# 前言 上期讲到要实现.net 6框架下的EF Core操作数据库基本增删改查，没有及时兑现。没有兑现的原因就是因为安装kubernetes。安装kubernetes的过程是灾难性的，也是十分顺利的。灾难性是因为在安装kubernetes过程中误操作，在/etc下执行了一个重置的命令导致我的工作站
作者：可达 openGauss单机部署 一、安装环境 1．操作系统：虚拟机VMware、CentOS7.9 2．环境设置： （1）虚拟机内存3G、磁盘100G （2）系统版本修改 一开始使用了centos8，无法安装，因此降低版本，选用7.9后依然存在一些问题，因此修改/etc/redhat-rel
https://www.cnblogs.com/leffss/p/11993646.html Redis 的几种常见使用方式包括： 单机模式 主从模式 哨兵模式(sentinel) 集群模式(cluster) 第三方模式 单机模式 Redis 单副本，采用单个 Redis 节点部署架构，没有备用节点
关于版本和系统的选择 操作系统：Centos-7 ClickHouse: rpm 在安装，20.x 安装前的准备 CentOS7 打开文件数限 在 /etc/security/limits.conf 这个文件的末尾加入一下内容： [hadoop@hadoop001 ~]$ sudo vim /etc
https://tidb.net/book/book-rush/best-practice/other-practice/tidb61-on-openEular2003 背景 最近对国产操作系统很感兴趣，也有一些场景需要验证落地，官方支持银河麒麟 V10（X86，ARM），统信 UOS 等国产操作
https://www.cnblogs.com/ya-qiang/p/13540016.html 一、ClickHouse简介 ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库，主要用于数据分析（OLAP）领域。目前国内社区火热，各个大厂纷纷跟进大规模使用： 今日头条 内部用ClickHouse
背景 由易到难 先进行单节点的设置 先说坑 openEuler2203 默认安装了python3.9 但是openGauss里面指代了3.6和3.7 /openGauss/install/om 注意在clusterconfig 里面的这个目录 必须包含很多文件. 为了好处理 我讲所有的文件又放进去了
OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络
# 令牌桶算法 > 系统会维护一个令牌（token）桶，以一个恒定的速度往桶里放入令牌（token），这时如果有请求进来想要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌（token），当桶里没有令牌（token）可取时，则该请求将被拒绝服务。令牌桶算法通过控制桶的容量、发放令牌的速率，来达到对请求的限制。 >
不建议用于生产. 单机部署形态是一种非常特殊的部署形态，这种形态对于可靠性、可用性均无任何保证。由于只有一个数据副本，一旦发生数据损坏、丢失，只能通过物理备份恢复数据。这种部署形态，一般用于数据库体验用户，以及测试环境做语法功能调测等场景。不建议用于商业现网运行。 图 1 单机部署形态图
现象： controller节点与其他两个broker的通信失败。公网ip，宿主机ip，服务名，各种网络方式，都无法成功。 两点提示： 1.bug原因：因为单机内存不够用，设置了较低的 KAFKA_HEAP_OPTS 参数值128M，导致broker通信失败！ 2.kafka容器启动中，增加 BIT
前言 Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于 内存 、 分布式 、可选持久性的键值对( Key-Value )存储数据库 redis版本：redis:6.2.13 作者：易墨 安装单机版 安装源：DockerHub 默认配置文件：配置文件示例 6.
GaussDB(for Influx)推出了单机版方案，可用于开发、测试等场景，既能享受到服务化带来的便利，也可以明显地降低使用成本。
这篇文章介绍了Redis的单机配置启动和主从架构、哨兵、集群搭建方法。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，这篇文章都能为你提供实用的指导，让你轻松掌握Redis的配置和架构搭建。
计算机单机性能一直受到摩尔定律的约束，随着移动互联网的兴趣，单机性能不足的瓶颈越来越明显，制约着整个行业的发展。不过我们虽然不能无止境的纵向扩容系统，但是我们可以分布式、横向的扩容系统，这听起来非常的美好，不过也带来了今天要说明的问题，分布式的节点越多，通信产生的成本就越大。 网络传输带宽变得越来越
还在单机服务器，时刻面临宕机风险吗？ 优化程度不够，响应速度缓慢，系统工作响应像老汉拉车吗？ 为了帮助大家具备企业级应用的部署能力，轻松应对核心业务系统的部署要求，我们准备了《活字格智能集群的架构与搭建方案》高级教程。 作为一款优秀的企业级低代码开发平台，活字格除了本身开发集成的强大功能之外，负载均
GridGraph是一种单机核外图处理系统，在大规模图处理系统中充分利用磁盘读写，在有限内存中高效完成大规模图计算。GridGraph充分利用磁盘大容量，解决单机内存有限时实现大规模图计算问题。GridGraph采用Streaming-Apply方式减少计算中的IO 请求数量，通过文件调入顺序减少不必要的io开销。 同时GridGraph也利用顺序读和顺序写的特点，尽可能的较少硬盘的写操作。
自计算机诞生以来，计算机网络逐渐从单机模型发展成了网络互联模型 最初只是远程终端连接，终端（键盘和显示器）分布在各地然后与主机相连，用户通过终端来与远程主机进行交互，终端只能与主机通信 再到多个主机之间互联，几台固定的计算机相连在一起形成计算机网络，这种网络一般是私有的（局域网） 随着时代的发展，人
在大规模业务场景中，已经不可能通过单机提供业务，这就衍生出了负载均衡的需求。为了满足合适可靠的负载，本文将从简单的基础需求出发，一步步推进并解释如何建立负载均衡平台。
在深度学习的项目中，我们进行单机多进程编程时一般不直接使用multiprocessing模块，而是使用其替代品torch.multiprocessing模块。它支持完全相同的操作，但对其进行了扩展。Python的multiprocessing模块可使用fork、spawn、forkserver三种方法来创建进程。但有一点需要注意的是，CUDA运行时不支持使用fork，我们可以使用spawn或for
