driver和virtio驱动。 将待优化的Windows私有镜像创建为 云服务器 ，并开机登录该云 服务器 。 在云服务器云服务器上安装最新版本PV driver。 具体操作请参见安装PV driver。 安装在KVM虚拟化资源池创建云服务器所需的virtio驱动。 具体操作请参见安装virtio驱动。

查看更多 →

内存优化型 内存优化型实例类型总览 内存优化型云服务器擅长应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理。例如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。 该类型 弹性云服务器 默认开启超线程，每个vCPU对应一个底层超线程HT（Hyper-Threading）。

查看更多 →

优化与提升 ModelArts开发支持服务 数据库开发支持服务 AI使能优化服务与提升服务 大数据优化与提升服务 应用现代化服务 物联网优化与提升服务 存储安全优化与提升服务

查看更多 →

AstroZero如何解决高并发、大数据的性能问题？ AstroZero引擎层是基于GO语言实现的，GO语言的协程机制支持高并发。同时网络层采用了ELB、Nginx进行负载均衡，合理动态的分担服务压力来满足业务高并发需求。 父主题： 产品咨询类

查看更多 →

优化顾问风险检查是否会影响服务器性能？ 云资源巡检，通过OpenAPI获取云资源信息，非侵入式，不影响客户服务器性能。

查看更多 →

来看，广告RTA业务面临高并发、超低时延、超大数据量等实际特性需求。因此，对核心画像数据库有如下诉求： 海量数据快速导入，确保决策精准性 需要定期将成百GB甚至数TB全量画像数据导入画像数据库；全量数据导入越快，模型越精准，广告投放效果越好。 承载高并发访问 RTA系统要承接大量

查看更多 →

zip”，获取“onboard_driver_win2k12r2.iso”文件。 Windows Server 2016：解压“FusionServer iDriver-Win2K16-Driver-V115.zip”，获取“onboard_driver_win2k16.iso”文件。 父主题：

查看更多 →

ield粒度过期时间、PITR游戏数据原地回档、FastLoad广告特征极速入库，为DBA运维和业务开发带来诸多便利。 游戏全服 游戏业务场景丰富，对Redis丰富的数据类型和性能有强诉求，例如：好友关系、IM聊天、抢红包、全局排行榜等。 针对游戏业务，GeminiDB提供全服解决方案：

查看更多 →

应用场景 在线教育 高清、低时延、高并发直播，易集成，适用于在线学习、师生互动，支持快速部署到在线教育视频平台。 互动文娱 适用于网红直播、企业直播、娱乐直播、游戏直播等场景，提供功能强大的实时媒体处理能力，实现各种直播场景玩法，为客户和合作伙伴打造端到端一站式“音视频互动”解决方案。

查看更多 →

3408/3508 RAID卡驱动安装（可选） 操作背景 如果裸金属服务器要在3408/3508 RAID卡机型上下发，需要安装3408/3508 RAID卡驱动。其他类型服务器可跳过此步骤。 本文以Windows Server 2016为例，Windows Server 2012

查看更多 →

CP1251 西里尔语 是 是 1 WIN WIN1252 Windows CP1252 西欧 是 是 1 - WIN1253 Windows CP1253 希腊语 是 是 1 - WIN1254 Windows CP1254 土耳其语 是 是 1 - WIN1255 Windows CP1255

查看更多 →

CP1251 西里尔语 是 是 1 WIN WIN1252 Windows CP1252 西欧 是 是 1 - WIN1253 Windows CP1253 希腊语 是 是 1 - WIN1254 Windows CP1254 土耳其语 是 是 1 - WIN1255 Windows CP1255

查看更多 →

使用Redis-py库中的Redis()方法在每个游戏服务器上创建一个Redis客户端连接。 使用pubsub()方法在每个游戏服务器上创建一个Redis订阅者和发布者。用于订阅其他游戏服务器发布的消息，以及发布本地游戏服务器的数据更新消息。当某个游戏服务器需要更新数据时，它会将更新的消息发布

查看更多 →

控制，默认每1秒刷新一次。 图3 文档插入Elasticsearch的流程 写入性能优化 基于Elasticsearch的数据写入流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 写入性能优化 序号 优化方案 方案说明 1 使用SSD盘或升级集群配置 使用SSD盘可以大幅提升数据写入与m

查看更多 →

Segment的方式进行查询。 图2 Elasticsearch的索引组成 查询性能优化 基于Elasticsearch的数据查询流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 查询性能优化 序号 优化方案 方案说明 1 通过_routing减少检索扫描的分片数 在数据入库时指定rou

查看更多 →

优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化

查看更多 →

Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量，默认为500，如果每条消息处理时间较长，建议调小该值，确保在max.poll.interval

查看更多 →

e数据。 调优原则 提高cpu使用率同时减少额外性能开销。 提高内存使用率。 优化业务逻辑，减少计算量和IO操作。 典型业务的调优 优化代码逻辑：在进行Spark参数调优之前，要进行相应的规划设计，优化代码逻辑。 Spark任务跑的比较慢，cpu利用率低：检测室executor线

查看更多 →

基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

查看更多 →

优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

查看更多 →

优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

查看更多 →