引言 作者是国内研究超融合相当早的专家，有非常强的理论基础和实战经验。上几篇分析文章，对nutanix/VSAN/深信服/H3C/EMC等厂家的深入分析，引起了业界很大的反响。 好饭不怕晚，专家最近工作特别多，为了不辜负各位喜欢这个系列的同学，辛苦工作到凌晨，再次推出本系列的第八篇，分析思科的上篇。希望喜欢的同学多多转发和点赞！ 以下是超融合分析系列前面几篇，已经阅读过的同学可以跳过。 超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 超融合方案
前面我们分析存储方案的发展的时候有提到分布式文件存储的出现是为了解决存储的三大问题：可扩展性，高吞吐量，高可靠性
随着Apache Hadoop的起步，云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上，提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件，为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。（比如，IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多）。 在这个博客帖子中，你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用。在这个过程中，你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种因素。 结合
问题导读 1.哪些情况会遇到io受限制？ 2.哪些情况会遇到cpu受限制？ 3.如何选择机器配置类型？ 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格？ 随着Apache Hadoop的起步，云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上，提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件，为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。（比如，IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多）。 在
传统数据中心有机架，机架上是一台台服务器，服务器没有计算虚拟化，机架上还有接入交换机，接入交换机连接到汇聚层，汇聚层连接到核心层，核心层再通过路由出去。传统数据中心网络研究的东西就是接入交换机接口密度，需要几层，层和层怎么连接，vlan怎么隔离，三层终止于哪里，运行什么路由协议，流量出口在哪里等等，学问很深，但这些都不是我想说的重点，我想说的重点是接入交换机连接服务器的口要配置成access口，需要互通的服务器配置相同的access vlan，不需要互通的配置不同的access vlan，一台服务器的一个网卡连接接入交换机一个口，不考虑bond。接入交换机的上行口要配置成trunk，不考虑接入层终结vlan走三层转发。
数据中心行业最常用的两种服务器是刀片服务器和机架服务器，本文带大家了解一下这两种服务器。
摘要总结：本文主要探讨了在服务器硬件升级和替换过程中需要注意的关键因素，包括硬件成本、软件影响、数据迁移和兼容性、硬件生命周期管理、服务器配置、扩展性、服务器性能、升级和替换的代价，以及刀片服务器和机架式服务器之间的差异。通过这些探讨，读者可以更好地理解如何根据自身企业需求选择合适的服务器升级或替换方案，并提高业务的运营效率和成本效益。
服务器模块存储在称为托架的安装插槽中，通常可以容纳一到八个服务器单元。与设计用于存储在自己的机柜中的塔式机架不同，服务器机架具有较低的轮廓，可让您的服务器坐在架子上，使它们远离地板。
Q：有什么需求？ A：跑耗资源的科学运算。 Q：为什么捡垃圾？ A：因为穷。 Q：怎么捡垃圾？ A：全能的淘宝。
到年底了，又到了各大高校开始动手采购GPU服务器的时候到了，最近不少学生在QQ上请我们帮忙看看配置
1、戴尔（Dell），是一家总部位于美国德克萨斯州朗德罗克的世界五百强企业，由迈克尔·戴尔于1984年创立。戴尔以生产、设计、销售家用以及办公室电脑而闻名，不过它同时也涉足高端电脑市场，生产与销售服务器、数据储存设备、网络设备等
服务器是计算机的一种，它是网络上一种为客户端计算机提供各种服务的高性能的计算机，它在网络操作系统的控制下，将与其相连的硬盘、磁带、打印机、Modem及昂贵的专用通讯设备提供给网络上的客户站点共享，也能为网络用户提供集中计算、信息发布及数据管理等服务。
随着各地开始逐渐复工返岗，日常如何出行成为大家关注的问题，关于哪种出行方式最安全，@中央人民广播电台 是这样说的：私家车最安全，其次是共享单车。
服务器是构建云计算和数据中心的最核心基础设备，在公有云持续放量的背景下，服务器行业正迎来景气拐点。本文围绕4个核心问题，由浅入深对服务器进行深入剖析：
选自The Next Platform 机器之心编译 参与：王淑婷、刘晓坤 在今年的年度 I/O 大会上，谷歌给人留下深刻印象。它不仅推出了一系列基于 TPUv2 芯片的云计算 TPU 实例的基准测试，还透露了一些有关其下一代 TPU 芯片即 TPU3.0，以及其系统架构的简单细节。TIRIAS Research 的顶尖技术专家和首席分析师 Paul Teich 近日在 nextplatform 发文，对谷歌 TPU3.0 进行了深度揭秘。 谷歌将 TPUv2 版本升级为 TPU 3.0，但讽刺的是，据我们
＂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。 网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台，为支撑腾讯公司业务持续发展，为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值！ ---- 海量数据正以前所未有的增长趋势冲击着整个数据中心行业，数据中心建设者们不得不以一种新的思考方式去重新审视I
＂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。 网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台，为支撑腾讯公司业务持续发展，为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值！ 海量数据正以前所未有的增长趋势冲击着整个数据中心行业，数据中心建设者们不得不以一种新的思考方式去重新审视IT系统架构
入口服务器(2台)： CPU：单核或双核 内存：DDR4 ２G或以上 硬盘：SATA 100G或以上 网卡：千兆网卡 带宽:10Mbps独享或以上 应用服务器(2台): CPU：8核或以上 内存：DDR4 8G或以上 硬盘：SATA 300G或以上 网卡：千兆网卡 带宽:10Mbps独享或以上 数据存储--Mysql服务器(2台): CPU：8核或以上 内存：DDR4 8G或以上 硬盘：SATA 500G或以上 网卡：千兆网卡 带宽:10Mbps独享或以上 数据存储--缓存服务器(1台): CPU：8核或以
前言 话说天下大势，分久必合，合久必分！超融合到了爆发的边缘！ 作者是国内研究超融合相当早的专家，有非常强的理论基础和实战经验。上几篇分析文章，对nutanix/VSAN/深信服等厂家的深入分析，引起了业界很大的反响。 以下是超融合分析系列前面几篇，已经阅读过的同学可以跳过。 超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 超融合方案分析系列（3）深信服超融合方案分析 非常深入的超融合分析系列，希望大家会喜欢，另外文章最后附有作者的微信，有兴趣
选自The Next Platform 作者：Paul Teich 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、黄小天 在最近的 2017 Google I/O 大会上，谷歌发布了 TPU2(第二代 TensorFlow 处理单元)；近日，TIRIAS Research 的一位顶尖技术专家和首席分析师 Paul Teich 在 Nextplatform 发表文章，对 TPU2 机器学习集群做了深度揭秘，提出了一些不同观点，比如他认为 TPU2 是内部专属产品，Google 不太可能出售基于 TPU 的
昨天为大家分享了关于大数据的一些入门知识干货分享,今天就让小菌再为大家分享一些关于大数据行业更丰富的知识吧~
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。
vmtools：VM增强功能，可以在主机与客户机之间传递消息，进行更进一步虚拟机状态检测
安妮 陈桦 编译自 The Next Platform 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在上周召开的Google I/O 大会上，谷歌正式公布了第二代TPU，又称Cloud TPU或TPU 2。但是，谷歌并没有详细介绍自己的新芯片，只展示了一些照片。 The Next Platform今天发布一篇文章，基于谷歌提供的图片和细节，带你深入了解谷歌的TPU2。量子位编译如下： 首先要说明的一点是，谷歌不太可能向公众出售TPU的芯片、主板或是服务器。目前看来，TPU2还是一个只供内部使用的产品。只有极少数
提起服务器，大家都知道过去经典的分类法是根据服务器形态来区分，包括塔式、机架和刀片服务器，这似乎已经成为了官方教科书。但是，随着虚拟化应用和云计算的发展，虚拟化是用户采购服务器应用到的最重要方面。而在虚拟化应用方案中，又可以分为纵向扩展和横向扩展。数据中心需要采购设备来满足企业的快速发展对性能和可用性而产生新的要求，而且在以后IT需求改变时能够进行相对轻松的扩展。 虚拟化催生服务器新格局 在过去十年， IT领导者在开始使用特定策略比如服务器整合率以及虚拟主机数时，纵向扩展架构往往作为衡量IT性能的战略选择。
当我们想搭建一个Hadoop大数据平台时，碰到的第一个问题就是我们到底该如何选择硬件。
巴拿赫-塔斯基定理（又名“分球怪论”），指出在选择公理成立的情况下，可以将一个三维实心球分成有限部分，然后仅仅通过旋转和平移到其他地方重新组合，就可以组成两个半径和原来相同的完整的球。这种凭空倍增的结论违反很多人的直觉，但确实符合数学定理。而现实中的数据中心，也存在类似的方法，可以通过在一个机房中混合部署两个环境，来实现原本两个机房才能办的事情。
在数字经济时代，任何一家企业的发展都离不开“数字化”。但对于成长型规模的企业而言，在业务量快速成长然而预算极度有限的情况下，如何选择服务器成为一大难题。对他们而言，单路（单 CPU）机架式服务器经济又高效，可在性能与存储容量间实现平衡，从而减轻 IT 的负担。
小枣君注：前几天介绍“东数西算”的时候，很多同学问到了关于数据中心的问题。今天专门写一篇，与大家交流探讨。
包括但不限于OpenAI、微软、xAI和Meta在内的多个头部公司都在争相建立超过10万卡的GPU集群，在这个规模上，仅仅是服务器的成本就超过40亿美元，还要受到数据中心容量和电力不足等多项因素的限制。
为了避免消息传输在网络中消耗过多的资源，container分配请求是通过心跳包传输的的
如果想要搭建自己的计算平台，首先要购买服务器，本节内容我们将介绍服务器硬件相关的内容。前面介绍过计算资源无上限要求，要满足最低下限要求。而且服务器具有较大的扩展性，可以根据实际情况进行扩展。而且服务器都是模块化的，根据自己的预算，选择适合自己的设备。
由于服务器需要提供高可靠的服务，所以在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。
服务器定义 广义: 专门给其他机器提供服务的计算机。 狭义:一台高性能的计算机，通过网络提供外部计算机一些业务服务 个人PC内存大概8G，服务器内存128G起步
服务器定义 从广义上讲，服务器是指网络中能对其它机器提供某些服务的计算机系统（如果一个PC对外提供ftp服务，也可以叫服务器）。
计算机（Computer）：俗称电脑，是一种能接收和存储信息，并按照存储在其内部的程序对海量数据进行自动、高速地处理，然后把处理结果输出的现代化智能电子设备
很多架构师都是从软件开发成长起来的，大家在软件领域都有很深的造诣，大部分人对硬件接触的很少。而成为架构师后需要频繁的跟人 、硬件 、软件 、网络打交道，本篇文章就给大家带来服务器硬件方面的相关知识，主要包括服务器、CPU、内存、磁盘、网卡。
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。
如果人们了解边缘计算领域发生了什么，可能已经注意到没有边缘计算厂商和用例这些常见分类。而边缘计算这个新的市场和空间，得到了很多企业和用户的关注。
如果您一直从事跟服务器硬件相关的工作，那么对“1U”、“2U”、“3U”等概念肯定不陌生。
HDFS(Hadoop Distributed File System)基于Google发布的GFS论文设计开发，运行在通用硬件平台上的分布式文件系统。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
我们知道，各类智能网卡在服务器集群中的大规模部署，可以进一步降低数据中心建设和运营成本，更好地将服务器资源货币化。但仅从网卡层面来看，这个方案还存在不少优化空间。
在现代数据中心和机房中，服务器机架单元（U）是一个关键概念，用于测量和规划网络设备的尺寸和安装。本文将介绍什么是服务器机架单元U，如何计算它，常见的机架单元U高度以及如何使用换算表将其转换为英寸和厘米值。
CPU的算力发展跟不上算力需求，所以人们考虑可以将一部分原本CPU承载的功能卸载到其他专用硬件上去处理（比如网卡），从而释放CPU算力，让其专注于处理关键的（创造经济效益的）用户业务。
一、缘起 很多公司，技术经常遇到这样的场景： 1）硬件升级，要换一台高配机器 2）网络重新规划，若干服务器要调整机架 3）服务器当机，要重新部署恢复服务 … 更具体的，如上图：数据库换了一个ip，此时
openstack的api只能扩展并且向前兼容，不能影响已经开发的云管和监控等业务。
首先我们来认识一下HDFS， HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。它其实是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中。通过联网让用户感觉像是在本地一样查看文件，为了降低文件丢失造成的错误，它会为每个小文件复制多个副本（默认为三个），以此来实现多机器上的多用户分享文件和存储空间。
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