回答:大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数...
Blackjun
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回答:云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 当进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，而我们只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互就可以。云计算主要应用的领域有公有云、私有云、云存储、桌面云、物联网、人工智能、大数据、智能制造、智慧城市等。各行各业也都需要云计算，像政府、金融、电力、教育、交通...
susheng
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...应用。它自动完成多台服务器上新版本的同步更新，包括数据库的改变。 为什么需要Capistrano 假设我们的应用程序是由多台内网的开发机器 ,一台测试服务器与一台预发布服务器 ,多台在公网上提供服务的服务器构成 . 那么我们...
...坑人么？所以通过各种算法挖掘数据中的关系，形成知识数据库，十分重要2． 大数据拥抱云计算数据分析是一项很有意思的技术，其功能就是帮我们梳理数据，存储信息，并从信息中总结规律。当数据量很小的时候，几台机...
...问题 nginx负载均衡策略 多台服务器代码同步 多台服务器数据库同步 node服务，代码更新后，服务重启 源的代码更新问题和数据升级 用户上传的图片等静态资源同步 Nginx反向代理及负载均衡 轮询 权重 ip_hash url_hash 等等... 这...
...Docker来开发 Docker让工作更轻松。如需要一个部署安装MySQL数据库，或者安装Ghost,又或者Redis数据库，PostgreSQL，Ruby等。实际上这些都已经被Docker化容器化和镜像化。 只需要一条命令即可运行： docker run name_of_programe_you_need 下载(镜...
...端统一存储 思路：将session存储在web-server后端的存储层，数据库或者缓存 优点：没有安全隐患可以水平扩展，数据库/缓存水平切分即可web-server重启或者扩容都不会有session丢失 不足：增加了一次网络调用，并且需要修改应用代...
...的有 Nginx 把请求分发给后端的不同web服务器，还有就是数据库集群，负载均衡就是，为了保证服务器的高可用，高并发。 3.科学计算集群(High Performance Computing Cluster) 简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的...
...随着业务逻辑的增多，定时任务也会越来越多，定时任务服务器的负载也会越来越高，甚至导致任务执行缓慢，然而我们却只能在一台服务器上设置定时任务，如果在多台服务器上同时配置了定时任务，还会导致定时任务的重复...
...以彻底断绝通过网络泄露数据的可能性。关于数据备份，数据库存储我们采用了主从库配置，如有需要，系统支持异地容灾，既保证了高吞吐率，也保证数据不因系统火设备损坏而造成损失。文件存储方面，我方采用了openstack ...
...应用，一个 Producer Group 下包含多个 Producer 实例，可以是多台机器，也可以是一台机器的多个进程，或者一个进程的多个 Producer 对象。一个 Producer Group 可以发送多个 Topic 消息。Producer Group 作用如下: （1）标识一类 Producer （2）...
...可靠，高容错性。一个节点的系统崩溃不会影响到其他的服务器；2、高可扩展。可以根据计算能力的需要，增加更多的计算节点或者增加某些节点的性能；3、灵活性。便于实施，同时支持新应用的快速上线；4、高性能。由多个...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
魏明
陈伟
李昌杰
未东兴
