在如今大数据流量剧增的网络应用时代,服务器租用越来越成为众多企业和运营商的首选。而性能和配置不达标的服务器选择只会给企业带来诸多运营问题;但不经过实际需求的评估,轻率的选择一台性能强劲、价格昂贵的服务器,无疑是会带来成本上的浪费;因此,不能一味的为了省钱而选择一台很容易称为计算瓶颈,或者没有充分考虑数据冗余的服务器,都是会影响正常的业务运行,你需要从不同的角度来决定选择一台什么样的服务器,找到满足技术需要、业务发展和成本控制之间的最佳平衡点,为了做到这一点,绝对还是需要一点智慧。
服务器的配置跟开发网站的功能以及类型息息相关。流量大的网站应该选择高配的服务器,而一些流量或者内容比较少的网站则可以选择一些小一点的服务器。在建设开发网站的时候,网站开发人员应该综合考虑企业的需要以及网站的整体布局和资源,评估他所需要的服务器类型。下面来详细的说一说,建设开发网站需服务器配置。
在当今数字时代,选择一个适合你的国外云服务器提供商是至关重要的。无论是个人网站还是企业应用,云服务器都扮演着至关重要的角色。本文将为您提供一份详细的指南,帮助您选择最适合您需求的国外云服务器。
能力管理(Capacity Management)应该是ITIL里面一个非常重要的概念,有些人叫容量管理,但我还是觉得能力管理更好一些,能力直接的理解就是我们能做什么?还有多少能力冗余?让我们来看看ITIL的概念解释,指在成本和业务需求的双重约束下,通过配置合理的服务能力使组织的IT资源发挥最大效能的服务管理流程,ITIL给到的流程图如下:
大型语言模型 (LLM) 在学界和业界都取得了巨大的进展。但训练和部署 LLM 非常昂贵,需要大量的计算资源和内存,因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的开源框架和方法。然而,不同硬件和软件堆栈的运行时性能可能存在很大差异,这使得选择最佳配置变得困难。
https://www.zhihu.com/people/mu-mu-67-87-35
在估算之前我们必须清楚这台数据库服务器的配置是什么情况,正常情况下我们需要摸清楚以下几点因素:
有一定开发经验的研发人员都知道,缓存是高并发场景解决方案中的大杀器,应用中引入了缓存可以将大部分查询流量引入到缓存上,从而降低DB的qps来保护有限的底层存储资源。
在本节中,我们对VMware FT在一些应用工作负载和网络基准方面的性能做了基本评估。对于这些结果,我们在相同的服务器上运行主虚拟机和备份虚拟机,每台服务器有8个英特尔至强2.8Ghz CPU和8G字节的内存。这些服务器通过一个10Gbit/s的交叉网络连接,尽管在所有情况下都会看到,使用的网络带宽远低于1Gbit/s。两台服务器通过一个标准的4Gbit/s光纤通道网络连接的EMC Clariion访问它们的共享虚拟磁盘。用于驱动一些工作负载的客户端通过1 Gbit/s网络与服务器相连。
企业在为下一次云计算成本核算做好准备的同时,请牢记以下六种方法和提示,将会最大限度地提高收益,并最大限度地减少浪费,同时不会增加数据资源的风险.
IP技术运行当中服务器是必不可少的基础设置,传统企业采用物理服务器较多,而随着云服务器的普及,大量的企业在系统运作当中采用云服务器的运作模式。传统服务器在运作当中成本投入高,产品性能难以确保稳定,服务的环境也缺乏弹性,无法保证日益复杂的业务需求。而云服务器对于规模和工作环境没有限制,甚至可实现远程管控,那么如何选择云服务器配置呢。
作者:Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson
一开始需要全量导入kudu,这时候我们先用sqoop把关系数据库数据导入临时表,再用impala从临时表导入kudu目标表 由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题,这里默认hive的表都是text格式;每次导完到临时表,需要做invalidate metadata 表操作,不然后面直接导入kudu的时候会查不到数据. 除了查询,建议所有impala操作都在impala-shell而不在hue上面执行 impala并发写入kudu的时候,数据量比较大的时候 这时候kudu配
今年六月,来自加州大学伯克利分校等机构的一个研究团队开源了 vLLM(目前已有 6700 多个 star),其使用了一种新设计的注意力算法 PagedAttention,可让服务提供商轻松、快速且低成本地发布 LLM 服务。
以太网接入型设备,一般分为网线或WiFi两种。不管是WiFi还是网线,可以通过局域网抓包、笔记本WiFi桥接抓包等等手段。 最著名的抓包软件 Wireshark 如何抓取硬件设备的网络数据包,考量的是网络知识基本功,需要大家自行度娘! 基本准备工作: 1,Wireshark监听udp的53端口,一部分硬件设备会使用域名,连接服务器之前,需要首先进行域名解析,走的就是udp53端口,也有极少数可能走tcp53 2,通过桥接等手段,让硬件设备的任何数据包必须经过本机,Wireshark不设过滤器,通过抓到的
系统的运作会需要计算器服务主机的支持,为了使用更加方便,多数都是会选择云服务器主机,但是不同的使用途径需求的配置不一样,如果是普通的网站对配置相对较低,只需要满足日常的数据上传和访问即可,但购物类的平台相对要考虑到特别是大促活动的时候大量的点击率和交易所带来的数据计算需求,会在配置要求上高一些,但如果是大数据库的话,自然配置会更高一些,那么如何选购数据库服务器呢,需要了解运行的核心数据。
8 月 5 日晚,GraphVite 开发者 @唐建(MILA 实验室助理教授,曾获 ICML 2014最佳论文、WWW16 最佳论文提名) 在社交平台上公布了这个图表示学习系统开源的消息。他表示,在百万节点的图上,使用该系统仅需 1 分钟左右就可以学习节点的表示。该系统的目标是为广泛的嵌入方法系列提供通用和高性能的框架,这将非常有利于图学习算法的研究与部署。雷锋网 AI 开发者将其具体介绍及相关地址编译如下。
AI 科技评论按:ACM 通讯(ACM Communications)在线杂志近期刊登了一篇作者来自谷歌的文章,带领我们重新审视了近几十年的半导体发展历程,以及 AI 研究、应用人员们如今已经接受了的问题:专用处理器为什么好、为什么火起来。值得注意的是,这篇文章的作者之一正是谷歌 TPU 团队成员、UC 伯克利大学退休教授、2017 年图灵奖获得者 David Patterson。AI 科技评论全文编译如下。
---- 新智元报道 编辑:桃子 【新智元导读】Science合作期刊Intelligent Computing发表新论文,中国科学院计算所徐志伟教授牵头组织的“低熵云计算”专辑正式出版,收入了来自中国科学院计算所、中国科学院深圳先进技术研究院、香港中文大学、鹏城实验室、天津大学等单位的五篇投稿,得到了孙凝晖院士、陈云霁研究员、包云岗研究员等知名学者的支持,系统的介绍了“低熵云计算”的技术内涵。此外,西安电子科技大学韩根全教授及其合作者发表用于智能计算的铁电器件相关综述,郝跃院士作为共同作者参与了
查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行
上周知识星球的同学在阿里云技术面终面的时候被问到这么一个问题:假设一个每天100w次登陆请求的平台,一个服务节点 8G 内存,该如何设置JVM参数? 觉得回答的不太理想,过来找我复盘。
这是系列文章的第五篇,主要探讨:Elasticsearch 出现 “429 reject 报错",怎么办?
选自arXiv 作者:施少怀、褚晓文 机器之心编译 参与:陈韵竹、李泽南 随着深度学习应用不断进入商用化,各类框架在服务器端上的部署正在增多,可扩展性正逐渐成为性能的重要指标。香港浸会大学褚晓文团队近日提交的论文对四种可扩展框架进行了横向评测(Caffe-MPI、CNTK、MXNet 与 TensorFlow)。该研究不仅对各类深度学习框架的可扩展性做出了对比,也对高性能服务器的优化提供了方向。 近年来,深度学习(DL)技术在许多 AI 应用当中取得了巨大成功。在获得大量数据的情况下,深度神经网络(DNN)
随着人工智能、云计算等技术的兴起,5G 网络的不断成熟,万物互联时代应用需求日益多样化的同时,对于芯片架构的需求也越来越多样化。ARM 架构在提供可靠性能的基础上,以低功耗、低开销的特点被广泛应用到数据中心和云计算领域,并成为必不可少的部分。 在此背景下,腾讯云重磅推出搭载 ARM 架构处理器的新一代 CVM 标准型 SR1,并于即日起正式开启公测。标准型实例 SR1 搭载主频达 2.8GHz 的 Ampere® Altra® 处理器,基于全新优化虚拟化平台,提供了平衡、稳定的计算、内存和网络资源。
性能测试就是测试人员借助性能测试工具,模拟系统在不同场景下,对应的性能指标是否达到预期.
上节讨论了如何保障数据中台的数据质量,让数据“准”。除了“快”和“准”,数据中台还离不开“省”。随数据规模越来越大,成本越来越高,如不合理控制成本,还没等你挖掘出数据应用价值,企业利润就被消耗完。
机器之心报道 机器之心编辑部 近日,Meta 透露了其在人工智能方面取得的最新进展。 人们提起 Meta 时,通常会想到其应用程序,包括 Facebook、Instagram、WhatsApp 或即将推出的元宇宙。但许多人不知道的是这家公司设计和构建了非常复杂的数据中心来运营这些服务。 与 AWS、GCP 或 Azure 等云服务提供商不同,Meta 不需要披露有关其硅芯选择、基础设施或数据中心设计的细节,除了其 OCP 设计用来给买家留下深刻印象。Meta 的用户希望获得更好、更一致的体验,而不关心它是如
eBPF 给云原生世界带来了很多变化。感谢 Cilium 之类的新技术,eBPF 已经成为了 Kubernetes CNI 的一个流行选择。Linkerd 这样的服务网格产品也经常会和 Cilium 或类似的 CNI 产品协同工作,从而同时在 7 层和 3/4 层分别得到 Linkderd 和 Cilium 的强大处理能力。但是 eBPF 的网络技术到底多强大?会强大到——例如替换 Linkerd 的 Sidecar Proxy,从而能在内核里完成所有操作吗?
近年来,有关云计算的信息、产品和概念,正充斥着互联网的每个角落,在互联网+的背景之下,云技术的出现更是让许多企业的业务数据向云计算靠拢。 1什么是云主机服务器? 云服务器是一种类似VPS服务器的虚拟化技术, VPS是采用虚拟软件,VZ或VM在一台服务器上虚拟出多个类似独立服务器的部分,每个部分都可以做单独的操作系统,管理方法同服务器一样。而云服务器是在一组集群服务器上虚拟出多个类似独立服务器的部分,集群中每个服务器上都有云服务器的一个镜像,从而大大提高了虚拟服务器的安全稳定性,除非所有的集群内服务器全部出现
传统的视频质量评价指标包括 PSNR 和 SSIM 等。而 VMAF 由 Netflix于 2017 年提出,是一种全参考的视频质量评价指标,分数范围由 0 到 100,越高代表质量越好。VMAF 试图准确地捕捉人类的感知,将人类视觉建模与不断发展的机器学习技术相结合,使其能够适应新的内容,在与人类视觉感知保持一致方面表现出色。VMAF 现在已经被 Netflix,Snap,V-Nova等公司采用。
视频流媒体已经快速增长,并成为主要的互联网流量。实时视频流媒体使用户能够从各种提供商(如Netflix和YouTube)检索媒体内容,并使用户能够进行实时流媒体或视频通话。随着录制和显示技术的进步,立体和360度视频可能成为未来的另一个选择。除了观看,视频流还可以应用于将物理环境与扩展现实相结合,例如角色重建和物体检测
作者:weberhuangxingbo11 原文:https://blog.csdn.net/weberhuangxingbo/article/details/80694045
性能评价方法是一系列用来衡量系统、组件或服务效能的技术和流程。在计算机科学和信息技术领域中,性能评价通常关注于诸如响应时间、吞吐量、可用性、可靠性和伸缩性等关键性能指标。性能评价的目的是为了确定系统是否满足既定的性能需求,以及识别系统的性能瓶颈和改进的机会。
redis 提供 6种数据淘汰策略: 大体上:是可以从设置过期时间数组集里挑选最少使用的或者将要过期的或者任意数据淘汰,也可以禁止淘汰 具体的:
1、无论是vMotion还是Storage vMotion都需要专用的VMkernel网络来迁移虚拟机,所以需要在各ESXi主机上为vMotion配置专用的网络,并且考虑到性能的问题,最好为vMotion网络绑定专用的网卡。vMotion要求网络带宽至少为千兆,并且要求源主机和目标主机具有相同的网络配置,包括网络类型和网络标签都要一致。
其实热key问题说来也很简单,就是瞬间有几十万的请求去访问redis上某个固定的key,从而压垮缓存服务的情情况。
快速总结:为项目选择正确的javascript框架或库是CTO和项目经理的基本任务。然而,选择的范围很大程度上取决于几个因素,如项目时间、学习曲线、框架性能和团队规模。这篇文章旨在指导他们选择正确的javascript框架(或库):React vs Vue。
1、 需求分析 庞大的业务访问量需要高性能、可靠的服务器框架支撑。高性能要求服务器在巨大压力下仍然高速运行,读写返回正确的业务信息,前端用户体验良好。可靠性要求服务器出现宕机、罢工等情况,可以及时恢复服务器正常工作状态,支持业务系统24小时健康运行。使用缓存、读写分离技术提高服务器访问资源速度,解决大访问量资源拥堵问题;使用负载均衡与高可用技术提高服务器响应速度以及服务器稳定性,解决服务器处理大用户量请求问题以及服务器宕机的及时恢复能力。 同时,需要部署运维监控平台,监控服务器上服务程序与资源使用情况,出现
长时间的 GC 停顿对应用程序是不利的,它会影响服务的 SLA,进而导致糟糕的用户体验,并对核心应用程序的服务造成严重损害。因此,在本文中,我列出了导致长时间 GC 停顿的关键原因以及解决这些问题的可能的解决方案。
写这篇文章,笔者想和大家深入探讨该场景的架构优化方案。希望大家读完之后,可以对异步有更深刻的理解。
作者 | 微博研发中心基础架构部 孙云晨 编辑 | 蔡芳芳 近些年,各家公司都在不断推出各种新的 App,百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作,并在流量增长时进行快速扩容。同时,本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。 问题与挑战 以一个常见的社交 App 后端服务为例,如果采用主流微服务架构进行设计,通常会包含用户、关系、内容、提醒、消息等多个模块;每个模块又会分别包含各自
近些年,各家公司都在不断推出各种新的 App,百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作,并在流量增长时进行快速扩容。同时,本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。
【推荐】Redis key命名需具有可读性以及可管理性,不该使用含义不清的key以及特别长的key名;
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
Jonathan Willis,白天是软件开发者,晚上是超级英雄,有人通过Twitter在StackOverflow上向他提了一个有趣的问题: 许多Rails应用程序或者只一个Vertx Play! 应用程序? 我一直在和我团队的其他成员讨论关于使用一个异步应用服务器,比如Play! Framework(建立在Netty上),相比于一个Rails应用程序服务器多实例旋转的优缺点。我知道Netty是异步/非阻塞的,意味着在一个数据区查询操作中,网络请求或者其他一些类似的东西,一个异步调用就将会允许事件循环线程
在互联网应用中,缓存成为高并发架构的关键组件。这篇博客主要介绍缓存使用的典型场景、实操案例分析、Redis使用规范及常规 Redis 监控。
Java虚拟机创建了C1和C2编译器线程,用以优化应用程序的性能。但是有时这些线程会消耗大量CPU资源。在这篇文章中,我们将深入探讨C1和C2编译器线程,以及如何解决它们可能导致的高CPU消耗问题。
"鹅厂网事"由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营,我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息,同时分享腾讯在网络与服务器领域,规划、运营、研发、服务等层面的实战干货,期待与您的共同成长。 前言 4月14日,2016 ODCC技术分享和成果宣贯会在深圳召开。开放数据中心委员会的技术专家分享了各自研究领域的最新进展及部分已公开成果。ODCC服务器工作组项目经理、腾讯服务器平台中心架构师王伟,介绍了天蝎3.0在整机设计优化方面的思考,并向行业征求意见。 和小编一起
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云