如何确定适合您的集群服务器规模与房间灯具尺寸
一、引言
在信息时代的背景下，集群服务器已成为许多企业、机构乃至个人项目运行不可或缺的一部分。
而在家庭装修中，选择适合的灯具也是增添房间美感与舒适度的重要环节。
本文旨在讨论如何科学、合理地确定集群服务器规模与房间灯具尺寸，以满足实际需求并兼顾经济效益。
二、确定集群服务器规模
（一）需求分析
1. 业务需求：明确服务器的使用目的，如网站托管、数据处理、云计算等。不同业务需求对服务器性能、存储、扩展性等方面的要求不同。
2. 负载预测：预测服务器的访问量、数据处理量等，以此为基础确定服务器规模和配置。
3. 冗余与扩展性：考虑到业务发展的不确定性，需要预留一定的冗余空间，并确保服务器具备良好的扩展性。
（二）性能评估
1. 软硬件性能：根据业务需求评估所需的处理能力、内存、存储、网络等硬件配置。
2. 可靠性：选择高品质的硬件和软件，确保服务器的稳定性和可靠性。
3. 能耗与散热：考虑服务器的能耗和散热问题，选择能效高、散热良好的设备。
（三）规模确定步骤
1. 梳理业务需求，明确主要使用场景。
2. 根据负载预测，初步确定服务器规格。
3. 结合性能评估结果，调整服务器规模和配置。
4. 考虑冗余和扩展性，最终确定集群服务器规模。
三、确定房间灯具尺寸
（一）房间特性
1. 房间大小：不同大小的房间需要不同尺寸的灯具，以确保照明效果和舒适度。
2. 房间功能：不同功能的房间（如客厅、卧室、书房等）对灯具的要求也不同。
3. 装修风格：灯具的选型与尺寸需与房间的整体装修风格相协调。
（二）照明需求
1. 照度需求：根据房间的使用需求，选择合适的照度（单位面积的光通量）。
2. 光照均匀度：确保灯光照射范围均匀，避免产生阴影或过度照明。
3. 灯光色温：选择合适的色温，营造舒适的氛围。
（三）选型与尺寸确定
1. 根据房间特性和照明需求，选择合适的灯具类型（如吊灯、台灯、筒灯等）。
2. 根据房间大小、灯具类型及安装高度等因素，确定灯具的尺寸。
3. 考虑灯具的调节功能，如调光、调色等，以满足不同场景的需求。
四、综合考虑与建议
（一）集群服务器规模与灯具尺寸的共通性
1. 实际需求：在确定集群服务器规模与房间灯具尺寸时，都需要明确实际需求，避免过度追求高性能或过度节省。
2. 性能与舒适度：在保证服务器性能的同时，也要关注用户体验与舒适度；在选购灯具时，既要考虑照明效果，也要注重审美和节能。
（二）建议流程与方法
1. 对于集群服务器规模：首先进行需求分析，再进行性能评估，最后确定规模。在选购过程中，要关注性价比，选择信誉良好的品牌和供应商。
2. 对于房间灯具尺寸：首先要了解房间特性和照明需求，再选择合适的灯具类型和尺寸。在安装过程中，要注意灯具的安装位置与高度，确保照明效果。
五、结语
确定集群服务器规模与房间灯具尺寸都是需要结合实际情况进行综合考虑的过程。
在明确需求、评估性能与照明效果的基础上，科学合理地确定服务器规模与灯具尺寸，既能满足实际需求，又能兼顾经济效益与舒适度。
希望通过本文的介绍，读者能够对此有所了解并有所收获。
vSphere DRS是什么？
Vmware DRS可以配置为自动或手动模式运行，在自动模式中，Vmware DRS会自动将虚拟机前一道群集中最适合的主机上，无需进行任何人工操作，在手动模式中，Vmware DRS会就虚拟机的最佳位置提出建议，然后让系统管理员决定是否进行迁移。
借助Vmware DRS，可以将新的虚拟机放置到群集上，而不是某台特定的主机服务器上，，对虚拟机的位置以及启动时间，Vmware DRS会自动作出智能化的决定。
针对特定的使用情况，Vmware DRS还支持关联和反关联规则。
例如，反关联规则可使群集中各虚拟机时中在不同的物理服务器上运行，以便实现硬件冗余。
相反，关联规则可使两个具有内部联网需求的虚拟机时中在同一物理主机上运行。
迁移虚拟机之后，Vmware DRS会完整保留已分配的资源。
Vmware DRS知道，如果在具有3GHz的8路服务器上，某台虚拟机分配到10%的CPU资源，那么将其迁移到处理器主频较低的2路服务器上之后，该虚拟机将需要获得更高比例的主机资源，才能保证其正常运行。
在向群集中添加新的ESX Server主机时，Vmware DRS会立即做出响应，通过在VirtualCenter内进行简单的拖放就可以进行添加。
新的主机会使群集中虚拟机的资源池获得增长而Vmware DRS会适当地将虚拟机迁移到新的主机上，以重新平衡工作负载。
同样，从群集中删除主机时，Vmware DRS也会做出相应，将该主机上的虚拟机迁移到群集中的其他主机上。
人脸识别技术需要用到GPU吗？
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面对识别。
GPU最初能够发展起了，便是得益于其优秀的图像处理能力，而人脸识别正是要处理摄像头抓取下的人脸图像，而且GPU的强大计算能力则在人脸图像的匹配与识别这一块得到了充分的运用。
思腾合力通过GPU高性能计算服务器，与诸如旷视科技以及格灵深瞳等新型企业的合作，进一步建立并完善深度学习技术研发、应用的生态系统，给科技创新带来的巨大增长潜力。
如何为Kafka集群选择合适的主题和分区数量
如何决定kafka集群中topic,partition的数量，这是许多kafka用户经常遇到的问题。
本文列举阐述几个重要的决定因素，以提供一些参考。
分区多吞吐量更高一个话题topic的各个分区partiton之间是并行的。
在producer和broker方面，写不同的分区是完全并行的。
因此一些昂贵的操作比如压缩，可以获得更多的资源，因为有多个进程。
在consumer方面，一个分区的数据可以由一个consumer线程在拉去数据。
分区多，并行的consumer（同一个消费组）也可以多。
因此通常，分区越多吞吐量越高。
基于吞吐量可以获得一个粗略的计算公式。
先测量得到在只有一个分区的情况下，Producer的吞吐量(P)和Consumer的吞吐量(C)。
那如果总的目标吞吐量是T的话，max(T/P,T/C)就是需要的最小分区数。
在单分区的情况下，Producer的吞吐量可以通过一些配置参数，比如bath的大小、副本的数量、压缩格式、ack类型来测得。
而Consumer的吞吐量通常取决于应用程序处理每一天消息逻辑。
这些都是需要切合实际测量。
随着时间推移数据量的增长可能会需要增加分区。
有一点需要注意的是，Producer者发布消息通过key取哈希后映射分发到一个指定的分区，当分区数发生变化后，会带来key和分区映射关系发生变化。
可能某些应用程序依赖key和分区映射关系，映射关系变化了，程序就需要做相应的调整。
为了避免这种key和分区关系带来的应用程序修改。
所以在分区的时候尽量提前考虑，未来一年或两年的对分区数据量的要求。
除了吞吐量，还有一些其他的因素，在定分区的数目时是值得考虑的。
在某些情况下，太多的分区也可能会产生负面影响。
分区多需要的打开的文件句柄也多每个分区都映射到broker上的一个目录，每个log片段都会有两个文件（一个是索引文件，另一个是实际的数据文件）。
分区越多所需要的文件句柄也就越多，可以通过配置操作系统的参数增加打开文件句柄数。
分区多增加了不可用风险kafka支持主备复制，具备更高的可用性和持久性。
一个分区（partition）可以有多个副本，这些副本保存在不同的broker上。
每个分区的副本中都会有一个作为Leader。
当一个broker失败时，Leader在这台broker上的分区都会变得不可用，kafka会自动移除Leader，再其他副本中选一个作为新的Leader。
Producer和Consumer都只会与Leader相连。
一般情况下，当一个broker被正常关机时，controller主动地将Leader从正在关机的broker上移除。
移动一个Leader只需要几毫秒。
然当broker出现异常导致关机时，不可用会与分区数成正比。
假设一个boker上有2000个分区，每个分区有2个副本，那这样一个boker大约有1000个Leader，当boker异常宕机，会同时有1000个分区变得不可用。
假设恢复一个分区需要5ms，1000个分区就要5s。
分区越多，在broker异常宕机的情况，恢复所需时间会越长，不可用风险会增加。
分区多会增加点到点的延迟这个延迟需要体现在两个boker间主备数据同步。
在默认情况下，两个boker只有一个线程负责数据的复制。
根据经验，每个boker上的分区限制在100*b*r内（b指集群内boker的数量，r指副本数量）。
分区多会增加客户端的内存消耗kafka0.8.2后有个比较好的特色，新的Producer可以允许用户设置一个缓冲区，缓存一定量的数据。
当缓冲区数据到达设定量或者到时间，数据会从缓存区删除发往broker。
如果分区很多，每个分区都缓存一定量的数据量在缓冲区，很可能会占用大量的内存，甚至超过系统内存。
Consumer也存在同样的问题，会从每个分区拉一批数据回来，分区越多，所需内存也就越大。
根据经验，应该给每个分区分配至少几十KB的内存。
总结 在通常情况下，增加分区可以提供kafka集群的吞吐量。
然而，也应该意识到集群的总分区数或是单台服务器上的分区数过多，会增加不可用及延迟的风险。
