Chuyển đến nội dung chính

Đặc điểm của Storage Server

Ở blog trước chúng ta đã tìm hiểu về khái niệm Storage Server, trong blog hôm nay chúng ta sẽ tìm hiểu về những đặc điểm của Storage Serve.  

Đặc điểm của Storage Server

Kiến trúc

Khi thiết kế một Storage Server, cần lưu ý xem xét không gian lưu trữ, khả năng quản trị, tốc độ truy cập, khả năng phục hồi, ngân sách và mức độ bảo mật. Khối kiến trúc phức tạp được tăng cường bởi môi trường thay đổi liên tục đòi hỏi phải cài đặt phần cứng và công nghệ mới trong khi vẫn duy trì cùng khả năng truy cập và khả năng tương thích. 

các nhà cung cấp thường sử dụng Mô hình queue để kiểm soát tải cao nhất, thời gian phản hồi và thông lượng. Hệ thống cân bằng tải cũng thường được bao gồm trong các máy chủ để phân phối các yêu cầu giữa các phần cứng được kết nối. Thiết bị phần cứng máy chủ chính là ổ cứng.

Khả năng bảo mật

Storage Server thường bao gồm một số loại bảo mật hệ thống nhằm hạn chế quyền truy cập tệp đối với một người dùng hoặc nhóm người dùng cụ thể. Các directory service như: openLDAP, Novell’s eDirectory hay Microsoft’s Active Directory xử lý bảo mật trong các tổ chức lớn. 

Người dùng, tệp, ứng dụng và máy tính được coi là các thực thể riêng biệt nhưng lại có liên quan trên mạng cấp quyền truy cập dựa trên thông tin đăng nhập của nhóm hoặc người dùng nhất định. Đối với các doanh nghiệp nhỏ, xác thực xảy ra trực tiếp trên máy chủ, tuy nhiên, đối với các tổ chức lớn hơn, các directory service có thể bao gồm hàng trăm máy chủ tệp.

Nhận xét

Đăng nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Ứng dụng AI tại biên và 3 điểm cần lưu ý khi triển khai

 Khi trí tuệ nhân tạo (AI) trưởng thành, việc ứng dụng nó sẽ tiếp tục tăng lên. Theo nghiên cứu gần đây, 35% tổ chức đang sử dụng AI, với 42% đã bắt đầu khám phá tiềm năng của nó. Mặc dù AI đã được nghiên cứu khá nhiều và triển khai mạnh mẽ trên các nền tảng đám mây, nhưng đối với các hệ thống biên thì AI vẫn là một công nghệ còn khá non trẻ và đang có một số thách thức riêng khi ứng dụng AI tại biên. AI đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng, từ điều hướng trong ô tô đến theo dõi các bước chân đến trò chuyện với trợ lý kỹ thuật số. Mặc dù người dùng thường xuyên truy cập các dịch vụ này trên thiết bị di động, nhưng kết quả tính toán nằm trong việc sử dụng AI trên đám mây. Cụ thể hơn, một người yêu cầu thông tin và yêu cầu đó được xử lý bởi một mô hình học tập trung tâm trên đám mây, sau đó mô hình này sẽ gửi kết quả trở lại thiết bị cục bộ của người đó. AI ở biên ít được hiểu và ít được triển khai hơn so với AI trên đám mây. Ngay từ khi mới thành lập, các thuật toán và đổi ...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

Sự khác biệt của AGV và AMR là gì?

  Tự động hóa hoạt động logistics nội bộ là một vấn đề rất được quan tâm đối với cả các công ty lớn và nhỏ. Tại sao phải sử dụng nguồn nhân lực thủ công để vận chuyển các nguyên vật liệu khi bạn có thể tự động hóa các nhiệm vụ này và để nhân viên tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn? Bằng cách tự động hóa hoạt động vận chuyển hàng hoá & vật liệu, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa năng suất và có thể lên lịch giao hàng hiệu quả hơn để giảm tắc nghẽn trong sản xuất. Cho đến thời gian gần đây, các phương tiện xe tự hành (AGV) truyền thống là lựa chọn duy nhất để tự động hóa các nhiệm vụ vận chuyển nội bộ. AGV là thiết bị cố định quen thuộc trong các cơ sở lắp đặt lớn, cố định, nơi có nhu cầu phân phối vật liệu nhất quán, lặp đi lặp lại và nơi có thể chấp nhận chi phí ban đầu lớn và lợi tức đầu tư (ROI) lâu dài. Tuy nhiên, ngày nay AGV đang bị thách thức bởi công nghệ phức tạp hơn, linh hoạt hơn và tiết kiệm chi phí hơn, đó là các rô bốt di động tự động (AMR). Mặc d...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

Edge Ai có thể mang tới những lợi ích gì trong kỷ nguyên AIoT

  Edge AI là một mô hình điện toán mới kết hợp AI trong các khung điện toán biên. Bài viết này sẽ mang tới cho các bạn thông tin về một số lợi ích và trường hợp sử dụng của nó. Việc áp dụng điện toán biên đã chứng kiến mức tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây. Một báo cáo gần đây của Research and Markets ghi lại rằng quy mô thị trường điện toán biên toàn cầu được dự đoán sẽ đạt 155,90 tỷ USD vào năm 2030. Một phần của những gì đã thúc đẩy sự phát triển của việc áp dụng điện toán cạnh trong các ngành công nghiệp là trí tuệ nhân tạo (AI). Với sự gia tăng của các ứng dụng IoT và dữ liệu kinh doanh, nhu cầu phát triển các thiết bị có thể xử lý thông tin nhanh hơn và thông minh hơn ngày càng tăng. Đây là nơi mà Edge AI đi vào cuộc sống. Việc tích hợp AI vào điện toán biên hoặc Edge AI đã giúp các thiết bị biên có thể sử dụng thuật toán AI để xử lý thông tin ở biên của thiết bị hoặc trên một máy chủ gần thiết bị, cắt giảm thời gian các thiết bị biên đưa ra quyết định....
Đăng nhận xét
Đọc thêm