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CDN网络加速

在这个服务器上,还是会设置一个 CNAME,指向另外一个域名,也即 CDN 网络的全局负载均衡器。

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CDN网络加速原理

CDN CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络。 其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构,将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”,使用户可以就近取得所需的内容,提高用户访问网站的响应速度。 因而,CDN可以明显提高Internet网络中信息流动的效率。从技术上全面解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题,提高用户访问网站的响应速度。 下面是一个简单的CND示意图 ? Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据,从而降低网络的访问时间。 宗上,CDN网络是在用户和服务器之间增加Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据,从而降低网络的访问的速度。

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    昨天给大家分享的是防止电脑死机的一个解决小技巧,今天给大家分享的是如何给自己的电脑加速,让你能更快更省心的使用你的电脑,更快的完成你的任务,你的工作! 不扯了,下面就开始今天的内容,一个系统加速工具,优化你的电脑! 2、采用系统优化加速工具【今天的重点】 工具简介 这款工具是所属联想工程师李义轩开发的一款系统优化加速工具,当你的电脑系统出现自己无法解决的问题时,你就可以打开联想系统优化加速工具试试,可以帮助您全方位对系统进行检测 功能特点 可用于系统加速使用,但它并不能修复系统蓝屏或者硬件导致的系统故障,只能用来提高系统运行速度,或者网络稳定性,打开后会自动运行系统优化,内含特别多的项目,它会一一给优化,不需要你来选择,比如避免死机概率

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    1 简介 Conda作为使用最为广泛的数据科学环境管理工具,可以协助我们很方便的完成创建管理环境、下载安装第三方库、软件包等操作,但其在下载资源的过程中下载速度时常令人捉急,即使使用连接速度更快的国内镜像 而Mamba(黑曼巴)专为加速Conda而生,其改写了Conda下载资源的固有方式,以多线程的方式对网络资源进行并行下载,从而大幅提升Conda效率: 图1 本文就将带大家学习如何使用Mamba来帮助我们更高效地使用 2 Mamba的使用 2.1 初识Mamba 首先我们需要安装Mamba,既然是用来加速Conda,那么我们可以直接使用下列命令来安装Mamba: conda install -c conda-forge 2.2 Mamba中的实用功能 加速下载 作为Mamba最核心的功能,Mamba对conda install语句进行并行化改造,达到加速下载过程的目的。

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    1 简介 Conda作为使用最为广泛的数据科学环境管理工具,可以协助我们很方便的完成创建管理环境、下载安装第三方库、软件包等操作,但其在下载资源的过程中下载速度时常令人捉急,即使使用连接速度更快的国内镜像 而Mamba(黑曼巴)专为加速Conda而生,其改写了Conda下载资源的固有方式,以多线程的方式对网络资源进行并行下载,从而大幅提升Conda效率: ?    2 Mamba的使用 2.1 初识Mamba 首先我们需要安装Mamba,既然是用来加速Conda,那么我们可以直接使用下列命令来安装Mamba: conda install -c conda-forge 2.2 Mamba中的实用功能 加速下载   作为Mamba最核心的功能,Mamba对conda install语句进行并行化改造,达到加速下载过程的目的。

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    漫谈业务切片与网络加速

    网络按照传输阶段大体上可分:接入段,骨干传输段,出口段三段,网络加速涉及每个阶段,每阶段实施的加速技术各有不同,每种加速方案更需要多个阶段联动协作,这里从传统网络入手窥探目前主流加速技术之一二。 ? 类似5G网络切片方式在传统网络中实施几乎是不可能的,随着新业务的发展,传统网络仍然需要切片,典型如游戏加速、视频加速、出国加速等,它具备明显的业务特征,这里我们称为业务切片更为准确,它并未采用5G颠覆性的网络切片技术 业务识别是一把刀的话,那么加速网络就是砧板上的鱼肉,如何切片就一切那么顺其自然了。一旦能够进行业务筛选过滤,便可识别高价值业务并引流至加速网络,实现网络加速。 当然,末端继续极化,在用户如手机、PC等终端设备上实施网络加速,可撇开固网、移动通信网络的不同,实现无差异化网络加速加速网络构建 扯了这么多,加速网络是整个网络加速效果内功核心,却一直没谈如何构建,图中也是一朵云带过,先埋个雷,下回分解。

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    智能网卡的网络加速技术

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    网络加速,未来将由谁颠覆?

    01 时延+质量,网络加速的鱼和熊掌 时间 = 距离 / 速度,这一简单的公式可以让我们通过更直观的视角感知速度。 如果发生网络攻击,则是更加复杂的安全问题。 速度和质量成为了网络加速方案的鱼和熊掌,期待更多的变局。一个朴素的跨洋连接案例,不做任何加速处理,依靠现有的基础设施很难满足现有我们的体验要求。 在工程师与网络加速的斗争中,速度和质量成为了保障的刚需,也催生了自底向上的技术革新。 02 自底向上的技术革新 从上世纪90年代末CDN的诞生,网络加速走上了真正的快车道。 协议升级与简化,减少RTT次数消耗 网络协议的变化则是通过软件的思维对加速进行优化。 公有云厂商倡导的GA技术通过给接入用户分配静态IP,客户端流量通过加速IP就近从接入点进入公有云加速网络,用户可以通过公有云自建或租用的高速链路使流量快速到达。

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    (╯‵□′)╯︵┻━┻ 为了解决这个问题,尝试做了个SSH加速工具。 功能 目前SSH加速工具已经提供了实例的创建和查询功能,实例的生命周期是一个月,到期了再重新创建即可。 关键是 免费 免费 免费 重要的事情说三遍! 界面 以下是小工具使用中的界面截图 [主页] [创建] [查询] 反馈 想体验这个强大的工具吗? 戳这里--------------->SSH加速工具地址:http://150.109.108.107/ 欢迎大家使用,有意见或建议可以加群交流哈。 [点击链接加入群聊【SSH加速工具】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5tPqDWB]

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    OpenStack网络服务数据平面加速

    和vHost (w/oDPDK)性能测试数据 4.后续可以一起来做的一些工作 第一部分 关于openstack中VNF网络性能的一些思考和思路 先来介绍一下背景,目前openstack社区版本的一些网络服务如 如果ovs dpdk最终被采纳的话,那么openstack网络中的一些vnf将成为瓶颈。 下面我们来看一下实现高性能网络服务需要考虑的一些因素(这几个图片其实是取自intel的一些文档): vnf虚拟网络接口的选择直接影响到性能和后续相关的工作,A和B的性能完全不能满足要求,这个通道的瓶颈在 关于用户态网络堆栈的介绍就到这。 网络网络,理论上没必要跟openstack紧耦合啊 A1:是的,但目前在OpenStack的应用更迫切一些。

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    小米机器狗铁蛋资料整理 cyberdog ros2

    大陆地区加速 如果您在,可以使用我们提供的Docker的构建加速和colcon的编译加速 构建Docker时, 可使用docker build -t arm_docker:1.0 . /loco_arm64_20220118.tar docker load --input loco_arm64_20220118.tar ping 192.168.55.100     #本地PC ,一般为usb0 sudo ifconfig usb0 multicast #usb0替换为上文获取的168.55.100对应网络设备,并配为多播 sudo route add -net 224.0.0.0 /Example_MotorCtrl 3、铁蛋运控板交叉编译部署 为了能使编译的文件可以直接在机器人上运行,需要在部署交叉编译工具链的docker镜像环境下编译,具体步骤如下: $ docker run [root:/work/build_farm/workspace/cyberdog] # make -j4 #指定交叉编译工具链并编译 [root:/work/build_farm/workspace

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    用tsunami-udp加速网络传输

    概述 tsunami-udp 是一款专为网络加速诞生的小工具。思路很简单,使用TCP进行传输控制、用UDP进行数据传输。 这样可以无状态的进行数据传输,然后中间加一些文件校验和重传机制,达到加速传输的目的。 传统的tcp传统,基于长连接,很容易受网络波动的影响。 特别是网络拥塞的情况下,只能通过多进程/线程来进行有序传输。

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    如何加速我们的神经网络

    让我们一起来想一下怎么样来加速我们的神经网络的训练过程。 通常我们知道,越复杂的神经网络,越多的训练数据。我们所花费在训练这些实验数据上所消费的时间也就越多。 这个时候,我们就需要找到一些方法,让神经网络变得聪明起来,变得快起来。 所以,人们找出了一个最基础的方法SGD(Stochastic Gradient Descent) ? 现在想想红色方块是我们所要训练的data,如果要按照以前整套的流程和写法,就需要把整套的数据一次一次的放入到神经网络中进行学习,放入到NN中进行训练。在这个过程中所消耗的资源会很大。 在每一次的过程中,每次使用分量数据,虽然不能反映整体的情况,但是却在很大的程度上大大加速了NN的训练过程,并且在这个过程中也不会减少NN的准确率。 与之相对的,我们还有很多的途径来加速训练。其余的大多数方法都是在更新神经网络参数的时候动手脚。 ? 对于公式W+=-Learning rate*dx。

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    网络——Wireshark工具

    Wireshark(前称Ethereal)是一个网络封包分析软件。网络封包分析软件的功能是撷取网络封包,并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。 网络封包分析软件的功能可想像成 “电工技师使用电表来量测电流、电压、电阻” 的工作 - 只是将场景移植到网络上,并将电线替换成网络线。在过去,网络封包分析软件是非常昂贵的,或是专门属于盈利用的软件。 Ethereal是目前全世界最广泛的网络封包分析软件之一。 官网下载安装:https://www.wireshark.org/download.html 基础抓包: 效果查看: ? 简单抓包的基础步骤: 选取抓包链接——获取网络实时痕迹——获取报文——深入解析 ? 进入主界面——选择捕获——选择 ? 选择捕获链接——开始捕获 ?

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    DPDK加速FPGA支持,强强联手助力数据中心网络加速

    近年来,数据中心异构化的趋势出现,基于云的数据中心如何使用加速器来进行存储,网络以及人工智能的加速,成为炙手可热的话题,在刚结束的APNET’18研讨会上,华为与腾讯都分享了技术方向与实践演进过程,基于 本文首先分析FPGA在网络加速中的优势,阐述了FPGA部署的软件基础架构的支撑,然后介绍英特尔FPGA加速开发栈,最后详细说明DPDK 18.05版本中发布的新特性,这是第一款支持FPGA加速的通用网络软件框架 FPGA为网络业务提供卓越的性能加速 毋庸置疑,FPGA(Field Programmable Gate Array)已经是数据中心计算和网络加速的宠儿,可以灵活地通过软件更改、配置器件内部连接结构和逻辑单元 ,虚拟机和裸机平台 包括指南、命令行实用程序和示例代码 DPDK的 FPGA加速框架 针对FPGA的网络加速应用,DPDK 18.05版本正式发布了第一款支持FPGA加速的通用软件框架。 FPGA作为一种灵活可配置的芯片,它可以通过下载不同的Bitstream实例化不同类型的加速设备,如网络加速设备和加解密加速设备,因此FPGA管理必须由一种业务不感知的类型结构来操作,rawdev正好切合了这一点

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    网络江湖内功篇之网络加速系统建设

    设备底层转发加速技术历经ASIC、NPU芯片到智能网卡到FPGA,Linux内核到用户态DPDK转发,软转到P4硬件流量卸载;业务上层加速技术更是百花齐放,从TCP单边加速到双边加速,拥塞控制算法从BIC 接着上篇《漫谈业务切片与网络加速》埋下的引子,谈谈网络江湖的内功——加速网络的建设,窥探加速网络应具备的几个功能属性。 固网宽带网络和移动通信网络,一个高铁,一个飞机,完全隔离。对用户来讲,体验割裂,离开家门或宽带网络不好,不得不切换为移动网络;反之,则需要切换为宽带网络。 伴随着网络虚拟化和公有云云计算的加速发展以及4G/5G的蓬勃发展,大量的厂商涌入SD-WAN领域,传统的路由器厂商把MPLS扩展加上TE流量工程叫SD-WAN,流控和应用交付厂商把流控设备和广域网加速产品加 当加速网络具备确定性转发能力时,一切将收放自如。 刚刚过去的一年里,华为提出了NewIP数据网络协议架构创新,发布了论文《NewIP:开拓未来数据网络的新连接和新能力》。将确定性IP技术列为重中之重。

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    Google AI与Deepmind强强联合,推出新工具加速神经网络稀疏化进程

    【新智元导读】优化神经网络的一个方法是稀疏化,然而,受到支持不足和工具缺乏的限制,该技术在生产中的使用仍然受限。 优化模型的一种方法是使用稀疏神经网络,这些网络的很大一部分权值都设置为零: ? 一般来说,这是一种理想的特性,因为它不仅通过压缩减少了模型的大小,而且可以跳过相当一部分的乘加操作,从而加速推理。 此外,我们还可以增加模型中的参数数量,然后简化它,以匹配原始模型的质量,这仍然受益于加速推理。 针对此问题,近日,Google宣布了一系列XNNPACK加速库和TensorFlow Lite上的新特性: 这些特性旨在帮助研究人员开发自己的稀疏设备模型,可以支持稀疏网络的有效推断,还包括了教会开发人员如何稀疏化神经网络的指导 当至少80%的权重为零时,这些变化将会一起导致1.8倍到2.3倍的加速

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    Gerbil:支持GPU加速的kmer count工具

    对于基因组组装而言,kmer count是最基础的分析内容之一,传统的kmer count工具在kmer长度小于32时,有着较好的性能,但是对于较大长度的kmer, 内存消耗和运行速度都差强人意。 随着测序读长的不断增加,一款能够支持较大kmer的计数,而且性能良好的工具就显得非常的有必要。 Gerbil就是这样的一款工具,除了在算法上进行优化外,还引入了GPU加速,进一步加强其性能,对应文献链接如下 https://almob.biomedcentral.com/articles/10.1186 这些工具对于长度大于32的kmer, 性能都没有Gerbil好。 随着kmer长度的增加,Gerbil 的运行时间始终是最快的,其中的gGerbil代表GPU加速版的Gerbil。

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