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在初始阶段设置的目标考虑到各种约束和业务目标,随着业务的增长应不断进行调整。为了进一步优化性能效率,需要清楚地了解系统的使用方式、演变过程,以及平台或技术是如何随时间变化的。需要预留足够的时间来进行持续的性能优化,可以构建性能驱动的优化文化,让团队成员主动监视性能数据;通过指标数据驱动改进,使用新的设计模式和新的技术来优化体系结构。
全性支柱涉及保护云上系统、资产、数据的机密性、完整性、可用性以及合法、合规使用数据,保护用户隐私的一系列最佳实践。 性能效率支柱: 聚焦于如何设计出高性能的架构。作为基本的质量属性,性能的重要性和性能失败后果的严重性是无须质疑的。性通效率支柱为性能设计、性能优化提供一些技术方法和
接入层:主要包括用户的连接性能,如网络速度、认证、连接并发数。 HiveServer:以SQL的优化为主,执行计划是SQL优化的主要手段,通过接口查看Hive对整个SQL语句是如何进行任务的分解和编排,并结合MapReduce/Spark的执行情况针对性的进行任务的优化。 HiveMetaStore:因为Hive的M
信优化能力,在使用NPU的场景下,支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划,进而提升节点之间的通信速度。本案例介绍如何在ModelArts Lite场景下使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练任务,训练任务默认使用Volcano