一、引言
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI服务器在各个领域的应用越来越广泛。
AI服务器架构是支撑这些应用的核心，涉及多个层面和组件。
尽管AI技术带来了诸多便利，但在实际应用过程中，AI服务器架构也存在一些弊端。
本文将深入探讨AI服务器架构的不同层面和组件，并分析其弊端。
二、AI服务器架构的不同层面
1. 硬件层面
AI服务器硬件层面主要包括中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、数字信号处理器（DSP）等。
这些硬件组件负责执行AI算法，处理海量数据。
硬件层面的挑战在于需要高性能硬件来支持复杂的AI算法，导致硬件成本较高。
2. 软件层面
软件层面主要包括操作系统、深度学习框架、AI算法等。
操作系统负责管理和调度硬件资源，深度学习框架则提供了开发AI模型的环境和工具。
软件层面的挑战在于需要不断优化算法和框架以适应硬件性能，同时确保软件的安全性和稳定性。
3. 网络层面
网络层面主要涉及数据的传输和处理。
AI服务器需要与各种设备通信，收集数据并传输处理结果。
网络层面的挑战在于需要处理大量数据并保证数据传输的安全性和实时性。
三、AI服务器架构的组件
1. 数据处理单元
数据处理单元是AI服务器的核心组件，负责执行AI算法和处理数据。
这包括CPU、GPU、FPGA（现场可编程门阵列）等。
数据处理单元的复杂性可能导致能源消耗较高，且需要定期进行维护和升级。
2. 存储系统
存储系统负责存储数据和处理结果。
由于AI处理需要海量数据，因此存储系统需要具有高速、大容量、高可靠性的特点。
存储系统的瓶颈可能导致数据访问速度受限，影响AI处理效率。
3. 通信系统
通信系统负责与其他设备通信，实现数据的传输和共享。
随着物联网（IoT）和5G技术的发展，通信系统需要支持更多设备和更快的数据传输速率。
通信系统的挑战在于需要确保数据传输的安全性和实时性。
四、AI服务器的弊端
1. 高昂的成本
由于AI服务器需要高性能的硬件和复杂的软件，因此成本较高。
这限制了AI技术的普及和应用范围，使得一些企业或个人难以承担AI技术的成本。
2. 数据安全和隐私保护问题
AI服务器处理的数据可能包含敏感信息，如用户隐私、商业机密等。
数据安全和隐私保护问题成为AI服务器面临的重大挑战。
一旦数据泄露或被滥用，将带来严重后果。
3. 算法复杂度和计算效率问题
AI算法的复杂度和计算效率直接影响AI服务器的性能。
一些复杂的算法需要大量的计算资源和时间，导致计算效率较低。
算法的优化和更新也需要投入大量的人力物力。
4. 技术更新换代的挑战
随着技术的飞速发展，AI服务器需要不断适应新的技术和标准。
技术更新换代的挑战在于需要投入大量的研发资源来适应新的技术和标准，同时还需要对旧的设备和系统进行淘汰和升级。
五、结论
AI服务器架构涉及多个层面和组件，其弊端主要包括高昂的成本、数据安全和隐私保护问题、算法复杂度和计算效率问题以及技术更新换代的挑战。
为了克服这些弊端，我们需要不断优化算法和框架以适应硬件性能，加强数据安全保护，提高计算效率，并关注技术发展趋势，以便及时适应新的技术和标准。
云计算的基础课程
云计算是一套系统的解决方案。
需要从宏观纵向去看，再到微观具体的某个云计算的单项技术。
它分为基础架构层（IaaS），平台架构层（PaaS），软件架构层（SaaS），服务架构层（BPaaS）。
每个层面的建设实施过程均可以独立存在，并没有先做哪块，后建哪块的先后顺序。
其中IaaS是必经之路。
纵向把握住了，再横向细化去看。
比如：IaaS分为存储池，负载均衡池，节点计算池（其中又再细分为小型机计算池，服务器计算池等。
再按操作系统版本的不同再细分）等。
oracle中数据是怎样前滚和回滚的
保持数据一致性和完整性，是每一款成功商业数据库软件都必须要做到的基本要求。
从故障中恢复，保证ACID原则，保证事务完整性，一直是Oracle数据库核心功能组成部分。
本篇主要介绍Oracle实例意外终止（断电或者强制关闭）之后，重新启动时发生的恢复过程，也可以称作“前滚和回滚”。
基础知识说明 为了更明确的说明问题，笔者首先介绍一下本文涉及到的一些重要知识。
数据库实例失败 我们经常说的数据库服务器failure是有多层含义的。
Oracle数据库是一个由多进程组件共同构成的结构体系。
最重要的部分包括监听器、Oracle数据库实例两个部分，当然还包括各类文件，更广义的还有硬件和操作系统OS。
不同部分的Failure现象和处理方法都有所不同。
本文所阐述的过程是Oracle实例失败后的自动恢复过程。
在实例失败的时候，往往是突然性的终止。
此时Oracle数据库可能在进行一系列完成或者未完成的事务。
实例失败恢复，就是要将这些状态进行还原，恢复到数据完整性的状态。
写日志（RedoLog）在先机制 Oracle数据库是采用“日志在先”机制的。
当我们对数据库数据进行修改时，并不是立即将修改写入到文件中，而是写入到共享内存SGA空间中的BufferCache里。
同时，将修改的日志不断的写入到SGA中另一块Log Buffer缓存中。
有一个后台进程LGWR不断的将LogBuffer缓存中的日志内容写入到online redo log文件中。
写入LogBuffer缓存和LGWR写入文件的过程是异步进行的。
那么LGWR会在哪些情况下将日志缓冲区(全部内容)转储到日志文件呢？如下：–参考OCA认证考试指南(1Z0-052,P40)ü 用户进行直接的commit操作； ü RedoBuffer数据超过1/3； ü DBWn启动，将BufferCache中的脏数据写入到文件中；ü距离上次LGWR写入操作超过三秒(三秒超时，DBWn每三秒钟会对一些缓冲区清理一次，这个时候，刚好符合触发LGWR的第三点)；而数据文件写入进程DBWn工作的触发点(此处注意：DBWn会将高速缓冲区的脏缓冲区,即脏数据块写入数据文件，而不是缓冲区里头的全部内容—参考OCA认证考试指南(1Z0-052,P38))。
因为考虑到磁盘I/O会降低性能，DBWn采用的是极懒算法执行写入。
如果对于经常变脏的缓冲区，即这边缓冲区处于十分忙碌的状态，那么DBWn不会将缓冲区写入磁盘的。
反而一段时间来，任何会话都未曾关注的一些缓冲区，DBWn会将其写入到磁盘。
因此DBWn写脏缓冲区比较平缓和低频率。
但如果出现检查点的情况例外：DBWn会将所有脏缓冲区全部写入磁盘。
—参考OCA认证考试指南(1Z0-052,P38中，P39)。
ü 当BufferCache中没有任何可用缓冲区；ü脏缓冲区过多； ü 遇到三秒超时(DBWn每三秒钟会对一些缓冲区清理一次)ü遇到检查点 综合DBWn和LGWR工作的特点，我们可以得到日志文件的几个特点： 首先，日志文件的写入是很频繁的。
LGWR会不断将日志信息从LogBuffer中写入Online Redo Log；其次，在日志文件上，可以有三个类型的事务事件。
1、事务结束，已经被commit，之后打过checkpoint检查点。
这种事务记录在LogFile上，但是变化信息已经被DBWn写入进数据文件；2、事务结束，已经被commit，之后没有打入checkpint检查点。
这种情况下，LogFile已经写入了日志项目，数据文件可能包括脏数据，也可能没有写入脏数据；3、事务未结束，没有commit。
这种时候，数据块DirtyBlock上面是有事务槽信息，表示未结束事务，是不会将数据写入到数据文件中。
但是，日志LogBuffer可能将部分未提交的DML操作项目写入到Log File中；检查点Checkpoint 检查点Checkpoint是数据库一致性检查的一个标记。
简单的说，就是在这个点上，Oracle保证各个文件（数据、控制、日志等）是一致的。
检查点的作用就是在进行实例恢复的时候，告诉SMON进程，这个点之前的内容不需要进行恢复。
前滚和回滚介绍 “前滚和回滚”是Oracle数据库实例发生意外崩溃，重新启动的时候，由SMON进行的自动恢复过程。
下面通过模拟实例和讲解介绍这个过程。
失败前场景说明 日志中记录过程如下： 1、事务A进行之后，结束commit。
之后系统进行了一次checkpointA；2、Checkpoint之后，进行事务B，结束commit；3、进行事务C，C事务量较大，其中进行了一定量的RedoLog文件写入。
之后系统断电；–按照LGWR的工作机制，C事务量比较大，所以应用程序将在几分之一秒内的时间里生成足以填充1/3秒的重做内容，因此这会触发LGWR将日志缓冲区的内容转储到日志文件，但始终得不到针对C事务的提交记录，这是需要回滚的。
4、还有种可能，事务B和D，事务D所用的缓冲区处于高速缓冲区不活跃的位置，而且事务B已提交，但其所用的缓冲区处于高速缓冲区活跃的位置。
因此DBWn会将D事务缓冲区数据写入数据文件，而没将B事务的数据写入。
此种情况需要回滚D事务，保留B事务。
—参考OCP认证考试指南全册（P358下半部分内容). 1、系统启动过程，进入实例恢复阶段 当实例意外中断的时候，各类型文件，包括控制文件、数据文件和日志文件上，会存在不一致的问题。
这种不一致主要体现在SCN值的差异上。
实例在启动的时候，经过三阶段（nomount、mount和open）。
在open之前，会进行这种不一致现象的检查，如果出现不一致，要启动SMON进程的恢复流程。
SMON是Oracle实例的一个后台进程，主要负责进行系统监控恢复。
进行恢复的依据主要是RedoLog记录。
2、前滚进程 SMON首先找到最后SCN记录的Redo LogFile。
寻找最后一个打入的Checkpoint。
顺序找到CheckPointA之后，表示A之前的所有事务都是完全写入到数据文件中，不存在不一致性问题。
恢复过程从CheckpointA开始，Oracle开始依据重做日志Redo Log的系列条目，进行推进。
首先遇到了事务B信息，由于事务B已经commit，所以事务B所有相关的Redo Log条目已经全都写入到Redo LogFile中。
所以，按照日志继续条目推进，完全可以重演replay，并且应用apply事务B的全部过程。
这样，事务B全部实现，最终将通过DBWn完全写入到数据文件中。
所以，实例失败之前提交commit的事务B，完全恢复。
进入事务C的范畴，由于一部分事务C的RedoLog条目已经进入Redo LogFile中(根据LGWR和DBWn的工作机制，事务C有可能将部分数据块写入日志文件和数据文件，但这时候C事务始终没提交，这是比较严重的讹误，所以需要回滚)，所以在进行前滚的时候，一定会replay到这部分的内容。
不过，这部分内容中不可能出现commit的标记。
所以，前滚的结果一定是遇到实例突然中断的那个时点。
此时replay的结果是，事务C没有提交。
这样结束了前滚过程，进入回滚阶段。
3、回滚过程(与普通的回滚一样（当事务执行失败后自动回滚或者命令:ROLLBACK.）—参考OCP认证考试指南全册)对事务C(针对DML的update，当然其他同理)，要进行回滚过程，释放所有相关资源。
在前滚中，利用日志填充了的撤销块和表数据块的值，然后在回滚的时候，会将撤销块的值复制回表数据块中(因为此事务没提交记录)，以此来进行SGA中BufferCache数据块恢复。
4、说说恢复过程的损耗 很多时候，由于我们事务规模较大，当出现实例崩溃的时候，重启所需要的时间很多。
有一种经验说法是，事务有多长，前滚和回滚所消耗的时间有多长×2。
而且，如果不能完成SMON恢复过程，数据库是不能算作正常的Open的。
SMON的恢复过程是Oracle强制进行的一个过程，即使恢复中发生断电或者其他中断失败事件。
Oracle在下一次启动的时候，还是会继续这个过程，只有耐心等待。
通过检查一些内部视图（X$视图），可以观察到恢复进程和速度，但是丝毫不能影响到最终恢复的过程。
这个过程虽然可以保证数据一致性，但是也带来了系统不能启动，影响生产环境的问题。
我们可以通过两个方式进行缓解： 首先，我们在设计开发系统时，要保证事务规模的可控性，不要让事务规模在技术层面上过大。
避免一旦发生崩溃，大规模强制回滚的发生；其次，一旦出现了这个强制回滚，要注意对生产环境的影响。
可以采用备库standby进行顶替，让主库安静的慢慢恢复；
ITIL Foundation 的考试是全英文还是中文？
ITIL Foundation的考试有40道单项选择题，要求在1个小时内完成。
目前ITIL Foundation V3认证有中、英文试卷两种。
