David Malan teaching CS75 lecture 9, Scalability

https://youtu.be/-W9F__D3oY4

Storage

  PATA, SATA, SAS (15,000 rpm), SSD,

  RAID0 : striping, double throughput / size, no redundancy; RAID1 : mirror; RAID2 : bit-level striping with parity, not used today; RAID3 : bit-level striping with dedicated parity drive, not used today; RAID4 : block-level striping with dedicated parity ; RAID5 : block-level striping with dedicated parity, single drive failure tolerance; RAID6 : block-level striping with double parity, two drive failure tolerance

  NAS, a file server, accessed through NFS, SMB etc.

  SAN, a virtual disk, accessed through iSCSI, Fiber Channel etc.

Vertical scaling

Horizontal scaling

  DNS round-robin load balancing, heavy vs. light requests

  load balancer

    Software-based LB: ELB, HAProxy, LVS etc.

    Hardware-based : F5, Cisco, Citrix etc.

  cookie/session affinity (sticky session)

    separate session server (e.g. a redis or MySQL server for hash table)

    LB inserts cookie content to remember backend-id

Caching

  DNS cache

  MySQL Query Cache

  memcached

Database Replication

  master / slave : and you can make master write-only, and slaves obviously read-only

  master / master - slave set up

Database Partitioning

  mit.facebook.com.

  LB, cross data center, geolocation distribution

时间: 2024-10-06 08:28:59

David Malan teaching CS75 lecture 9, Scalability的相关文章

英文邮件礼仪:向教授请教学术问题

英文邮件礼仪:向教授请教学术问题 邮件主题 邮件主题(subject)不需要写自己的名字.名字是在邮件系统设置里设定好的,在发件时会替换显示实际地址,所以无需在主题里再写一遍. [关键内容是要在主题里就写明白是否有推荐人,以及主要是什么事.很多教授只看主题.] 一个好的标题,要能简洁地概括邮件的目的或内容.如果你对教授的某个研究项目感兴趣,就可以用这个研究方向作标题,例如"Deformation and fracture of hexagonal close-packed metals"

David Silver强化学习Lecture1:强化学习简介

课件:Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning 视频:David Silver深度强化学习第1课 - 简介 (中文字幕) 强化学习的特征 作为机器学习的一个分支,强化学习主要的特征为: 无监督,仅有奖励信号: 反馈有延迟,不是瞬时的; 时间是重要的(由于是时序数据,不是独立同分布的); Agent的动作会影响后续得到的数据; 强化学习问题 奖励(Rewards) 奖励 \(R_t\) 是一个标量的反馈信号,表示Agent在 \(t\) 时

David Silver强化学习Lecture2:马尔可夫决策过程

课件:Lecture 2: Markov Decision Processes 视频:David Silver深度强化学习第2课 - 简介 (中文字幕) 马尔可夫过程 马尔可夫决策过程简介 马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)形式上用来描述强化学习中的环境. 其中,环境是完全可观测的(fully observable),即当前状态可以完全表征过程. 几乎所有的强化学习问题都能用MDPs来描述: 最优控制问题可以描述成连续MDPs; 部分观测环境可以转

codeforces 499B.Lecture 解题报告

题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/499/B 题目意思:给出两种语言下 m 个单词表(word1, word2)的一一对应,以及 professor's lecture 的 n 个单词.问记下来的笔记是什么.对于professor's lecture 的某个单词,如果在单词表中找到,word1, word2 都有可能.如果 word1 的长度  <= word2 的长度,就输出word1,否则word2 考了map<string, st

繁华模拟赛 David与阶乘

#include<cstdio> #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> #include<cmath> #include<vector> #include<queue> #include<map> #include<set> #include<stack> #include<cstdlib> #inc

A Flock Of Tasty Sources On How To Start Learning High Scalability

This is a guest repost by Leandro Moreira. When we usually are interested about scalability we look for links, explanations, books, and references. This mini article links to the references I think might help you in this journey. DISCLAIMER: You don’

Learning OpenCV Lecture 4 (Transforming Images with Morphological Operations)

In this chapter, we will cover: Eroding and dilating images using morphological filters Opening and closing images using morphological filters Detecting edges and corners using morphological filters Segmenting images using watersheds 分水岭算法 Extracting

Learning OpenCV Lecture 5 (Filtering the Images)

In this chapter, we will cover: Filtering images using low-pass filters Filtering images using a median filter Applying directional filters to detect edges Computing the Laplacian of an image 图像各有不同因为他们有不一样的灰度级分布.如天空的灰度级不怎么变化,但是在一个对象非常多的图像里面,灰度级变化非常剧

QML官方系列教程——Scalability

附网址:http://qt-project.org/doc/qt-5/scalability.html Scalability -- (多屏)扩展性 Qt Quick使你开发的应用程序能够在类似桌面,手持设备等多个不同的平台上运行.特别地,它们还能够应付不同的的屏幕配置:尺寸,密度,方向,分辨率以及纵横比. 在这些情况下你需要考虑程序的扩展性: · 你希望将应用程序部署在多个平台,比如Android,BlackBerry,iOS,或者不同的屏幕配置以及物理尺寸的设备上. · 有些新的设备出现在你