回答:首先明确下定义:计算时间是指计算机实际执行的时间,不是人等待的时间,因为等待时间依赖于有多少资源可以调度。首先我们不考虑资源问题,讨论时间的预估。执行时间依赖于执行引擎是 Spark 还是 MapReduce。Spark 任务Spark 任务的总执行时间可以看 Spark UI,以下图为例Spark 任务是分多个 Physical Stage 执行的,每个stage下有很多个task,task 的...
...出现,以及应用程序和数据同时迁移到网络边缘,传统的数据中心的连接变得比以往更加复杂和关键。由于这种复杂性,长期受益于销售交叉连接、IP服务和第2层广域网(WAN)连接的托管服务提供商面临着对更集成、更安全和更...
...储 CPFS 具备弹性扩容、亿级文件容量、TB/s级吞吐量、全托管等四大产品功能特性,广泛应用于基因计算、石油勘探、气象分析、机器学习、大数据分析和媒体文件处理等计算密集型的业务场景,提供中国首家云上高性能计算的...
... 在传统情况下,第一步是重新托管。这种方法将传统数据中心工作负载转移到云端的风险和工作量降到最低。重新托管需要将现有应用程序和服务(可能在传统数据中心的裸机或虚拟机上运行)迁移到在云中运行的虚拟机上...
...不管客户在部署新的云原生应用程序,还是从现有的传统数据中心迁移原有的工作负载。在云时代,企业上云成为必选项。但是在上云过程中,企业却不得不面对很多问题,比如如何搭建最优的云架构;云计算成本优化;公有云提供商不...
...有赞业务类型繁多、系统庞杂的特点,UCloud通过公有云、托管云、金翼物理机、容器等产品,为有赞提供了一整套新型定制化混合云解决方案。其中,通过混合云网关进行大带宽低延迟物理与云上交互;金翼定制化物理机满足定...
...架构师刘海锋表示。但到2015年底,有数万个节点在多个数据中心运行,我们遇到了很多问题,因为我们的平台不够强大。我们遇到了瓶颈和可扩展性问题,刘说。我们现在就需要未来五年发展的基础设施。 解决方法 京...
...架构师刘海锋表示。但到2015年底,有数万个节点在多个数据中心运行,我们遇到了很多问题,因为我们的平台不够强大。我们遇到了瓶颈和可扩展性问题,刘说。我们现在就需要未来五年发展的基础设施。 解决方法 京...
...率,就可以轻松地消耗整个服务器,或者上载云提供商的数据中心路由器和存储区域网络(SAN)。当数据定期访问,尤其是在云计算外部访问时,云数据存储成本要更高。数据使用费反映的成本负担强加于云管理员身上。企业认...
...率,就可以轻松地消耗整个服务器,或者上载云提供商的数据中心路由器和存储区域网络(SAN)。当数据定期访问,尤其是在云计算外部访问时,云数据存储成本要更高。 数据使用费反映的成本负担强加于云管理员身上。企业...
...新的订单都需要对后端系统进行手动配置。但后端系统在托管场外,每对一个新订单进行配置都可能需要一个星期的等待时间。其结果是,测试周期被大幅度拉长,也使终端到终端的自动化测试变得几乎不可能实现了。 实现服...
...新的订单都需要对后端系统进行手动配置。但后端系统在托管场外,每对一个新订单进行配置都可能需要一个星期的等待时间。其结果是,测试周期被大幅度拉长,也使终端到终端的自动化测试变得几乎不可能实现了。 实现服...
...服务是首席信息官的战略武器。公共云不仅仅是结束运营数据中心的一种方式,它使首席信息官能够专注于旨在提高利润的战略项目。随着组织追求新的IT架构和运营理念,他们为数字业务的新机遇奠定了基础。调研机构Gart...
...期,关键因素是规模经济。前两代或三代的公共云在整个数据中心都使用相同的硬件,这提供了巨大的价格优势,但同时限制了用于托管基础设施和平台即服务的服务器的性能。开放计算项目的兴起以及获得主要云供应商的支持...
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...