做生信分析的人越来越多,但并不是每个人都有足够的计算资源。云计算是个好东西,但它的成本优势更多体现在大数据处理上,每天需要处理几十几百 TB 甚至 PB 级别的数据时,云计算才会比自建维护机房要划算得多。如果处理的数据不大,自己组装个服务器要划算得多。
我们最常见的流媒体协议的RTMP协议,在网络和硬件正常好的情况下,延迟可以达到1-3s左右,它也是目前主流视频直播中最常见的协议,像我们的安防流媒体服务器也支持这种协议的视频流输出。
导读:本文将从构成运营成本的主要运营资源(设备资源、带宽资源、专线资源)出发,以实际案例分别阐述精细化技术运营实施的要点。
1xE3-1225v6/8GB DDR4/4x3.5盘位/1TB*2 SATA/板载RAID121i 0/1/10/5/250W黄金/DVD/3年/7*24/CentOS 6.9
国内应用比较多的开源流媒体服务器nginx-rtmp-module一直存在功能少、集群化难度大等问题。在LiveVideoStack线上分享中,PingOS 开源项目组开发工程师、UCloud RTC研发工程师朱建平详细介绍了基于nginx-rtmp-module的PingOS流媒体服务器在http-flv、http-ts、hls+、多进程、转推、回源以及集群化部署方面的技术实现细节。 文 / 朱建平 整理 / LiveVideoStack 直播回放 https://www2.tutormeetplus.c
SRS单进程能支持9000并发,nginx-rtmp单进程最多支持3000个,单进程的性能SRS是nginx-rtmp的三倍。SRS单进程性能如何做到nginx-rtmp的三倍的?SRS哪几个结构极大提升了性能? 先来看看我们遇到的问题,RTMP协议和HTTP协议是又很大不同的。nginx在分发HLS,即m3u8文本文件和ts视频文件时,对所有连接发送的都是同一个内容,甚至可以调用sendfile让内核自己发fd去,nginx服务器自己要干的事情很少了;如果nginx必须把每个ts的内容读出来,修改里面某些
最近发现一些网站,可以解析各大视频网站的vip。仔细想了想,这也算是爬虫呀,爬的是视频数据。
原文链接:https://www.francetelevisions.fr/lab/projets/8K-Experiment-at-Roland-Garros-2019
npm config set registry http://mirrors.tools.huawei.com/npm
其实整个问题是使用雪花算法过程是遇到的,这次刚好把事故记下来,希望对没遇到过得同学有个提醒。
你首先需要使用 Angular CLI 来创建一个初始化的应用。随后,你将对你已经初始化的应用进行修改来让你构建出 Tour of Heroes app(英雄指南) 这个应用。
因为测试的需要每个IT屌丝都会需要一两测试服务器,但是不能够一台机就装一个系统啊,因此组装一台高性能的测试机再做虚拟化是必须的,下面我们就来说一下DIY ESXI虚拟化服务器吧(当然这中间并未考虑服务器安全性问题)!
缓存代理服务器是一种特殊的代理服务器,其主要功能是缓存从目标服务器(通常是Web服务器)获取的数据,并在客户端再次请求相同数据时直接提供缓存的数据。通过缓存代理服务器可以加快访问速度并减轻目标服务器的负载。
该文章是一篇关于MySQL数据库引擎优化实践的技术文章。通过对比MySQL和MariaDB两种数据库引擎的优化实践,总结了在数据库优化方面的经验,包括MySQL数据库引擎选择、MariaDB数据库引擎选择、MySQL数据库引擎优化实践、MariaDB数据库引擎优化实践和MySQL与MariaDB性能比较。
业务场景是这样的:多个用户(2-4人)直播的视频,合成为一个视频,这期间要满足2个条件:首先,录制途中可能有一个或多个用户不定次数的离线、重进(网络差和人为操作)的情况;第二,要保证合成的视频和录制的效果是一样的必须是同步的(不能出现多个视频时间对不上的情况)。
好的工具往往使得开发应用更快更简单,而不是任何模块都手动开发。angualr cli就是一个支持 创建工程,添加文件,对各种任务如测试、打包、部署等迭代。 本文的目的就是基于TypeScript开发构建一个angualr应用,使用angualr cli可以选择工程的风格。 在本章的 末尾,你可以理解CLI的开发以及开发完整应用的样例。 也可以通过这个链接直接下载源码。 第一步,配置环境变量 在开始开发前,需要安装nodejs。 点击这个网址,Nodejs安装文件下载 在命令行中,执行: sudo npm i
在上一篇文章中,我们讲解了单数据中心的搭建流程,这边文章将在其基础之上构建多数据中心。我们另选一个region的两个节点,按照单数据中心的方式搭建好,然后执行如下命令,先查看下数据中心情况:
Redis服务器是一个事件驱动程序,服务器需要处理以下两类事件:文件事件(服务器对套接字操作的抽象)和时间事件(服务器对定时操作的抽象)。Redis的定时机制就是借助时间事件实现的。 一个时间事件主要由以下三个属性组成:id:时间事件标识号;when:记录时间事件的到达时间;timeProc:时间事件处理器,当时间事件到达时,服务器就会调用相应的处理器来处理时间。一个时间事件根据时间事件处理器的返回值来判断是定时事件还是周期性事件。
引言 数据库构架设计中主要有 Shared Everthting、Shared Nothing 和 Shared Disk: Shared Everthting:一般是针对单个主机,完全透明共享 CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的,例如 Oracle 的单机模式。 Shared Disk:各个处理单元使用自己的私有 CPU和 Memory,共享磁盘系统。典型的代表 Oracle RAC, 它是数据共享,可通过增加节点来提高并行处理的能力,扩展能力较好。其类似于 SMP(对称多处理)模式,但是当
数据库构架设计中主要有 Shared Everthting、Shared Nothing 和 Shared Disk:
阅读目录: 使用场景 算法原理 虚拟节点 代码示例 使用场景 以Redis为例,当系统需要缓存的内容超过单机内存大小时,例如要缓存100G数据,单机内存仅有16G时。这时候就需要考虑进行缓存数据分片,也即是把100G的数据拆分成多块小于单机内存的数据。例如以10G为单位,拆分10份,存储到多台机器节点上。 但是数据怎么个分法更合理呢? 、 f(key)%n 这里配置n=10,不同的key根据数值余数映射到对应的机器。 很简单的办法就解决了多台节点key分法的问题。然而数据大小的增长和缩减是很难预知的, 如果
随着信息技术的飞速发展,企业数据量呈现爆炸式增长。对于像网易这样规模庞大的互联网公司,无论是内部办公系统还是外部提供的服务,每天都会产生大量的日志和时序数据。这些数据已成为故障排查、问题诊断、安全监测、风险预警以及用户行为分析及体验优化的重要基石。充分挖掘这些数据的价值,有利于提升产品的可靠性、性能、安全性以及用户满意度。
对于 Mac OS X: Mac OS 10.14 Mojave 及更高版本,32 和 64 位 Intel CPU
在2013年(今年是2019年)的Node Knockout比赛上,有人提出了一个叫 Video Funhouse(年代太久远,我没能找到更多的资料)的设想,后来就有了github上的videoconverter方案。videoconverter将音视频领域中的瑞士军刀ffmpeg通过emscripten(一个可以将C/C++代码生成asm/wasm的编译工具)转化为javascript,实现了在浏览器上对视频的简单操作,包括视频的裁剪/转换。它的demo目前还能运行,地址如下:http://bgrins.github.io/videoconverter.js/demo
定制工作时间的方法 详见 Business hour和 Custom business hour、
有段时间比较闲就尝试着做了一个微信小程序,一是为了锻炼自己独立部署一个前后端全链路系统的能力,二是想做一个自己都想用的小程序出来。方向是让用户可以集中获取优质的电影、音乐、书籍、游戏等信息的推荐,那什么是优质的信息呢?我这里假设的是排行榜里越靠前的信息就越是优质的信息,于是就做了一个这几类信息的排行榜小程序,当然排行的信息不是我随便瞎编的,数据来源主要是豆瓣以及其他一些排行网站,希望排行数据是权威和客观的,能最大化的减少用户获取优质资源的成本。
除了这8个3.5英寸硬盘位以外,ASUS TS700-E9在背面还有2个热插拔SSD硬盘位:
大多数人面试的时候经常会被问到:你简历上有高负载高并发的经验,那到底你的系统是怎样设计的?
dblink主要用于不同服务器数据库之间的关联操作。比如:想在A服务器之间从B服务器某表中取得数据,更新到A服务器某表中。
mongostat是mongdb自带的状态检测工具,在命令行下使用。它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态,并输出。如果你发现数据库突然变慢或者有其他问题的话,你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态。它的输出有以下几列:
prefork 是一种非线程、与派生的工作模式,用的是进程去处理请求,所以比较容易消耗内存,但是稳定性好,某个进程出现问题不会影响到其他请求。
根据《数据安全法》数据备份和容灾规定要求,需要建立健全的数据备份机制,确保个人信息数据的安全存储和备份。在数据备份方面,需要保证数据的完整性和可恢复性,以应对意外情况或灾难发生时的数据丢失情况。同时,还需要建立容灾预案,确保在突发事件发生时能够迅速有效地恢复数据和系统运行,保障个人信息的安全。与此同时,备份设备是公司IT信息化建设中非常重要的一环,用于保护公司重要数据免受意外损失的影响。
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腾讯云内存型实例具有大内存的特点,适合高性能数据库、分布式内存缓存等需要大量的内存操作、查找和计算的应用,InstanceTypes分享腾讯云内存型M4实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息:
Pushpin 是一个用 Rust 和 C++ 编写的反向代理服务器,可以轻松实现 WebSocket、HTTP 流和 HTTP 长轮询服务。该项目在实时推送解决方案中是独一无二的,因为它旨在满足 API 创建者的需求。Pushpin 对客户端来说是透明的,并且可以轻松集成到 API 堆栈中。
随着云计算、大数据等新一代信息技术的崛起,很快就迈入数字化时代,操作系统是数字经济平稳发展的关键。对于各行各业甚至是国家而言,信息安全是重中之重,在一些关键、保密的领域中使用的国外系统,会存在着泄密的风险,所以发展自主可控的国产操作系统是非常有必要的。经过这些年信息化的不断发展,以及国家对信息安全重视,统信的UOS、银河麒麟等国产化系统已开始进入涉密单位,政企单位常态化使用。单位业务系统,及办公系统也逐步的往国产化系统及硬件平台迁移。
作为一名 Web 开发者,在日常工作中,经常都会遇到消息通信的场景。比如实现组件间通信、实现插件间通信、实现不同的系统间通信。那么针对这些场景,我们应该怎么实现消息通信呢?本文阿宝哥将带大家一起来学习如何优雅的实现消息通信。
首先选择服务器,这里我使用的是腾讯云近期推出的无忧计划的轻量服务器,最基础的1C2G50GB国内地区只要15元一个月,还送一年的域名属实是真香了。
在PHP诞生的初期,它总是以单线程的CGI方式运行的,因此,根本不需要考虑多线程问题,因为进程的处理不会超过单个请求。
之前看过 《大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战》 ,这个系统设计还是挺有意思的,里面提及了Google的一整套系统都有论文,而且现在已经进化到下一代支持分布式跨行事务的关系型数据库系统了。所以一直很想抽时间看看Google的那套去中心化并且可以平行扩容的分布式系统和数据库的论文。之前一些计划中的我自己的项目的优化项都差不多完成了,这段时间就陆陆续续的看完了这三篇Paper,可怜我的渣渣英语,所以看得比较慢。
副本集环境的搭建以及一些基本的操作我们都了解了,本文我们来看看这个数据复制到底是怎么实现的。 ---- 数据同步方式 MongoDB中的复制功能主要是使用操作日志oplog.rs来实现的,oplog.
ts(Thread-Safety)即线程安全,多线程访问时,采用了加锁机制,当一个线程访问该类的某个数据时,进行保护,其他线程不能进行访问直到该线程读取完,其他线程才可使用。不会出现数据不一致或者数据污染php以ISAPI方式加载的时候选择这个版本.,php以ISAPI方式加载的时候选择这个版本.
Redis是数据库的意思。Redis(Remote Dictionary Server ),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。
腾讯云内存型服务器具有大内存的特点,适合高性能数据库、分布式内存缓存等需要大量的内存操作、查找和计算的应用,腾讯云百科分享腾讯云内存型M4云服务器配置CPU内存性能注意事项:
对于大家经常见到和使用到的普通MP4来说,作为电影、电视文件的存储容器,是很好的,不过对于流媒体点播来说,最大的缺点就是它的媒体信息和关键帧索引都集中存放在moov box中,而导致越大的文件,moov box越大,对播放器来说,获取不到moov box,根本无从解码,所以就导致MP4文件点播,需要缓冲很久,加载头部数据。当然常见解决方案,就是文件切分,把大的MP4文件,切为小一点的MP4文件,这样每块的MP4的加载就会快很多,这个也是很多视频网站的解决方式,这样的切分也还好,分片数量不算很多。然而到了HLS时代,为了支持HLS协议,就需要把大的MP4文件,都转换为了更小的HLS-TS分片文件,这就出现问题了,服务器太多碎片一样的TS文件,难以管理,也影响性能。怎么解决呢?那就是虚拟HLS分片技术。
在Kudu配置的WAL和Data路径与其他服务(如NameNode、DataNode等)共用一块磁盘的情况下(可能会产生磁盘空间不足或者IO争用),需要将WAL和Data的目录迁移至新的磁盘上。本文主要讲述如何通过Cloudera Manager来完成Kudu Master和Tablet的WAL和Data目录迁移。
这两天有个开发者在使用我们的流媒体服务器做微信小程序二次开发的时候遇到一些问题,现在我来给大家分享这个过程,如果以后还有开发者遇到类似问题,可参考本篇进行排查。
1.发送请求,根据url地址,然后送请求 2.获取数据,获取服务器返回的响应的内容 3.解析数据:提取想要爬取的内容 4.保存数据:将得到的数据保存为文档
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