搭建存储系统的时候,成本是需要考虑的重要因素,主要是总体拥有成本(TCO, Total Cost of Ownership)。它既包括前期的采购成本,也包括后期使用过程中产生的成本,大致分为采购成本和使用成本。采购成本,包括硬件成本、软件成本、服务成本,以及因此产生的机房空间、组网设备、应用二次开发等成本。使用成本,包括设备使用产生的人力、耗电、散热、带宽占用、网络流量等成本。
所谓服务器虚拟化是指将一台物理的计算机软件环境分割为多个独立分区,每个分区均可以按照需求模拟出一台完整计算机的技术。由此,打破实体结构间的不可切割的障碍,使用户可以比原本的配置更好的方式来应用这些电脑硬件资源。这些资源的新虚拟部分是不受现有资源的架设方式,地域或物理配置所限制。
以更低的硬件成本扩展我们的数据基础设施,同时保持高性能和服务可靠性并非易事。为了适应Uber数据存储和分析计算的指数级增长,数据基础设施团队通过重新架构软件层和硬件重新设计,对Apache Hadoop数据文件系统(HDFS)的扩展方法进行了大规模改革
在网络运行中,为了到达对网络的有效管理,必须有一套评定网络运行情况的端到端网络性能指标,从而使网络管理人员及时知道并确定当前网络中哪个部分的性能正在下降或已经超负荷运行,并采取相应的措施来提高网络的运行质量和效率,确保网络高效、安全、畅通的运行。
架构鹅结合TencentOS团队在混部方面的落地实战经验,重点推送了TencentOS Server大规模容器集群混部服务器QoS产品“如意”相关内容。
对高可用最直白的理解就是服务在故障或者运维的情况下,确保对用户的影响最小或者零影响。也用两个9、三个9、四个9、五个9等术语来描述,即99%可用率、99.9%可用率、99.99%可用率。在多数场景下,我们谈论高可用都是在谈论应用层的高可用,比如web服务如何确保高可用。但其实除了应用层的高可用以外,还可以把高可用这项工作拆分得更细一点,而所有这些的核心主题是“消除单点”。
以较低的硬件成本扩展我们的数据基础设施,同时保持高性能和服务可靠性并非易事。为了适应 Uber 数据存储和分析计算的指数级增长,数据基础设施团队通过结合硬件重新设计软件层,以扩展 Apache Hadoop® HDFS :
应用性能指数或者Apdex分数,已经变成追踪应用反应性能的工业标准。 通过定义指标:一个指定的web请求或者事务达到这个指标的时间是多久。 这些事务可以被分为满意(快),可容忍(慢),太慢,请求失败。可以用下面这个简单的数学公式来表示,分数范围从0到1.
当前,国内IDC行业市场竞争激烈,IDC数据中心头部厂商凭借品牌效应和雄厚的资本实力,通常会拥有较其他厂商而言更大的市场空间。他们常常为了占领市场份额而加大产品推广力度、以更多更低廉的产品营销形式和技术旗号来占领市场份额,其他不具备资本和背景能力的IDC企业最终面临举步维艰的情境,这种情况下,尽一切手段节约成本,通俗来讲就是“省钱”,成为了关注重点。
在本系列的第 1 部分中,我们讨论了如何使用专用游戏服务器,将其与 Docker 打包,然后在Kubernetes 上托管和管理它,这是一个很好的开始。然而,由于我们的 Kubernetes 集群通常是固定大小的,我们可能会耗尽所有可用容量来运行我们需要的所有游戏服务器容器,以匹配所有想玩我们的游戏的玩家——这将是一件非常糟糕的事情。
导语:Twine是Facebook的IaaS层,可以说绝大部分的Facebook服务器都运行在这个系统下面。本篇文章介绍了Facebook使用Twine进行高效,可靠的大规模集群管理的实践经验。
在企业业务信息化之后,企业业务依赖于各种应用系统,应用系统又依赖于各种IT资源。当IT资源出现故障或性能下降时,会导致应用宕机或性能下降,进而影响企业业务产出。资源监控就是对那些可能影响IT资源服务能力的各种技术性能参数进行全面监控,以便提前发现问题隐患并预警,帮助企业将故障消灭于萌芽状态之中。
前面介绍了企业级监控概述及发展等相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍 如何做好企业监控系统运维相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发朋友圈支持一波!!!
Spring Cloud 提供了大规模部署微服务所必需的支持。为了获得像云服务环境一样的能力, 微服务实例也应该能够根据流量的规模来自动扩展,也称自动缩放( Auto-scaling)。
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。
一句话描述:Panel 是一个移动端 APP,提供云服务器以及容器管理服务,用户可以快速地通过 Panel 创建,启动,停止,销毁云服务器和容器。
多进程服务(MPS)是CUDA应用程序编程接口(API)的另一种二进制兼容实现。MPS运行时架构被设计成透明地启用协作的多进程CUDA应用程序(通常是MPI作业),以利用最新的NVIDIA(基于kepler) gpu上的Hyper-Q功能。Hyper-Q允许CUDA内核在同一GPU上并行处理;这可以在GPU计算能力被单个应用程序进程未充分利用的情况下提高性能。
研究显示,AI工程化落地过程中,出现痛点从高到底依次是资源利用率、大模型落地、分布式训练效率、推理效率、国产化、异构芯片调度。其中,资源利用率出现频率接近后面五名的总和。深挖痛点,其背后是资源分配不均衡、资源规划不合理、资源碎片多的问题。
平均数:一系列数字的算术平均值。 中位数:是一组数据的中间值;比如1,2,2,2,3,9————算术平均数为3.17,中位数为2。
近日,Gartner评估了基础设施和运营(I&O)领域的各种新技术,从中选出会在未来五年内成为主流、对I&O产生最大影响的十项技术。这些技术将从三个方面推动基础架构的变革:
在如今的互联网时代,IP代理服务已成为企业发展不可或缺的一部分。这种服务不仅可以帮助企业更好地保护自己的网络安全,还可以提高企业业务的效率和稳定性。而如何选择一个优质的IP代理池,成为了许多企业关注的重点。
内存量,缓存大小,读取和写入磁盘的速度以及处理能力的速度和可用性都是影响基础架构性能的关键因素。在本教程中,我们将重点介绍CPU监控概念以及警报策略。我们将介绍如何使用两个常见的Linux实用程序,uptime命令和top命令了解CPU负载和利用率,以及如何设置腾讯云警报策略以通知您有关CVM CPU的高负载情况。
第一代的“存算一体”数据库是80年代的IBM大机,提供计算、数据库、存储、中间件,解决了核心交易场景对性能和可靠性的诉求,但他的缺点同样明显,贵!高昂的采购费用、封闭的硬件生态和高昂的售后维保价格,大机的垄断,即使是银行这类不差钱的企业也感到肉疼。大机有限的存储扩展能力,也限制了数据库的容量。
大规模系统的分片部署是一个难点,既要考虑容灾和故障转移,又要考虑负载均衡和资源利用率。本文就从服务状态、故障转移、负载及资源利用率等几个方面来阐述下他们的关系,并带大家一起看下,facebook面对这种挑战是怎么做系统架构的~
感谢平安银行选择宏时数据!宏时数据作为Zabbix大中华区总代理为客户提供强有力的技术支持。下文转载自期刊,作者供职于平安银行广州分行,分享平安银行自动化监控平台的实践分享。
在服务器运维工作中,CPU负载过高是比较常见的问题之一。当CPU负载过高时,服务器的性能会明显下降,甚至可能导致系统崩溃或服务不可用。因此,及时发现和解决CPU负载过高的问题十分重要。本文将介绍如何通过一系列步骤来诊断和解决服务器CPU负载过高问题。
听云发布《2017中国云计算评测报告》,本次报告从用户视角出发,对各家云服务提供商的综合用户体验、性能与可用性以及服务与易用性这三个方面进行了盘点,凸显出各家云的优势与不足,以持续提升云端用户体验。
资本总是想榨干员工和机器的每一点剩余价值。如果那一天服务器有了意识,一定会揭竿起义。
今天早上,收到一个报警,有个服务器的http往返时延飙升,同时曝出大量404,很是折腾了一番,特记录下思考和排查经过。 1.这是单纯的时延增大,还是有什么其他情况还未掌握? 因为不知道是只有时延变大而已,还是同时有别的情况,第一反应是先看日志有没有异常。 看了一下,一片风平浪静,既是好消息也是坏消息。好消息是核心业务还在,不然一定会打日志,坏消息是日志提供不了任何信息。当然这也说明了我们的日志肯定有不到位的地方。 2.换个思路,日志风平浪静,是否只是服务器启动了什么任务,占用了大量cpu/IO等?GC呢?
HPA似乎很简单。我通过遵循所有的文档来启用它。但它对我不起作用! 这是真的,HPA(水平Pod自动定标器)不工作的某些应用或者是应用程序所有者做了什么错误的事情,破坏了HPA?继续往下读吧。 在继续
简介 云数据库 Redis(TencentDB for Redis)是由腾讯云提供的兼容 Redis 协议的缓存数据库,具备高可用、高可靠、高弹性等特征。云数据库 Redis 服务兼容 Redis 2.8、Redis 4.0、Redis 5.0 版本协议,提供标准和集群两大架构版本。最大支持 4TB 的存储容量,千万级的并发请求,可满足业务在缓存、存储、计算等不同场景中的需求。 云数据库 Redis 的优势: 主从热备:提供主从热备,宕机自动监测,自动容灾。 数据备份:标准和集群架构数据持久化存储,可提供
携程自2013年开始使用Redis,旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能,可储存key的多样化上有着显著的优势,2017年开始,Memcached全部下线,全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个,数据量达到百TB规模。作为Redis的运维方,为保证Redis的高可用性,DBA的压力也随Redis使用规模的增大而增大,集群的扩容,上下线,实例扩容都面临着不小的挑战。
答:负载均衡器是一种网络设备或软件,用于将网络流量均匀分布到多个服务器上,以提高应用程序的性能和可靠性。它的主要作用包括提高系统的处理能力、提高可靠性和可用性,以及优化资源利用率。
从很多传统的视角去看运维,运维的确承担了很多职能,但这些职能还是都和具体的岗位相关,如下:
CPU使用率(%processor time),在80%±5%范围内波动为宜。过低,则服务器CPU利用率不高;过高,则CPU可能成为系统的处理瓶颈。
Redis是一种流行的NoSQL内存数据库,广泛应用于数据缓存、消息队列、实时数据处理等场景。
就像在“传统关系数据库高可用的缺失”一文中所看到的,高可用在传统关系数据库的理论和实践上都是缺失的,这使得传统数据库无法做到主库备库完全一致,为了减少主库故障对业务的影响不得不使用昂贵的高可靠硬件,缺乏高可用还导致了分布式OLTP数据库缺失、无法水平伸缩从而使得高并发业务不得不采用更加昂贵的大型服务器等。作为分布式关系数据库,OceanBase必须解决这个问题。那么,采用普通PC服务器的OceanBase是如何做到高可用的呢?
当增大系统的压力(或增加并发用户数)时,吞吐率和TPS的变化曲线呈大体一致,则系统基本稳定。若压力增大时,吞吐率的曲线增加到一定程度后出现变化缓 慢,甚至平坦,很可能是网络出现带宽瓶颈,同理若点击率/TPS曲线出现变化缓慢或者平坦,很可能是服务器响应时间增加,观察服务器资源使用情况,确定是 否是服务器问题。
主动模式:客户端主动上报数据到服务器端,对服务器的开销较小,适合大规模的监控环境。
在很多项目的发展初期,都是小型或者大型的单体项目,部署在单台或者多台服务器上,以单个进程的方式来运行。这些项目随着需求的递增,发布周期逐渐增长,迭代速度明显下降。传统的发布方式是:开发人员将项目打包发给运维人员,运维人员进行部署、资源分配等操作。
有个朋友Hunter跟我聊,最近他参加腾讯的面试,在二面的时候被问到了关于线程池线程数目设置的一个问题。此处记录下这个问题的面试过程,以及后面关于此问题的理论方面的知识讲解。
服务器的资源是有限的,但由于这个资源是虚拟的,在使用时容易出现冗余,从而被浪费;有时候也会使用不当,使得服务器性能低下,和硬件配置不符。因此提高服务器性能,是一个合格的管理员必须掌握的技巧,服务器效率的提升,也能提高服务器性价比,获得更好的效益。那么服务器要如何提高性能呢?
最近在研究人工智能AI模型的相关内容。需要一个稳定可靠的Linux环境来运行数据模型,但是我的电脑操作系统是windows操作系统,一开始我想使用VMware,但是它是收费的,而且安装起来也比较麻烦,后来我发现微软的Hyper-V虚拟机非常方便,关键是免费的。所以选择使用Hyper-V,在这里记录下Hyper-V虚拟机的安装和使用过程。通过分享我的经验,希望能够对其他人在使用Hyper-V虚拟机时提供帮助和指导。
2022初始,凛冬已至,疫情横跳, 环境繁复,君不见互联网大厂纷纷裁员,银根紧缩。这一切归结为两个字:成本。对于互联网企业来讲,除了最基本的工商财税,办公室、办公设备、人力、产品和公关等等,这一切都是成本。而在疫情因素侵入导致经济下滑的情况下,降本增效就已经成为2022开年很多企业管理者非常重视的 KPI指标,而降本也一定会成为2022年技术发展的一个必然趋势。
Max Timer Driven Thread Count 和 Max Event Driven Thread Count
集群是一种计算机系统,通过一组计算机或服务器的软硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在客户端看来为其提供服务的只有一台设备,实际上它是一群设备的集合,只不过这些设备提供的服务一样。
在我们管理庞大的 Kubernetes Cluster 的过程中,随着业务量的急剧增长,我们面临着一系列的挑战。为了更好地推动我们的平台发展,我们必须进行大量的性能测试,尝试大规模启用和扩展我们的服务实例。这种不断变化和扩展的需求,使得我们无法准确预测未来所需的计算资源的数量,这无疑增加了我们的运维难度。
据 Akamai 称,83% 的网络流量通过 API。微服务、服务器和客户端不断通信以交换信息 [1]。即使您进行 Google 搜索以访问本文,也涉及到您的浏览器客户端调用 Google API。鉴于 API 控制着互联网,因此企业严重依赖它们。API 健康状况与业务繁荣直接成正比。
常用的网站性能测试指标有:吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。 并发数 并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力。 响应时间 响应时间是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。 吞吐量 吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量,体现系统处理请求的能力,这是目前最常用的性能测试指标。 QPS(每秒查询数)、TPS(每秒事务数)是吞吐量的常用量化指标,另外还有HPS(每秒HTTP请求数)。 跟吞
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