这个是很多兄弟姐妹非常想知道的事情.我今天就简单和大家详细说一说.其实很简单,只是大家可能没有注意而已.把图上的-detail选定即可. 转载自:http://bbs.21ic.com/blog-731039-96613.html

作者:詹雪娇,腾讯云容器产品经理,目前主要负责腾讯云集群运维中心的产品工作. 张鹏,腾讯云容器产品工程师,拥有多年云原生项目开发落地经验.目前主要负责腾讯云TKE集群和运维中心开发工作. 引言 降本增效从云计算发展至今一直都是企业上云最核心的关注点,无论是在线业务还是大数据.AI业务,都非常依赖算力的消耗,成本问题都是企业上云进行决策的核心因素. 从云计算本身来看,单纯把业务从 IDC 搬迁上云不修改任何业务架构,提高计算资源利用率需要非常大的运维成本和人力成本投入到改造业务适配弹性伸缩和业务可

上一篇,我们介绍了如何使用Elastic Job实现定时任务.解决了使用@Scheduled来实现时候存在的竞争问题,同时也实现了定时任务的高可用执行. 然而,还有一类问题是我们在做定时任务时候容易出现的,就是任务执行速度时间过长:同时,为了实现定时任务的高可用,还启动了很多任务实例,但每个任务执行时候就一个实例在跑,资源利用率不高. 所以,接下来我们就来继续介绍,使用Elastic Job的分片配置,来为任务执行加加速,资源利用抬抬高的目标! 动手试试 建议直接下载文末仓库中的chapter7

最近接了一个任务,就是测试公司服务器的资源利用率,这样对每种业务平时所占资源有了大体的了解,进而为下一步的虚拟化做准备.找了很多开源的工具,但都不理想,有的安装很复杂,需要联网(而我们的服务器很多都不能够联网):有的分析出的数据还需要自己汇总.统计等.最后找到了nmon,无需安装.支持绝大多数Linux发现版本.监测数据自动形成.nmon文档..nmom文档自动生成如表等等.利器啊~ 1.下载nmon_linux_more_14g.tar.gz,下载完成之后,我们可以看到nmon支持一下Linu

Hadoop系统提供了MapReduce计算框架的开源实现,像Yahoo!.Facebook.淘宝.中移动.百度.腾讯等公司都在借助 Hadoop进行海量数据处理.Hadoop系统性能不仅取决于任务调度器的分配策略,还受到分配后实际任务执行效率的影响,任务执行常常涉及读取.排序.归并.压缩.写入等具体阶段. HCE计算框架是一个开源项目,旨在通过优化任务执行的各个阶段,提升整个Hadoop系统的效率.与Hadoop Java框架相比,基于HCE框架的MapReduce任务最高可以节省超过30%的

使用 Ansible 统计服务器资源利用率: 3 条 shell 脚本实现统计: CPU 利用率统计: top -bn1 | grep load | awk '{printf "CPU Load: %.2f\n", $(NF-2)}' 内存利用率统计: free -m | awk 'NR==2{printf "Memory Usage: %s/%sMB (%.2f%%)\n", $3,$2,$3*100/$2 }' 磁盘利用率统计(列出每块磁盘利用率): df -h

阿里妹导读:为了保证系统的在线交易服务顺利运转,最初几年,阿里都是在双11大促来临之前大量采购机器储备计算资源,导致了双11之后资源大量闲置点现象.是否能把计算任务与在线服务进行混合部署,在现有弹性资源基础上提升集群资源利用率,降低双11资源新增成本? 今天,阿里测试开发专家何颖,将为你深入介绍阿里容器调度系统Sigma仿真平台Cerebro. Sigma 是阿⾥巴巴全集团范围的 Pouch 容器调度系统.2017年是 Sigma 正式上线以来第⼀次参与双11,在双11期间成功⽀撑了全集团所有容

背景 公有云的发展为业务的稳定性.可拓展性.便利性带来了极大帮助.这种用租代替买.并且提供完善的技术支持和保障的服务,理应为业务带来降本增效的效果.但实际上业务上云并不意味着成本一定较少,还需适配云上业务的应用开发.架构设计.管理运维.合理使用等多方面解决方案,才能真正助力业务的降本增效.在<Kubernetes 降本增效标准指南>系列 的上一篇文章<容器化计算资源利用率现象剖析>中可看到,IDC 上云后资源利用率提高有限,即使已经容器化,节点的平均利用率依旧仅在 13% 左右,资

作者 郭云龙,腾讯云高级工程师,目前就职于 CSIG 云产品三部-AI 应用产品中心,现负责中心后台业务框架开发. 导语 为了满足 AI 能力在公有云 SaaS 场景下,服务和模型需要快速迭代交付的需求,保障服务在不稳定高并发时的高成功率,以及进一步提升资源利用率,AI 应用产品中心进行了一系列的调研与实践,本篇将重点介绍团队在容器化方面的实践经验. 背景和问题 公有云 AI SaaS 产品(如人脸融合)的一般服务流程为:C 端或 B 端客户通过采集设备采集图像.音视频等,经由云 API 等接入

作者 王孝威,FinOps 认证从业者,腾讯云容器服务产品经理,热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式,为客户极致降本增效服务. 余宇飞,FinOps 认证从业者,腾讯云专家工程师,从事云原生可观测性.资源管理.降本增效产品的开发. 资源利用率为何都如此之低? 虽然 Kubernetes 可以有效的提升业务编排能力和资源利用率,但如果没有额外的能力支撑,提升的能力十分有限,根据 TKE 团队之前统计的数据: Kubernetes 降本增效标准指南| 容器化计算资源利用率现象剖析,

作者 吕亚霖,作业帮基础架构 - 架构研发团队负责人.负责技术中台和基础架构工作.在作业帮期间主导了云原生架构演进.推动实施容器化改造.服务治理.GO 微服务框架.DevOps 的落地实践. 别路,作业帮基础架构-高级研发工程师,在作业帮期间,负责多云 K8s 集群建设.K8s 组件研发.Linux 内核优化调优相关工作. 背景 作业帮在云原生容器化改造的过程中,随着集群规模越来越大.业务混合部署的场景越来越复杂,面临的集群问题也越来越多,走到了 Kubernetes 及容器化的深水区, 尤其是

前言 很多的小伙伴刚刚接触SpringBoot的时候,可能会遇到加载不到静态资源的情况. 比如html没有样式,图片无法加载等等. 今天王子就与大家一起看看SpringBoot中关于资源映射部分的主要源码实现. 建议环境允许的情况下,小伙伴们自己使用idea创建一个springBoot项目,跟着文章和王子一起看一看源码,更容易理解. SSM中的资源映射 在谈SpringBoot之前,我们先回顾一下SSM中关于资源配置是如何实现的. 在SSM环境下,一般我们可以通过<mvc:resources /

1.数学定义 保序回归是回归算法的一种,基本思想是:给定一个有限的实数集合,训练一个模型来最小化下列方程: 并且满足下列约束条件: 2.算法过程说明 从该序列的首元素往后观察,一旦出现乱序现象停止该轮观察,从该乱序元素开始逐个吸收元素组成一个序列,直到该序列所有元素的平均值小于或等于下一个待吸收的元素. 举例: 原始序列:<9, 10, 14> 结果序列:<9, 10, 14> 分析:从9往后观察,到最后的元素14都未发现乱序情况,不用处理. 原始序列:<9, 14, 10&

背景 在某地市开展项目的时候,发现数据采集,数据探索,预处理,数据统计,训练预测都需要很多资源,现场资源不够用. 目前该项目的资源3台旧的服务器,每台的资源 内存为128G,cores 为24 (core可暂时忽略,以下仅考虑内存即可) . 案例分析 我们先对任务分别分析,然后分类. 数据采集基于DC,接的是Kafka的源,属于流式,常驻任务.kafka来新数据时才需要资源,空闲时可释放.目前占用的资源情况为:28( topic数)*2(线程数)*1G = 56G,且该值会随着带采集增量表数量的

前言介绍 协程 ,又称为微线程,它是实现多任务的另一种方式,只不过是比线程更小的执行单元.因为它自带CPU的上下文,这样只要在合适的时机,我们可以把一个协程切换到另一个协程.通俗的理解: 在一个线程中的某个函数中,我们可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息,然后切换到另外一个函数中执行,注意不是通过调用函数的方式做到的 ,并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定. 协程与线程的差异: 在实现多任务时, 线程切换从系统层面远不止保存和恢复CPU上下文这么简单.操作系统

前言: 好吧我承认已经有四年多没有更新博客了.... 在这四年中发生了很多事情,换了工作,换了工作的方向.在工作的第一年的时候接触机器学习,从那之后的一年非常狂热的学习机器学习的相关技术,也写了一些自己的理解和感悟.今天大概看了一下这个博客的总体阅读人数已经有70多万了,印象中之前还只有十多二十万.很高兴这些文章能够帮助你更好的理解一些机器学习相关的基础知识,非常感谢各位读者和爬虫机器人(:-p)的支持! 后来个人选择将工作的方向从机器学习换到了Hadoop相关领域,中间有很多感悟我想之后再单独

[经验整理.01]Xilinx网站资源导读 ISE11版 标签:  ISE  Xilinx  入门  资源  2009-09-01 20:41 序 虽然自己也曾想过,但如果不是向农要求,把曾经写过的文章编排整理,我是静不下心来好好做这件事的.温故而知新,可以为师已.与大家共勉. 俗话说,好的开始是成功的一半.在这个信息爆炸的时代,好的资料就是成功学习的一半.时常看到有人在论坛上跪求资料,也有人在论坛上灌水换积分排队下资料.如果这篇文章能帮助大家花更少的时间找到更有价值的资料,那么我花时间维护这篇

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者丨唐文广:腾讯工程师,负责无线研发部地图测试. 导语:Docker,近两年才流行起来的超轻量级虚拟机,它可以让你轻松完成持续集成.自动交付.自动部署,并且实现开发环境.测试环境.运维环境三方环境的真正同步.本文从Docker定义,作用,技术架构,安装和使用等全方位带你看懂Docker. Docker是啥? 打开翻译君输入Docker 结果显示码头工人,没错!码头工人搬运的是集装箱,那么今天要讲的Docker其操作的也是集装箱,这个集装

前言 Java与Docker的结合,虽然更好的解决了application的封装问题.但也存在着不兼容,比如Java并不能自动的发现Docker设置的内存限制,CPU限制. 这将导致JVM不能稳定服务业务!容器会杀死你JVM进程,而健康检查又将拉起你的JVM进程,进而导致你监控你的pod一天重启次数甚至能达到几百次. 我们希望当Java进程运行在容器中时,java能够自动识别到容器限制,获取到正确的内存和CPU信息,而不用每次都需要在kubernetes的yaml描述文件中显示的配置完容器,还需

震惊,用了这么多年的 CPU 利用率,其实是错的 2018年12月22日 08:43:09 Linuxer_ 阅读数:50 https://blog.csdn.net/juS3Ve/article/details/85219620 来源:内核月谈 原文链接: http://www.brendangregg.com/blog/2017-05-09/cpu-utilization-is-wrong.html 本文中若有任何疏漏错误,责任在于编译者.有任何建议和意见,请回复内核月谈微信公众号,或通过

导读:本文翻译自 Brendan Gregg 去年的一篇博客文章 “CPU Utilization is Wrong”,从标题就能想到这篇文章将会引起争议.文章一上来就说,我们“人人皆用.处处使用,每个性能监控工具里都在用”的 top 命令里的 “%CPU” 指标,是不对的,其并非用于衡量 CPU 的繁忙程度的正确指标,作者谴责了一下众人(或许也包括你我)的这一行为是具有很大的误导性(deeply misleading)的,而且这种情况还在连年恶化.对于这么大一顶帽子,让我们暂且按下躁动的心,听