现代应用程序不断变化,随着新要求的发展而发展,并且存在于对资源的不同需求的环境中。扩展应用程序可以根据资源需求适当调整其大小,以确保客户满意并降低基础设施成本。
高并发代表着大流量,举个例子,从古至今对黄河的治理,大禹治水是拓宽河道,清除淤泥,让水流更通畅,流向大海。都江堰是通过引流的方式将岷江之水分流到多个支流,分担水流压力。三峡门和葛洲坝采用的是建造水库的方式将水储存起来然后把水库中的水缓缓排出去,提高下游抗洪能力。
即Scale horizontally,横向扩展,向外扩展 。 称为集群系统。指由多个节点组成的系统,这种系统的扩展主要以水平扩展方式(指增加节点的方式)来进行。
最早的服务器是1颗CPU;随着应用压力的增大,单颗CPU性能存在瓶颈;简单粗暴的办法---架构不变,再增加1颗CPU,即SMP。
1、Scale-out(横向拓展):采用分布式部署的方式把流量分开,让每个服务器都承担一部分并发和流量。这也是我最喜欢的一种方法,虽然我菜了点。
我本人不认为MPP是CPU和内存架构的一种;我认为他是SMP或者NUMA的分布式架构应用而已;本文后续说明。
互联网发展到今天,已经造就了多少科技巨头,比如某广,哈哈还有某厂。咱们是不是有这样的感觉,如果公司有人离职了,那个人的技术非常厉害,咱们是不是都会那样想,他是不是大概率要去某厂了,也就是说现在跳个槽,都要卷到和某厂关联,好像你不是去某厂了,你都不好意思发个朋友圈的工作动态。这些咱们都不聊了,咱们聊聊35岁程序员那些事,程序员也是很娱乐的哇。
多模态对比学习方法(如CLIP [39])在各类下游任务中展现出了令人印象深刻的零样本分类性能,由于它们能有效对不同模态的表示进行对齐,因此在开放词汇目标检测[51]、文本到图像生成[51]和视频理解[53]等多个视觉语言领域中作为基础模型。然而,近期的研究发现,预训练数据中一小部分被毒化的后门样本,可以在多模态对比预训练过程后导致CLIP被后门攻击[5; 4; 2]。
目前全新的神经网络价格 KAN 一发布就引起了广泛的关注,其灵感源自Kolmogorov-Arnold 表示定理,跟MLP的一个主要的不同是MLP激活函数是在神经元上,而KAN把可学习的激活函数放在权重上。
代码已上传至github github代码地址:https://github.com/Miofly/mio.git
2015年8月8日,ACOUG 2015中国行的第三站来到了泉城济南,在山东Oracle用户组的组织之下,技术交流在热烈气氛下传递知识、结交朋友,取得圆满的成功。 ACOUG一直以分享知识、传播技术为目标,然而作为ACOUG在山东的第一次技术交流会,实在是来的有点晚,然而促成此次交流实在是得益于SDOUG的地面组织,如果各地都能够有一个用户组,促进互动,增进交流,那对于技术爱好者一定是一个福音,有了SDOUG,我们为活动的准备就得以简化,从而让我们的第三站就来到济南。感谢SDOUG的创始人葛云杰、杨云龙先生
Web applications are out there in the market since the emergence of cloud services. With booming high-speed data communication channels, more players are jumping in to cloud business with AWS as the market leader which roughly supports 40% of the internet today. Low-cost cloud services, cross-compatibility of web apps and data analytics are stagnantly increasing the adoption of web apps.
本文将介绍一种基于 CSS 变量技巧,通过合理使用 CSS 变量,实现 CSS 动画 @keyframes 的复用。
在这里,你的全身上下都被数据围绕,无处不在的物联网、穿梭自如的无人驾驶汽车让数据源源不断产生,就像开着的水管,数据源一直流出。你发现曾经用于分析大数据的方法已经失效,因为他们更适合批处理。
最近,在数据库行业对HTAP(混合事务/分析处理,Hybrid Transactional/Analytical Processing)这个概念宣传的非常火爆,也衍生出 Real-Time HTAP的说法,主要是因为随着IT行业的发展,很多用户的复杂业务已不再是单纯的OLTP或者OLAP场景,而是二者皆有的混合场景。很多数据库厂商为了响应这样的需求,同时也为了更好的宣传旗下数据库的适用性足够广泛,就纷纷打出可同时支持OLTP和OLAP的混合负载,即支持HTAP的宣传语。 当我们在网络上去搜索“HTAP”关键字,相关信息很多会提到分布式/集中式架构、传统数据库/新型数据库等等概念,本文就从这些相关概念来切入,抛砖引玉,试着理清面临如今众多的数据库,对于有HTAP需求的用户,究竟该如何理性的选择。
这篇文章算是我司今年发表的一篇颇有影响力的文章了,连不做cv的我都有所耳闻,毕竟刷指标刷的委实是有点厉害,简直堪比18年bert刚出来时候的状况,所以就来跟风看一下这篇文章,看看他到底是怎么做的,然后能不能在nlp还有推荐领域给一些参考思路。
近两年来,只要是与IaaS(基础设施即服务)相关,不论是共襄盛举的业界峰会,还是个别云服务提供商的新品发布,“裸金属即服务”和“容器即服务”都会被频频提及,风头十足!
本文分析如何处理节点变化。即对成员更改作出反应,并使用新的成员来重启所有workers,从而实现弹性训练。
由于时代和磁盘技术发展的限制(单盘容量和性能发展缓慢),产生了raid相关技术。技术产生了,如何才能快速的来实现和进行部署呢?最简单最快的方法就是在操作系统层面实现或者在操作系统上部署raid软件(有点类似虚拟化里面kvm和xen的区别,kvm在linux内核里,xen是linux系统层面上的软件)。功能是轻易的实现了,但是性能呢,非常一般。早期阶段,CPU技术发展有限(也没有现在的什么多核超线程,频率也比较低),但raid计算又会消耗大量的CPU,造成CPU使用飙升。
我经常听师兄们争论‘无状态’, 说‘无状态’在软件编程中是好事情, 可是到底什么是状态? 什么是无状态?
本文主要探讨了如何利用Akka实现分布式计算,通过介绍Akka的Actor模型、消息驱动、松耦合和弹性伸缩等特性,以及Actor的代码结构、运行时状态、多播、监控和调试等方面的内容,帮助读者了解如何使用Akka进行分布式编程。同时,本文还介绍了Akka的一些高级特性,如持久化Actor、路由Actor等,并探讨了如何利用这些特性实现基于Akka的Microservice工具库。
DPU/IPU的重要性已经达成了共识。但围绕DPU的定位存在一些争论,不同的公司根据自己技术特点选择不同技术路线。首先我们回顾一下数据中心的问题和技术发展的趋势需求:
| 导语 腾讯机智团队在今年的GTC大会上做了介绍机智平台的报告,本文总结了GTC的一些主要内容以及笔者和同事的见闻。 概述 GPU Technology Conference:GPU技术大会是并行计算和人工智能公司英伟达在美国加州硅谷中心圣荷西举办的年度技术大会。自2009年开办以来已经举办十届,成为并行计算方面全世界最盛大的技术会议之一。在GTC上进行研究成果的汇报代表了计算加速领域工作的广泛同行认可以及领先水平。 主题演讲 本次GTC十周年的主题演讲包括英伟达GPU在图形学,数据科学和嵌入式领
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IBM 的 POWER 与 Intel Xeon、AMD EPYC 是目前服务器市场上的三种主要处理器类型。
近年来,唱衰存储的声音层出不穷,大有存储创新乏力、已近黄昏之势。Gartner近期发布了2021年存储和数据保护技术成熟度曲线,涵盖全球存储市场值得客户关注的各项新技术。 从中可以看出,存储市场的技术创新依然非常活跃,既有日渐规模应用的新技术,更有首次进入Gartner技术成熟度曲线的最新创新点。存储依然是蓬勃发展的朝阳产业,创新无止境。 以下为最值得关注的七大新技术。 FAC(NextGen SmartNIC) 2021年FAC首次入围Gartner技术成熟度曲线。Function accelerato
随着近几年的云服务发展和普及,公有云的优势得到了越来越多开发者的认可,无需任何的硬件投入,就可以实现内容全球分发,十一个9的数据安全性以及服务的高可用性。 但是对于很多企业来说,直接采用公有云,仍会面临以下问题: 现有的服务架构难以直接整体迁移到公有云上; 既有代码难以进行大范围的改动以适配全新的接口; 而存储网关可以协助您实现公有云和私有云的无缝衔接,让您更加平滑地将业务迁移上云。 一、存储网关 CSG 的基本原理 用户可以直接利用熟悉的 NAS 协议将数据写入 CSG 中的缓存,而
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我们将深入讨论如何编写软件(软件开发)以及如何运行软件(运维)来实现软件可扩展性。对于初学者来说,成本和可扩展性通常是成比例的。
简介及适用场景 如果想在数据仓库中快速查询结果,可以使用greenplum。 Greenplum数据库也简称GPDB。它拥有丰富的特性: 第一,完善的标准支持:GPDB完全支持ANSI SQL 2008标准和SQL OLAP 2003 扩展;从应用编程接口上讲,它支持ODBC和JDBC。完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。而现在的 NoSQL,NewSQL和Hadoop 对 SQL 的支持都不完善,不同的系统需要单独开发和管理,且移植性不好。 第二,支持分布式事务,支持ACID。保证数据的强一
客座文章之前由Brad Ascar,高级解决方案架构师,在Carbon Relay博客上发表
【编者按】如今,大数据俨然成为IT领域最受关注的热词之一。如果不想显得过于OUT,快来一起讨论大数据的价值和未来的服务方向吧。除了在分析领域、云技术方面的应用前景,Scale-out发展将成为大数据未
新一代视觉生成范式「VAR: Visual Auto Regressive」视觉自回归来了!使 GPT 风格的自回归模型在图像生成首次超越扩散模型,并观察到与大语言模型相似的 Scaling Laws 缩放定律、Zero-shot Task Generalization 泛化能力:
所谓DBA,就是我们通常说的数据库管理员,主要从事数据库安装、管理、调优、备份、容灾、集群、安全等。DBA除了对数据库本身比较熟悉外,还要对硬件(主机、存储、网络)、操作系统等方面有较好的理解,否则很难成为真正的高手。
抱着一颗学徒的心,本篇就是学习来的。 如果有侵权,私信我也行,下方评论也行,我改成私密。 说实话,这里面随便一个知识点我都要去学。
大数据无疑是目前IT领域的最受关注的热词之一。几乎凡事都要挂上点大数据,否则就显得你OUT了。相信大多数人都能顺口说出大数据的四个特点:容量大,多样化,速度快以及高价值。但随着人们对于大数据的逐渐了解
在系列连载《智能时代下的高端存储》首期文章里,回顾了高端存储自诞生以来风起云涌的三十年里脱颖而出的各大厂商的发展。围绕高端存储的话题热度居高不下,也引发不少业界朋友关于分布式存储、超融合、软件定义存储、云存储、中端存储的讨论。
注:这是一份学习笔记,记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容,英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记,对原来教程中的内容进行了梳理,有些图也是引用的原来的教程,若内容上有任何错误,希望与我联系,若内容有侵权,同样也希望告知,我会尽快删除。 可扩展机器学习系列主要包括以下几个部分: 概述 Spark分布式处理 线性回归(linear Regression) 梯度下降(Gradient Descent) 分类——点击率预测(Click-through Rate Prediction) 神经
注:这是一份学习笔记,记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容,英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记,对原来教程中的内容进行了梳理,有些图也是引用的原来的教程,若内容上有任何错误,希望与我联系,若内容有侵权,同样也希望告知,我会尽快删除。
随着Big Data、 AI、IoT等业务的迅猛发展,传统的存储面临着越来越多的挑战。首先,横向扩展能力有待提升。近些年,需要IT基础设施进行处理和存储的数据量以指数级的速度增长。而传统存储的Scale-up的扩展能力越来越难以满足快速增长的数据的存储需求。其次,存储系统管理复杂。传统的SAN需要专门的FC传输协议,以及每个SAN厂商有自己独有的管理与运维方式,导致需要专门的存储运维人员。第三,无业务中断地运维能力弱。现在大量的应用要求7*24*365无中断的运行,几乎没有留给运维的时间窗口,因此需要存储系统具有业务无中断地运维能力。
从本文开始,我们进入了《从分层架构到微服务架构》系列中分布式架构的介绍,本文要介绍的是服务化架构(Service-Based Architecture,SBA)。
作者 | Eduardo 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 Medium 工程博客。 图片来自 Unsplash,由 orbtal media 提供 本文概要介绍了我们如何使用 Kubernetes 来管理微服务。 1 为什么选择 Kubernetes? 简单来说,就是它很好地满足了我们的需求;它能解决重要且复杂的问题,而又不需要我们自己去构建解决方案。Kubernetes 提供的解决方案主要聚焦于扩展、打包以及使服务具有一定程度的“自愈”能力。 另一个关键的考量因素是部署
作者:Christian Hüning,Finleap Connect 云技术与 Switchkit 总监
Sentry 已经在名为 Search,Tagstore(用于事件标签)和 TSDB(时间序列数据库,为大多数图形提供动力)的抽象服务接口上运行。这些服务中的每一个都有自己的生产实现,这些实现由标准关系性 SQL(用于 Search 和 Tagstore )和 Redis(用于 TSDB )支持,这些服务在 Sentry 中已经使用了很多年。
作为一个有丰富经验的微服务系统架构师,经常有人问我,“应该选择RabbitMQ还是Kafka?”。基于某些原因, 许多开发者会把这两种技术当做等价的来看待。的确,在一些案例场景下选择RabbitMQ还是Kafka没什么差别,但是这两种技术在底层实现方面是有许多差异的。
ASM扩容本来是件很简单的事,当ASM磁盘准备好之后,直接一条命令就会添加上。但是也会有异常情况,最近就碰到Oracle 19c在扩容时报错的故障,供大家参考。
HPA 是 Kubernetes 中横向伸缩的实现,里面有很多可以借鉴的思想,比如延迟队列、时间序列窗口、变更事件机制、稳定性考量等关键机制, 让我们一起来学习下大佬们的关键实现。
【Seven ways to improve example-based single image super resolution】-Radu Timofte, 2016, CVPR
前些天在知乎发现了一篇讲的超棒,超易懂的如何写学术论文的文章。分享给大家!咳咳,不要客气!哈哈
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