ScaleFlux荣获IT168技术卓越奖项!
日前，一年一度的IT168技术卓越奖评选结果公布，ScaleFlux CSD 3000荣获存储领域”2022年度技术卓越奖”。IT168是国内最为资深的科技媒体之一，其年度评选具有很高的公信力，特别是在数据库和存储领域，其专业性和权威性被业界广泛认可。
ScaleFlux
ScaleFlux is the pioneer in deploying Computational Storage at scale. Computational Storage is the foundation for modern, data-driven infrastructure that enables responsive performance, affordable scaling, and agile platforms for compute and storage I/O intensive applications. Founded in 2014, ScaleFlux is a well-funded startup with leaders proven to deploy complex computing and solid-state storage solutions in volume.
ScaleFlux荣获德勤Technology Fast 500!
Technology Fast 500 获奖者是根据 2018 年至 2021 年的财政年度收入增长百分比选出的。总体而言，2022 年 Technology Fast 500 强公司在三年内实现了 241% 至 125,138% 的收入增长，增长率中位数为611%。 感恩节在即，ScaleFlux借此感谢所有的客户朋友与合作伙伴，对我们一直以来的认可与支持，一路陪伴我们获此殊荣。 降本增效，解企业之忧愁，从芯出发，助行业之发展。
ScaleFlux落地班加罗尔！
1st Floor, BHive Workspace, AKR Tech Park, Krishna Reddy Industrial Area, Estate, Garvebhavi Palya, Bengaluru, Karnataka 560068
ScaleFlux 提名CRN 2022年度Storage 100 榜单
CRN®，The Channel Company旗下品牌，将ScaleFlux列为年度Storage 100榜单。此榜单表彰了提供创新产品和服务给IT渠道的顶级存储供应商 CRN的Storage 100榜单是由CRN编辑组成的评审小组评选出来的，该榜单认可了软件定义存储、数据保护、数据管理和存储组件领域的供应商。今年的榜单代表了存储技术领域的行业领导者，可用于传统的本地部署或云部署。供应商之所以被选中，是因为他们表现出了致力于开发前沿技术和建立战略伙伴关系的承诺。
如何实现基于无表散列的键值存储？
要实现键值(KV)存储，一个核心设计决策是选择基于树的还是基于散列的索引数据结构。在传统的实践中，基于散列的键值存储必须使用内存中的散列表来维护从键空间到存储空间的映射。因此，基于散列的键值存储的内存使用量与键空间的大小(即键值对的总数)成线性关系。相比之下，基于树的索引数据结构，如B+树和LSM树，通过把绝大多数索引保留在存储设备上，实现了更低的内存资源消耗。因此，尽管基于散列的索引可以支持更高的访问吞吐量和更低的访问延迟，…
如何减少B+Tree的写放大？
作为使用最广泛的索引数据结构，B+ Tree支持当今几乎所有的关系数据库管理系统 (RDBMS，例如 MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Oracle、SQL Server 和 DB2）。最近，LSM-Tree作为 B+ Tree 的竞争者吸引了一部分的注意力，主要是因为 LSM-Tree 的两个被广泛引用的优点：更低的存储成本和更小的写放大。这里的写放大定义为B+Tree或LSM-Tree写入存储设备的数据总量与写入B+Tree或LSM-Tree的用户数据量的比值
减少预写日志 (WAL) 的写入放大
数据库和文件系统几乎普遍使用预写日志 (WAL) 来确保原子性操作和数据持久性。它的基本概念非常简单：在应用到数据文件之前，数据修改会被保存到一个专用的日志区域。在一般情况中，数据修改首先在内存WAL缓冲区中作为日志记录累积，然后刷新到存储WAL文件中。为了最大限度地提高数据持久性，系统会在每次事务提交时执行memory-to-storage flush（使用fsync或fdatasync等命令）。
提高PostgreSQL的TPS性能
作为应用最广泛的关系型数据库，PostgreSQL应用B+ tree索引去管理其数据存储（默认B+ tree page大小为8KB），通过存储表空间中的所有row version实现MVCC（多版本并发控制）。因此，PostgreSQL总是没有直接在一个B+ tree page中更新一行，而是首先将新的行版本存储在一个新的位置，并依赖于后台真空过程来回dead row version所占用的表空间。
存储中的透明压缩：创新基础设施软件的催化剂
存储中的透明压缩是开启计算存储驱动器 (CSD) 商业化之旅的最佳选择，主要有两个原因：(1) 零采用障碍：存储内透明压缩不需要对现有存储 I /O 软件堆栈进行任何更改（例如，文件系统、块层和驱动程序）和 I/O 接口协议（例如，NVMe 和 SATA）。 这确保了在其无缝集成和部署到现有基础设施中，无需用户应用程序去更改任一代码