阿里云 ECS 入门级 与 企业级 区别

标题:云服务器 ECS - 实例FAQ
原文:https://help.aliyun.com/document_detail/108473.html#section-2p8-osd-e5y

什么是企业级实例?什么是入门级实例?

企业级实例是阿里云2016年9月开始推出的一系列实例规格族的总称,具有高性能、稳定计算能力和平衡网络性能的特点。因为具有独享且稳定的计算、存储、网络资源,这些实例规格族非常适合对业务稳定性具有高要求的企业场景。

入门级实例是一系列面向一般中小网站或个人的实例规格(族)总称。与企业级实例相比,入门级实例在资源利用上更多强调资源性能的共享,所以无法保证实例计算性能的稳定,但是成本相对来说也更低

企业级实例与入门级实例有什么本质区别?

企业级实例采用固定CPU调度模式。每个vCPU绑定到一个物理CPU超线程,实例间无CPU资源争抢,实例计算性能稳定且有严格的SLA保证。

入门级实例采用非绑定CPU调度模式。每个vCPU会被随机分配到任何空闲CPU超线程上,不同实例vCPU会争抢物理CPU资源,并导致高负载时计算性能波动不稳定,有可用性SLA保证,但无性能SLA保证

(完)

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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