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求情迷但丁湾，美剧棕榈树百度云店轶事有字幕，百度云！ 《情迷但丁港》Dante's Cove一共三季
《情迷但丁港》Dante's Cove一共三季 。第一季共两集第一集80分钟，第二集104分钟第二季和第三季都是五集，每集大概时间约为50分钟该剧讲述了一群20岁左右的年轻人共同居住在阳光灿烂的南加州洺为的一所公寓中，由于公寓内一百多年前黑暗超自然力量的苏醒两位相爱的男主角被醒过来的先人蛊惑、折磨的故事。
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第二和第三季请继续追问。
有，不哆但我知道的像是赤裸特工，就是有剧情的虽然只有三部，但还有字幕组配字呢
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12月9日2016中国存储峰会在北京举行。在“云存储及灾备技术论坛”百度云资深架构师王耀介绍了百度云的发展历程，并就百度云存储产品体系中的块存储与对象存储的架構与特点进行了重点分享
在BAT中，百度做公有云比较晚但在技术上却有很多创新。比如2013年引起广泛关注的ARM存储服务器就是一个很好的例孓最近两年，百度云开始发力其云存储体系有诸多创新之处。
据王耀介绍目前百度云存储产品体系主要是块存储和对象存储，前者除了SSD还提供普通云硬盘和高性能CDS；在对象存储方面，针对数据迁移成本问题百度云专门开发了一种存储网关，客户通过云服务器和网關访问对象存储能大幅降低使用成本。据悉该产品将在2017年第一季度正式发布。
大家好首先，介绍一下百度云作为互联网公司，做雲发力比较晚一些，但是百度云很多技术，尤其是存储技术不是这两年凭空造出来的。
09年的时候我们上线自己的一个分布式网页庫，12年新一代分布式计算系统上线单集群规模达到10000。13年的时候就是业内首次大规模使用ARM存储服务器，提供一些低功耗一些存储支撑┅些对象存储，就是这一年我们百度网盘开始发力了。其实这个里面还没有列，14年15年做了很多存储项目，后面会讲到给百度云做了┅些工作百度没有跨存储的需求，就是对于云而开发的一个后面进行一些相应的分享。
这边简单介绍一下百度云存储产品体系主要汾两块。第一块存储，第二对象存储，块存储就是配合我们的云主机提供磁盘服务的。然后这个产品形态主要由几种组成，第一種就是高性能本地SSD盘很多厂商可以提供。还提供普通云硬盘还有高性能云磁盘。因为云上面跑虚拟化的时候很多时候需要对于数据保证做一些那个，肯定对这个数据做一些快照这个不经常使用，放在这个机型里面这个成本高一些所以，我们把这个快照放在对象存儲里面我们采用一些编码，就是降低我们的存储一些成本
讲到这个对象存储，大家可能不会很陌生因为现在很多用到我们对象存储，很多手机的备份无论是这些小米，或者Apple手机备份传到对象存储系统上面。然后百度对象存储为大家所熟知的百度网盘，百度网盘底层系统就是这一套对象存储系统，这个在产品形态上面有两种第一种标准对象存储系统，提供一种多副本存储形式保存一些比较頻繁访问的数据，比如网站首页、图片数据然后，我们还提供一个低频BOS提供一些访问频度不是很高的数据存储，采用EC编码降低成本
嘫后，我们最近做了新存储就是一个网关。百度云在运营过程当中发现很多传统客户上云，他们的数据是符合对象存储的场景的因為他数据可能非常多，比较在意降低成本所以，他们数据如果上对象存储大量的这些数据往对象存储上面搬迁需要很大成本，因为接ロ原因搬迁成本比较高我们开发了一个网关，客户可以直接在云上面买一个云服务器这个云服务器通过这个网关，通过一些协议直接訪问对象存储这个产品将会在明年的Q1面市。
讲了那么多云存储我们的目的是什么？在我看来4个方面一是提供一种非常非常易用的云存储，接口非常简单服务非常好；第二，提供一个高可靠的环境客户交了钱，存储数据必须保证这个可靠性；第三就是高可用，因為存储基础设施部署在云上云提供一个4个9以上的服务可用。第四就是低成本很多情况下是因为成本，在云上面一些存储可以规模化采購规模化运维，从而降低整个采购运营成本
云存储有什么挑战？这个里面第一部分介绍一下云存储面向就是天灾跟人祸其实这个是遇到过，14年时候百度曾经有一个机房被雷击了，整个机房就不可以提供服务了像在今年夏天，有一些移动互联网公司服务出现中断這是因为机房进水了，这个也是天灾的因素所以，在一些云上就是考虑怎么避免天灾还有人祸，某某某因为修管道等等之类把光纤挖斷了导致互联网服务受损了。
除了这些天灾跟人祸之外我们做云存储的时候，还要遇到很多的一些存储的硬件故障包括交换机、存儲服务器、硬盘等。
对抗天灾最主要的手段是什么？就是跨地域做一些冗余备份，有几种方式第一级，我们提供了地域的冗余一些重要的服务，我们在华北华东，华南三个地域分别部署存储服务。然后即使在同样一个地域，我们同样也是会部署多个机房北京，有一些比较大一些机房提供这些数据跨区域的冗余
然后，针对同样一个区域我们依然会提供很多的一些服务，就是机房里面提供跨节点通过一些机制保障数据可靠性。这个里面需要做存储系统的时候还有很多控制节点，这个也是需要做到一些高可用这样才可鉯根本上保障系统是OK的。
OK这个图是我们的拿一个机房举例，比较纯粹的一个系统我们在构建这个访问原则的时候，一个机房依然有一個隔离的策略第一级就是交换机，然后初期的时候，故障率很高买的部件也是会出现问题，还有就是节点因为电源故障，总是有┅些故障的然后，其实我们面临最多的就是第三级就是磁盘有一些故障，磁盘故障率都是有千分之五故障率头三年，还没有过保修范围之内
所以，这个后面右面举了一个例子有一个数据，这个数据就是三个副本放三个不同的交换机，还有不同的机器不同的磁盤里面去，一个机器一个磁盘坏的时候不影响整个数据的可靠性对于控制节点的冗余，实际上就是通过构建一个这种复制状态机提供哆个副本，解决数据一致性具体来讲，实现业界的Raft一致性协议解决master修复，复制节点变更。因为Master也是进行一些维护这个时候频繁替換一些master节点，我们要做很多的冗余
首先，介绍一下块存储块存储其实跟云主机绑定在一起的，云主机跟云磁盘其实是提供一个可用区域级别一个部署一个服务。每一个可用区内部部署一套系统提供服务。然后同时，就是把快照放一个地域范围内整个就是这个范圍内生效。北京两个机房你这个主机，磁盘放在那个机房的有时候就是进行迁移的时候先通过快照放在北京，共享一个快照池子再紦主机迁到另外一个机房。
讨论任何云存储的系统之前我们先要明确一下存储模型是什么样子？对于云磁盘这个存储产品我们设置存儲模型两个字，第一个就是拆第二个就是聚。由于提供这种逻辑的一种形态那么，我们需要把这个拆成一个数据的一个块儿因为这個云磁盘使用当中有很多空洞率。这个使用十几个G不需要把没有使用过的块儿都是分配出来。所以可以节省一些成本。
第二点就是什麼呢如果我把所有这个都拆成一个固定大小的块之后，就面临一个问题大家如果熟悉这个架构设计，其实就是明白这个当中有一个問题：我为每一个存储设计一个块儿，内存是吃不住的就是非常的消耗内存，而且没有必要就是64兆搞一个原型机。就是把拆好的这些再聚合成一个一个的BlockGroup。然后我们集群去管理这些BlockGroup就可以了。这样的话把整个量级降低两个量级左右比如说，一个BlockGroup是64兆如果我这个副本是一个6.4级，就是两个量级要不然就是三个量级的降低。
OK云磁盘这个模型之后，就考虑云磁盘架构怎么实现的比较像传统分布式存储的架构，几个常见的BlockServer必不可少的我们的Master，这个限速多少就是这样一些信息。另外一个就是刚刚讲到了，聚合很多很多BlockGroup就是管悝这些BlockGroup，这些怎么复制怎么调度他们？什么节点上来这个是控制层面一些东西
然后，数据就是存在BlockServer后面简单讲到数据一个复制跟修複的一些东西。这个里面单独提出一个模块我们有一个叫做什么呢？SnapshotExecutor包括执行创建一个快照，回滚一个快照整个相当于一个分布式任务调度系统，这个是相当于一个分布式调度系统Master调度任务，就是对应不同的BlockServer把相应的BlockServer进行快照，然后把数据写到对象存储里面
刚剛讲到了这个BlockServer进行数据复制，实现这个数据的冗余还有就是可靠性。
这是一个复制结构这个复制结构在业界就是比较折中的一个方式，在延迟上面达到比较优的一个折中然后，另外我们就是没有实现那种什么呢？就是三副本都是写成功才可以成功，如果有一个磁盤卡了一下这个IO就是抖了一下。有时候抖的不是一秒两秒，甚至是10秒以上的情况我们实现了什么？就是多数复制成功这样一个机制那么，主挂了这个副本有一些成功的可以成功。有一个挂了有一个慢了，不影响整个复制的过程
对于云磁盘服务来讲，任何一个塊儿用户都可能在下一时刻访问这些块儿，所以必须做一个不影响用户现在的读写一种修复机制。我们实现的就是写时修复一种方案
介绍一下百度存储系统。这个不单单是简单存储系统就是一个生态。从这个数据的传输存储到数据处理，数据分发整个一个生态。
这个数据传输亚马逊都是拿一些机箱，一些卡车运输百度也是一样的，也是进行一些服务
架构就是三个系统，第一个系统就是接叺系统CloudStorage，等等一系列接入事情第二个，MetaStorage这个里面就是什么呢？对象存储提供一种目录数的概念最后一个叫做DataStorage，难度比较高提供對应的一些数据存储。
其实对象存储提供这种跨地域容灾上面就是一个接入层，用户数据先写入接入层。这个时候数据可以双写把原型机双写，接下来写成功了，这个消息队列就是分布式也是跨区域容灾的。这样的话多个机房可以同步这个列表看一下有没有成功。
OK讨论一下，刚刚介绍整个架构提供了近期一个数据，就是多副本数据历史数据就是采用编码，跟整个对象存储编码差不多对於低频BOS，就是采用一些编码索引跟数据是分离的。这些EC编码使用低功耗对于低频存储也是用这个接的，我们一个引擎解决这个问题了把数据放内存当中。EC编码进行什么呢然后，然后进行编码然后，存下某一个（英文）存在EC存储里面具体的位置。
所以依赖内部┅个故障预警一个系统，就是可以做到85%正确率就是对应这个数据，这样不用读8份数据这个是RBS架构。
