服務(wù)器內(nèi)容分布SEARCH AGGREGATION
回答:分布式架構(gòu)是軟件系統(tǒng)分布式系統(tǒng)存儲(chǔ)是基于存儲(chǔ)、服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、容災(zāi)熱備等技術(shù)的系統(tǒng)集成數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，各個(gè)企業(yè)、個(gè)人都在生產(chǎn)數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)也在社會(huì)中不斷流動(dòng)、循環(huán)，為這個(gè)時(shí)代創(chuàng)造著價(jià)值與機(jī)遇。盡管數(shù)據(jù)如此珍貴，但我們?nèi)匀粫?huì)聽到在集中式存儲(chǔ)場(chǎng)景中，由于網(wǎng)絡(luò)攻擊、火災(zāi)、地震而造成數(shù)據(jù)故障、丟失等問題。為了防止數(shù)據(jù)出現(xiàn)故障、數(shù)據(jù)丟失、服務(wù)器出錯(cuò)、數(shù)據(jù)無法恢復(fù)等情況，越來越多企業(yè)開始把集中存儲(chǔ)轉(zhuǎn)變...
cocopeak
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回答:分布式處理，分布式系統(tǒng)(其實(shí)也包含分布式存儲(chǔ)系統(tǒng))一直把RAS、MTBF、MTTR等作為可靠性衡量指標(biāo)，但是專業(yè)指標(biāo)是CAP指標(biāo)，可用性作為其中重要因素之一。CAP理論闡述了在分布式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，沒有一種設(shè)計(jì)可以同時(shí)滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯(cuò)性。所以一個(gè)好的分布式系統(tǒng)，必須在架構(gòu)上充分考慮上述指標(biāo)。分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，BASE理論作為CAP理論的折中或延伸，在分布式系統(tǒng)中被大量使用。分布式系統(tǒng)的可...
lolomaco
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回答:分布式存儲(chǔ)是當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)流行技術(shù)區(qū)塊鏈的特質(zhì)之一。它與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有些區(qū)別，一句話兩句話也說不清楚，直接上圖：第一種A圖就是中心化，也就是傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存方式，基于官方服務(wù)器，一旦服務(wù)器出現(xiàn)故障，數(shù)據(jù)、信息、資料都有可能丟失或泄露。第二種B圖就是去中心化,會(huì)出現(xiàn)一些節(jié)點(diǎn)，一個(gè)節(jié)點(diǎn)記錄下一個(gè)節(jié)點(diǎn)生成或者儲(chǔ)存信息的值（具體如何記錄或者驗(yàn)證，小編不是專業(yè)的不敢亂講），這就是所謂的去中心化、分布式記賬...
snifes
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回答:從計(jì)算機(jī)資源的發(fā)展來看，個(gè)人認(rèn)為可以分為三個(gè)階段：最為早期的共享式，后來的單體式，到現(xiàn)在的分布式。這個(gè)發(fā)展的原因，都是基于計(jì)算資源的需求。早期一臺(tái)服務(wù)unix服務(wù)器，連接多個(gè)終端，每個(gè)終端單獨(dú)獲取計(jì)算資源，其實(shí)跟現(xiàn)在的云計(jì)算感覺很類似，計(jì)算資源都放在服務(wù)器端，終端比較簡(jiǎn)單。這是早期對(duì)計(jì)算資源的需求和提供的計(jì)算能力之間的供需關(guān)系決定的。后來，隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，對(duì)計(jì)算資源的需求的不斷增加，單體式的計(jì)算...
lavnFan
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回答:首先解釋一下什么是本地儲(chǔ)存，什么是分布式存儲(chǔ)，分布式網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)是通過網(wǎng)絡(luò)。采用可擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，建立多臺(tái)存儲(chǔ)服務(wù)器分擔(dān)和分散存儲(chǔ)負(fù)荷，（例如像微信淘寶等。在多個(gè)地區(qū)建立服務(wù)器集群）利用位置服務(wù)器位置地區(qū)存儲(chǔ)信息，它的特點(diǎn)是提高了系統(tǒng)的可靠性、可用性和存取效率快速的吞吐量，還易于擴(kuò)展，通過不斷的增加來調(diào)節(jié)。也可將所有文件存儲(chǔ)到不同的辦公室或者企業(yè)集團(tuán)所有的電腦內(nèi)，這種叫做小的分布式存儲(chǔ)。通俗的解釋...
Scliang
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回答:ucloud云 ucloud云飛天 盤古團(tuán)隊(duì) 實(shí)打?qū)嵉淖匝?，已?jīng)專注這個(gè)領(lǐng)域多年。目前盤古支持了ucloud云的眾多業(yè)務(wù)，包括但不限于 塊存儲(chǔ)（ECS云盤），對(duì)象存儲(chǔ)（OSS）,表格服務(wù)（OTS）,大規(guī)模的分布式文件系統(tǒng)(ODPS業(yè)務(wù))，分析型數(shù)據(jù)庫(kù)（ADS）等。部署規(guī)模，數(shù)據(jù)量，付費(fèi)用戶數(shù)，營(yíng)收，增長(zhǎng)率等指標(biāo)在國(guó)內(nèi)都難有其匹。小米云平臺(tái)小米云平臺(tái)既有做開源hbase的(有3個(gè)committor)...
周國(guó)輝
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...總體架構(gòu)設(shè)計(jì) 系統(tǒng)采用分布式主從結(jié)構(gòu)，設(shè)置 1 個(gè) Master 服務(wù)器和多個(gè)Slave 服務(wù)器，Master管理 Redis 數(shù)據(jù)庫(kù)和分發(fā)下載任務(wù)，Slave 部署 Scrapy 抓取網(wǎng)頁(yè)和解析提取項(xiàng)目數(shù)據(jù)。服務(wù)器的基本環(huán)境是 Ubuntu 操作系統(tǒng)，Master 服務(wù)器安裝 Re...
...，可以將更高層的對(duì)象轉(zhuǎn)換成為二進(jìn)制數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)在緩存服務(wù)器中，當(dāng)前端應(yīng)用需要時(shí)，又可以通過二進(jìn)制內(nèi)容反序列化，將數(shù)據(jù)還原成原有對(duì)象。 memcache客戶端與服務(wù)端通過構(gòu)建在TCP協(xié)議之上的memcache協(xié)議來進(jìn)行通信，協(xié)議支...
...應(yīng)用場(chǎng)景主要包括分布式在線交易、數(shù)據(jù)中臺(tái)以及分布式內(nèi)容管理。 在線交易是數(shù)據(jù)庫(kù)最廣泛應(yīng)用的場(chǎng)景之一，通常用來支撐核心業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。分布式在線交易數(shù)據(jù)庫(kù)核心業(yè)務(wù)價(jià)值包括，分布式架構(gòu)轉(zhuǎn)型，高并發(fā)、高處理能力，...
...?作為應(yīng)用管理和內(nèi)容分發(fā)系統(tǒng)，BREW中使用了很多網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)器技術(shù)，例如負(fù)載均衡技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)、Web Service 技術(shù)等等。就數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)而言，BREW采用的是集中分布式應(yīng)用管理，既有中心數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，又有分布式的數(shù)據(jù)庫(kù)，...
...讓我說下去。一直以來，都有這樣的一個(gè)傳統(tǒng)觀點(diǎn)：運(yùn)行服務(wù)器的應(yīng)用程序，無論是Web應(yīng)用還是移動(dòng)應(yīng)用的后臺(tái)，未來都會(huì)在云端。亞馬遜、谷歌和微軟在他們的云服務(wù)中添加了多種工具，讓在其中運(yùn)行的軟件服務(wù)變得越來越簡(jiǎn)...
...三方框架，還會(huì)寫寫demo。 閱讀基礎(chǔ)框架、J2EE規(guī)范、Debug服務(wù)器內(nèi)核。 大多數(shù)程序都是第1種，到第5種不光需要濃厚的興趣，還需要勇氣：我能讀懂嗎？其實(shí)，你能夠讀懂的。 耐心，真的很重要。因?yàn)槟銟O少看到閱讀源碼的指導(dǎo)...
...） 的成為了一名前端，并順路使用 PHP 的 Swoole 幫助負(fù)責(zé)服務(wù)器端的同學(xué)編寫了幾個(gè)微服務(wù)模塊。在小組成員之間的協(xié)作中，還是出現(xiàn)了不少有趣的火花。 在昨天 review 隊(duì)友代碼的過程中，發(fā)現(xiàn)了我們組分布式鎖的寫法似乎有點(diǎn)...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
