阿里云PolarDB及其共享存储PolarFS技术实现分析（上）
PolarDB是阿里云基于MySQL推出的云原生数据库（Cloud Native Database）产品，通过将数据库中计算和存储分离，多个计算节点访问同一份存储数据的方式来解决目前MySQL数据库存在的运维和扩展性问题；通过引入RDMA和SPDK等新硬件来改造传统的网络和IO协议栈来极大提升数据库性能。代表了未来数据库发展的一个方向。本系列共2篇文章，主要分析为什么会出现PolarDB以及其技
来自： 社区博客云计算的横空出世可却很少人会触及核心，这次大家看完就一目了然
[图片] 云计算的“横空出世”让很多人将其视为一项全新的技术，但事实上它的雏形已出现多年，只是最近几年才开始取得相对较快的发展。确切地说，云计算是大规模分布式计算技术及其配套商业模式演进的产物，它的发展主要有赖于虚拟化、分布式数据存储、数据管理、编程模式、信息安全等各项技术、产品的共同发展。近些年来，托管、后向收费、按需交付等商业模式的演进也加速了云计算市场的转折。云计算不仅改变了信息提供的方
来自： 社区博客服务等级协议_存储与 CDN_产品文档_帮助与文档-网易云
服务等级协议 服务范围 网易云对象存储服务（Netease Object Storage Service，NOS）为用户提供大容量的云存储服务。用户可以调用NOS 提供的 API 接口通过网络进行数据的上传和下载。NOS 的存储容量支持弹性扩容，并提供基于云计算模式的按使用量付费的结算功能。 服务等级指标 数据持久性 数据持久性：不低于 99.99999999%，数据持久性按服务周期统计，一个服
来自： 产品文档 - 存储与 CDN - 对象存储初创期应用架构实践 （5）：静态资源存储
欢迎访问网易云社区，了解更多网易技术产品运营经验。 3.1.4 静态资源存储 图片、视频、文档等类似的数据是互联网应用非常基本的组成元素，这些数据都是典 型的非结构化数据，不便在关系型数据库中存放。由于这些数据往往都是在运行时不变的， 不是由应用程序生成的，也不需要被修改，可以无差别地投递给所有的用户终端，因此又 称之为静态资源。本节将如何介绍对这类数据进行存储及管理。 与应用程序一起打包
来自： 社区博客网易MyRocks使用和优化实践
能和数据压缩等特点，MyRocks 也受到了 MySQL 社区的极大关注，网易杭研在 InnoSQL 5.7.20 版本增加了 MyRocks 存储引擎。本次分享将为大家分析 MyRocks 的优点，介
来自： 社区博客资源包购买_存储与 CDN_产品文档_帮助与文档-网易云
资源包购买 以预付费的方式购买资源套餐包使用，适合业务稳定能够预估使用量的客户。当实际使用量超过套餐包覆盖范围时，超过部分按照按量计费（计费阶梯按照实际使用量执行）。 所有套餐包计费周期按生效日期开始的自然月长度计算（不是按照固定 30 天计算），例如 4 月 15 日生效，结束时间为 5 月 16 日 00:00:00。 存储包 预付费包年包月模式，一次性支付，立即生效。超出部分，按量计
来自： 产品文档 - 存储与 CDN - 对象存储网易云课堂：用视频云技术承载3300万用户的流畅学习体验
“做时代奋进者的高效充电站”，作为一个致力于用互联网推动实用技能教育的团队，网易云课堂的宏愿无疑是美好的。然而，在技术人才紧缺、网络环境迥异、终端设备复杂的背景下，如何在快速扩张的同时保障全网海量用户都能有最佳的学习体验，始终是网易云课堂无法回避的挑战。幸运的是，网易云课堂团队找到了属于他们的辅助利器——先进的视频云技术。 借助网易视频云的专业技术，网易云课堂在视频上传、编解码、存储
来自： 社区博客对象存储服务NOS_高性能云端存储服务_网易蜂巢-网易云
对象存储服务,NOS,网易蜂巢 网易云对象存储服务（Netease Object Storage）是高性能、高可用、高可靠的云端存储服务。NOS 支持标准 RESTful API 接口，并提供丰富的数据在线处理服务，一站式解决互联网时代非结构化数据管理难题-网易蜂巢对象存储 网易对象存储服务（Netease Object Storage，简称NOS）是网易云提供的高可用、高可靠、高性能的云端存储
来自： 产品JVM学习笔记概念篇
作者：牛小宝 1. Java内存管理 1.1 Java运行时的内存区域 Java的内存区域包括线程私有区域和线程共享区域两种，其中线程私有区域有：程序计数器，虚拟机栈和本地方法栈，这些内存区域是每个线程独立拥有，并与线程具有同样的生命周期。线程共享区包括：堆区和方法区，线程共享区会在JVM初始运行时就分配好。 1）程序计数器： 可以看成当前线程所执行字节码的行号指示器。java的多线程是通
来自： 社区博客清华出品：一文看尽AI芯片两类瓶颈三大趋势，存储技术开拓新疆界
人工智能热潮面前，淘金洼地接踵而至，安防、医疗、零售、出行、教育、制造业……因循守旧的传统行业正因为人工智能的嵌入而焕发出更多维度的商业机会，而这些机会都离不开基础层算力的支持，于是「AI 芯片」成为了 2018 年度最为热门的关键词之一。 [图片] 然而，一个尴尬却无奈的现实正横亘在人工智能落地之路上——算力捉襟见肘，走出测试阶段的 AI 芯片寥寥无几，特定计算需求无法满足，导致再完美的算法也难
来自： 社区博客
