参与 OpenBayes 创作者激励计划,最高可得 100h 算力奖励!

为了发掘更多优质的内容创作者,助力更多优质案例的产出, OpenBayes 平台现开启「创作者激励计划」。

如果您:

  • 对大模型、数据科学、深度学习等有着浓厚的兴趣,愿意将自己在 OpenBayes 平台训练、部署、调优的过程通过文字或者视频的形式分享出来
  • 喜欢分享知识、传播技术,愿意使用 OpenBayes 创作更多有趣好玩的 Demo、教程
  • 希望借助社区的力量,提高自己在 优快云 等各个社区和平台的影响力

别犹豫!快来加入 OpenBayes 创作者激励计划吧!

参与福利:

  • 凡加入「创作者激励计划」的用户,发布视频、文字等创作内容后,根据内容质量可获得 10 - 100 小时不等的算力奖励
  • 资源选项为 NVIDIA RTX 4090、A6000、RTX 3090、A100 等优质资源随机分配
  • 优质内容还有机会获得官方推荐,在全媒体矩阵进行推广宣发

如何参与:

  •  有意参加「创作者激励计划」的用户,请添加微信 OpenBayes001,了解更多详情!

<think>好的,用户的问题是如何重新计可得容量。首先需要明确“可得容量”的具体定义和应用场景,因为不同领域可能有不同的计方法。例如,在存储系统中,这可能指可用存储空间;在制造业中,可能涉及生产能或资源利用率。 通过搜索相关资料,发现可得容量的计通常涉及总容量减去不可用部分。在存储系统中,可用容量计可能考虑文件系统开销、RAID配置或备份保留策略。例如,RAID 5的可用容量公式为总容量减去一个磁盘的容量用于奇偶校验。 在云计或网络带宽分配中,可得容量可能需要考虑冗余、峰值预留或服务质量限制。例如,实际可用带宽可能是理论最大值乘以利用率系数,如$可用带宽 = 总带宽 \times 利用率$。 另一个常见场景是生产制造,可得容量=理论最大产能×设备可用率×效率。这里设备可用率涉及计划停机和非计划停机的调整,公式可能为$设备可用率 = \frac{运行时间}{总时间 - 计划停机时间}$。 综合不同场景,重新计可得容量的通用步骤包括明确定义、识别限制因素、应用公式、验证参数和动态调整。例如,在存储系统中,若总容量10TB,使用RAID 5配置(5块2TB磁盘),可用容量为$(5-1)\times 2 = 8TB$。 需要确保计公式与具体场景匹配,并定期更新参数。比如,云服务供应商可能根据实时负载动态调整可用资源,需使用监控工具获取当前数据。</think>重新计可得容量需根据不同应用场景采用对应方法,以下为典型领域的计逻辑和实施步骤: **存储系统计** 总物理容量减去系统保留空间和冗余配置 公式:$可用容量 = 总物理容量 - (校验数据 + 元数据 + 保留空间)$ ```python # RAID5可用容量计示例 disk_count = 5 disk_size_TB = 2 usable_capacity = (disk_count - 1) * disk_size_TB print(f"可用容量:{usable_capacity}TB") ``` **云计资源分配** 考虑虚拟化开销和负载均衡策略 公式:$可用vCPU = 物理核心数 \times 超分系数 \times (1 - 系统预留率)$ 超分系数通常为2-4,系统预留率建议保留10%-15% **制造业产能计** 综合设备效率(OEE)方法 公式:$可得产能 = 理论周期时间^{-1} \times 运行时间 \times 合格率$ 需计设备可用率:$可用率 = \frac{实际运行时间}{计划生产时间}$ **验证与校准** 1. 通过压测试验证计结果 2. 监控实际使用数据修正参数 3. 建立容量预警阈值(建议设置80%使用率触发警报)
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