最近,隔壁部门的工程师小刘正在探索如何搞一套支持多地域容灾、且能共享访问的文件服务解决方案。在之前他尝试过本地的NAS存储,无奈扩容艰难、远程访问性能和吞吐量都很受限,管理复杂且成本高昂,多地备份服务更是代价巨大。其实这些功能,利用腾讯云的公有云基础服务,简单几步就可以实现。这篇小教程中,将和大家一起轻松探索,在腾讯云上搭建高可用的共享存储解决方案。
上一期我们提到,存储系统从内置磁盘-外置DAS-FC SAN主存储的演进,有如从原始社会、奴隶制社会到封建社会的进步,生产力(IO能力和容量扩展能力)得到了极大的解放,同时,生产关系(可靠性和容错性)也取得了很大的进步:
es吃内存,es吃的主要不是你的jvm的内存,一般来说es用jvm heap(堆内存)还是用的比较少的,主要吃的是你的机器可用的剩余内存
对数据备份有所了解的朋友应该都听说过“两地三中心”的备份模式,即热数据和备份数据处于同一城市,并且在异地再设立一个冷备份。虽然两地三中心的概念源自企业级解决方案,但这并不影响我们借鉴其理念用于规划私人 NAS 数据的备份。
说起远程桌面、异地组网、内网穿透等等服务,大家脑海中第一反应是哪款产品,确实,现在市面上同类产品不少,但同时支持组网跟穿透的产品几乎没有。节点小宝作为一款创新型的远程管理工具,凭借其使用简单,高速传输和安全等特点,帮我们解决无公网IP下的远程运维和服务访问。
存储网关(Cloud Storage Gateway,CSG)是腾讯云提供的混合云存储服务。您可以通过 CSG 使用标准文件共享协议访问位于对象存储 COS 中的数据,无缝接入公有云,实现数据的实时共享和冷热分层。腾讯云 CSG 可以根据您的业务需求灵活地部署在云上或者本地,让您更轻松地进行数据的云上处理、备份归档以及灾难恢复。
存储网关(Cloud Storage Gateway,CSG)是腾讯云提供的混合云存储服务。您可以通过 CSG 使用标准文件共享协议访问位于对象存储 COS 中的数据,无缝接入公有云,实现数据的实时共享和冷热分层。腾讯云 CSG 可以根据您的业务需求灵活地部署在云上或者本地,让您更轻松地进行数据的云上处理、备份归档以及灾难恢复。
一开始跟客服说客服说办理专网才有公网IP,申请失败!(客服可能理解错了,要的不是固定的公网IP,有钱当然随意了)
负载均衡(CLB)支持通过云联网,跨地域绑定云服务器,允许客户选取多个后端云服务器的地域,跨 VPC、跨地域绑定后端云服务器,(支持IDC线下IP)。 目前该功能处于内测阶段,如果您需要体验该功能,境内跨地域绑定请通过 内测申请,境外跨地域绑定请进行 商务申请。 特别说明: 跨地域互联绑定云服务器暂不支持传统型负载均衡 该功能仅标准账户类型支持。若您无法确定账户类型,请参见 判断账户类型。 跨地域绑定2.0和混合云部署,不支持 安全组默认放通,请在后端服务器上放通 Client IP 和服务端口。 跨地域互
业务系统上云后,得益于丰富的云产品,让高并发的系统架构成为可以,如支持海量的用户访问、解决跨运营商的互联问题等以前私有云难以解决的问题。我们今天介绍一下简单的高并发系统设计案例。
互联网科技不断发展的同时,云端服务也变得越来越重要,云服务可以将企业所需的数据和软硬件都存放在网络上,在任何时间和地点使用不同的设备互连,就能实现数据的存取和运算,而我们的生活方方面面都在不断产生着数据,无论是出行记录、消费记录、浏览记录还是发送的消息。
由于编码器部分的解码器结构的分辨率不断降低,分类问题得到了很好的解决。然而,这种架构不能有效地生成用于目标检测(同时识别和定位)所需的强多尺度特征。
当前最先进的目标检测卷积结构是手动设计的。在这里,我们的目标是学习一个更好的特征金字塔网络结构的目标检测。
来自瑞士电信和EPFL的研究者提出了一种评价NAS搜索阶段的测试基准。他们发现,最先进的三种NAS算法DARTS、NAO、ENAS往往与随机搜索完全相同,甚至在某些情况下还不如随机搜索。
在实际使用腾讯云cvm的场景中会使用到cvm实例跨可用区迁移,跨地域迁移以及跨账号迁移去部署或迁移业务,目前在腾讯云官网没有直接针对上述三种实例迁移的方案,但读者可以参考如下方案间接的实现实例“迁移”,详见以下三种情况:
AI 科技评论按:在计算机视觉领域中,多维度目标检测一直被用作输入以生成反映不同维度信息的特征组合,这种办法能够有效表达图片上的各种维度特征,然而却对硬件计算能力及内存大小有较高要求,因此只能在有限的领域内部使用。Facebook 于 2016 年在论文《Feature Pyramid Networks for Object Detection》中提出的 FPN,通过利用常规 CNN 模型内部从底至上各个层对同一 scale 图片不同维度的特征表达结构,提出了一种可有效在单一图片视图下生成对其的多维度特征表达的方法。近期,Facebook 和谷歌接连发布了基于 FPN 的改进工作,我们将之整理如下。
对象存储(Cloud Object Storage,COS)是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务,具有高扩展性、低成本、可靠安全等优点。通过控制台、API、SDK和工具等多样化方式,用户可简单、快速地接入COS,进行多格式文件的上传、下载和管理,实现海量数据存储和管理。欲了解更多信息,请浏览产品文档。
数据中心运行突发故障(如:天灾不可避免的灾难)是无法预测的,计算机里的数据就像扫雷游戏一样,十面埋伏充满雷区,随时都有可能Game Over,容灾备份就是数据安全的最后防线,是你可以避免由数据中心发生故障而丢失数据引发的不可挽回的局面。
上一篇内容我们说到了 COS 是什么“要对象存储做什么,我有女朋友就够了!”的文章。本文将着重介绍如何尽可能的提高腾讯云对象存储 COS 的可用性。
为避免文件过大占用服务器所剩无几的硬盘资源,今天将 100 GB 的 COS 存储桶挂载到了 云服务器上用于存储数据。
疫情压力下,广交会63年来首次整体搬上“云端”,首次整体搬上“云端”的广交会运行平稳,服务了217个国家和地区的采购商观展。作为本届广交会的技术服务商,腾讯为广交会网上举办提供整体技术支持、平台研发服务与云资源支撑。
作者:Golnaz Ghaisi、Tsung-Yi Lin、Ruoming Pang、Quoc V. Le
随着云计算的普及,越来越来的业务会选择上云,上云的第一步往往就是云资源的选购,选购云资源时(尤其是IaaS),通常都必须先选择地域Region和可用区AZ,那么我们应该如何选择呢?这两个概念与日常所说的数据中心又有什么区别呢?
接到一个客户的需求,想让北京的用户就近访问北京的服务节点,上海用户访问上海的服务节点,通过负载均衡绑定后端服务,怎么实现?
自己在 2019 年的双十一剁手买了 K20Pro,用到现在已经 4 年多了,庆幸那时候买的是 512GB 大存储版本
跨地域复制是 Apache Pulsar 企业级特性的重要组成部分,它保证了系统的高可用,在操作和管理上也非常便捷,今天用 5 张图来带大家学习这个功能。
现在在搭建直播平台源码时经常会听到云技术这个词,云技术到底是什么?很多第一次听到的人都会有这个困扰,简单说,云技术就是将局域网或广域网内的硬件、软件和网络等一系列资源统一整合起来,通过托管对数据的计算、储存和共享提供帮助。云技术又分云储存、云备份、云同步等功能。
在数字化转型浪潮中,如何存储和利用好数据,是企业面临的首要问题。相比于传统互联网全面拥抱云,产业互联网在数字化转型过程中,通常第一步是利用云存储来归档数据。
腾讯云提供了全球多个Region以及AZ,本文档主要介绍腾讯云各产品的跨可用迁移能力,客户如有业务跨可用区迁移的需求,可结合自身业务场景,自主查看、选择对应的产品迁移文档,快速编写出合理的迁移方案,希望能够帮助到大家。遗漏之处在所难免,有不当的地方欢迎大家留言或者联系笔者进行修改。
公网三网(电信,联通,移动)静态资源强依赖于运营商架构冗余,腾讯云无法支持等同于BGP的跨可用区调度操作,因此三网故障时无法快速通过调度实现业务恢复,需要通过业务层的冗余部署和涉及实现故障期间的跨可用区或同可用区跨运营商的切换,切换期间访问品质会降低,但可以保证业务可用性。
实现业务连续性的技术手段通常包括高可用性和灾备恢复两种,所以本文讲述的是在腾讯云上实现业务连续性的解决方案。
随着业务对持续性要求越来越高,云上不少企业对跨AZ或多地域的容灾建设有强烈的诉求。当企业内部经过评估选定容灾建设整体方向,即同城双活;需要对方案进行验证,包括组件容灾能力建设,数据同步以及切换验证等。通常对组件容灾能力建设和验证会花费大量时间,如果测试不符合预期,对之前调研、部署以及测试人力和时间成本带来较大耗费。因此借助云平台能力“一站式”提升系统容灾能力,助力企业降本增效。
在当今信息蓬勃发展的时代,跨地域数据采集和分析对于企业以及个人的决策和发展至关重要。本文将介绍如何利用Python隧道代理技术,实现跨地域数据采集与分析,让您在数据获取和分析方面拥有全新的可能性。
样机上电之后如何自动选择合适的网络进行附着,如何对选择的小区确实是否可以驻守,本文将以高通平台为例,讲述从识别SIM开始,到注册到合适的小区这整个流程。
CKafka 专业版支持跨可用区部署,在拥有3个或3个以上可用区的地域购买 CKafka 实例时,可以任选其中两个可用区购买跨可用区实例。该实例分区副本会强制分布在两个可用区节点上,这种部署方式能够让您的实例在单个可用区不可用情况下仍能正常提供服务。目前,仅专业版支持跨可用区部署,标准版无法支持。
异地多活相对于异地热备,最大不同点在于应用在不同地域都承载流量,从业务流量调度,数据同步以及业务性能等方面技术复杂度会大幅度的提升。同时业务异地多活有一个前提,就是业务支持单元化部署,这里对存量有历史技术债业务也存在非常大的挑战。因此本篇幅讨论异地多活前提是,业务已经具备单元化部署的能力。
在混合云部署的场景中,可以使用负载均衡直接绑定云下本地数据中心(IDC)内 IP,实现跨 VPC 与 IDC 之间的后端云服务器的绑定。
说起容灾,很多同学脑子冒出来熟悉字眼,”同城双活”,“两地三中心”,“单元化”,“set化”等等。其实这些名词背后均隐射一层含义,面对一些灾难时候,业务如何做冗余来快速恢复业务。
深度学习模型的使用越来越大众化,在很多行业中都是不可或缺的。然而,高效神经网络的实现通常需要架构的知识和大量的时间,在不停的迭代过程中使用我们的知识的探索合理的解决方案。神经网络的形式和结构会根据具体需要而有所不同,所以针对不同的任务和不同需求需要设定特定的结构。但是以试错的方式设计这些网络是一项耗时且乏味的任务,不仅需要架构技能还需要专业领域的知识。一般的情况下,专家们会利用他们过去的经验或技术知识来创建和设计神经网络。
贝壳机器学习平台的计算资源,尤其是 GPU,主要依赖公有云服务,并分布在不同的地理区域。为了让存储可以灵活地跟随计算资源,存储系统需具备高度的灵活性,支持跨区域的数据访问和迁移,同时确保计算任务的连续性和高效性;此外,随着数据量的增长,元数据管理的压力也在逐渐加大。
如今多云部署日趋普遍,它在帮用户提高业务可用性、降低故障风险的同时,也带来了多云平台网络互通的问题。为了给用户提供可无缝连接的多云网络加速服务,UCloud 推出了罗马 Rome 产品。
在 Geo-Replication 的设计支撑下,其一,我们可以比较容易的将服务分散到多个机房;其二,可以应对机房级别的故障,即在一个机房不可用的情况下,服务可以转接到其它的机房来继续对外提供服务。
机器之心专栏 机器之心编辑部 华为海思加拿大研究院和阿尔伯塔大学联合推出了一个基于预训练和知识注入的神经网络性能预测框架。 神经网络的性能评估 (精度、召回率、PSNR 等) 需要大量的资源和时间,是神经网络结构搜索(NAS)的主要瓶颈。早期的 NAS 方法需要大量的资源来从零训练每一个搜索到的新结构。近几年来,网络性能预测器作为一种高效的性能评估方法正在引起更多关注。 然而,当前的预测器在使用范围上受限,因为它们只能建模来自特定搜索空间的网络结构,并且只能预测新结构在特定任务上的性能。例如,训练样本只包
腾讯云ES目前已经提供了多可用区部署,即支持同地域跨机房的高可用容灾方案,满足了绝大多数客户的需求。但是依然会有部分客户希望进一步提升容灾级别,能够做到跨地域容灾。随着腾讯云ES双网卡功能的发布,使得跨地域容灾成为可能。接下来我将介绍下腾讯云ES实现跨地域容灾的详细步骤。
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