Twitter 运维

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Twitter 的运维专家 John Adams 在 Velocity 2009 上做了一篇题为 Fixing Twitter 的技术分享(PDF ),人家也是一直在努力阿。John Adams 在 2008 年七月加入的 Twitter ,对于 Twitter 的站点稳定的确做了不少工作。

Twitter 运维团队的职责:

  • 软件性能(后端) Software Performance (back-end)
  • 可用性 Availability
  • 容量规划 Capacity Planning (metrics-driven)
  • 配置管理 Configuration Management

看完这个接近 50 页的 PDF ,除了满足我们一小部分技术窥探的癖好,或许也可以学到点什么。

不重复发明轮子

对于监控,Twitter 用的就是 RRDtool ,Ganglia 、MRTG 这些已经成为很多网站标准配备的组件。而不是自己写一大堆功能重复的东西。值得注意的是, Twitter 也一直在用 Google Analytics 进行业务分析。

不重复发明轮子,可以打磨轮子,比进行如一些功能脚本定制之类的工作。

发明不重复的轮子

Twitter 开源了他们自己用的一个 Apache 模块 mod_memcache_block (a distributed IP blocking system),这个模块根据 HTTP 代码请求限制访问频率。熟悉 Twitter 的朋友会知道这是针对第三方应用程序的必须的一个功能,否则的话,会产生类似 DDos 的效果 :) John Adams 说这个模块是他多年以来就期待的东西,我相信,如果有人已经做了同样的事情,他们肯定不会自己再写一个。

尽可能的自动化

无论是配置管理还是针对各项功能的"开关",都尽可能的自动化。依赖于人来控制一些事情容易"规范",但是流程冗杂,节奏变慢。

更好的理解硬件

拥抱新技术体系,使用更有经济效益的硬件(比如对 8 核 CPU 的选型与更换)会带来更好的收益。而这个要建立在对硬件体系的正确理解上才行。

另外几句话要记住:

  • Disk is the new Tape. (内存是新类型的磁盘. 磁盘是新类型的磁带)
  • Kill long running queries before they kill you. (问题是如何提前发现? 有效的监控!)
  • Use metrics to make decisions, not guesses.
  • "Cache Everything!" not the best policy
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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