回答:創建監控項目的時候,有個update interval 這個項目里改更新頻率要在Zabbix管理頁面創建一個監控項,請執行以下操作:進入到: 配置 → 主機在主機所在的行單擊 監控項點擊屏幕右上角的創建監控項輸入表單中監控項的參數你也可以通過打開一個監控項,按克隆 按鈕,然后以不同的名稱保存。每N秒鐘檢索一次這個項目的新值。允許的最大更新間隔為86400秒(1天)。支持時間后綴,例如 30s,1m...
回答:操作簡單的現成數據庫?這個當然是有的,下面我簡單介紹3個非常輕便靈活的關系型數據庫,分別是access、sqlite和mysql,對于日常使用來說非常容易掌握,感興趣的朋友可以嘗試一下:office自帶access這是windows office組件自帶的一個輕量級關系型數據庫,具有強大的數據處理能力,利用access的查詢功能,可以輕松的進行各類文件匯總和統計分析,同時支持各種軟件開發,包括生產...
回答:你可能開啟了緩存,每一次查詢都會先查緩存,緩存沒有才回去請求數據庫,因為第一次查詢的時候已經把數據加載至緩存了,所以第二次查的是緩存,并沒有請求數據庫,自然也不會顯示sql
回答:可以設置比較長的時間(比如一天)進行一次完整數據庫備份,比較短的時間(比如一小時)設置一次差異備份,然后10分鐘設置一次日志備份。定期刪除備份文件,完整備份的就保存兩個月,差異備份和日志備份保存7天,這樣完整備份文件不會太大,也不會占用太多服務器資源。備份數據庫,建議做本地局域網異地備份和外地電腦異地備份(頻率低一些就行)
...上行質量要怎么去度量呢? 我們可以這樣來看,在幀率沒有出現明顯抖動時,用戶感覺不到卡頓,我們就沒有必要把這個上行定義為問題。 樣本:當前平均幀率與前兩秒抖動最大差值優質樣品: 0%
...上行質量要怎么去度量呢? 我們可以這樣來看,在幀率沒有出現明顯抖動時,用戶感覺不到卡頓,我們就沒有必要把這個上行定義為問題。 樣本:當前平均幀率與前兩秒抖動最大差值優質樣品: 0%
...間切換即可。但這種做法僅僅停留在概念層面,本質上是沒有意義的,所謂的融合CDN平臺只是充當了客戶的外包采購團隊或者說是CDN運維部門。原有CDN服務的痛點并沒有得到解決:客戶流量突發,仍要人工四下詢問,看誰能接...
...的事情,進行得淋漓盡致。在 UPYUN 眼中的互聯網世界,沒有大小之分,沒有巨頭、壟斷和所謂的特殊權限。有別于傳統 CDN 廠商視用戶體量而開放部分節點的做法,UPYUN 通過獨特的 CDN 架構,自上線之日起,就將全部節點開放給...
...訪問觸發或主動預熱。當內容被首次訪問時,加速節點上沒有緩存內容,加速節點就要回到客戶源站獲取內容并提供給用戶,同時將內容緩存在加速節點上,供后續其他用戶訪問。 阿里云通過分布在全球的CDN節點,與智能調度...
...訪問觸發或主動預熱。當內容被首次訪問時,加速節點上沒有緩存內容,加速節點就要回到客戶源站獲取內容并提供給用戶,同時將內容緩存在加速節點上,供后續其他用戶訪問。 阿里云通過分布在全球的CDN節點,與智能調度...
帶寬監控帶寬監控是CDN服務的一個重要監控項,通過帶寬監控,您可以了解在CDN側產生的業務帶寬,有助于進一步分析業務情況。帶寬監控主要分為兩部分組成:篩選條件和數據詳情。篩選條件包含:區域:國內和國外業務組:...
...后,先檢查如果有對應的sharpP自適應副本直接返回,如果沒有則將請求回源到CDN源站,源站會根據請求的User-Agent、Accept參數返回對應分辨率的sharpP圖片副本(原圖上傳后,或第一個用戶請求觸發CDN源站服務器圖片轉換,生成不同...
...統,會將數據最終匯集到專家系統,用于檢測這些數據有沒有異常,找到異常問題的定位。找到問題根源后,根據其他平臺產生的數據,關聯起來,用機器學習的算法做一個問題的分類。 數據分析的使用場景包括:自動化運維...
...統,會將數據最終匯集到專家系統,用于檢測這些數據有沒有異常,找到異常問題的定位。找到問題根源后,根據其他平臺產生的數據,關聯起來,用機器學習的算法做一個問題的分類。 數據分析的使用場景包括:自動化運維...
...法把勞動力從繁雜的日常運維工作中釋放出來。由于之前沒有專門的運維部門,IT系統的權限都在開發手上,出問題了以后運維總得跟在開發后面查原因,效率低不說,溝通往往容易出現問題。所以我們第1步做的就是:用Ansible +...
...翻來翻去找到了這個:聽云CDN。 當然又去不務正業了,沒有去用聽云CDN,而是開始試用了一下聽云Server。 聽云是做什么的? 聽云app:監控手機應用使用過程中的崩潰、連接超時、內存泄漏等問題。 聽云server:監控server appl...
線上服務的有效監控和數據收集,一直是后端服務離不開的話題。直播作為一種經典的分布式系統,監控以及數據收集更是必不可少的工作。如何對海量的服務集群有效的監控和?;?,又如何抓取集群中的碎片數據中來優化...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...