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合适的服务器和存储一相逢 数据中心便受益

要让今天的多核服务器系统保持全速运行,管理员们必须谨慎优化存储效率。 一般来说,存储器离使用存储的服务器越近,该服务器的运行速度就越快。如果要优化服务器和存储容量,这仅仅是个起点。和使用网络存储相比,使用机架内的本地存储可以消除跨数据中心的骨干网络流量压力。 在本地存储的设计方面存在不止一个正确答案。我们可以把存储驱动器安装在服务器内部(直连存储,称为DAS),但如果一个虚拟化的物理服务器出现故障,由于其它服务器无法访问存储在故障服务器内的数据,就会导致严重的业务和工作负载停顿事故。 现代数据中心存储可以很简单,也可以复杂无比。 机架内的本地服务器存储 你可以简单地在同一机架内混合安装服务器节点和存储节点,这种模式下存储网络流量仅通过机架顶交换机就可以完成传输,完全不占用骨干网络。这意味着服务器和网络数据之间只隔了一个低延迟的交换机跃点。除了远程复制功能,所有必要的冗余都已具备。这种方案很便宜,因为没有新增硬件。 让服务器和存储共用相同机架的主要缺点是,硬盘驱动器(HDD)需要比服务器更低的冷却气流温度,才能维持正常运行和避免过早损坏。没有内置硬盘的服务器可以在高达70摄氏度(158华...

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雷锋网AI科技评论:IJCAI 2017即将举行,为此,雷锋网特邀请了部分录用论文作者对自己的作品进行详细解读,以供有兴趣的老师同学们了解作者的研究思路。本文原载于王永庆个人公众号“KingsGarden”,授权雷锋网转载,雷锋网(公众号:雷锋网)AI科技评论做了不改变原意的编辑。 另外,雷锋网即将在 8 月 12 日下午举行“GAIR大讲堂CVPR 上海交大专场”分享会,感兴趣的同学赶紧点击此链接了解活动详情。 王永庆,2017年中国科学院计算技术研究所工学博士毕业,现就职中国科学院计算技术研究所,任助理研究员。研究方向: 信息传播,社会计算,数据挖掘和机器学习。 论文题目:Cascade Dynamics Modeling with Attention-based Recurrent Neural Network 作者: Yongqi

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