在网络运行中,为了到达对网络的有效管理,必须有一套评定网络运行情况的端到端网络性能指标,从而使网络管理人员及时知道并确定当前网络中哪个部分的性能正在下降或已经超负荷运行,并采取相应的措施来提高网络的运行质量和效率,确保网络高效、安全、畅通的运行。
系统负载:在Linux系统中表示,一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数,以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值(具体load值的计算方式,有兴趣可以自行深究,这里不深究)。说白了就是,系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关,这两个状态的进程越多,负载越高。
在当今的高科技环境下,生产环境服务器的性能问题可能是一个复杂且棘手的问题。当服务器变慢时,可能会对企业的运营产生重大影响,包括客户满意度下降,工作效率降低,甚至可能导致整个系统崩溃。为了解决这些问题,我们需要深入了解生产环境服务器变慢的原因,并掌握有效的诊断和处理方法。
TencentOS发展历经多年,从2010年开始真正自研,经历三个时期和三个大版本,目前已达到千万级节点,今年正式开启商业化。在技术层面已形成完整生态链,从上游版本到企业级商用版本,再到社区开放版本。当前主要版本是TencentOS Server3(缩写TS3),并服务至2029年。全自研版本TS4预计在2024年跟大家见面。
腾讯云服务器是很多人在使用的国内云服务器,占据了国内云服务器市场相当的份额。其稳定性和快速访问速度都有目共睹。经过一段时间的使用之后,我们的业务已经有了一定的访问量,这时候经过调整、优化服务器性能的阶段,可能偶尔会有服务器变慢、卡顿的情况发生,反复调试后排出了程序错误和服务器错误的可能,那么时间久了我们会考虑是否是服务器配置已经满足不了业务需求了,这时候如何判断腾讯云服务器是否要升级配置呢?下面魏艾斯博客根据个人的使用经验来解释一下这个问题。
在构建和维护Java服务端应用程序时,经常会面临各种问题,如内存溢出(OOM)、高CPU利用率、高负载以及类冲突。这些问题可能导致应用程序崩溃或性能下降,因此及时的问题排查和解决至关重要。本篇博客将深入探讨这些问题的排查方法,并提供代码示例以帮助您更好地理解和处理这些常见的Java服务端问题。
搭建存储系统的时候,成本是需要考虑的重要因素,主要是总体拥有成本(TCO, Total Cost of Ownership)。它既包括前期的采购成本,也包括后期使用过程中产生的成本,大致分为采购成本和使用成本。采购成本,包括硬件成本、软件成本、服务成本,以及因此产生的机房空间、组网设备、应用二次开发等成本。使用成本,包括设备使用产生的人力、耗电、散热、带宽占用、网络流量等成本。
近年来,公有云、混合云等技术在全球迅速发展,云的普及度越来越高,Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后,企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
我们应对单台应用服务器做压力测试,你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
摘要:本文主要讲述了在Rackspace上利用不到45分钟的时间在一个由30个4GB内存的云服务器组成的集群上部署10,000个Nginx 容器。具体步骤:在Nginx 集群构建应用程序模板;在Rackspace云上部署基础设施等等。 虽然应用程序的可移植性(即能够在任何一个主机上运行相同的应用程序)仍是采用Linux容器的主要动力,但优化服务器的利用率这另一个关键的优势能够使得你仅占用计算机的很少部分的计算。当然,对于像PROD这种生产环境(正式环境),你可能还是倾向于分配足够的CPU和内存来满足工作所需
由于项目的需要,需要做一个简单监控服务器的CPU利用率、CPU负载、硬盘使用率、内存利用率和服务器的各个端口的开启情况的程序,并把结果通知到监控平台,如果出现异常,监控平台打电话或者发短信通知给具体的运维人员
某公司新开发了一款大IP手游。上线之后不久,发现几十个人上线之后服务器就崩溃了。一开始还能用大量预算来购买服务器用以支撑,但几天之后由于宣传火爆,随着用户的增多,这才发现单纯增加服务器的成本实在太高了。玩家开始逐渐骂服务器垃圾,各种掉线、卡顿、crash。本想领先竞品抢先进入市场,结果收获的却是满怀期待玩家们的流失。为什么!因为没有做压力测试!
架构鹅结合TencentOS团队在混部方面的落地实战经验,重点推送了TencentOS Server大规模容器集群混部服务器QoS产品“如意”相关内容。
以更低的硬件成本扩展我们的数据基础设施,同时保持高性能和服务可靠性并非易事。为了适应Uber数据存储和分析计算的指数级增长,数据基础设施团队通过重新架构软件层和硬件重新设计,对Apache Hadoop数据文件系统(HDFS)的扩展方法进行了大规模改革
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路,以CentOS为例,总结为4步。
近期,掘金发出技术专题的邀约,我也是紧跟潮流,写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章,本篇文章主要讲了三个大方向包括:网络协议的性能指标、性能优化策略、性能评估方法;并针对这三个方面进行深入的分析,希望与大家一起交流分享。
常用的网站性能测试指标有:吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。 并发数 并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力。 响应时间 响应时间是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。 吞吐量 吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量,体现系统处理请求的能力,这是目前最常用的性能测试指标。 QPS(每秒查询数)、TPS(每秒事务数)是吞吐量的常用量化指标,另外还有HPS(每秒HTTP请求数)。 跟吞
当前,国内IDC行业市场竞争激烈,IDC数据中心头部厂商凭借品牌效应和雄厚的资本实力,通常会拥有较其他厂商而言更大的市场空间。他们常常为了占领市场份额而加大产品推广力度、以更多更低廉的产品营销形式和技术旗号来占领市场份额,其他不具备资本和背景能力的IDC企业最终面临举步维艰的情境,这种情况下,尽一切手段节约成本,通俗来讲就是“省钱”,成为了关注重点。
近年来,大型语言模型的快速发展为世界带来了巨大的价值,其优越性能源自它们所利用的庞大参数数量。然而,即使是目前内存容量最高的GPU,也只有80GB,远远不足以容纳这些庞大的参数及其相关的优化器状态,尤其在进行基于随机梯度下降的优化时。
由HorizontalPodAutoscaler对象定义的横向pod自动伸缩器(autoscaler)指定系统应如何根据从属于该复制控制器(replication controller)或部署配置(deployment configuration)的pod收集的度量标准(metrics)自动增加或减少复制控制器或部署配置的规模。
以较低的硬件成本扩展我们的数据基础设施,同时保持高性能和服务可靠性并非易事。为了适应 Uber 数据存储和分析计算的指数级增长,数据基础设施团队通过结合硬件重新设计软件层,以扩展 Apache Hadoop® HDFS :
作者:赵珣 腾讯云监控工程师 简介 云数据库 MySQL(TencentDB for MySQL)是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的一种高性能分布式数据存储服务,提供了备份恢复、监控、容灾、快速扩容、数据传输等全套解决方案,简化数据库运维工作,让用户专注于业务发展。 云数据库 MySQL 的优势: 快速便捷的数据库服务交付能力,在几分钟内部署可扩展的 MySQL,并可按需弹性升降配置; 真正 100% 的 MySQL 兼容能力,主流 MySQL 分支完全兼容; 提供热备、冷备、binlog
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
三、API的生命周期:Design(设计)、Build(构建)、Test(测试)、Document(文档)、Share(发布)、run(运行)、DownLine(下线)。
一般,我们做性能测试的目标是,在大用户量、数据量的超负荷下,获得服务器运行时的相关数据,从而分析出系统瓶颈,提高系统的稳定性。
许多现代分布式应用程序都建立在分布式一致键值存储之上。Hadoop生态系统中的应用程序和“Netflix栈”的许多部分都使用Zookeeper。Consul公开了服务发现和运行状况检查API,并支持Nomad等集群工具。Kubernetes容器编排系统,MySQL的Vitess水平扩展,Google Key Transparency项目以及许多其他系统都是基于etcd构建的。有了这么多关键任务集群,服务发现和基于这些一致键值存储的数据库应用程序,测量可靠性和性能是至关重要的。
性能测试中,对服务端的指标监控也是很重要的一个环节。通过对各项服务器性能指标的监控分析,可以定位到性能瓶颈。
响应时间是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。
当增大系统的压力(或增加并发用户数)时,吞吐率和TPS的变化曲线呈大体一致,则系统基本稳定。若压力增大时,吞吐率的曲线增加到一定程度后出现变化缓 慢,甚至平坦,很可能是网络出现带宽瓶颈,同理若点击率/TPS曲线出现变化缓慢或者平坦,很可能是服务器响应时间增加,观察服务器资源使用情况,确定是 否是服务器问题。
在服务器运维过程中,经常需要对服务器的各种资源进行监控,例如:CPU的负载监控,磁盘的使用率监控,进程数目监控等等,以在系统出现异常时及时报警,通知系统管理员。本文介绍在Linux系统下几种常见的监控需求及其shell脚本的编写。
现代互联网数据中心的规模随着应用服务需求的快速增长而不断扩大,但服务器资源利用率却一直很低,导致企业基础设施成本不断上涨。随着云原生技术的发展,混合部署成为了降低成本的一大手段。本文结合华为云云原生团队在混合部署方面的研究和实战,介绍了混合部署的背景、概念、混部技术的设计方案和实际落地情况,以及对未来的计划和展望。
(接上文《Google对数据中心成本模型的分析——上》) 三、案例分析 虽然变量繁多,但通过观察不同行业的小部分数据中心案例,仍有助于我们理解这些成本因素的影响大小。首先我们看一个典型的新建于美国的,IT负载规模为几兆瓦的数据中心(大约是uptime institute Tier 3等级)。它装满了大量的机架式高端服务器产品(以某公司配置为2个CPU、48G RAM、四个硬盘的PowerEdge R520为例),其峰值功率大约为340W,某年的价格大约为7700美元,其它的一些变量参数如下: “ 1.某年美
(ps:对于如何在Intel CPU,ARM架构CPU,以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型,以及部署遇到的速度问题,该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch,TensorFlow,使得CNN模型在CPU,GPU,ARM架构和X86架构,都能快速运行,需要对每一个平台,有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。)
国内首家采用 AMD EPYC™霄龙处理器的实例,提供平衡的计算、内存和网络资源,是多种应用程序的最佳选择。 具有超高性价比,确保您的工作负载获得业界领先的性价比。
Memcached Redis 持久化 否(MemcachedDB可以实现) 是(RDB快照和AOF日志) 内存利用率 使用简单的key-value存储的话,Memcached的内存利用率更高 采用hash结构来做key-value存储,由于其组合式的压缩,其内存利用率会高于Memcached 性能 100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis Redis在存储小数据时比Memcached性能更高 分布式存储 Memcached只能客户端实现分布式存储(像一致性
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!
所谓服务器虚拟化是指将一台物理的计算机软件环境分割为多个独立分区,每个分区均可以按照需求模拟出一台完整计算机的技术。由此,打破实体结构间的不可切割的障碍,使用户可以比原本的配置更好的方式来应用这些电脑硬件资源。这些资源的新虚拟部分是不受现有资源的架设方式,地域或物理配置所限制。
数据中心约超过一半的成本是电费,数据存储系统作为数据中心三大件之一,能耗也约占三分之一,面对非结构化数据量的快速增长挑战,以及国家对数据中心绿色节能要求的提高,分布式存储的绿色节能愈来愈加重要。
"鹅厂网事"由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营,我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息,同时分享腾讯在网络与服务器领域,规划、运营、研发、服务等层面的实战干货,期待与您的共同成长。 前言 4月14日,2016 ODCC技术分享和成果宣贯会在深圳召开。开放数据中心委员会的技术专家分享了各自研究领域的最新进展及部分已公开成果。ODCC服务器工作组项目经理、腾讯服务器平台中心架构师王伟,介绍了天蝎3.0在整机设计优化方面的思考,并向行业征求意见。 和小编一起
性能问题往往是复杂和神秘的,可能根本没有或很少提供关于其起源的线索。在没有起点或者没有提供方法的情况下,性能问题通常是随机分析的: 猜测问题可能在哪里,然后改变事情,直到问题消失。如果我们猜得没错的话,虽然这可能会有结果 ,但它也可能会耗费大量时间或者具有破坏性,并可能最终忽视某些问题。
内存量,缓存大小,读取和写入磁盘的速度以及处理能力的速度和可用性都是影响基础架构性能的关键因素。在本教程中,我们将重点介绍CPU监控概念以及警报策略。我们将介绍如何使用两个常见的Linux实用程序,uptime命令和top命令了解CPU负载和利用率,以及如何设置腾讯云警报策略以通知您有关CVM CPU的高负载情况。
作者 | Nic Cope 译者 | 平川 在过去的几个月里,Crossplane 支持的自定义资源数量突破了 Kubernetes 的限制。在这篇文章中,我们将探讨下由 Upbound 工程师发现的限制,以及我们如何帮助克服它们。 本文最初发布于 Upbound Newsletter。 在过去的几个月里,Crossplane 支持的自定义资源数量突破了 Kubernetes 的限制。在这篇文章中,我们将探讨下由 Upbound 工程师发现的限制,以及我们如何帮助克服它们。 背 景 Upbound 创
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