1 系统硬盘 系统硬盘做RAID1 /boot 200M /SWAP 内存的1-2倍（在大数据环境下，将其关闭能提高速度 但是可能会有内存溢出问题） / 剩余所有容量 2 数据硬盘 将多个小硬盘合并成一个大硬盘（逻辑卷）
云游戏单台服务器支撑多少个并发？换一个说法就是云游戏服务器最多可以让多少个人同时在线游戏，但是这个问题是没有办法得到一个准确答案的。因为带宽的服务器反应速度不一样，人们观看的网页大小等一些原因的限定，这些都是不能实际能计算的。所以当服务器遇到高并发的时候，可以通过下面的方式来避免超过服务器的承受能力：
L1，L2，L3 指的都是CPU的缓存，他们比内存快，但是很昂贵，所以用作缓存，CPU查找数据的时候首先在L1，然后看L2，如果还没有，就到内存查找一些服务器还有L3 Cache，目的也是提高速度。
1、硬件调整性能 最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法 扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间；把数据库服务器上的不必要服务关闭掉 把数据库服务器和主域服务器分开 把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大 在具有一个以上处理器的机器上运行SQL 2、调整数据库 若对该表的查询频率比较高，则建立索引；建立索引时，想尽对该表的所有查询搜索操作， 按照where选择条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引，数据在物理上按顺序在数据页上，缩短查找范围，为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆盖查询；但是索引不可太多，执行UPDATE DELETE INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加；避免在索引中有太多的索引键；避免使用大型数据类型的列为索引；保证每个索引键值有少数行。 3、使用存储过程 应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程，并且只返回结果集或者数值，这样不仅可以使程序模块化，同时提高响应速度，减少网络流量，并且通过输入参数接受输入，使得在应用中完成逻辑的一致性实现。 4、应用程序结构和算法 建立查询条件索引仅仅是提高速度的前提条件，响应速度的提高还依赖于对索引的使用。因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！
1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 orderby 涉及的列上建立索引；
在数字化时代，服务器是支撑互联网和各类科技应用的核心基石。无论是浏览网页、发送电子邮件，还是观看在线视频，背后都离不开庞大而复杂的服务器系统。然而，当我们享受着数字化便利的同时，很少有人会对服务器的硬件构成有深入了解。本文将带您进入服务器的神秘世界，探寻服务器是如何由各种硬件组件构成的。
2021 年，JEDEC 宣布发布 JESD79-5 DDR5 SDRAM 标准，标志着行业向 DDR5 dual-inline memory modules （DIMM） 的过渡。DDR5 内存带来了许多关键的性能提升，以及新的设计挑战。计算系统架构师、设计人员和购买人员都想知道 DDR5 与 DDR4 有什么新功能，以及他们如何充分利用新一代内存。
千万级并发实现的秘密 先解释一下什么是10k问题： 什么是 10K 问题？ 在 1999 年，Dan Kegel 向网络服务器提出了一个骇人听闻的难题： 是时候让网络服务器去同时应对 10000 个客户端了，你觉得呢？毕竟网络已经变得很普及了。 这就是著名的 C10K 问题。 通过改善操作系统内核和从像 Apache 那样的线程服务器迁移到像 Nginx, Node 这样的事件驱动服务器，工程师们解决了这个 C10K 问题。 但现在我们面临着一个更大的挑战，如果同时应对一千万个连接呢？要解决这个难题，需要些
a. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 b. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num=0
网友说自己的小型网站部署服务器上，随着网站数据增多、访问量变大后，用什么办法解决大流量访问，扩容增配置还是动静分离呢？这个问题对于很多站长来说是一个挺纠结的问题。业务在高速增长中，传统的方法是扩容增配，CPU/内存/带宽等等都是扩容的对象。那么现在随着云服务器的普及率越来越高，也可以利用动静分离的办法来解决这个问题。本文中魏艾斯博客说一下整体思路，有了思路再去操作就容易很多了。
A. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
1. 按需访问 云数据中心主要用于存储信息并提供灾难恢复功能。但是，随着移动应用和物联网(IoT)等新技术的发展，按需访问的需求也在不断增长。用户希望无论从本地设备存储还是云端访问数据，都能享受到同样的用户体验。云数据中心需要提供更快的数据处理速度，并继续将重点转移到云计算和减少延迟上来。 2. 招聘需求 数据科学家使用分析技术将大数据转化为有价值和有用的结论。随着云数据中心从信息存储基础设施转变为按需云数据处理中心，对数据工程师的需求正在不断上升。数据工程师优化其公司的大数据生态
随着人工智能和图形处理需求的不断增长，多 GPU 并行计算已成为一种趋势。对于多 GPU 系统而言，一个关键的挑战是如何实现 GPU 之间的高速数据传输和协同工作。然而，传统的 PCIe 总线由于带宽限制和延迟问题，已无法满足 GPU 之间通信的需求。为了解决这个问题，NVIDIA 于 2018 年推出了 NVLINK，以提高 GPU 之间的通信效率。
在最新的存储市场动态中，存储芯片大厂的减产策略显现出其效果，特别是在DDR内存领域。
现在的视频、游戏等大文件网站的高并发问题越来越突出，如何能在高并发下既节省带宽又能提高速度呢？这就不得不说基于bt内核的p2p技术，该技术支持各种大文件的高并发，游戏、视频效果尤其突出，同时下载的人数越多，效果越好，节省带宽50%左右。游戏下载支持边下边玩，影音传输支持边下边播！
随着原本不相关的技术以令人兴奋的新方式融合在一起，数字融合正在我们周围发生。iPhone是一个完美的例子，将电话与计算机，相机和传感器结合在一起可提供出色的体验。
a、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
多线程技术的引入并不仅仅是为了提高处理速度和硬件资源利用率，更重要的是可以提高系统的可扩展性（采用多线程技术编写的代码移植到多处理器平台上不需要改写就能立刻适应新的平台，可以也可以简单地通过增加处理器数量来提高性能）和用户体验。 对于单核CPU计算机而言，使用多线程并不能提高任务完成速度，但有些场合必须要使用多线程技术，或者采用多线程技术可以让整个系统的设计更加人性化。 下面是常见的多线程编程技术应用场景： 使用多个线程下载大文件或完成一个较大的任务，可以在一定程度上提高速度（但是也会带来一些资源管理上的问
10月18日，韩国三星电子宣布，其最新与移动处理器大厂高通（Qualcomm） 合作的LPDDR5X DRAM，日前以8.5Gbps 的业界最快速度通过了验证，该速度也超越了三星此前在3 月份达到的7.5Gbps 的最高速度。预计高通将会在即将推出的Snapdragon 8 Gen 2 移动平台上，首发支持8.5Gbps 的LPDDR5X DRAM。
随着Http协议发展的20年间，从物理带宽、CPU、内存，到软件都有了很大的提升，而原来的协议也具有了很大的局限性：
这篇文章包含了Slurm管理员的信息，专门针对高吞吐量计算，即执行许多短作业。为高吞吐量计算获得最佳性能需要一些调整。
在异构并行计算的大潮中，显卡巨头NVIDIA（英伟达）的研发团队宣布NVIDIA进军量子计算领域为量子开发者构建开发工具。NVIDIA的愿景是开发出一种混合计算模型，其中量子计算机和经典计算机可以协同工作，分别处理各自最擅长的问题。在经典-量子混合计算研究中有一个极具潜力的发展方向——经典计算机可以调用一个相对较小的量子“协处理器”做一些关键计算，其作用类似于图形处理单元GPU。研究人员期望将QPU当作一类强大的加速器，使经典和量子系统连接成混合量子计算机。混合量子计算机首先需要在GPU和QPU之间建立快速、低延迟的连接，GPU负责电路优化、校正和纠错一类传统工作，以缩短GPU执行时间。其次，量子计算行业需要一个统一且高效易用的编程模型和一个编译器工具。英伟达对提高带宽、降低延迟的设计处理等为QPU的研发提供了思路和启发，这方面最近的革新包括：第四代NVLINK和第三代NVSWITCH、InfiniBand、自研Grace CPU等。
由于之前我们收集信息的时候遇到了cdn，所以我就在这篇文章中说一说cdn的相关知识吧
PHP 5.5+版本以上的，可以使用PHP自带的opcache开启性能加速（默认是关闭的）。对于PHP 5.5以下版本的，需要使用APC加速，这里不说明，可以自行上网搜索PHP APC加速的方法。
本文整理了网络/游戏/编程相关的专业术语，作为游戏开发中的辅助参考资料，后期如果遇到其他的术语还会更新。
服务区作为互联网中基础的网络设备，主要功能在于数据运算、存储和分享。一般来讲，企业用户在选择服务器业务时，都会经过慎重的考虑。服务器业务涵盖了服务器托管和服务器租用。服务器租用又可以选择高防服务器租用和服务器带宽租用。总的来讲，服务器租用的选择更为丰富。企业用户完全可以根据自身的需求来进行选择。像选择的数据中心距离远，就可以选择服务器租用，相反，以北京为例，如果企业用户在北京，就可以选择北京服务器托管，距离近选择服务器托管是很好的选择。在北京可以选择三里屯数据中心或者燕郊数据中心，进行服务器业务。
作为网络工程师，每天都会和以太网电缆打交道，以太网电缆都有八根线，看起来不会有太大不同，但是以太网电缆是有许多标准的，或者说有很多类型，CAT6和CAT7是两种常见的以太网电缆类型，它们各自具有一系列独特的特点。本文将深入研究CAT6和CAT7，以帮助您理解它们之间的主要区别和选择适合您需求的最佳选项。
几周前的NodeSummit 2016结束后，给人感觉是毫无疑问Javascript和特别是Node正在蚕食世界。 NodeSummit提供几个案例学习显示，Node已经为世界上最大的企业和组织提供强有力支持。 从今天以后三个月，沃尔玛walmart.com的98%流量都是通过Node API，显示都是使用React.js，三个月后，SamsClub.com(山姆会员店) 会100%使用Javascript，即使iOS和安卓都是使用React Native，这是一种使用Javascript替代原生Jav
引言：自动化永远是避不开的，反正你入职的岗位要不要用自动化，你必须得会一点，加分项。这一块包括，自动化一些理念和自动化的工具使用。有同学说问题太多难消化，那就每天只推送十题之内。
最近一段时间，我们可以看到腾讯云服务器促销活动力度还是比较大的。从10月份开始不间断的以秒杀促销活动为主，尤其是我们需要较长时间云服务器的网友购买三年服务器是最为划算的，其中还有高达10M带宽的云服务器。如果这样的配置在平时这样的成本肯定是买不到的。
总之，一个机器学习框架包括如何处理数据，分析方法，分析计算，结果评估和结果利用。 一个好的机器学习框架需要处理大规模数据提取和数据预处理，还需要处理快速计算、大规模和高速的交互式评估，以及简单易懂的结果解释和部署。
我们常见的X86架构是冯·诺依曼结构，而ARM架构是哈佛结构。一个广泛用于桌面端（台式/笔记本/服务器/工作站等），一个雄踞移动领域，我们的手持设备（平板\手机用的大多就是他了）。
NNabla是一款用于研究、开发和生产的深度学习框架。NNabla的目标是要能在台式电脑、HPC集群、嵌入式设备和生产服务器上都能运行。 安装 安装NNabla很简单： 这条命令将安装NNabla的C
现在，越来越多的用户建站购买云服务器时，都会额外的购买CDN加速，网站使用CDN加速已经逐渐成为一种新的趋势。那么，为什么网站要使用CDN加速？CDN加速有什么作用呢？解决这个问题，我们需要先了解的是，网站访问为什么会变慢？
1，更多的静态资源:将代码中的大量枚举（容器加载时写入map，放入本地缓存），数据库中的定义表（定时任务放入缓存），固定配置，HTML文件等静态化处理，缓存起来！
在使用HTTP代理时，我们有时会遇到各种问题，如连接失败、速度缓慢等。这些问题可能会给我们带来困扰，如果是小白不会解决，那就得急得团团转了。今天我就教大家面对电脑HTTP代理出问题时如何简单的排除和解决这些问题，老手请跳过，新手一起来学习一下吧。
开发团队一开始使用简单的PyTorch来实现，但效果不佳（25.5 tok/s）：
作者 | Serdar Yegulalp 编译 | 夜风轻扬 在过去的一年里，机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临，并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长，这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来，并将这项技术提供给更广大范围的开发者。 这里有新鲜出炉的机器学习框架，既有初次露面的，也有重新修改过的。这些工具被大众所注意，或是因为其出处，或是因为以新颖的简单方法处理问题，或是解决了机器学习中的某个特定难题，或者是上述的所有原因。 Apache Spark MLl
调研机构Dell'Oro Group美国时间8月5日发布最新一期的Ethernet Controller & Adapter 5-Year Forecast报告。预计从2020年到2025年，全球以太网控制器和适配器市场的复合年增长率（CAGR）将达到4%，营收将达到近32亿美元（参考：智能网卡市场规模）。这一增长的部分原因是服务器上行速率将向100Gbps及更高速率提升。
在进行数据采集时，使用HTTP代理 可以帮助我们实现隐私保护和规避封禁的目的。然而，有时候我们可能会遇到使用HTTP代理 效率不高的问题，如连接延迟、速度慢等。本文将为您分享解决这一问题的实用技巧，帮助您提高数据采集效率，让代理 发挥更大的作用。
自从20世纪90年代初发布以来，Python一直相当火爆，在这二十多年里，它的流行程度远远超过了C、C#、Java甚至Javascript。
其中，第一行的name,salary,work叫做 CSV 的头(header)。正常情况下，CSV 都是有头的，所以当我们使用 pandas 读取 CSV 的时候非常方便：
NVMe（非易失性存储器Express）是一种用于访问高速存储介质的新协议，与传统协议相比具有许多优势。大规模数据的性能，经济性和耐久性至关重要。NVMe对企业及其如何处理数据产生了巨大影响，特别是用于实时分析和新兴技术的快速数据。业内已经出现基于该协议的高密度视频转码方案，我们来一探究竟。
[喵咪海外部署]海外文件分发方案演进 在开阔海外市场遇到的第一个问题就是文件分发,因为初期文件肯定是存放到国内服务器上,给到海外访问速度及其缓慢笔者这边试下来欧洲只有20KB/s,一个300MB的文件
要完成一个任务，先编写一段程序，然后存入计算机主存。程序的代码就会翻译成一条条指令或数据字。cpu就会执行这些指令得到最终结果。读取指令要通过地址读取，地址保存在程序计数器中，读取的某个任务的全部指令会放入指令寄存器等待处理，cpu每次从中读取一条指令或者数据字临时放入存储器数据寄存器等待计算，计算后的数据要写入主存，写入哪里要去存储器地址寄存器查找主存的地址。最终实现完成一次计算任务。
GSLB是什么？它又称为全局负载均衡，是主流的负载均衡类型之一。众所周知，负载均衡位于服务器的前面，负责将客户端请求路由到所有能够满足这些请求的服务器，同时最大限度地提高速度和资源利用率，并确保无任何服务器过载，以免出现性能下降。今天就将目光聚焦于全局负载均衡（GSLB），并谈谈我对该项技术的一点理解。
CDN的全称是Content Delivery Network，即内容分发网络。CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。CDN的关键技术主要有内容存储和分发技术。
ARC-8050T3-24SAN是一款Thunderbolt3机架式SAS/SATA RAID存储，同时具备在PC与苹果实施RAID管理的一款存储解决方案。
CDN的全称是Content Delivery Network，即内容分发网络。CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。CDN的关键技术主要有内容存储和分发技术。 随着网民数量的急剧增长，以及网络攻击的成本降低，越来越多的网站需要通过CDN来加速并保护自己的网站。
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