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收录了 数据存储方式 频道下的 50 篇内容
著名的软件思想领导者Martin Fowler在最近的一篇博文中提到了上周的QCon,他说应用架构中的数据库思想已经有复苏的迹象了。这个世界对每个应用都在使用着RDBMS数据库,但是现在我们还可以考虑使用RISC RDBMS或者分布式的面向文档的数据库。

为了最大限度地保证同一浏览器同一域名下各个网页的用户统一,Web JS SDK 需要及时地将用户标识存入到 Cookie; 为了最大限度地减少关闭页面导致的数据丢失,Web JS SDK 将采集的数据存入到 localStorage 里进行批量发送...

本文介绍了焱融的全闪文件存储的整体架构和技术细节,并分享了 YRCloudFile 是如何解决 AI 训练过程中遇到的海量小文件访问慢、 带宽峰值、 内存访问瓶颈和多任务并发访问性能干扰等问题的。

本文分享了流存储和 LakeHouse 架构割裂的现状下用户面临的问题和挑战,以及目前业界在融合两者上的趋势。并介绍了流存储 Fluss 如何完美地融入进 LakeHouse 架构,无缝地将 LakeHouse 架构进行实时化改造,以及基于 Fluss 来构建实时 LakeHouse 架构的最佳实践。

Diskless Kafka 才是破局之道

最近,谷歌云推出了Bigtable分层存储的预览版。这项新功能允许开发人员在单个Bigtable实例中管理热数据和冷数据,在保证保所有数据可访问的同时优化成本。

存储短缺带来的焦虑,在 2026 年仍将延续。

近年来,受半导体供应链紧张、核心芯片产能受限以及国际地缘政治波动影响,服务器硬件价格持续大幅上涨。尤其是企业数据系统投入的数据型服务器,受内存和存储的持续大幅涨价影响,上涨幅度甚至超过了 200%,并且交付周期延长,企业 IT 基础设施投入压力空前。

存储生命周期策略(Storage Lifecycle Policies)现已正式提供。该功能提供了一种简单、自动化的方式来管理数据生命周期,能帮助你大幅降低休眠数据的存储成本(降幅达 55%-90%),并以最低的运营开销简化合规流程。

对于企业来讲,大模型基础能力是通用的,私有数据和用户行为才是核心资产,如何通过数据库把这些核心资产用好,决定了企业在 AI 时代的核心竞争力。

“现在的挑战是,有钱也买不到东西。”

传统的数据恢复手段往往耗时费力。带来的变革,能让这一切像回滚代码提交一样简单。

“架起数据库与数据湖的桥梁” 并非趋势,而是破局的关键。

随着岚图汽车销量攀升,每日百亿级数据规模持续膨胀,如何从海量数据中快速提炼有价值信息支撑研发、生产、销售等环节,成为迫切需求。

撰稿:李文朋编辑:王一鹏这两年AI发展很快,很多企业遇到的瓶颈也在变化:不再是“算力不够”,而是“数据跟不上”。

在人工智能加速渗透各行各业的2025年,企业如何构建高效、智能的数据基础设施成为核心议题。

初期的成本跟进依赖于 TAM 团队月会反馈,缺少主动洞察手段~

数据体量从 TB 级快速增长至 PB 级,原有基于 Ceph 的存储方案面临高昂成本与维护压力,同时在处理小文件、元数据、高并发及延迟等方面逐渐出现性能瓶颈,影响仿真和训练效率。

亿行增量及数千个复杂查询模板的挑战,快手广告数据平台如何突破性能瓶颈、实现架构统一与体验跃升?60%。