中国电信大数据集群每日数据量庞大，单个业务单日量级可达到 PB 级别，且存在大量过期数据（冷数据）、冗余数据，存储压力大；每个省公司都有自己的集群，以及多个收集全国各省级业务信息的集团大数据集群，导致数据分散冗余，省集群与集团集群数据无法共享，跨地域任务延迟高。
ns全称是network simulator，从上个世纪发展到现在，一共有三个版本，其中ns2是ns1的改进版本，把ns1中的脚本tcl改进成具有面向对象特性的otcl脚本，在ns2中，开发者需要同时使用c++和otcl来编写仿真场景。而ns3与ns2关系并不大，虽然同是使用c++开发的，但是ns3摈弃了otcl的使用，开发者只需要使用c++就可写出自己的仿真场景，然而由于ns3是2006才开始开发的，所以有些ns2的模块并没有在ns3中继承，但是ns3也有ns2没有的新时代的模块，例如wimax，lte。
HTCondor是威斯康星大学麦迪逊分校构建的分布式计算软件和相关技术，用来处理高通量计算（High Throughput Computing ）的相关问题。高通量计算中的Throughput应该是吞吐量的意思，也就是调度计算机资源的能力。与高性能计算（HPC）不同，高通量计算（HTC）应对的问题是在高性能的同时能够长时间稳定运行的能力，并充分利用集群或网络内计算资源。长时间计算时，集群或网络内计算资源往往是不可靠的，这中间蕴含了计算资源管理和任务调度的问题。
用Kafka官方自带的脚本，对Kafka进行压测。Kafka压测时，可以查看到哪个地方出现了瓶颈==（CPU，内存，网络IO）。一般都是网络IO达到瓶颈。 == 使用下面两个kafka自带的脚本
在测试环境进行压力测试时，我们可以把并发量设置的比较高，可以得出最大并发量。但是在生产环境下，有时候我们会根据客户的要求，可能只要求应用能满足用户使用就可以，且压测时要保证不系统正常、不崩溃。这时我们用到jmeter的限频。
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。
另一个世界系列，从另一个角度看数据分析的方法、应用。 本文结构： 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 1、数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中，就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据，比如人口分析、宏观经济分析，那么数据最新日期距今晚个一两周、甚至一两个月都没什么关系。 如果我们处理的是天级别的数据，比如各大网站的用户偏好分析、零售
另一个世界系列，从另一个角度看数据分析的方法、应用。 循环、分支...都可以在Python中用函数实现！ | 函数式编程，打开另一个世界的大门 本文结构： 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 ---- 1、数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中，就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据，比如人口分析、宏观经济分析
我自己并不用JMeter进行压测，故事的缘起是因为看到了同事适用JMeter进行测试的测试报告，偶然间发现一个问题，JMeter报告中的吞吐量误差较大。结果如图：
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) JDK 19 / Java 19 已正式发布。 新版本总共包含 7 个新的 JEP： 405: Record Patterns (Preview) 422: Linux/RISC-V Port 424: Foreign Function & Memory API (Preview) 425: Virtual Threads (Preview) 426: Vector API (Fourth Incubator) 427: Pattern Match
视频质量度量是Netflix流媒体管道的一个重要组成部分。视频质量度量可用于实现视频编码优化、执行视频编解码器比较、执行A/B测试和优化流媒体QoE决策。更为特别的是，VMAF指标是提高Netflix流媒体视频质量的核心，业已成为了Netflix视频质量度量的默认标准，由于它是开源的，同时也成为了整个视频行业的默认标准。
利特尔定律（Little’s law）应该是最著名的排队理论之一！让我们看看如何将其用于性能测试。
最近我在学习流式计算引擎Flink，正在阅读Flink的官方文档、一些技术博客以及《Streaming Processing with Apache Flink》这本书，并试图将一些知识整理下来，形成一个系列。
性能测试中有很多非常重要的概念，如吞吐量、最大并发用户数、最大在线用户数等。有很多读者也非常关心，如何针对自身的系统确定当前系统，在什么情况下就可以满足系统吞吐量、并发用户数等指标要求呢？
现在有一个task，它的执行时间分为2部分，第一部分做数学运算，第二部分等待IO。这两部分就是所谓的计算操作与等待操作。
提起大数据处理引擎，很多人会想到Hadoop或Spark，而在2019年，如果你身处大数据行业却没听说过Flink，那你很可能OUT了！Flink是大数据界冉冉升起的新星，是继Hadoop和Spark之后的新一代大数据处理引擎。2019年初，阿里巴巴以1.033亿美元的价格收购了总部位于德国柏林的初创公司Data Artisans，Data Artisans的核心产品是正是Flink。
摘要：数据中心网络协议栈正在转向硬件，以在低延迟和低CPU利用率的情况下实现100 Gbps甚至更高的数据速率。但是，NIC中络协议栈的硬连线方式扼杀了传输协议的创新。本文通过设计Tonic（一种用于传输逻辑的灵活硬件架构）来实现高速网卡中的可编程传输协议。在100Gbps的速率下，传输协议必须每隔几纳秒在NIC上仅使用每个流状态的几千比特生成一个数据段。通过识别跨不同传输协议的传输逻辑的通用模式，我们为传输逻辑设计了一个高效的硬件“模板”，该模板在使用简单的API编程的同时可以满足这些约束。基于FPGA的原型系统实验表明，Tonic能够支持多种协议的传输逻辑，并能满足100Gbps背靠背128字节数据包的时序要求。也就是说，每隔10 ns，我们的原型就会为下游DMA流水线的一千多个活动流中的一个生成一个数据段的地址，以便获取和传输数据包。
内容来源：2018 年 5 月 5 日，小米HBase研发工程师吴国泉在“ACMUG & CRUG 2018 成都站”进行《大数据时代系统体系架构和对比：存储与计算》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
•从业务中抽象及通用——如果一种业务有可能在今后重复出现，那就将其模块化，系统化（如批处理系统），发展成为平台能力
如何灵活高效的接入？ 平台化 •搭建平台而不是搭建项目——做一个“淘宝”而不是做只针对某几项业务的网站 •从业务中抽象及通用——如果一种业务有可能在今后重复出现，那就将其模块化，系统化（如批处理系统），发展成为平台能力 动态化 •流程动态化——不同的业务类型对应的流程可以随意调整，无须调整代码 •代码动态化——采用groovy脚本动态调整线上代码，无须发版；规则配置除了使用各种灵活预配置外，还可以使用groovy脚本代码化规则；指标函数groovy化，不需要每次发版。 •配置动态化——配
点击关注公众号，Java干货及时送达 出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) JDK 19 / Java 19 已正式发布。 新版本总共包含 7 个新的 JEP： 405: Record Patterns (Preview) 422: Linux/RISC-V Port 424: Foreign Function & Memory API (Preview) 425: Virtual Threads (Preview) 426: Vector API (Fourth Incubator
目前，对于恶意流量的识别，基于机器学习的检测技术愈发成熟。然而在高吞吐量的网络中，它对于流量特征提取的效率低，检测精确度低，不能实现实时检测。且由于攻击者在流量中注入了噪声，导致包级特征和流级特征不再适用，因此传统的机器学习技术不再可行。
配置父域服务器 在父域服务器其上，仅需配置区域解析库文件，添加对应解析记录即可 [root@Centos6 ~]# vim /var/named/zhimajihua.cn.zone [root@Centos6 ~]# cat /var/named/zhimajihua.cn.zone $TTL 1D @ IN SOA ns1 mu.zhimajihua.cn. ( 20170927; serial 1D ; re
国产化的浪潮已经涌动了数年。然而，安防行业在芯片国产化替换的过程中，并未像金融业那样顺利无阻。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/376925457
项目压测中常常需要分析业务模型，通过线上流量占比计算出不同业务下的接口访问比例，然后脚本中设置比例进行混压，模拟线上用户访问场景。常用的混压比例配置方法有两种：多线程设置不同并发和吞吐量控制器。
多–并发量 快–延时、响应时间 好–稳定性（长时间运行） 省–资源利用率
这是最常见的一个性能指标 “带宽” (bandwidth)原本指信号具有的频带宽度，即最高频率与最低频率之差，单位是赫兹（Hz） 网络的“带宽”通常是数字信道所能传送的“最高数据率”，单位： b/s (bps) 常用的带宽单位:
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) JDK 20 / Java 20 正式发布。JDK 20 是一个短期维护版本，将获得六个月的支持。尽管如此，但它仍然可用于生产环境中。根据开发计划，下一个 LTS 版本就是将于 2023 年 9 月发布的 JDK 21。 此版本包括 7 个 JEP（都处于不同的孵化和预览阶段），以及数百个较小的功能增强和数千个错误修复： 429: Scoped Values (Incubator) 432: Record Patterns (Second Prev
摘要：传输协议可以在NIC(网卡)硬件中实现，以增加吞吐量、减少延迟并释放CPU周期。如果已知理想的传输协议，那么最佳的实现方法很简单：直接将它烧入到固定功能的硬件中。但是传输协议仍在发展，每年都有提出新的创新算法。最近的一项研究提出了Tonic，这是一种Verilog可编程硬件传输层。我们在这项工作的基础上提出了一种称为纳米传输层的新型可编程硬件传输层架构，该架构针对主导大型现代分布式数据中心应用中极低延迟的基于消息的 RPC（远程过程调用）进行了优化。Nano Transport使用P4语言进行编程，可以轻松修改硬件中的现有（或创建全新的）传输协议。我们识别常见事件和基本操作，允许流水化、模块化、可编程的流水线，包括分组、重组、超时和数据包生成，所有这些都由程序设计员来表达。
目前主流的数仓架构—— Lambda 架构，能够通过实时和离线两套链路、两套代码同时兼容实时数据与离线数据，做到通过批处理提供全面及准确的数据、通过流处理提供低延迟的数据，达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。在实际应用中，为满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。
MIT助理教授Philip Harris和核科学实验室博士后Dylan Rankin等国际科学家团队正在测试一种新的机器学习技术，该技术可以在眨眼间在大型强子对撞机（LHC）浩瀚如海的数据中发现特定粒子特征。
随着移动设备、物联网设备的持续增长，流式数据呈现了爆发式增长，同时，越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求，基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求，在这个背景下，各种实时流处理平台应运而生。
JDK 19 定于 9 月 20 日正式发布以供生产使用，非长期支持版本。不过，JDK 19 中有一些比较重要的新特性值得关注。
本文介绍了腾讯云批量计算在高性能计算场景下的优势，通过对比传统超算集群和云计算资源的不同，分析了腾讯云批量计算在成本、效率、易用性、场景覆盖、资源调度、安全合规等方面的优势。同时，文章还分享了腾讯云批量计算如何帮助企业优化计算流程，提升业务效率，降低企业成本，并推动高性能计算在更多场景的广泛应用。
有的应用需要大量计算，他们会长时间、不间断占用CPU资源，导致其他资源无法争夺CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题。例如：代码递归导致的无限循环，正则表达式引起的回溯问题，JVM频繁的FULL GC，以及多线程编程导致的大量上下文切换等，这些都是导致CPU资源繁忙的因素。
TOMCAT 可以稳定支持的最大并发用户数 https://www.jianshu.com/p/d306826aef7a
如果有人问，这个系统的性能到底好不好？有什么指标，能够说明系统的性能？且看老杨的这篇文章《如何判断一个应用系统性能好不好？》。
经测试，使用SD-turbo模型在去噪步骤为1步的情况下，文本-图像每秒帧率可达106，图像-图像每秒帧率达到93。
Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出， 根据维基百科的定义，Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时，同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据，通过流处理提供低延迟的数据，从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。
Harvey J. Alter 对输血相关性肝炎的系统研究表明，一种未知病毒是慢性肝炎的常见病因；Michael Houghton 使用了一种未经验证的策略，分离了新病毒丙型肝炎病毒 (Hepatitis C virus) 的基因组；Charles M. Rice 提供了最终的证据，表明仅丙型肝炎病毒就能导致肝炎。他们的发现为设计高度敏感的血液检测提供了支持，从而消除了世界上很多地区输血传播肝炎的风险，也使能够治愈该病的抗病毒药物的开发成为可能。
实时数据分析一直是个热门话题，需要实时数据分析的场景也越来越多，如金融支付中的风控，基础运维中的监控告警，实时大盘之外，AI模型也需要消费更为实时的聚合结果来达到很好的预测效果。
曾几何时，网络处理器是高性能的代名词。为数众多的核心，强大的转发能力，定制的总线拓扑，专用的的指令和微结构，许多优秀设计思想沿用至今。Tilera，Freescale，Netlogic，Cavium，Marvell各显神通。但是到了2018年，这些公司却大多被收购，新闻上也不见了他们的身影，倒是交换芯片时不时冒出一些新秀。
数据时代，从数据中获取业务需要的信息才能创造价值，这类工作就需要计算框架来完成。传统的数据处理流程中，总是先收集数据，然后将数据放到DB中。当人们需要的时候通过DB对数据做query，得到答案或进行相关的处理。这样看起来虽然非常合理，但是结果却非常紧凑，尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题，类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决。 基于此，一种新的数据计算结构---流计算方式出现了，它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送
一、经典公式1： 一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
一、经典公式1： 一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1）平均并发用户数为 C = nL/T 2）并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C C是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度 C’是并发用户数峰值 举例1，假设系统A，该系统有3000个用户，平均每天大概有400个用户要访问该系统（可以从系统日志从获得），对于一个典型用户来说，一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时，而在一天之内，用户只有在8小时之内会使用该系统。 那么， 平均并发用户数为：C = 400*4/8 = 200 并发用户数峰值为：C‘ = 200 + 3*根号200 = 243
在看了ns3的toturial和manual之后，发现里面介绍原理的东西很多，但是例子很少，只是介绍里面的东西咋用，但是 并没有说是介绍一个如何进行仿真的例子，所以开始仿真的时候，还是有很多的入门限制。 下面就简单的说一下ns3中网络仿真的过程， 创建节点 创建链路类型 为节点创建具有链路类型的设备 为节点装载协议栈 设置节点和网络的IP 配置业务应用 开始仿真 这个是一简单的仿真过程，其中还需要涉及到很多别的东西，因此需要更细节的考虑。 另外可以如下来考虑ns3的仿真过程， CreateNodes (); InstallInternetStack (); InstallApplication (); 这三个步骤中，CreateNodes()包含了创建节点所需的netDevice、phy、mac、channel之类； InstallInternetStack()包含了对其L3和L4层协议的加载以及网络IP的设置； InstallApplication()是对节点业务的分配过程。
3.1 常数吞吐量定时器 此计时器引入可变暂停，计算时使总吞吐量（以每分钟样本数为单位）尽可能接近给定的数字。当然，如果服务器无法处理吞吐量，或者如果其他计时器或耗时的测试元素阻止吞吐量，则吞吐量将降低。 注意：尽管计时器被称为常数吞吐量计时器，但吞吐量值不需要为常数。它可以通过变量或函数调用来定义，并且可以在测试期间更改值。可以通过以下方式更改该值。
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