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架构与思维:设计容量,到底有多重要 ?

单位每年都会举行运动会,有一个2000m长跑的项目,大约每年报名人员为男选手40人,女选手20人,只有一条橡胶跑道。一次比赛10人齐跑,所以至少需要6场比赛。2000米的完成时间要求是20分钟,超过20分钟不计数,所以比赛耗时我们计算为20分钟,加上比赛前的动员组织,比赛后的清场,我们假定每场比赛耗时30分钟。现在我们预估下耗时:1、60人/10人每场 = 6场,至少需要举行6场2、总耗时 = 6场 * 0.5h = 3h所以每年把这个比赛安排在下午3点到6点,是最后一个比赛项目,晚上7点举行颁奖晚会。这个预估容量也算合理。但是今年比较特别,取消了4000米的长跑,所以2000米报名人员激增50人。时间还是下午3点到6点,这个就有问题了,最后为了保证晚会的正常进行,一半的人员的比赛时间推迟到另外一周的周末,搞得怨声四起,大骂举办的行政部门不讲武德。这个是我们单位真实的故事,这就是设计容量,当你的业务场景的容量发生了变化时候,没有预估到他的变化,以及变化可能产生的影响,没有按照这个影响及时的做调整(比如将比赛时间提前,拉长整个比赛的过程时间,或者增加比赛跑到,同时进行两场比赛),就会造成灾难。

  • 2021-06-28
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基于人工智能的生态农业系统介绍

人工智能的生态农业系统,城市化占用土地,轻壮劳动力流失,使用先进的人工智能技术,帮助农户判断桑树病虫害,解决生产难题。

  • 2021-06-28
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如何让你的Nginx 提升10倍性能

提升Web应用的性能从未像今天这样刻不容缓。 在线经济活动的比例日益提高,就连发展中国家和地区的经济活动都已经有5%以上在线进行了(相关数据请参考本文后面的资源)。在这个超级链接、随时在线的现代世界,用户的期望也远非昔日可比。如果你的网站不能马上响应,你的应用不能立即运行,用户转身就会投奔你的竞争对手。亚马逊大约10年前的一项研究表明,页面加载时间减少1/10秒,能够使其营收增长1%。另一项近期的调查也显示,一多半受访站点所有者提到因为自己应用的性能不佳导致了收入减少或者用户流失。一个网站到底多快才行?页面加载每花1秒钟,就有大约4%的用户走掉。排名最靠前的电商站点的首次交互时间为1至3秒,这个区间的转换率最高。显而易见,Web应用性能的重要性与日俱增。提升性能其实不难,难的是怎么看到结果。本文给出能够提升大约10倍网站性能的10个建议供大家参考。如此全面地涵盖各种性能优化技术,这还是头一回,但这些建议可能需要NGINX的一点支持。除了性能,这些建议也会涉及提升安全性。

  • 2021-06-28
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基于人工智能的智慧教育解决方案(AI+智慧教育)

2016年9月13日上午,中国学生发展核心素养研究成果发布会在北京师范大学举行,会上公布了中国学生发展核心素养总体框架及基本内涵。

  • 2021-06-28
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深入 Nginx 之核心架构篇

Nginx 作为业界知名的高性能服务器,被广泛的应用。它的高性能正是由于其优秀的架构设计,其架构主要包括这几点:模块化设计、事件驱动架构、请求的多阶段异步处理、管理进程与多工作进程设计、内存池的设计,以下内容依次进行说明。

  • 2021-06-28
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1李锐&王刚-Apache Flink与Apache Hive的集成

统一的Catalog接口 Unified Catalog API 提供基于内存的和可持久和的Catalog实现 Provide both in- memoryandpersistent catalog implementations 支持与Hive的互操作: Inter opera bility with Hive: 访问Hive元数据 Access to Hive metadata 读写Hive表 Re ad/write Hive ta bles 支持Flink作为Hive的引擎(长期目标) Add Flink as a Hive execution engine (long- term plan)

  • 2021-06-29
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2王金海-3-.pptx趣头条基于Flink+ClickHouse构建实时数据平台

业务场景与现状分析 Flink-to-Hive小时级场景 Flink-to- ClickHouse秒级场景 未来发展与思考

  • 2021-06-29
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3袁尤军-3-FFA2019分论坛开源大数据-袁尤军291020_对外终稿

1,处理时间,事件事件,Watermark Process ingTime, EventTime, Watermark 2,固定\滑动\会话窗口,Row\Range Over Tumble, Hop, Ses sion, Row\Range Over Windows 3,支持File, MQTT, Kafka数据源和目的地 Support File, MOTT, Kafka as sourceandsink 4,检查点、故障恢复. Checkpointingandrecovering

  • 2021-06-29
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