网络流量分析机构Sandvine 2018年10月的《全球互联网现象报告》中显示，在全球整体的互联网下行流量中，视频占到了近58%。现在原始视频的分辨率越来越高，但是在互联网带宽有限的情况下，大部分视频提供商都需要将原始视频转码成多种清晰度的视频，便于用户在不同的网络环境中选择不同清晰度的视频进行观看。因此，视频转码成了必不可少的技术环节。
腾讯云批量型服务器具有最优单位核时性价比，适用于渲染、基因分析、晶体药学等短时频繁使用超大规模计算节点的计算密集型应用。腾讯云百科分享腾讯云批量计算型BS1云服务器配置CPU内存性能注意事项：
腾讯云批量型实例具有最优单位核时性价比，适用于渲染、基因分析、晶体药学等短时频繁使用超大规模计算节点的计算密集型应用。InstanceTypes分享腾讯云批量计算型BC1实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息：
本文介绍了腾讯云批量计算在高性能计算场景下的优势，通过对比传统超算集群和云计算资源的不同，分析了腾讯云批量计算在成本、效率、易用性、场景覆盖、资源调度、安全合规等方面的优势。同时，文章还分享了腾讯云批量计算如何帮助企业优化计算流程，提升业务效率，降低企业成本，并推动高性能计算在更多场景的广泛应用。
在现代科学和工程中，数值计算工程师会遇到大量复杂的数学计算问题。这些问题突出的共性表现在高维数、计算规模大、多时空尺度、强非线性等方面。批量处理Batch拥有一套完整的并行计算框架，适配常见的并行模型（MPI应用）。利用海量弹性的云资源，有力地支撑高性能科学计算应用软件和算法。
为了提升广大用户的文档的使用体验，现推出计算产品文档捉虫大赛。邀请大家对指定产品文档进行体验，反馈文档问题就有机会获得腾讯云电子代金券、京东储值卡和神秘好礼！发现和反馈的文档问题价值越高，奖品越丰厚。
腾讯云服务器的实例规格分为多种，即标准型、内存型、计算型、高IO型、大数据型等，新手站长网想要购买一台CVM云服务器，不清楚如何选择标准型或者计算型，特意查询了腾讯云的官方文档，分享出来，方便大家选择：
Dropbox允许存储您的文档，是Dropbox公司的线上存储服务，通过云计算实现互联网上的文件同步，用户可以存储并共享文件和文件夹。Dropbox提供免费和收费服务，在不同作业系统下有客户端软件，也可以在安装在服务器上使用。本文将简介Dropbox如何在服务器上使用，本文需要一台CentOS或Ubuntu服务器，推荐你使用免费的腾讯云开发者实验室进行试验，学会安装后在购买服务器。
有些开发者问我云服务器“创建实例”接口有一个参数“ClientToken”不知道有什么作用。本文作一个简单的解答。
无服务器云函数（SCF）是腾讯云提供的Serverless执行环境，也是国内首款FaaS(Function as a Service，函数即服务) 产品。其核心理念是让用户将重心放在业务的逻辑实现上，而不用关心底层的运维包括服务器、存储、网络、自动扩缩容、负载均衡、代码部署等问题。
Amber是一套分子动力学模拟程序，我们今天来说下如何使用云服务器安装部署这套程序。
本文主要介绍初次接触腾讯云的用户，对于腾讯云服务器的一些问题及答案，帮助用户更好的了解腾讯云服务器，熟悉腾讯云服务器的价格，掌握腾讯云各种活动，更好的使用腾讯云各种云产品。
COS产品支持对数据进行丰富的操作和管理。 CFS产品支持数万客户共享使用且保证数据一致性。 CBS产品结合CVM，可以在其上部署丰富的应用。
对象存储（Cloud Object Storage，COS）是由腾讯云推出的无目录层次结构、无数据格式限制，可容纳海量数据且支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务。您可通过新手入门全面的了解COS，学习产品的基础知识，掌握控制台、API、SDK、工具等操作，助力高效便捷地管理您的业务。
大家对电都很清楚，云计算就像用电一样，根据需求调配用量，按需收费，弹性满足。云计算的发展让大数据有了用武之地。没有云计算的大数据就是水中花镜中月。云计算提供了大数据必要的三大资源(数据+算法+算力)。
当用户提交一些机器学习任务时，往往需要大规模的计算资源，但是对于响应时间并没有严格的要求。在这种场景下，首先使用腾讯云的batch-compute(批量计算)产品来自动化提交用户的任务，然后使用分布式+gpu的方式解决算力问题，在任务完成后通知用户，是一个可行的解决方案。 本文将分成2部分：首先通过一个demo介绍上述过程的实现，从仅使用gpu、不考虑并行的简单情况开始，扩展至并行+gpu的情况，并简要介绍batch-compute的使用方法；然后介绍一些技术的实现原理(部分资料来源于知乎和博客，仅供参考
当用户提交一些机器学习任务时，往往需要大规模的计算资源，但是对于响应时间并没有严格的要求。在这种场景下，首先使用腾讯云的batch-compute(批量计算)产品来自动化提交用户的任务，然后使用分布式+gpu的方式解决算力问题，在任务完成后通知用户，是一个可行的解决方案。
在热捧容器、Kubernetes之际，是否有人关注到这么一个事实：其实Kubernetes的学习门槛很高、真能把容器用好的人并不多。
很多用户在初次选择云服务器商家的时候，往往不知道怎么选择哪个云服务商好，因为国内云服务商众多，各有各的特点，但是目前选择腾讯云的用户越来越多了，我们就来说说为什么上云要首选阿里云。
云服务器是一种基于云计算技术的虚拟服务器。它不像传统的物理服务器，而是在云平台上由虚拟机实现，以更高效地管理和处理资源。这种服务是一种分离了软件和硬件的虚拟部署，并且具有在任何地方访问和使用的能力。
在2023年11月12日，刚经过双11的购物节大压力的阿里，却从17:44起发生了服务宕机，旗下的淘宝、闲鱼、饿了么等服务出现服务中断，甚至让高校学生宿舍的洗衣机都“宕机”了。从阿里云健康看板公布的数据可以看出，阿里云的几乎所有的云产品等服务都受到了影响，影响了全球范围内多个地域。阿里云这次故障，放在整个云厂商界都是炸裂般的存在。阿里云历时3个多小时，服务才陆续恢复。
随着业务业务场景不断丰富，批量计算也由传统的HPC逐渐扩展到大数据、AI等多种场景，但各个领域独立发展，呈现出生态割裂、技术栈不兼容，资源利用率低等问题，严重影响批量计算的进一步发展
工作负载的分类方法和标准多种多样，其中 Google 提出的一种简单的分类标准广受认可，即将工作负载分为服务型和批处理型。
相信大多数学习计算机相关专业的小伙伴都应该知道什么是云服务器；简单来说云服务器就是，别人配置好放到远端给你使用的一台电脑，你通过ssh或者其他方式来登录这台电脑，并使用这台电脑完成你想要做的事情；并且大多数云服务器提供商都会顺带提供静态的公网IP给你使用，这样你部署的应用就可以被别人访问了；
在各行各业都一定程度上适用这句话：Those who talk don’t know, and those who know don’t talk.
产品上云，那么作为产品的开发人员，其中一项重要的工作就是调用云厂商提供的API接口，来使用云产品。俗话说，工欲善其事，必先利其器。为了上云更轻松，我们需要一把利器来调用云厂商的API接口。接下来本文就向你介绍如何使用Postman这个API测试利器，来调用腾讯云API的接口，让你轻松玩转腾讯云。
腾讯云作为国内领先的云计算服务商之一，提供了多种云计算服务，包括计算、存储、数据库、网络、安全、人工智能、大数据、物联网等领域，以满足不同客户的需求。为适应不同的应用场景和需求，其提供的主要功能包括：
本期溪歪歪专栏将带大家一起探索，关于腾讯云弹性计算产品的技术设计要点。 在各行各业都一定程度上适用这句话：Those who talk don’t know, and those who know don’t talk. —— 而我相信，你终将成为那个懂得原理、能做成事还乐于分享的高手。 弹性计算相关背景介绍 云计算底层离不开虚拟化技术，虚拟化让人们有安全感和幸福感，它解决了资源的安全隔离和高效利用两大问题。操作虚拟机，就像在泳道里游泳，因为有挡波阻浪的泳道线，我们无需关心旁边泳道里的人是何种泳姿
可能刚刚还在直播间内带货的网红主播，转眼之间又来到地摊叫卖产品了。当然，也有不少人将地摊与直播相结合，就是所谓的“云摆摊”。
腾讯云容器服务是首批通过Kubernetes一次性认证的服务商，本次腾讯云容器服务再次支持kubernetes 1.10，并再次通过Kubernetes一次性认证。如需可提交工单申请kubernetes1.10版本
文件存储（Cloud File Storage，CFS）提供了可扩展的共享文件存储服务，可与腾讯云云服务器 、容器、批量计算、轻量应用服务器等服务搭配使用。CFS 提供了标准的 NFS 及 CIFS/SMB 文件系统访问协议，可为计算服务提供共享的数据源，支持弹性容量和性能的扩展，现有应用无需修改即可挂载使用，是一种高可用、高可靠的分布式文件系统，适合于大数据分析、媒体处理和内容管理等场景。如需了解更多信息，请参见 文件存储 产品文档。
多地域多可用区：掩盖我国、亚太、欧洲及美洲下的多个地域。在接近您用户的地域布置运用可获得较低的时延。
腾讯云服务器计费标准其中一项就是宽带计费，计费模式有按带宽计费与使用流量两种，那么这两种计费模式有什么区别？在购买时应该如何选择是很多新手用户都想了解的问题，下面腾讯云优惠网来详细解读一下按带宽计费与使用流量计费。
大数据是指海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。
腾讯云GPU云服务器有包年包月和按量计费两种计费模式，同时也支持 时长折扣，时长折扣的比率和 CVM 云服务器可能不同，GPU 实例包括网络、存储（系统盘、数据盘）、计算（CPU 、内存 、GPU）三大部分。下表所展示的价格只包含了实例的计算部分（CPU、内存、GPU）。
最近一段时间，我们可以看到腾讯云服务器促销活动力度还是比较大的。从10月份开始不间断的以秒杀促销活动为主，尤其是我们需要较长时间云服务器的网友购买三年服务器是最为划算的，其中还有高达10M带宽的云服务器。如果这样的配置在平时这样的成本肯定是买不到的。
云服务器（Cloud Virtual Machine , CVM）提供安全可靠的弹性计算服务，只需要几分钟，可以在云端获取和启动CVM实现你的计算需求，随着业务的需求变化， 你可以实时扩展或者缩减计算资源，CVM 支持按实际使用的资源计费，可以节约计算成本，使用CVM 可以极大降低软硬件的采购成本，简化IT运维工作。
另一个世界系列，从另一个角度看数据分析的方法、应用。 本文结构： 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 1、数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中，就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据，比如人口分析、宏观经济分析，那么数据最新日期距今晚个一两周、甚至一两个月都没什么关系。 如果我们处理的是天级别的数据，比如各大网站的用户偏好分析、零售
另一个世界系列，从另一个角度看数据分析的方法、应用。 循环、分支...都可以在Python中用函数实现！ | 函数式编程，打开另一个世界的大门 本文结构： 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 ---- 1、数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中，就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据，比如人口分析、宏观经济分析
“云原生”作为云计算时代的核心理念，以平滑迁移、快速开发以及稳定运维等技术优势，逐渐成为企业数字化转型的基础。近几年，几乎所有的云产品都会搭上“云原生”概念，只要一提到云或者云服务，自然就会提到云原生，云原生改造已是大势所趋。 随着云原生技术的成熟和市场需求的升级，云计算的发展也会步入新的阶段。华为云去年在业界首次提出云原生 2.0，这是企业智能升级的新阶段，致力于让企业云化从“ON Cloud”走向“IN Cloud”，目的是让每一个企业都能成为新云原生企业。 如此一来，一个被“IN Cloud”、“云原
随着移动设备、物联网设备的持续增长。流式数据呈现了爆发式增长。同时，越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求。基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求，在这个背景下，各种实时流处理平台应运而生。 运用好大数据可以让为消费者提供产品或服务的企业进行更精准的营销；比如我们大家都熟知的海尔，他们在推出某一款新型智能空调时，将广告投放到与会员大数据平台合作的旅游、健康类杂志上，不仅为杂志用户提供购买优惠的双赢模式，还通过用户订阅的杂志来判断用户的特点，从而进行更精准的营销。
零售领域变革不是一个新话题，从电商到 O2O ，从无人售货柜到机器人导购，腾讯云的尝试一直未曾止步。对于传统零售企业来说，通过数据中台可以让顾客与需求更好地匹配，同时实现平台上多触点获取流量。而技术中台，则可以帮助零售企业提升整体运营效率，在提高安全性的基础上，还能享受 AI 时代带来的智能化红利。 谈及腾讯电商业务中台，腾讯云应用与服务编排工作流 ASW 的项目负责人王子一认为，“以消费者为中心，实现上下游的产业协同，赋能商家，商家一次接入后，可应用于如下全部业务场景：检索业务、广告业务、智能广告投放、
腾讯云GPU云服务器今日全量上线！高性能计算类GPU云服务器采用NVIDIA Tesla M40显卡，目前提供单机单卡和单机双卡两种机型配置，质优价廉，加速性能稳定优异。广州三区、北京二区、上海一区系列2提供GPU云服务器售卖，将于6月初于上海二区、深圳金融一区进行GPU云服务器售卖，后续地域升级，敬请期待。计费模式目前仅提供包年包月的计费模式，暂不支持按量计费的计费模式。后续，腾讯云还将推出更多计算类GPU和图形渲染类GPU，敬请期待。
随着移动设备、物联网设备的持续增长，流式数据呈现了爆发式增长，同时，越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求，基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求，在这个背景下，各种实时流处理平台应运而生。
Volcano是一个Kubernetes云原生的批量计算平台，也是CNCF的首个批量计算项目。
调试一个计算密集型的小玩意儿，本机计算挺久的，感觉还是需要更多cpu，正在想要不要用批量计算，读文档的时候发现启动也并不是很方便，数据准备到COS/CFS上，然后启动运行，再去COS/CFS上捞结果，这样用云函数来做岂不是更轻松？而且云函数就可以并发几十几百个实例，如果用来做计算性能怎么样呢？干脆做了个一个benchmark。这里用crypto的大质数生成算法来测试计算能力。
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