核心技术

大规模横向扩展-分布式存储集群架构
大规模横向扩展和分布式存储集群架构是现代应用系统的基石。这种架构以横向扩展性为特点,允许通过添加硬件资源或节点来应对不断增长的负载和数据,而无需重大架构改动。数据分布存储在多个节点上,提高容错性和数据冗余,减少数据丢失的风险,同时负载均衡确保系统性能的高效利用。这种架构的应用广泛。云存储服务如Amazon S3和Google Cloud Storage使用此方法托管数千或数百万数据对象,提供可靠的数据存储和访问。社交媒体平台如Facebook和Twitter,以及搜索引擎如Google,依靠大规模横向扩展来处理用户生成的大量数据和海量网页索引。在大数据处理领域,像Apache Hadoop和Apache Spark等框架使用此架构来处理海量数据。在线游戏也采用这一方法,管理游戏世界的状态和玩家数据。
总之,大规模横向扩展和分布式存储集群架构已成为现代应用系统的核心。它们通过高效处理和存储大量数据,同时保持高可用性和性能,为多领域应用提供了可靠的基础。
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高性能RDMA数据传输
高性能RDMA(Remote Direct Memory Access)数据传输是一种卓越的网络通信技术,旨在实现极低延迟、高吞吐量的数据传输,同时减轻CPU负担。RDMA的关键特点包括低延迟,这使得它在需要实时数据传输的领域,如金融和科学计算,大显身手。它还具备高吞吐量,适用于大数据传输,如高性能计算和大数据处理。而RDMA的直接内存访问功能降低了CPU处理数据传输的需求,从而提高了整体性能。
在实际应用中,RDMA广泛用于高性能计算、云计算、金融领域、大数据处理和存储系统。它加速数据传输,提高系统性能,特别是在要求低延迟和高效能的场景下。总之,高性能RDMA数据传输是一项关键技术,提供了快速、高效的数据通信解决方案,有助于各个领域提高数据传输效率和性能。
基于DPU的异构计算存储加速
基于DPU的异构计算存储加速是一种专门设计的技术,通过结合数据处理单位(DPU)的专用数据处理和存储加速功能,旨在提高应用程序性能和效率。这项技术利用DPU的高度专用化特性,可加速存储操作、减轻CPU负担,提高数据传输效率,并降低延迟。在实际应用中,它在多个领域发挥关键作用,包括云计算、网络安全、大数据分析和存储系统。在云计算环境下,它提高了虚拟机的存储性能,同时减轻了宿主机的负担,促进了高效虚拟化。在网络安全领域,它加速网络数据包处理,提高了网络防火墙和入侵检测系统的性能,增强了网络安全性。此外,它还改进了大数据处理和存储系统的性能,提高数据传输速度,同时提供更高级别的数据安全。总之,基于DPU的异构计算存储加速技术通过提高性能、效率和数据安全性,为多个领域提供了高效的解决方案。
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数据持久性和数据自动恢复
数据持久性和数据自动恢复是关键的数据管理原则。数据持久性确保数据在系统关闭、崩溃或断电时能够长期保存,通常通过将数据写入永久性存储介质来实现。数据自动恢复则指系统能够自动检测并修复数据丢失或损坏,以确保系统能够快速从问题中恢复。这包括使用冗余备份、快照和自动修复工具等方法。在实际应用中,数据持久性和数据自动恢复在各个领域至关重要。数据库管理系统使用这些原则以确保数据的安全性和完整性,云存储服务提供数据保存和自动修复功能,操作系统和文件系统使用它们以保护文件和系统状态。大规模分布式系统依赖这些原则来提供高可用性,而金融和交易系统需要它们来确保交易记录不会丢失。综而言之,数据持久性和数据自动恢复是保障数据的可用性和完整性的核心原则,广泛应用于各种领域,以确保数据在各种情况下得到安全和可靠的管理。

云原生优势

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CNCF成员兼容任意Kubernetes平台

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高速Kubernetes存储访问
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超融合Kubernetes
存储部署节省成本
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DPU加速Kubernetes

网络和存储卸载

NVIDIA联合解决方案

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云原生高性能存储方案
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高性能网络SSD池化方案
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