虚拟化,如exsi67---vSphere针对机器学习和AI工作负载优化(简单理解,传统服务器,无论
CPU与GPU,都有限的,最高配置,也有速度限的,,而虚拟化,就是将N台机的资源整合,所有机器都可调配,优化所有性能,将N台机合一使用。。。。)
我们在解藕了计算资源,存储资源,网络资源后,新的应用场景,例如大数据,AI,ML需要新的算力技术,比如GPU。在vSphere 7之前或者说在目前市场上的AI/ML算力解决方案中都是将GPU的算力和CPU
vSphere 7集成了VMware前期收购的Bitfusion,解决方案是将GPU/FPGA等AI/ML资源池化置于计算资源后端,计算资源需要AI相关算力时,通过网络灵活可力度调度后端AI算力资源
基于vSphere针对机器学习和AI工作负载优化
像ML和AI这样的现代应用程序需要计算加速来处理大型和复杂的计算。vSphere利用功能强大的加速来处理VM或容器中的工作负载。基础结构也可以用于某些HPC工作负载。
整合和共享硬件加速
轻松确定未充分利用的孤立且昂贵的资源。不论位置如何,都可以远程(全部或部分)共享硬件加速。GPU资源的切分也变得灵活
现在和将来扩展
在整个基础架构中利用GPU,并使用同一基础架构集成不断发展的技术,例如FPGA和定制ASIC。
可以的,注意本文是从技术角度,而不是商业角度来分析。。从技术角度来看,C/S和B/S除了UI不同,BLL(1)层和DAL层使用相同的DLL;BLL(0)层可以根据C/S、B/S特点开发;
即使用UI-->应用服务器(BLL0)-->BLL1-->DAL的架构方式。
1 首先看一下典型的使用场景
用户下载网页A,此时服务器更新了A的提交逻辑,A再提交后新的逻辑立即起作用,并保证所有的客户端是一样的。
在这一个场景中,有两类人:一类是客户,二类是程序开发者;客户访问了网站,程序开发者更新了网站程序。
2Client:客户端,Server:服务器端,最大的问题就在Server这个词,多数的C/S应用是C/DatabaseServer,而不是C/ApplicationServer。
21 C/DatabaseServer:即各个客户端直接访问了数据库,如果此时各个客户端的BLL层和DAL层是一样的,那没有什么问题;如果因为更新等因为BLL层和DAL层造成了不一致,就可能出现问题。 C/ApplicationServer:即各个客户端访问了应用服务器,而不能直接访问数据库
3接着说B/S,B/S=Browser +C/ApplicationServer,这里C是指Web服务器前端的请求分发的路由器,ApplicationServer即Web服务器。如果有一台Web服务器配置多个域名的经验,应该很清楚这个意思。从技术角度,B/S的本质是,不让Browser 直接读写数据库,而C/S开发则“不会舍近求远”来开发应用服务器层。B/S架构:商业逻辑总是通过Web服务器,才能到达数据库,从而有了保证。而C/S架构,各C均直接访问了数据库,这是最大的不同。
前期运营跟本不需要,随便弄个云服务器就可以,,但如果你的访问量真心大,那当服务器随之升级,,做APP我觉得你多找几家,APP现在让商家给弄的神乎其神了,动不动做一个就要几万,十几万,甚至几十万。。漫天要价,实在是见钱眼开啊。
1、运行我们的App
2、进入app主画面
3、在画面底部找到 控制台 选项
4、进入控制台画面,在画面中 我的云产品-> 云服务器ESC,选择云服务器ESC
5、在实例中可以看到我们的一台实例
6、选择实例就可以进入 监控图表 画面
7、选择一个图表资料可以查看图标数据
8、在左上角还可以根据 时间端来查看服务器状态
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