玻璃存储还没整明白,陶瓷纳米存储又来了!

news2024/11/13 10:43:34

关注我们 - 数字罗塞塔计划 -

在信息爆炸的当下,我们每天产生的数据比以往任何时候都多。其实很多数据都是存储后很少被访问,但仍需要长期保存的“冷数据”。磁带、硬磁盘、光盘等传统存储介质难以提供冷数据存储所需的超长寿命、超大容量和持续可访问性,管理海量冷数据正成为一项日益严峻的挑战。

数字罗塞塔计划曾多次介绍玻璃存储及相关项目,认为其是一种高效、稳定、持久甚至可以说是永恒的数据存储方案,并有望成为未来海量冷数据存储的最佳解决方案之一,为各个领域的数据长久保存提供有力支撑。相关介绍可参考本号文章:《多维光学数据存储,在玻璃上刻下“超人”般的永恒》、《微软研究院玻璃存储项目Project Silica最新进展》等。

应该说,玻璃存储技术已经够“强悍”、够“酷炫”了,笔者还没来得及整明白,最近又出来了看上去更加“硬核”的陶瓷纳米存储!这是由一家德国初创企业Cerabyte推出的以陶瓷纳米玻璃为介质的未来存储方案。

图片

[ 最原始的灵感迸发 ]

Cerabyte 是一家成立于2021年的德国初创公司,正在开发一种专为无限期留存冷数据而设计的纳米技术存储方案。Cerabyte从数千年前的石刻中汲取灵感——包括拥有2200年历史的罗塞塔石碑、记录着3800年前吉尔伽美什故事的陶板、有着5000年历史的作为美索不达米亚啤酒收据的泥板以及一尊有着2.5万年历史的陶瓷维纳斯雕塑(至今仍能检测到其表面有效的微观结构——指纹)。

图片

更加离谱的是,Cerabyte在致敬历史的同时也展望了未来,将目光投向了星空——一块有着45亿年历史的陨石为终极恒久的存储方案提供了关键线索。当陨石进入大气层时,表面包裹着一层金属氮化物(一种天然陶瓷)蒸汽,使其几乎不受高达1200℃的外部环境影响。Cerabyte得到启发,尝试采用由一种独特的陶瓷玻璃复合材料制成的存储器来取代传统的硬盘、磁带、光盘用于海量冷数据的存储,以期改变未来的数据存储模式。

2023年11月,Cerabyte发布视频详细介绍了这一数据存储方案——Ceramic Nano Memory(陶瓷纳米存储器),简称CeraMemory。其使用柔性超薄玻璃作为基板材料,切割成9x9cm、厚度为100μm的薄片,再使用溅射沉积技术在玻璃两侧镀上10nm厚的陶瓷纳米层。CeraMemory通过在陶瓷纳米层上使用快速激光蚀刻类似二维码的数据矩阵,以实现高密度的数据存储。据介绍,CeraMemory未来将实现单片TB级、单架10PB到100PB的数据存储,整个存储库的容量有望提升至EB级别。

详细视频请在公众号文章中观看

高容量、坚固耐用 ]

Cerabyte使用飞秒激光技术在陶瓷纳米层实现双面单层刻写数据,目前可达到GB/cm²的数据存储密度。其宣称通过升级数据写入技术、减小刻蚀孔大小,未来数据存储密度还可以提升10倍以上,实现1+TB/100cm²的存储容量,从而单片容量也接近或达到TB级。

图片

同时,与微软公司的Project Silica玻璃存储项目类似,Cerebyte同样采取了机架式存储管理策略,但Cerebyte还另外将存储介质单独安置在一个个特定容器中。多个陶瓷玻璃薄片堆叠存放在LTO磁带大小的数据盒中,每个数据盒可容纳约10张玻璃片(类似于光盘匣)。数据盒被安装在存储架中进行长期保存,每个存储架共30个抽屉,每个抽屉存放20个数据盒,单个机架可容纳共600个数据盒。

图片

图片

Cerabyte宣称,首个面向存档客户的演示系统计划于2024年底进行远程测试(迄今为止Cerabyte只搭建了一个原型系统),预计将实现每个机架1PB的存储容量(单片存储容量约200GB,正反两面刻写,和200GB双面蓝光光盘相当);整个存储库最多可容纳10个机架,总容量为10PB。到2025年底,将推出用于云数据中心的5PB容量机架、单库体可容纳20个机架、总容量为100PB的Cerabyte存储系统。

此外,与基于磁性的存储介质不同,CeraMemory不会随着时间的推移而退化。传统存储系统通常需要在旧磁盘发生故障之前每隔几年将数据复制到新磁盘上,但Cerabyte公司承诺CeraMemory没有保质期,耐用性可跨越数千年。在Cerabyte对陶瓷玻璃片进行的系列性能测试中也确实显示出其拥有长久使用寿命的潜力。测试发现,纳米陶瓷层在-273℃(-460℉)到500℃(930℉)的温度范围内都是安全的,不会受到腐蚀性或酸性环境的影响,即使暴露在电磁、紫外线或核辐射下,数据也不会损坏。

图片

快速写入和读取 ]

Cerabyte的存储库架除了配备存放陶瓷玻璃介质的抽屉,还有一个空间供机器手臂夹取数据盒,并将其运送到读写架。写入数据时,数据盒从存储架移动到读写架;打开数据盒,取出陶瓷玻璃薄片并放置在载物台上;使用飞秒激光脉冲将数据刻在上面。激光脉冲在陶瓷层中烧制出纳米级别的孔,孔代表二进制0,未被打孔的部分则表示1,将信息结构化为类似二维码的矩阵码(Matrix code)。

图片

读取和写入都是通过使用高速XY两轴移动平台对显微镜光学系统进行扫描,并使用自动对焦系统进行对焦。陶瓷玻璃介质在XY两轴移动平台只能向前或向后移动,且仅可容纳单层介质。随着载物台向前移动,会写入一行二维码图像,向后移动时又由显微镜相机读取并验证。并且,写入过程使用超短激光脉冲与现成的数字镜像设备(DMD数字微镜,常用于视频投影仪和平视显示器)相结合的方式。激光与DMD结合产生的激光束矩阵可以永久烧蚀陶瓷纳米层,实现高重复率并行写入,理论写入速度高达1+GB/s,平均功率不到1W,比LTO磁带快3-4倍。当数据被完全写入时,陶瓷玻璃薄片就会返回到数据盒中,并由机器手臂送回到存储架的相应位置。

图片

同时,读取过程使用相同的显微镜光学元件、高速照明和500+帧/秒的超快高分辨率图像传感器。数据通过FPGA(现场可编程门阵列)进行并行处理解码,因此理论读取速度也高达1+GB/s,甚至超过了硬盘驱动器HDD。

图片

理想的长期存储方案 ]

虽然都是光存储领域的未来黑科技,但Cerabyte推出的陶瓷纳米存储在技术原理上和玻璃存储差异很大。陶瓷纳米存储技术是利用飞秒激光在方形玻璃薄片上的陶瓷涂层中激发物理变化,将数据以孔或无孔(0和1)的形式永久写入陶瓷层,我们可以将其视作一种高科技版本的打孔卡。

图片

Cerabyte技术:在陶瓷涂层中灼烧打孔,单层写入

图片

二战期间记录了美国陆军入伍信息的打孔卡

这种采用二进制编码处理数据,并以微型矩阵码记录信息的方式,倒让笔者觉得其更像是数字胶片的升级版。

数字胶片的技术原理

有关数字胶片技术的详细介绍参见本号文章:《数字胶片技术在档案数字资源长期保存中的应用》、《新品首秀大有可观,一睹数字胶片的芳颜》。

此外,Cerabyte为将存储容量提升到EB级别,还预计在2030年代采用基材厚度为5μm,陶瓷涂层厚度为10nm的带状柔性玻璃作为存储介质,推出CeraTape存储方案。

图片

从外观上来看,这种带状的陶瓷玻璃存储介质与数字胶片的缘分是不是进一步加深了呢?当然,Cerabyte的目标绝不是为了替代数字胶片实现档案数字资源的异质备份,而是期望替代LTO磁带实现海量冷数据的永久存储,这才是想象空间巨大的市场!在这一点上和玻璃存储的目标是完全一致的。

陶瓷纳米存储VS玻璃存储 ]

由于玻璃存储和陶瓷纳米存储都是定位在海量冷数据的永久存储上,势必会被业界拿来比较。当然,现阶段两者都尚未成熟,相对而言玻璃存储起步更早、更加成熟一些,毕竟微软研究院已经进行了多年工程化尝试,而陶瓷纳米存储则还处于原型机阶段。将来鹿死谁手还是分庭抗礼真不好说。

图片

从两者的技术原理上来看,笔者有一个基本的判断:玻璃存储技术的理论存储容量(360TB)远超陶瓷纳米存储(TB级),毕竟5D多层和双面单层肯定不在一个数量级上;存储寿命两者相当,基本上都可以认为是“石头(SiO₂)”存储,在自然环境下存储几千年都不成问题;成本应该相当,不管是光学读写仪器还是存储介质本身都类似;技术原理上陶瓷纳米存储要简单很多,甚至更加接近“模拟”信息,借助常见的光学仪器就能“可见”,因此读写速度也会更有优势,但会不会有几百上千倍这么大的差距无法判断(玻璃存储目前是MB级,陶瓷纳米存储号称GB级),只能等待时间来检验。

拭目以待 ]

介于陶瓷纳米存储技术展现出的超级耐用性、稳定性以及读写速度的高效性,尽管目前Cerebyte仅仅只是展示了这套存储系统的工作原理,就引发了极为热烈的反响和广泛的讨论。

看到陶瓷纳米存储技术的横空出世,笔者由衷地感到振奋,哪怕目前还只是一套原型机。微软的Project Silica项目官网从2022年10月到现在已经接近两年没有更新产品信息了,我们无法确切了解玻璃存储的最新进展;Cerabyte的CeraMemory项目能够如期在今年年底发布阶段性成果吗?让我们拭目以待!

数字资源长期保存技术是数字罗塞塔计划的核心研究内容。数字罗塞塔计划是由杨安荣博士联合国内知名投资机构发起的一项利用蓝光存储、数字胶片、玻璃存储等技术,旨在解决电子档案乃至数字资源长期保存的国产化替代科技攻关工程项目,以实现“保存社会记忆,传承人类文明”的最终目标。

关注我们 - 数字罗塞塔计划 -

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1994800.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Docker Compse单机编排

一.Docker Compse 介绍 Docker Compose 是一个用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过 Compose,你可以使用 YAML 文件来配置应用程序的服务、网络和卷,然后使用单个命令创建和启动所有服务。这使得在开发、测试和部署过程中管理多容器应用程…

精彩分享|暴雨亮相第二十届智能计算国际会议(ICIC 2024)

8月6日至8日,第二十届智能计算国际会议(ICIC 2024)在天津盛大召开,这场由宁波东方理工大学(暂名)主办,天津科技大学承办,中国矿业大学(北京)、中国矿业大学和…

【学习笔记】Matlab和python双语言的学习(非线性规划法)

文章目录 前言一、非线性规划法二、例题:选址问题1.确定决策变量2.确定约束条件3.确定目标函数4.建立模型5.求解 三、代码实现----Matlab1.Matlab 的 fmincon 函数(1)基本用法(2)简单示例 2.Matlab 代码第一问&#xf…

RegNet 图像识别网络,手写阿拉伯数字的图像分类

1、RegNet 网络介绍 regnet 是一个深度学习模型架构,用于图像分类任务。它是由 Facebook AI Research(FAIR)提出的,旨在实现高效的网络设计。regnet 通过在不同的网络层级上增加网络宽度和深度来提高模型性能。 regnet 的设计思…

如何使用 AWS CLI 创建和运行 EMR 集群

为初学者提供清晰易懂的教程 为初学者提供清晰易懂的教程 Apache Spark 和 AWS EMR 上的 Spark 集群 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 欢迎来到雲闪世界。Spark 被认为是“大数据丛林之王”,在数据分析、机器学习、流媒体和图形…

DataWhale AI夏令营第四期-魔搭生图task1学习笔记

根据教程提供的链接,进入相应文章了解魔搭生图的主要工作是通过对大量图片的训练,生成自己的模型,然后使用不同的正向、反向提示词使模型输出对应的图片 1.官方跑baseline教程链接:Task 1 从零入门AI生图原理&实践 2.简单列举一下赛事的…

【K8S】K8S架构及相关组件

文章目录 1 K8S总体架构2 相关组件2.1 控制面板组件2.2 节点组件2.3 附加组件 写在最后 1 K8S总体架构 K8S,全称Kubernetes,是一个开源的容器部署和管理平台,由Google开发,后捐献给云原生计算基金会(CNCF)…

algorithm算法库学习之——修改序列的操作2

algorithm此头文件是算法库的一部分。本篇介绍修改序列的操作函数。(2) 修改序列的操作 fill 将一个给定值复制赋值给一个范围内的每个元素 (函数模板) fill_n 将一个给定值复制赋值给一个范围内的 N 个元素 (函数模板) generate 将相继的函数调用结果赋…

Debezium日常分享系列之:Debezium UI 的状态

Debezium日常分享系列之:Debezium UI 的状态 一、下一阶段工作二、设计新的UI三、目前阶段四、更多内容 虽然Debezium的UI是我们愿景的重要组成部分,但开发与Kafka Connect紧密绑定的UI并不是正确的方向。因此,决定冻结当前Web UI项目的开发。…

红酒与高尔夫:球场上的优雅选择

在绿茵茵的高尔夫球场上,每一次挥杆都充满了力量与优雅。而当这优雅的运动与洒派红酒(Bold & Generous)的醇厚邂逅,一场视觉与感官的盛宴便悄然上演。今天,就让我们一起走进这个充满魅力的世界,感受红酒…

【动态规划】1、不同路径II+2、三角形最小路径和

1、不同路径II&#xff08;难度中等&#xff09; 该题对应力扣网址 AC代码 只会写简单的if-else class Solution { public:int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>>& obstacleGrid) {//1、定义子问题//2、子问题递推关系//3、确定dp数组的计算顺序…

快速入手mybits(xml配置文件版本)

目录 Blue的留声机 1、快速入手 第一步&#xff1a;导依赖 第二步&#xff1a;配置mybits-config.xml文件 第三步&#xff1a;编写sql映射文件BlogMapper.xml 第四步&#xff1a;编写运行文件&#xff0c;执行sql 2、Mapper代理开发&#xff08;企业中最常用&#xff09;…

GraphRAG

GraphRAG 与基线 RAG RAG 检索增强生成 &#xff08;RAG&#xff09; 是一种使用真实世界信息改进 LLM 输出的技术。这种技术是大多数基于 LLM 的工具的重要组成部分&#xff0c;大多数 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术&#xff0c;我们称之为基线 RAG。 RAG 技术在帮助 …

立即升级你的前端技能!跟随这份Vue3项目搭建教程,从零基础到专业,一步步掌握最新Web开发技术,打造响应快速、界面优雅的现代网站。

全能开发套餐&#xff0c;轻松打造现代网站&#xff01;Vue3携手Vite带来开发新体验&#xff0c;结合Axios、Pinia、Element Plus实现功能与美观并重&#xff0c;TailwindCSS与DaisyUI提供设计灵活性&#xff0c;Router 4处理页面导航。从前端到后端&#xff0c;一站式解决&…

必看!全网最详细的仓库管理办法!

如今仓库管理的优劣直接影响着企业的运营效率和成本控制。一个高效、有序的仓库能够确保货物的及时供应&#xff0c;减少库存积压&#xff0c;提高客户满意度&#xff1b;而一个混乱、无序的仓库则可能导致货物丢失、损坏&#xff0c;延误交货&#xff0c;甚至影响企业的声誉和…

【宠粉赠书】Python数据可视化:科技图表绘制

为了回馈粉丝们的厚爱&#xff0c;今天小智给大家送上一套数据可视化学习的必备书籍——《Python数据可视化&#xff1a;科技图表绘制》。下面我会详细给大家介绍这本书&#xff0c;文末留有领取方式。 图书介绍 《Python数据可视化&#xff1a;科技图表绘制》结合编者多年的数…

顶象文字点选模型识别

注意&#xff0c;本文只提供学习的思路&#xff0c;严禁违反法律以及破坏信息系统等行为&#xff0c;本文只提供思路 如有侵犯&#xff0c;请联系作者下架 文字点选如何训练&#xff0c;之前的文章说了很多遍了&#xff0c;这里只放现成的模型供查看&#xff0c;有需要成品联系…

datax做增量导入数据到hive:mysql>hive

为什么要做增量导入? 例如mysql表中的数据导入hive&#xff0c;如果第一天抽取了mysql中t_user表中的全部数据&#xff0c;则第二天只需要抽取新增数据即可&#xff01; 增加导入是利用where 条件查询实现的&#xff0c;查询条件一般是自增的id或者时间列 下面演示基于时间列的…

sns.regplot()用法

概念 seaborn.regplot&#xff08;&#xff09;函数可以在两个变量之间绘制一个线性回归模型&#xff0c;可以输出线性回归线以及数据的散点图。 参数解释 seaborn.regplot(dataNone, xNone, yNone, x_estimatorNone, x_binsNone, x_cici, scatterTrue, fit_regTrue, ci95, …

s7_200smart采集遇到的问题

对s7_200smart(plc设备不太熟悉)第一次使用了modbus协议来采集数据是采集不到bcd码类型的数据&#xff0c;modbus里面不支持这个数据类型。采用西门子类型来设置采集数据也遇到不少问题&#xff1f; 第一&#xff1a;采集速率不可以太高&#xff0c;最好1秒一次&#xff0c;通…