关于全球同服和亚马逊Global Accelerating

全球同服貌似最近讨论比较热烈,下边是个人的一些拙见。
先上AGA的加速原理图
在这里插入图片描述
AGA实际上就是提供一个任播地址,它实现了以下几点:

1. 无论从全球哪个点去ping,延迟都是非常低的。

例如:
从香港到AGA
在这里插入图片描述
从美西到AGA
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2. 后端可以绑定多个实例ip并设定权重
3. 访问AGA会走AWS的内部专线

但是单就全球同服这个概念来讲,其实这是个假命题,比如我们实验得知的情况是从香港过加速器会自动选择连接到日本的EC2,到日本的路由(走 aws内部网络从香港到加速器,发现加速器选择了连接日本服务器:
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从香港走加速器到日本的路由:
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通过ipipnet查看经过路由的ip看到中间大部分的路由走的都是amazon的骨干网。
将日本权重改为0,从香港到加速器会切换选择至美西EC2
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在从香港到加速器,发现转发已经从日本转到美西节点了:
在这里插入图片描述
从以上情况得知物理上的局限是无法消除的,即便是亚马逊的内部专线延迟也达到了100ms以上,这对于fps类游戏是完全无法容忍的结果,即便我们折衷一下,当美国的玩家和中国的玩家选择地理位置在两者之间的服务器进行对战,延迟依然会超过50ms,如果非要用技术来优化的话那就相当于玩家在慢了几拍在打游戏了,这令反应无比迅速的高玩感觉就是整局都是子弹时间。
有的人可能会拿ipv6的低延迟来说事,那好,我们来计算一下,北京到纽约的距离约为10991公里,光在光纤中的传播速度约为20万公里每秒,10991公里/20万公里*1000ms≈55ms,再加上一些其他设备条件的限制,能做到100ms以内就很不错了,但是,请注意,这是单程的延迟,往返要加倍。
所以所谓的全球同服其实只是个伪概念,玩家虽然连接的是同一个ip,但是只是连接到了最近的点,美国玩家想要和中国玩家愉快的在一个房间对战FPS类低延迟要求的游戏,还有很长的路要走,也许这永远只能是一个概念……

Matlab 是一种常用的科学计算软件,在进行复杂计算处理大量数据时可能会因为性能问题而变得缓慢。加速 Matlab 的性能可以通过以下几种方式实现: 1. 优化算法:通过对算法进行优化,减少计算量内存占用,可以大幅提升 Matlab 的性能。例如,可以使用更高效的线性代数方法,避免重复计算,减少循环次数等。 2. 并行计算:Matlab 支持并行计算,可以利用多核处理器或集群来加速计算。可以使用 parfor 循环或 spmd 块来并行化计算过程,提高计算效率。 3. 矢量化计算:尽量避免使用循环,使用矩阵矢量化计算来替代。Matlab 支持对整个矩阵或数组进行操作,可以大幅度减少循环次数,提高计算速度。 4. 预分配空间:在进行大型数据处理时,预先分配好足够的内存空间可以避免 Matlab 动态扩展内存的开销,提高计算速度。 5. 使用编译器:Matlab 提供了 MATLAB Compiler 工具箱,可以将 Matlab 代码编译成可执行文件或独立应用程序。编译后的代码可以减少运行时的开销,提高性能。 6. 使用 MEX 函数:MEX 是 Matlab 的外部接口,可以使用 C、C++ 或 Fortran 编写高效的算法,并与 Matlab 代码进行交互。使用 MEX 函数可以通过调用底层语言的优化算法来加速计算。 总而言之,加速 Matlab 性能的关键是通过优化算法、并行计算、矢量化计算、预分配空间、使用编译器 MEX 函数等方法来减少计算量提高计算效率。这些方法可以帮助用户更高效地使用 Matlab,并加速复杂计算大数据处理的速度。
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