导语:随着后疫情时代到来,线上应用开始深刻影响到人们生活与工作的方方面面,这也给支撑各种线上应用的数据中心带来了效率与成本的巨大挑战。在数据中心效率与成本方面,风靡全球的游戏《我的世界》托管商堪称模范,实现了单台服务器实例数从182增加到至少500个、游戏实例密度提升175%、CPU利用率从40%攀升到85%,这其中究竟有何魔力?让我们一探究竟!
答:群晖系统跟Windows不同,Windows有个盘要当成系统盘,而群晖会在每个硬盘上自动安装系统。每个硬盘?对,没错,就是每个硬盘。比如你是6盘位,接了6个硬盘,这6个硬盘初始化以后,每个硬盘都有系统了。所以拿一个SSD来做系统盘的这个做法没必要。当然,也有全部用SSD的土豪,那就不是这个话题了。
环境:两台联想R680的物理机搭建一套2节点RAC,数据库版本为ORACLE 11.2.0.4
做生信分析的人越来越多,但并不是每个人都有足够的计算资源。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。
答:传统路由器只能进行简单的上网设置,内存小不支持定制,但是软路由有大内存可以在里面安装各种各样的软件来进行自定义操作,不仅仅可以拥有传统路由器的上网功能也可以拥有,类似于在路由器里面装一个虚拟机比如Centos或者安装一个NAS以及各种黑科技的操作,所以我为啥不花一个传统路由器的钱来购买一个很舒服的软路由呢?
大内存云服务器是专为处理大规模数据和高负载应用而设计的服务器,其主要特点是拥有大容量的随机存储器(RAM)。这种类型的服务器通常用于需要快速、高效地处理大数据集、内存密集型任务和高性能计算的应用。以下是大内存云服务器的一些特点和优势:
本文最后更新于2022年06月09日,已超过3天没有更新。如果文章内容或图片资源失效,请留言反馈,我会及时处理,谢谢!
U是一种表示服务器外部尺寸的单位,是unit的缩略语,一般只有机架服务器使用该单位。服务器的厚度以4.445cm为基本单位。所谓“1U的PC服务器”,就是外形满足EIA规格、厚度为4.445cm的产品。
傲腾(Optane)是Intel在存储器方面的重量级产品。其采用3D Xpoint存储非易失介质来存储数据。3D Xpoint的一大特点就是延迟更加接近SDRAM,而寿命方面大大高于NAND Flash,而容量密度则介于SDRAM和NAND Flash之间。这种特性决定了傲腾天生就是在SDRAM和Flash甚至HDD之间做缓存的好料。
对于大内存的机器,如果系统盘剩余空间不是特别富余、又不想把memory.dmp放到数据盘,可以配置kernel dump,设置为物理内存的30%,参考https://cloud.tencent.com/developer/article/2345491
TellYouThePass勒索病毒家族最早于2019年3月出现,其热衷于高危漏洞被披露后的短时间内利用1Day漏洞修补的时间差,对暴露于网络上并存在有漏洞的机器发起攻击。
Hypervisor 的概念 Hypervisor 是一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的 中间软件 层 , 可允许多个操作系统和应用共享硬件。Hypervisor 不但协调着这些硬件资源的访问,
R-Studio这个软件是Windows电脑和Windows服务器上都能运行的、可以恢复Windows文件系统的绝好软件,我试过了5种以上的恢复软件,就这个软件的恢复效率和结果最好。我先普及一些背景再介绍R-Studio怎么用。文档比较长,但是你看完的话肯定不虚此行。怕你看不完,我把最重要的一句话先说下,一旦发生误操作,赶快停下、关机,不要破坏原现场、不要破坏原现场、不要破坏原现场,先冷静下来然后仔细看完这篇文档。(建议先收藏,文档用时方恨没收藏,我保证不删除)
腾讯云CVM云服务器配置如何选择?小编第一次使用自定义配置的方式购买云服务器时也是一头雾水,今天有时间云服务器吧来详细说下云服务器的选择包括CVM实例的配置、实例规格、地域节点和可用区、镜像操作系统、磁盘及公网宽带等信息选择方法:
数据库热点问题可以说是比较常见的场景,但往往这是表象,为什么产生热点,它背后的根源,才是解决问题的关键所在。同一个现象,可能来自于不同的原因,都需要相应分析,才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略,可以给我们提供一些借鉴。
–rsh=COMMAND 指定使用rsh、ssh方式进行数据同步, rsh为明文传输.
因为 Redis 是单线程的,大量的慢查询可能会导致 redis-server 阻塞,可以通过 slowlog get n 获取慢日志,查看详情情况。
基础环境:centos8+kubeadm1.20.5+cilium+hubble环境搭建,traefik提供对外服务:Kubernetes 1.20.5 安装traefik在腾讯云下的实践。跑了几个基础的php服务。基础镜像是参考的https://github.com/richarvey/nginx-php-fpm搭建。然后php报错:Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 6291488 bytes)临时需要调整个参数。不想重新打镜像啊。咋整?
熊军(老熊) 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED,ACOUG核心会员 PC Server发展到今天,在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中,更别说是更高端的PC Server;在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下,x86 CPU在处理能力上不断提升;同时随着制造工艺的发展,在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大,现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展,使得PC Server的处理能力越来越强大,性能越来越高。而在稳定性
但是看到网络输入和输入流量都不是很高,所以网站被别人攻击的概率不高,后来服务器负荷居高不下,只能保存dump文件进行分析,并一台一台服务器进行重新启动(还好大家周五下班了)
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
也许大家对这个问题都不陌生,实际装过系统用过电脑的朋友可能都有这样的经历:自己电脑配的是4G的内存条,可是装完系统之后发现电脑上显示的只有3.2G左右可用内存,其它的内存跑到哪去了?网上也有很多朋友给出了一些解释,大部分我觉得都没有解释得很清楚,今天我们就来看一下其中的具体缘由。
ENVI 是图像处理和分析软件的行业标准。图像分析师、GIS专业人员和科学家使用它从地理空间图像中提取及时、可靠和准确的信息。
在中国,要问哪些行业的 AI 渗透最为广泛,医疗健康绝对是其中之一。而且与医疗健康相关的 AI 企业在所有 AI 企业中占比最高。同时,国内医疗人工智能市场规模也在飞速发展。据德勤公司估计:2019 年,中国医疗人工智能市场规模将达到 310 亿元人民币。 这也符合 AI 在全球医疗保健行业中的发展趋势。
很久很久以前,CPU和内存是分离的,内存控制器位于北桥。CPU每次取数据都要经过北桥中转,CPU嫌太慢,于是,把内存控制器直接集成到了自己内部,而北桥则只保留PCIE控制器。再后来,嫌PCIE控制器也离得太远了,就也把它收归麾下,北桥成了光杆司令,于是退出了历史舞台。现在的主板上只有CPU和I/O桥在一唱一和。突然不知哪天,杀出来了个GPU,之前人们也未曾想过GPU除了渲染图像还能做更多事情,甚至被用来挖矿。GPU也要访问内存,但是现在访问内存要从CPU走一圈,GPU不干了,明明是我在计算,CPU只是控制,为啥我要不远万里从CPU那取数据。于是,GPU和NVMe盘开始勾搭上了。欲知详情,往下看。
当开发一个新的项目时,由于访问量级比较少,对于程序的性能来说不是太过重要。当随着业务的迭代升级,通过增加服务器来支撑业务,如果一个 server 程序用了公有云 1000 台服务器,而且都是大型机器,成本上升就不是一个级别。为此总结最近优化的一些小技巧来提升 GO 程序的性能,毕竟能减少几台是几台,都是钱。 而在优化的过程中,看了一下代码,切片用的地方还真不少,但性能却不高,为此总结一下切片的优化过程: ◆slice 赋值比 append 性能优: 在使用 slice 时,如果知道切片的容量与大小,可以进行
IBM System x3850 X6服务器是一款基于虚拟化、数据库和计算机密集型计算的模块化设计的机架型服务器。3850 X6由5个模块组成,最左侧是存储模块,其余4个带有风扇的则是计算模块(每个模块带有两个风扇),每个模块含有一颗英特尔至强E7 v2处理器与24个DIMM,最大内存容量可达1.5TB。
如何在高性能服务器上进行JVM调优? 为了充分利用高性能服务器的硬件资源,有两种JVM调优方案,它们都有各自的优缺点,需要根据具体的情况进行选择。 1. 采用64位操作系统,并为JVM分配大内存 我们知道,如果JVM中堆内存太小,那么就会频繁地发生垃圾回收,而垃圾回收都会伴随不同程度的程序停顿,因此,如果扩大堆内存的话可以减少垃圾回收的频率,从而避免程序的停顿。 因此,人们自然而然想到扩大内存容量。而32位操作系统理论上最大只支持4G内存,64位操作系统最大能支持128G内存,因此我们可以使用64位操作系
不知道大家有没有注意到,在22.10.31 21点之后,凯哥的个人博客站点(凯哥Java:www.kaigejava.com)访问速度提升了不少。那是因为凯哥对站点做了优化。本文就记录优化方面:
摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU实现获得数倍的性能提升。
腾讯云 AMD CPU 云服务器自从 2018 年夏天推出后很火爆,当初没下手的朋友们是不是有点遗憾呢?一般云产品会越来越便宜,但是腾讯云 AMD CPU 服务器不是这样子的。趁着前几天活动老魏上手了一台腾讯云 AMD 服务器重庆节点服务器,本文是给感兴趣的朋友介绍一下腾讯云 AMD CPU 云服务器重庆主机性能及评测。
背景 2018年1月31日,韩国计算机应急响应小组发布了一则关于Adobe Flash Player的 0day 漏洞警告,并称早在2017年11月中旬,就有黑客利用该漏洞实施有针对性的攻击。 2018年2月1日, Adobe官方发布了Adobe Flash Player系列产品的安全通告(APSA18-01),一个最新的AdobeFlash零日漏洞被发现针对韩国地区的人员发起攻击,该0day漏洞编号为CVE-2018-4878。 2018年2月5日,Adobe官方发布漏洞补丁,修复CVE-2018-487
就像他的名字一样,服务器在网络上为不同用户提供不同内容的信息、资料和文件。可以说服务器就是Internet网络上的资源仓库,正是因为有着种类繁多数量庞大内容丰富的服务器的存在,才使得Internet如此的绚丽多彩。
在数据世界里,时间同样是恒定的。人们希望更快的数据流动和更智能的数据策略来提升数据利用价值。
Serverless Computing,即”无服务器计算”,这一概念在刚刚提出的时候并没有获得太多的关注,直到2014年AWS Lambda这一里程碑式的产品出现。通过将无服务器计算的概念嵌入到整个云计算服务的整体产品框架中,无服务器计算正式走进了云计算的舞台。2017年,AWS发布了Fargate产品以充实自己的无服务器计算产品线。
1. 概念 ---- G1收集器(Garbage First)是从 JDK 1.7 u4 版本之后正式引入到Java的垃圾收集器,此类垃圾收集器主要应用在多CPU以及大内存的服务器环境下,这样可以极大地减少垃圾收集的停顿时间,以提升服务器的操作性能。引入此收集器的主要目的是为了在将来的某一个时间内可以替换掉CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器。 2. G1区域划分 ---- G1垃圾收集器采用的是区域化、分布式的垃圾收集器。其核心思想为将整个堆内存区域划分为大小相同的子区域(Regi
5月25日,云+社区技术沙龙-互联网架构成功举办。本期沙龙特邀请腾讯的技术专家分享关于技术架构、落地实践案例、无服务器云函数架构、海量存储系统架构等话题,从技术角度看架构发展,为开发者们带来丰富的实践经验内容,深度揭秘技术架构。下面是朱建平老师关于如何架构海量存储系统的分享。
本文主要描述ThinkSNS Plus服务端系统性能、服务端高性能部署方案及优化措施、服务端系统持续优化及升级策略。本文未涉及前端(PC站点、H5站点、Android、IOS)性能方案。
腾讯云 AMD CPU 云服务器自从 2018 年夏天推出后销售火爆,记得那时候魏艾斯博客发了文章腾讯云 AMD CPU 云服务器全国首推,当时 600 元/3 年没想到现在涨价了,居然 631.8 元/3 年!!!虽然涨的不多但是当初 600 元没下手的朋友们是不是有点遗憾呢?一般云产品会越来越便宜,但是腾讯云 AMD CPU 服务器不是这样子的。趁着前几天优惠活动老魏上手了一台腾讯云 AMD 服务器重庆节点服务器,本文是给感兴趣的朋友介绍一下腾讯云 AMD CPU 云服务器重庆主机性能及评测。
满200减150 / 满500减375 / 满1000减750 / 满2000减1500
(1)NameServer是一个几乎无状态的节点,可集群部署,节点之间无任何信息同步
墨墨导读:本文出自墨天轮“每日一练”专栏,此专栏已连更84天,欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达),本文主要描述实例优化中内存的管理。
服务器硬件有没有问题,网络、存储、内存、CPU情况有没有问题。如果有普罗米修斯、zabbix监控,可以直接查看监控,如果没有则需要进入服务器进行定位。
在没有业务实例运行的情况下,在服务器上通过测试Redis 实例的基准性能来对比有实例运行情况下的redis性能。通过以下步骤来判断Redis实例是否变慢:
腾讯云 Serverless 云函数 SCF 现支持分配 120GB(122,880MB) 大内存环境,可以更加轻松地处理具有更高内存或更密集计算需求的工作负载,如音视频处理、大数据分析、大型文件处理、统计计算以及 AI 推理等多种场景。 01. 功能介绍 在腾讯云 Serverless 云函数资源模型中,可以选择用于函数的内存量,这会分配等比例的 CPU 计算能力和其他资源。意味着在选择新的较大设置时,可以使用更多计算能力。可以指定函数运行时可用的内存大小,最小 64MB ,最大 122,880MB(1
tags可由应用自行设置,只有生产者在发送消息设置了tags,消费方在订阅消息时才可以利用tags通过broker做消息过滤:
https://github.com/apache/rocketmq/blob/master/docs/cn/best_practice.md
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