在世界最快超级计算机的竞争中,美国击败了纪录保持者——国内的神威太湖之光,再次居首。
1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样,是非关系型数据库。
硬盘在装满电影后会变重吗? 这个问题有点无厘头...... 但是深究以后还是挺有意思的。 现在主要有两种硬盘: 先有请机械硬盘上场讲一下: 接下来有请固态硬盘: 所以,机械硬盘上装满电影以后,并不会变重,固态硬盘理论上会变重,实际上是感受不到的。 就这么结束了?有点简单啊!来个彩蛋吧: 漫画说的是硬盘中信息的质量,那么整个互联网中信息有多重? 2006年,YouTube视频网站下的一个频道Vsauce给我们的答案是:互联网的质量约为一颗50克的大草莓。 全球在线的服务器有7500万至1亿台,这
(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
买了一台数据库,最大连接数的参数是 4000,看起来很棒!但是 cpu 和内存并不咋好!是 2c4g的超低配制。
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
最近,遇到某个集群的生产端发送延迟特别高,而且吞吐量上不去,检查集群负载却很低,且集群机器配置非常好,网络带宽也很大,于是使用 Kafka 压测脚本进行了压测。
己亥末,庚子春,荆楚大疫,染者数万,众惶恐,举国防,皆闭户。南山镇守江南都,率白衣郎中数万抗之,且九州一心,月余,疫尽去,国泰民安。
对于视频分析从业人员来说,是很有必要了解一下NVIDIA Deepstream开发工具的。
在当今流量徒增的互联网时代,很多业务场景都会涉及到高并发。这个时候接口进行限流是非常有必要的,而限流是Nginx最有用的特性之一,而且也是最容易被错误配置的特性之一。本篇文章主要讲讲Nginx如何对接口进行限流。
一颗芯片,寄存器通过总线向运算器输送数据。一台服务器,内存通过DDR总线与处理器完成数据互动。一个数据中心,存储集群通过以太网与计算集群形成对数据流的处理和加工。互连是算力与数据的纽带,从芯片内部到数据中心,都能很好地诠释这一基本体系组合。
计数器算法是在一定的时间间隔里,记录请求次数,当请求次数超过该时间限制时,就把计数器清零,然后重新计算。当请求次数超过间隔内的最大次数时,拒绝访问。
OutOfMemoryError 问题相信很多朋友都遇到过,相对于常见的业务异常(数组越界、空指针等)来说这类问题是很难定位和解决的。
作者 | 微博研发中心基础架构部 孙云晨 编辑 | 蔡芳芳 近些年,各家公司都在不断推出各种新的 App,百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作,并在流量增长时进行快速扩容。同时,本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。 问题与挑战 以一个常见的社交 App 后端服务为例,如果采用主流微服务架构进行设计,通常会包含用户、关系、内容、提醒、消息等多个模块;每个模块又会分别包含各自
近些年,各家公司都在不断推出各种新的 App,百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作,并在流量增长时进行快速扩容。同时,本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。
问题「用 FPGA 代替 CPU」中,这个「代替」的说法不准确。我们并不是不用 CPU 了,而是用 FPGA 加速适合它的计算任务,其他任务仍然在 CPU 上完成,让 FPGA 和 CPU 协同工作。 本回答将涵盖三个问题: 为什么使用 FPGA,相比 CPU、GPU、ASIC(专用芯片)有什么特点? 微软的 FPGA 部署在哪里?FPGA 之间、FPGA 与 CPU 之间是如何通信的? 未来 FPGA 在云计算平台中应充当怎样的角色?仅仅是像 GPU 一样的计算加速卡吗? 一、为什么使用 FPGA? 众所
AI 科技评论按:本文作者李博杰,本文整理自知乎问题《如何评价微软在数据中心使用 FPGA 代替传统 CPU 的做法?》下的回答,AI 科技评论授权转载。
众所周知,通用处理器(CPU)的摩尔定律已入暮年,而机器学习和 Web 服务的规模却在指数级增长。
如:当系统数据量上了10亿、100亿条的时候,我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题:
1:问题描述: 南阳理工acm上的类型题。http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=311 完全背包 时间限制:3000 ms | 内存限制
编者按:本文系微软亚洲研究院实习生李博杰在知乎上针对“如何评价微软在数据中心使用FPGA代替传统CPU的做法?”问题的回答。AI科技评论已获得转载授权。 首先,原问题「用 FPGA 代替 CPU」中,这个「代替」的说法不准确。我们并不是不用 CPU 了,而是用 FPGA 加速适合它的计算任务,其他任务仍然在 CPU 上完成,让 FPGA 和 CPU 协同工作。 本文将涵盖三个问题: 为什么使用 FPGA,相比 CPU、GPU、ASIC(专用芯片)有什么特点? 微软的 FPGA 部署在哪里?FPGA 之间、
大数据这个架构,好像产品非常多,对于初学者来说似乎很不友好。于是大家觉得,好像和我们之前的开发很不一样。但实际上和之前的开发是一模一样的。为什么一模一样?
WebAssembly 组件在运行在 WebAssembly 模块内部的运行时部署中发挥着关键作用。然而,其标准化仍在进行中。
公司要做一个新的网站,可预算有限,听说为了生计,各大编程语言们都摆起了地摊儿,我决定去瞧瞧,看看能不能淘点做网站需要的东西。
首先, 溢出,通俗的讲就是意外数据的重新写入,就像装满了水的水桶,继续装水就会溢出,而溢出攻击就是,攻击者可以控制溢出的代码,如果程序的对象是内核级别的,如dll、sys文件等,就可以直接操控系统内核了
描述: 假设一个篮子最大载重为W,要求从多个不同重量物品中挑选出部分,使得其重量之和刚好等于W。输入若干个正整数,其中第一个数值为篮子载重,后面若干个数值表示不同物品的重量,请判断是否存在方案能刚好装满篮子。存在装满篮子的方案则输出YES,并按照输入顺序输出装入篮子的物品重量,以空格隔开;若不存在则输出NO。备注:本题中只存在一种装载方案。
1、什么是Elasticsearch 1、概念以及特点 1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样,是非关系型数据库。是一个接近实时的搜索平台,从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟,企业应用定位:采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。
电脑用久了变得卡慢是一件让人脑瓜疼的问题,在很多人看来,有事没事清理C盘(即系统盘,下同)腾出更多的空间会让这个问题得到缓解,但事实果真如此吗?今天,于老师就来和大家说说,电脑变卡,真不一定是C盘装太满。
说起黑客,想必不少人会一笑了之。但下沙某软件公司总监缪某却笑不出来,因为黑客入侵了公司开发的网吧管理系统,一个月内直接损失达20万元,间接损失达到了200万元以上。 黑客利用缪某公司的服务器,不仅大量投放恶意广告,还在服务器还在服务器软件更新通道中设置大量木马程序,盗取使用软件客户的QQ账号。2月10日,这个1988年出生的黑客被开发区警方在河南抓获。 下沙一公司遭高手攻击 束手无策 缪先生从事软件开发多年,对黑客入侵算得上很熟悉了。 “从创业到现在,我开发的网吧管理软件,在行业内小有名气,国内有10多个大
高可用,英文单词High Availability,缩写HA,它是分布式系统架构设计中一个重要的度量。业界通常用多个9来衡量系统的可用性,如下表:
1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样,是非关系型数据库。是一个接近实时的搜索平台,从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟,企业应用定位:采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。
人生可能如同塑料袋,轻薄,毫无意义,但装满东西,就可以变成任意的形态,可大可小,可软可硬,取决于他的,是里面的东西,而不是塑料袋。
这8堂关于分布式系统的课构成了《Concurrent and Distributed Systems》的后半部分。前半部分的重点是在同一台计算机上运行的多个进程或线程之间的并发,而后半部分则进一步研究了由多个通信计算机组成的系统。
写列表生成式时,把要生成的元素 x * x 放到前面,后面跟 for 循环,就可以把 list 创建出来
题记 Elasticsearch研究有一段时间了,现特将Elasticsearch相关核心知识、原理从初学者认知、学习的角度,从以下9个方面进行详细梳理。欢迎讨论…… 0. 带着问题上路—ES是如何产生的? ---- (1)思考:大规模数据如何检索? 如:当系统数据量上了10亿、100亿条的时候,我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题: 1)用什么数据库好?(MySQL、sybase、Oracle、达梦、神通、MongoDB、Hbase…) 2)如何解决单点故障;(lvs、F5、A10、Zoo
最坏适应算法(WF)和最优适应算法(BF)的区别就是分配空间时,最坏适应算法优先将大的主存块分配,而最优适应算法时将最小的且大于所需空间的主存块分配出去,如下图:
Docker 可以说是一个改变世界的项目,使用 Google 公司的 Go 语言进行实现,它允许开发者将一个个应用封装为相互隔离的容器,独立地部署在同一个操作系统中,从而极大提高了应用的搭建、部署、测试和维护效率,降低了云计算应用开发的成本。
用户在在指定的时间里发送了太多的请求。用于限制速率。属于客户端异常,既客户端没有遵守服务端给定的一定频率内的限制访问次数。
这个用于DNS服务器的ip . DNS服务器的主要工作是进行域名解析,将域名映射为对应IP地址
Linux 提供了各种工具,用于报告和检查 CPU、RAM、存储和网络的操作。本文演示了其中许多实用程序的工作原理。
如:当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候,我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题: 1)用什么数据库好?(mysql、oracle、mongodb、hbase…) 2)如何解决单点故障;(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ) 3)如何保证数据安全性;(热备、冷备、异地多活) 4)如何解决检索难题;(数据库代理中间件:mysql-proxy、Cobar、MaxScale 等;) 5)如何解决统计分析问题;(离线、近实时)
如今,边缘计算正在成为第四波的计算趋势。Gartner研究表明,到2020 年,将有200亿台设备组成物联网(IoT)。设备数量的爆炸式增长将导致产生的数据量出现更大规模的爆炸式增长。
不少人会说谷歌浏览器,剪辑视频又或是3D渲染很吃内存,这里我们需要简单了解一下。
从我第一次使用Redis来帮助加速算法运行速度开始,就把Redis应用在了各个项目中,每次带来的体验都非常得好,python多进程+Redis的使用帮助我把单进程运行十几个小时的程序加速到了只需要10分钟左右,也帮助我把本来需要运行十几分钟的项目加速到了几十秒就能运行结束,同时我也喜欢Redis项目本身的小巧和精致。所以在这里计划写些关于Redis的介绍,计划总共写两篇,第一篇主要介绍Redis的整体的一些设计和思想,第二篇会主要介绍Redis集群的一些研究,希望能帮助大家熟悉认识Redis,并鼓励在你的项目中能尝试使用Redis。本篇主要会涉及到如下内容:
试想有一个死气沉沉没有窗户的房间,里面装满了大量的金属机器。所有的东西都用多色的电线钩在一起,并且被大量随机闪烁的灯泡覆盖着。你会用什么比喻来形容?很大可能,你不会说“云”。
限速器 (Rate Limiter) 相信大家都不会陌生,在网络系统中,限速器可以控制客户端发送流量的速度,比如 TCP, QUIC 等协议。而在 HTTP 的世界中, 限速器可以限制客户端在一段时间内发送请求的次数,如果超过设定的阈值,多余的请求就会被丢弃。
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