腾讯云批量型实例具有最优单位核时性价比，适用于渲染、基因分析、晶体药学等短时频繁使用超大规模计算节点的计算密集型应用。InstanceTypes分享腾讯云批量计算型BC1实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息：
腾讯云批量型服务器具有最优单位核时性价比，适用于渲染、基因分析、晶体药学等短时频繁使用超大规模计算节点的计算密集型应用。腾讯云百科分享腾讯云批量计算型BS1云服务器配置CPU内存性能注意事项：
而在 PLANNING RUN 的时候,SAP 又区分为 short term setting(for MRP, MPS ) and long term setting (for Long term planning )
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。
网络流量分析机构Sandvine 2018年10月的《全球互联网现象报告》中显示，在全球整体的互联网下行流量中，视频占到了近58%。现在原始视频的分辨率越来越高，但是在互联网带宽有限的情况下，大部分视频提供商都需要将原始视频转码成多种清晰度的视频，便于用户在不同的网络环境中选择不同清晰度的视频进行观看。因此，视频转码成了必不可少的技术环节。
另一个世界系列，从另一个角度看数据分析的方法、应用。 本文结构： 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 1、数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中，就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据，比如人口分析、宏观经济分析，那么数据最新日期距今晚个一两周、甚至一两个月都没什么关系。 如果我们处理的是天级别的数据，比如各大网站的用户偏好分析、零售
另一个世界系列，从另一个角度看数据分析的方法、应用。 循环、分支...都可以在Python中用函数实现！ | 函数式编程，打开另一个世界的大门 本文结构： 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 ---- 1、数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中，就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据，比如人口分析、宏观经济分析
随着业务业务场景不断丰富，批量计算也由传统的HPC逐渐扩展到大数据、AI等多种场景，但各个领域独立发展，呈现出生态割裂、技术栈不兼容，资源利用率低等问题，严重影响批量计算的进一步发展
内容来源：2018 年 5 月 5 日，小米HBase研发工程师吴国泉在“ACMUG & CRUG 2018 成都站”进行《大数据时代系统体系架构和对比：存储与计算》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
在现代科学和工程中，数值计算工程师会遇到大量复杂的数学计算问题。这些问题突出的共性表现在高维数、计算规模大、多时空尺度、强非线性等方面。批量处理Batch拥有一套完整的并行计算框架，适配常见的并行模型（MPI应用）。利用海量弹性的云资源，有力地支撑高性能科学计算应用软件和算法。
大数据是指海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。
Volcano是一个Kubernetes云原生的批量计算平台，也是CNCF的首个批量计算项目。
在热捧容器、Kubernetes之际，是否有人关注到这么一个事实：其实Kubernetes的学习门槛很高、真能把容器用好的人并不多。
在上篇，我们一起学习了分布式计算中的 MapReduce 模式(分布式计算技术MapReduce 详细解读)，MapReduce 核心思想是，分治法，即将大任务拆分成多个小任务，然后每个小任务各自计算，最后合并各个小任务结果得到开始的那个大任务的结果。
数据分类：静态数据和动态数据。静态数据的常见应用是数据仓库。利用数据挖掘和OLAP （on-line analytical processing）分析工具从静态数据中找出对企业有用的数据。
无服务器云函数（SCF）是腾讯云提供的Serverless执行环境，也是国内首款FaaS(Function as a Service，函数即服务) 产品。其核心理念是让用户将重心放在业务的逻辑实现上，而不用关心底层的运维包括服务器、存储、网络、自动扩缩容、负载均衡、代码部署等问题。
在介绍Lambda和Kappa架构之前，我们先回顾一下数据仓库的发展历程： 传送门-数据仓库发展历程
工作负载的分类方法和标准多种多样，其中 Google 提出的一种简单的分类标准广受认可，即将工作负载分为服务型和批处理型。
数据时代，从数据中获取业务需要的信息才能创造价值，这类工作就需要计算框架来完成。传统的数据处理流程中，总是先收集数据，然后将数据放到DB中。当人们需要的时候通过DB对数据做query，得到答案或进行相关的处理。这样看起来虽然非常合理，但是结果却非常紧凑，尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题，类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决。 基于此，一种新的数据计算结构---流计算方式出现了，它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送
存储层，主要是负责存储企业各种系统产生的数据，如 Web 业务系统、订单系统、CRM 系统，ERP 系统、监控系统，数据比如系统的订单交易量，网站的活跃用户数，每个用户的交易额。
Flink 的某些转换算子，如 join、coGroup、groupBy 算子，需要先将 DataStream 或 DataSet 数据集转换成对应的 KeyedStream 或 GroupedDataSet，主要目的是将相同的 key 值的数据路由到相同的 pipeline 中，然后进行下一步的计算操作。
静态数据：为了支持决策分析而构建的数据仓库系统，其中存放的大量历史数据就是静态数据。
Kafka在0.10版本推出了Stream API，提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。
分享一篇关于实时流式计算的经典文章，这篇文章名为Streaming 101: The world beyond batch
我们这一篇来简单聊聊 JEP 414: Vector API (Second Incubator)，之前 Java 16 就已经开始孵化这个项目了。
大数据文摘原创文章 作者：Larry，“大数据文摘”主笔，数据行业从业者。 编注：“大数据文摘”的很多读者亲友，一些纯粹的大数据爱好者，甚至有一部分企业管理者经常在后台向我们建议，希望我们能把大数
Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出， 根据维基百科的定义，Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时，同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据，通过流处理提供低延迟的数据，从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。
Lambda架构背后的需求是由于MR架构的延迟问题。MR虽然实现了分布式、可扩展数据处理系统的目的，但是在处理数据时延迟比较严重。实际上如果内存和CPU足够强大，MR也可以实现近实时运算，但实际业务环境并非如此，因此我们需要权衡，选择实时处理和批处理所需要数据量和恰当的资源。
著有：《图解 Spark 大数据快速分析实战》；《offer 来了：Java 面试核心知识点精讲（原理篇）》；《offer 来了：Java 面试核心知识点精讲（架构篇）》。
最近我在学习流式计算引擎Flink，正在阅读Flink的官方文档、一些技术博客以及《Streaming Processing with Apache Flink》这本书，并试图将一些知识整理下来，形成一个系列。
目前主流的数仓架构—— Lambda 架构，能够通过实时和离线两套链路、两套代码同时兼容实时数据与离线数据，做到通过批处理提供全面及准确的数据、通过流处理提供低延迟的数据，达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。在实际应用中，为满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。
提起大数据处理引擎，很多人会想到Hadoop或Spark，而在2019年，如果你身处大数据行业却没听说过Flink，那你很可能OUT了！Flink是大数据界冉冉升起的新星，是继Hadoop和Spark之后的新一代大数据处理引擎。2019年初，阿里巴巴以1.033亿美元的价格收购了总部位于德国柏林的初创公司Data Artisans，Data Artisans的核心产品是正是Flink。
当用户提交一些机器学习任务时，往往需要大规模的计算资源，但是对于响应时间并没有严格的要求。在这种场景下，首先使用腾讯云的batch-compute(批量计算)产品来自动化提交用户的任务，然后使用分布式+gpu的方式解决算力问题，在任务完成后通知用户，是一个可行的解决方案。 本文将分成2部分：首先通过一个demo介绍上述过程的实现，从仅使用gpu、不考虑并行的简单情况开始，扩展至并行+gpu的情况，并简要介绍batch-compute的使用方法；然后介绍一些技术的实现原理(部分资料来源于知乎和博客，仅供参考
当用户提交一些机器学习任务时，往往需要大规模的计算资源，但是对于响应时间并没有严格的要求。在这种场景下，首先使用腾讯云的batch-compute(批量计算)产品来自动化提交用户的任务，然后使用分布式+gpu的方式解决算力问题，在任务完成后通知用户，是一个可行的解决方案。
在做科研过程中，有没有遇到过需要批量计算的情况，每次计算的模型都相差不大，只对特定的参数进行更改。在批量计算时，很多时候做的是重复的操作，是否可以采用程序批量化进行建模、分析以及计算？
SAP MRP的计算步骤,物料需求计划（简称为MRP）与主生产计划一样属于ERP计划管理体系，它主要解决企业生产中的物料需求与供给之间的关系，即无论是对独立需求的物料，还是相关需求的物料，物料需求计划都要解决“需求什么？现有什么？还缺什么？什么时候需要？”等几个问题。它是一个时段优先计划系统，其主要对象是决定制造与采购的净需求计划。它是由主生产计划推动运行的，但反过来，它又是主生产计划的具体化和实现主生产计划的保证计划。
机器之心报道 机器之心编辑部 伴随着 11 支获奖队伍的颁奖典礼举行，2021 WAIC 黑客松圆满落下帷幕。 2021 世界人工智能大会（WAIC）黑客松近日于上海举办。WAIC 黑客马拉松作为 WAIC 期间唯一的一场黑客松，由世界人工智能大会组委会办公室作为指导单位，由机器之心、MindSpore 开源社区、Waston Build 创新中心和六七八九集团主办。 本次黑客松分为两大赛道，设计了多道赛题，聚焦 AI 技术与应用热点问题，吸引了来自全球多个国家多个团队的开发者报名参赛。 7 月 9 日
作者介绍 josehu（胡翔），腾讯云数据库高级工程师，具有多年分布式数据库内核研发经验，主要负责和参与过高可用、数据导入导出、索引等相关模块的设计和开发。博士毕业于中国科学院软件研究所，加入腾讯后主要负责CDW PG数据库向量化执行引擎等相关特性的设计和开发工作。 1. 什么是向量化执行 向量化是指计算从一次对一个值进行运算转换为一次对一组值进行运算的过程。 1.1 从CPU角度看 现代 CPU 支持将单个指令应用于多个数据（SIMD）的向量运算。例如，具有 128 位寄存器的 CPU可以保存 4 个
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。
美国生产与库存控制协会（APICS：American Production and Inventory Control Society）对物料需求计划的定义：物料需求计划就是依据主生产计划（MPS）、物料清单、库存记录和已订未交定单等资料，经由计算而得到各种相关需求（Dependent demand）物料的需求状况，同时提出各种新订单补充的建议，以及修正各种已开出订单的一种实用技术。
如图1-1所示，传统单体数据架构（Monolithic Architecture）最大的特点便是集中式数据存储，企业内部可能有诸多的系统，例如Web业务系统、订单系统、CRM系统、ERP系统、监控系统等，这些系统的事务性数据主要基于集中式的关系性数据库（DBMS）实现存储，大多数将架构分为计算层和存储层。
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。没有观看直播的小伙伴，可要认真做笔记啦！今天带来本系列分享中最后一篇腾讯云数据库高级工程师胡翔老师主题为“TDSQL-A向量化执行引擎技术揭秘”的分享的文字版。 作为领先的分析型数据库，TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库，采用全并行无共享架构，具有自
Continous Batching提出于论文《Orca: A Distributed Serving System for Transformer-Based Generative Models》，因其可以实现数倍乃至数十倍的系统吞吐提升，已广泛被各大LLM推理框架采用（原名Iteration Batching，TGI和vLLM称之为Contious Batching，TensorRT-LLM称之为In-flight Batching）。
由于最近大量的研究，机器学习模型的性能在过去几年里有了显著的提高。虽然这些改进的模型开辟了新的可能性，但是它们只有在可以部署到生产应用中时才开始提供真正的价值。这是机器学习社区目前面临的主要挑战之一。
继一对多的距离计算服务后，腾讯位置服务近日再次升级，推出更为强大的距离矩阵（多对多）距离服务。从计算性能上来看，多对多矩阵最高支持25×25矩阵（一次请求计算路面距离625对），一对多最多支持1×200批量计算，批量计算能力达到业内领先水平。
使用python判断IP段可用IP及数量, 很简单.几个命令就可以(本文基于python3).
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