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Crane 发布国内首个原生应用碳排放计算优化器

计算平台是数据中心基础设施“操作系统”,连接数据中心基础设施上层应用纽带桥梁。如何在业务功能不受影响情况下,提高整体能耗比,使用更低能耗,使计算、存储、网络等资源满足一样业务需求。...提高整体能耗比,降低 PUE,成为数据中心节能关键。通过在计算平台层面实施先进技术管理措施,能够极大提高云计算数据中心能源利用率,促进降本增效,实现碳排放显著减少。...该计算优化器核心能力包括: 能耗与碳排展示: 根据工作负载实际 CPU 利用率,以及运行业务服务器规格,计算支撑工作负载运转所需功耗。...节点利用率与碳排放是相关 基于工作负载利用率计算功耗 不同 CPU 型号,不同服务器在空闲满载时功率均有不同。...2.可基于 Crane 能力对拥有碳排放指标的数据中心进行优化,合理提高单机工作负载占比,降低整体能耗,从而达到低耗低排低碳效果;可结合自建 IaaS 平台能力,动态休眠物理服务器,从而优化物理服务器在线数量

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Kubernetes:裸机vs虚拟机,谁表现更出色?

本文对Kubernetes集群在虚拟机裸机上在CPU内存、存储网络性能方面的表现进行了详细比较分析。...相比之下,当您在物理服务器上部署 Kubernetes 集群时,您不会有任何额外基础架构层虚拟化。服务器物理资源完全专用于您工作负载,并且容器化应用程序直接访问这些资源。...在上面的图 4 中,红点是最大 CPU 核心负载,绿色代表所有核心CPU 负载。在执行脚本期间,核心大部分时间以 100% 利用率运行;平均值为 86.81%。...以下是物理机集群 CPU 利用率测试结果: 图 6:物理机集群 CPU 平均利用率为 43.75%。 平均 CPU 负载约为 43.75%,最大值为 62.57%,没有抢占时间。...虚拟机适合对计算延迟不敏感工作负载,例如 Web 服务器、网站开发环境。如果高性能低延迟对您用户至关重要,并直接影响您业务,您应该考虑在 Kubernetes 集群中使用物理机。

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    如何在CVM上监控CPU使用情况

    我们将介绍如何使用两个常见Linux实用程序,uptime命令top命令了解CPU负载利用率,以及如何设置腾讯警报策略以通知您有关CVM CPU负载情况。...CPU负载CPU利用率 CPU负载CPU利用率是查看计算机处理能力使用两种不同方式。 为了概念化两者之间主要区别,我们可以将处理器想象为杂货店中收银员客户。...负载利用最佳值是什么? 最佳CPU利用率取决于服务器预期工作类型。持续CPU使用率是以与系统响应性较低代价为代价。通常,计算密集型应用程序批处理作业始终以满容量或接近满容量运行。...我们来看另一个例子,在下面的示例摘要块中,一分钟负载平均值超过了处理器数量.77,这表示一个短暂队列稍微等待时间。CPU使用总容量为100%,并且有足够可用内存。...查看CPU利用率 首先打开监控页面,然后点击产品监控,由于我们监控是腾讯CVMCPU情况,那么我选择服务器 1533631673254.png 选中我们想要查看服务器,我们将会看到CPU

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    如何计算计算总体拥有成本

    计算组织计算总拥有成本(TCO),首先要比较在内部部署数据中心平台中运行相同工作负载成本。还必须了解应用程序所需完整功能,特别是其安全性要求和其他可能增加大量成本领域。...要了解组织计算财务模型,第一步是分配一个公共资源单元以标准化总体拥有成本(TCO)比较中数据。资源单元可以是物理服务器、虚拟服务器或千兆字节存储。标准单位将适用于内部部署计算资产。...在此,假设组织正在考虑迁移到计算提供商基础设施,而不是针对PaaS或无服务器配置重构应用程序。 接下来,计算该规范化值平均资源单元大小,以及用于计算平均基础。...例如,组织规范化值可以是一个平均大小虚拟机,以及其内存虚拟CPU(vCPU)。组织还应该考虑相关服务,如网络安全,以确保其计算是准确。这个值计算是vCPU内存总数除以虚拟机数量。...(1)产品:作为成本组成部分,这包括托管虚拟服务器内部部署物理服务器。它还包括支持这些物理服务器所需机架数量。 (2)管理:包括支持管理所需任何成本构成。

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    企业确保计算成本不会超支六种方法

    企业采用方法是预先投入一些时间资金来重新设计应用程序,以利用计算成本节约潜力。 3.监控计算利用率以确定大小适合实例 确定将内部部署服务器迁移到云端时创建大小适合实例并不那么困难。...行业专家Robert Green在一篇文章中解释了如何使用稳定平均利用率来捕获设定时间段内服务器使用情况。这样做可以跟踪服务器CPU内存、磁盘网络的当前使用情况。...4.实现计算基础设施成本节约 制定迁移到计算业务案例需要收集分析有关现有IT设置大量信息。除了审核服务器、组件应用程序之外,还必须密切监视CPU内存资源峰值和平均需求。...即使他们在行业平均利用率为45%情况下运营,企业也将采用计算服务视为一种降低基础设施成本机会。 几乎所有组织都选择混合方法,并将一些关键应用程序系统保留在内部部署数据中心。...然而,即使是规模较小数据中心也将继续产生诸如租用网络线路、物理虚拟服务器CPU、RAM存储(无论是SAN、NAS还是直接连接)等支出费用。

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    作为下一代计算基础设施,虚拟化技术如何提高信息管理效率?| Q推荐

    对于厂商而言,想要实现可持续计算服务,首先要实现性能持续提升成本持续下降,而计算效能增长两个驱动力,一方面体现在专业化技术能力,即计算任务优化专业软件、硬件;另一个方面体现在资源利用率...,虚拟内存物理资源是解耦,虚拟内存容量物理内存容量没有必然关系; 由操作系统、CPU 协同实现。...所以整个 Hypervisor 虚拟服务器都是物理服务器负载,都运行在物理服务器 CPU,消耗 CPU 资源。...虚拟化资源实际上需要和物理资源提供相同接口,所以每一个虚拟服务器都有自己虚拟 CPU/ 内存、虚拟硬盘设备、虚拟网络设备以及键盘、显示控制台等其它虚拟硬件设备。...下一代计算产品技术预测 下一代计算产品技术会以怎样方式来呈现?首先到来浪潮是函数计算,它容器相比提供了更小、更灵活计算单元,可以充分利用物理服务器

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    kubernetes 降本增效标准指南| 容器化计算资源利用率现象剖析

    计算本身来看,单纯把业务从 IDC 搬迁上不修改任何业务架构,提高计算资源利用率需要非常大运维成本人力成本投入到改造业务适配弹性伸缩业务可调度性中。...调研结果显示,许多数据中心服务器多达30%功能是“失效”,而服务器平均每日利用率不到3%;而在整个数据中心,服务器平均每日利用率通常最高仅为6%。...[图1] 图1: 经授权采集个别腾讯客户物理平均资源使用率情况( 样本数200+) 上图是一个典型客户机器白天业务繁忙,晚上资源空闲情况, 由于物理设备弹性能力弱,计算资源往往要按业务峰值再加一定...、存储、服务器、数据库等,保证在业务和平台系统尽量改动小情况下,顺利迁移上。...云集反馈,容器化之前,机器平均CPU利用率在高峰期都不会超过10%,浪费极其严重。容器化之后总体CPU使用率达到16.6%,成本节省超过50%。

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    一文看懂业界在离线混部技术

    集群资源整合度不高:服务器资源占用常常呈现非均衡状态,例如在线服务尤其是调用主链路上扇出节点业务,高峰期往往呈现出 CPU 带宽吃紧,但内存绰绰有余情况。...假设 CPU 平均价格是 300 元 / 核 / 年,内存平均价格是 180 元 /G/ 年,就可以节省 2000*300 + 4000 * 180 = 132w 元 / 年。...在原生时代,大部分业务资源都是基于容器来隔离限制,但是在资源超售叠加混部场景下,CPU内存等方面依然可能存在争抢。...独占内核 + 容器 + 动态决策 在这种模型下,业务开发人员将服务部署在原生部署平台,选择某些指标(大部分伴随着流量潮汐特性)来衡量服务负载平台会按照业务指定规则对服务节点数量扩缩容。...共享内核 + 容器 + 动态决策方案有两种资源视角: 在线服务资源视角,看到是节点资源总体容量,比如当前物理机上总共有 126 核 CPU; 离线作业资源视角,看到是节点空闲负载,比如当前物理机还有

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    搭建私有PTS性能测试服务(一)

    PTS是集测试机管理、测试脚本管理、测试场景管理、测试任务管理、测试结果管理为一体性能测试平台。PTS基于阿里计算平台研发,可提供超大规模并发压力,满足任意规模系统性能测试需求。...但可惜是,阿里PTS服务测试对象,只针对阿里平台服务器,也就是说,你服务器是托管在机房,是不能用PTS来进行性能测试。...CPU 中央处理器是一块超大规模集成电路,是一台计算运算核心(Core)控制核心( Control Unit)。它功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中数据。...Load CPU Load: 系统正在干活多少度量,队列长度。系统平均负载。 系统平均负载指在特定时间间隔内运行队列中平均进程数。...Memory 内存计算机中重要部件之一,它是与CPU进行沟通桥梁。计算机中所有程序运行都是在内存中进行,因此内存性能对计算影响非常大。

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    基于空闲资源弹性计算实践

    服务器硬件资源规格也不统一,性能模型要能抽象这种差异,用最简单公式表达出性能特点,弹性计算平台首先通过cpu相对模型来识别是否适合混搭,比如万兆服务器每核配比带宽73M/s,A业务1核跑满消耗100M...使用好弹性资源,仍然需要业务了解弹性资源本身,并做适配处理,比如弹性计算平台API集成,协调可用端口等,使用门槛依然较高,为解决这个问题,我们提供了函数使用接口,如下图所示,类比S3存储,数据以文件为载体...从弹性计算平台孵化出了腾讯-无服务器函数,欢迎大家试用。 实践经验教训 在建设弹性计算平台实践过程中,我们有一些经验教训,在这里大家分享下。 提供机制还是策略?...,此时如果以整体平均负载扩容容易导致部分实例高负载,以前50%实例平均负载扩容,容易导致另一部分实例低负载; 最完美的状态是同计算业务下各实例负载波动上下波动不超过5%,此时在扩缩容调度下,整体能保持在较高负载而不影响服务质量...结束语 感谢大家参加腾讯弹性计算分享,希望通过此分享能抛砖引玉,能引发一些大家对资源高效利用思考实践,当前整个行业大概6%~12%CPU平均利用率,有较大提升空间,怎么去提升利用效率,减少对能源浪费

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    集群 CPU 利用率均值达 45% ,揭秘小红书规模化混部技术实践

    然而,该机构另一项调查数据显示:全球数据中心服务器平均 CPU 利用率普遍低于 20%,存在巨大资源浪费。...通过此举,我们能够提高集群资源利用效率,减少资源浪费,并满足转码类场景对计算资源需求。 阶段二:整机腾挪分时复用 搜推广等业务独占资源池,存在明显 CPU 利用率潮汐现象,尤其夜间利用率极低。...通过以上技术手段,我们能够有效地保障服务混合部署时稳定性,从而实现在线离线工作负载在节点上常态混合运行,实现利用率“填谷”效果最大化。...在单机侧,通过压制策略如 BVT(Borrowed Virtual Time)进行性能控制资源限制,并进行内存驱逐操作;QoS 保障方面,采用绑核超线程干扰抑制等技术来实现资源差异化保障;计算上报可用...黄濑(索增增):基础技术部/原生平台 小红书资源调度资深研发工程师,主要负责资源调度、工作负载编排相关研发工作。

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    峰值利用率80%+,视频离线转码自研上TKE实践

    背景问题 随着流量资费降低带宽增加,视频成为人们获取信息越来越重要方式,随之而来点播、视频处理等视频相关业务飞速发展,而视频转码平台作为点播、视频处理基础产品,面临着高并发、高 SLA...容器化 & 全量上记录 容器化 这里容器化过程,主要包括对业务服务流程梳理,整体发布流程规范化: 业务不同性能机型申请 迁移 TKE 之前,物理型号往往是固定,固定 CPU 核数、内存、...比如:转码业务关心 CPU 性能,对于内存利用则很低,而物理机 48C 机型往往搭配 64G 内存,造成一定程度内存浪费。...CPU 型号限制 转码业务对 avx 指令集利用率很高,而很多型号 CPU 虽然通用计算频率高,但是指令集被限频了,这种型号 CPU 虽然核数多,但是编码效率很低。...上线成果 视频离线转码服务,CPU 平均利用率50%+。峰值利用率80%+。同时,动态扩缩容快速上线支持,都有效为业务需求和流量突发保障护航。

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    没错,AI原生GPU算力圈super爱豆就是他

    AI工作负载首选平台。...B3/S2服务器(k8s集群业务服务器):单台服务器2路20核/768GB内存/无GPU卡,部署统一AI平台K8S集群其他基础业务,通过网络访问bitfusion GPU算力资源。          ...整体实施过程如下图: 统一AI平台边缘节点GPU算力池配置运行 项目实施效果:        1、提升GPU资源利用率:        按照原来POD独占单张物理卡模式,单台服务器8块32GB...GPU卡物理服务器,最多只能提供给8个租户并发使用,但单个租户通常情况下不需要使用单块卡32GB容量,造成了一边是GPU资源利用率低,另一边是大量租户没有GPU卡可分配,使得统一AI平台出现了...2、节约AI平台GPU算力成本:      通过基于bitfusion GPU资源池方案, GPU资源利用率提升同时,相同GPU物理服务器资源能够承接租户GPU需求增加50%以上,可以减少GPU物理服务器采购

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    让业务感知不到服务器存在——基于弹性计算服务器化实践

    来自腾讯技术工程事业群架构平台jerome作了主题为《基于弹性计算服务器化实践》分享,以下为现场演讲内容。 ? 据Gartner麦肯锡统计,全球服务器CPU平均利用率只有6%到12%。...国内阿里,腾讯等大型互联网企业CPU平均利用率均10%出头左右,这里主要是三种原因导致: • 单一业务难以均衡利用各类资源导致99%情况下有资源闲置 • 在线服务特点决定了有30%时间段处于低负载...0,无负载时不保留资源,收到业务请求时再实时分配资源;业务申请资源时,会按照峰值指定cpu核心数,内存大小,磁盘容量,网络带宽等一系列资源参数,但绝大多数情况下用不完,所以函数平台一般只让用户配置内存大小...,因为内存是不可压缩资源,少了程序跑不起来,而对于cpu,带宽等可压缩资源,都由平台方根据内存大小及实际所需来配置且动态调整,以避免由于业务过量申请资源造成浪费;另外函数有一个特殊点是支持事件触发执行...其中镜像下载时间一般都超过3s,所以我们用了很多预处理,缓存并行化方式来提升性能,比如镜像预分发到服务器避免实时下载,容器资源使用多级缓存以重利用,小到用指针代替内存拷贝来传递参数等,这里有个小问题

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    让业务感知不到服务器存在——基于弹性计算服务器化实践

    来自腾讯技术工程事业群架构平台jerome作了主题为《基于弹性计算服务器化实践》分享,以下为现场演讲内容。 据Gartner麦肯锡统计,全球服务器CPU平均利用率只有6%到12%。...国内阿里,腾讯等大型互联网企业CPU平均利用率均10%出头左右,这里主要是三种原因导致: • 单一业务难以均衡利用各类资源导致99%情况下有资源闲置 • 在线服务特点决定了有30%时间段处于低负载...0,无负载时不保留资源,收到业务请求时再实时分配资源;业务申请资源时,会按照峰值指定cpu核心数,内存大小,磁盘容量,网络带宽等一系列资源参数,但绝大多数情况下用不完,所以函数平台一般只让用户配置内存大小...,因为内存是不可压缩资源,少了程序跑不起来,而对于cpu,带宽等可压缩资源,都由平台方根据内存大小及实际所需来配置且动态调整,以避免由于业务过量申请资源造成浪费;另外函数有一个特殊点是支持事件触发执行...其中镜像下载时间一般都超过3s,所以我们用了很多预处理,缓存并行化方式来提升性能,比如镜像预分发到服务器避免实时下载,容器资源使用多级缓存以重利用,小到用指针代替内存拷贝来传递参数等,这里有个小问题

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    让业务感知不到服务器存在——基于弹性计算服务器化实践

    根据来自腾讯技术工程事业群研发专家jerome所做主题为《基于弹性计算服务器化实践》演讲内容整理而成。 ? 据Gartner麦肯锡统计,全球服务器CPU平均利用率只有6%到12%。...国内阿里,腾讯等大型互联网企业CPU平均利用率均10%出头左右,这里主要是三种原因导致: • 单一业务难以均衡利用各类资源导致99%情况下有资源闲置 • 在线服务特点决定了有30%时间段处于低负载...0,无负载时不保留资源,收到业务请求时再实时分配资源;业务申请资源时,会按照峰值指定cpu核心数,内存大小,磁盘容量,网络带宽等一系列资源参数,但绝大多数情况下用不完,所以函数平台一般只让用户配置内存大小...,因为内存是不可压缩资源,少了程序跑不起来,而对于cpu,带宽等可压缩资源,都由平台方根据内存大小及实际所需来配置且动态调整,以避免由于业务过量申请资源造成浪费;另外函数有一个特殊点是支持事件触发执行...其中镜像下载时间一般都超过3s,所以我们用了很多预处理,缓存并行化方式来提升性能,比如镜像预分发到服务器避免实时下载,容器资源使用多级缓存以重利用,小到用指针代替内存拷贝来传递参数等,这里有个小问题

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    让业务感知不到服务器存在——基于弹性计算服务器化实践

    来自腾讯技术工程事业群架构平台jerome作了主题为《基于弹性计算服务器化实践》分享,以下为现场演讲内容。 ? 据Gartner麦肯锡统计,全球服务器CPU平均利用率只有6%到12%。...国内阿里,腾讯等大型互联网企业CPU平均利用率均10%出头左右,这里主要是三种原因导致: • 单一业务难以均衡利用各类资源导致99%情况下有资源闲置 • 在线服务特点决定了有30%时间段处于低负载...0,无负载时不保留资源,收到业务请求时再实时分配资源;业务申请资源时,会按照峰值指定cpu核心数,内存大小,磁盘容量,网络带宽等一系列资源参数,但绝大多数情况下用不完,所以函数平台一般只让用户配置内存大小...,因为内存是不可压缩资源,少了程序跑不起来,而对于cpu,带宽等可压缩资源,都由平台方根据内存大小及实际所需来配置且动态调整,以避免由于业务过量申请资源造成浪费;另外函数有一个特殊点是支持事件触发执行...其中镜像下载时间一般都超过3s,所以我们用了很多预处理,缓存并行化方式来提升性能,比如镜像预分发到服务器避免实时下载,容器资源使用多级缓存以重利用,小到用指针代替内存拷贝来传递参数等,这里有个小问题

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    中科院计算所牵头「低熵计算」专辑登Intelligent Computing!

    “低熵计算”专辑简介 传统计算系统常常存在高熵问题,究其原因是计算系统中存在三类无序现象:负载干扰、系统抖动阻抗不匹配。这种无序混乱使当前计算系统难以同时满足高利用率低延迟要求。...这些论文涉及系统基准测试熵测量、处理器架构、系统软件、应用程序框架各种工作负载评估结果。上述技术内容共同表明,低熵计算技术可以同时增强用户体验资源利用率。 1....当CPU利用率提高70%以上时,BEIHAI可以将延迟敏感型应用Redis99分位延迟从115 ms降低到18.1 ms。...像Apache Flink这样流处理系统通常会提供一定数量(比如30个)配置参数来灵活地指定分配给任务资源数量(比如CPU核数内存大小),这些参数对任务性能有较大影响。...图四:SDCBench总览 用于智能计算铁电器件 晶体管缩小正在接近其物理极限,阻碍了计算能力进一步发展。在后摩尔时代,新兴逻辑存储器件已经成为扩展智能计算能力基本硬件。

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    集群 CPU 利用率均值一年提升 25%,小红书混部技术优解方案

    然而,该机构另一项调查数据显示:全球数据中心服务器平均 CPU 利用率普遍低于 20%,存在巨大资源浪费。...通过以上技术手段,我们能够有效地保障服务混合部署时稳定性,从而实现在线离线工作负载在节点上常态混合运行,实现利用率“填谷”效果最大化。...在单机侧,通过压制策略如 BVT(Borrowed Virtual Time)进行性能控制资源限制,并进行内存驱逐操作;QoS 保障方面,采用绑核超线程干扰抑制等技术来实现资源差异化保障;计算上报可用...,核分配完全由内核控制,CPU 资源并非百分之百能够满足需求 场景:适用于 Batch 类离线服务,部分对延迟无要求计算服务 2.2.3 离线驱逐 在极端场景下,如整机内存使用率较高、有触发 OOM...黄濑(索增增):基础技术部 / 原生平台 小红书资源调度资深研发工程师,主要负责资源调度、工作负载编排相关研发工作。

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    etcd、ZookeeperConsul一致键值数据存储性能对比

    为了遵守最常见平台配置,所有的测试都在谷歌平台计算引擎虚拟机(Google Cloud Platform Compute Engine virtual machines)上运行,并且使用Linux...由于etcd、ZookeeperConsul都希望leader服务器节点处理写入,因此较差CPU利用率可以轻松降低性能。...下图显示了在扩展客户端时使用top -b -d 1测量服务器CPU利用率。etcd CPU利用率按预期平均最大负载进行扩展,随着更多连接增加,CPU负载依次增加。...这种下降也发生在1,000个客户端,但从平均值来看不太明显,利用率从894%上升到321%。同样,处理快照时Consul CPU利用率下降10秒,从389% CPU降至16%。 ?...创建一百万个键时服务器内存占用 存储爆炸 随着物理资源的确定,重点可以回归到聚合基准测试。首先,为了找到最大键提取率,系统并发性可扩展到一千个客户端。

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