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数据湖架构,为什么需要“湖加速”?

在开源大数据领域,存储/计算分离已经成为共识和标准做法,数据湖架构成为大数据平台的首要选择。基于这一范式,大数据架构师需要考虑三件事情: 第一,选择什么样的存储系统做数据湖(湖存储)? 第二,计算和存储分离后,出现了性能瓶颈,计算如何加速和优化(湖加速)? 第三,针对需要的计算场景,选择什么样的计算引擎(湖计算)? 湖存储可以基于我们熟悉的HDFS,在公共云上也可以选择对象存储,例如阿里云OSS。

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用尽每一寸GPU,阿里云cGPU容器技术白皮书重磅发布!

背景 云原生已经成为业内云服务的一个趋势。在云原生上支持异构计算,这个功能在标准的Docker上已经可以很好的支持了。为了进一步提高GPU的利用率、避免算力浪费,需要在单个GPU上可以运行多个容器,并且在多个容器间隔离GPU应用,这在标准的Docker上是无法做到的。

最佳实践小文

KVM on弹性裸金属

阿里云最佳实践频道:【点击查看更多上云最佳实践】这里有丰富的企业上云最佳实践,从典型场景入门,提供一系列项目实践方案,降低企业上云门槛的同时满足您的需求! 场景描述 神龙是一款兼具虚拟机弹性和物理机性能及特性的新型计算产品,为用户上云提供便捷。

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基于JindoFS+OSS构建高效数据湖

为什么要构建数据湖 大数据时代早期,Apache HDFS 是构建具有海量存储能力数据仓库的首选方案。随着云计算、大数据、AI 等技术的发展,所有云厂商都在不断完善自家的对象存储,来更好地适配 Apache Hadoop/Spark 大数据以及各种 AI 生态。

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阿里发布手掌大小云电脑“无影” 价格是传统PC一半

【TechWeb】9月17日消息,在阿里巴巴2020云栖大会上,阿里云智能总裁张建锋发布了第一台云电脑“无影”。这台云电脑只有手掌大小。 张建锋介绍,这是一台长在云上的“超级电脑”, 在本地没有主机,也看不见电脑CPU和硬盘,因为这些硬件设备都集中在云端的数据中心里。