《阿里云分布式块存储》专题

graph是存储绘图数据的组件。graph组件 接收transfer组件推送上来的监控数据，同时处理api组件的查询请求、返回绘图数据。 服务部署 服务部署，包括配置修改、启动服务、检验服务、停止服务等。这之前，需要将安装包解压到服务的部署目录下。 # 修改配置, 配置项含义见下文 mv cfg.example.json cfg.json vim cfg.json # 启动服务 ./open-fa

transfer是数据转发服务。它接收agent上报的数据，然后按照哈希规则进行数据分片、并将分片后的数据分别push给graph&judge等组件。 服务部署 服务部署，包括配置修改、启动服务、检验服务、停止服务等。这之前，需要将安装包解压到服务的部署目录下。 # 修改配置, 配置项含义见下文 mv cfg.example.json cfg.json vim cfg.json # 启动服务 ./

agent用于采集机器负载监控指标，比如cpu.idle、load.1min、disk.io.util等等，每隔60秒push给Transfer。agent与Transfer建立了长连接，数据发送速度比较快，agent提供了一个http接口/v1/push用于接收用户手工push的一些数据，然后通过长连接迅速转发给Transfer。 部署说明 agent需要部署到所有要被监控的机器上，比如公司有1

OpenStack 用户可能会发现，按照 Neutron 原先的设计，所有网络服务都在网络节点上进行，这意味着大量的流量和处理，给网络节点带来了很大的压力。 这些处理的核心是路由器服务。任何需要跨子网的访问都需要路由器进行路由。 很自然，能否让计算节点上也运行路由器服务？这个设计思路无疑是更为合理的，但具体实施起来需要诸多细节上的技术考量。 为了降低网络节点的负载，同时提高可扩展性，OpenSta

简介 TensorFlow只是library，分布式TensorFlow应用需要我们在多个节点启动Python脚本组成分布式计算集群。 Xiaomi Cloud-ML支持标准的分布式TensorFlow应用，用户只需编写对应的Python脚本即可提交运行，用法与单机版类似。 代码规范 由于分布式TensorFlow应用需要启动多节点，每个节点需要知道自己的角色，一般都是通过命令行参数传入，而用户自

分布式支持 数据访问层支持分布式数据库，包括读写分离，要启用分布式数据库，需要开启数据库配置文件中的deploy参数： return [ // 启用分布式数据库 'deploy' => 1, // 数据库类型 'type' => 'mysql', // 服务器地址 'hostname' => '192.168.1.1,19

为提高可伸缩性，Sphnix提供了分布式检索能力。分布式检索可以改善查询延迟问题（即缩短查询时间）和提高多服务器、多CPU或多核环境下的吞吐率（即每秒可以完成的查询数）。这对于大量数据（即十亿级的记录数和TB级的文本量）上的搜索应用来说是很关键的。 其关键思想是对数据进行水平分区（HP，Horizontally partition），然后并行处理。 分区不能自动完成，您需要 在不同服务器上设置Sp

问题内容： 我的任务是为可大规模扩展的分布式共享内存（DSM）应用程序构建原型。原型仅用作概念验证，但我想通过选择稍后在实际解决方案中使用的组件来最有效地利用我的时间。 该解决方案的目的是获取来自外部源的数据输入，将其搅动并使结果可用于许多前端。这些“前端”将仅从缓存中获取数据并提供服务，而无需额外的处理。该数据的前端命中量实际上可以是每秒数百万。 数据本身非常不稳定。它可以（并且确实）快速变化。

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我好爱这个面试官，有一种老父亲一样的亲切感😭😭😭 前几天hr面完在等结果，今天中午突然通知我boss要加面一场（电话面） 本来挺紧张的，结果没想到面试体验这么良好😭 没全程几乎没问技术，就问了一点项目。 然后聊未来发展，个人生活，聊学习能力啥的， 甚至还问了我为什么要做班委，进入大学去竞选的勇气和动力来自哪里。 总结是，真的很nice的一场谈话，像是长辈对晚辈的关怀和教导一样。 结果不重要

如何设置阿里云oss远程备份路径? 有多个vps备份. 在ALiOSS远程备份设置没有保存路径 这一设置