Сохранение номера: Как сохранить номера при продаже автомобиля?

Пример 1

Предположим, что $110110110110100000000000000000000$ представляет число с плавающей запятой одинарной точности IEEE. Определите, какое это число в десятичном виде.

Сначала мы разделим $1 10110110 11010000000000000000000$. Обратите внимание, что $b_1 = 1$, $b_2b_3…b_8b_9 = 10110110$ и $b_{10}b_{11}…b_{31}b_{32} = 110100000000000000000000$. Следовательно, мы имеем, что $\sigma = 1$, $E = 10110110$ и $\bar{x} = 1,1101000000000000000000000$.

Поскольку $b_1 = 1$, это говорит нам о том, что $\sigma = -1$, и поэтому $x$ — отрицательное число.

Так как $b_2b_3…b_9$ представляют $E$, мы имеем, что $E = 10110110$, и $E = 182$, и так как $E = e + 127$, мы имеем, что $e = 55$.

Наконец, у нас есть $\bar{x} = 1. 110100000000000000000000 = 1.1101 = \left ( 1 + \frac{1}{2} + \frac{1}{4} + \frac{1}{16} \right ) = 1.{55} \end{align}

Пример 2

Предположим, что $00011111110111000000000000000000$ представляет число с плавающей запятой одинарной точности IEEE. Определите, какое это число в десятичном виде.

Еще раз, мы сначала разделяем $0011111111011100000000000000000$. Обратите внимание, что $b_1 = 0$, $b_2b_3…b_9 = 01111111$ и $b_{10}b_{11}…b_{32} = 10111000000000000000000$.

Поскольку $b_1 = 0$, это говорит нам о том, что $\sigma = +1$, поэтому $x$ — положительное число.

Теперь, начиная с $b_1b_2.{-64} \end{align}

Определение размера доменов Amazon OpenSearch Service

Надежного метода определения размера доменов Amazon OpenSearch Service не существует. понимания ваших потребностей в хранении, службы и самого OpenSearch, вы можете сделать образованная первоначальная оценка ваших потребностей в оборудовании. Эта оценка может служить полезным отправной точкой для наиболее важного аспекта определения размера доменов: их тестирования с помощью репрезентативные рабочие нагрузки и контроль их выполнения.

Расчет требований к хранению

Большинство рабочих нагрузок OpenSearch относятся к одной из двух широких категорий:

• Долгоживущий индекс : Вы пишете код, который обрабатывает данные в один или несколько индексов OpenSearch, а затем обновляет эти периодически индексируется по мере изменения исходных данных. Некоторые распространенные примеры: поиск по веб-сайтам, документам и электронной торговле.

• Индексы качения : Данные непрерывно передаются в набор временных индексов с периодом индексации и сроком хранения окно, такое как набор ежедневных индексов, который сохраняется в течение двух недель. Немного распространенными примерами являются аналитика журналов, обработка временных рядов и поток посещений. аналитика.

Для долгоживущих индексных рабочих нагрузок вы можете проверить исходные данные на диске и легко определить, сколько места для хранения он потребляет.Если данные поступают из нескольких источники, просто добавьте эти источники вместе.

Для скользящих индексов вы можете умножить количество данных, сгенерированных во время репрезентативный период времени по периоду хранения. Например, если вы генерируете 200 МиБ данных журнала в час, это 4,7 ГиБ в день, что составляет 66 ГиБ данных в любое время. указанное время, если у вас есть двухнедельный период хранения.

Размер ваших исходных данных, однако, является лишь одним из аспектов вашего хранилища. требования. Вы также должны учитывать следующее:

1. Количество реплик : Каждая реплика является полная копия индекса и требует такого же объема дискового пространства. По умолчанию, каждый индекс OpenSearch имеет одну реплику. Мы рекомендуем хотя бы один, чтобы предотвратить потери данных. Реплики также улучшают производительность поиска, поэтому вам может понадобиться больше если у вас большая нагрузка по чтению.Используйте PUT /my-index/_settings чтобы обновить параметр number_of_replicas для вашего индекса.

2. Заголовок индексации OpenSearch : На диске размер индекса варьируется, но часто на 10% больше исходных данных. После индексируя свои данные, вы можете использовать API _cat/indices?v и при. магазин.size для расчета точных накладных расходов. _cat/allocation?v также предоставляет полезную сводку.

3. Зарезервированное пространство операционной системы : By по умолчанию Linux резервирует 5% файловой системы для пользователя root для критически важных процессов, восстановления системы и защиты от проблемы фрагментации.

4. Накладные расходы службы OpenSearch : Служба OpenSearch резервирует 20 % пространство для хранения каждого экземпляра (до 20 ГиБ) для слияния сегментов, журналов и другие внутренние операции.

   Из-за этого максимума в 20 ГиБ общий объем зарезервированного пространства может сильно различаться в зависимости от количества экземпляров в вашем домене. За например, в домене может быть три m6g.xlarge.search экземпляров, каждый с 500 ГБ дискового пространства, всего 1,46 ТиБ. В таком случае, общее зарезервированное пространство составляет всего 60 ГиБ. В другом домене может быть 10 m3.medium.search экземпляров, каждый со 100 ГиБ хранилища пространство, всего 0,98 ТиБ. Здесь общее зарезервированное пространство составляет 200 ГиБ, хотя первый домен на 50% больше.

   В следующей формуле мы применяем оценку накладных расходов для «наихудшего случая». который включает в себя дополнительное свободное пространство, чтобы помочь минимизировать влияние узла сбои и сбои в работе зон доступности.

Таким образом, если у вас есть 66 ГиБ данных в любой момент времени и вам нужна одна реплика, ваше минимальное требование к памяти ближе к 66 * 2 * 1,1/0,95/0,8 = 191 ГиБ. Вы можете обобщить этот расчет как следует:

Исходные данные * (1 + количество реплик) * (1 + индексация Накладные расходы) / (1 — зарезервированное пространство Linux) / (1 — накладные расходы службы OpenSearch) = минимальное хранилище Требование

Или вы можете использовать эту упрощенную версию:

Исходные данные * (1 + количество реплик) * 1.45 = минимум Требования к хранению

Недостаточно места для хранения — одна из наиболее частых причин нестабильность, поэтому вам следует перепроверить числа при выборе типов экземпляров, количества экземпляров и хранилища. тома.

Существуют и другие соображения по хранению:

Выбор количества осколков

После того, как вы поймете свои требования к хранилищу, вы можете исследовать свою индексацию стратегия. По умолчанию в OpenSearch Service каждый индекс делится на пять основных сегментов и один реплика (всего 10 осколков). Потому что вы не можете легко изменить количество основных осколков для существующего индекса, вы должны определиться с числом осколков до при индексировании вашего первого документа.

Главной целью выбора количества осколков является распределение индекса равномерно по всем узлам данных в кластере. Однако эти осколки не должны быть слишком большой или слишком многочисленный.Хорошее эмпирическое правило — попытаться сохранить размер осколка между 10–50 ГиБ. Большие осколки могут затруднить восстановление OpenSearch из сбой, а потому, что каждый шард использует некоторое количество ЦП и памяти, имея слишком много маленькие осколки могут вызвать проблемы с производительностью и ошибки памяти. Другими словами, сегменты должны быть достаточно малы, чтобы базовый экземпляр службы OpenSearch мог их обработать, но не настолько малы, чтобы создавать ненужную нагрузку на оборудование.

Например, предположим, что у вас есть 66 ГиБ данных. Вы не ожидаете, что это число со временем увеличиваться, и вы хотите, чтобы размер ваших осколков составлял около 30 ГиБ каждый. Твой номер осколков поэтому должно быть примерно 66 * 1,1 / 30 = 3. Вы можете обобщить этот расчет выглядит следующим образом:

(исходные данные + пространство для роста) * (1 + накладные расходы на индексирование) / Желаемый размер сегмента = приблизительное количество основных сегментов

Это уравнение помогает компенсировать рост данных с течением времени.Если вы ожидаете тех же 66 ГиБ данных, которые в течение следующего года увеличатся в четыре раза, приблизительное количество осколков (66 + 198) * 1,1 / 30 = 10. Помните, однако, что у вас нет лишних 198 ГиБ данные еще . Убедитесь, что это подготовка к будущему не создает ненужных крошечных осколков, которые потребляют огромные объемы процессора и памяти в настоящее время. В данном случае 66 * 1,1 / 10 осколков = 7.26 ГиБ на сегмент, что потребует дополнительных ресурсов и ниже рекомендуемого размерный ряд. Вы могли бы рассмотреть более средний подход с шестью осколками, что оставляет вам 12 гигабайтных осколков сегодня и 48 гигабайтных осколков в будущем. потом опять же, вы можете начать с трех сегментов и переиндексировать данные, когда осколки превышают 50 ГиБ.

Гораздо менее распространенная проблема связана с ограничением количества осколков на узел.если ты размер ваших осколков соответствующим образом, обычно у вас заканчивается место на диске задолго до столкнувшись с этим пределом. Например, экземпляр m6g.large.search имеет максимальный размер диска 512 ГиБ. Если вы остаетесь ниже 80% использования диска и размер вашего осколки на 20 ГиБ, он может вместить около 20 осколков. OpenSearch 7. x и более поздние версии имеют ограничение 1000 осколков на узел. Чтобы настроить максимальное количество осколков на узел, настроить кластер .Параметр max_shards_per_node . См. пример здесь.

Правильное определение размера осколков почти всегда удерживает вас ниже этого предела, но вы можете также учитывайте количество осколков для каждой ГиБ кучи Java. На заданном узле есть не более 20 осколков на ГиБ кучи Java. Например, Экземпляр m5.large.search имеет кучу 4 ГиБ, поэтому каждый узел должен иметь не более 80 осколков.При таком количестве осколков каждый осколок имеет размер примерно 5 ГиБ, что значительно ниже нашей рекомендации.

Выбор типов экземпляров и тестирование

После того, как вы подсчитаете требования к хранилищу и выберете количество осколков, вам нужно, вы можете начать принимать аппаратные решения. Требования к оборудованию различаются резко по нагрузке, но мы все же можем предложить некоторые основные рекомендации.

В общем, лимиты хранения для каждого экземпляра type map для количества ЦП и памяти, которые могут вам понадобиться для легких рабочих нагрузок.Например, экземпляр m6g.large.search имеет максимальный размер тома EBS. 512 ГиБ, 2 ядра виртуального ЦП и 8 ГиБ памяти. Если в вашем кластере много осколков, выполняет налоговые агрегации, часто обновляет документы или обрабатывает большой количество запросов, этих ресурсов может быть недостаточно для ваших нужд. если ты считаете, что ваш кластер попадает в одну из этих категорий, попробуйте начать с конфигурация ближе к 2 ядрам виртуальных ЦП и 8 ГБ памяти на каждые 100 ГБ вашего требование хранения.

Тем не менее, даже этих ресурсов может быть недостаточно. Некоторые пользователи OpenSearch сообщают что им нужно во много раз больше ресурсов для выполнения своих требований. Найти подходящее оборудование для вашей рабочей нагрузки означает проведение обоснованной первоначальной оценки, тестирование с репрезентативными рабочими нагрузками, регулировкой и повторным тестированием:

Шаг 1. Сделайте первоначальную оценку

Для начала мы рекомендуем минимум три узла, чтобы избежать потенциального OpenSearch. проблемы, такие как расщепление мозга (когда сбой в общении приводит к кластерному наличие двух мастер-узлов).Если у вас есть три выделенных мастер-узла, мы по-прежнему рекомендуем минимум два узла данных для репликации.

Шаг 2. Рассчитайте требования к узел

Если у вас есть требования к хранилищу 184 ГиБ и рекомендуемое минимальное количество из трех узлов, используйте уравнение 184 / 3 = 61 ГиБ, чтобы найти объем хранилища которые нужны каждому узлу. В этом примере вы можете выбрать три m6g.large.search экземпляров, каждый из которых использует хранилище EBS емкостью 90 ГиБ. объем, чтобы у вас была подстраховка и пространство для роста с течением времени. Этот конфигурация обеспечивает 6 ядер виртуальных ЦП и 24 ГБ памяти, поэтому подходит для более легкие рабочие нагрузки.

В качестве более существенного примера рассмотрим хранилище объемом 14 ТиБ (14 336 ГиБ). требования и большие нагрузки.В этом случае вы можете начать тестирование с 2 * 144 = 288 ядрами vCPU и 8 * 144 = 1152 ГиБ памяти. Эти цифры составляют примерно 18 i3.4xlarge.search экземпляров. Если вам не нужно быстрое локальное хранилище, вы также можете протестировать 18 r6g.4xlarge.search экземпляров, каждый из которых использует хранилище EBS объемом 1 ТиБ объем.

Если ваш кластер содержит сотни терабайт данных, см. раздел Масштаб в петабайтах для Amazon OpenSearch Service.

Шаг 3. Выполните репрезентативное тестирование

После настройки кластера вы можете добавить свой индексы, используя количество осколков, которые вы рассчитали ранее, выполните некоторое репрезентативное клиентское тестирование с использованием реалистичного набора данных и мониторинг показателей CloudWatch, чтобы увидеть как кластер справляется с нагрузкой.

Шаг 4: выполнить или повторить

Если производительность соответствует вашим потребностям, тесты прошли успешно, а показатели CloudWatch нормально, кластер готов к использованию.Не забудьте настроить оповещения CloudWatch для обнаружения неработоспособных использование ресурсов.

Если производительность неприемлема, тесты не пройдены или CPUUtilization или JVMMemoryPressure высоки, вам может потребоваться выбрать другой тип экземпляра (или добавить экземпляры) и продолжить тестирование. Как вы добавляете экземпляров, OpenSearch автоматически перебалансирует распределение осколков по всему кластеру.

Поскольку легче измерить избыточную емкость в кластере с избыточной мощностью чем дефицит в маломощном, рекомендуем начинать с большего кластер, чем вы думаете, что вам нужно. Затем протестируйте и уменьшите масштаб до эффективного кластер, имеющий дополнительные ресурсы для обеспечения стабильной работы в периоды повышенной активности.

Производственные кластеры или кластеры со сложными состояниями выигрывают от выделенных мастер-узлов, которые повышают производительность и надежность кластера.

Страница не найдена