我有一个自动伸缩组,触发器如下:
Average CPU Utliziation > 90% scale up 1 instance
Average CPU Utilization < 25% scale down 1 instance
指标每2分钟计算一次,违规时间限制为10分钟。
我遇到的问题是,触发器似乎不断地被触发。实例每10分钟创建和销毁一次。我一直在监控CPU利用率,它从未超过向上扩展阈值。它的最大命中率在80%左右,这种情况只发生过一次,大部分时间都在20%到25%的范围内。我只有一个实例在正常运行,但每隔10分钟ELB就会创建一个新实例,不久之后它就会终止它。
我有
我想标题说得很清楚了。我不是可伸缩性专家。我即将创建一个web应用程序,它需要扩展到大型数据集,并且可能有许多(这里不夸张,让我们说数千个)并发用户。
MongoDB是一个数据仓库,我在编写一个简单的Scala应用与MongoDB和Play!应用与REST服务应用(用Scala语言)之间左右为难,后者负责所有业务逻辑和持久性的繁重工作。
我认为将业务逻辑包装为服务是面向未来的,并允许在多个节点中仅部署webapp (可伸缩)。我来自Java EE stack and Play!是java web框架中的一个叛逆者。这种方法保证了我可以远离游戏!如果需要的话。
我的一部分也在想这个游戏!app
我们正在尝试实现一个身份和访问管理平台,该平台将覆盖我们所有的应用程序和服务。我们已经拥有MIM、ADFS和Azure AD (同步内部用户) 用户数量可能在90万左右(内部在AD中,大多数在用户注册表中外部),应用程序的数量约为30个,包括Office365、SharePoint 2010、基于Asp.NET的应用程序、Java Spring Boot Microservices。 将IdentityServer4和ADFS结合起来覆盖所有用户和应用程序,IdentityServer4是不是一个很好的选择? 谢谢并感谢大家的建议。
我想绘制一个二维汉宁窗口功能的图片与N=512像素作为矢量图形(*.svg,*.eps,(矢量化!) *.pdf左右).所以我需要绘制一个二维函数
w(x,y) = sin(x*pi/N)^2 * sin(y*pi/N)^2
我的解决方案首先是python:
import numpy as np
from PIL import Image
im_hanning = Image.new("F", (N, N))
pix_hanning = im_hanning.load()
for x in range(0, N):
for y in range(0, N):
我有一个包含大约500.000条记录的表data,该表有:
id,
title,
created_date,
content...
列。在这些列中,content列包含大尺寸文本。
我已经使用了搜索查询:
SELECT count(*) from data WHERE content LIKE (%keyword%);
该查询的执行时间约为9秒。
我尝试使用全文搜索并使用以下查询
SELECT count(*) from data
WHERE MATCH(content) AGAINST ('keyword*' IN BOOLEAN MODE);
查询的执行时间要短得