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微软框架Orleans(1):Hello World

自从写了RabbitHub框架系列后的一段时间内一直在思索更加轻量简便,式高并发的框架(RabbitHub学习成本较高),无意间在网上级联看到了很多新框架:从helios到Akka.NET在到Orleans 来自官网的解释: 一种构建式、 高规模(伸缩)的应用程序,在.NET 简单方法 奥尔良是一个框架,提供一个简单的方法来构建式的高规模应用程序,而无需了解并应用复杂并发或其他伸缩模式。 它是由微软研究院创建和设中使用。 特性可扩展低延迟简化并发 从上述的简介可以看出Orleans就是为了式、并发而生,那么大并发、高用户量也可以得到解决。 是否可靠我也不确定,但是案例还是很诱人的,特别是微软官方游戏:Halo4、Halo5(光环|光晕)的服务全部由它来承载。当然还有其它的用户,不过我都不怎么认识,就不列出了,大伙可以去官网查看。 完全没有引用业务逻辑实现的项目”Sample.Implements“,也就是说业务逻辑的执行是在服务端”Server“执行的,本次Demo只用了一个服务端,大伙可以想象下如果服务端进行了集群,再通过一些协调服务进行管理

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如何采用多解决企业的数据难题

企业将应用程序转移到端时,可以散这些应用程序,并在式环境中运行它们。无论是在混合中还是在多中,这都会将应用程序散到不同的站点,然后这些站点必须相互通信,并处理所创建的任何新数据。 对于设中运行的应用程序的架构师来说,方法得到了进一步的发展。任何服务都必须采用相同的CAP方法,无论它是在内部私有上运行还是在公共服务上运行。 作为查看多和NoSQL选项的一部,重要的是要强调所选的任何服务都必须能够以完全式的方式运行,而不需要单一的主节点。 对完全的支持对于使多部署成功工作至关重要;如果没有这种独立性,应用程序将无法跨多个服务运行,并提供所需的可用性级别。 为了避免这个问题,必须从一开始就将式数据支持设到新的应用程序中。使用像Cassandra这样的开源平台,企业可以采用多而无需采用单一的提供商提供的平台。

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    实践,你想了解的这里都有!

    随着人工智能、物联网等新兴行业的不断涌现,作为底层技术的核心代表——式技术,又赋予了商哪些技术能力来满足用户日益复杂的业务需求? 相对于采用单机集群部署可能带来的系统庞大复杂、难以维护、单点故障、扩展性差等问题,架构里更多采用的是式技术,主要原因是其在大规模扩展能力、资源池化、硬件故障容错能力、性能提升等方面都有着巨大的优势 那么,式技术在具体的产品中有哪些应用实践?针对这个问题,5月28日UCloud TIC(北京站)“实践”技术专场,四位UCloud资深技术专家享了各自的技术经验与实战心得。? UCloud技术总监彭晶鑫在现场享时提到,利用式技术,块存储可以实现和存储离,它带来的好处有:1.在线迁移。 因此我们推出了数据方舟,通过异构解耦的实现方式,不影响源主机,且运维过程依赖小,通过式存储技术来保证1TB数据盘的恢复时间(RTO)在10-30钟内完成,而以前需要7-8小时。

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    模型如何提高安全性和隐私性

    虽然现有的模型非常成功,但下一代平台划通过专注于将基础设施与人工智能和区块链散来克服上述一些挑战。 “与需要通过互联网将重复文件传输和存储到位于远程中央数据中心的集中式存储相反,或边缘架构解决了数据的上传、下载、同步到服务器的效率低下问题。” 系统在区块链上运行,使得网络的安全性远远强于当前基础设施提供的安全性,因为它通过区提供安全性。即使攻击者能够访问数据块,它们也无法渗透,因为它只是一个部文件。 但考虑到数据量的增长以及新设备(包括物联网)被添加到网络的速度,安全策略将会出现范式转变。而且由于存储市场如此之大,人们可以想象将会看到更多的组织采用方法。 “或边缘架构将其与文件同步和共享平台使用的集中式模型区开来。它改善了组织的安全状态,允许访问所有存储,保护隐私,将组织文件的管理保持在组织控制之下,并利用组织现有的存储基础设施。”

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    为什么说才是的未来?

    架构增强了传统的优势,增加了更多的边缘处理能力和地理特定的数据管理。 越来越多的公司正转向,这是一种全新的方法。 Gartner的析师将列为2021年十大技术趋势之一。让我们看看为什么对业务有益,以及它们有什么优势。 什么是? 但在混合基础设施的情况下,它主要是关于扩展环境。支持边缘,也扩展了环境,但是是地理上的。 的优势是什么? 资源离特定位置越近,最终用户接收过程(内容交付、数据析等)的速度就越快。 扩大业务的存在。通过在公司的工作中引入,可以增加区域的数量和可用性。 降低成本。 向的转变正成为最重要的趋势之一,在未来,这项技术将被积极推进。至少现在,供应商正忙着安装和装备用于边缘的变电站。

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    网格的区别网格强调资源共享,使用者同时也是资源共享者,用于集中性服务(不便扩展 )。 的服务提供者少数而集中,资源专有,便于自动化扩展(其中对等更便于扩展,即每个节点拥有对等的服务,可以互相使用数据),使用者无需贡献资源。 指将大型任务划成部配给其他机,并将结果组合的解决方案,包括与网格。而并行虽然类似,但并行的单位是处理器,执行并行的单位是单机。 范型消息传递范型A发送请求消息,B接收并应答,并可能继续触发A应答。客户-服务器范型服务器被动响应客户端请求。peer to peer范型每个节点责任相同,即充当服务器又作为客户端。 消息系统为两种:point to point与发-订阅模型。

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    、边缘、雾傻傻不清

    随着近年来互联网产生数据量前所未有的增加,各种也是层出不穷,什么网格、边缘、雾、霾等,还TM有霾,即使身在IT行业,也很容易被这些“”弄得山雾罩。 随后很多公司把所有资源集结起来看成是一个整体(),每个操作请求都可以按照一定的规则割成一小片发给不同的机器同时运,每个机器其实只要做很小的就可以,哪怕是很落后的机器都能轻松完成。 现在,即使企业预有限,也可以访问服务器和进行基于析,这些析可以集中能力,并使其业务的许多部保持联系。 因此,通过边缘,可以在局域网上的单个机器、工作站和移动设备上进行更智能的析。三、雾(Fog Computing)中雾的命名源自“雾是更贴近地面的”,属于本地网络资产、微型数据中心。 这些组件可以提供不同的、存储、网络功能,支持服务应用的执行。所以,雾依靠这些组件,可以创建于不同地方的服务。

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    式训练

    ----的到来随着科技的发展,“数据存储”领域有了质和量的双向发展,除了稳定性、安全性的提升外,容量也呈指数级增长。 其中尤为重要的模型:MapReuce,我们常称为第一代MR,也就是:MRV1。? 然而目前对于大数据的处理能力,似乎已经发展到了一个非常好的阶段,至少在上,理论上是可以通过水平扩展无限的增加能力。 模型的式,相对于其他会困难许多,首先模型依赖于数据,而模型本身的又要依赖于GPU,那么要如何将数据和能力结合? ,将描述为一个图,然后再判断图中的哪些可以并行运行,别拆到不同的节点上进行训练,从而达到式训练的效果。

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    高通量框架HTCondor(五)——

    HTCondor采取了一种ClassAds匹配策略,每台机会一直在Pool中广播关于自己资源的Ad,通过这个参数,可以匹配该任务是否与该机适配。 initialdir是初始化目录,也就是上一节中创建的每个任务的目录。transfer_input_files表示传送到任务机的文件。 继续输入condor_status,查看当前机资源的情况。这时的状态刷新会更慢些,也可以多输入几次:??State表示资源占用情况,Claimed表示已占用,Claimed表示未占用。 在HTCondor任务程序的过程中,会把任务程序传送到对应的任务机器,也就是任务机器HTCondor安装目录的execute目录中,运行时会看到任务程序,以及传送过来的数据等:? 至此,一个简单的流程就完成了。实际的运用当然没这么简单,但是总体的思路都是这样的: 拆任务——提交任务——监视任务——任务完成——合并结果。 2. 相关代码和数据地址上一篇 目录 下一篇

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    从零开始理解 Vol.2:

    导语这个系列其实是写给自己的知识学习笔记——作为一个没有专业背景的小白,从零开始理解的过程。 王良明的《通俗讲义》是一本入门的好书,本文根据书中的内容进行了思考提炼,尝试从通俗易懂的角度理解类。上篇文章解释了什么是,这一篇介绍类。 可以按照层次为四类:IaaS、PaaS、SaaS、DaaS;或者按照所有权为三类:私有、联合和公共。本文将着重解释前一种类的由来。 三、私有、联合 和 公共前面按照端架构的纵向划,将为IaaS、PaaS、SaaS和DaaS四类,下面我们根据端的所有权来类,简单介绍什么是私有、联合和公共。 私有为 家庭私有 和 企事业单位私有:家庭私有可以说是最小的端:用一台配置好些的机充当端,客厅、书房、卧室等地方各放一些终端(如手机、平板电脑、电视等)。

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    平台:Dryad

    微软正在研究开发的允许编程人员利用机集群(Cluster)或者数据中心运行数据并行处理程序的一个体系架构Dryad, Dryad是微软对应于Google的MapReduce技术。 其体系结构图如下:机集群的各个机之上是Cluster Service,用于提供集群内的机的最基本的管理。 在Cluster Service的基础上可以构建式文件系统,使得数据的访问对上面的应用程序是半透明的。Dryad构建在Cluster Service和式文件系统之上。 DryadLINQ是语言,能够将LINQ编写的程序转变为能够在Dryad上运行的程序。Dryad利用有向图来表示。程序相当于图的节点,而通道相当于图的边。 由于有向图的表达能力很强,它可以囊括其他的架构,例如Google的MapReduce.DryadLINQ让更美好: http:www.infoq.comcnnews200905DryadLINQ

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    Hadoop简介

    Hadoop是什么:Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架,实现在大量机组成的集群中对海量数据进行。 Hadoop是什么:Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架,实现在大量机组成的集群中对海量数据进行。 Hadoop框架中最核心设就是:HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的。 HDFS:Hadoop Distributed File System,Hadoop的式文件系统。 大文件被成默认64M一块的数据块存储在集群机器中。 如下图中的文件 data1被成3块,这3块以冗余镜像的方式在不同的机器中。 ?

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    框架MapReduce

    MapReduce优点在于可以将海量的数据进行离线处理,并且MapReduce也易于开发,因为MapReduce框架帮我们封装好了的开发。而且对硬件设施要求不高,可以运行在廉价的机器上。 MapReduce也有缺点,它最主要的缺点就是无法完成实时流式,只能离线处理。MapReduce属于一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运。 它极大地方便了编程人员在不会式并行编程的情况下,将自己的程序运行在式系统上。 而大数据技术就是要解决这种处理海量数据的问题,MapReduce在其中就是充当一个式并行的角色,式并行能大幅度提高海量数据的处理速度,毕竟多个人干活肯定比一个人干活快。 从上图中,可以看到,输入的数据集会被拆为多个块,然后这些块都会被放到不同的节点上进行并行的

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    python pandas modin

    python # -*- coding:utf-8 -*-# usrbinpython------------------------------------------------- File Functions : Envs : python == 3.6 pip install modin pandas ray Ray为构建式应用程序提供了一个简单、通用的API。

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    0737-1.6.1-CDSW

    Python示例Python式运基本语法import cdswworkers=cdsw.launch_workers(n=2,cpu=0.2,memory=0.5,code=print(Hello cpu(float) -要配给引擎的CPU内核数。内存(float) -配给引擎的内存的千兆字节数。nvidia_gpu(int,optional) -要配给引擎的GPU数量。

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    jellyfish:快速kmer

    jellyfish可以统DNA序列中Kmer的,它运行速度快,内存消耗低,支持并行,是最常用的kmer统软件之一。 kmercount子命令用来kmer,用法如下jellyfish count -m 31 -t 10 -s 1G test.fq-m参数指定kmer的长度,-t指定并行的线程数,-s指定内存中 统kmer基本信息stats子命令会给出kmer的基本统信息,用法如下jellyfish stats mer_counts.jf会在命令行输出如下统结果Unique: 130512636Distinct 统kmer频数histo子命令可以给出kmer的频数,用法如下jellyfish histo mer_counts.jf > kmer_hist.tsv输出内容如下1 1305126362 248791033 利用这个数据,可以画出kmer频数曲线,对应的R语言代码如下x

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    模式之Actor,助你彻底搞定技术

    我在前两篇文章中,带你一起学习了 MapReduce 和 Stream 模式,(技术MapReduce 详细解读,技术之流Stream,打通实时数据处理)相信你对批处理和流也有了一定的了解 在接下来两篇文章中,我将从过程或处理过程的维度,与你介绍另外两种模式,即 Actor 和流水线。 接下来,我们就一起打卡模式中的 Actor 模式。01什么是 Actor? Actor 接收到消息之后,才会根据消息去执行操作.那么,Actor 模型又是什么呢?Actor 模型,代表一种式并行模型。 下一篇预告:技术流水线 关于架构师修炼本号旨在享一线互联网各种技术架构解决方案,式以及高并发等相关专题,同时会将作者的学习总结进行整理并享。更多技术专题,敬请期待

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    1:什么是是一种按量付费的模式!的底层是通过虚拟化技术来实现的! 2:的服务类型 2.1 IAAS 基础设施即服务(infrastructure as an service) 虚拟机 ecs openstack 2.2 PAAS 平台即服务(platform as service ) php,java docker容器 2.3 SAAS 软件即服务(software as an service ) 企业邮箱服务 cdn服务 rds数据库 开发+运维 3:为什么要用 小公司:10台 20w+ idc 5w + 100M 10W, 10台主机,前期投入小,扩展灵活,风险小 大公司:闲置服务器资源,虚拟机,出租(超卖) 64G 服务器 64台1G 320台1G 虚拟化,通过模拟机的硬件,来实现在同一台机上同时运行多个不同的操作系统的技术。

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    式和集群区别?什么是平台?式的应用场景?

    式是指将一个业务拆不同的子业务,在不同的机器上执行,集群是指多台服务器集中在一起,实现同一业务,可以视为一台机,一个平台,就是通过一套软件系统把式部署的资源集中调度使用。 3.科学集群(High Performance Computing Cluster) 简称HPC集群。这类集群致力于提供单个机所不能提供的强大的能力。 集群是指多台服务器集中在一起,实现同一业务,可以视为一台机。 式的每一个节点,都可以用来做集群。而集群不一定就是式了。 什么是平台? 一个平台,就是通过一套软件系统把式部署的资源集中调度使用。要应对大并发,要实现高可用,既需要式,也离不开集群。 比如负载均衡,如果只是一台服务器,这台宕机了就完蛋了。 平时接触到的式系统有很多种,比如式文件系统,式数据库,式WebService,等等,面向的情景不同,但式的思路是否是一样的呢?

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    式和集群区别?什么是平台?式的应用场景?

    式是指将一个业务拆不同的子业务,在不同的机器上执行,集群是指多台服务器集中在一起,实现同一业务,可以视为一台机,一个平台,就是通过一套软件系统把式部署的资源集中调度使用。 3.科学集群(High Performance Computing Cluster)简称HPC集群。这类集群致力于提供单个机所不能提供的强大的能力。 集群是指多台服务器集中在一起,实现同一业务,可以视为一台机。式的每一个节点,都可以用来做集群。而集群不一定就是式了。什么是平台? 一个平台,就是通过一套软件系统把式部署的资源集中调度使用。要应对大并发,要实现高可用,既需要式,也离不开集群。比如负载均衡,如果只是一台服务器,这台宕机了就完蛋了。 平时接触到的式系统有很多种,比如式文件系统,式数据库,式WebService,等等,面向的情景不同,但式的思路是否是一样的呢?

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