Какой-либо реальный, корпоративный класс испытывает с Транзакционным NTFS (TxF)?
, Поскольку другие указали, sys.platform получен из имени, что поставщик системы дает их систему. Однако Python также добавляет участок земли - к sys.path, таким образом, можно посмотреть на весь участок земли -* каталоги в распределении Python.
Это дает Вам список
Дарвин aix3 aix4 atheos beos5 freebsd2 freebsd3 freebsd4 freebsd5 freebsd6 freebsd7, универсальный irix5 irix6 linux2 mac netbsd1 next3 os2emx riscos sunos5 unixware7
, Конечно, sys.platform может иметь дополнительные значения, когда Python компилируется в системе, для которой не был создан никакой определенный для платформы каталог.
От здесь .
3 ответа
К сожалению, похоже, что ответ - «Нет».
Почти за две недели (одна неделя с наградой в 100 баллов) и 156 просмотров никто не ответил, что они использовали TxF для каких-либо больших объемов приложения, как я описал. Я не могу сказать, что это было неожиданно, и, конечно, я не могу доказать отрицание,
Рассматривали ли вы поддержку файлового потока в SQL Server 2008 (если вы, конечно, используете SQL Server 2008)? Я не уверен в производительности, но он предлагает транзакционность и поддерживает резервное копирование / восстановление.
Хотя у меня нет обширного опыта работы с TxF, у меня есть опыт работы с MS DTC. Сам TxF довольно производительный. Когда вы добавляете MS DTC для обработки нескольких диспетчеров ресурсов на нескольких машинах, производительность значительно снижается.
Судя по вашему описанию, вы храните и индексируете очень большие объемы неструктурированных данных. Я предполагаю, что вам также понадобится возможность поиска этих данных. Поэтому я настоятельно рекомендую изучить что-то вроде Microsoft Dryad или Google MapReduce , а также высокопроизводительную распределенную файловую систему для хранения и индексации неструктурированных данных. Лучшими примерами крупных корпоративных систем, которые хранят и индексируют большие объемы данных blob, являются поисковые системы в Интернете, такие как Bing и Google.
Для управления неструктурированными данными с высокой пропускной способностью доступно довольно много ресурсов, и они, вероятно, решат вашу проблему более эффективно, чем SQL Server и NTFS.
Я знаю, что это немного сложнее, чем вы, вероятно, ищу ... но вы упомянули, что уже исчерпали все другие возможности поиска вокруг окна NTFS / TxF / SQL. ;)