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【技术种草】工作了17年,2021年双11是我见过有史以来“撸腾讯云羊毛”最狠的一次！

如果你想了，那么请继续往下看，经过我对比的三大云服务厂商的双11优惠政策，带你拿下最爽的服务器！！！！！ 为什么今年要撸腾讯云的羊毛呢？...年划算： [image-20211107223545193.png] 再来对比一下服务器参数： 华为云不知道为啥，这次优惠的力度不太大呢。...[image-20211108202030045.png] 我买了3年还不到200呢： 如果你购买了3年，那每年就相等于66元了，你看我买了3年，才198元，买一年，真不如买3年划算。...[image-20211108202239682.png] 对了，腾讯云的这个2核4G的服务器，是我见过全网本次双11优惠力度最大的一家了。 大力推荐哦！！！...spread_hash_key=62ff2cb05c7850ac840ec53a39ad789b 5、无论是企业还是个人，买服务器都享受加码礼； 加码礼1: 买即送千元券 买活动任意一台轻量服务器，或者云服务器

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【技术种草】一个独立游戏开发者的双十一薅云服务器羊毛实录

image.png 三丶不吹牛，真正意义上的史低 image.png 2C4G1年70元，当年可是1C1G1年70，新用户买这个不要太划算。...看看我2019年双十一活动买的服务器，再看看现在的价格，我的心在流泪啊。...image.png 四丶买就送券，只要在活动内买服务器，就送MySQL、云硬盘、COS、DDOS防护等优惠券，这个MySQL的和COS的我已经用掉了，嘿嘿嘿。...image.png 六丶老用户也有的薅，最低2.5折优惠，实在是没办法说不香，我已经把前年买的服务器续了三年了。...image.png 十、不过如果仅仅只是这样的话，我也不会特地写个文章来介绍它，腾讯云还有个邀新活动，邀请的新用户越多，我就越划算，所以有需求的朋友不妨看看腾讯云 image.png

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公有云中的Hadoop

那些可以快速采购基础设施的企业在生产中部署企业数据中心有时会在其数据中心遇到物理空间限制。这些企业经常会利用公有云作为获取物理空间和避免采购延迟的一种方式。...4.1.长期运行的集群 ---- 企业数据中心的全保真数据的经验是基于行业标准服务器集群上并置存储和计算的概念。...云环境的另一个好处是，如果业务需求发生变化，企业可以随时更改服务器或集群的配置。...当处理大量数据时，如果工作负载非常短暂，这种方法会非常划算。 [fa9umx9bhr.jpeg] 对于偶尔执行的批处理作业，弹性云环境可能比专用的长时间运行的集群更加划算。...在这种情况下，集群的综合利用率是计算成本的更为重要的指标。IT团队可能会发现，“永远在线”的集群比为每个用户重复提供集群更划算。

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Machine Learning 硬件投入调研GPU分布式云硬件投入的建议参考服务器SpecReference

其中K40是最强单芯产品，K80是双core。 从N厂给出的评测可以看出，在HPC计算中，K40的性能是CPU的10倍以上。 ? CPU：12 核，E5-2697v2 @ 2.70 GHz。...结论: 在调研阶段结束后，真正真正开始上真实场景时，组集群是非常有必要的 云 TF已经被人跑在了spark上，spark可以直接跑在云服务器上，所以使用云服务器也是一个选择。...不过目前个人认为云服务器并不是一个很划算的选择，有如下几个原因： 从CPU和GPU的运算性能来看，需要非常多的CPU才能达到一块GPU的性能，云主机在这方面算起来非常不划算 spark也是个规模比较大的项目...另外，阿里云的提供了HPC云服务器，但价格较高，网页报价如下 ? 结论: 使用云服务器搭建集群为时尚早，云HPC服务器太贵。 硬件投入的建议 硬件可以逐步升级 Step 0....用Titan X来组服务器 Step 3. 云服务商 or 自组集群 参考服务器Spec (From 李沐's blog: GPU集群折腾手记) ?

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小白科普：分布式和集群

2集群（Cluster） 小明的公司不差钱，就多买几台机器吧， 小明把系统A一下子部署了好几份（例如下图的3个服务器），每一份都是系统A的一个实例， 对外提供同样的服务，这样能睡个安稳觉了，不怕其中一个坏掉了...4弹性 如果这3个系统A的实例还是满足不了大量的请求，那就再加服务器！ 双11来了，用户量是平时的10倍， 小明向领导申请费用又买了几十台服务器，一下子把系统A部署了几十份。...可是双11过后， 流量一下子降下来了，那几十个服务器用不上了，也变成了摆设！...双11来了就创建虚拟服务器，等到双11过去了就把不用的关掉， 省得浪费钱。 于是小明的系统具备了一定的弹性。...可是问题来了，在服务器1.2，1.3上有用户的购物车吗？ 如果没有， 用户就会抱怨，我刚创建的购物车哪里去了？

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腾讯云大学大咖分享 | 腾讯云Serverless2.0开发者工具建设

在前云计算的时代，每个公司都需要自己购买独占的服务器。在这个年代里，所有的基础设施都要自建，成本非常的高。并且由于独占一整台物理服务器，资源的利用率也不高，业务上线也非常的慢，对于扩容反映也非常迟钝。...FaaS的时代，云厂商终于不再交付一台台物理设备的使用权了。无论是物理机还是虚拟机还是容器，云厂商都不直接售卖，而是以一种能力的形式提供计算服务。...在前云计算的时代，用户需要先去买服务器，开通网络，安装操作系统，安装运行时，再运行应用代码包；IaaS的时代，需要先申请虚拟机，安装操作系统，安装运行时，再运行应用代码包；PaaS的时代，需要先申请虚拟机...大量的用户的代码都在同一个集群中运行，原来闲置的资源都被利用起来了。相当于共享服务器，所以同一个集群的资源利用率变高了，就相当于更多的用户和你一起均摊这一部分计算资源的成本。...优势五：无穷弹性计算能力，云厂商会提前申请一个超大的集群，一般用户的业务扩容的时候不会存在资源不够的情况。 [93c8vu0yic.png] 对于有非常明显波峰波谷的业务，使用云函数是非常划算的。

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【技术种草】今年的11.11活动要把腾讯云“搞垮”了！！！

今年腾讯云双11优惠力度史上最大，还有多重优惠叠加，一重好礼、两重、三重、加码…多重叠加优惠等您来！错过今年腾讯云双十一活动，要再等一年！...明年的双十一活动可能就没有这样的优惠力度了，心动不如行动，根据实际需要先来对比一下撸哪个划算！ 一、 多重优惠叠加，打完“骨折“价之后再享折上折！直接返10%，最高拿5000元。...（心动热线） 图片 4.png 三、 购买腾讯云服务器，享受重叠加码礼 想不想成为尊贵的腾讯云用户，想不想拥有一台属于自己的服务器，如果心动了为什么还不行动呢？只要你敢买，腾讯就敢送！...加码礼一：即买即送千元代金券 在双十一活动期间购买活动任意一台轻量服务器或者云服务器，就送千元代金券，无任何附加条件和操作，绝对百分百的真诚赠送代金券！...图片 7.png 2、 如果直接在续费页面续费，可享受3年低至2.5折优惠，对于老用户来说是真的很划算，这个双十一活动真香啊！（真香专线） 六、 企业购买服务器100%中奖！

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双 11 特供！临战前收下这几款小程序，分分钟省下一个亿

不买便宜的，只买对的 当降价，刷口碑，各种眼花缭乱的宣传扑面而来时，会被太多信息淹没。小程序「什么值得买」帮你从众多选择中过滤，做出有价值的消费。买前看一看，无论在哪里下单，都可以当作参考。...时效性攻略负责满足眼下最痛的痛点，像 11.11 刷什么卡优惠最多，宝宝安全座椅选双 11 购指南，实实在在的干货贴。...「什么值得买」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4724/ 不得不说，这款小程序在买前的确是个实用的工具。 放宽心，不纠结 有这样一句话是：成大事者不纠结。...那么问题来了，费心挑了不少优价好物，怎么买才能最划算，对得起节日做活动的优惠？ 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好，省下一波可以再买买买。

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格力手机“跳票”认怂？当真你就输了

昨天无孔不入的媒体都在报道一件事，上午10点格力手机在“聚划算”开抢，但半个小时后再看，手机从聚划算上“消失”了。 上周五，格力手机上线聚划算预热。昨天开抢后，限量1000台，售价1599元。...半个多小时之后，格力手机从聚划算上消失，包括购买链接，预热链接，就好像这款手机从未上线过。...但是仔细分析后，格力的这次较劲并没有名利双失，至少赚足了眼球，大家都知道格力在做手机了。 要了解事情的来龙去脉，还要从2013年的“10亿赌约”说起。...2月，省十二届人大三次会议开幕，谈到2013年底与小米科技公司董事长雷军的“10亿赌约”，董明珠认为随着小米涉足房地产业，“10亿赌约”已经取消。...董明珠一开始就说了，“除了手机，格力手机还是一个大号的遥控器”，至于这块超过1500元度遥控器谁会买，愿者上钩。

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树莓派+花生棒+leanote搭建自己的笔记服务器

其实我已经准备交钱了，但是突然看到一篇文章：Leanote 服务器安装，发现leanote是可以自己搭建服务，前提是你要有服务器。以前在学校用的腾讯1元服务器，但是毕业了就不给用了，自己买又不划算。...所以我就想用我的树莓派来作为一个服务器； 树莓派是一个微型电脑，长这样： ? 这个树莓派是以前参加Daocloud的活动送的，买的话加上配件大概250块钱。...按照Leanote 服务器安装这篇文章作为参考搭建服务器。...其实这个域名和端口都是免费的，可以使用花生壳这个工具来映射端口，免费的，实名认证一下就行，每月有1G免费流量，也送域名；不过我用的是我很久以前买的是花生棒，98块钱，花生棒每月有2G流量。...对于我来说就是花了98块钱买花生棒。所以这笔买卖，划算。 或许有人会吐槽我扣舍不得给leanote充钱，但我想说的是，我这哪里扣啦，我这是精致的生活好吧。 好吧，其实我就是扣。

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树莓派+花生棒+leanote搭建自己的笔记服务器

其实我已经准备交钱了，但是突然看到一篇文章：Leanote 服务器安装，发现leanote是可以自己搭建服务，前提是你要有服务器。以前在学校用的腾讯1元服务器，但是毕业了就不给用了，自己买又不划算。...所以我就想用我的树莓派来作为一个服务器； 树莓派是一个微型电脑，长这样： ? 这个树莓派是以前参加Daocloud的活动送的，买的话加上配件大概250块钱。...按照Leanote 服务器安装这篇文章作为参考搭建服务器。...其实这个域名和端口都是免费的，可以使用花生壳这个工具来映射端口，免费的，实名认证一下就行，每月有1G免费流量，也送域名；不过我用的是我很久以前买的是花生棒，98块钱，花生棒每月有2G流量。...对于我来说就是花了98块钱买花生棒。所以这笔买卖，划算。 或许有人会吐槽我扣舍不得给leanote充钱，但我想说的是，我这哪里扣啦，我这是精致的生活好吧。 好吧，其实我就是扣。

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一台优秀的GPU服务器是什么样子的？

用途要清晰 在配置一台GPU服务器之前，你首先要明确一下: 我买这台GPU服务器到底要干什么？ 你是做科学计算？还是做深度学习？ 你是做研究？还是做生产（比如你是要拿来运营GPU数据中心的）？...关于集群 做生产用的，就是搭建GPU数据中心，一般都是上集群，有专门的机房，这类用户一定需要机架服务器，GPU卡一定是用Tesla卡。...一般来说高校研究单位买GPU服务器是用来研究学习用的。我们主要谈谈这一部分。 单精度or双精度？ 这个问题也很重要！...关于什么是单精度、双精度，可以看一下这个文章（科普 | 单精度、双精度、多精度和混合精度计算的区别是什么? ） 如果你对双精度计算要求高的话，那么你就只能买Tesla卡了。...买的机器多的，或者一个小集群规模的，建议总是上专门的存储节点/网络（例如NAS或者SAN之类的），本地则可以用一两块SSD做数据临时目录之类的存储用途。其他数据全部放在存储节点上。 基本上就这些了

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国外、国内Hadoop的应用现状

最大的一个单Master节点集群有4500个节点（每个节点双路4核心CPUboxesw，4×1TB磁盘，16GBRAM）。...节点超过100台机器，集群节点配置双四核XeonL5520@2.27GHzL5630@2.13GHz，24GB内存，8TB（4×2TB）存储。...15.WorldLingo 硬件上超过44台服务器（每台有2个双核CPU，2TB存储，8GB内存），每台服务器均运行Xen，启动一个虚拟机实例运行Hadoop/HBase，再启动一个虚拟机实例运行Web...2.阿里巴巴 阿里巴巴的Hadoop集群截至2012年大约有3200台服务器，大约30?000物理CPU核心，总内存100TB，总的存储容量超过60PB，每天的作业数目超过150?...阿里巴巴的Hadoop集群拥有150个用户组、4500个集群用户，为淘宝、天猫、一淘、聚划算、CBU、支付宝提供底层的基础计算和存储服务，主要应用包括： 数据平台系统。 搜索支撑。 广告系统。

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看完这个“秒杀”设计方案！我有点慌了

首先想到的是扩容，但这是不现实的，因为扩容需要很多很多机器，TPS 增加一万倍对物理服务器的性能要求远远不止一万倍。...另外对于一个商家来说，为了这一次促销活动购置服务器是不划算的，平时势必有众多的机器处于闲置状态。...没法扩容，那么也就意味着要使用其他方法，如果所有请求访问一台物理机器肯定不行，一百万的数据访问无论如何分库分表都无济于事，因为面对的每一条都是热点数据，所以要用到分布式架构的思路。...一般会建立 Nginx 集群，然后再通过网关集群，即使这样还是要增加一些限流措施。 如果到这一步还是有很多请求压到数据库势必撑不住，那么可以采取服务限流、服务降级等措施，进行削峰处理。...到这儿理论上流量就不高了，如果还是很高，后面就将热点数据放进缓存集群中进行预热，同时设置定时任务。

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在家搭建大数据分布式计算环境！

分布式程序运行在大规模计算机集群上（廉价的服务器），可以并行执行大规模数据处理任务，从而获得海量的计算能力。因此目前常用的大数据软件都可以部署在分布式计算环境种。...对于想学习大数据的同学而言，自己在家买设备显然成本过高，租用云服务器的价格也不便宜，对于初学者而言相当的不划算。 如果我们在家也想体验一下大数据软件分布式计算的感觉，那就动手一起来搭建吧！ 1....安装VirtualBox 为了体验分布式的计算环境，就需要有多台设备，但是家用一般也只会有1台物理机器，想体验分布式计算就需要使用虚拟机搭建多个虚拟电脑。...这里会让你选择启动盘，点击注册-->选中提前下载好的Ubantu系统-->点击打开/ 注意这里一定要选中Ubantu的系统，不要选择物理设备 ?...当然如果条件容许的话，使用云服务器会更好，能进一步理解软件部署到云上的过程。 “整理不易，点赞三连↓

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双十一之秒杀设计

首先想到的是扩容, 详情可以参考服务器扩容思路及问题分析 , 但这是不现实的, 因为扩容需要很多很多机器, TPS增加一万倍对物理服务器的性能要求远远不止一万倍, 另外对于一个商家来说, 为了这一次促销活动购置服务器是不划算的...没法扩容, 那么也就意味着要使用其他方法, 如果所有请求访问一台物理机器肯定不行, 一百万的数据访问无论如何分库分表都无济于事, 因为面对的每一条都是热点数据, 所以要用到分布式架构的思路。...当鉴权确定是真实有效的用户之后, 通过负载均衡(详情可以参考LVS负载均衡理论以及算法概要)也就是LVS+Keepalived 将请求分配到不同的Nginx上,一般会建立Nginx集群, 然后再通过网关集群...如果像双 11 那样，想尽可能多地卖出商品，那么就不像秒杀了。 这是要尽可能多地收订单，但又不能超过库存，其中还有大量的银行支付，各大仓库的库存查询和分配，这些都是非常慢的操作。...为了保证一致性，还要能够扛得住像双 11 这样的大规模并发访问，那么，应该怎么做呢？ 使用秒杀这样的解决方案基本上不太科学了。

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亿级流量架构实战之秒杀设计

首先想到的是扩容, 详情可以参考服务器扩容思路及问题分析 , 但这是不现实的, 因为扩容需要很多很多机器, TPS增加一万倍对物理服务器的性能要求远远不止一万倍, 另外对于一个商家来说, 为了这一次促销活动购置服务器是不划算的...没法扩容, 那么也就意味着要使用其他方法, 如果所有请求访问一台物理机器肯定不行, 一百万的数据访问无论如何分库分表都无济于事, 因为面对的每一条都是热点数据, 所以要用到分布式架构的思路。...当鉴权确定是真实有效的用户之后, 通过负载均衡(详情可以参考LVS负载均衡理论以及算法概要)也就是LVS+Keepalived 将请求分配到不同的Nginx上,一般会建立Nginx集群, 然后再通过网关集群...如果像双 11 那样，想尽可能多地卖出商品， 那么就不像秒杀了。这是要尽可能多地收订单，但又不能超过库存，其中还有大量的银行支付，各大仓库的库存查询和分配，这些都是非常慢的操作。...为了保证一致性，还要能够扛得住像双 11 这样的大规模并发访问，那么，应该怎么做呢？ 使用秒杀这样的解决方案基本上不太科学了。

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亿级流量架构之秒杀设计

首先想到的是扩容, 详情可以参考服务器扩容思路及问题分析 , 但这是不现实的, 因为扩容需要很多很多机器, TPS增加一万倍对物理服务器的性能要求远远不止一万倍, 另外对于一个商家来说, 为了这一次促销活动购置服务器是不划算的...没法扩容, 那么也就意味着要使用其他方法, 如果所有请求访问一台物理机器肯定不行, 一百万的数据访问无论如何分库分表都无济于事, 因为面对的每一条都是热点数据, 所以要用到分布式架构的思路。...当鉴权确定是真实有效的用户之后, 通过负载均衡(详情可以参考LVS负载均衡理论以及算法概要)也就是LVS+Keepalived 将请求分配到不同的Nginx上,一般会建立Nginx集群, 然后再通过网关集群...如果像双 11 那样，想尽可能多地卖出商品， 那么就不像秒杀了。...为了保证一致性，还要能够扛得住像双 11 这样的大规模并发访问，那么，应该怎么做呢？ 使用秒杀这样的解决方案基本上不太科学了。

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来看看这篇千元级别的生信服务器搭建指南

云计算是个好东西，但它的成本优势更多体现在大数据处理上，每天需要处理几十几百 TB 甚至 PB 级别的数据时，云计算才会比自建维护机房要划算得多。如果处理的数据不大，自己组装个服务器要划算得多。...方案 0： 内存：32G DDR4 * 4 条 价格：￥2800 到 ￥3000 左右 优点：充分利用已有的硬件，操作方案 缺点：如果主板不支持那就没办法了，而且不适合有多核需求的人 全新双路主板加二手服务器内存...另外，买内存时记得选上运费险，如果出现兼容问题可以及时更换。...方案 1：双路 X99 主板 + 128G DDR4 服务器内存 CPU: E5-2678 V3，￥560 * 2个 = ￥1120 主板：华南金牌 X99-F8D，￥863 内存：三星 16G DDR4...机箱：先马坦克 3 （带 6 个 LED 风扇），￥229 散热器：兰硕 6 铜管散热器，￥66 * 2个 = ￥132 合计：￥5171 方案 4：双路 X99 主板 + 256G 服务器 DDR3

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