技术文章
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Hadoop大数据存算分离下，迁移HDFS如何做到业务无感？
Hadoop作为部署数据湖最常用的技术，以其生态为核心的大数据框架已经十分成熟。随着数据总量和形式的不断增长，存算分离成了大数据架构发展的主流方向。
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杉岩数据MOSFS，为AI应用量身打造的智能分布式存储解决方案
当前，随着AI（人工智能）技术的日趋成熟和疫情的影响，整个社会加速进入以人工智能为代表的数字化新常态。AI应用已逐渐渗入到我们生产、生活的方方面面，并产生积极影响。比如，AI在人脸识别、机器人客服、智能质检、辅助医疗、自动驾驶、风评风控等领域快速响应，提高了效率。在今年发布的国家“十四五“规划纲要中，人工智能更是被重点提及，已上升为国家战略高度，成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。
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金融信创步入快车道，看国产存储如何破圈？
金融，作为国家重要的核心竞争力和国之重器，其动态总是引起人们的高度关注。自从国家提出信创战略之后，推动信息技术领域软硬件产品的国产化进程便成为了金融行业的共识。
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Hadoop大数据存算分离，杉岩MOS知你所想
大数据经过了多年的发展，以Hadoop生态为核心的大数据框架已经十分成熟，这个过程伴随着对存储需求的不断变化，从而演进出了数据湖的概念以及在数据湖存储方面的几个新需求特征：
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非结构化数据从文件存储到对象存储的迁移，怎样去管理？
一般来说，从文件迁移到对象，涉及到访问数据的协议和方式转换，客户对应用没有办法做到无感知，同城需要配置定时任务，在业务不忙时发起迁移，第二天监控迁移到监控迁移到效果。在大型数据中心里面，这种情况尤其突出。在交付某券商客户对象存储项目时，客户原有NAS存储了近6000万文件，客户利用业务空窗期通过传统方式进行历史数据搬迁，耗时长达2个月，运维工作也需要持续的人力投入。
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海量智能存储加速探秘海洋，感知蓝色星球之美
我们居住的这颗蓝色星球70%的面积是海洋，由于海洋面积广博，环境复杂，是一个动态的、连续的、边界模糊的时空信息载体，对海洋的探索非常困难，因此我们对其知之甚少。
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