MinIO-无旋钮可旋转,无按钮可按

The Architect’s Guide to Data and File Formats

“我需要的越少,感觉就越好。” 〜Charles Bukowski我们经常忘记从过去的成功项目中学习。如果您和我一样大,您将记住一个名为qmail的项目。由于其极简的设计(qmail安全保证),没有人会戳它的安全漏洞。系统管理员也喜欢它的简单性。我看到极简主义

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为MinIO引入Webhooks

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MinIO提供了与一系列后端系统的集成,使您能够为您的项目构建完整的解决方案。该团队最近整合了来自社区的请求请求,以添加Webhook支持,并希望向您介绍一下。首先,我们将看一下Webhooks是什么,它们可以与之联系的一些示例

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调试Go例程泄漏

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在开始调试Goroutines泄漏之前,让我先简要介绍一些基础知识,这些基础知识将使您对问题有更广阔的了解。并发编程。并发编程处理程序的并发执行,其中一次执行多个顺序的执行流,从而可以更快地执行计算,从而有助于更好地利用多核

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带Raspberry Pi的MinIO服务器规格

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今天,我们将为您的MinIO服务器看一看IoT压力表。这是Alex Ellis用Raspberry Pi,Docker和MinIO构建的一个很棒的技巧。在向开放源代码MinIO项目贡献代码以启用网络挂钩之后,Alex希望可视化通过其服务器的流量。他的骇客显示物件上传的速度

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Go实施静态数据加密

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简介加密网络流量已成为默认设置。有诸如SSH和TLS之类的标准化协议,以及诸如“让我们加密”之类的项目可以保护通过网络发送的数据。例如,TL​​S接收数据流,将该流分块为消息,并在通过网络发送消息之前对每个消息进行加密。TLS确保每封邮件都经过加密

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对象存储的新指标

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通常,当人们考虑对象存储时,他们会考虑一件事-每TB / GB的价格。尽管是合法的成本度量标准,但它具有使对象存储成为一维并将其降级到存档用例的作用。此外,它扭曲了与企业技术堆栈这一日益重要的部分相关的价值。坦率地说,遗产

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数据湖屋的颠覆性本质

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1997 年,克莱顿·克里斯滕森 (Clayton Christensen) 在他的《创新者的困境》一书中确定了一种创新模式,该模式可跟踪现有企业和新进入者之间按细分市场划分的能力、成本和采用情况。

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如何使用Restic和MinIO进行备份

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每个系统都需要备份,因为有无数种方法可以丢失本地文件系统数据和配置。这种损失可能是毁灭性的——可能导致收入损失、客户不满意,甚至代价高昂的诉讼。统计数据相当惨淡——遭受数据丢失事件的企业中有 60% 在六个月内关闭,而失去数据中心超过 10 天的公司中有 93% 在一年内申请破产。

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使用MinIO对MongoDB进行快照备份

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随着数据量和频率以前所未有的速度不断扩展和加速,对象存储继续作为数据堆栈的支柱,推动各种数据产品的创新和效率。其中,MongoDB是NoSQL领域的领跑者,它提供了一个多功能且可扩展的解决方案,用于管理非结构化和半结构化数据,如JSON文件。

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MinIO不适用小文件,是真的吗?

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网上一些评论和提问经常会遇到三个问题,我们将这三个问题展开: MinIO不适用于小文件? MinIO小文件性能? MinIO是否是合小文件的读取场景? 首先,我们正面回答问题。 第一种观点是错误的,MinIO不仅非常适合小文件,还适合中型文件和大文件。

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minio和阿里云oss哪个好?

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在回答这个问题前,我们首先要明白一个关于监管上的要求和产品上的区别。因此,如果在公有云产品选择上可以选择阿里云OSS、腾讯云的COS、华为云的OBS和AWS的S3,都是全球非常优秀的对象存储产品。

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离线部署的MinIO

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网络有不同的部分,例如 DMZ、公共、私有、堡垒等。这实际上取决于您的组织和网络要求。在部署应用程序时,任何应用程序,我们都需要考虑类型以及它是否需要位于网络的特定部分。

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我如何知道我的MinIO集群复制是最新的?

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客户可以在任何需要快速、弹性、可扩展对象存储的地方运行 MinIO。MinIO 包括多种类型的复制,以确保每个应用程序都使用最新的数据,无论它在哪里运行。在之前有关批量复制、站点复制和存储桶复制的文章中,我们详细介绍了各种可用的复制选项及其最佳实践。

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AI 的未来是开源的

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想象一下,在未来,人工智能不会被锁在公司的金库里,而是由全球创新者社区一砖一瓦地在开放中构建的。协作,而不是竞争,推动进步,道德考虑与原始绩效同等重要。这不是科幻小说,而是人工智能发展核心正在酝酿的开源革命。

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调试 MinIO 安装

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MinIO 部署形式多样。我们支持在任意版本的 Linux 上进行裸金属安装,支持在任何版本的 Kubernetes(包括 Red Hat OpenShift)上进行容器化安装,还支持在大大小小的环境中部署单个轻量级二进制文件。

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复制策略深入探讨

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在之前的博客中,我们讨论了复制最佳实践和不同类型的复制,例如批量、站点和存储桶。但是,随着所有这些不同类型的复制类型的出现,人们不得不想知道在哪里使用哪种复制策略?

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使用GitOps自动化推动AI/ML工作流程

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作为一名深耕自动化和人工智能领域的开发人员,我们逐渐认识到尖端工具和方法之间的显着协同作用,这些协同作用突破了可能性的界限。在这次探索中,我们想分享一个概念,它不仅彻底改变了我们的软件开发和基础设施管理方法,而且还打开了无尽创新的大门:GitOps。

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MinIO 突破了Boundary

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随着银行、医疗保健、石油和天然气等关键行业的企业从云端遣返数据,有时他们需要以“老派”的方式做一些事情,因为根本没有其他方法。其中之一是堡垒主机。

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停止向供应商提供您的数据

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组织管理其数据基础设施的方式正在发生重大转变。越来越多的公司认识到存储和计算分离的优势,从而获得更好的性能、成本节约和可扩展性。这一趋势是由 AI 和 ML 工作负载日益复杂所推动的,这些工作负载需要灵活、高性能的系统

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从 HDFS 迁移到 MinIO 企业对象存储

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云原生、面向 Kubernetes 、基于微服务的架构推动了对 MinIO 等网络存储的需求。在云原生环境中,对象存储的优势很多 - 它允许独立于存储硬件对计算硬件进行弹性扩展。它使应用程序无状态,因为状态是通过网络存储的,并且通过降低操作复杂性,使应用程序能够实现比以往更高的规模

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MinIO 学习订阅服务

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MinIO 的入门非常简单 — 只需几个简单的命令和一个 100 MB 的小二进制文件,您就可以立即启动并运行一个功能性开发环境。但是,为了在生产规模上利用 MinIO 的全部功能,我们鼓励专业人士更多地了解 MinIO 的广泛功能

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复制、数据整合和数据迁移

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Parsec Labs 是一家工程师公司。大多数人都设计了存储系统,负责备份和复制,或者从事网络构建交换机的工作。其 Unified Data Mobility and Protection Appliance 成立于 2013 年,为大规模迁移、复制和备份数据提供了最直接的工具。

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充分利用 AIStor 的网络配置

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AIStor 可以以分布式方式部署,从而有效利用多个物理机或虚拟机的计算和存储资源。这可以是在私有云或公共云环境中运行的 AIStor,例如使用 Amazon Web Services、Google Cloud Platform、Microsoft 的 Azure 平台等

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AIStor 更新和重启最佳做法

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在现代世界中,保持系统运行不仅仅是赌注 - 它是没有商量余地的。当涉及到软件更新及其对您的系统意味着什么时 - 嗯,这要复杂得多。一方面,安全性是当今更新的主要驱动力,这也是没有商量余地的。需要尽快在所有系统中实施补丁,以保持最强的安全性

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AWS re:Invent 的创新技术

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本月早些时候,Amazon 于 12 月 1 日至 5 日在内华达州拉斯维加斯举行了为期 5 天的 re:Invent 大会。如果您从未参加过 re:Invent 会议,那么最能描述它的词是“巨大”——不仅从与会者人数(60,000 人)来看,还从涵盖的主题的广度来看

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关于 ROSA 的 AIStor

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AIStor 是高性能、可互操作的云原生对象存储的先驱,具有多功能性和敏捷性。AIStor 可在无数平台上运行,例如 Kubernetes、AWS、GCP、Azure、裸机 Linux 和许多其他环境。最近,业内出现了一种趋势,即让数据“更贴近”家庭

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为 AIStor 部署选择最佳硬件

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事实是,AIStor 没有最佳的硬件配置。我们的客户根据其使用案例和要求选择硬件。如果 AIStor 有一个最佳硬件配置,那么我们会在设备上销售 AIStor,但这将剥夺您为工作选择最佳硬件的自由,并将您锁定在特定的外形规格中。

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介绍 MinLZ 压缩算法

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存在不同类型的压缩算法和非常好的实现。在 MinIO,我们已经使用了 Snappy 的增强版本,它一直为我们服务良好。但随着时间的推移,我们发现了一些可能的改进,可以更好地对压缩数据进行编码

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AIStor 与 NVIDIA NIM™ 集成

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基于 AIStor 强大的 AI 功能,MinIO 的 PromptObject 使用户能够通过自然语言查询与他们的数据进行交互,如此处所述。PromptObject 允许用户使用自然语言询问有关其数据内容的问题并提取信息,从而改变了用户与存储对象的交互方式,无需编写复杂的查询或代码

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MinIO AIStor: 利用英伟达™(NVIDIA®)BlueField-3 DPU 率先开发

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Arm 架构正在彻底改变超大规模云,这得益于其总拥有成本 (TCO) 优势(更低的功耗和更低的冷却要求),从而实现了可持续的大规模高性能计算。AWS、Azure 和 GCP 等行业领导者正在采用 Arm 来驱动其用于 AI 训练的最新计算实例,利用其效率来满足数据密集型工作负载的需求

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