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- 逻辑CPU 内容精选 换一换
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Execution Time): 这里指完成一次调用请求响应的过程中，函数本身执行所消耗的时间，主要由函数代码逻辑决定。一般地，对于 CPU 密集型的函数，增大函数资源规格（内存 -CPU Share），可以显著降低函数执行时延。但对于消耗大部分时间在网络 IO 等操作上的函数，增大资源规格对执行时延的改善则非常有限。来自：百科
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，并支持CPU/GPU调度。 函数 IEF支持将华为云FunctionGraph中的函数部署到边缘节点运行，并能够在IEF中控制函数的起停。 函数相比容器更加轻量，部署速度更快，如下两种情况建议选择使用函数。 如果边缘节点资源受限，可采用函数的方式。 如果边缘应用业务逻辑是基于事来自：百科高效的Spark编程模型：使用Spark Streaming直接从DIS中获取数据，进行数据清理等预处理操作。只需编写处理逻辑，无需关心多线程模型。 简单易用：直接使用标准SQL编写指标分析逻辑，无需关注背后复杂的分布式计算平台。 按需计费： 日志分析 按实效性要求按周期进行调度，每次调度之间存在大量来自：百科
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高可用，利用 OBS ，Cloud Table的高可用性实现网站数据的高可靠性，利用API Gateway和FunctionGraph的高可用性实现网站逻辑的高可用。 灵活扩展，业务爆发时可以自动调度资源运行更多函数实例以满足处理需求。 按需收费，只有对函数处理文件数据的时间进行计费，无需购买冗余的资源用于非峰值处理。来自：专题![]()
来自：专题![]()
现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关，也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)来自：专题![]()
节点切换后，从客户端写入数据报错的问题。 3、分析实例的监控指标是否存在异常 检查方法：通过查看监控指标，观察CPU使用率、内存使用率等使用情况。 解决方案：如果CPU和内存指标异常，需要检查客户端业务或者实例数据是否过于集中，造成负载过高。客户端业务过于集中，则需要客户端进行架来自：专题![]()
技术分享: 模型开发部署依赖昂贵的异构资源。传统的异构函数，CPU和XPU资源绑定分配，单一推理函数包含CPU和XPU操作，操作CPU时XPU空闲，操作XPU时CPU空闲，资源利用率低。元戎独创的纯XPU异构函数，CPU和XPU资源绑定解耦，用户可把不同类型资源的操作写成不同的函来自：百科![]()
量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。 3、保持数据的独立性：数据的独立性包括逻辑独立性（数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立）和物理独立性（数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构）。 4、数据实现集中控制：文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一来自：专题![]()
PostgreSQL产品功能 功能优化及增强 只读实例 一个主实例最多支持添加5个只读实例，分担主库压力，满足大量的数据库读取需求，增加应用的吞吐量。 逻辑订阅故障转移 可以将所有的logical slot从主实例同步到备实例，从而实现logical slot的故障转移 支持定时任务管理功能 可将待执行任务设置在业务低峰期进行处理来自：专题![]()
要“硬解”超高清视频，谈何容易，因为他对算力的要求太高。我们都知道CPU搞视频先天不足，所以才会有GPU、视频卡这些专业户出现。在标清和高清时代，让CPU做“兼职”采用软解模式尚且可以应付，可面对高清直播、2K、4K、8K这些“狠茬子”，CPU觉得内心有点慌，工作压力有点儿大，总想跑。 这时GPU横着走出来：“I来自：百科![]()
器群集，基础结构管理服务器和网络交换机组成。其中，存储服务器集群构建了具有超大容量（Capacity）的虚拟资源池，为节点中的云虚拟机提供逻辑（Logic）磁盘存储，非结构化数据存储以及集成备份服务。计算服务器集群通过虚拟化技术进行集成，控制平台根据需要生成和分配计算资源；管理服来自：百科![]()
引入initializer接口： 分离初始化逻辑和请求处理逻辑，程序逻辑更清晰，让用户更易写出结构良好，性能更优的代码。 用户函数代码更新时，系统能够保证用户函数的平滑升级，规避应用层初始化冷启动带来的性能损耗。新的函数实例启动后能够自动执行用户的初始化逻辑，在初始化完成后再处理请求。 在应来自：专题![]()
弹性云服务器 可以根据业务需求和伸缩策略，自动调整计算资源。您灵活地选择所需的内存、CPU、带宽等配置，帮助您打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境。 弹性云服务器可以根据业务需求和伸缩策略，自动调整计算资源。您灵活地选择所需的内存、CPU、带宽等配置，帮助您打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境。 了解更多来自：专题![]()
ClickHouse利用CPU的SIMD指令实现了向量化执行。SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data，即用单条指令操作多条数据，通过数据并行以提高性能的一种实现方式 ( 其他的还有指令级并行和线程级并行 )，它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。来自：专题![]()
分钟级计算节点扩容，秒级存储扩容。 解除在传统Shared Nothing架构下，数据和节点物理绑定的约束，数据只是逻辑上归宿于某个节点，使的计算节点无状态化。这样在扩容计算节点时，可以避免在计算节点间迁移大量数据，只需要逻辑上将部分数据从一个节点移交给另一个节点即可，可以将集群扩容的耗时从以天为单位缩短为分钟级别。来自：专题![]()
，并支持CPU/GPU调度。 函数 IEF支持将华为云FunctionGraph中的函数部署到边缘节点运行，并能够在IEF中控制函数的起停。 函数相比容器更加轻量，部署速度更快，如下两种情况建议选择使用函数。 如果边缘节点资源受限，可采用函数的方式。 如果边缘应用业务逻辑是基于事来自：百科![]()
Windows游戏云服务器卡顿怎么办？ 当您发现游戏云服务器的运行速度变慢或云服务器突然出现网络断开的情况，则可能是云服务器的带宽和CPU利用率过高导致。如果您已经通过 云监控 服务创建过告警任务，当CPU或带宽利用率高时，系统会自动发送告警给您。 2022-11-23 游戏云服务器卡顿 windows游戏云服务器来自：专题
