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谷歌云平台使用英特尔处理器背后 探索硬件厂商那颗“软件”的心

本月在旧金山举办的2017Google Cloud Next会议上,谷歌云宣布了在计算、安全和经济性等方面的新进展和新部署。会上,谷歌基础技术架构高级副总裁Urs Hölzle发表了一些涉及统计数据的主题演讲,他声称谷歌是第一个在下一代Intel Xeon Skylake处理器上提供云服务的公司。在计算方面,谷歌云称其客户可以访问64核GCP虚拟机,内存高达416G。 云平台与硬件密不可分 与谷歌云的合作也反映了英特尔在近几年的发展中,不断探索新方向的一个成果。无论是UNC迷你电脑、Edison微型开发板、还是新一代Xeon Phi加速卡,都反映出了英特尔越来越注重产品的功耗以及效率。以往人们总是关注电子产品的性能,而引入低功耗概念后,英特尔的产品从高性能逐渐往高效能转变。一味地追求性能只会很快地触及到天花板,而注重效能不仅能够将产

颠覆大数据分析之第二章结束语

本章讨论了一些业务场景,以及它们在BDAS框架中的实现。同时还介绍了什么是BDAS框架,并重点介绍了Spark, Shark,以及Mesos。Spark在那些涉及到优化的场景中非常有用——比如说Ooyala希望基于约束条件来动态地选择最优的CDN,以便提升视频的用户体验。必须注意的是,正如第一章所说的,众所周知,约束及变量过多的优化问题是很难在Hadoop MR中解决的。随机法要更适合Hadoop。不过你应当时刻牢记一点,Hadoop很难解决优化问题指的是它很难高效地实现规模化。 诸如MPI这些传统的并行编程工具或者Spark这类的新范式则非常适用于这类优化的问题,它们能够高效地进行扩展。另有数位研究人员也同时指出,Hadoop并不擅长迭代式机器学习算法,包括发明了Spark的伯克利的研究人员,以及GraphLab的研究人员,还有加州大学圣巴巴拉分校的MapScale团队。Satish Narayana Srirama教授在他的论文中就这个问题进行了深入的讨论(Srirama等2012)。最主要的原因就是它缺少长期存活的MR以及内存编程的支持。每一次MR迭代都要启动新的MR作业,并将数...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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