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在线安装lnmp 简介 lnmp软件是一个用Linux Shell编写的可以为各类linux服务器或独立主机安装LNMP(Nginx/MySQL/PHP)、LNMPA(Nginx/MySQL/PHP/Apache)、LAMP(Apache/MySQL/PHP)生产环境的Shell程序。
XGPU共享技术架构 XGPU通过自研的内核驱动为容器提供虚拟的GPU设备，在保证性能的前提下隔离显存和算力，为充分利用GPU硬件资源进行训练和推理提供有效保障。您可以通过命令方便地配置容器内的虚拟GPU设备。 图1 XGPU共享技术架构图 产品优势 节约成本 随着显卡技术的不断
Docker是一款开源的应用容器引擎，具有可移植性、可扩展性、高安全性和可管理性等优势。开发者可将应用程序和依赖项打包到一个可移植的容器中，快速发布到Linux机器上并实现虚拟化，实现更高效地构建、部署和管理应用程序。本教程介绍如何在HCE 2.0服务器中安装Docker。 准备工作 准备一台ECS实例。
[-target_os_name 目标系统名称] 使用以下命令验证Java默认版本： java -version 若目标机器上已安装Java1.8.0，则自动执行后续扫描。 若目标机器上未安装Java1.8.0时，根据操作系统的不同处理方式有所不同。 操作系统是HCE 2.0时，会自动安装缺失的Java依赖：java-1
默认值为0。 cpu.qos_level >= 0 标识cgroup组内任务为在线任务，在线任务可无条件抢占离线任务。 优先级 0 < 1 < 2，同为在线业务的任务，高优先级的在线相比低优先级的在线可获取更多的CPU资源抢占机会。 cpu.qos_level < 0 标识cgr
内核memory的OOM进程控制策略 背景信息 现有操作系统中，支持配置离线业务和在线业务。当内存发生OOM时，会优先选择离线业务控制组中的消耗内存最多的进程，结束进程回收内存，但是对于某些离线业务也有核心业务，因此会造成很大的影响。 针对这个问题，HCE调整了OOM时回收内存的
在容器高密度混合部署场景中，IO读写较多的离线业务消耗大量page cache，导致系统空闲内存降低，达到全局空闲内存水位线后触发全局内存回收，使得在线任务申请内存时进入内存回收的慢路径，引发时延抖动。 为解决此问题，HCE 2.0新增支持多级内存回收策略。申请内存时，设置内存警示值，可触
Kafka是一个拥有高吞吐、可持久化、可水平扩展，支持流式数据处理等多种特性的分布式消息流处理中间件，采用分布式消息发布与订阅机制，在日志收集、流式数据传输、在线/离线系统分析、实时监控等领域有广泛的应用。 本教程介绍如何在HCE 2.0上安装部署Kafka。 准备工作 准备一台ECS，并分配公网IP或者弹性公网IP（EIP）。
s 然后编辑“/etc/profile”文件，在文件末尾添加以下内容。 export LC_ALL="zh_CN.UTF-8" 最后再重启机器，待重启之后，找到“设置 > 区域和语言”，单击“语言”，选择“汉语”，步骤如下图。 安装中文输入法（可选）。 如果需要安装中文输入法，则需要先执行以下命令安装依赖包。
chown -R usftp:sftp /data/sftp/usftp chmod 755 /data/sftp/usftp 验证。 在另外一台机器上，输入以下命令连接上述SFTP服务。 sftp usftp@<SFTP服务公网IP> 输入密码后执行ls命令查看测试文件，效果如下图。 sftp>
<val> tbwmcli -p waterlin 设置/查询在线网络带宽水线。 示例：设置在线网络带宽水线为20mb。 tbwmcli -s waterline 20mb set waterline success 示例：查询在线网络带宽水线。 tbwmcli -p waterline
HCE结合弹性云服务器做了快速启动优化。HCE根据弹性云服务器配置场景按需加载基础组件，启动更快速。 云容器引擎实例下首选HCE，实现企业降本增效。 用户当前在线、离线业务分离部署，导致资源闲置现象严重，整体资源利用率偏低，亟需降本增效。 HCE结合云容器引擎做了CPU利用率优化。HCE采用混部引擎
quota 只读 算力总权重。 utilization_line 读写 在离线混部的算力压制水位线。 当GPU整卡利用率超过该值时，在线容器完全压制离线容器，否则在线容器部分压制离线容器。 utilization_rate 只读 GPU整卡利用率。 xgpuIndex 读写 属于此显卡的xgpu子目录。
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