前面的文章介绍了链路梳理，三大模型，算是对整体业务和技术体系有了一定了解，这是由面到点的梳理。但系统最终的承载能力，还是取决于它的容量。这篇文章，我想为大家介绍下容量评估和容量规划的相关知识。
单位每年都会举行运动会，有一个2000m长跑的项目，大约每年报名人员为男选手40人，女选手20人，只有一条橡胶跑道。一次比赛10人齐跑，所以至少需要6场比赛。
在线是业务的关键指标之一，每个业务一般一年会进行至少1次的冲在线活动。在活动支撑工作中将涉及服务器压力、外部攻击、带宽、活跃玩家以及活动规模等不断上升和变化，如何利用恒久不变的“容量“和”监控“的支撑思路达成我们的目标。 QQ炫舞的玩家学生较多，且男女比例基本相当，所以暑假、情人节成了冲在线的黄金时间； DNF一般会选择在年度大版本发布后的一周进行一次冲在线活动； 服务器压力评估是冲在线最核心的部分，QQ炫舞的后台server、db、client在冲在线前的版本变化不大，所以容量基本参照现网版本的压力进
本文介绍了一种容量推荐模型，实现方式相对相对比较简单，且已在Uber内部使用，可以依照文中的方式开发一版容量推荐系统。
一，需求缘起 互联网公司，这样的场景是否似曾相识： 场景一：pm要做一个很大的运营活动，技术老大杀过来，问了两个问题： （1）机器能抗住么？ （2）如果扛不住，需要加多少台机器？ 场景二：系统设计阶段，技术老大杀过来，又问了两个问题： （1）数据库需要分库么？ （2）如果需要分库，需要分几个库？ 技术上来说，这些都是系统容量预估的问题，容量设计是架构师必备的技能之一。常见的容量评估包括数据量、并发量、带宽、CPU/MEM/DISK等，今天分享的内容，就以【并发量】为例，看看如何回答好这两个问题。 二，容量评
技术上来说，这些都是系统容量预估的问题，容量设计是架构师必备的技能之一。常见的容量评估包括数据量、并发量、带宽、CPU/MEM/DISK等，今天分享的内容，就以【并发量】为例，看看如何回答好这两个问题。
大概去年这时候，写过一篇文章：浅谈容量测试与容量规划：https://www.cnblogs.com/imyalost/p/9630846.html
前言 作为业务运维，你是否经常会碰到这样的问题： 1. 新业务上线，开发同学会对服务做性能测试，但是换一种机型后的性能如何？服务版本更新后性能是否发生变化？ 2. 节假日即将到来，某个业务预估用户活跃
在这个教程中，我们将展示如何用 Python 创建简单但实用的数字孪生，锂离子电池将是我们的实物资产。这个数字孪生将使我们能够分析和预测电池行为，并且可以集成到任何虚拟资产管理工作流程中。我们将使用Keras建立神经网络，使用plotly绘图。
最常见的机器学习类型。给定一组样本（通常是人工标准），它可以学会将数据映射到已知目标（也叫标注）。监督学习广泛应用到光学字符识别、语音识别、图像分类和语言翻译。
scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了丰富的功能和工具，用于数据挖掘和数据分析。它构建在NumPy，SciPy和matplotlib等科学计算库的基础上，使得使用者可以轻松地进行机器学习模型的构建、训练和评估等工作。 本文将介绍sklearn库的基本概念和常用功能，并利用示例代码演示如何使用sklearn进行机器学习模型的训练和评估。
在当今快节奏的软件开发环境中，性能测试是确保应用程序在各种条件下都能稳定运行的关键步骤。通过性能测试，开发团队能够识别和解决潜在的性能瓶颈，提高系统的可伸缩性和响应性。本篇博客将深入探讨性能测试的方法、工具和最佳实践，助力开发者更好地理解和应用性能测试。
去年8月，国内某大型快递公司S为了应对双十一的快递系统高峰，想学习阿里用全链路压测的方法对系统进行提前检查、优化系统性能。
在进行整体电商架构设计过程中，关注系统的稳定性是很重要的工作，也是对架构师能力的一种考察，特别是在电商系统准备搞一次大促时，合理的对系统进行容量规划就显得尤为重要。
在云中运行工作负载可以使组织访问无限的资源。这是一件好事，但前提是组织的IT团队需要采用良好的容量管理实践。云计算容量管理对于有效的IT策略至关重要。它为开发人员、IT团队和DevOps工程师提供了所需的见解，以确保其工作负载具有所需的资源。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 过拟合与欠拟合 上一篇（机器学习（1）之入门概念），我们介绍了机器学习所解决的问题，以及哪些种类的机器学习方法。本文我们主要从模型容量的选择出发，讲解欠拟合和过拟合问题。机器学习的主要挑战任务是我们的模型能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不是仅仅在训练数据集上效果良好。这儿，将在先前未观测输入上的表现能力称之为泛化（generalization）。 首先定义几个关于误差的概念，通常
▌4.1 基于蒙特卡罗方法的理论 本章我们学习无模型的强化学习算法。 强化学习算法的精髓之一是解决无模型的马尔科夫决策问题。如图4.1所示，无模型的强化学习算法主要包括蒙特卡罗方法和时间差分方法。本
容量规划的本质就是在「没有足够硬件资源」和「花钱买了太多硬件资源」之间的一种权衡；在同时，容量规划也是一门玄学，因为没人能清楚未来会发生什么，所以通常来说是数据和直觉相结合的过程。
本文适用于对以机器学习为中心研究的跨专业学者（生物，化学，材料科学专业等）的研究者。这篇文章主要以材料科学为例，涵盖了有关数据，特征工程，模型训练，验证，评估和对比，一些热门的材料评估指标和数据集，模型和架构分享，以及发布的内容。结果，这里还包括了相互Jupyter Notebook和一些示例Python程序来演示一些概念，工作流程和最佳方法实践。 总体而言，此处以一种简单的形式形式的数据驱动的方法和机器学习工作流程以及注意事项。研究人员的读者可以根据本文的建议阅读参考资料，尝试最佳实践，并运用到自己领域上的相关专业知识。
新浪科技讯 北京时间10月21日消息，据国外媒体报道，几个世纪以来，科学家一直就脑容量大小是否决定智商的问题争论不休。奥地利维也纳大学研究人员最新发现，脑容量与智商之间的关联微乎其微，决定人智商高低的
小时光茶社 传说中天机阁里有一台掌控世间一切的机器，万物运行由此产生。本文的“天机阁”是一个基于链路跟踪的监控系统，后台开发人员能够通过“天机阁”洞察“天机”，快速解决问题。 摘要 为了支撑日益增长的庞大业务量，业界大量使用微服务架构。服务按照不同的维度进行拆分，互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，分布式系统变得日趋复杂。 如何快速进行故障定位？如何准确进行容量评估？如何动态展示服务的链路？如
以下内容是摘自我知识星球前几天的一个讨论，经过整理发出来分享一下，标题也是群里的同事写的，认识很深刻。
选自sicara 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 本文借助生物学中达尔文的进化理论来介绍遗传算法，并展示了通过简短的 Python 教程实现遗传算法的案例。 在本文中，我将会解释遗传算法的概念。首先
DoodleNet 是一个涂鸦分类器（CNN），对来自Quickdraw数据集的所有345个类别进行了训练。
前面几篇性能测试知识科普系列的文章，介绍了性能测试中的核心术语和指标、常用测试策略、压测工具选型、性能需求分析、测试能力分层、新手学习路径以及监控分析工具相关的内容，这些知识可以说是性能测试最基本的能力，也是日常工作中需要经常用到的知识。
之前写过性能测试体系建设、质量保障机制构建的文章（见文末超链接），最近重读有一些新的感触。
性能计数器，指的是服务器或者操作系统性能的一些指标数据，包括系统负载 System Load、对象和线程数、内存使用、CPU 使用、磁盘和网络 I/O 使用等指标。这些指标是系统监控的重要参数，反映系统负载和处理能力的一些关键指标，通常这些指标和性能是强相关的。这些指标很高，成为瓶颈，通常也预示着性能可能会出现问题。
k8s requests limits理解 节点容量查看 kubectl describe node nodename cpu requests: requests是设置资源的一个最小保证，这里nod
随着互联网的发展，网站应用的规模不断扩大，常规的垂直应用架构已无法应对，分布式服务架构以及流动计算架构势在必行，需一个治理系统确保架构有条不紊的演进。
作者介绍：刘琰，现就职于腾讯OMG网络媒体产品技术部基础平台组，运营开发岗位，目前主要参与OMG存储集群平台istore的开发工作。 一、redis常用数据结构 做容量评估之前，有必要对redis常
最近几年全链路压测无疑成为了一个热门话题，在各个技术峰会上都可以看到它的身影。一些大型的互联网公司，比如阿里巴巴、京东、滴滴等，都已将全链路压测应用到了生产环境。
数据中心光网络智能管控 近年来，全球移动用户数量迅速扩增，数据中心业务快速增长，这些趋势对目前的数据中心互联光网络提出了更大需求。在降低部署与运营成本的同时如何保证系统稳定运行是一个重要挑战。一方面，随着相干器件的发展，器件具备多种调制模式选择，链路与信号的配置逐渐多样化，配合OPC-4的Flex-grid应用，这让弹性光网络（elastic optical networks， EON）成为了可能，链路性能优则采用更高的单波速率，链路性能差则降低单波速率换取更高的传送性能。这就像新能源汽车的续航里程一样
Umap2是一款由NCC Group和Cisco SAS小组开发的、基于python的USB host安全评估工具。 它拥有第一版所支持的所有功能： umap2emulate：USB设备枚举 umap2scan：用于设备支持的USBhost扫描 umap2detect：USBhost操作系统检测（尚未实现） umap2fuzz：USB host fuzzing 另外，该版本中添加了额外的功能： USBhost fuzzing使用kitty作为fuzzing引擎 Umap2中不仅包含可执行的脚本，而且作为
在前面的几篇文章中，介绍了全链路压测的背景、在企业中的立项流程以及落地的一些技术方案。在开始真正的介绍落地实践过程以及相关案例之前，我想和大家聊聊，我对全链路压测的一些认知，即：全链路压测在技术团队中的定位，以及它的价值是什么。
腾讯大讲堂隆重推出【100亿次的挑战】系列海量服务之道2.0讲座，覆盖技术、产品、项目管理、支撑、支付5个维度。第一场【技术篇】3000名鹅厂员工参与，场面火爆！从今天起，大讲堂将陆续推出回顾文章，回馈广大用户。 支付是个人发红包的必经环节，在除夕这个全国人民最热闹的一个节日里，让大家能顺利把钱花出去，变成红包到达亲朋好友的手中，甚至于在钱包中看自己收到了多少钱，顺便到处点点体验一下微信支付这个产品，在这个过程中，作为后端服务，如何让各项体验可以稳定可靠，成了我们重要的一个课题。 大家都知道，在除夕
“A/B测试不一定是最好的评估方法。它不是万能的，但不会A/B测试肯定是不行的。”
支付宝2015年发生了大规模的宕机事件，原因是杭州市萧山区某地光纤被挖断导致，为确保异地容灾、多活，后面专门进行了全链路单元化改造，整个交易链路都进行了单元化改造，并且经常在大促前夕进行单机房演练；
原ZLJ卖场的压测流程，是依托于阿里云PTS工具，团队自身缺乏性能测试能力自建，缺少性能分析和数据沉淀，测试场景单一，只有单接口和多接口压测，缺少场景和链路压测，不能相对合理的评估系统性能承载能力，机器扩容只凭借经验进行增加调整，缺乏评估依据。
想象一下如果你必须在几个星期内迁移数以亿计的数据和100多个服务项目，同时还要保持UBER被几百万的乘客正常使用，这是多么艰巨的任务啊！而以下这个故事就是关于数十名工程师是如何帮助UBER在2014年迁移到Mezzanine的故事。 在2014年年初，我们面临了一个严峻的现实问题，关于我们的路径的增长（一个月约增长了20％），所以在年底之前用于存储路径的存储容量将会不够用。我们因此推出Mezzanine项目这一盛举来解决这个特别的问题。数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天
优质的网络应做到覆盖合理、干扰抑制、容量优化和业务感知优良，因此NB网络性能评估与优化主要指标需从覆盖、干扰、容量、完整、接入、保持六个维度同时开展。因此基于相关算法梳理上述六大类网络性能指标与用户感知指标的关系，同时参考了LTE网络指标体系，并结合物联网自身特有指标，对38项细分指标进行了分类分级别，从中选取与用户感知相关性最高的指标作为主要指标（指标级别1级）、相关性较高的为2级指标，相关性一般的为3级指标。同时，针对每个指标的重要程度，设计了指标权重，实现网络质量的量化评估，从而针对网络短板进行网络优化，提升用户感知。
也许正因为日子过得太惬意了，所以遇到烦心事才会显得格外的烦。杨洋不禁在心里面自嘲。
在日常工作中，经常会遇到一些大促场景，需要评估系统的资源是否充足，是否需要增加资源，增加多少。
接上篇《海量服务实践：手 Q 游戏春节红包项目设计与总结（上篇）》 5.系统保障 第四部分讲述了业务需求的开发，但是否功能开发完成后我们就这样就可放到线上安心睡大觉了呢？ 如果出现一部分
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