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RedHat Ceph存储——《面向生产环境的Ceph 对象网关指南》

,按个人理解一般近期指的通常为6个月~1年期限】。...另一方面,纠删码方式也倾向于较大密度的存储应对应较多的存储节点。当以纠删码方式在设置了最小CRUSH的故障域节点上写入一个对象时,数据块与校验块的总数需要与存储节点数量相同才能完成。...轻量的任务只检查对象的大小与检验和信息,以确保各PG中存储的是相同的对象数据;随着时间的推移,不管对象大小和校验如何,磁盘扇区都可能出现问题,此时深度校验会检查副本间的对象内容以此确保与对象的实际内容是一致的...用这一过程在多站点配置中的不同区域标识和区域分组中建立相同的目标,并根据需要替换池的区域名称。 用这一过程建立其它的存储策略。对于每一个放置目标及对应一组存储池的名称可以是任意的。...一个典型的生产集群也会在独立的地方拥有一个从属区域标识,并且拥有自己的Ceph存储集群,以便在灾难发生时充当备份的角色。重复指南中的步骤就可以部署一套从属区域标识。

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初学者自动化测试–终极指南

有人说,从手动测试人员过渡到自动化开发人员是一个自然的过程,并且是测试领域的另一个演进部分。...我决定创建一个指南,解释如何进行这种转换,以及测试人员应该采取哪些步骤来实现他或她在自动化测试中的第一份工作。...现在,您需要学习如何使用强大,智能,模块化,防弹(尽可能多)防自动化的自动化基础结构很好地编写它,并且能够将我们的项目保持尽可能长的时间可以并且用最少的精力。...我们通常不是团队中唯一的开发人员,这意味着其他开发人员将需要从事相同的项目,每个人都向项目贡献自己的代码行。因此,我们需要一个地方来管理我们正在创建的所有代码!...自动化开发人员至少应至少知道如何使用此类工具(甚至其中一种),并熟悉如何编写:作业,调度程序,管道,参数,依赖项,插件,报告。 结论 那么,我们从这份(详尽的)指南中学到了什么??

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    深度分析:EDPB关于GDPR下行政罚款计算的指南V2.1

    04/2022号指南是对2017年第29条工作组关于行政罚款申请和设定的指南(WP253)的补充。而WP253指南侧重于罚款的适用情形。该指南中GDPR行政罚款金额的计算方法?...指南中对同时发生的多项违法行为和GDPR第83(3)条的适用情况做了以下解释:同一犯罪行为(concurrence of offences):指一个行为构成多个法律条文,但一个条文被另一个排除或包含。...这种情况下罚款总额不超过最严重违规的法定上限。多个犯罪行为(plurality of actions):指一个行为构成多个法律条文,但不属于1和2情况。...以上过程旨在全面客观评估所有影响因素,保证决定的公平合理性。该指南中如何对法定最高罚款限额进行规定?...指南强调各监管机构应该在方法论和起始点上保持一致,但考虑到不同国家法律体系的差异,在具体案件处理细节上还是可能有一定差异。重要的是保持原则一致,结果相对公平合理。2.指南与各国相关法律有冲突吗?

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    专注分析40年,SAS如何看待数据 | 直击SAS 2018全球论坛

    SAS创始人兼CEO Jim Goodnight 40多年来,SAS的整体营收保持了持续的增长。即使在开源软件大行其道的今天,略显昂贵的SAS依然是全球多数金融、医疗机构、甚至政府的首选数据分析软件。...根据IDC的数据,SAS占全球高级和预测分析市场30.5%的份额。...通过收集这些数据,工作人员可以更好地确定濒危物种栖息地物种的数量和分布情况,以便实施保护方案。目前,识别准确度已经达到了90%以上。...在大会上,来自SAS的盲人体验师现场展示了如何在手机上“观看”一副折线图。在app中,我们可以通过三种方式阅读图表:由屏幕阅读器读取图形描述;将图形转换为易于阅读的表格;或者获得图形的声波表示。...他们的演讲是论坛的“惊喜”,也引导听众们思考,数据分析在人文、历史和领导力建设中如何应用。

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    百家争鸣,NVMe 已成各厂商主打王牌

    随着底层硬件功能的改进,以满足这些需求,创新的应用程序开发人员找到了利用这些需求的新方法——快速应用程序依赖于将频繁访问的数据尽可能靠近处理器本身。...PCIe SSD作为数据中心的一个存储组件,借助标准化构筑完整的生态是必然趋势,而NVMe正是在这样一个背景下诞生并成为了PCIe SSD开启闪存时代的引爆点。...根据Gartner预测,2022年NVMe SSD在存储中占比将达到52%。...此外,根据另一组某大型设备厂商实际测试,NVMe和SAS SSD几种情况下性能对比如下表,由此可见,NVMe在带宽、吞吐量及时延方面都远超SAS SSD。...在实现全后端NVMe的配置上,控制器带硬盘的数量及硬盘成本已经成为各家竞争的关键。

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    【夏之以寒-kafka专栏 02】 Kafka分区策略:高吞吐量背后的算法力量

    作者名称:夏之以寒 作者简介:专注于Java和大数据领域,致力于探索技术的边界,分享前沿的实践和洞见 文章专栏:夏之以寒-kafka专栏 专栏介绍:本专栏旨在以浅显易懂的方式介绍Kafka的基本概念...探讨如何通过优化分区策略来提升Kafka集群的性能,包括如何选择合适的分区算法、如何调整分区数量、如何避免分区倾斜等。...调整分区数量:根据系统的负载和性能要求,适当调整分区数量。过多的分区可能导致资源浪费和管理复杂性增加,而过少的分区则可能导致性能瓶颈。需要根据实际情况选择合适的分区数量。...如果消费者组内的消费者数量或主题分区数量发生变化,算法会尽量保持原有的分区分配结果不变。 均衡分配:在保持原有分配结果的基础上,粘性分区算法会尽量实现均衡的分区分配。...文档化:为自定义分区算法编写详细的文档,包括算法的设计思路、实现逻辑、参数配置等。这有助于其他开发人员理解和使用自定义分区算法,降低维护成本。

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    大数据科普文一篇

    数据分析、组织、抽取和建模 如何呈现分析结果 科技公司大数据产品 谷歌:MapReduce IBM:InfoSphere大数据分析平台 SAS:高性能分析服务器和SAS DataFlux数据流处理引擎...把原始大数据集切割成小数据集时,通常小数据集小于等于HDFS的一个block的大小,这样一个小数据集位于一个物理机上,便于本地计算。Map和reduce各自的启动任务数量可以由用户指定。 ?...然后把相同单词的组合在一起构成的形式,作为Reduce函数的输入,相同的k2一定分发给相同的Reduce任务处理,例如单词lorem的所有计算都由第一个Reduce...按照这个思想,即使要统计的文件数量上千万个,单词数量有几千个,但是通过MapReduce框架,只要集群机器数量够多,也是可以在可接受时间内计算完成的。...大数据应用应该以尊重用户隐私为前提,同时如何兼顾数据的开放和创新,是大数据行业面临的一个重要问题。企业通过大数据来理解用户的特点和需求,需要充分尊重他们的隐私权。

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    Cell:遗传性疾病的惊人发现

    令人惊讶的是,只有一毫米长的秀丽隐杆线虫(C. elegans),拥有几乎跟人类相同数量的基因,但却与人类的生物复杂性不同。...这是因为人类能够更好地发挥其遗传潜力,首先通过修改基因产物,其次通过使用具有不同功能的相同基因。 这需要高度的调控,因为身体的每个细胞都含有相同的遗传信息。...然而,目前尚不清楚它是如何确保“哪个调控因子影响——或不影响哪个基因”。...一个TAD与另一个的分离是如何实现的,还有待于证明,但有越来越多的证据表明,所谓的边界元件可阻止TAD之间的联系。...在他们的研究中,研究人员集中在三种不同的罕见疾病,这些疾病影响手和脚的骨骼。短指症——手指和脚趾的遗传性缩短;多趾畸形——患者长出额外的手指或脚趾;并趾患者——几个手指或脚趾融合在一起。

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    独家 | 从全方位为你比较3种数据科学工具的比较:Python、R和SAS(附链接)

    这些比较属性的权重取决于你从事的职业和抱负。 1.可用性/成本 SAS是一种商业软件,很昂贵,对于大多数专业人员(以个人身份)来说仍然遥不可及。然而,它在私营机构中占有最高的市场份额。...R在内存(RAM)中进行所有的计算,因此计算受到32位机器上RAM数量的限制,但情况不再是这样了。这三种工具都具有良好的数据处理能力和并行计算选项,我觉得这不再是一个很大的区别。...这是一个在互联网上广泛发布的趋势,显示了R和SAS工作数量的趋势。用于数据分析的Python工作与R工作具有类似或更高的趋势: 在下图中,蓝色代表R,橙色代表SAS。 ?...根据你的情况(职业阶段、财务状况等),你可以增加你自己的权重,并想出可能适合你的方案。以下是一些特定的场景: 如果你是一个刚进入分析行业的人(特别是在印度),我建议你学习SAS作为你的第一语言。...从战略上讲,具备更多实际操作帮助和培训的企业机构可以选择SAS作为选项。 研究人员和统计学家选择R作为替代方案,因为它有助于进行大量的计算。

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    硬盘的SAS与SATA接口对比:连接器类型、速度、可靠性、应用场景

    尽管 SSD 的使用越来越普及,但在需要大容量存储空间的情况下,SATA 机械硬盘(HDD)依然保持极其重要的市场地位。...现在常见的固态硬盘一般使用的都是+5V电源。 2 SAS接口:速度与可靠性兼顾 SAS 是指串行附加 SCSI(小型计算机系统接口)。...根据 Diffen 网站的数据,SAS 硬盘在 45°C 下的平均故障间隔时间为 120 万至 160 万小时,而 SATA 硬盘在 25°C 下则为 70 万至 120 万小时。...但是,如果需要为服务器、高性能工作站、数据中心或其他企业级环境配置存储设备,那么 SAS 将是更佳的选择。它提供速度更快、更可靠的存储解决方案,能够保持长时间稳定运行。...总而言之,最终如何选择取决于你对硬盘的需求。如果仅仅是为电脑增加存储空间,SATA 绝对能够满足。但如果是升级服务器存储,或者需要一个能够持续运行的硬盘,那么SAS显然是更合适的选择。

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    自动化运维场景在数据中心的落地之网络策略自动化管理-人保科技

    基础运维保障是南中心数据中心的核心能力,通过组织、人员、制度、流程和工具层面的完善和调优,包括引入GB/T 33136和Uptime M&O运维管理体系以体系化的方式进行管理。...随着管理的进一步深入,新的运维提升要求不断地涌现,比如:云运维、AIOps、DevOps等,对于南中心而言,如何实现工具层面的统一运维是提升运维效率的关键;如何利用好平台化运维提升运维管理的深度和广度是体现其运维价值的关键...搭建统一运维管理平台2020年,根据集团科技蓝图的相关规划安排,为提升数据中心南中心机房精细化和智能化管理水平,南中心携手嘉为蓝鲸,打造“机房统一运维中台+机房运维服务场景+数据报表及展示”的统一运维管理平台...构建防火墙自动化运维场景随着南北中心的整合及集团体制化改革的进程,南中心网络团队接手了防火墙的运维工作,在团队人员不变的情况下,需要额外运维接近50台防火墙,梳理超4万条策略。...;在第二次迭代时,推进CMDB的AB库建设,在审批完后,将审批过的数据写到CMDB的一个库里面,在下一步自动化执行结果校验的时候,对CMDB的数据进行AB库的校验。

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    DeepMind提出强化学习新方法,可实现人机合作

    作者 | Ben Dickson 译者 | 盖 策划 | 凌敏 本文来自 BDTechTalks 网站的“AI 研究论文评论”专栏。该专栏提供人工智能最新发现的系列解读文章。...如何弥合机器智能与真人玩家间存在的鸿沟,是人工智能社区正面对的一个重要挑战。 研究人员正致力于创建各种强化学习智能体,达到能适应包括其它强化学习智能体和人类在内的各合作方的行为习惯。...“共同收益”指玩家必须协同解决问题,并根据环境变化去调整合作策略。...测试根据在相同数量剧集中所能提供的餐食数,衡量各方法的性能优劣。 结果表明,FCP 方法的表现要明显优于其他强化学习智能体训练方法,可以很好地泛化各种技能水平和游戏风格。...根据实验结果,“人类 -FCP”组队的性能,要优于其他所有“人类 - 强化学习智能体”组队。 每两轮游戏后,参与玩家根据与强化学习智能体组队的体验,给出一个 1 到 5 之间的评分。

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    存储基础:DASNASSAN存储类型及应用

    存储的分类,根据服务器类型分为:封闭系统的存储和开放系统的存储,封闭系统主要指大型机,开放系统指基于Windows、UNIX、Linux等操作系统的服务器;开放系统的存储分为:内置存储和外挂存储。...直连式存储与服务器主机之间的连接通道通常采用SAS连接,随着服务器CPU的处理能力越来越强,存储硬盘空间越来越大,阵列的硬盘数量越来越多,SAS通道将会成为IO瓶颈;服务器主机SAS ID资源有限,能够建立的...NAS设备一般支持多计算机平台,用户通过网络支持协议可进入相同的文档,因而NAS设备无需改造即可用于混合Unix/Windows局域网内,同时NAS的应用非常灵活。...存储区域网络,从名字上我们也可以看出,这个是通过光纤通道交换机连接存储阵列和服务器主机,最后成为一个专用的存储网络。...SAN经过十多年历史的发展,已经相当成熟,成为业界的事实标准(但各个厂商的光纤交换技术不完全相同,其服务器和SAN存储有兼容性的要求)。

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    硬盘IO性能估算入门

    一、硬盘IO的类型 IO是输入输出指令,操作系统向存储控制器下发一个读或者写数据的操作指令,控制器下发地址和数据给存储设备,并返回结果给存储控制器,最后到达操作系统。...操作系统的一个IO可能会产生多个实际的存储设备IO。...1、IOPS,每秒处理的IO次数 指存储设备(HDD、SSD、SAN)单位时间内能处理的IO请求数量,对随机读写频繁的应用,如OLTP数据库、图片、信息,是最关键的衡量指标。...数据库通常访问一系列不连续的数据,根据文件物理位置,需要很多次IO才能完成。所以需要随机IO高的设备。 2、Throughput,吞吐量 指单位时间内可以成功传输的数据数量,传输包括读和写的总和。...根据上述信息,我们常用的Sas 15000RPM,MySQL应用16k块,机械硬盘IOPS = 1000 / (4 + 2 + 16K / 375K) = 165。 2.

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    【Unity 优化篇】 | 优化专栏《导航帖》,全面学习Unity优化技巧,让我们的Unity技术上升一个档次

    会尽量保持每周都更新,本专栏的内容后续也都会同步放到 『Unity精品学习专栏⭐️』 中 ---- Unity实用优化技巧专栏《导航帖》 本篇文章会对我开的这个 『Unity精品学习专栏⭐️』 做一个简单的概述...后面我会根据这个目录来写对应的优化文章,后期可能有所变动,也会同步修改更新的!...下面是一个大概的优化结构,可以一起来看一下 目前暂定以这个大纲为主,后面会根据这个概述的内容进行更新(计划2022年更完~) 如果觉得 小Y 整理的这个大纲有什么地方不到位的,也可以指出参考呀!...---- 3️⃣ UI常规优化逻辑 这里说的 UI优化 指得是Unity的 UGUI,也是目前主流用的UI系统,其他的就不做介绍了 UI优化 这块的话核心其实就一个地方:降低DrawCall DrawCall...主要包括下面几个部分: 时间步长和FixUpdate 碰撞器类型 碰撞 射线发射 刚体激活状态 如何构造场景以优化物理行为 使用相同的碰撞器类型 优化碰撞矩阵 提升物理一致性并避免容易出错的行为等

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    「Adobe国际认证」让我困惑的颜色:什么是 Pantone?

    如果客户指着太阳说“这就是我希望我的广告设计的色”,我们则很难确定相同的方式感知该颜色。 什么是Pantone?...在 Pantone 之前,每个印刷公司都有自己的色彩指南;“黄色”的印刷方式有所不同,具体取决于每个油墨公司如何解释该颜色的外观。有些黄色比其他黄色更深;有些更橙色,有些更绿色。...如果客户选择“黄色”,设计人员可以将该选择传递给订购该颜色墨水、使用该颜色打印并提供符合客户需求的最终产品的打印机。 对于希望通过一次性项目取悦客户的创意人员来说,这不仅是个好消息。...Pantone 编号可以包含在品牌的风格指南中,以便想要设计其他材料的公司员工可以使用准确的颜色来与原始设计保持一致。...例如,在某些情况下,您打算打印的绿色可能会比预期的要淡一些。 定义:在打印中,校准是指将喷墨墨盒与正在打印的纸张对齐,以及墨盒彼此对齐。如果没有正确对齐,打印质量会下降。

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    大数据在营销和销售中的十大应用

    下面就是大数据变革命市场营销和销售的十大应用: 1. 大数据使得根据每个客户和每个产品的关系进行等级差别定价策略,最大限度的优化定价变得可能。...根据下图的调查问卷,Forrester的研究发现44%的B2C的市场营销人员正在使用大数据提高客户的的回应率,36%的营销人员运用数据分析和数据挖掘,获取更多的深层客户信息从而策划更多的关系驱动的市场策略...下图来自于SAS赞助Forrester的研究,分析是如何在整个客户生命周中提供价值的(图中两条线间的距离表示者数据分析带来的价值)。...报告来源- SAS: 数据分析是如何助力整个客户客户生命周期管理 http://www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/analystreport/forrester-analytics-drives-customer-life-cycle-management...当有效利用先进的大数据分析时, 一个企业的价值驱动点将会被更有效的计量。下图的演示图就说明这一点。

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    JCIM|用Transformer-decoder模型进行分子生成

    MOSES数据集由Zinc数据集中190万个clean lead-like 分子组成(分子量范围为250至350 Da,可旋转键的数量低于7,XlogP低于3.5)。...P 的对数值, 指未解离的分子在油相与水相的分配平衡。...(","C "和 "c "分别指从链、非芳香族碳和芳香族碳的分支。 从图4中可以看出,在生成第一个显著性图谱中的 "O "原子时,该模型关注之前的双键和 "N "原子。...图11骨架条件下QED值的优化的图例 图12 SAS减少,保持TPSA、logP和骨架结构的图例 此外,作者给出几个例子,如图11的样本生成的分子所示,骨架结构在生成的分子中保持不变,其QED值在0.9...在图12中,作者展示了其他样本例子,其中TPSA、LogP和支架结构保持不变,SAS被改进到更理想的值。

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    快速选择合适的机器学习算法

    回归:当预测连续值时,问题变成一个回归问题。 预测:这是基于过去和现在的数据来预测未来的过程。这是最常用的分析趋势。一个常见的例子可能是根据本年和前几年的销售额估计下一年的销售额。...聚类:分组一组数据示例,使一个组(或一个集群)中的示例与其他组中的示例更相似(根据某些标准)。 这通常用于将整个数据集分成几组。 可以在每个组中进行分析,以帮助用户找到固有模式。...当被提供一个数据集时,首先要考虑的是如何获得结果,无论这些结果如何。初学者倾向于选择易于实现的算法,并可以快速获得结果。 这样做很好,因为这只是过程的第一步。...当输出层是分类变量时,神经网络是解决分类问题的一种方式。 当输出层是连续变量时,网络可以用来做回归。 当输出层与输入层相同时,可以使用网络来提取内在特征。 隐藏层的数量定义了模型的复杂性和建模能力。...K-means定义硬分配:样本将是且仅与一个集群相关联。 然而,GMM为每个样本定义一个软分配。 每个样本具有与每个集群相关联的概率。 当给定集群k的数量时,两种算法都是简单且足够快的聚类。

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