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容器生态与持久性存储的新融合

正如最初设想的，容器已经成为无状态型微服务的最佳载体。容器的敏捷、灵活、小开销，与微服务是绝配。因此，容器与DevOps琴瑟和谐，成为近十年的最热门技术，就像装上了火箭发动机一样。 与此同时，“无状态”的负面性，也开始呈现。真正的应用也用容器，但应用都是有状
boxti 7年前 1177

合适的服务器和存储一相逢 数据中心便受益

要让今天的多核服务器系统保持全速运行，管理员们必须谨慎优化存储效率。 一般来说，存储器离使用存储的服务器越近，该服务器的运行速度就越快。如果要优化服务器和存储容量，这仅仅是个起点。和使用网络存储相比，使用机架内的本地存储可以消除跨数据中心的骨干网络流量压力。
青衫无名 7年前 1003

一天学会PostgreSQL应用开发与管理 - 7 函数、存储过程和触发器

本章大纲 一、运算符与函数 1 逻辑运算 2 比较运算 3 算数 4 字符串 5 bytea 6 bit 7 规则表达式 8 日期、数字、字符串格式化输出 9 时间 10 枚举 11 几何 12 网络地址 13 全文检索 14 XML 15 JSON、JSON
德哥 7年前 3793

MongoDB数据关系建模

MongoDB中的数据是非常灵活的，集合中也不强制文档要采用统一的结构。但是认真考虑数据模型依然是非常重要的，因为这会影响到应用程序性能和数据库的能力。本文讲述了MongoDB中常见的一对一、一对多关系模型如如何建模。 （1）一对一嵌入式文档模型（Embed
余二五 7年前 653

《Scala机器学习》一一第1章 探索数据分析

第1章 探索数据分析 在本书深入研究复杂的数据分析方法之前，先来关注一些基本的数据探索任务，这些任务几乎会占据数据科学家80%～90%的工作时间。据估计，每年仅仅是数据准备、清洗、转换和数据聚合就有440亿美元的产值（Data Preparation in
华章计算机 7年前 1293

《Scala机器学习》一一第1章 探索数据分析

第1章 探索数据分析 在本书深入研究复杂的数据分析方法之前，先来关注一些基本的数据探索任务，这些任务几乎会占据数据科学家80%～90%的工作时间。据估计，每年仅仅是数据准备、清洗、转换和数据聚合就有440亿美元的产值（Data Preparation in
华章计算机 7年前 1922

展望2020——未来的数据中心是什么样子？

未来五年，数据中心会进化成什么样?答案可能很复杂，因为在我们的行业，几乎所有领域的创新动力都非常强劲。 展望2015年到2020年这段时间，每个领域都能预见到很多变化，这些变化不仅包括一些传统设备，还有大多数的网络，服务器和存储也将在这一时间内大幅进化。 首先
青衫无名 7年前 839

预言：未来五年灾难恢复模式的演变

在过去的五年里，我们已经完成了灾难恢复模式的转换，从传统磁带方式转变为以云为重心。这种激进的中心转移不仅影响了磁带行业，还迫使供应商和备份应用开发商一起向云模式转型。 这种转变并不彻底，磁带仍未消失——至少现在仍然如此。但是灾难恢复/备份市场一片混乱，每一个
boxti 7年前 1056

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