选择2台:32核,64G的ECS机器,最少支持2万视频的处理/天,这个量是最低量,服务器不会有压力,做好监控(zabbix/prometheus)后不断调整各项参数,将其优化到最优解。
内容概况 云计算的特点是开箱即用,可以随时的扩缩容,不用考虑硬件的损坏问题,也有丰富的云服务和云平台供我们选择。在本次演讲中,黎山通过实际应用场景为我们讲述了基础设施及代码的重要性,以及在云计算的运维
Logtail的安装配置流程相对比较简单,如果日志服务和ECS在同一账号下,则只需5个步骤即可实现采集。
本篇参考 github 上 [CAPEv2](CAPEv2/Emotet.py at f2ab891a278b2875c79b4f2916d086f870b54ed5 · kevoreilly/CAPEv2 (github.com)) 沙箱的提取代码,在前面奇安信攻防社区-APT 恶意 DLL 分析及 C2 配置提取(子 DLL 篇) 分析的基础上尝试编写自动化配置提取,如有错误还请指正。
Unity3D 带来的 ECS 曾经广受诟病。 在之前的这个版本中,Unity 做出了以编辑器为中心,数据驱动的开发框架。从此策划可以直接在编辑器中开发新的关卡和玩法而无需改动代码。组件复用的特性也将开发人力解放出来,为游戏开发节省了大量人力。尽管如此,这仍然不是一个足够准确和优秀的 ECS 系统。
pip 是当前最流行的 Python 安装包管理工具之一,很多阿里云用户会通过 pip 更新系统源。阿里云的 pip 源地址有以下三处:
通过 OpenTelemetry 和 Elastic Search 之间的合作,这正是标准化势在必行的时刻。
先说说近期的进展吧,最大头的成果就是趁着五一假期把 VulkanDriver 基本写完了,经典三角形:
通常,我们在学习嵌入式的时候,需要在本地搭建一个交叉开发环境,一般就是使用VMware创建一台虚拟机,然后在虚拟机里面安装Ubuntu/Linux系统。但有时我们希望直接使用Ubuntu/Linux系统而不需要经过虚拟机,这该怎么办呢?
不必太纠结于当下,也不必太忧虑未来,当你经历过一些事情的时候,眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
上半年,DOIT 发布了《行业云原生应用白皮书》,下半年,阿里云发布《云原生架构白皮书》,腾讯云发布《腾讯云原生路线图手册》,华为云也提出了云原生 2.0 的概念,总之,2020 年的舆论场上,容器云原生很火,2021 年也会继续。
2019年11月27日,通过欧洲网络协调中心(RIPE NCC)的邮件确认,全球所有 43 亿个 IPv4 地址已全部分配完毕。事实上,IPv4 地址的数量是非常有限的,算起来全球 60 多亿人每个人平均不到 1 个。由于 IP 地址是由国际上的几大网络协调中心统一进行分配,必须由单位向所在区域的网络协调中心提出申请,并每年缴纳一定的费用。这笔费用对于单位来说算不了什么,对于个人来说就比较高。因此,在每个国家基本上是由国家网络中心进行国内的 IP 地址分配,分配的单位一般是政府、国家机构、高校、基础通信服务商、数据中心或企业等。我们通常家用的宽带主要是由中国移动、中国联通、中国电信三大基础通信服务商提供的。近年来也有由广播电视提供的家用宽带。在学校、国家科技机构单位,一般使用的是教育网、教育科技网,也有很多学校采用的基础通信服务商提供的商用网络。不管是学校,还是家里,基础通信服务商为了节约 IP 地址的使用,在进行基础通信网络搭建的时候,大部分采用了内部局域网共享一个公网 IP 地址代理上网的方式。现有家用使用的宽带网络基本上无法获取到公网 IPv4 地址,只能获得一个以100开头的通信专用的局域网地址。
ECS在游戏里的运用,最初是用来解决预测和回放的问题。但是由于面向数据的编程结构,天然符合了现代CPU的编程思想,所以目前UnityECS主要还是推动展现性能方面的优势。那么ECS是如何提升程序性能的呢?最重要的其实就是CPU的缓存命中。讲CPU命中之前,我们先说说CPU的一些基础知识。
对于云上的用户来说,业务日志里面报超时问题处理起来往往比价棘手,因为1) 问题点可能在云基础设施层,也有可能在业务软件层,需要排查的范围非常广;2) 这类问题往往是不可复现问题,抓到现场比较难。在本文里就分析下如何来分辨和排查这类问题的根本原因。
今天给大家介绍美国格莱斯顿研究所Deepak Srivastava研究组发表在Science上的一篇文章。绘制人类疾病中失调的基因调控网络图谱,可以用于设计治疗核心疾病的网络校正疗法,但是这种方法往往会导致偏向发现并限制有效候选药物的可能性。为此,作者开发了一种机器学习方法来寻找药物小分子,以广泛纠正在人类诱发的多能干细胞(iPSC)疾病模型中失调的基因网络,该疾病模型涉及主动脉瓣的常见心脏病。研究结果表明,最有效的治疗候选物XCT790进行的基因网络校正可广泛应用于患者来源的主动脉瓣细胞,在小鼠模型中成功预防和治疗体内的主动脉瓣疾病。通过人类iPSC技术,网络分析和机器学习技术,这种方法可能代表药物发现的有效途径。
作者 | 鲁冬雪 随着云计算技术的高速发展,如今企业对于上云的态度似乎已经非常明确——必须要上。但当我们放眼全球市场,相关报告称,“云”在企业的渗透率可能只有 10%,而在国内,这个数字或许还到不了 10%。这个数字向我们传达出来的信息是,企业对于上云这个事情,虽认可但执行力不足,而这背后的原因值得我们深入探究。 4 月 18 日,2023 春季火山引擎 FORCE 原动力大会在上海外滩圆满落地,这是一场云计算和数字化领域的盛会。火山引擎在行业实践基础上再次进化,本次大会围绕“敏捷迭代”、“数据驱动”、“
使用Linux时,传输文件是经常做的事情,传输文件有很多种方式、也有很多种协议,最常用的是rsync、scp 和 sftp,在本文,瑞哥将给大家介绍一下scp,无论您是支持工程师、系统管理员还是开发人员,都可能需要使用 scp 传输文件。
接着上篇《multi-network ns在Underlay下的应用-本手篇》,我们来聊聊基于 multiple network ns 的妙手级应用:Underlay 。
其他关于旧版本Docker卸载以及测试开发版本Docker安装的帮助,可以参考官方文档的说明进行安装
随着微服务的设计模式得到越来越多开发者的实践,容器和微服务已经在生产环境中开始了规模化的部署。在这一过程中,也面临着越来越多的挑战。比如说,很多的微服务之间是相互依赖的,我们需要有更多的手段和方式来进行微服务的计划,扩展和资源管理,另外微服务之间的隔离更少,它们通常会共享内核或者网络,也对安全性提出了更高的要求。
💘在校园网内使用SSH服务远程访问云服务器,结果连接不上,误以为是服务器被攻击了。结果是因为…💘 首先,远程连接不上云服务器,我就直接使用浏览器登陆到云服务器的后台管理界面,使用云平台提供的远程登陆方式可以进行正常访问。进入系统后,使用相关命令检查了一些配置信息以及相关日志情况。排查思路如下 排查思路: 1、关闭防火墙设置(首先排除防火墙的原因) [root@ecs-kunpeng ~]# systemctl stop firewalld 2、关闭selinux安全模式,将其关闭。(关闭SELINUX,减小
ECS设计理念并不是一个新兴的事物,早在90年代就存在了。但是走入大众视野则要归功于《守望先锋》这款游戏。2017年的GDC大会上,《守望先锋》团队在大会上分享的《 Overwatch Gameplay Architecture and Netcode》,但他们设计的初衷是用来解决预测和回滚的问题。
摘 要:CDN服务商普遍面临着各边缘节点承载能力不均难以最优调度的棘手问题,中国移动充分发挥掌握Local DNS的优势,首创了DNS权重扩展协议,可将CDN节点的容量比例由GSLB调度中心传递到LocalDNS,实现面向终端用户的按比例调度,本文介绍了DNS权重扩展协议的技术原理,在江苏移动的部署测试情况,为均衡CDN节点利用率提供了一种新的解决方案。
服务器大家都不陌生了,那么我们购买一台服务器之后,是否真的了解它机器的配置以及性能?包括:cpu、内存、磁盘、是否解锁流媒体,以及网络的线路等。 今天介绍一个github上的服务器测评项目,作者很贴心的把各个测评脚本都融合了,傻瓜式操作。对于我们小白很友好。 我打算以我买的一台便宜服务器作为测评演示的例子
在容器推广中,为了测试容器的性能,需要消息SDK与ECS上在发送和消费的性能对比;在对比消费性能时,发现容器中的消费性能居然是ECS的2倍。容器并发消费的20个线程TPS在3万左右,ECS中20个消费线程TPS在1.5万左右。
如今,来自不同来源和模式的数据使得查明软件问题和理解问题的根本原因变得困难。通用模式有助于标准化数据,从而改进可观测性和安全解决方案中数据的分析、可视化和关联,从而加速根本原因分析。为了确保我们的客户和更广泛的社区能够从标准化中受益,Elastic 致力于基于 Elastic Common Schema (ECS) 和 OpenTelemetry (OTel) 开发指标、日志、跟踪和安全事件的通用架构。
7天前 - 云栖社区是面向开发者的开放型技术平台。源自阿里云,服务于云计算技术全生态。包含博客、问答、培训、设计研发、资源下载等产品,以分享专业、优质、高...
原创 高相林(禅鸣) [阿里巴巴云原生](javascript:void(0)😉 📷 作者 | 高相林(禅鸣) **导读:**集群升级是 Kubernetes 集群生命周期中最为重要的一环,也是众多使用者最为谨慎对待的操作之一。为了更好地理解集群升级这件事情的内涵外延,我们首先会对集群升级的必要性和难点进行阐述;随后会对集群升级前必须要做的前置检查进行逐一讲解;接下来会对两种常见的升级方式进行展开介绍;最后对集群升级的三个步骤进行讲解,帮助读者从理论走入实践。 升级的必要性&难点 在 Kubernetes
阿里云使用Flex Gateway 连接腾讯云V**GW 声明: 文档归档人—hunter 版本说明: 版本 修订日期 修订内容 修订人 联系方式 1.0 20180706 初稿完成 hunter hunter_xiao@126.com 目 录 第1章 需求背景 1 1.1 需求 1 1.2 需求准备 1 1.3 网络拓扑 3 1.4 V**网关配置 3 1.4.1 腾讯云V**网关配置 3 1.5 阿里云ECS自建V**网关配置 7 1.6 V**故障问
导读:集群升级是 Kubernetes 集群生命周期中最为重要的一环,也是众多使用者最为谨慎对待的操作之一。为了更好地理解集群升级这件事情的内涵外延,我们首先会对集群升级的必要性和难点进行阐述;随后会对集群升级前必须要做的前置检查进行逐一讲解;接下来会对两种常见的升级方式进行展开介绍;最后对集群升级的三个步骤进行讲解,帮助读者从理论走入实践。
今天小编为大家带来一篇NC的单细胞经典范例文章,作者使用单细胞测序揭示了肺腺癌进展的四个阶段中细胞和分子水平的变化。文章题目为Deciphering cell lineage specification of human lung adenocarcinoma with single-cell RNA sequencing,上周刚刚发表。
VMware vRealize Log Insight 未经身份验证的远程代码执行漏洞
本来按照LearnOpengl和其他参考书里面讲的, 一般光照计算会分为两部分. 一部分为Diffuse, 一部分为Specular.
解压缩,执行bin/elasticsearch.bat 启动后测试,GET localhost:9200,效果如图
EDAS支持语言Java,C++,PHP。EDAS支持Idea,Eclipse;Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理,不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架,能构建高可用的分布式系统,考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网(轻量配置中心)。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置,优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能,可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口,需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的,可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址};通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS),调用链查询(可查看慢业务和出错业务),调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能,但目前只有短信与邮件通知的方式,报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型:中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上,仅允许部署单独一个应用),Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例),所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况,对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态,对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器,容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延,容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理,包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数,Tomcat参数,可对应用的实例分组(可按分组部署应用,添加实例到分组),可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群:Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息,应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组(group、DataId、Content)组成。 EDAS 提供主子账号体系,付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源,所有权限),但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建,子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权,EDAS授权(两种方式互斥,有了RAM授权,那么就不能在EDAS中授权),主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB(Server Load Balancer)、专有网络VPC(Virtual Private Cloud)这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生,如果无客户访问网站,
阿里云K8S集群网络目前有两种方案,一种是flannel方案,另外一种是基于calico和弹性网卡eni的terway方案。Terway和flannel类似,不同的地方在于,terway支持Pod弹性网卡,以及NetworkPolicy功能。
所谓选型,我认为就是为了实现某(些)个需求或者解决某(些)个问题所使用的解决方案。它可能是一个技术方案,也可能是一个管理方案,也可以是一个软件、工具或者是流程规范。
上期makefile终极奥义反响不错,有粉丝提出有没有cmake终极奥义,那么她来了。已构建项目,地址为:
近年来,兼具公有云和私有云优势的混合云模式逐渐成为主流。Flexera 发布的 2021 云状态报告显示,92% 的企业在 IT 架构上选择多云战略, 其中 82% 的企业选择混合云。随着混合云的应用越来越广泛,越来越多用户发现在复杂的混合云环境完成容器编排并不容易。虽然 Kubernetes 已成为容器编排和调度的事实标准,但是 Kubernetes 操作复杂,且只专注于单集群租户管理,在多集群管理,尤其是涉及跨云的多集群管理方面并不完善。此外,Kubernetes 为云数据中心设计在边缘计算场景中也有一定的局限性。
CompletionService的实现目标是任务先完成可优先获取到,即结果按照完成先后顺序排序。
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统,目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB,数百多个 Redis 缓存集群实例,数万多个 Redis 数据节点,其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
当我们用SRS快速搭建了视频服务,业务也开始上线运行了,很快就会遇到一个问题:如何支持更多的人观看?如何支持更多的人推流?这本质上就是系统的水平扩展能力,SRS当然是支持的,而且有多种扩展的方法,这篇文章就就详细分析各种扩展的方案,以及各种方案的应用场景和优缺点。 从哪里开始 我们看最简单的视频服务,推一个流,只有一个播放器消费流,我们只需要一个SRS Origin源站服务就可以: listen 1935;max_connections 1000;vhost __
之前我们对容器的网络命名空间,文件系统命名空间都进行了配置,说到底这些都是为了资源更好的隔离,但是他们无法办到对硬件资源使用的隔离,比如,cpu,内存,带宽,而今天要介绍的cgroups技术便能够对硬件资源的使用产生隔离。
什么是负载均衡呢?用户输入的流量通过负载均衡器按照某种负载均衡算法把流量均匀地分散到后端的多个服务器上,接收到请求的服务器可以独立的响应请求,达到负载分担的目的。从应用场景上来说,常见的负载均衡模型有全局负载均衡和集群内负载均衡,从产品形态角度来说,又可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡。
编辑 | Lisa 阿里云和英特尔作为云与硬件厂商的代表,如何打破摩尔定律失效的魔咒? 在摩尔定律失效的今天,各行各业对算力的需求却空前膨胀。大数据、AI 等趋势方兴未艾,生命科学、智能制造等行业的深度数字化,也给数据处理的规模和性能带来更高要求。 云作为如今数字经济的基础设施,承载着海量的应用。云厂商不得不思考,如何才能更好地满足客户对数据处理效率越来越高的要求,对算力性能、性价比越来越高的要求? 在摩尔定律失效的今天,当前云上的企业是否已经触碰到了云效益的天花板?云厂商可以做点什么,来突破传统计算
前言 在 我会手动创建线程,为什么要使用线程池? 中详细的介绍了 ExecutorService,可以将整块任务拆分做简单的并行处理; 在 不会用Java Future,我怀疑你泡茶没我快 中又详细的
3.session 共享:利用专门的session服务器存储session, 应用程序链接session服务器获取session
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云