
分布计算
LAXCUS分布式操作系统
Laxcus是一个开源、容错、高扩展、多人共享、多机协同分布运行的操作系统,通过分布式应用软件,聚合数据、算力、算法,处理大规模、超大规模的存储和计算工作。商业版的计算机集群规模可达百万级节点,亿级用户在线,着力为企业和个人打算一站式的云超算平台。
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LAXCUS集群操作系统全家桶
提供一份LAXCUS集群操作系统全家桶清单。这个版本采用寄居架构,支持目前所有软硬件平台。原创 2021-03-05 17:51:55 · 579 阅读 · 1 评论 -
LAXCUS集群操作系统
WHAT IS LAXCUS? THIS IS LAXCUS!原创 2021-02-28 19:39:36 · 245 阅读 · 0 评论 -
Laxcus集群操作系统 - Ring命令
Laxcus是把许多服务器聚合起来,形成一个巨大的资源池,以分时共享方式分配给许多用户使用的操作系统。在Laxcus集群操作系统里,每个用户都拥有独立的虚拟空间,来运行各种应用软件,和大数据、数据库业务。命令做为Laxcus集群操作系统的一个组成部分,是管理计算机集群、执行业务处理的主要手段。与Linux、Windows的命令不同,Laxcus命令遵循集群架构,其中96%以上分布命令,它会同时作用到许多服务器节点,并从这些节点返回处理结果。目前Laxcus集群操作系统有200多个命令,被管理员和用户使用。这原创 2020-12-29 14:53:35 · 401 阅读 · 0 评论 -
LAXCUS大数据集群操作系统5.0正式发布
LAXCUS大数据集群操作系统5.0正式发布,18项重大产品/技术特征,接受各界评价:1. 全体系自主设计研发,100%自有知识产权,不包含任何开源代码,通过国家权威部门检测。2. 系统规模,子域集群:千级,节点:百万级,数据:EB级,分布式应用:百万级,在线人数:亿级。3. 支持目前所有主流软硬件,包括:Windows、Linux、X86、ARM、PowerPC、龙芯、英伟达。4. 提供社区版(免费)、商业版(收费)、云计算版(与云厂商合作订制)三个版本,满足不同领域用户需求。5. 云边端协同一原创 2020-10-09 15:42:24 · 976 阅读 · 0 评论 -
LAXCUS大数据操作系统3.03版本发布,欢迎使用试用
LAXCUS大数据操作系统3.03发布,欢迎下载使用试用。LAXCUS大数据操作系统,集成虚拟化、大数据、数据库、容器、中间件的全栈通用多集群多用户多任务系统软件,运行、开发、维护管理为一体的平台。规模:百万级物理节点、EB级计算数据、亿/秒响应。从零构建,完全自主可控,开放源代码。3.03版,重点优化强化LAXCUS深度学习API接口、GPU、FPGA的整合和大规模并行计算能力。...原创 2018-09-28 08:25:00 · 1029 阅读 · 0 评论 -
Laxcus大数据管理系统2.6 - 摘要
Laxcus是多集群多用户多任务通用数据管理系统,支持百万级计算机节点,提供EB级可计算数据的存储和计算能力,综合云管理、大数据、数据库、中间件、容器五个领域的技术和功能,集运行、开发、调试、部署、维护为一体的平台。Laxcus为全体系全功能设计开发,采用Java、C++语言编写,运行在普通硬件设备上,操作系统涵盖Linux/Windows,硬件平台包括X86、ARM、POWER PC、NVIDI原创 2018-01-21 13:55:01 · 540 阅读 · 0 评论 -
大数据时代,计算模式从客户机/服务器到节点的转变
巨量数据处理需求引发的变化,产生了从客户机/服务器模式到节点模式的转变原创 2016-01-28 11:05:53 · 1247 阅读 · 0 评论 -
大数据基础部件配比问题
现在的计算机里,CPU和硬盘(机械硬盘)的差距越来越大。CPU的性能每年都在提升,而硬盘的IO性能基本是以蜗牛的速度在前进。这种情况放在大数据计算环境里,在一个计算过程中,导致CPU大部分时间被空耗了。原创 2015-11-02 17:07:20 · 671 阅读 · 0 评论 -
大数据流式处理一个不能忽视的问题
我的上一篇BLOG《大数据处理的两种模式》,谈了大数据基于内存的流式处理和基于硬盘的存储处理。比较这两种处理模式,因为内存的处理性能是硬盘的N个量级,所以流式处理效率要远远高于存储处理,但是流式处理本身有一个缺点,或者说是隐忧,上次没有提到,今天来说一下。原创 2015-05-04 06:36:25 · 2962 阅读 · 0 评论 -
Laxcus大数据分布计算演示实例
Laxcus大数据管理系统提供了基于Diffuse/Converge分布算法的计算能力。本文演示了在集群环境下的随机数产生、排序、显示、存储的过程。原创 2015-04-23 17:27:05 · 1262 阅读 · 0 评论