1.1E14 NAS企划--先来点简单的源码HM-SMR
2.基于Fuse的最简单的文件系统
3.云计划课程

1E14 NAS企划--先来点简单的HM-SMR

       SMR的起源与本质在于解决磁盘存储密度与数据读取轨迹宽度不匹配的问题，称为Track mis-registration (TMR)。编译为了节省磁盘空间并提升存储密度，源码SMR采用较窄的编译读取数据轨迹，这导致随机读写操作面临挑战，源码但实际应用中，编译国外建站系统源码这种影响并不显著，源码因为机械硬盘本就不太适合高频率随机读写，编译而且通过将硬盘划分成一个个区块，源码可以有效缓解这个问题。编译

       SMR硬盘内部设计了两种结构，源码离散轨道用于处理随机读写负载，编译而zone结构则用于顺序读写负载，源码这种设计节省了大量磁盘面积，编译并可能提升读取速度。源码常见的先行指标公式源码SMR硬盘将每个zone大小设置为MB，离散轨道一般位于读写速度最快的区域，理论上SMR盘在性能上会超过传统CMR盘。区分任务类型主要是通过三种模式实现，如果文件系统能够准确识别负载类型并优化处理，那么主机管理的SMR盘性能甚至可以超过传统CMR盘。

       为了操作底层物理实现，使用了两套指令集ZAC和ZBC，分别对应SATA盘和SAS盘，涉及SCSI-to-ATA翻译（SAT）以兼容不同类型的硬盘。阵列卡或HBA中需要包含SAT层以支持HMSMR盘。然而，对于老款阵列卡（如、Adeptec 8）来说，它们可能不支持HMSMR盘。

       文件系统方面，安卓FlyBird源码f2fs、btrfs（不支持硬盘阵列）已经支持了HMSMR，而西数推出了Zonefs文件系统，将zone抽象为文件处理，但个人用户使用起来可能不太便利。Ceph文件系统已引入对HMSMR硬盘的支持，但当前无法创建硬盘阵列。因此，使用Ceph作为存储选项可能是更合适的选择。

       在分区与常用工具的安装方面，Ceph对HMSMR的支持还在测试阶段，因此构建较为困难。对于f2fs和Btrfs的分区方法，需要使用源码编译并补全依赖，具体步骤大致包括源码编译、源码分析博主配置依赖等。

       总结，SMR技术通过优化存储结构和策略，旨在提高存储密度和效率，同时通过适应不同工作负载，如通过区分随机读写和顺序读写，来克服随机读写带来的挑战。文件系统和存储管理系统对于充分发挥SMR硬盘性能至关重要，而Ceph等解决方案在此方面展现出较好的兼容性和支持度。

基于Fuse的最简单的文件系统

       从今天开始，我将在我的公众号“数据存储张”中创建一个合集，旨在从零开始，教大家如何开发一个文件系统。开发工作基于Ubuntu .，其他Linux版本亦可。素材下载源码系统通常，我们认为文件系统是内核模块，但实际情况并非如此，EMC的UFS就是一个用户态文件系统示例。开源分布式文件系统也多是用户态。

       鉴于内核态开发难度较高，我决定采用FUSE来开发一个用户态文件系统。通过实践本合集的内容，希望能加深大家对《文件系统技术内幕》一书的理解。无论是内核态还是用户态，文件系统的原理基本一致。

       若后续大家对Linux内核文件系统实现感兴趣，我也会继续基于内核开发功能，让大家全面了解内核文件系统。

       回到文章主题，接下来我们将深入文件系统的概念。文件系统是将硬盘线性地址转换为层级结构的软件系统，核心是呈现目录树。文件系统中，文件与目录是两大关键概念：目录是容器，用于存储文件和子目录；文件则是数据存储实体，形式多样，如视频、音频、Word文档及文本文件等。

       从普通用户角度看，文件系统提供层级式的文件组织方式，而程序开发视角下，文件系统提供API以访问文件和目录，如打开、关闭、读取和写入数据，以及目录的打开、遍历和关闭等操作。这些API在内核态有对应实现。

       FUSE提供在用户态开发文件系统的框架，大大降低了开发门槛，无需了解Linux内核内容。FUSE由用户态库和内核模块组成，内核态模块与VFS和其他文件系统关系密切，可理解为内核态文件系统，其功能是转发文件系统访问请求至用户态。

       FUSE用户态库提供一套API和接口规范，实现这些函数集合即完成文件系统开发。通过FUSE注册函数到内核模块后，内核态请求将调用用户态函数。例如，ceph_fuse就是基于FUSE实现的用户态文件系统，用于访问CephFS。

       接下来，我们将开发一个最简单的文件系统，严格意义上并非真正文件系统。该系统仅模拟层级结构，包含“dir”目录和“helloworld”文件，以及“.”和“..”目录。实现中，我们仅关注“getattr”和“readdir”两个函数，分别用于获取文件或目录详细属性及读取目录项。

       在头文件中，我们定义了文件系统类HelloWorldFS，并实现了上述两个函数。主函数文件简单实例化了HelloWorldFS类，并调用run函数完成文件系统挂载和注册等任务。

       cmake工程文件用于管理整个项目。通过cmake生成Makefile，并使用make编译，得到可执行程序helloworld。通过挂载到/mnt/test目录，我们验证了系统功能。

       本文实现的文件系统仅模拟层级结构，不具备创建、删除或读取文件内容功能。通过本教程，大家对文件系统概念和FUSE用法有了基础了解。后续，我们将基于当前实现，开发一个基于内存、可读写文件系统。

       相关源代码可在GitHub的SunnyZhang-IT/fs-from-zero库中找到。

云计划课程

        『壹』 云计算需要学什么课程有推荐吗

        推荐下千锋的云计算课程，学千锋云计算教程出来的学员都说找工作很容易。

        『贰』 Linux云计算课程培训都有哪些内容

        linux云计算复培训课程

        第1阶段制 零基础入门

        第2阶段 Linux系统管理&shell编程

        第3阶段 百万级访问量集群实战

        第4阶段 千万级访问量核心集群实战

        第5阶段 一切核心技术的底层支持：云计算集群

        第6阶段 尚硅谷专有课程：大数据运维

        第7阶段 Python自动化和毕业指导

        linux云计算培训路线

        『叁』 云计算的基础课程

        云计算是一套系统的解决方案。需要从宏观纵向去看，再到微观具体的某个云计算的单项技专术。它属分为基础架构层（IaaS），平台架构层（PaaS），软件架构层（SaaS），服务架构层（BPaaS）。每个层面的建设实施过程均可以独立存在，并没有先做哪块，后建哪块的先后顺序。其中IaaS是必经之路。纵向把握住了，再横向细化去看。比如：IaaS分为存储池，负载均衡池，节点计算池（其中又再细分为小型机计算池，服务器计算池等。再按操作系统版本的不同再细分）等。

        『肆』 现在学习云计算课程都需要学什么内容，以后找什么工作呀

        你好，云计算是未来互联网的发展趋势，现在入行云计算行业，就意味着未来的高薪厚利，为此很多人会选择参加专业的学习快速入行。云计算涵盖的知识点很多，应用领域也比较广泛，是一个非常好的选择。只要掌握真正的技能，云计算就业自然不成问题。

        如果你想要专业的学习云计算，更多需要的是付出时间和精力，一般在2W左右，4-6个月时间不等。千锋的课程很不错，你可以根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会差。

        『伍』 云计算架构师课程要怎么学习

        （1）Linux之美课时

        本阶段课程会带领学员进入Linux的世界，深入学习强大的Linux操作系统，建立服务器操作思维，培养良好的运维思想。

        （2）强大的Linux服务器课时

        本阶段课程正式学习Linux中各种网络服务，当前互联网中绝大多数的应用功能（如网站、视频、游戏、购物、邮件、下载等）都需要不同的Linux服务支撑。

        （3）玩转集群与云计算技术课时

        本阶段课程讲授集群架构、负载均衡、代理服务、分布式存储、主从备份、云计算、虚拟化、Hadoop等各种高大上的知识，内容涵盖了云计算架构师工作中所需的所有技术

        （4）网络安全技术与项目实践课时

        本阶段课程教你专业的网络安全技术，安全防护工具、防火墙、入侵检测等。

        学习云计算，还是兄弟连好

        『陆』 云计算主要学哪些课程

        云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

        目前我们的云计算的课程为由浅入深、循序渐进的完整课程体系，包括结合Linux的网络基础实战、Linux系统配置及服务深度解析、Shell脚本自动化运维项目开发、开源数据库MySQL DBA架构及优化、主流Web 服务器Nginx架构优化、大型网站高并发项目LVS实战方案、高可用集群技术、分布式存储技术Ceph、安全防御技术、性能优化方案、Python自动化运维开发技术、私有云平台技术KVM 、Openstack、容器技术Docker等。

        云计算学习课程大纲如下：

        1. Linux云计算网络管理实战

        2. Linux系统管理及服务配置实战

        3. Linux Shell自动化运维编程实战

        4. 开源数据库SQL/NOSQL运维实战

        5. 大型网站高并发架构及自动化运维项目

        6. 网站安全渗透测试及性能调优项目实战

        7. 公有云运维技术项目实战

        8. 企业私有云架构及运维实战

        9. Python自动化运维开发基础

        . Python自动化运维开发项目实战

        『柒』 云计算通俗解释，云计算需要学什么课程

        云计算通俗的讲：云端架设一台性能强劲的服务器，比如：核的CPU 、G 的内存，N个T 的存储版。在这样权的配置很富余的服务器上通过虚拟机技术，创建几十个虚拟机（从宿主服务器硬件配置中划分出资源配额）；客户机通过“远程桌面协议“或”远程控制协议“连接到虚拟机，这样你就可以在本地客户机使用这台远程的虚拟机。 所以的运算(计算)都是在这台虚拟机上完成的，本地客户机只是输入与输出（非本地计算）。学习云计算可以去看看openstack ,多了解KVM 等。

        『捌』 Linux云计算课程具体学什么

        优就业linux云计算培训学院着力于培养多方位发展的云计算人才，课程设置科学合理，面向0基础人员，教学内容涵盖十分广泛，大型项目实训，实战性更强。

        优就业Linux云计算的培训课程内容一般分为六个阶段，第一阶段主要学习网络基础，包括计算机网络(以太网、TCP/IP网络模型)、云计算网络(网络QoS、交换机与路由器)，配备有企业级项目实战：IP地址配置与DNS解析。

        第二阶段将学习Linux基础，包括Linux操作系统(文件权限、作业控制与进程管理)以及Linux高级管理(Sed、Awk工具、源码编译)。企业级项目实战为：云数据中心主机CPU资源利用率实时统计、分析系统。

        第三阶段学习Linux运维自动化，企业级项目实战为Python+Shell实现企业级FTP文件统一管理。

        第四阶段是数据库运维管理的学习，企业级项目实战：MySQL Galera高可用集群环境部署、异步消息队列集群RabbitMQ部署与运维。

        第五阶段的培训内容为企业级云架构管理与综合实战(PaaS+TaaS)，项目训练的是基于LAMP架构实现云计算PaaS平台典型应用部署与运维，通过Nginx实现千万级并发访问处理。

        最后一个阶段就是就业指导，从简历、面试技巧等层面助学员提升，培养学员沟通表达能力，让学员清晰了解职业发展规划，明确自身定位，找到适合自身发展的工作。

        『玖』 大数据云计算课程视频教程

        企业中都使用Linux来搭建部署大数据项目。学习熟悉关系型数据库版Mysql以及Oracle,了解大数据的源头，数据从权何而来，如何集成整合大数据,才能更好的了解大数据。扣丁平台大数据开发课程了解hadoop的用途，快速搭建hadoop实验环境，为以后学习和构建大数据项目打下坚实基础。

        『拾』 云计算与大数据专业的主要课程是什么

        大数据的基础知识，科普类的，个人去买本书就行了，大数据时代这样的书很多介绍的大数据的。

        另外大数据的技术，如数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现。

        大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。

        主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

        旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

        ()云计划课程扩展阅读：

        应用领域

        大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。

        大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。