储引擎，他们是可以替换的，所以叫插件式的存储引擎。为什么要弄这么多存储引擎呢？一种还不够用吗？ MySQL都有哪些存储引擎？ 存储引擎的使用是以表为单位的。而且，创建表之后还可以修改存储引擎。 2(实时写，延迟刷) 每次事务提交时MySQL都会把logbuffer的数据写入logfile。但是flush操作并不会同时进行。该模式下，MySQL会每秒执行一次flush操作。
73140发布于 2020-04-23 【人工智能招聘】FastAPI+LangChain打造智能招聘系统：重塑 AI 时代的工程底座
课程收官｜FastAPI+LangChain 从零搭建智能招聘系统：重塑 AI 时代的工程底座随着最后一份基于大模型自动生成的深度候选人评估报告的成功输出，本次“FastAPI+LangChain 从零搭建智能招聘系统 我们系统拆解了如何将 LangChain 的链式调用无缝接入 FastAPI 的异步路由中，实现了从 HTTP 请求接收到大模型推理调度的全链路非阻塞通信，为高吞吐的招聘业务打下了坚实的性能底座。 学员们深入实操了文档的切分策略，摒弃了粗暴的定长切分，采用基于语义边界的智能分割，确保个人经历与项目背景的完整性。 智能体自治：从规则匹配到工具驱动的动态评估传统招聘系统只能做关键字的布尔运算，而大模型赋予了系统动态评估的能力。课程的进阶阶段，我们将招聘系统从被动的检索工具，升级为具备自主决策能力的智能体。 结语：做 AI 时代的业务架构重构者从零到一搭建智能招聘系统的收官，不仅是项目代码的提交，更是工程思维的重塑。
13710编辑于 2026-05-11- 来自专栏Python项目实战
云计算的下半场：资源是底座，智能才是灵魂
云计算的下半场：资源是底座，智能才是灵魂作者：Echo_Wish（一个一直在云里“搬砖”，却越搬越兴奋的老朋友）兄弟姐妹们，我们今天聊一个我憋了很久、也越来越确信的观点：云计算的上半场，是“资源的竞争” CPU、存储、网络、虚机、容器，谁更稳定、谁更便宜、谁更弹性，谁就能在市场混得更好。但现在情况变了。 2.智能运维：Ops会被AIOps强化以前运维排查故障三件套：看日志看监控猜现在转变为：AI自动定位问题AI自动给出修复方案AI自动执行或辅助执行比如一个自动化异常检测流程：展开代码语言：PythonAI 4.智能数据：从“存数据”到“理解数据”以前：数据库数据湖对象存储数仓这些都是“存东西”。 （未来）│├──────────────────┤├────────────────────────────┤│买服务器││提供智能决策与自动化││买对象存储││业务预测、自动调优、自动治理││买数据库实例
27810编辑于 2025-11-24 - 来自专栏星融元
边缘计算新底座：基于VPP+DPDK的开放智能网关
例如，在支持 SVE2 的 ARM Neoverse N2 处理器上，一条指令可同时处理高达64个 IPv4 地址，极大加速核心网络操作。 PMD 在数据链路层（L2）工作。VPP 专注于从 L2-L7 的网络协议，并使用 DPDK 作为其网络驱动程序。这种集成将 DPDK 的 L2 性能与 VPP 在 L3 到 L7 上的灵活性相结合。 开放网络硬件平台：释放 VPP + DPDK 潜能厂商利用 VPP + DPDK 技术，在基于通用处理器（如 Marvell ARM, Intel x86）的开放硬件平台上，打造出极具竞争力的网络产品：智能网关平台基于 智能网卡 基于高性能 DPU 芯片，提供 PCIe Gen3.0/4.0 接口，支持 100Gbps 多功能业务处理 (网络/计算/存储卸载)。显著释放服务器主 CPU 资源。 提供 4x25G 和 2x100G 等规格。
1.1K10编辑于 2025-07-07
腾讯云开发者
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