9、构建高可用容错系统:磁盘阵列、网络冗余与服务器安装全解析

构建高可用容错系统:磁盘阵列、网络冗余与服务器安装全解析

在当今数字化的商业环境中,构建一个高度可用且容错的系统对于企业的稳定运营至关重要。这涉及到多个方面,包括磁盘阵列的选择、网络冗余的设计以及服务器的安装与配置。下面将详细探讨这些关键要素。

磁盘阵列的成本考量

磁盘阵列(RAID)配置之间的成本差异主要体现在驱动器的成本上,可能还包括额外阵列外壳的成本,因为特定级别的 RAID 需要更多的驱动器。在传统的 RAID 级别中,RAID - 1(双工或镜像)是最昂贵的,因为与其他 RAID 级别相比,对于给定的净存储容量,它至少需要多 33% 的原始磁盘空间。

此外,包含镜像或双工的 RAID 级别必须成对使用驱动器。因此,如果需要为阵列增加额外的空间,扩展阵列会更加困难且成本更高。例如,一个由四个 72GB 驱动器组成的 144GB 净容量 RAID 0 + 1 阵列,要将其容量翻倍,就需要再添加四个 72GB 驱动器。但如果阵列机柜只有六个驱动器插槽,这显然是一个不小的挑战。相比之下,一个由三个 72GB 驱动器组成的 144GB 净容量 RAID - 5 阵列,只需再添加两个 72GB 驱动器,总共五个驱动器,就可以将容量翻倍。

目前,基于 2.5 英寸驱动器的 RAID 阵列正在迅速取代传统的 3.5 英寸驱动器。较小的 2.5 英寸驱动器在相同的总存储容量下占用的物理空间更小,同时消耗的功率和产生的热量也显著减少。虽然阵列的初始成本与使用 3.5 英寸驱动器的等效阵列基本相同,但持续成本更低。当前推荐的阵列系统使用八个 2.5 英寸 SAS 驱动器配置为 RAID 0 + 1,整个阵列可以安装在一对标准 CD/DVD 驱动器的空间内。

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下载方式:https://pan.quark.cn/s/26794c3ef0f7 本文阐述了在Django框架中如何适当地展示HTML内容的方法。 在Web应用程序的开发过程中,常常需要向用户展示HTML格式的数据。 然而,在Django的模板系统中,为了防御跨站脚本攻击(XSS),系统会默认对HTML中的特殊字符进行转义处理。 这意味着,如果直接在模板代码中插入包含HTML标签的字符串,Django会自动将其转化为文本形式,而不是渲染为真正的HTML组件。 为了解决这个问题,首先必须熟悉Django模板引擎的安特性。 Django为了防止不良用户借助HTML标签注入有害脚本,会自动对模板中输出的变量实施转义措施。 具体而言,模板引擎会将特殊符号(例如`<`、`>`、`&`等)转变为对应的HTML实体,因此,在浏览器中呈现的将是纯文本而非可执行的代码。 尽管如此,在某些特定情形下,我们确实需要在页面上呈现真实的HTML内容,这就需要借助特定的模板标签或过滤器来调控转义行为。 在提供的示例中,开发者期望输出的字符串`<h1>helloworld</h1>`能被正确地作为HTML元素展示在页面上,而不是被转义为文本`<h1>helloworld</h1>`。 为实现这一目标,作者提出了两种解决方案:1. 应用Django的`safe`过滤器。 当确认输出的内容是安的且不会引发XSS攻击时,可以在模板中这样使用变量:```django<p>{{ data|safe }}</p>```通过这种方式,Django将不会对`data`变量的值进行HTML转义,而是直接将其当作HTML输出。 2. 使用`autoescape`标签。 在模板中,可以通过`autoesc...
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/1d1f47134a16 Numerical Linear Algebra Visual Studio C++实现数值线性代数经典算法。 参考教材:《数值线性代数(第2版)》——徐树方、高立、张平文 【代码结构】 程序包含两个主要文件 和 。 中实现矩阵类(支持各种基本运算、矩阵转置、LU 分解、 Cholesky 分解、QR分解、上Hessenberg化、双重步位移QR迭代、二对角化),基本方程组求解方法(上三角、下三角、Guass、主元Guass、列主元Guass、Cholesky、Cholesky改进),范数计算方法(1范数、无穷范数),方程组古典迭代解法(Jacobi、G-S、JOR),实用共轭梯度法,幂法求模最大根,隐式QR算法,过关Jacobi法,二分法求第K大特征值,反幂法,SVD迭代。 中构建矩阵并求解。 【线性方程组直接解法】 不选主元、主元、列主元三种Guass消去法,Cholesky分解及其改进版。 【report】 【方程组解误差分析】 矩阵范数计算、方程求解误差分析。 【report】 【最小二乘】 QR分解算法求解线性方程组、最小二乘问题。 【report】 【线性方程组古典迭代解法】 Jacobi迭代法、G-S迭代法、SOR迭代法求解方程组。 【report】 【共轭梯度法】 实用共轭梯度法。 【report】 【非对称特征值】 幂法求模特征根、QR方法(上Hessenberg分解、双重步位移QR迭代、隐式QR法) 【report】 【对称特征值】 过关Jacobi法、二分法、反幂法。 【report】 【对称特征值】 矩阵二对角化、SVD迭代。 【report】
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