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分析和优化云集群性能

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高性能云硬盘和-2优化云硬盘性能最好高性能云硬盘性能好哪个好？弹性搜索性能 优化Practice(JVM调优 ES调优过去一年对公司的ELK log系统做过性能优化，SkyWalking使用的ES存储也做过 。二、集群的分类:1 ， High 性能计算科学集群:用于解决复杂科学计算问题的IA集群系统 。

1、Kubernetes几种存储方式 性能对比(转载原文来自:摘要本文展示了一个简单的存储比较，测试和比较了各种存储在没有性能 优化的情况下提供的存储卷 。忽略Azure的原生PVC或hostPath ， 我们可以得出以下测试结果:1 。Portworx是AKS上最快的集装箱仓库 。2.Ceph是private 云集 group中最快的开源存储后端 。对于公有云来说 ， 其操作过于复杂，这些冗余的复杂性并不能提供更好的测试性能 。

如果您正在运行Kubernetes，您可能正在使用或准备使用动态提供的块存储卷，首要问题是为集群选择合适的存储技术 。这个事情不是一个简单的测试就能简单回答的，告诉你目前市面上最好的技术是什么 。在选择存储技术的过程中，集群上运行的负载类型是一个重要的输入 。对于裸机集群，需要根据实际用例进行选择，并集成到自己的硬件中 。

2、【云计算新的基石,微软Dryad分布式并行计算平台解析】云计算是并行计...得律阿德斯:超越MapReduce的新思路 。目前 ， 各大软件巨头都建立了自己的分布式平台解决方案，主要包括得律阿德斯、DynamoSDMapReduce等框架 。2010年12月21日，微软发布了得律阿德斯的测试版，成为谷歌MapReduce分布式并行计算平台的竞争对手 。得律阿德斯是微软构建云计算基础设施的重要核心技术之一 。它允许开发人员在Windows或上编写大规模并行应用程序模型 。NET平台，并使在单台计算机上编写的程序能够在分布式并行计算平台上运行 。

【分析和优化云集群性能】DryadgDDryadLINO是微软硅谷研究院创建的一个研究项目，主要用于提供一个分布式并行计算平台 。DryadLINO是一种分布式计算语言，可以将LINQ编写的程序转换成可以在得律阿德斯上运行的程序，让普通程序员也能轻松进行大规模的分布式计算 。它结合了微软得律阿德斯和LINO的两项关键技术，用于在这个平台上构建应用程序 。

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