回答:容災(zāi)的作用就是保證服務(wù)99.9999%的不間斷。利用云平臺(tái)的特性,快速部署,伸縮性。可以確保服務(wù)的穩(wěn)定,更主要是的,可以很大程度節(jié)省成本。當(dāng)某一段時(shí)間無人訪問時(shí),云平臺(tái)縮減節(jié)點(diǎn)數(shù)量,當(dāng)出現(xiàn)峰值是,云平臺(tái)能在秒級(jí)下增加節(jié)點(diǎn),確保用戶正常訪問。
回答:無論是什么軟件還是網(wǎng)站,緩存對(duì)于一個(gè)系統(tǒng)而言都是不可或缺的一部分,在對(duì)于系統(tǒng)性能提升上起著很大的作用。在軟件行業(yè),緩存是無所不在的,比如說:瀏覽器有緩存:主要緩存下載過的資源,在緩存有效期內(nèi)能避免重復(fù)下載資源文件,加快頁面渲染速度;系統(tǒng)有緩存:不管是Windows還是Linux系統(tǒng),也都有自己的緩存策略。如:DNS緩存、字體緩存、縮略圖緩存等;CDN緩存:一般網(wǎng)站前端都會(huì)加上CDN,這樣可以讓訪客...
...的。 一、背景 用戶在馬蜂窩 App 上「刷刷刷」時(shí),推薦系統(tǒng)需要持續(xù)給用戶推薦可能感興趣的內(nèi)容,主要分為根據(jù)用戶特性和業(yè)務(wù)場(chǎng)景,召回根據(jù)各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法計(jì)算過的內(nèi)容,然后對(duì)這些內(nèi)容進(jìn)行排序后返回給前端這幾個(gè)...
...的。 一、背景 用戶在馬蜂窩 App 上「刷刷刷」時(shí),推薦系統(tǒng)需要持續(xù)給用戶推薦可能感興趣的內(nèi)容,主要分為根據(jù)用戶特性和業(yè)務(wù)場(chǎng)景,召回根據(jù)各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法計(jì)算過的內(nèi)容,然后對(duì)這些內(nèi)容進(jìn)行排序后返回給前端這幾個(gè)...
...群數(shù)據(jù)庫,SQL和NoSQL Key Value混合使用,并且開始使用監(jiān)控系統(tǒng)。而更加復(fù)雜的情況下,每個(gè)業(yè)務(wù)都需要各自特定的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和優(yōu)化方案,需要加入OLAP 、離線分析任務(wù),并且考慮高速擴(kuò)展、高性能、高可靠等問題。 Redis是開源...
...,我信了。為什么呢?2014年11月,某金融支付公司出現(xiàn)系統(tǒng)故障,出現(xiàn)了高達(dá)近4億多重復(fù)到賬。2017年1月,某代碼托管平臺(tái)的運(yùn)維人員在多終端操作切換時(shí),誤把生產(chǎn)環(huán)境當(dāng)成測(cè)試環(huán)境,人為失誤的把生產(chǎn)環(huán)境的數(shù)據(jù)庫刪除。...
...隊(duì)主要通過三大應(yīng)對(duì)策略應(yīng)對(duì):有損服務(wù),柔性可用,大系統(tǒng)小做有損服務(wù)-追求高可用和快速響應(yīng)。 什么是有損服務(wù)?有損服務(wù)是通過精心拆分產(chǎn)品流程,選擇性犧牲一部分?jǐn)?shù)據(jù)一致性和完整性從而保證核心功能絕大多數(shù)運(yùn)行...
...隊(duì)主要通過三大應(yīng)對(duì)策略應(yīng)對(duì):有損服務(wù),柔性可用,大系統(tǒng)小做有損服務(wù)-追求高可用和快速響應(yīng)。 什么是有損服務(wù)?有損服務(wù)是通過精心拆分產(chǎn)品流程,選擇性犧牲一部分?jǐn)?shù)據(jù)一致性和完整性從而保證核心功能絕大多數(shù)運(yùn)行...
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...隊(duì)主要通過三大應(yīng)對(duì)策略應(yīng)對(duì):有損服務(wù),柔性可用,大系統(tǒng)小做有損服務(wù)-追求高可用和快速響應(yīng)。 什么是有損服務(wù)?有損服務(wù)是通過精心拆分產(chǎn)品流程,選擇性犧牲一部分?jǐn)?shù)據(jù)一致性和完整性從而保證核心功能絕大多數(shù)運(yùn)行...
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...