背景 使用服务器的R语言，安装poppr包过程中，报错： In file included from vendor/cigraph/src/community/optimal_modularity.c...community/optimal_modularity.o] Error 1 ERROR: compilation failed for package ‘igraph’ 其中主要是Rglpk包安装不上...，原因是找不到共享的依赖。...搜了很多教程，有需要root管理员权限使用yum安装glpk的，秉承不随意使用root的原则， 接下来，我们以普通用户解决该问题。...移动文件，并设置变量，让R可以识别到依赖。
变量： • x_{ij} 表示是否边 (i, j) 在最短路径上（取值为0或1）。 2....依赖外部LP求解器：代码中调用了glpsol（GLPK的求解器），需要在系统上安装GLPK。 2. 建模的简化：模型较为简化，并没有完全涵盖所有可能情况（如路径上不能有环的约束）。 3....以下是该问题的一个可能的线性规划表示： 变量定义： • ( x_{ij} )：如果边 ( (i, j) ) 在最短路径上，则为 1；否则为 0。...，没有完全按照线性规划的方式去求解最短路径（实际中，用线性规划求解最短路径在代码实现上较为复杂，这里只是展示一个简单的基于图的基本操作来处理最短路径问题的示例）。...目标函数：最小化总路径成本，即 ( \sum_{(i,j) \in E} c_{ij} x_{ij} )，其中 ( c_{ij} ) 是边 ( (i, j) ) 的成本。 3.
GNU Linear Programming Kit (GLPK)一个开源的线性规划工具，用了一下感觉语法还挺简单了（有点像python的感觉，但没python清晰）向大家介绍一下 ---- 入门实践...，(GNU Linear Programming Kit, GLPK)[http://gnu.april.org/software/glpk/] 一个开源的线性规划工具，再这里给大家介绍介绍。...glpsol的两个命令–math 和 –model，分别介绍下： 线性规划方程： 本案列就用Sriram在Coursera公开课的上讲的案例直接进行介绍了，math方法是最简单的方法，就是直接把线性方程写下来...，但是在解决大量线性规划的时候是不具备可操作性的，因此介绍GLPK的第二种命令--model,这种命令可以用两个文件存储一个为MODEL文件，一个为DATA文件，MODEL文件主要通过构建矩阵进行线性规划计算...文件对model中的参数赋值： param n:=2; param m:=4; param c:=1 2： 1 2; param A:=1 2： 1 -3 1 2 0 1 3 1 -1 4 1 0; param
前言 不知道大家， 对于复杂的线性规划问题， 特别是变量很多的那种，有什么办法呢？ 难道真的要亲自用电脑撸一遍代码， 把结果跑出来？...如果要在matlab下使用，还需要下载额外的驱动文件。 ? GLPK英文介绍： ? GLPK for windows： ?...包括了完整的Presolve，LU分解，CrossOver等商业求解器的全流程。目前把求解变量限制在50万以下，在Netlib上测试结果跟Gurobi相比差距还不错。...例如对于MIPLIB2010测试库中具有164547个变量、328818个约束的例子MAP18，CMIP仅需847秒可求得全局最优解。 Part3 求解器大PK 目前求解器主要有开源和商业两个流派。...求解器的开发，基本上是属于难度大，门槛高，时间长，投入高，回报有风险的行业。尤其需要对优化理论极度深入了解的基础上，对大规模计算机系统工程的开发也非常精熟。
分布式系统特点 分布式系统是多个服务器通过网络互联而构建的松耦合系统，其具备以下特点： 分布式：分布式由多台计算机组成，在地域上是独立分散的，可以分散在一个单位，一个城市，一个国家，或是全球范围内...分布式网络中，通过负载均衡我们可以将请求将负载到不同节点进行数据处理，在进行数据查询时同样可能会负载到不同的节点进行数据获取。...实现强一致的数据复制会牺牲系统的并发能力和吞吐能力，实现方案上也较为复杂，业务上一般不采用这种方式。 这里抛出一个问题，是否有真正的数据强一致要求呢？还是都可以通过最终一致性搞定。...弱一致性：说的是数据更新成功之后，并不能在一个确定的时间内读到更新之后的值，也不承诺其他副本可以获取最新的值。所以弱一致性在真实场景中很难被系统所采纳。...分布式系统的副本机制很好的提升了分布式系统的高可用性，针对不同等级的一致性要求可以采用不同的解决方案，越是强一致性的模型对用户来说越友好，当然实现成本也更高。
容器化部署分散在独立集群和复用集群，管理成本高 因历史原因，有部分压缩模块部署在基础架构部门的低价复用集群和一些自建独立集群上，虽然降了成本，但也牺牲了稳定性、提高了变更复杂性和运维成本，因此统一收敛到...在多轮测试和协调资源部署，最终切量上线后，原图落地的平均大小减少了一半以上，带来了同等的带宽节省收益，用昂贵的带宽成本换来了相对便宜的 CPU 成本，同时还提升了 QQ 图片小核心 workload 的整体核心数...可调度能力就是对业务上云的一大考验，要求业务可以复制、可以优雅终止，对此我的理解就是业务 workload 层面和 pod 层面都需要具备容灾能力，能自动化实现负载均衡。...我们在多个模块下进行了测试，发现原生默认的优雅等待配置（30秒）并不能满足全部业务均能按时剔除掉所有负载均衡，在测试了40秒、60秒等若干配置后，最终选择了75秒作为最佳实践，并形成了组内社交自研业务上云的规范配置之一...经过多团队的协作和努力，QQ 图片业务在整个上云过程中0故障，取得了不错的效果和业务满意度。 整体质量实现了统一基础镜像、规范上云流程，保障整个迁移过程0故障发生。
随着企业计算需求和成本的变化，创建混合云平台可使工作负载在私有云和公共云之间移动，从而为企业提供更大的灵活性和更多的数据部署选项。 ? 确保企业的混合云环境安全并不简单。...随着企业计算需求和成本的变化，创建混合云平台可使工作负载在私有云和公共云之间移动，从而为企业提供更大的灵活性和更多的数据部署选项。 混合云具有自己的优缺点。...混合云在为技术员提供便利性和适应性的同时带来了一些成本：安全团队必须保护企业数据，并且在许多情况下，必须保护多个环境中的专有进程。...“这将使他们有机会充分保护所涉及的数据，并在公共云环境中寻找同等的安全功能。”...Shackleford建议说，“寻找可帮助企业在一个地方管理内部部署资产和云计算资产的工具，因为安全和运营团队通常很分散，无法在一个或多个云提供商环境中管理多个管理和监控工具。”
线性规划与整数规划 线性规划(linear programming)和整数规划(integerprogramming)的主要区别是决策变量的约束不同，其中线性规划的变量为正实数，而纯整数规划的变量为正整数...如果决策变量中一部分为整数，另一部分可以不取整数，则该问题为混合整数规划 (mixedinteger linear programming)。...R中，有很多包可以解决该问题，推荐 Rglpk包 (Theussl and Hornik, 2008)，该包提供了到GLPK (GNU Linear Programming Kit) 的高级接口，不仅可以方便快速地解决大型的线性规划...，即模型中的向量C，mat为约束矩阵，即模型中的矩阵A，dir 为约束矩阵 A 右边的符(取""或 ">=")，rhs 为约束向量，即模型中的向量 b，types 为变量类型...，为0时表示求解成功 输出结果中，$optimum 为目标函数的最大值，$solution 表示决策变量的最优解，$status 为 0时，表示最优解寻找成功，非 0 时失败。
这是比较好的Python工具之一。这使得在 Python 中入门变得非常简单。...scikit-learn是一个建立在Scipy基础上的用于机器学习的Python模块。在不同的应用领域中，已经大展出为数众多的基于Scipy的工具包，他们统称为Scikits。...而在所有的分支版本中，scikit-learn是最有名的，是开源的，任何人都可以免费地使用这个库或者进行二次开发。...Beautiful Soup 是用Python写的一个HTML/XML的解析器，它可以很好的处理不规范标记并生成剖析树(parse tree)。...而且puLP可以生成 LP 文件，并调用高度优化的solvers、GLPK、COIN CLP/CBC、CPLEX 和 GUROBI 来解决这些线性问题。
如何将企业中的各种分散的碎片化知识有效地利用起来，这是大多数企业想要解决的问题。 文档管理的必要性： 大量的文档缺乏整理，大量的文档缺乏归类。...一个项目组织在进行一些想法的沟通时，由于个人知识结构的不同、所处的地位立场不同等原因也会导致对一个想法的最终实现方案的认知上存在差异，最终落实到方案上也会有所不同，通过一个书面的文档可以将每个人的认知形成一个统一的认知...，不同的文档说法不统一，等等诸如此类的问题让使用者有点无从下手。...3、电子文档分散存放，存在信息孤岛 部分企业的许多重要电子文档的原件被分散到各业务部门自己的信息管理系统中存放与管理，甚至是在各部门各人员的电脑或者移动硬盘、U盘里，杂乱地散落在邮件或聊天记录里，因此在统一汇总和分发上导致障碍...Baklib文档管理工具有以下四大优势： 操作上：Baklib在操作上无需构建文档框架（每个主题都有对应的展示框架 现在的话有15个主题都是针对帮助文档场景），写完文档直接发布，简单方便学习成本低。
正规的行话：负载均衡指的是在一个集群中通过某种硬件设备或者软件算法来选择集群中的一台机器处理当前请求，以达到大量请求的分散给后端集群不同机器处理，从而提升高并发能力和容灾能力。...软件负载均衡指的是在服务器的操作系统上安装负载均衡软件，从此服务器发出的请求经软件负载均衡算法路由到后端集群的某一台机器上。...他们的优缺点是什么呢？ 硬件负载均衡一般只是关注网络流量的负载，至于后端服务器的状态等他不操心，而且成本贵，往往也是单点，但它也有优点，就是性能好，处理能力强，与操作系统无关性。...列表中根据随机数选择一个IP作为此次请求的应答者，当随机算法足够好，足够公平时，在海量请求下，最终后端集群各个机器承载的流量是均衡, 随机策略会导致配置较低的机器Down机，从而可能引起雪崩，一般采用随机算法时建议后端集群机器配置最好同等的...，而且对变量操作会引入锁操作，性能也会下会下降。
因此，自动化测试成为最佳的解决方案；而所谓自动化测试，实际上是将大量的重复性的测试工作交给计算机去完成，一个优秀的自动化测试方案，不但可以满足科学测试的基本要求，而且可以节约大量的时间、成本、人员和资源...下面是我对自动化与手工测试的一个对比，算是一点心得。 （1）覆盖率 优势：在同等时间内，启动自动化测试能够覆盖更多的功能。 劣势：只适合回归测试，开发中的功能不划算。...对于开发中功能，需求或者实现的更改，都会导致自动化脚本的变更，维护脚本的工作量和开发这个功能不相上下，实在是不划算。 （2）测试效率 优势：完成同等数目的测试，启动自动化速度更快。...这点上，自动化完胜。 （5）人力上限 优势：可进行压力、负载、并发、重复等人力不易完成的任务。 劣势：无。这点，自动化完胜。...增加的环节从某种意义上讲，就是浪费，因为如果不弄自动化，都可以省了。 往期推荐： 自动化测试与手工测试对比 黑盒测试以及测试用例设计 如何降低软件自动化测试维护成本？
高性能架构模式 数据库读写分离 读写分离的基本原理是将数据库读写操作分散到不同的节点上，下面是其基本架构图 ?...分库可以分为： 1：业务分库，将不同的业务数据存储到不同的数据库服务器中。 2：将相同的表数据分散存储在不同的数据库服务器中，用于处理数据量特别大的表。...其中DNS用于处理地理位置上的负载均衡。硬件负载均衡（F5,A10）具有功能强大，性能强悍但是伤钱但扩展性差，而软件负载均衡(Nginx, LVS)具有简单，便宜且扩展性容易但是性能一般。...在实际的系统中可以综合使用三种负载均衡器，以便发挥他们各自的优点，如下图所示： ?...其中分散集群需要考虑数据存储的均衡性:不能有一部分机器存储了大部分的数据；同时还需要考虑数据的容错性，一旦有一台机器损坏了，如何保证数据不丢失；再有就是集群的伸缩能力了，当集群的机器不够，如何保证数据数据的迁移与新机器的平衡性
拓展性 纵向扩展 表示在需要处理更多负载时通过提高单个系统处理能力的方法来解决问题。最简单的情况就是为应用系统提供更为强大的硬件。...横向扩展 是将服务分割为众多的子服务并在负载平衡等技术的帮助下在应用中添加新的服务实例 例如如果数据库所在的服务器实例只有一台服务器，进而导致了数据库不能高效地运行，那么我们就可以通过增加服务器数量...分布式 传统的方式资源（cpu/内存/硬盘）集中,大数据方式资源（cpu/内存/硬盘）分布(前提：同等配置的前提下) 资源集中（计算与存储） 集中式计算 数据计算几乎完全依赖于一台中...和它相连的终端(用户设备)具有各不相同的智能程度。实际上大多数终端完全不具有处理能力，仅仅作为一台输入输出设备使用。...分布式存储 是一种数据存储技术，通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落，多台服务器。
伴随着数字化技术的广泛应用，企业业务上云成为大势所趋，企业在服务器等方面的IT成本得以大幅下降。...在传统运维中，IT成本和技术成本的消耗在多轮博弈后会达到一个平衡，而此时总体消耗将难以下降。想要打破这种平衡并达到成本最优化，就需要引入一些能带来高杠杆收益的运作模式。...（图片：仅CPU+内存 在10%-100%浮动，不包含CBS、本地盘、带宽、收费镜像） 弹性收费 云服务器成本最高下降90% 竞价实例（Spot）是一种购买和计费形式的云服务器（CVM）实例类型，它的价格根据供需关系变化...（图片：CVM控制台上面的竞价实例和按量计费实例） 一方面，竞价实例的方式能够让用户在绝大部分时间内以按量计费实例的折扣价格，获得同等配置和性能的云服务器，从而大幅降低使用成本。...具体来说，竞价实例产品非常适合大数据计算、网络爬虫业务、采用负载均衡的在线服务和网站服务，以及细粒度或支持断点续算的计算类场景。
那么在新一代银行架构中，应秉承高性价比原则，充分运用低端计算计算和开源技术，有效地降低架构建设和后续运营的相关成本投入。...通过把业务逻辑分散到不同计算节点来处理，提高整体性能。 可根据应用特性，选择不同的技术平台和技术框架，更好地提升自身的性能。 风险分散降低。...节点之间不共享物理资源，从而实现最大程度的独立性。每个节点服务全行客户中的一个客户子集，具备服务所承载客户群所需的全部技术支撑能力，能够存储该客户群所有客户的全部数据。...缺点 在同等业务复杂度下，为了支持同等规模的客户群，一个有N个节点的新一代分布式松耦合一主多从强一致架构的复杂度有了很大提升，其节点数量是传统银行架构的N倍。...5.分布式LB 提供多形式、多层面的分布式负载均衡服务。 写在最后：如何实现技术转型 提高认识，调整战略。
第一部分：概念和基础1.架构设计的目的为了解决软件系统复杂度带来的问题复杂度主要来源于这些原因高性能高可用可拓展成本、安全、规模2.架构设计的原则简单：简单架构优于复杂的架构合适：合适的架构优于业界领先的架构演化...主从延迟 问题，需要考虑解决方案分表分库分散了访问压力和存储压力分库引入了 join、事务、成本问题分表引入了表操作数量增加（例如分 100 张表，业务逻辑会操作几张表）数据归档：对历史数据进行归档高性能...所以分布式系统理论上只能用(保证 CA 发生 P 的时候矛盾)，只能选择AP/APACID 理论为了保证数据库事务的正确性提出来的一个理论原子性（Atomicity）一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元...，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚。...: 备机起备份作用，不承担业务读写操作。
我们还是用之前分配好的100万条数据，模拟节点4故障，如下图所示，Node4上的数据只迁移到了Node1，对Node2和Node3不产生数据迁移，从而降低了节点故障导致每个节点都需要进行数据迁移带来的影响...可以发现，通过增加节点的方式，仍然无法从根本上解决数据倾斜的问题。并且增加节点会提高集群的设备成本和维护成本。...虚拟节点数据1万时的数据分布： 虚拟节点数量为100万时的数据分布： 当Node3故障后，Node3上的数据被均匀的分散到其他节点上，不会出现数据倾斜的情况。 2、负载边界因子 这样就完美了吗？...当节点故障后，如何将故障节点的数据迁移到新的节点？如何做好数据备份？如何保证副本数据不集中在一个节点上？...利用hash算法的特性，将数据或业务请求分散到集群中的各个节点上，提高系统容错性。 vivo 用户运营开发团队
一些成本很容易估计，例如，将数据从内部部署存储设施迁移到基于云平台的对象存储中的成本很简单计算。其他迁移成本(如因工作负载重构而产生的成本)则难以确定。...重构注意事项 在最简单的情况下，企业管理员将使用当前在内部部署虚拟机中运行的应用程序以及横向扩展的内部部署存储设备中存储的数据，并将它们迁移至公有云的计算和存储服务中。...实际上，企业所有的云计算支出都将用于按月计费的运营支出。但是，由于存在太多变量，因此计算云计算成本很困难。每个云计算供应商的每个服务都有不同的定价方案。...许多价格取决于企业所在的云计算可用性区域以及消耗的资源。例如，在同等存储容量的情况下，大容量云存储与内部部署存储的费用相比低一些。...例如，如果企业两年前在服务器硬件上花费了数百万美元，那么这些投资的一部分在其工作负载迁移到云平台之后将会浪费，因为企业不能利用内部部署基础设施，除非企业选择混合云架构。
负载分担 将网络流量分散到多条路径上，以避免任一路径过载导致的性能下降。 提高网络的性能和吞吐量，通过分散流量来避免网络瓶颈。...提高网络的可靠性和可用性 C. 减少数据传输量 D. 降低网络成本 备用路径在网络中的作用是什么？ A. 增加数据传输速度 B. 在主路径故障时保证网络通信不中断 C....减少网络建设成本 D. 优化网络结构设计 负载分担的设计目标是什么？ A. 提高网络的可靠性 B. 减少网络的建设成本 C. 提高网络的性能和吞吐量 D....降低网络延迟 网络冗余设计中，备用路径和负载分担的区别主要在于？ A. 实现方式和目标 B. 成本和复杂度 C. 应用场景和技术 D....减少网络成本 多协议标签交换（MPLS）在网络冗余设计中的作用主要体现在哪一方面？ A. 防止数据泄露 B. 实现路径的备份 C. 提高网络可靠性 D.
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