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在 AMD FirePro S9150 服务器 GPU 面前,强度最大的计算密集型工 作负载和复杂计算都不能构成挑战。它支持 OpenCL™ 1.2、16GB GDDR5 显存、最高可达 2.53 TFLOPS 的峰值双精度浮点运算性能和 最高可达 10.8 GFLOPS/W 的峰值双精度性能,这让您的选择毋庸 置疑。AMD FirePro S9150 GPU 能够提供无与伦比计算性能和每瓦特 性能。 GPU 计算性能处于业内领先地位 作为首款具有 ½ 比率双精度, 并突破 2.0 TFLOPS 双精
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在这之前想必大家对ab(http)与abs(https)也有一些了解,我们今天不去看ab和abs,SuperBenchmarker(sb.exe)是一个压测工具,他是一个受Apache Benchmark的启发,他会在终端窗口为我们显示最终的结果,同时也会在web界面生成一个动态结果。SuperBenchmarker(sb.exe)可以在Windows或者Mac上运行(尚未在Linux上进行测试),他可以安装.NET4.52+或者.NET Core2.0+。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
(接上文《Google对数据中心成本模型的分析——上》) 三、案例分析 虽然变量繁多,但通过观察不同行业的小部分数据中心案例,仍有助于我们理解这些成本因素的影响大小。首先我们看一个典型的新建于美国的,IT负载规模为几兆瓦的数据中心(大约是uptime institute Tier 3等级)。它装满了大量的机架式高端服务器产品(以某公司配置为2个CPU、48G RAM、四个硬盘的PowerEdge R520为例),其峰值功率大约为340W,某年的价格大约为7700美元,其它的一些变量参数如下: “ 1.某年美
除了高性能计算,GPU自身具备的高并行度、矩阵运算与强大的浮点计算能力非常符合深度学习的需求。它可以大幅加速深度学习模型的训练,在相同精度下能提供更快的处理速度、更少的服务器投入以及更低的功耗。小编结合工作中客户咨询的经验,总结出英伟达5大热门机器学习用GPU卡。 第五名:Tesla K80 Tesla ——英伟达高端大气上档次专用计算卡品牌,以性能高、稳定性强,适用于长时间高强度计算著称。 Tesla K80 双GPU 加速器可透过一卡双 GPU 提供双倍传输量,内置24G
每秒查询数率,系统每秒能够处理的查询请求次数,即一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
Timescale 最近推出了 Dynamic PostgreSQL,这是一种新的云托管选项,可在预定义的 vCPU 范围内扩展数据库容量。这个新选项的宣传亮点是“购买基础容量,峰值需求靠租用解决”,它可以根据负载变化来扩展容量,试图以这种方式解决无服务器产品的不可预测性和可变性问题。
TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数。
原理:每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里,这 20% 时间叫做峰值时间。
距IT设备240V高压直流供电标准的诞生已过三年。现如今,某些电信运营商和一些大型互联网公司,已经有数目可观的IT设备、IDC机房、核心网络和业务平台采用270V(标称值240V,默认值270V)高压直流供电。高压直流供电都有哪些好处呢? 节能!依据电信运营商的运行数据结果统计,用高压直流替代传统的交流UPS供电,在UPS整个生命周期内平均节能大于20%;从新建系统统计数据分析,高压直流系统替代传统的交流UPS系统,平均节约投资大于40%。可靠!由于高压直流系统结构比UPS系统简单,而且采用了电池直挂输出母
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数,即1秒内完成的请求数量,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
在上一篇文章性能专题:一文搞懂性能测试常见指标中,已经介绍了,在开展性能测试时,各个维度的常见性能指标项有哪些。
互联网基础设施公司 Cloudflare 表示,已化解了迄今为止所记录的最大规模的容量耗尽分布式拒绝服务(DDoS)攻击。
什么是弹性伸缩? 弹性伸缩(Elastic Scaling)是根据业务需求和策略,自动调整其弹性计算资源的管理服务,达到优化资源组合的服务能力。在业务量上升时增加计算能力,当业务量下降时减小计算能力,
服务器的流量是什么?服务器的流量其实就是站点被访问时,所进行传输消耗的数据大小。类似于手机流量,比如一个月4G流量,在使用超过这个流量之后,要么被限制无法使用流量,要么继续使用就需要额外的支付流量付费。
时间倒回到10月08日,中午吃饭刷着刷着微博发现微博突然挂了。 我一开始以为是家里网不好,后来换了流量刷还是刷不出内容,并且报error,我就知道微博应该是挂了。 往朋友圈一看,原来是鹿晗和关晓彤微博互圈“宣布恋情”了。要不是以前看过《好先生》这部剧没准我还真不认识关晓彤。陆地cp前几天不是还在炒着吗?怎么这么突然?诶..贵圈贼乱啊。 这个时候不同的人就会有如下不同的反应: 老板心里想:哪些家伙在加班又得扣钱了,拿起电话赶快给CTO打了个电话; CTO心里想:这帮家伙叫放假别上线,又乱整,CTO立即联络
本文介绍了云服务中的弹性伸缩功能,通过该功能可以自动调整计算资源,以适应不同的负载需求。文章还探讨了弹性伸缩的实际应用案例,如Netflix和Facebook使用弹性伸缩来降低成本并提高服务质量。
Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
本文从腾讯游戏服务器性能测试的经历出发,对服务器性能测试的参考标准进行了介绍,并对常见问题进行了答疑和问题溯源!
在世界最快超级计算机的竞争中,美国击败了纪录保持者——国内的神威太湖之光,再次居首。
服务器带宽与流量都有什么关系? 我们经常听说带宽,流量等这样一些专用名词,平常生活中手机使用会用到,在IT行业搭建网站使用服务器也会用到,虽然这两个流量带宽意义上不全相同,但是毕竟是我们比较关注的内容
总有不少读者私下与我讨论,面试总被面试官问倒在 QPS、TPS、RT、吞吐量等这些高并发性能指标的理解上。所以,今天干脆来一个全面的科普详解。
腾讯云4核8g10M轻量应用服务器支持多少人同时在线?企业型-4核8G-100G-1500G,1500GB月流量,系统盘为100GB SSD盘,10M公网带宽,下载速度峰值为1280KB/s,即1.25M/秒,假设网站内页平均大小为60KB,则支持21人同时在线。腾讯云百科来详细说下4核8g10M配置轻量应用服务器支持多少人同时在线及计算方法:
作为后端的程序开发人员,经常听到高并发,但是高并发到底有多高?其实是没有数值定义的
模拟用户在同一时间对服务器发送大量请求,以此查看服务器性能指标,尤其关注大业务量情况下运行系统性能的变化(反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复),测试系统的限制和故障恢复能力,找系统瓶颈
本文作者高洋,目前在商汤科技高性能计算组担任总监,对于并行计算颇有心得。本篇为高洋写给高性能并行计算的初学者,核心内容是教初学者用科学手段测量硬件的理论指标。有了这个指标,就能对硬件的能力上限有更深入了解,知道优化工作做到了什么程度,是否还有上升的空间。 此篇干货满满,如果你对高性能计算感兴趣,本篇绝对不可错过。 这个系列的第一篇文章,先谈点轻松的,常用CPU架构浮点峰值的理论计算和实测。做性能优化,先要知己知彼,了解自己优化的CPU的能力上限。这样优化做到什么程度,心里会有数。 本文只介绍Inte
应用程序自动规模伸缩以适应负载需求确实非常理想,但其中也蕴含着严重的复杂性与潜在风险。 不管大家有没有听说过,最近几年市场上出现了一类极具吸引力的新方案——也就是云服务器。虽然这个名称本身并没有实际意
系统用户数:系统额定的用户数量,如一个OA系统,可能使用该系统的用户总数是5000个,那么这个数量,就是系统用户数。
本文介绍了FPGA在深度学习中的重要性,以及各大公司如Google、Facebook、百度等是如何利用FPGA来提升其业务效率和性能的。具体包括:Google使用FPGA加速深度学习模型,Facebook在数据中心引入FPGA,以及百度大脑利用FPGA进行深度学习模型加速。
a)定义:从用户发送一个请求到用户接收到服务器返回的响应数据这段时间就是响应时间。直观上看,这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的,因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许多功能,而不同功能的处理逻辑也千差万别,因而不同功能的响应时间也不尽相同,甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。所以,在讨论一个系统的响应时间时,人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间。当然,往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间。
我们之前讲到了性能需求挖掘、性能方案制定及压测场景设计之疑惑与思考(一)今天我们来看下,性能测试的术语介绍。
各种企业里面用的管理系统(ERP、HR、OA、CRM、物流管理系统。。。。。。。)
作者 | Tina 在技术领域里,2021 年是特殊的一年。这一年是 Amazon Web Services 成立的第 15 周年,这一切始于亚马逊的对象存储解决方案 S3。在这过去的 15 年里,我们可以看到云计算改变了整个世界。并且有越来越多的客户将业务迁移到公有云,开启了企业数字化之旅。 未来十年,云计算发展将是一个持续扩张和不断迭代的过程。与此同时,“可持续发展”已成为全球、全国以及各个企业必须考虑的主题之一。作为全球领先的科技企业亚马逊也在技术的可持续发展性上不断探索,从基础设施到软件设计,有一
研究公司Gartner表示,预计2020年全球IT支出将达到38.65亿美元,较2019年的37.37亿美元增长3.4%,而2019年的支出仅增长0.5%。
进入 2024 年,Gcore 发布了最新的2023 年第三、四季度(Q3-Q4) DDoS 攻击趋势报告,指出 DDoS 攻击的规模和复杂性都有了惊人增长。
服务器性能监控是监控系统资源的过程,例如 CPU 使用率、内存消耗、存储容量、I/O 性能、网络正常运行时间等。
如果是老项目优化,可考虑是否存有历史测试方案,如果有可以参考,或许可以省事很多。
大家好,我是来自三体云后端服务器的架构师时杰,从事有关编解码方面的工作。今天与大家分享的内容是三体云服务器在音视频合成的元边缘计算方面的发展历程。
Redis将serverCron作为时间事件来运行,确保它每隔一段时间自动运行一次。 serverCron需在Redis服务器运行期间一直定期运行,所以它是一个循环时间事件: serverCron 会一直定期执行,直到服务器关闭。
虽然云爆发的概念听起来不错,但是将突然增加的计算需求转移到公有云中仍然存在诸多问题。 由于只需在真正使用时才支付费用,因此云爆发这种方式引发了很多人对于公有云计算的兴趣,包括高级管理层以及面临预算限制的IT经理们。混合云能够在需求高峰时将负载弹性转移到公有云当中,而当需求减少时再将规模缩减,运行在本地服务器当中。这种方式可以让大型企业不必支付高昂费用就能获得有保障的无限制和不间断服务。 很容易理解为何云爆发如此具有吸引力。在混合云模型当中,负载能够在不同云之间无缝迁移、动态适应不断变化的需求,这是IT
近日,亚马逊官方博客上发布 “Sustainability with Rust” 一文,通过研究和对比来说明了 Rust 在可持续性方面优于其他语言。随后,ZDNet 也对此文进行了报道。在 ZDNet 的报道发出之后,Go 技术负责人 Russ Cox 连发 14 条推特,表示该文章在严重误导大家对 Go 语言的认知。
http://mpvideo.qpic.cn/0bc3viafaaaaziahw3c7l5rvbkwdkcvaauaa.f10002.mp4?dis_k=e54fb0f33e4a99b17e5545d
在云计算客户的拓展过程中,会面临客户的各种需求。其中最常见的需求包括,如何在云计算上构建客户的业务系统,搭建基础架构;另外一个就是如何实现客户数据的高效存储,包括存储新产生的用户数据,以及将现有的用户数据平滑迁移到云计算上来,提供更方便,更快捷的访问。
腾讯云宙斯盾安全防护(Aegis Anti-DDoS)基于腾讯海量业务十余年安全技术积累,为业务提供多层级全方位、高性价比的应对 DDoS 攻击威胁的防护方案,能够对各类网络攻击流量进行精准清洗,并将正常业务流量回送到业务服务器,防止 DDoS 攻击造成业务波动、服务中断、用户体验劣化等问题。同时,宙斯盾安全防护具备 T 级防护资源和专属防护集群,并可通过自定义高级安全策略,对特定攻击行为进行针对性防护。
在今天双 11 这个万众狂欢的节日,对于阿里员工来说,每个环节都将面临前所未有的考验,特别是技术环节,今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。
一个真实的问题场景:某接口服务,对外部服务提供回调接口,调用量、调用频率分布并不平均,在某些时刻(大量运营活动投放)后,可能短时间会有大量调用,达到峰值,而其他时间的调用频率很低,可能只有峰值的1/3甚至1/5的量级。另外,调用高峰的时间并不能准确预估,需要结合监控得知调用增长情况。
在生成式AI(GenAI)和大模型时代,不仅需要关注单个GPU卡的算力,更要关注GPU集群的总有效算力。单个GPU卡的有效算力可以通过该卡的峰值算力来测算,例如,对于Nvidia A100,峰值FP16/BF16稠密算力是312 TFLOPS,单卡有效算力约为~298 TFLOPS [1, 2]。
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