对于CPU的性能调优,可以从两个角度着手: 一是找出不必要的工作,降低工作负载; 二是提高目前CPU的性能上限; 对于第一种情况,通过对CPU使用的观测分析,去优化相关应用程序。常用的分析方法可以是“工具法”,“USE方法”[1]。 1
从作者整理内容来看,可以明显看到作者在信创领域深耕多年,具有十分扎实的理论基础和实战经验,其中云底座选型框架的分析、细分项及标准等内容,均能着眼于当前信创大环境存在的一些问题及重点需关注的内容,而且内容覆盖了云
看操作系统hang检测时间,比如120秒,可能就触发core dump 文件系统探测读写,失败多次后会挂起 应用看自己探测机理 如果中断时间短,再测检测过去,就恢复 所以看时长 密集交易,中断肯定导致部分交易失败,表现为交易抖动
https://gitee.com/openeuler/kernel/issues/I4HDHZ 决策诉求 决策点1:openEuler 22.03 LTS 是否默认采用 4K 页表 决策点2:openEuler 22.03 LTS 是否单独出64K页表的 kernel 包 kernel sig 交流群讨论 @Jason: 64
你说的几个方面都对,如果你们的盘子够大,这些问题都可以由一些边缘的小系统开始做起。时间上来说:建议从管理类、非核心的系统开始做,规定好时间、计划,上来采购的设备量放充沛一些,做一年时间,看看效果,蹚出经验。第二年再逐
V10版本基于OpenEuler20.03的版本吧,内核4.19,比较稳定,也是近几年主打的内核版本。在和各个主流容器平台上都跑过的,4.19本身来说,解决了3.x内核overlay内存泄露等等问题,个人感觉问题不大。上述说的,也仅限于个人经验,我们
是否有日志信息,提供一下呢
首先性能上不牺牲难度很大,原来软件的优势可能要用硬件来凑了。比如是原来scale-up,现在要做成scale-out,这样的话采购成本、维护成本等都增加了。国内的库,谈的上好的,真不知道推荐啥了,找大厂吧,另外看看BAT+华为他们提供
已调研的情况是,业界各家做分布式存储的厂商,能够做大原有的集群,也就是纳管更多的节点,扩容或独立管控层,这样来扩大集群规模,但有直接的问题,比如不能接异构存储,也就是不能管其他品牌存储等等专门的分布式存储管控平台,暂时
不建议做特别大的集群(比如200节点以上),不管是单纯的存储,还是海量的并行计算,随着数据量增大,集群的管理(重启后的数据上线,扩容),系统的健壮稳定都不是很好,特别在开源架构下,很多不可控不可查的问题接连出现,另外集群规模过
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