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机器学习工具在数据中心的应用与发展

在互联网诞生之初,数据中心规模很小并且很简单。一个大型电子商务服务数据中心仅用几个19英寸机架来部署所需的服务器,存储器,以及网络设备。如今,超大型数据中心成千上万的硬件设备部署在数千个机架上。随着数据中心设计的变化,这些大型数据中心或建在靠近大型人口中心,或建在电力廉价的偏远的地区。 随着数据中心运营的自动化的发展,像AWS或微软 Azure这样的公共云供应商所雇用的高级数据中心工程师越来越少,数量通常比安全人员和普通技术工人更少。更少的人员管理更多服务器,这意味着监控数据中心电力和冷却基础架构需要更多依赖传感器,这些现在都被称为物联网硬件。这些硬件有助于在一定程度上识别问题,但是在很多情况下,传感器并不能代替经验丰富的设施工程师。例如,通过声音辨别设备运行的情况,通过声音还可以了解哪个个风扇将出现故障或通过水滴的声音来定位泄漏的地方等等。 谷歌公司为机器学习而定制的采用张量处理器(TPU)的服务器机架 数据中心管理人员需要更多的传感器来监控现代数据中心基础设施,新一代应用程序旨在通过将机器学习应用于物联网传感器网络来来填补这一空白。这个想法是将经验转变成规则来帮助传感器辨析声音和影...

电网的可靠性影响数据中心发展

如今,数据中心的发展与电源供应成为了一个潜在的矛盾。日前,调查分析机构北桥能源合作伙伴的分析师彼得•凯利发布了一个新的报告,报告分析了美国、英国和欧洲的电网可用性,以及全球各地越来越多的数据中心对电力的需求不断增长的情况。 随着云计算、大数据、物联网的应用,数据呈指数级增长,而为许多数据中心提供电力的电网基础设施却存在功能老化的问题,需要进行改造。因此,企业的首席信息官面临着电源的可用性和数据中断的压力,更面临着数据中心可靠性、运营成本和可再生能源的越来越大的压力。 “首席信息官们努力寻求降低数据中心运营成本,并获得可靠的电力供应。”彼得•凯利评论道,“然而糟糕的是,许多国家的电网可能满足不了可靠性的严格要求,在许多发达国家,用户对电力需求的增长已经超过了电网基础设施的建设速度。欧盟成员一些成员国、英国,以及美国都面临着各自独特的挑战,而如冰岛、挪威等北欧国家,以及和加拿大魁北克省的情况比较好。” 在报告中概述的主要考虑因素包括: •处理大型数据集,提取有用信息,推动可以存储和处理数据的数据中心持续增长,并使得超级计算机数据中心或高性能计算(HPC)的处理量越来越大。因此越来越多的数据...

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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