进口——HDS船抵港后码头提供靠泊后的直接服务,货主在中、日港口向海关预报关后可在第一时间内提取货物。出口——HDS进箱按提单号区分,HDS快箱在配船时集装箱要配在目的港的最上层,客户在船舶到港后即可提到箱子。如HDS箱子未放关,则预留舱位,确保HDS箱子正常运作。
为什么pd虚拟机的空间占用越来越大虚拟机在安装系统的时候有个选项。就是虚拟机分配的硬盘空间大小。一般有两种方式,一种是固定大小,你指定个值。这个虚拟机里的系统就只能用这么大的硬盘空间。但一般虚拟机默认都是动态大小。即根据你虚拟机中的系统体积增加而不断增加这个虚拟机中的虚拟硬盘的占用空间。随着你虚拟机中的WIN7系统垃圾越来越多。安装的软件越来越多,存放的东西越来越多。你的虚拟机中的WIN7系统占用的空间也越来越大。于是,PD不断地调大虚拟机中的虚拟硬盘空间。不断地吞占你的物理硬盘空间。
方法呢,现在的苹果系统下软件已经很丰富了,能用MAC做的事尽量不要在虚拟机里弄,虚拟机只是对付偶尔只有WINDOWS能做的工作的。所以,虚拟机里的系统越精简越好。能装XP就不装WIN7.设置虚拟机的时候硬盘分配固定大小。虚拟机中的软件不是绝对必要的就不要安装。经常清理虚拟机中的垃圾。我的PD只分给他10G的空间,安装的XP,只装了几个MAC下无法安装使用的软件与应用。到现在10G空间还没用一半呢。
大数据之大大是相对而言的概念。例如,对于像SAPHANA那样的内存数据库来说,2TB可能就已经是大容量了而对于像谷歌这样的搜索引擎,EB的数据量才能称得上是大数据。
大也是一个迅速变化的概念。HDS在2004年发布的USP存储虚拟化平台具备管理32PB内外部附加存储的能力。当时,大多数人认为,USP的存储容量大得有些离谱。但是现在,大多数企业都已经拥有PB级的数据量,一些搜索引擎公司的数据存储量甚至达到了EB级。由于许多家庭都保存了TB级的数据量,一些云计算公司正在推广其文件共享或家庭数据备份服务。
有容乃大
由此看来,大数据存储的首要需求存储容量可扩展。大数据对存储容量的需求已经超出目前用户现有的存储能力。我们现在正处于PB级时代,而EB级时代即将到来。过去,许多企业通常以五年作为IT系统规划的一个周期。在这五年中,企业的存储容量可能会增加一倍。现在,企业则需要制定存储数据量级(比如从PB级到EB级)的增长计划,只有这样才能确保业务不受干扰地持续增长。这就要求实现存储虚拟化。存储虚拟化是目前为止提高存储效率最重要、最有效的技术手段。它为现有存储系统提供了自动分层和精简配置等提高存储效率的工具。拥有了虚拟化存储,用户可以将来自内部和外部存储系统中的结构化和非结构化数据全部整合到一个单一的存储平台上。当所有存储资产变成一个单一的存储资源池时,自动分层和精简配置功能就可以扩展到整个存储基础设施层面。在这种情况下,用户可以轻松实现容量回收和容量利用率的最大化,并延长现有存储系统的寿命,显著提高IT系统的灵活性和效率,以满足非结构化数据增长的需求。中型企业可以在不影响性能的情况下将HUS的容量扩展到近3PB,并可通过动态虚拟控制器实现系统的快速预配置。此外,通过HDSVSP的虚拟化功能,大型企业可以创建0.25EB容量的存储池。随着非结构化数据的快速增长,未来,文件与内容数据又该如何进行扩展呢?
不断生长的大数据
与结构化数据不同,很多非结构化数据需要通过互联网协议来访问,并且存储在文件或内容平台之中。大多数文件与内容平台的存储容量过去只能达到TB级,现在则需要扩展到PB级,而未来将扩展到EB级。这些非结构化的数据必须以文件或对象的形式来访问。基于Unix和Linux的传统文件系统通常将文件、目录或与其他文件系统对象有关的信息存储在一个索引节点中。索引节点不是数据本身,而是描述数据所有权、访问模式、文件大小、时间戳、文件指针和文件类型等信息的元数据。传统文件系统中的索引节点数量有限,导致文件系统可以容纳的文件、目录或对象的数量受到限制。HNAS和HCP使用基于对象的文件系统,使得其容量能够扩展到PB级,可以容纳数十亿个文件或对象。位于VSP或HUS之上的HNAS和HCP网关不仅可以充分利用模块存储的可扩展性,而且可以享受到通用管理平台HitachiCommandSuite带来的好处。HNAS和HCP为大数据的存储提供了一个优良的架构。大数据存储平台必须能够不受干扰地持续扩展,并具有跨越不同时代技术的能力。数据迁移必须在最小范围内进行,而且要在后台完成。大数据只要复制一次,就能具有很好的可恢复性。大数据存储平台可以通过版本控制来跟踪数据的变更,而不会因为大数据发生一次变更,就重新备份一次所有的数据。HDS的所有产品均可以实现后台的数据移动和分层,并可以增加VSP、HUS数据池、HNAS文件系统、HCP的容量,还能自动调整数据的布局。传统文件系统与块数据存储设备不支持动态扩展。大数据存储平台还必须具有d性,不允许出现任何可能需要重建大数据的单点故障。HDS可以实现VSP和HUS的冗余配置,并能为HNAS和HCP节点提供相同的d性。
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