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硬件服务器

收录了 硬件服务器 频道下的 50 篇内容

微服务:Java EE 的掘墓人

应用开发的风格这几年一直在变化,而微服务变得越来越流行。大公司把大型应用拆分成可以单独部署的小型应用,这些小型应用被部署在云端的容器里。开源微服务框架Light Java为这些运行在容器里的微服务提供了很多特性,它支持设计驱动,开发者只需要把注意力专注在业务逻辑上,剩下的事情可以由框架和DevOps流程来处理。

云是虚拟化的战略性选择吗?

Chris Preimesberger和Bob Waldie提出了数据中心虚拟化的六个危险信号。Patrick Kerpan对这种观点进行了回应,指出云是一种可能向虚拟化迁移的因素。您是否在虚拟化项目中遇到过类似这些危险信号?您的雷达是否已经探测到云?云是否会替代数据中心?

从IaaS到FaaS—— Serverless架构的前世今生
从 IaaS 到 FaaS—— Serverless 架构的前世今生

今天大多数公司在开发应用程序并将其部署在服务器上的时候,无论是选择公有云还是私有的数据中心,都需要提前了解究竟需要多少台服务器、多大容量的存储和数据库的功能等。

权威指南:Serverless 未来十年发展解读(上)
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Serverless 未来十年发展解读 — 伯克利分校实验室分享

某500强银行基于Zabbix高级特性的全栈自动化监控实践
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Prometheus和Zabbix哪一个更好?

百度跨平台 AI 推理加速引擎:Anakin

我们结合百度实际业务的需求、百度优秀工程师的研发能力以及行业合作伙伴的大力支持共同完成了百度自己的推理引擎Anakin v0.1.0。Anakin目前支持Intel-CPU、NVIDIA-GPU、AMD-GPU和ARM平台,后续将支持更多平台如寒武纪、比特大陆等。

云原生数据库下一站:像 MySQL 一样流行
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随着数据的爆发式增长和业务多元化发展,传统集中式数据库已无法满足应用场景需求。

大数据日志分析值2000亿?从思科收购Splunk说开去
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Splunk的收购案刷新了日志分析场景的企业的估值记录。

服务器操作系统阵营再添一军!Inspur KOS横空出世,通过软硬件协同释放多元算力   
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浪潮服务器操作系统Inspur KOS,实现了稳定可靠的异构资源调度、面向多个场景的优化增强,以及资源利用最大化。

Facebook 工程经验 --PCIe 故障监控和修复

Facebook在这篇文章里介绍了在数据中心里自动化监控、修复PCIe错误的经验

架构
大厂实践
自己搭建服务器需要多少钱?

通常服务器上的开支主要是从三个方面来考虑的,硬件开支、服务器的操作系统应用程序开支、

物理机和云服务器到底哪个好
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一、技术

服务器
Druid 集群方式部署 —— 从独立服务器部署上合并到集群的硬件配置

如果你已经有一个已经存在并且独立运行的独立服务器部署的话,例如在页面 single-server deployment examples 中部署的服务器, 现在你希望将这个独立部署的服务器合并到集群的部署方式中的话,下面的这部分内容将会帮助你完成这个切换和合并的过程。 这个

压力测试 -JMeter 常用插件、服务器硬件监控

那我们今天就来继续深入的学习一下,主要从以下这些内容进行学习: Jmeter常用插件下载及使用 服务器硬件资源监控 好了,废话不多说,直接进入主题了!!!

Java
程序员
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后端技术
HTML5 Web Sockets 与代理服务器交互

Peter Lubbers介绍了HTML5 Web Sockets,并解释了如何与代理服务器交互,以及Web Sockets通信需要怎样的代理配置或更新。

LVS虚拟服务器
LVS 虚拟服务器

LVS即Linux Virtual Server,虚拟服务器是一个可高扩展且高可用的服务器,构建在真实服务器集群上。

IBM 架构师谈 SPECj 创纪录测试结果和基准化进程

IBM WebSphere 应用服务器最近在SPECjAppServer2004基准性能和可伸缩性方面确立了新高度。InfoQ与IBM的Andrew Spyker和John Stecher就测试结果和基准化过程进行了交谈。

哪里有便宜的云服务器?可以下月付款吗?

口罩年大家都很难,大家都想节省开支,因此不少人小企业或者个人都在问,哪里有便宜的云服务器?可以下月付款吗?这里我们偷偷告诉您答案。

云计算
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如何设计一个支撑数亿用户的系统
如何设计一个支撑数亿用户的系统

要设计出一套能支撑几十亿人的系统是很困难的。对于软件架构师来说,这一直是一项很大的挑战,但是,从现在开始,看完我的文章,你就会觉得容易很多了。

分布式系统的特点以及设计理念

分布式系统并不是什么新鲜词,在上个世纪七八十年代就已经有各种分布式系统出现。只是在互联网时代,分布式系统才大放异彩,尤其是Google更是把分布式系统运用到了极致。Google整个的软件构架都是基于各种各样的分布式系统,诸如Borg、MapReduce、BigTable等。正是这些分布式系统,使得Google可以处理高并发请求响应以及海量数据处理等。Apache旗下的Hadoop、Spark、Mesos等分布式系统,把大数据处理相关技术变得非常亲民,让更多企业客户体会到了分布式系统的便利。

硬件服务器专题_资料-InfoQ中文网