磁盘IO的性能单位: bps (byte/s)   每秒钟 byte 数 kbps = bps / 1024 mbps = kbps / 1024 相关计算可以参考下面代码:  https://github.com/johnsto/speedtest/blob/master/io.go   使用 iostat 可以看到的数据 如下图:   这里我们用了两个参数 -k 以 KB 为单位显示 -m 以 M 为单位显示 如果不带这些参数的话, 则会用 Blk. Blk列是512字节块.   下图是阿里

FIO测试磁盘iops性能 1.SATA和SAS盘原生IOPS如下: 2.RAID磁盘阵列对应的写惩罚级别: 3.计算功能性IOPS公式如下: 功能性 IOPS=(((总原生 IOPS×写 %))/(RAID 惩罚))+(总原生IOPS×读 %) 4.根据公式和测试磁盘(两块15000RPM SAS组成的RAID1)的类型,这里取原生IOPS值为180,得到如下理论IOPS参考值: IOPS = (180 * 30%)/2 + (180 * 70%) = 54(写IOPS) + 126(读IOP

近日,在经过近半年的上线公测后,阿里云全球首个跨入IOPS百万时代的云盘——ESSD即将迎来商业化,单盘IOPS高达100万,这是阿里云迄今为止性能最强的企业级块存储服务. 搭配ECS云服务器使用, ESSD可提供单盘高达100万IOPS的随机读写能力,相比SSD云盘分别提升了40倍性能上限和降低了70%读写时延.ESSD单盘最大容量为32TB,为客户提供更高的性价比体验.在实际的业务场景测试下,以MySQL和PostgreSQL为例,采用ESSD云盘可获得3-4倍的TPS性能提升. 性能狂飙4

编辑手记:本文主要讲解Linux IO调度层的三种模式:cfp.deadline和noop,并给出各自的优化和适用场景建议. 作者简介: 邹立巍 Linux系统技术专家.目前在腾讯SNG社交网络运营部 计算资源平台组,负责内部私有云平台的建设和架构规划设计. 曾任新浪动态应用平台系统架构师,负责微博.新浪博客等重点业务的内部私有云平台架构设计和运维管理工作. IO调度发生在Linux内核的IO调度层.这个层次是针对Linux的整体IO层次体系来说的.从read()或者write()系统调用的角度

IOPS (Input/Output Operations Per Second),即每秒进行读写(I/O)操作的次数,以衡量存储每秒可接受多少次主机发出的访问.数据库,特别是关系型数据库由于需要处理实时业务,因此几乎所有变化的数据都必须完成落盘写入,以实现ACID的各项要求,特别针对持久性.因此更高的IOPS对于数据库整体性能提升有着至关重要的意义. ESSD云盘是阿里云全新推出的超高性能云盘,基于新一代分布式块存储架构,结合25GE网络和RDMA技术,为您提供单盘高达100万的随机读写能力和

2011 年,当初选择 Redis 作为主要的内存数据存储,主要吸引我的是它提供多样的基础数据结构可以很方便的实现业务需求.另一方面又比较担心它的性能是否足以支撑,毕竟当时 Redis 还属于比较新的开源产品.但 Redis 官网宣称其是提供多数据结构的高性能存储,我们对其还是抱有幻想的. 幻想 要了解 Redis 的性能,我们先看看官方的基准性能测试数据,心里有个底. 测试前提 Redis version 2.4.2 Using the TCP loopback Payload size =

阿里云推出SSD云盘+I/O优化的ECS已有一段时间,这个功能优化可以为ECS服务器与SSD云盘提供更好的网络能力.据阿里云官网介绍,SSD云盘最高提供20000次随机读写IOPS.256MB/S吞吐量的存储性能.这里需要解释一下如果想要达到20000次IOPS,需要SSD云盘容量达到667GB以上.下面的文章中会对这个做进一步解释.近期拿到了这款产品的公测机会,下面就让我们一起开启一段体验之旅吧. 首先在订购页面中选择自己所需的配置,由于我是测试体验就先按照最低配置来进行购买(CPU:2核,内

在前面一篇文章中,我们看到,当使用filestore时,osd会把磁盘分成data和journal两部分.这主要是为了支持object的transaction操作.我的想法是,ceph需要具有数据保护功能,从client端写入的数据(以返回I/O Completion为标志)不能丢失.对于object为什么要使用journal,ceph官方也给出了解释: 速度:有了journal分区后,写数据速度更快.这主要是因为journal的写都是顺序写. 一致性:ceph要求I/O操作是原子性的,比如更新

本系列文章着重学习和研究OpenStack Swift,包括环境搭建.原理.架构.监控和性能等. (1)OpenStack + 三节点Swift 集群+ HAProxy + UCARP 安装和配置 (2)原理.架构和性能 (3)监控 对 Swift 集群的监控是必要的,特别是集群规模很大的时候. 1. 监控目标 主要的监控目标包括: 硬件故障 操作系统故障 Swift 集群健康状态 Swift 集群状态 2. Swift 提供的工具 2.1 Swift 自带的各种 Audit 工具 2.1.1

2011 年,当初选择 Redis 作为主要的内存数据存储,主要吸引我的是它提供多样的基础数据结构可以很方便的实现业务需求.另一方面又比较担心它的性能是否足以支撑,毕竟当时 Redis 还属于比较新的开源产品.但 Redis 官网宣称其是提供多数据结构的高性能存储,我们对其还是抱有幻想的. 幻想 要了解 Redis 的性能,我们先看看官方的基准性能测试数据,心里有个底. 测试前提 Redis version 2.4.2 Using the TCP loopback Payload size =

Redis 的性能幻想与残酷现实 2011 年,当初选择 Redis 作为主要的内存数据存储,主要吸引我的是它提供多样的基础数据结构可以很方便的实现业务需求.另一方面又比较担心它的性能是否足以支撑,毕竟当时 Redis 还属于比较新的开源产品.但 Redis 官网宣称其是提供多数据结构的高性能存储,我们对其还是抱有幻想的. 幻想 要了解 Redis 的性能,我们先看看官方的基准性能测试数据,心里有个底. 测试前提 Redis version 2.4.2 Using the TCP loopbac

在云计算时代,数据量成几何形式增加,必然会考虑增加存储容量,但是增加存储容量不简单存储性能得到提升,他们之间没有必然的联系: 存储容量,就是指存储设备上能够存储数据的大小,比如,一个磁盘阵列有50T的空间,那么该设备的存储容量就是50T(一般情况,都不会达到50T): IOPS:(Input/Output Operations Per Second),即每秒进行读写IO操作的次数.存储端的IOPS性能和主机端的IO是不同的,IOPS是指存储每秒可接受多少次主机发出的访问,主机的一次IO需要多次访

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 随着国内服务共享化的热潮普及,共享单车,共享雨伞,共享充电宝等各种服务如雨后春笋,随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战.MongoDB对LBS查询的支持较为友好,也是各大LBS服务商的首选数据库.腾讯云MongoDB团队在运营中发现,原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈,经腾讯云团队专业的定位分析与优化后,云MongoDB在LBS服务的综合性能上,有10倍以上的提升.腾讯云MongoDB提供的优异综合性

p { text-indent: 2em }    随着企业规模的扩大及业务的扩展,现有IT基础设施特别是存储设备无法满足爆炸性的数据增长,企业 IT 部门为了解决该问题,往往面临市场上多种存储产品及方案的选择.本文主要基于公司的现状及需求对主流存储方案及产品进行了评估和考量. 先抛开公司实际的业务诉求,单纯从存储拓展的需求出发,企业存储量扩容时面临的选择归结起来会有如下三种: 1) 扩容已有节点.大部分企业在建设之初都进行过IT基础设施采购,虽然存储设备容量急需扩张,但其他计算设备等还在维保期

本文由云+社区发表 作者:腾讯云数据库团队 随着国内服务共享化的热潮普及,共享单车,共享雨伞,共享充电宝等各种服务如雨后春笋,随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战.MongoDB对LBS查询的支持较为友好,也是各大LBS服务商的首选数据库.腾讯云MongoDB团队在运营中发现,原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈,经腾讯云团队专业的定位分析与优化后,云MongoDB在LBS服务的综合性能上,有10倍以上的提升. 腾讯云MongoDB提供的优异综合性能,为国内各大L

转载自知乎:Roofline Model与深度学习模型的性能分析 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体的计算平台(例如CPU / GPU / ASIC 等)才能展现自己的实力.此时,模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现.Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity(计算强度)进行定量分析的方法,并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式. 一.指标介绍 1.计算平台的两个指标:算

固态硬盘和机械硬盘的比较和SQLSERVER在两种硬盘上的性能差异 在看这篇文章之前可以先看一下下面的文章: SSD小白用户收货!SSD的误区如何解决 这样配会损失性能?实测6种特殊装机方式 听说固态硬盘是高富帅的必备神器,本人为了提升工作效率和提高工作速度 这个月节衣缩食,终于也决定买了一块三星固态硬盘120G容量 这个固态硬盘拿在手里轻飘飘的, 好像里面什么东西都没有似的 废话少说,先上图 开机速度20秒左右 测试环境:Windows7,SQLSERVER2005个人开发者版 SP4 我这里

想购买阿里云的RDS mysql,想请教下最大连接数是请求数吗?如下图,600最大可支持连接数,那一个页面查询30次,20个人同时请求,数据库不就超载了么?(内存2400MB,专用数据服务器,只能支持20个人,不敢想象.....) 另外IOPS1200,又表示什么呢? 连接数:   就好比你用navicat去连mysql,同时支持600个用navicat去连的用户,超过600个的下一个就需要等待了,这里并不是说只能保持600个用户同时访问,因为你数据库和你应用之间肯定隔着中间件,而中间件中的连接

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282 最近在不同的计算平台上验证几种经典深度学习模型的训练和预测性能时,经常遇到模型的实际测试性能表现和自己计算出的复杂度并不完全吻合的现象,令人十分困惑.机缘巧合听了Momenta的技术分享后,我意识到问题的答案其实就在于 Roof-line Model 这个理论,于是认真研究了一下相关论文.现在把自己的心得总结出来,分享给大家. 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体

度娘解释:sysbench是一款开源的多线程性能测试工具,可以执行CPU/内存/线程/IO/数据库等方面的性能测试. 目前支持的数据库支持:MySQL,pgsql,oracle 这3种数据库. 安装sysbench,通过epel源直接yum安装:    # yum install sysbench -y 在开始测试之前,这里有两个词汇需要了解下: IOPS: 即每秒进行读写(I/O)操作的次数多用于数据库等场合,衡量随机访问的性能.存储端的IOPS性能和主机端的IO是不同的,IOPS是指存储每秒

超能课堂(210)笔记本中常说的PL1.PL2到底如何影响CPU性能? https://www.expreview.com/71943.html 本文约 4070 字,需 7 分钟阅读 (切换至标准版) 在移动平台CPU的种类很多,有45W的标准功耗CPU,28W的苹果定制低功耗CPU,15W的低功耗CPU和低于15W的超低功耗CPU.在以往不同功耗的CPU不仅在功耗上,在纸面性能上也有着非常大的差距.但随着移动平台CPU的发展,目前不同功耗CPU间的差异越来越小,有些产品之间几乎只剩下功耗的差