京東對象存儲
① 有哪些雲伺服器比較好
較好的雲伺服器平台有阿里雲、騰訊雲、網路雲、京東雲、七牛雲。
相關介紹：
1、阿里雲：
創立於2009年，是全球領先的雲計算及人工智慧科技公司，致力於以在線公共服務的方式，提供安全、可靠的計算和數據處理能力，讓計算和人工智慧成為普惠科技。
2、騰訊雲：
騰訊雲有著深厚的基礎架構，並且有著多年對海量互聯網服務的經驗，不管是社交、游戲還是其他領域，都有多年的成熟產品來提供產品服務。騰訊在雲端完成重要部署，為開發者及企業提供雲服務、雲數據、雲運營等整體一站式服務方案。
5、七牛雲：
七牛雲存儲（現已更名為「七牛雲」）是國內領先的企業級公有雲服務商，致力於打造以數據為核心的場景化PaaS服務。
② 在Windows上自建nfs，性能比較差，這個怎麼辦
本文描述了在應用環境為Windows系統下，需要使用文件存儲的場景。本文採用了私有化部署的方式向用戶提供了文件共享存儲服務。用NFS協議，搭建Windows環境NFS服務，為Windows系統下的雲主機提供共享訪問服務。
存儲格式都有哪些？
文件、塊和對象是三種以不同的方式來保存、整理和呈現數據的存儲格式。這些格式各有各的功能和限制。文件存儲會以文件和文件夾的層次結構來整理和呈現數據；塊存儲會將數據拆分到任意劃分且大小相同的卷中; 對象存儲會管理數據並將其鏈接至關聯的元數據
塊存儲
塊存儲主要是將裸磁碟空間整個映射給主機使用的，就是說例如磁碟陣列裡面有5塊硬碟（為方便說明，假設每個硬碟1G），然後可以通過劃邏輯盤、做Raid、或者LVM（邏輯卷）等種種方式邏輯劃分出N個邏輯的硬碟。（假設劃分完的邏輯盤也是5個，每個也是1G，但是這5個1G的邏輯盤已經於原來的5個物理硬碟意義完全不同了。例如第一個邏輯硬碟A裡面，可能第一個200M是來自物理硬碟1，第二個200M是來自物理硬碟2，所以邏輯硬碟A是由多個物理硬碟邏輯虛構出來的硬碟。）
典型設備：磁碟陣列，硬碟
文件存儲
為了克服塊存儲文件無法共享的問題，所以有了文件存儲。主要功能是通過網路（一般是區域網）讓不同的主機系統之間可以共享文件或目錄。本文文件存儲採用NFS協議，NFS客戶端（一般為應用伺服器，例如Web）可以通過掛載（mount）的方式將NFS伺服器端共享的數據目錄掛載帶NFS客戶端本地系統中（就是某一個掛載點下）。從客戶端本地看，NFS伺服器端共享的目錄就好像是客戶端自己的磁碟分區或目錄一樣，而實際上確實遠端的NFS伺服器的目錄。
典型設備：FTP、NAS
對象存儲
對象存儲系統（Object-Based Storage System）是綜合了NAS和SAN的優點，同時具有SAN的高速直接訪問和NAS的數據共享等優勢，提供了高可靠性、跨平台性以及安全的數據共享的存儲體系結構。對象存儲主要操作對象是對象（Object）。和文件和對象存儲相比，沒有隨機讀寫的介面。和文件存儲相比，沒有目錄樹的概念。協議更注重簡潔。
典型設備：內置大容量硬碟的分布式伺服器、京東雲OSS即對象存儲
文件存儲的適用場景
文件與較底層的塊存儲不同, 上升到了應用層, 一般指的就是NAS ,一套網路儲存設備, 通過TCP/IP進行訪問, 協議為NFSv3/v4由於通過網路。下面簡單介紹以下NFS存儲適用的兩個場景，當然，還有更多的場景適合使用文件存儲，本文不一一列出。
Web 服務
前端面向終端用戶的服務由多台web伺服器提供，多台伺服器需要共享文件存儲，文件系統、文件命名約定和許可權等符合應用系統需求。
媒資管理
媒體行業由於其工作流和媒資是一直變化的，很多用戶使用多雲或混合雲，媒體的剪輯、編輯在本地進行，存儲和分發在雲端，由於文件存儲可以和現有的系統輕松的集成，因此，很多用戶將文件存儲用於媒資管理。
Windows環境下的NFS文件服務的搭建
選擇Windows系統搭建NFS協議文件存儲系統的優勢如下：
系統交付後由用戶進行維護，用戶對Windows系統熟悉；
部分應用系統只能訪問文件存儲；
微軟的SMB協議是面向網路連接的共享協議，對網路傳輸的可靠性要求高，常使用TCP/IP；NFS是獨立於傳輸的，可使用TCP或UDP，同時考慮後期有linux系統擴容需求，故選擇NFS協議。
京東雲提供Linux環境的文件存儲服務，無需另行搭建。（詳見https://www.jdcloud.com/cn/procts/cloud-file-service）
本設計的優勢：
共享訪問-您在同一子網內的多台雲主機可以共享同一個雲文件服務中的文件存儲系統。對於多個應用實例需要共享通用數據源的場景，特別適合使用雲文件服務實現。
易於使用-支持標準的NFS協議，提供全託管的服務，無需修改應用，通過標準的文件系統掛載步驟即可實現無縫集成。極大降低遷移成本，簡化雲上項目開發。
穩定可靠-本系統存儲基於京東雲雲硬碟，採用3副本冗餘存儲，提供超強的穩定性和可靠性，滿足應用服務對文件系統的可用性和可靠性需求。
易於擴展-本系統存儲基於京東雲雲硬碟，可根據業務需求進行存儲空間的擴展。
一、創建NFS服務主機
1、創建實例
在京東雲上創建一台雲主機，作為NFS伺服器；NFS服務要和已有雲資源創建在同一區域，同一VPC中。
登錄京東雲控制台，選擇彈性計算-雲主機-實例，選擇創建實例所屬地域，點擊「創建」按鈕，進入雲主機購買頁面。
2、選擇計費模式
包年包月和按配置計費，包年包月按一個正月進行購買付費，按配置計費按照實際使用的時長（精確至秒）每小時進行扣費。
3、地域與可用區選擇
在此步驟仍可以選擇實例對應的地域（華北-北京、華南-廣州、華東-宿遷及華東-上海）及可用區，請注意「不同地域資源內網不互通，創建之後不可更改」，如果所選地域限額已滿，可以通過提交工單提升限額。
4、創建方式選擇
提供三種創建方式 自定義創建、使用實例模板創建、在高可用組內創建，後兩種需要您預先創建好實例模板和高可用組，我們使用保持默認選項「自定義創建」。
5、選擇windows系統鏡像
鏡像分為雲硬碟系統盤鏡像及本地盤系統盤鏡像，前者僅支持創建系統盤為雲硬碟的實例，後者僅支持創建系統盤為本地盤的實例。因為搭建windows系統環境的NFS存儲，故鏡像選擇官方-windows server-windows server 2012 R2標准版。
6、選擇實例規格
實例的規格支持用戶自定義選擇，從最小的1核1G（如g.s1.micro）到72C576GB（如m.n2.18xlarge），用戶可以根據不同業務場景選擇實例規格及相應配置。考慮到NFS對主機計算性能要求不高，選擇2核4G規格主機。
7、配置NFS存儲
雲主機數據盤：數據盤為NFS系統存儲盤，可以根據實際業務需要選擇容量。（此處選擇20G為例）
8、配置實例網路
選擇私有網路及子網：VPC子網選擇與需要訪問NFS存儲的雲主機所在的VPC。
選擇內網IP分配方式：如對內網IP地址沒有特殊要求，可以不指定由系統自動在子網可用網段內分配，如需指定請在提示範圍內輸入，系統會校驗IP是否可用。須注意的是，若選擇自定義內網IP地址，則無法批量創建實例。
9、選擇安全組
實例在創建時必須綁定一個安全組，若當前地域下未創建自定義安全組，可以在系統創建的三個默認安全組中選擇一個綁定（每個私有網路創建成功之後都會自動創建三個默認安全組），也可以通過快速入口前往安全組頁面創建安全組。由於官方鏡像系統內防火牆默認關閉，建議綁定僅開放22埠（Linux）或3389埠（Windows）的安全組，實例創建之後再根據訪問需求創建新的安全組並綁定。
10、配置公網帶寬
帶寬計費方式：京東雲提供按固定帶寬和按使用流量兩種帶寬計費類型的彈性公網IP，按固定帶寬計費按購買時設置的帶寬上限值付費，而與實際訪問公網所用帶寬無關，按使用流量計費則根據您實時訪問公網的實際流量計費。
線路：彈性公網IP線路分為：BGP和非BGP，若您需要更快更高效的網路接入請選用BGP。
帶寬范圍：1Mbps~200Mbps。在創建主機過程中可以暫不購買公網IP，完成主機創建後，再進行綁定。
NFS存儲如果只供VPC內雲主機使用，可以不購買公網IP和帶寬。
11、設置實例名稱、描述
您需要設置創建的主機名，名稱不可為空，只支持中文、數字、大小寫字母、英文下劃線「 _ 」及中劃線「 - 」，且不能超過32字元，如果為批量創建購買，名稱以「xxx1」、「xxx2」依次顯示。同時支持為實例添加描述，描述允許為空，若添加長度不能超過256字元。
12、設置密碼
可以選擇「立即設置」密碼，也可以選擇「暫不設置」（系統會以簡訊和郵件方式發送默認密碼），密碼除了用於SSH登錄實例時的密碼，也是控制台通過VNC登錄實例的密碼。
確認雲主機數量及購買時長 購買數量受限該地域您雲主機、雲硬碟、公網IP限額以及所選子網剩餘IP數量，若限額不夠，可通過提交工單提升限額。若購買包年包月實例，則需要設置購買時長，最短為1個月，最長為2年，支付十個月費用即可享受一年服務。若需要更長服務時長請提交工單。
點擊確認後，返回到控制台，顯示創建中，待狀態為運行，NFS服務主機創建完畢。
13、登陸雲主機
14、添加數據盤
打開，開始菜單-伺服器管理器-文件和存儲服務-磁碟，如下圖：
選擇數據硬碟，右鍵選擇新建卷，文件格式為NTSF
二、建立NFS服務
1、安裝NFS伺服器端組件
打開，開始菜單-伺服器管理器」，在主頁儀錶板中單擊「添加角色和功能」，如下圖所示。
在「開始之前」對話框中，會顯示配置成NFS伺服器必要的前提步驟，請按文字介紹的注意事項確認一下，如果沒有問題的話，可以單擊「下一步」，如下圖所示：
在「安裝類型」對話框中，選擇「基於角色或基於功能的安裝」，然後單擊「下一步」，如下圖所示：
在「伺服器選擇」對話框中，選擇「從伺服器池中選擇伺服器」，然後單擊「下一步」：
在「伺服器角色」對話框中，選擇「文件和存儲服務」中「NFS伺服器」，然後單擊「下一步」，如下圖所示：
繼續單擊「下一步」，如下圖所示：
在「確認」對話框中，可以看到我們從第一步到最後一步選擇的參數等信息，如果有要修改的地方，可以單擊「上一步」返回修改，確認沒有問題的話，可以單擊「安裝」，如下圖所示：
至此，Windows系統的NFS服務端安裝完畢，根據提示重啟伺服器。
2、創建共享服務
NFS服務端安裝完畢，回到伺服器管理器，選擇文件和存儲服務
選擇 共享-啟動新加共享向導
選擇「NFS共享-快速」
選擇數據盤，設置共享名稱
選擇「身份驗證」相關配置，如下圖所示：
設置共享許可權，許可權請根據實際需要設置
創建完畢，顯示」已成功創建共享「，如下圖所示：
3、設置共享文件夾
在要設定共享的文件夾屬性中，選擇「NFS共享」欄位，點擊「管理NFS共享」， 在「NFS高級共享」對話框中，選擇並勾選「共享此文件夾」：
返回伺服器管理器，共享對話框中，可以看到剛才新建的文件夾共享已經成功
參考資料：
1、文件存儲、塊存儲還是對象存儲？redhat官網
2、塊存儲、文件存儲、對象存儲這三者的本質差別是什麼？．知乎．2016-1-1[引用日期2017-10-04]
（https://ke..com/reference/18736489/a856jWYROoQogtX1hq-v--）
3、今非昔比：塊存儲的復雜度提高 ．TechTarget存儲[引用日期2015-10-21]（https://ke..com/reference/18736489/_rJK0l8aRaFmmhbzPj4Kk-4OMDrn9AGlEt1D-YeUws8wnhuYuc7rJUcaI-B0fg）
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③ 青雲李威：在雲上做大數據平台有什麼獨特的挑戰
7月18日,"雲用戶生態發展論壇暨第三屆中國雲計算用戶大會"在北京國家會議中心召開。在下午的會議中，青雲QingCloud系統工程師及大數據平台負責人李威帶來主題為「大數據雲平台之最佳實踐」的精彩演講，以下是他的演講實錄：
李威：大家好，我是QingCloud青雲的系統工程師李威。今天我講的這個話題可能技術性有點強，可能需要大家費點腦子。分成幾大塊。第一，先說一下雲計算和大數據的關系。第二，在雲上做大數據平台有什麼獨特的挑戰。第三，我們會講一下大數據平台它有一個比較基本的，或者說通用的一個系統架構是什麼樣子。最後，分享一些我們自己的，包括和在客戶那兒的一些跟大數據相關的最佳實踐。
大數據的例子，我就不說太多了，說一些我們的一些企業客戶的。比如說第一個是一個非常大型的一個跨國的一個互聯網社交企業。然後他們會用我們在雲上的大數據的一些平台，包括一些具體的技術，會做比如用戶畫像。就是你在社交網路裡面，然後為什麼推薦給你的朋友正好是你可能會認識的，然後為什麼推薦給你的信息可能就是你感興趣的。這個都是用戶畫像用大數據來做的。
第二，像一個非常大型的互聯網的金融企業，它會用大數據做一些風控分析。因為在互聯網金融，尤其是互聯網金融行業裡面，它之所以可以和傳統金融PK，就是因為它在風控這方面可以用大數據技術把風險控制的非常小。大家可以想一想，在P2P平台上面，憑什麼沒有像以前傳統銀行各種人來調查你，沒有什麼抵押金，但是可以讓你用錢。包括政府部門海量信息檢索，比如它需要把全國的各種部門聯合起來，然後我需要有一個犯罪嫌疑人他有沒有可能在各個地方有一些其他數據，我可以搜索，可以挖掘，然後進行一些分析。
大數據很火，它跟雲計算到底什麼關系?其實我們認為大數據現在大家可能覺得到什麼地方都聽見大數據，其實很可能每個人說的不一樣，也得人說的是大數據平台，有的人說的是大數據的某個產品，有的人可能說的是大數據的某個應用，比如Alpha Go。
尤其在企業裡面，我們和客戶談的時候，客戶第一個比較想不明白的就是大數據的產品和技術太多了，而且每個場景都區別不是那麼明顯。所以，在大數據這個技術裡面，我們第一個要解決的就是到底怎麼選擇大數據的解決方案，怎麼為企業做大數據解決方案。但是，每個企業需求變化又特別大，或者有很多企業，就是傳統企業他們對大數據的需求不是非常明確，互聯網企業他們需求變化非常快。按照傳統的比如建一套大數據平台，可能花費很多成本，時間成本、人力成本，包括金錢。但是雲平台，大家知道IaaS、PaaS、SaaS，最後所有東西都變成伺服器。你要構建一個非常復雜方案的時候成本就低，因為你只需要按照服務構建的方式來做，而且這樣非常靈活，如果你發現其中方案某一部分有問題，你可以很快的替換掉，因為很多都是平台上的服務。所以，它可以滿足你的業務不確定性的需求，包括業務彈性的需求。因為大家知道現在變化太快了。
第二，雲計算給大數據帶來的好處是什麼?比如它可以自動化運維，一些復雜系統的安裝、部署、監控都不用你自己做，在界面上非常快的就可以，非常簡單就能做完。然後還有一些包括穩定、性能，這個不多說了，雲計算的好處大家肯定知道特別多，說幾個有意思的。
比如，網路和存儲，計算引擎的切換，這個比較有意思。也就是當你的平台足夠復雜，足夠大的時候，每塊部分都是一個伺服器，每一塊變成一個伺服器之後，可以非常靈活的替換掉它，把他換成別的產品實現，或者別的技術實現。後面就是Service Orchestration，就是比如你有一個界面，需要畫各種圖，或者工具也好，但是他們有一個非常致命的缺點，你畫的那個圖是不能執行的，就是是不能部署，不能執行的。Service Orchestration是給你一個大的拓撲圖，這也是青雲今年年初發布的一個產品，叫做資源編排。可以在雲平台把一整套的架構部署出來，這是雲上他們這些帶來的一些好處。
雲上大數據平台的挑戰。很多企業做大數據平台在物理機上做，為什麼沒有在雲上做?因為挑戰非常多。第一，穩定性的挑戰，比如高可用、災備。第二，性能。一直被人垢病的，因為你是虛擬機，肯定沒有網路機的硬碟快。在青雲第一個IaaS層的穩定性已經運行好幾年了，沒有太多可說的。垢病性能這一塊，我們去年做了軟體定義網路的2.0，2.0出來之後，這個是為雲計算，為大的IaaS平台專門研發的一套SDN，可以做到點對點之間的網路傳輸，可以達到物理網卡。第二，在硬碟這塊一直被垢病的，我們容器技術，可以把硬碟的技術降的非常低。第三個好處就是遷移，遷移技術非常好，因為現在已經有一些比較成形的，比如關系型資料庫和非關系型資料庫。
我們說解決這些挑戰之後，我們會有一個大數據的平台系統架構出來這個架構其實都是一個非常通用的架構。就是你可能在很多企業裡面，不管京東、美團、亞馬遜，可能看到的基本都是這樣的樣子。其實先從左開始看起，其實是一個數據的生命周期，就是數據從哪個地方收集，可能是日誌，可能是感測器，收集過來到中間的核心平台，最下面一層就是IaaS，青雲所有PaaS層的服務都是基於IaaS做的，就是都是在雲上面的。然後到第一個就是存儲。中間三個大塊，第一個叫實時計算，叫Storm，當然Twitter現在出來的可能宣稱比Storm更強。第二，就是Batch Processing，第三個就是Big SQL，包括像Kylim等。右邊就是你做所有平台可能都會做的，包括它的數據管理、監控、安全，包括用來做分布式的配置中心的一項東西。
所有的數據經過存儲、計算之後，你可能會通過一些，就是你想要一些非常好的用戶友好的方式使用這些數據，我們一般可能會把數據提交到比如說像一些交互性比較好的技術組件裡面，這樣在最上層，不管報表還是可視化，像Hadoop生態圈裡面比較流行的做可視化就比較方便。
我現在畫的這個圖裡面，基本上就是在大數據的生命周期裡面最核心的，或者說最主流的產品或者技術都涵蓋在裡面了，青雲自己的大數據平台也是按照這個架構來做的。
接下來先說一下，我會按照這個架構，挨個的挨個的說。第一，先說一下計算。計算上面最經典的就是Hadoop，這個圖不需要太多說。如果大家平時研究大數據，可以提一點，從2.0後之，它的HDFS有高可用，把之前的變成Yarn來支持，這樣會提升很大的性能。第二個計算型的架構就是Spark，比如它上面有主流的一些功能。如果做實時計算，Storm肯定首選的。MapRece延遲非常高，但是吞吐量很大。MapRece的硬碟非常高，Spark Streaming由於它是硬碟計算，所以計算還好。如果之前有一些Hadoop生態圈的基礎，可能選Spark比較好，如果不是要求非常實時，因為Spark平台非常強，它本身就是一個平台，現在的平台發展非常快，所以可能選Spark，對你要求非常高，現在我們碰見的客戶都有。第二，Big SQL裡面，提幾個，一個是Phoenix，提供了SQ語言上包裝的產品。第二種就是MPP的。
存儲。最初就是HDFS，第一，一定是為大文件設計的，不是為海量小文件設計的。如果想處理海量小文件，在青雲平台上有一個想像就是對象存儲，我們當時設計的時候不管文件什麼類型，不管文件什麼大小，都可以用這個存儲。HDFS為什麼不能存海量小文件，原因很簡單，像Linux裡面所有數據都有一個索引，如果存海量小文件，索引的數據有一個特點，不管數據文件大還是小，索引的數據都是一樣的大。存海量小文件的時候其實文件沒有多大，它會非常影響性能，導致數據整個存儲空間沒有利用慢，但是性能已經不可用了。
第二個比較主流的存儲就是Hbase，Hbase是架構在HDFS之上，它可以存非常寬的樣表，也可以存非常高的樣表，所有表的數據分布在每個節點上，其實它的架構比這個復雜多了。其實你可以看成對應一個表的概念。不知道大家有沒有人看Hbase，可能剛開始看Hbase比較費解，因為它是列式的存儲，和以前看到的資料庫解的不一樣。其實它的定義非常簡單，就是最上面，第二行那句話，是一個稀疏的、分布式的、多維的、持久化的一個影射。稀疏的就是是一個單位格的比，Hbase在存儲格式上已經解決了這個問題，可以存一個稀疏的表。第二，分布式的就不用解釋了。這個圖裡面可以看到有一些時間戳的概念在裡面，這是一個比如第一個是一個記錄的Row Key，然後有一個Column Families，然後有一個版本號。
存儲裡面的選型，剛才說了幾個，做存儲選型怎麼選?並不一定是一開始肯定會聽到很多人說Hbase一定比HDFS快，這些說法都是不責任的，都是一定要在什麼場景下。比如說Hadoop，這樣的方式就是在做全局文件掃描的時候是快的，但是像Hbase做隨機存儲的時候是快的，所以也是分場景的。但是像中間這個KUDU，昨天一個客戶說他們正在用一個KUDU，屬於一個中間的方案，介於HDFS和Hbase之間的一個存儲引擎，現在還沒有看到大規模的生產應用。這個就是今年年初做的一個數據倉庫，Greenplum Database，是去年開源的。之前Greenplum的核心就能工業他們自己出來，它最大的一個好處，我們覺得有幾個，第一個是標準的SQL，你可能看到很多市面上的產品都說支持SQL，但是其實都不是標準的。不是標準的意味著什麼?比如很多語法不一樣，你以前像數據工程師，數據分析師，他們用的比較高級的用法都沒法用。但是，Greenplum Database不一樣，因為它的核心計算引擎我們覺得比MySQL更好，它還有很多別的特點。
我們說完計算的產品，說完存儲的產品，接下來一些數據的傳輸。數據傳輸我們說一個最經典的Kafka，是分布式、可分區、多副本、低延遲的。低延遲什麼意思?左右這兩張圖長的很像，其實就是Kafka相當於進入和留出的數據，Kafka就是領英開源的，因為我們平台提供了Kafka服務，他們現在也在用，這是他們是使用出來的一個產品。意思就是Kafka的延遲非常低，基本數據不落下來，直接就出去了。
為什麼它可以這樣?有兩個非常本質的原因：第一，它在寫數據的時候是直接寫到PageCatch裡面，往外發的時候直接通過Linux發出去的，所以它的吞吐量延時非常低，這是兩個核心的原因。Kafka的架構非常簡單，就是三個松偶合的，比如最上層是它的生產者，然後是一個集群，中間是一個伺服器，Kafka的伺服器，下面是它的消費者。它的生產者一個集群都可以往broker裡面發數據，相當於broker把數據發到第一個Partition裡面，第二個發到第二個Partition裡面，Partition第一個主要概念就是你發布的消息是什麼，你生產出的消息相對於在Kafka裡面有幾個隊列，每個隊列就是一個Partition。
第二個集群就是它的消費者，消費者可以提比較重要的一點，它有一個消費組的概念，這個組的概念非常重要。當你想把一個Topic的消息想多播出去，想被很多個消費者處理的時候，這個時候需要建多個消費組，這個消息才能被多個消費者來消費。如果只建了一個消費組，哪怕這個消費組有好幾個消費者，每次都是由一個消費者處理的。第二個問題，就是消費組裡面消費者的數量，這裡面一個是兩個，一個是四個，就是一個消息裡面有四個Partition，如果有四個消費者，正好一對一，每個消費者消費一個Partition，如果只有一個消費者，有一個會消費兩個Partition。這種情況比較好。有一種情況要避免，就是比如有5個消費者，你那個Topic只有4個隊列，你就會浪費掉一個消費者。這個是需要注意的。
說完了計算，說完了存儲，說完了傳出，然後說一些我們碰到的問題。第一個大問題就是復制因子的問題，為什麼原生的不用考慮，但是雲上為什麼要獨特考慮呢?原因很簡單，因為在雲上面所有的服務都是基於IaaS做的，IaaS這一層本身有高可用，就是它的數據本身就是有副本的，如果你還照搬物理機上的做法，你就找三個副本，你想想2×3就是6個。所以，第一個就是要去副本，把它用兩個副本，這是我們最開始想的方案，用兩個副本就行了。但是，後來我們覺得兩個副本還是2×2=4，還是空間浪費上會多一點。
後來我們想更高級的方案是什麼?就是我們在IaaS這一層提供一種能力，讓PaaS層可以選擇，說我要幾個副本，就是變成一個選項，這樣比如像大數據這樣，或者非常脆弱的應用，但是有時候比如不需要，有它自己的一個副本的策略，完全不需要IaaS層的副本，這個時候就根據你自己的配置，或者根據你自己的產品的需要可以配置IaaS層的副本策略，這樣跟物理就是一樣的了。
這個參數調優，比如像典型的大數據裡面每個產品或者每個平台都有兩三百個參數，這個太正常了，這個時候做調優第一個重要的步驟就是你應該知道我們應該盡量去知道這些調優的參數之間什麼關系，他們之間到底什麼關系，不能只知道每一個參數是干什麼的，要不然調一個，影響另外一個，或者調按沒有任何反應，那是因為你沒有把這個關系搞清楚。像這樣的圖，可以把yarn裡面的Node Manager都弄的比它小，然後是yarn裡面分配的內存，這個之間的關系嘎明白，在做性能調優的時候是很重要的。
最後一個比較重要的最佳實踐就是在數據格式上，這個肯定很多人都會忽略。但是在大數據裡面非常重要，為什麼?因為數據很大，數據量非常大的時候，如果不注重數據格式就會導致這幾個問題。比如可能性能會下降，然後你的空間反而浪費了很多，成倍的上升。
其實數據格式比較注意的項非常多。我們挑出兩個比較重要的准則，第一這個數據格式要可分隔。可分隔支持的格式有這些，比較多的像Avro、Parquet Lzop+index、SequenceFile，不支持的就是XML、JSON文件。
然後可塊壓縮的，支持的就是Avro、Parquet、Lzop+index、SequenceFile，不支持的就是CSV、JSON記錄。大家可以想一下，我們在大數據平台裡面計算都是並行計算，它所有的數據都是分開來計算的，然後每一個分片對它進行計算，所以，第二個是可塊壓縮的。其實還有很多點，比如數據格式是不是支持眼鏡的，像Avro就支持，就是數據格式的老版本和新版本還是可以兼容的。包括像SequenceFile，可伸縮，可壓縮，但是它只在Hadoop這個生態系統，不像Avro和Parquet。我們7月28號在北京飯店有一個青雲自己的用戶大會，我們只負責服務，上面都是各個行業的精英講他們自己技術的干貨，產品的干貨，我們是這樣形式做的。
④ 有人知道京東雲倉是什麼嗎
京東雲倉是京東賦能給商家或者企業的一個模式，京東雲倉跟京東倉是共享系統，產品在自己的雲倉就可以自己打京東物流的標記，這樣來獲取更多的流量。
雲倉庫是指實體打造倉庫在線互聯網平台，聯通全國各大倉庫管理系統後台埠，實現倉庫數據及時上傳至雲倉庫平台，雲倉庫將所有倉庫數據集合，通過數據分析來整合全國物資和信息的整合處理分析，到時全國的倉庫所有貨源將會得到很好的分流和整合，而今後所有的公司也將節省很多精力來管理全國貨物的流通存放。
(4)京東對象存儲擴展閱讀：
一、「雲倉」由來
雲倉模式，具體來說，是指百世物流用IT手段，設置了雲平台，再與在電商銷售的品牌企業形成合作關系，當消費者購買後直接接入到雲平台，雲平台依據消費者選擇的快遞企業下單，對無選擇快遞的訂單自行分配給快遞企業，包括自己的快遞業務。
而這些合作的線上銷售企業都將庫房設立在百世物流的倉庫內，關於線上、線下的業務鏈模式，百世物流命名為「百世雲倉」，旨在物流產業鏈條的上下貫通。
二、競爭優勢
1、雲倉的系統是跟百世的業務綁定的，可以同步創新。
2、雲倉可以不斷融入最新的技術。
3、雲倉的系統作為一個獨立的第三方架構，可擴展性極強。
⑤ 國內雲伺服器哪家好
國內較好的雲伺服器平台有阿里雲、騰訊雲、網路雲、京東雲、七牛雲。
相關介紹：
1、阿里雲：
創立於2009年，是全球領先的雲計算及人工智慧科技公司，阿里雲在全球各地部署高效節能的綠色數據中心，利用清潔計算為萬物互聯的新世界提供源源不斷的能源動力，目前開服的區域包括中國（華北、華東、華南、香港）、新加坡、美國（美東、美西）、歐洲、中東、澳大利亞、日本。
2、騰訊雲：
騰訊雲具體包括雲伺服器、雲存儲、雲資料庫和彈性web引擎等基礎雲服務；騰訊雲分析（MTA）、騰訊雲推送（信鴿）等騰訊整體大數據能力；以及 QQ互聯、QQ空間、微雲、微社區等雲端鏈接社交體系。
5、七牛雲：
圍繞富媒體場景，七牛先後推出了對象存儲，融合CDN加速，數據通用處理，內容反垃圾服務，以及直播雲服務等。七牛雲已經在為 50多萬家企業提供服務, 親歷互聯網創新創業發展的同時，也深入理解傳統企業轉型過程中的雲服務需求場景。