回答:一、什么是負載均衡當單個節點的服務,無法支持當前的大量請求時,我們會部署多個節點,即所謂的集群,此時要使每個節點收到的請求均勻的算法,這個策略就是所謂的負載均衡了。負載均衡常見的負載均衡算法,有權重隨機、Hash、輪詢。1.權重隨機這個是最簡單,也是最常用的負載均衡算法,即每個請求過來,會隨機到任何一個服務節點上,主流的rpc框架Dubbo,默認使用基于權重隨機算法。2.Hash可以將客服端即請求...
...鏈不易更改的性質,造就了其安全性。 六、分布式點對點網絡 運行區塊鏈的網絡比較特殊,叫做分布式點對點網絡。為了能夠清楚地理解,就字面可以拆成兩塊來看:點對點網絡和分布式網絡。 所謂點對點網絡,就是允許網絡...
...經非常確信點對點是我們未來不可避免的發展方向。點對點網絡技術是用協議和策略來取代我們所知道的網絡的構建模塊,解決我上面提到的大部分問題。目標是完全分布式的,永久冗余的數據存儲,每個參與網絡的用戶都在存...
...經非常確信點對點是我們未來不可避免的發展方向。點對點網絡技術是用協議和策略來取代我們所知道的網絡的構建模塊,解決我上面提到的大部分問題。目標是完全分布式的,永久冗余的數據存儲,每個參與網絡的用戶都在存...
...rnetes集群產生以下需求:首先,在入口需要有高性能負載均衡器承載外部大規模的流量,流量進來后需要高性能私有網絡來支撐組件間的相互訪問;其次,要保證容器網絡和虛擬機網絡互通,使得容器可以訪問PaaS平臺的服務:...
...,我們發現,從更底層去看,區塊鏈實際上是融合了點對點網絡,密碼學簽名,哈希數據結構,以及共識算法的一種新型技術組合。點對點網絡保證了無單點故障甚至多點故障,密碼學簽名使得每一個操作都可鑒權可審計,哈希...
...服務器集群系統。工作在 OSI 模型的傳輸層,即四層負載均衡。LVS 本身實現了 NAT、DR、TUN 模型,這些模型僅做數據包的轉發,而不會與客戶端建立連接,成本低效率高。FULLNAT 基于 NAT 實現,LVS 本身不支持,需要額外對內核打補...
...服務器集群系統。工作在 OSI 模型的傳輸層,即四層負載均衡。LVS 本身實現了 NAT、DR、TUN 模型,這些模型僅做數據包的轉發,而不會與客戶端建立連接,成本低效率高。FULLNAT 基于 NAT 實現,LVS 本身不支持,需要額外對內核打補...
...服務器集群系統。工作在 OSI 模型的傳輸層,即四層負載均衡。LVS 本身實現了 NAT、DR、TUN 模型,這些模型僅做數據包的轉發,而不會與客戶端建立連接,成本低效率高。FULLNAT 基于 NAT 實現,LVS 本身不支持,需要額外對內核打補...
...的、實現了核心協議的客戶端所組成的第二層分布式點對點網絡。協議客戶端包括幾個重要模塊:事件監聽和鏈適配器、分布式隨機數引擎、密碼學和鏈下組內共識、請求/計算任務處理等,具體包含哪個模塊取決于用戶節點所...
...服務器集群系統。工作在 OSI 模型的傳輸層,即四層負載均衡。LVS 本身實現了 NAT、DR、TUN 模型,這些模型僅做數據包的轉發,而不會與客戶端建立連接,成本低效率高。FULLNAT 基于 NAT 實現,LVS 本身不支持,需要額外對內核打補...
...服務器集群系統。工作在 OSI 模型的傳輸層,即四層負載均衡。LVS 本身實現了 NAT、DR、TUN 模型,這些模型僅做數據包的轉發,而不會與客戶端建立連接,成本低效率高。FULLNAT 基于 NAT 實現,LVS 本身不支持,需要額外對內核打補...
...服務器集群系統。工作在 OSI 模型的傳輸層,即四層負載均衡。LVS 本身實現了 NAT、DR、TUN 模型,這些模型僅做數據包的轉發,而不會與客戶端建立連接,成本低效率高。FULLNAT 基于 NAT 實現,LVS 本身不支持,需要額外對內核打補...
...服務器集群系統。工作在 OSI 模型的傳輸層,即四層負載均衡。LVS 本身實現了 NAT、DR、TUN 模型,這些模型僅做數據包的轉發,而不會與客戶端建立連接,成本低效率高。FULLNAT 基于 NAT 實現,LVS 本身不支持,需要額外對內核打補...
...基于DPDK技術開發了諸多東西向和南北向網關,比如負載均衡網關、混合云網關、裸金屬物理云網關等,這些網關會和VPC進行直接交互來完成流量的轉發,實現VPC到異構網絡訪問。在VPC 2.0的長期運營中,我們也發現了諸多問題:P...
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...