云计算之路-阿里云上:在乌云中坚信蓝天

今日阿里云RDS出现故障导致网站访问异常,通过增加内存提高缓存命中率解决。此次事件强调了缓存在数据库系统中的重要性及云计算平台稳定性的重要性。

继续向大家汇报阿里云上的天气变化情况。今天(5月8日)上午糟糕的天气(8:30~9:50,10:50~11:40)给大家逛园带来了很大的麻烦,请谅解!

早上8:30左右由于阿里云RDS出现突发故障(故障是RDS负载均衡引起的),造成网站不能正常访问,访问时出现了错误。

8:45左右RDS恢复正常,但由于RDS故障恢复时进行了HA切换(数据库热备切换),数据库访问切换到了另外一台热备服务器上,而这台SQL Server服务器需要一段时间进行预热(建立缓存)。

在预热期间由于SQL缓存命中率低,大量的磁盘IO造成很多SQL查询执行时间很长,引起网站访问速度变得很慢。当时正在值访问高峰期,SQL Server一边要进行预热,一边要处理大量的查询请求,这种雪上加霜的情形让SQL Server迟迟不能进入正常工作状态。后来通过增加RDS内存提高SQL Server缓存命中率之后才解决问题。

这种情况我们是第一次遇到,以前用自己的服务器,即使服务器重启,起来之后SQL Server很快就能进入正常工作状态。可能是因为现在的数据库压力比以前大了很多。

这次故障说明了即使数据库服务器有热备,但切换到热备服务器也不能保证短时间内恢复正常。

这次故障说明了缓存是多么多么的重要,因为在热备服务器预热阶段,唯一能减轻SQL Server负担的就是缓存,虽然我们最近对缓存进行了很大的优化,但还远远不够。

这次故障说明了阿里云需要进一步提高RDS的稳定性。云计算,稳定大于一切!

 

出了这么多问题,很多朋友在质疑我们为什么还坚守在阿里云上?

我们考虑过很多次,支撑我们坚守的理由有:

  • 我们真的很需要云计算
  • 计算真的会变得和水电一样重要,它的发展会给整个产业带来巨大的提升;
  • 做云计算平台真的很复杂、难度很大,而且是摸着石头过海,没有多少经验可以借鉴;
  • 阿里云是目前国内最有希望将云计算做起来的,我们相信阿里云能解决这些问题。

任何一个伟大的东西不是因为天生伟大,从不出问题,而是因为它把所有遇到的问题都解决了,然后变得伟大。

坚守在阿里云上,就是坚守在云计算之路上,在乌云坚信蓝天源于这样一个信念:我们坚信计算的时代已经到来了!

参考地址:http://www.verydemo.com/demo_c155_i15965.html

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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