弹性云服务器 ECS

 

弹性云服务器(Elastic Cloud Server)是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器,帮助用户打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境,确保服务持久稳定运行,提升运维效率

 
 

    服务器多核cpu配置 更多内容
  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如表1 Host CPU报表主要内容所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load

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  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如表1所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

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  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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  • CPU调度

    CPU调度 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 父主题: 调度

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  • CPU检查

    判断cpu核数是否满足IEF要求。edgectl check cpu无检查CPU:示例执行结果:

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  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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  • 并行查询简介

    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(*)过

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  • 并行查询简介

    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(*)过

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  • CPU管理策略

    称后的“更多 > 配置管理”。 在侧边栏滑出的“配置管理”窗口中,修改kubelet组件的CPU管理策略配置cpu-manager-policy)参数值,选择static。 单击“确定”,完成配置操作。 为Pod设置独占CPU Pod设置独占CPU(即CPU绑核)有如下几点要求:

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  • CPU管控

    CPU管控 GS_263200040 错误码: Cgroup failed to attach (tid %d) into "%s" group: %s(%d). 解决方案:请确认控制组%s的路径是否已被更改或删除了。 level: WARNING 父主题: WLM

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  • 用户指南

    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(*)过

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  • x86 V6实例(CPU采用Intel Cascade Lake架构)

    3.0 (40GE) 高性能计算型 采用Intel Cascade Lake CPU,满足多核高主频、低时延HPC的业务场景。 表2 高性能计算型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical.h6.xlarge 2*22 Core Intel Cascade

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  • 服务器配置

    服务器 配置 进行数据库的设置或连接 最高权限的设置 设定合作伙伴的系统库 服务器部署项目 重启Tomcat服务 父主题: 实施步骤

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  • INSTANCE

    INSTANCE_TIME 提供当前集群节点下的各种时间消耗信息,主要分为以下类型: DB_TIME:作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME:CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME:执行器内的时间花销。 PARSE_TIME:SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME:生成Plan的时间花销。

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  • PV

    PV_INSTANCE_TIME 提供当前节点下的各种时间消耗信息,主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME:CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME:执行器内花费的时间。 PARSE_TIME:SQL解析的时间花费。 PLAN_TIME:生成Plan的时间花费。

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  • 开启ClickHouse租户CPU优先级配置

    开启ClickHouse租户CPU优先级配置 本章节内容仅适用于 MRS 3.2.0及之后版本。 操作场景 ClickHouse租户支持CPU优先级,该特性依赖OS的CAP_SYS_NICE能力,需要开启该能力才可以生效。 操作步骤 使用root用户登录ClickHouseServer实例节点,执行如下命令:

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  • PV_SESSION_TIME

    线程标识+线程启动时间。 stat_id integer 统计编号。 stat_name text 会话类型名称。 DB_TIME:作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME:CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME:执行器内花费的时间。 PARSE_TIME:SQL解析的时间花费。 PL

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  • GS_INSTANCE_TIME

    GS_INSTANCE_TIME 提供当前集节点下的各种时间消耗信息,主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME:CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME:执行器内的时间花销。 PARSE_TIME:SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME:生成Plan的时间花销。

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  • INSTANCE_TIME

    类型 描述 stat_id integer 统计编号。 stat_name text 类型名称。 DB_TIME:作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME:CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME:执行器内的时间花销。 PARSE_TIME:SQL解析的时间花销。 PL

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