针对云计算系统在运行过程中由于计算节点空闲而产生大量空闲能耗，以及由于不匹配任务调度而产生大量“奢侈”能耗的能耗浪费问题，本文提出一种通过任务调度方式的能耗优化管理方法。
随着信息技术的发展，算力已经成为推动社会进步和发展的重要驱动力。在云计算、大数据、人工智能等领域，算力的大小直接影响到业务的质量和效率。然而，由于不同的应用场景对算力的需求和要求不同，如何实现高效的算力调度和度量成为了当前亟待解决的问题。下面我将介绍算网一体化调度和算力度量的技术，并解读其应用场景和未来发展趋势。
随着大数据和复杂计算任务的不断涌现，对于高性能计算（High-Performance Computing，HPC）的需求也越来越迫切。云计算作为一种强大的计算资源提供方式，为高性能计算带来了许多新的机遇和挑战。本文将深入探讨在云计算环境中实现高性能计算所面临的挑战，并提出一些应对策略。
在大规模网络爬虫系统中，合理的架构设计和高效的部署方式是确保系统稳定性和可扩展性的关键。本文将介绍如何利用云计算和Docker技术进行大规模网络爬虫系统的架构设计和部署，帮助你构建高效、可靠的爬虫系统。
只有设备接入到网络里面，才能算是物联网设备。这里涉及到2个关键点：接入方式以及网络通信方式。
(以下为本人某次报告做的调研的PPT及其它一些实践记录，为保证清晰度，一些插入的图片较大，可在新标签页中打开)
Cloudsim 澳大利亚墨尔本学校的网格实验室和Gridbus项目推出，是在离散事件模拟包SimJava上开发的函数库，继承了GridSim的编程模型，特点：
目前边缘计算已经得到了各行各业的广泛重视，并且在很多应用场景下开花结果。根据边缘计算领域特定的特点，本文认为6个方向是未来几年迫切需要解决的问题：编程模型、软硬件选型、基准程序与标准、动态调度、与垂直行业的紧密结合以及边缘节点的落地。
曹建农，欧洲科学院院士，IEEE Fellow，CCF Fellow，计算机协会(ACM) 杰出会员。现任香港理工大学研究生院院长、潘乐陶慈善基金数据科学教授、电子计算学系分步式与移动计算讲座教授、人工智能与物联网研究院院长、互联网和移动计算实验室主任、理大大数据分析中心实验室创始人及副主任，并曾于2011-2017年担任电子计算学系系主任。
由于云计算分为IaaS、PaaS和SaaS三种类型，不同的厂家又提供了不同的解决方案，目前还没有一个统一的技术体系结构，对读者了解云计算的原理构成了障碍。为此，本文综合不同厂家的方案，构造了一个供商榷的云计算体系结构。这个体系结构如图1所示，它概括了不同解决方案的主要特征，每一种方案或许只实现了其中部分功能，或许也还有部分相对次要功能尚未概括进来。
随着分布式计算集群规模的不断扩张，任务调度系统的稳定性成为了整个集群稳定的关键因素。随着容器技术的快速兴起，基于容器的计算平台被大量应用，任务调度的规模及频率快速上升，这对任务调度系统提出了更为严苛的挑战。常见的调度系统往往兼顾了准确度却牺牲了性能，容器调度的复杂性使得在准确和效率之间找到平衡点很难，尤其是在交互式调度的场景下，可取的解决方案更是捉襟见肘。本篇文章就以此为背景，介绍大规模调度场景下分布式任务调度的难点、解决策略及现有的一些方案。
摘 要 随着物联网和移动终端的迅速发展，边缘计算技术应运而生，通过将计算和存储配置在互联网边缘，处理物联网终端产生的大量数据，应对时延敏感型应用请求。为提高计算资源使用效率，优化性能指标，边缘计算资源分配与任务调度优化问题受到了广泛关注。边缘计算资源的地理分散性、异构性以及对性能、能耗、费用、稳定性等的需求，增加了优化调度的复杂性。通过介绍边缘计算和物联网、云计算协同的系统模型，给出优化的指标、调度模型及其求解算法，包括精确算法、启发式方法及智能优化方法等，归纳典型应用案例，指出有待进一步研究的内容和方向，有助于促进边缘计算的发展。
目录 云计算的5大关键技术是： 背景介绍： 以上就是今天想分享的相关内容 啦！！！ ---- 云计算的5大关键技术是： 1.云计算平台管理技术 2.分布式计算的编程模式 3.分布式海量数据存储 4.海量数据管理技术 5.虚拟化技术 1、云计算平台管理技术：云计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障。 2、分布式计算的编程模式：云计算采用了一种思想
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。
本文从Hadoop（1.0）系统中调度策略的角度展开讨论。这本质还是对Hadoop的集群资源进行管理，主要有四个方面：
随着人工智能、大数据和高性能计算的发展，GPU技术在现代计算领域发挥着举足轻重的作用。本文将从创新性、实用性、可借鉴性、代码规范度以及与云计算能力的结合等角度，深入解析GPU硬件技术的核心要点。
随着现代信息越来越丰富，更多的信息需要被处理及计算，仅仅的单台计算机已经满足不了计算，需要将更多的计算机进行同时计算，对操作系统的要求则越来越高，各种各样云计算的的操作系统也应运而生。
随着我国现代化工业的飞速发展，互联网、制造业、服务业等行业日益增多的数据无时无刻不在考验着国家信息化基础设施的承受能力以及调度能力。“东数西算”是在全国范围内实现算力和应用资源按需调度的基础设施工程，是以算力中心、数据中心、高速网络为基础设施，由云计算、大数据以及智能计算为核心技术构建的一体化新型算力网络体系。我国东部地区数据产生量大、数据密集、算力资源紧张，西部地区地域广袤，拥有比东部地区更丰富的可再生资源，充分利用西部地区的计算资源来高效执行东部地区有巨大计算需求的数据，能够在全国层面更高效地支撑以降低全社会能耗为目标的计算方式，更稳定地解决算力增长需求，实现绿色可持续发展。
2019年，是云原生理念和实践被广泛认可和传播的关键一年，作为未来云端及架构演进的新方向，在过去几年间，以 Kubernetes 为核心的“云原生”运动正不断扩大化，并且已经被业内广泛认同为云计算的未来趋势，Kubernetes 和云原生新架构正在成为下一代软件架构的新标准。
摘要 服务化在云计算中是非常重要的部分，所有组件以服务的方式去提供，而很多企业的数据库都还在构建当中。今天聊的就是私有云数据库构建的过程。如果大家有这方面的打算希望能够提供一些参考。 为什么需要DBa
疫情期间，很多企业受到了较大冲击，正常的复工生产无法进行。腾讯会议作为一款非常便捷的远程协作工具，成为了国内众多企业日常会议沟通交流的主要平台，这款产品从2019年12月26号正式推出，如何在这么短的时间内有效支撑起国内数以亿计用户的访问量呢？如何保障系统的稳定运行？
腾讯会议大规模扩容，快手春节红包流量洪峰：超大规模给云计算系统带来诸多挑战。如何管理海量节点并持续提升可扩展性？如何保证复杂工作流的稳定执行和故障自愈？如何提供高可用、高性能、低成本的计算能力？ 本场分享，讲为您一一解答，为您揭秘腾讯云如何实现单集群支持十万级别物理节点、百万级别虚拟机主机管理和调度，同时对外提供极速、高吞吐的创建能力。 4月27日晚上8点，直播分享：腾讯会议大规模任务调度系统架构设计。 你将收获： 1.背景介绍 2.典型案例 案例1:快手春节活动 案例2:腾讯会议大规模扩容 3.架构分享
10月25日，第一届中国云计算基础架构开发者大会在长沙召开，星环科技与众多国内外厂商共同就“云原生”、“安全与容错”和“管理与优化”等云计算领域话题进行了深入交流和探讨。星环科技容器云研发工程师关于"基于Kubernetes的复杂工作负载混合调度器思考与实践"相关内容进行了分享，本文是对会议上内容的整理。
在上期，小E理解了什么是“时间管理大师”。实际上，这种将物理硬件分配给多个使用者的技术，叫做“时分复用”。计算机操作系统的任务调度模块，实质上提供的就是将CPU以“时分复用”的方式给不同任务使用的机制。
基金项目：国家自然科学基金青年项目（61802245）；上海市“科技创新行动计划”青年科技英才扬帆计划（18YF1408200）
导语：为进一步了解我国云原生产业发展全貌，腾讯云联合中国信息通信研究所共同启动2020年《中国云原生用户调查报告》的征集活动，诚邀业界同仁参与本次调研。 01 调研背景 当前云计算已成为数字时代的基础设施，支撑众多企业进行数字化转型升级。随着企业上云的范围更加广泛，国内云计算的发展已基本完成大迁徙阶段，正在迈向新的云原生时代。伴随国家“新基建”战略的实施推进，云原生技术未来将支撑5G、工业互联网、物联网、边缘计算等重点领域的行业大发展。 云原生的核心价值在于帮助企业构建敏态的基础设施，最大化释放云的红
本文通过实验论证：Unixbench的Pipe-based Context Switching用例受操作系统调度算法的影响波动很大，甚至出现了虚拟机跑分超过物理机的情况。在云计算时代，当前的Unixbench已不能真实地反映被测系统的真实性能，需要针对多核服务器和云计算环境进行完善。
我们在前面几期的专题中讲清楚了虚拟化的几大基本技术：CPU虚拟化、内存寻址适配虚拟化、IO设备虚拟化和网络虚拟化，也让我们回归到探索虚拟化与云计算技术的初心——
2017年6月10-11日，SDCC 2017·深圳站http://bss.csdn.net/m/topic/sdcc_2017/shenzhen#register 火热开启，拥有互联网应用架构实战峰会、大数据技术实战峰会两大峰会，秉承干货实料的内容原则，邀请业内顶尖的架构师和数据技术专家，共话高可用/高并发/高性能的系统架构设计、分布式缓存服务、Web App前端架构、消息引擎架构、弹性计算、大数据平台构建、优化提升大数据平台的各项性能、Spark部署实践、企业流平台实践，以及实现应用大数据支持业务创新发
1 数据中心向整合化和绿色节能方向发展 目前传统数据中心的建设正面临异构网络、静态资源、管理复杂、能耗高等方面问题，云计算数据中心与传统数据中心有所不同，它既要解决如何在短时间内快速、高效完成企业级数据中心的扩容部署问题，同时要兼顾绿色节能和高可靠性要求。高利用率、一体化、低功耗、自动化管理成为云计算数据中心建设的关注点，整合、绿色节能成为云计算数据中心构建技术的发展特点。 数据中心的整合首先是物理环境的整合，包括供配电和精密制冷等，主要是解决数据中心基础设施的可靠性和可用性问题。进一步的整合是构建针对基础
DAOS在后傲腾时代的发展策略: https://www.bilibili.com/video/BV1Qw411377s
注解@Scheduled的处理原理与spring其它注解基本一致，都是由BeanPostProcessor处理，对应的@Scheduled的注解处理是：
近期很多朋友在边缘计算社区后台留言咨询研究生往边缘计算方向走，该做那些准备之类的问题，然而一百个人有一百种想法，大家看法都不一样。为此，我们邀请国内比较活跃的几个边缘计算相关高校团队来一起回答这些问题。
今天，小编就据目前互联网行业的发展，以及大数据Hadoop分布式集群等等来讲解一下，政企如何搭建大数据计算服务平台。
本文源自作业帮基础架构负责人董晓聪的分享。讲述作业帮的云原生历程，并围绕云原生架构和多云架构两大解决方案进行深入延展。 云原生改造重塑技术体系 “之前在传统的互联网公司，大家没法接触到用户，对用户的感知更多的是一个个 UV、PV 数字，但在线教育不一样，我们通过直播等形式面对的是一个个学生，每一次稳定性的事故都可能会影响他们的学业，所以作业帮对稳定性的要求只能更高。”据董晓聪介绍，作业帮在稳定性层面，主要面对以下三大挑战： 当出现单机、单机群、单云故障的时候，架构能否很好的应对这些冲击？ 当代码变更导致业务
微服务的特性---架构风格：微服务强调的是一种独立开发、独立部署、独立运行、独立测试的高度自治的架构模式，也是一种灵活的，更开方的演进方式的架构
掌握Linux必备知识，熟悉Python的使用与爬虫程序的编写，搭建Hadoop（CDH）集群，为大数据技术学习打好基础。
分布式资源管理和调度是指在分布式系统中有效地管理和调度系统中的资源，以满足各种任务的需求。在一个分布式系统中，资源可以包括计算资源（如CPU、内存）、存储资源（如磁盘空间）、网络带宽等。
当前软件的架构已经开始向分布式架构转变，将单体结构拆分为若干服务，服务之间通过网络交互来完成业务处理。在分布式架构下，一个服务往往会部署多个实例来运行我们的业务，如果在这种分布式系统环境下运行任务调度，我们称之为分布式任务调度。
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列。经过几番的努力和沟通，终于邀请到分布式任务调度与计算框架：PowerJob 的作者 Salieri，加入 HG 的开源讲解系列，开启了他的 P
Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位； 要想成为Spark高手，需要经历一下阶段： 第一阶段：熟练的掌握Scala语言 1， Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,； 2，虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但是最快速的和支持最
在上周发布的《从“鸿沟理论”看云原生，哪些技术能够跨越鸿沟？》一文中，灵雀云CTO陈恺表示：Kubernetes在云计算领域已经成为既定标准，进入主流市场，最新版本主要关注在稳定性、可扩展性方面，在开发人员中变得非常流行。Kubernetes会越来越多往下管理所有基础设施，往上管理所有种类的应用。我们会看到，越来越多的周边技术向它靠拢，在其之上催化出一个庞大的云原生技术生态。
任务调度是指系统为了自动完成特定任务，在约定的特定时刻去执行任务的过程。有了任务调度即可解放更多的人力由系统自动去执行任务。
任务调度系统在数据平台中算是非常核心的组件了。在日常的数据处理中，定时运行一些业务是很常见的事，比如定时从数据库将新增数据导入到数据平台，将数据平台处理后的数据导出到数据库或者是文件系统。
比如你需要实现一个云计算任务调度系统，希望可以保证 VIP 客户的任务被优先处理，你可以利用哪些数据结构或者标准的集合类型呢？更进一步讲，类似场景大多是基于什么数据结构呢？
日志是大数据平台重要数据来源之一，应用程序日志一方面记录各种程序执行状况，一方面记录用户的操作轨迹。Flume 是日志收集常用的工具。
一些大型toB企业级的项目，需要大量的业务数据，多数的数据需要流式实时计算的能力，但是很多公司还不足以承担一个数仓类似，Flink + Hadoop/HBase 等等。 但是业务数据的实时计算需求依然存在，所以大多数的企业依然会让业务工程师来消化这些业务数据计算的工作。
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