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.
T客汇官网：tikehui.com 撰文| 张珅健 原文作者：Eric Williams 现在越来越多的公司在购买软件时更倾向于软件即服务（SaaS）的模式，因为它一般都采用“花多少付多少”的模式，成本较低，能够减少企业的前期投入，而且经常能享受到免费的维护和升级服务。 当然仍有一部分公司更偏爱传统厂商提供的办公软件，而这些软件通常每年在维护和升级时都需要支付额外的维护费用（22%的预付金）。 如果云的花费比本地22%的维护费要少，那么云肯定是首选。但是如果云的年花费比维护费多，本地应用会是更好的选
1/ 正所谓：华山派早年曾无剑宗、气宗之分。如果从更大视角来看，互联网是剑宗，区块链是气宗。如果单看互联网，商业应用是剑，数字基建是气。同样，单看区块链，挖矿基建是剑，应用落地是气。
计算云迁移成本的第一步是在企业将工作负载迁移到云平台之前开始。数据中心管理人员需要评估现有硬件和软件资产的成本，然后评估其与云平台环境的比较方式。在估计了内部部署环境的成本之后，企业可以计算计划构建的云计算环境的成本，并将两者进行比较。计算云计算成本的最佳方法是使用为这一目的而设计的计算器工具。所有主要的云供应商都有自己的计算器。
大多数供应商提供各种不同的云存储服务，并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如，数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用、数据访问费用，以及支持订阅等都可能影响云存储的定价。 对于企业来说，估测云存储的定价可能非常复杂。并且，对行业领先的云计算供应商提供的价格进行比较，以确定价格最低的云存储更为复杂。 大多数供应商提供各种不同的云存储服务，并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如，数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
我认为尾调用优化(tail call optimizations)相当整洁，特别是它们解决递归函数如何调用这类基本问题的方式。诸如Haskell和Lisp家族这类函数式语言，以及逻辑语言(Prolog可能是最著名的例子)都强调采用递归的方式思考问题。这些语言通过尾调用优化可以在性能上获得许多好处。
假设存在posetive clock skew为10ns，问最高电路电路频率？系统能忍受的最大posetive clock skew。（Tset_up=1ns 、Thold=1ns 、Tcllk_q=1ns ）？
（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
Tco即D触发器时钟到输出延时，指的是时钟信号在寄存器引脚上发生转变之后，在由寄存器的数据输出引脚上获得有效输出所需要的最大时间，也叫做Tclk_q。
创纪录的性能表现，加之因云计算等因素而日趋聚合的用户需求，AMD迎来了它在数据中心业务中的黄金时代。
很多企业并不确定在云中运行工作负载将会支付多少费用，因此需要了解其定义的参数才能启动和运行，并避免代价高昂的意外中断。
典型的时序路径有4类，如下图所示，这4类路径可分为片间路径（标记①和标记③)和片内路径（标记②和标记④）。
保持时间的目的是防止下一次的数据传输过快，将本次的数据冲刷掉，是对上次数据时间的约束。经过Tsu建立时间之后，触发器进入建立时间阶段，在该阶段最担心的问题是下一次的数据来的太快，导致还未满足保持时间的要求。
建立时间和保持时间是FPGA时序约束中两个最基本的概念，同样在芯片电路时序分析中也存在。
本文从四部分对流水线设计进行分析，具体如下： 第一部分什么是流水线 第二部分什么时候用流水线设计 第三部分使用流水线的优缺点 第四部分流水线加法器举例
流水线设计就是将组合逻辑系统地分割，并在各个部分（分级）之间插入寄存器，并暂存中间数据的方法。目的是将一个大操作分解成若干的小操作，每一步小操作的时间较小，所以能提高频率，各小操作能并行执行，所以能提高数据吞吐率（提高处理速度）。
同步电路的速度是指同步系统时钟的速度，同步时钟愈快，电路处理数据的时间间隔越短，电路在单位时间内处理的数据量就愈大。假设Tco是触发器的输入数据被时钟打入到触发器到数据到达触发器输出端的延时时间(Tco=Tsetpup+Thold)；Tdelay是组合逻辑的延时；Tsetup是Ｄ触发器的建立时间。假设数据已被时钟打入D触发器，那么数据到达第一个触发器的Ｑ输出端需要的延时时间是Tco，经过组合逻辑的延时时间为Tdelay，然后到达第二个触发器的Ｄ端，要希望时钟能在第二个触发器再次被稳定地打入触发器，则时钟的延迟必须大于Tco＋Tdelay＋Tsetup，也就是说最小的时钟周期Tmin =Tco＋Tdelay＋Tsetup，即最快的时钟频率Fmax =1/Tmin。FPGA开发软件也是通过这种方法来计算系统最高运行速度Fmax。因为Tco和Tsetup是由具体的器件工艺决定的，故设计电路时只能改变组合逻辑的延迟时间Tdelay，所以说缩短触发器间组合逻辑的延时时间是提高同步电路速度的关键所在。由于一般同步电路都大于一级锁存，而要使电路稳定工作，时钟周期必须满足最大延时要求。故只有缩短最长延时路径，才能提高电路的工作频率。可以将较大的组合逻辑分解为较小的N块，通过适当的方法平均分配组合逻辑，然后在中间插入触发器，并和原触发器使用相同的时钟，就可以避免在两个触发器之间出现过大的延时，消除速度瓶颈，这样可以提高电路的工作频率。这就是所谓"流水线"技术的基本设计思想，即原设计速度受限部分用一个时钟周期实现，采用流水线技术插入触发器后，可用N个时钟周期实现，因此系统的工作速度可以加快，吞吐量加大。注意，流水线设计会在原数据通路上加入延时，另外硬件面积也会稍有增加。
作为图灵奖得主、计算机架构巨擘，David Patterson 在 2016 年从伯克利退休后，以杰出工程师的身份加入了谷歌大脑团队，为几代 TPU 的研发做出了卓越贡献。
T客汇官网：tikehui 撰文 |徐婧欣 CIO告诉你：云ERP选型不能忽视的五大问题 一、在选择过程中忽略重要的云属性 企业在购买整合系统时要面对一系列的挑战性，除了要理解公司行为方式和原因以外，还需要有考虑到其他因素。如果忽略了某个流程或要求，那么在这个步骤没有发生问题时系统可以顺利运行，一旦出现问题就会产生负面影响。 企业在选择云 ERP 系统时，尤其如此。ERP系统的处理流程是永久性的，活跃的处理链每一天都要不停地输入存货清单、输出 AP，还要对信息进行分析。可惜无论多小心，由于多种原因，公司
什么是静态时序分析？静态时序分析就是Static Timing Analysis，简称 STA。它可以简单的定义为：设计者提出一些特定的时序要求（或者说是添加特定的时序约束），套用特定的时序模型，针对特定的电路进行分析。分析的最终结果当然是要求系统时序满足设计者提出的要求。
Tclk >= Tco + Tlogic + Trouting + Tsu - Tskew
注：零基础学会FPGA时序约束。本期推送配套相关独家教学视频，关注公众号，后台回复“时序分析培训”或留下您的邮箱，即可获取视频链接。视频内容是由团队郑圆圆同学讲解，欢迎批评指正。以下是节选的视频片段。
下面的电路中，flip-flop 2 的 hold time margin 是多少 ns？
为更好地理解能耗优化带来的潜在影响，我们一起回顾数据中心的TCO模型。在更高层面，数据中心总拥有成本分为投资成本（CAPEX）以及运营成本（OPEX）两大块。投资成本指的是需要提前支出，经过一段时间后折旧消耗掉的，比如数据中心的建设成本以及服务器的采购成本等；而运营成本则指设备投入实际运行后每个月的开销，比如电费、维修改造费、现场人员工资等等，数据中心TCO大约可以通过下面这个等式表达： 数据中心TCO = 数据中心折旧 + 数据中心运营成本 + 服务器折旧 + 服务器运营成本 本文简化了TCO模型只关注
Colossus，巨人，谷歌第二代GFS文件系统。与GFS相比，Colossus相关的文章和信息却零星稀少。
处于互联网时代的我们，每天都是需要接触到各种信息的，随着信息数据越来越庞大，数据传播的过程也越来越长，很多数据在传播的过程中会出现丢失等等问题，如果是重要的数据那就很麻烦了，这个时候很多公司或者企业就会使用边缘计算器来帮忙，边缘计算器能够将数据信息快速稳定地进行传播，那么边缘计算器是什么？边缘计算器有哪些性能特点？
今天，知晓程序（微信号 zxcx0101）就为你推荐 5 款简单、实用、有意思的「计算器」小程序，它们不仅功能强大，而且无需安装，随用随开。
Python 中的错误计算器是某些计算给出错误结果的计算器。在 Python 中，我们可以创建自己的计算器并使用它来进行数学计算。如果我们想创建一个有缺陷的计算器，我们需要在执行计算的函数中创建或引入错误。在本文中，我们将使用 Python 创建一个有缺陷的计算器。
6月17日，赛灵思公司宣布推出两款易于扩展、超高密度视频转码专用的实时计算视频实时转码一体机。基于赛灵思新型的 Xilinx实时服务器（ RT Server ）参考架构，两大全新一体机将双管齐下，助力当今服务提供商以每通道最低成本提供视频质量和比特率优化的多种类型应用，例如电子竞技与游戏直播平台、社交与视频会议、远程直播教育、远程医疗和视频直播等，并较基于软件的架构或者固定架构解决方案，都能显著降低总拥有成本（ TCO ）。
现在的手机或者电脑等设备上面的数据是越来越大的，以前几十KB大小的图片到现在已经变为几兆甚至几十兆，数据占用的内存越来越大对于设备的运算能力也是非常大的考验，从现在更新速度飞快的移动设备就能看出来。在互联网行业中想要提升数据处理能力除了对服务器进行优化之外，就需要借助边缘计算器或者云服务器，那么边缘计算器都计算什么？边缘计算器和云服务器哪个比较好？
伴随着云计算、云服务器等云技术领域的出现，互联网技术也出现了再一次革新，出现了很多和云技术相关的概念，比如边缘计算器。边缘计算器是目前网络上较为热门的一个概念，下面简单为大家介绍什么是边缘计算器以及边缘计算器单价是如何计算的。
我将直言不讳：在仔细研究与 Kubernetes 相关的总体拥有成本 (TCO) 时，更传统的开发方法仍然具有明显的优势。在我们结束另一场 KubeCon 时，也许是时候深入研究一下了。
建立时间Tsu（setup）：触发器在时钟上升沿到来之前，其数据输入端的数据必须保持不变的最小时间。
在现在这个大数据时代，计算机计算效率是很多人所关注的，能够进行计算的工具有很多且各有自己的特点，目前由于网络技术的发展，出现了一种新兴的计算工具，那就是边缘计算器，下面为大家简单介绍边缘计算器的作用，以及什么是边缘计算器工业数据采集？
微软在 MIT License 下开源了一个 GitHub 项目——Windows 计算器，短短 24 小时内就获得了接近 5000 颗星，并引发大量讨论。这个项目爆红的速度可能连微软自己都始料未及。科技媒体 The Verge 评价道，「虽然计算器只是 Windows 的一个很小的部分，但开源计算器这一事件延续了微软近年来拥抱开源的作风。」
开源计算器意味着任何人都可以为改善这一 app 贡献代码，但微软会在实现新的功能原型、用户界面变动之前对它们进行评估或者审核代码。
本文转自煎蛋网（jiandan.com），作者@小鱼儿 上世纪60-70年代的美国人，如果关注《科学美国人》或者《新科学家》杂志，就会在一些期的广告页面看到科塔计算器——一种神奇的小东西，长得好像黑椒罐。不过这个东西价格可是逆天，然后据说可以计算加减乘除，精确到7、8位。更神奇的是，这个计算器完全是机械的。如果时间往前推，科塔计算器的历史比这个东西的构造还惊奇。 计算器现在已经简化到几乎没有物理体积了，而且速度和精度都与日俱增，不过有些上了年纪的人还是能回忆起第一代可靠的电子计算器出现的时候，是如何把人类从
近日，关于手机计算器10%+10%=0.11的事情火热，多个品牌的手机未能幸免，基本“阵亡”，同时还包括了windows10的自带标准计算器。你的手机阵亡了吗？
在目前这个信息化时代，网络世界主要由庞大的信息组成，因此怎样处理这些庞大的信息就成为不少人所关心的，面对如此庞大的信息，需要依靠专业的信息处理工具，目前能够处理信息的工具有很多，但是较为热门的是边缘计算器，下面为大家简单介绍边缘计算器算力是什么以及边缘计算器算力怎么样。
数据在传播过程中可能会出现一些误差，假如传输的距离越远时间越长，那么所产生的误差就可能越多，所以尽可能还原数据的本身面貌是人们一直所追求的，由此产生了边缘计算器，下面为大家简单介绍边缘计算器有什么特点及边缘计算器 iot是否一样。
这是一款云开发超多功能工具箱组合微信小程序源码附带流量主功能，小程序内包含了40余个功能，堪称全能工具箱了
此次开源的目的是想要「与社区一道打造更好的用户体验」。开源计算器意味着任何人都可以为改善这一 app 贡献代码，但微软会在实现新的功能原型、用户界面变动之前对它们进行评估或者审核代码。
这是一个经典的时序分析模型，上游芯片将时钟发送给FPGA，对于内部同步元件之间的可以使用create_clock进行约束，对于外部芯片发送数据通过FPGA端口到达FPGA内部第一级接受触发器使用set_input_delay进行约束，对于FPGA的末级触发器通过端口到达下游芯片使用set_output_delay进行约束。输入端口到输出端口的组合逻辑使用set_max_delay进行约束。 图中trace_delay指的是板级延迟，输入延迟指的是上游芯片的时钟沿发出数据到FPGA接收到数据所需的时
本文作者：赖守锋，2001年毕业于湖北工业大学，从事多年智能控制器和存储服务器的硬件和驱动开发。在腾讯主要负责存储机型及存储部件的规划，应用咨询及故障处理相关工作。 前言 2016中国大数据产业峰会上，pony以腾讯的天津数据中心的事例，讲述了数据中心的存储和安全，考虑备灾中心的建设问题。公司从战略高度关注数据中心的数据安全性。 数据中心的数据安全性是一个多方面的问题，从IDC的风，火，水，电的建设，再到从小到一个存储bit，再到一个sector，一个硬盘，一台存储服务器，一个存储服务器集群再到一
import re, urllib htmlSource = urllib.urlopen("http://www.sharejs.com").read(200000) linksList = re.
Optane PMem 融合了内存和存储这两个不同的概念的特征，在一个物理介质上得到了体现，为革命性的突破内存和存储编程概念提供了物质基础。
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