鱼缸启示 其实我认为Scale-out和Scale-up的概念可以用一个简单的例子来解释。 不知您有没有养过鱼?...如果用Scale-up解决方案，那么你就需要去买一个大缸，把所有沙啊、水草啊、布景啊、加热棒、温度计都从小缸里拿出来，重新布置到大缸。...究竟选择scale-up还是scale-out架构,主要考虑以下因素： 成本 Scale-up架构只有容量升级的成本，不会增加控制器或基础设施的开销。...如果我们主要衡量每GB存储的单位价格，scale-up的扩展方式无疑更便宜一些 容量 两种解决方案都可以满足容量需求，但scale-up架构也许会有些限制，主要取决于单个系统最大支持多少个磁盘数量和多大的容量...虽然节点之间的通信会引发延迟，但那是部署时的细节问题 管理 Scale-up架构本身就是以单一系统的方式来进行管理的。
横向扩展，纵向扩展 Scale-up vs Scale-out Scale-up （纵向扩展） Scale-out(横向扩展)。举个例子，摩尔定律，摩尔定律是指每18个月 CPU 的性能要翻一倍。...这种不断追逐摩尔定律，不断提升 CPU 的方案，就叫做 Scale-up(纵向扩展)，把类似CPU 多核心的方案叫做 Scale-out（横向扩展）。...Scale-up: 通过构面更好的硬件来提升系统的并发处理能力，比如从硬件 4核 4G 每秒处理 200 次请求， 那么如果要处理 400 次请求呢，例如可以把硬件升级到 8核 8G Scale-out...scale-up 与 sclae-out 如何选择 系统设计最初的时候，会考虑使用 Scale-up 的方式，因为此方法简单，升级相关硬件就可以，但是当系统并发突破了单台机器的基线时，这个时候，就需要考虑
Scale-up通过购买性能更好的硬件提升系统的并发处理能力， 比如：我们向原有的机器增加CPU、内存数。...何时选择Scale-up或Scale-out呢？ 一般系统设计初期会考虑使用Scale-up，因为足够简单，堆砌硬件解决即可，但当系统并发超过单机的极限时，就要使用Scale-out了。
文章目录 有言在先 处理办法简介 Scale-up && Scale-out 缓存 异步处理 真实场景：这些方法都要用上吗？...---- Scale-up && Scale-out Scale-up，纵向拓展，一种简单粗暴的方法，通过购买性能更好的硬件来提高系统的并发处理能力。...一般来说，系统设计初期的时候，考虑使用Scale-up的方式，因为这种方案足够简单。但是当系统的并发超过了单机处理的极限时，这个方法就行不通了。
1）SMP|NUMA架构下，所有的CPU都在一个server里，操作系统也是一个；属于scale-up架构 2）MPP其实就是SMP|NUMA的多个server通过网络连接在一起，每个server都有自己的操作系统...4）程序=算法+数据结构，其中算法可以算作是cpu处理，而数据结构可以看作是数据存储的话，那么很显然扩展的方向有两个，扩CPU和扩存储；此时又演化为scale-out和scale-up。...5）scale-up的局限性很明显，无论多牛逼总有到头的一天；scale-out则计算和存储是永远可以线性扩展。这也是目前分布式大行其道的原因。
程序=算法+数据结构，其中算法可以算作是cpu处理，而数据结构可以看作是数据存储的话，那么很显然扩展的方向有两个，扩CPU和扩存储；此时又演化为scale-out和scale-up。...scale-up的局限性很明显，无论多牛逼总有到头的一天；scale-out则计算和存储是永远可以线性扩展。这也是目前分布式大行其道的原因。
Cheaper to build, maintain and scale-up A rapid pace in Web application development can be achieved with...Easy to Scale-up and fix bugs Since web application runs on web servers and is rendered from there to
DOMContentLoaded', recalc, false); })(document, window); @keyframes scale-up...0.05rem;left: 0;text-align: center"> <div @click="status = false" style="animation: <em>scale-up</em>
在处理高并流量时，通常将类似追逐摩尔定律不断提升 CPU 性能的方案叫做 Scale-up（纵向扩展），把类似 CPU 多核心的方案叫做 Scale-out，这两种思路在实现方式上是完全不同的。...聊聊Scale-out（横向扩展） Scale-up 通过购买性能更好的硬件来提升系统的并发处理能力，比方说目前系统 4 核 4G 每秒可以处理 200 次请求，那么如果要处理 400 次请求呢？...一般来讲，在系统设计初期会考虑使用 Scale-up 的方式，因为这种方案足够简单，所谓能用堆砌硬件解决的问题就用硬件来解决，但是当系统并发超过了单机的极限时，咱们程序员就要使用 Scale-out 的方式
在时间点t1，Pravega监控器注意到数据速率的增加，并且选择将Segment 1拆分成Segment 2和 Segment 3两部分，这个过程我们称之为Scale-up事件。...在t2时间点，我们看到另一个Scale-up事件。这次事件将Segment 0拆分成Segment 4和Segment 5。Segment 0因此被封闭而不再接受写入。...在上述的规则2和3中，即使输入负载达到了定义的阈值，Pravega也不会立即触发scale-up/down的事件，而是需要负载在一段足够长的时间内超越策略阈值，这也避免了过于频繁的伸缩策略影响读写性能。
100%) / 1px 1px no-repeat); will-change: transform, opacity; animation: scale-up...12s linear infinite; animation-delay: calc(-12s / @I * @i); @keyframes scale-up
，在数据库方向，Oracle依赖强劲的硬件支持（Exadata等），通过12c的多租户特性帮助用户整合数据环境、构建云模式，进而以内存选件（In-Memory Option）实现列式压缩和分析提速，在Scale-Up
年的由慢到快的发展，累积了大量信息和数据，数据在爆发式增长，这些海量数据急需新的计算方式，需要一场计算方式的革命； 传统的主机计算模式在海量数据面前，除了造价昂贵外，在技术上也难于满足数据计算性能指标，传统主机的Scale-up
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VL-FFN，而对于下方的网络，则会一起使用V-FFN和L-FFN，具体的网络设计可以参考下图： 对应的模型参数以及训练数据可以参考下表： 不过需要提一嘴的是，这里为了将模型做大，也就是文中提到的scale-up...总结 & 思考 综上，这篇文章最核心的还是说对于CV领域内的模型预训练方式进行了优化，优化了图片的编码方式，然后引入了DeepNet的初始化方法从而增强了模型scale-up的能力。
这是因为随着近些年来互联网行业的蓬勃发展，一些用户数据有了爆发性增长，传统的架构下，通过scale-up扩容的方式已经不能很好的满足这类需求，所以就演变成了分布式架构下scale-out扩容的方式，也就是我们说的水平扩展方式...MySQL这类开源数据库（通常要配合其他开源产品），压力大- 的则可以考虑分布式数据库（一般不建议分库分表那种实现方式）； 3）如果当前核心数据库已经是Oracle，但又担心未来几年业务有爆发式增长，超出scale-up
分布式文件系统 相对于Scale-up的NAS存储，分布式文件系统采用Scale-out架构，支持跨多节点的单一文件系统，数据和元数据都分布在多个节点上。...Gartner认为HCI发展的阻碍：HCI的性价比不太满足Scale-up架构的应用；对大型数据中心来讲，HCI成为新的孤岛。
PyTorch 分布式之弹性训练(7)---节点变化 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(7)---节点变化 0x00 摘要 0x01 变化方式 1.1 Scale-down 1.2 Scale-up...1.2 Scale-up 节点加入（scale-up）的处理如下： 当Scale up事件发生时，新节点被提交到作业，torchelastic rendezvous将检测到有新节点试图加入。...(scale-up covered in fault_tolerance test) """ min_nodes = 1 max_nodes = 2 wait = 2
0) @r(-20%, 120%) @r(-20%, 100%) / 1px 1px no-repeat)); will-change: transform, opacity; animation: scale-up...12s linear infinite; animation-delay: calc(-12s / @size() * @i()); @keyframes scale-up { 0%, 95.01%,
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