04-CCTC6-UCloud邱模炯-IaaS平台大规模计算集群的容器实践

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prometheus集群方案

prometheus集群方案Prometheus是一款非常流行的开源监控和警报系统，它已被广泛使用于云计算、微服务等领域。

在大规模系统中，我们需要使用Prometheus集群来提高稳定性和可用性。

本文将详细介绍Prometheus集群的架构、组件、配置和部署等方面的知识，为大家提供参考。

一、Prometheus集群架构Prometheus集群通常由三类节点组成：1.数据采集节点（Prometheus Server）这是Prometheus集群的核心组成部分。

它用于收集和存储时间序列数据，并计算时间序列的聚合值、告警等操作。

每个Prometheus Server实例都有一个本地存储，用于存储从导出器（Exporter）中采集到的时间序列数据。

Prometheus Server也可以从其他Prometheus Server中复制数据，并进行查询和分析。

2.导出器节点（Exporter）导出器是Prometheus生态系统中的一个概念，它指的是用于采集数据的插件或软件，可以将数据以Prometheus所需的格式暴露出来。

导出器通常会暴露出一些HTTP接口，用于Prometheus Server 从中获取数据。

Prometheus Server会针对每个导出器维护一些目标信息，包括该导出器的地址和一些标签信息。

这些信息可以用于后续的查询和聚合操作。

常见的导出器包括Node Exporter、Blackbox Exporter、MySQL Exporter等。

3.查询节点（Prometheus Query）查询节点用于接收来自Prometheus Server发送的查询请求，并将查询结果返回给Prometheus Server。

Prometheus Query通常会与Prometheus Server分离部署，在Prometheus集群中可以有多个查询节点。

为了提高查询效率，查询节点通常会使用一些缓存机制，例如Memcached或Redis。

算力中心集群效应

算力中心集群效应是指将多个算力中心聚集在一起，形成一个大规模的算力集群，从而产生一种协同效应，提高算力的整体效能。

这种效应主要体现在以下几个方面：首先，算力中心集群可以大大提高算力的效率。

由于算力中心之间可以相互协作，共同处理大规模的计算任务，因此可以在更短的时间内完成相同的计算任务，从而提高算力的效率。

此外，算力中心集群还可以利用云计算的优势，实现算力的灵活调度和分配，进一步提高了算力的利用率和效率。

其次，算力中心集群可以降低算力的成本。

由于算力中心之间可以共享资源，因此可以减少资源的浪费，降低算力的成本。

此外，算力中心集群还可以通过集中采购等方式，进一步降低硬件设备的成本，从而提高了算力的性价比。

第三，算力中心集群可以促进技术创新和产业升级。

算力中心集群可以吸引更多的优秀人才和团队加入，从而促进技术创新和产业升级。

同时，算力中心集群还可以加强与国际先进水平的交流和合作，引进和吸收先进的技术和经验，进一步推动我国算力产业的发展和进步。

第四，算力中心集群可以提高算力的可靠性和稳定性。

由于算力中心集群是由多个算力中心组成的，因此可以更好地应对各种突发情况，提高算力的可靠性和稳定性。

同时，算力中心集群还可以通过数据备份和容灾等技术手段，进一步提高算力的安全性和可靠性。

然而，算力中心集群也存在一些挑战和问题。

首先，算力中心集群需要大量的资金和资源投入，需要政府和企业共同推动和支持。

其次，算力中心集群需要建立一套完善的标准和规范，以确保算力中心的协同和协作。

此外，还需要加强网络安全和数据保护等方面的措施，以确保算力中心集群的安全和稳定。

综上所述，算力中心集群效应是一种重要的趋势和机遇，可以大大提高算力的效率、成本、技术创新和产业升级等方面。

然而，也需要面对一些挑战和问题，需要政府和企业共同努力和支持。

只有通过不断的探索和实践，才能充分发挥算力中心集群的潜能和优势，推动我国算力产业的发展和进步。

ZCCT理论考试答案2024

1客户在公有云中购买了一个Mysql数据库实例，客户获得的是云计算的哪种服务模式？A. IaaS 基础架构即服务B. PaaS 平台即服务C. SaaS 软件即服务D. DaaS 数据即服务区别于传统物理服务器部署模式，虚拟化技术没有解决下面哪一项问题？A. 提高服务器资源利用率B. 节省机柜空间、减少电力消耗等C. 减少服务器数量D. 提高了业务系统的运行性能同一集群内某计算节点故障，上面虚拟化能够在其他节点自动启动，这是下面哪个技术的功能描述？A. 热迁移B. 动态资源调度C. 热升级D. 高可用网络功能虚拟化不包含以下哪些服务？A. 虚拟防火墙B. 网络专线C. 虚拟负载均衡D. 虚拟路由器建设云平台，考虑到未来扩展能力，应该首选哪种存储架构？A. SAN存储B. 分布式存储C. 本地存储D. 以上都可以以下哪一项不是云平台管理方面的典型功能A. 多租户管理B. 多区域管理C. 热迁移D. 异构平台管理公有云弹性、灵活且低成本，是目前企业客户上云选择不同云交付方式的最佳选择。

A. 正确B. 错误通过云服务商购买一台云主机获得IaaS基础即服务后，不需要再考虑基础硬件、机房环境等因素了。

A. 正确B. 错误用的物理网络设备如交换机、路由器、防火墙、入侵检测等都可以以网络功能虚拟化的方式在云环境中进行实现。

A. 正确B. 错误分布式存储技术发展迅速，可扩展能力强、不存在单点故障，将在各种场景中逐渐取代SAN存储的位置。

A. 正确B. 错误虚拟化解决方案与云平台解决方案没有本质上的区别，都是资源池化和资源调度的技术。

A. 正确B. 错误多租户管理通过网络隔离技术、资源隔离技术以及计量计费能够实现不同用户获得完全独立的资源配额且独立计费，互不影响。

A. 正确B. 错误2以下哪一项是ZStack产品化的愿景？A. 软件定义数据中心B. 让每一家企业都拥有自己的云C. 计算无边界D. 产业智变、云启未来云计算产品众多，区别于其他友商，以下哪一项不是ZStack产品的核心特点？A. 简单，一键下载、30分钟部署B. 稳定，承载业务场景广泛C. 功能强大，包含大数据、人工智能等功能D. 智能，能够提供无缝升级以下哪一项服务不是由ZStack提供，而是由第三方合作伙伴提供的产品与方案？A. ZStack云平台B. ZStack Mini软硬件一体机C. ZStack 分布式存储D. ZStack VDI解决方案ZStack云平台可以管理以下哪一个厂商的虚拟化产品？A. VMware vSphereB. 华为FusionSphereC. 深信服aCloudD. H3C CAS以下哪所高校是ZStack所服务过的客户？A. 厦门大学B. 南京大学C. 重庆大学D. 上海大学ZStack云平台能够大幅度提升运维效率，从而容易让企业IT管理运维人员面临失业的风险。

某银行国产全闪NAS存储建设云原生平台方案

培养新一代技术和管理团队，实现应用秒级部署和故障自愈等
通过云原生平台的自动化部署和弹性伸缩能力，应用可以实现秒级部署，大大缩短了应用上线时间和降低了部署成本
。
当某个应用出现问题时，云原生平台可以通过自动检测和恢复机制实现故障自
愈，保证了系统的稳定性和可用性。
通过云原生平台的管理界面，管理员可以方便地进行应用的配置和管理，降低了运维成本和管理成本。同时，云原生平台也提供了完善的安全机制，保证了
数据备份与恢复
全闪存高性能数据底座提供数据备份与恢复机制，确保数据的安全性和完整性。当数据发生损坏或丢失时，可以通过备份数据进行恢复。云原生平台提供PaaS层统一技术服务，简化应用开发和部署流程，提高开发效率和产品质量。通过一键提供常用开源中间件，降低技术门槛和开发成本。
提供PaaS层统一技术服务，一键提供常用开源中间件
共计一百余个pod
这些pod包括了各个应用中的各个服务，每个服务都是一个独立的容器，可以单独管理和扩展。
通过云原生平台的自动化部署和弹性伸缩能力，这些pod可以根据实际需求快速扩展或缩减，提高了系统的灵活性和可靠性。
每个pod都有独立的存储卷，可以保证数据的一致性和可靠性。同时，这些存储卷也可以实现快速的数据备份和恢复。
03
基于国产全闪存高性能数据底座建设云原生平台实现特点及优势
支持一云多芯，容器云建设，同城双活方案，高可靠性
支Hale Waihona Puke 多种芯片架构基于国产全闪存高性能数据底座的云原生平台支持一云多芯架构，可以适配不同的芯片架构，如 Intel、AMD等，确保平台的通
用性和可扩展性。
容器云建设
该平台提供了全面的容器云建设能力，包括容器编排、容器存储管理、容器网络等，可以帮助银行快速构建和管理容器化的应用

1+X云计算中级习题

1+X云计算中级习题一、单选题（共50题，每题1分，共50分）1、下面哪个命令不是用来查看网络故障？A、telnetB、initC、netstatD、ping正确答案：B2、下列选项当中,哪个是Neutron查询网络服务列表信息命令( )A、neutron network-showB、neutron agent-showC、neutron agent-listD、neutron network-list正确答案：C3、下面哪个是Docker Swarm中一个部署的最小单元？A、StackB、YamlC、TaskD、Service正确答案：C4、主从数据库复制整体来说分为几个步骤?A、4B、3C、1D、2正确答案：B5、在OpenStack平台中,FloatingIP的主要作用是?( )A、虚拟路由器的网关IPB、实例与宿主机的通信IPC、公网访问实例的目标地址IPD、实例访问公网的源地址IP正确答案：C6、Neutron调用什么软件实现网络的规划与管理?( )A、opensoftB、openvpnC、libreofficeD、openvswitch正确答案：D7、在Docker的描述文件Dockerfile中，RUN的含义是？A、定义基础镜像B、作者或者维护者C、运行的Linux命令D、增加文件或目录正确答案：C8、SQL 语言的数据操纵语句包括 select，insert，update和delete 等，其中最重要的也是适用最频繁的语句是A、SELECTB、NSERTC、UPDATED、DELETE正确答案：A9、以下glance命令,哪个可以查询glance镜像的详细信息?( )A、glance image-updateB、glance image-listC、glance image-showD、nova image-list正确答案：C10、在Linux系统的vi编辑器中，如果不保存对文件进行的修改，应使用什么命令强制退出vi编辑器A、:q!B、:qC、:wqD、:!q正确答案：A11、创建一个云主机的过程中,首先调用到的nova的服务组件是?( )A、nova-conductorB、nova-apiC、nova-computeD、nova-scheduler正确答案：B12、下列关于弹性伸缩服务中，描述正确的是？A、弹性伸缩服务中的服务器采用特殊软性材质生产B、弹性伸缩的收费形式包括按需付费和包年包月两种C、弹性伸缩是一种可以根据服务器压力的不同自动增加或减少实例的服务D、以上皆为错误正确答案：C13、Openstack系统架构不包含以下哪个组件？A、GlanceB、HeatC、HiveD、Neutron正确答案：C14、数据库主服务器将更新写入二进制日志文件，并维护文件的一个___来跟踪日志循环。

Kubernetes在大规模场景中的应用实践

Kubernetes在大规模场景中的应用实践随着云计算的快速发展，越来越多的企业开始采用容器化技术来管理和部署他们的应用程序。

而在这个领域中，Kubernetes（简称K8s）作为最流行的容器编排工具之一，具有极高的应用价值。

本文将探讨Kubernetes在大规模场景中的应用实践，并介绍一些相关的案例和经验。

一、什么是Kubernetes？Kubernetes是一个开源的容器编排工具，它可以帮助我们管理和调度大规模的容器化应用。

Kubernetes提供了一个强大的平台，通过自动化部署、扩展和管理容器的过程，使得开发者能够更加专注于应用程序的开发，而无需过多关注底层的基础架构。

二、大规模场景中的挑战在大规模的应用场景下，Kubernetes面临着一系列的挑战。

首先，大规模应用部署需要高度的可靠性和可用性，因为一旦出现故障，将对整个业务造成重大影响。

其次，资源管理和调度也变得更加复杂，需要考虑到多个节点之间的负载均衡、集群的扩容和缩容等问题。

此外，监控和日志收集也是一个重要的课题，大规模场景下需要及时发现和解决问题，避免业务中断。

三、1. 自动化部署与扩展Kubernetes提供了强大的自动化部署和扩展功能，可以帮助我们快速部署和扩展应用程序。

通过使用Kubernetes的控制器和自动化扩展功能，我们可以根据应用程序的需求自动增加或减少实例数量，以应对流量的变化。

这样既能够提高应用的可用性，又能够降低资源的浪费。

2. 负载均衡和调度在大规模场景中，负载均衡和调度是至关重要的。

Kubernetes通过使用内置的负载均衡器和调度算法，可以将流量均匀地分配到各个容器实例上。

同时，Kubernetes还支持自定义调度策略，可以根据应用程序的特点进行灵活配置，以提高整个集群的利用率。

3. 监控和日志收集在大规模场景中，监控和日志收集是必不可少的。

Kubernetes提供了一系列的监控和日志收集工具，可以实时监控应用程序的运行状态，并及时发现和解决问题。

GeoScene 4.0,“一核六翼”助力数智化创新转型

GeoScene4.0：“一核六翼”助力数智化创新转型持续迭代发展中的GeoScene 平台GeoScene 2.0GeoScene 2.1GeoScene 3.1GeoScene 4.02020.10 重磅推出GeoScene 自主品牌，基于国际领先技术，功能全面、稳定、强大2021.4全新推出三维数据治理、GeoFlus 、GA Plus 等产品和模块2022.6全新推出云原生产品、知识图谱产品，实现技术架构、三维、大数据、智能化等重大升级2023.10 一核六翼产品体系三维影像应用构建大数据人工智能知识图谱SW以用户为本，精琢内核，升级六大能力引擎，助力业务数智化转型核心产品体系分布式多云融合架构资源汇聚、共享与开放自动化与智能化安全可控用户体验与人文关怀质量可靠GeoScene 4.0，分布式多云融合架构，系统运行更稳健GeoScene Enterprise on Kubernetes 4.0公有云平台GeoScene Online私有云平台GeoScene Enterprise跨云协作跨组织共享单体架构微服务内容管理地图故事极思课堂智能弹性伸缩（CPU & 内存）发布支持同步模式的web 工具支持K8s 的autoscaling/v2离线部署平台软件（云原生版）4.0，功能及体验持续增强GeoScene 4.0，全要素时空数据的汇聚、整合与共享动态视频影像高分1/2/4号吉林1号矢量与表GeoScene Enterprise 基础部署公共设施网络栅格网络数据集Landsat……哨兵2资源1号02C/资源3号环境1号天绘1号三维合成孔径雷达哨兵1多维栅格网络服务公共设施网络服务影像服务三维服务地图服务矢量切片服务流服务物联网实时BIM三维对象点云（.las 、.lasd 、.zlas ）场景图层包（.slpk ）地形倾斜摄影Shapefile 、GDB 文本表（.csv 、.txt ）切片包（.tpk 、.tpkx ）矢量切片包（.vtpk ）科学数据NetCDF 实时流GPS 数据网络设施地名地址地名地址地理编码服务REST 规范OGC Web 服务标准OGC API 系列标准可选Image ServerGeoEvent Server Utility Network Geocoding Server标准化治理异常上报GeoScene 4.0，传统GIS 能力向自动化智能化升级强强强数据智能化处理数据管理更便捷智能制图高级分析数据管理更便捷-Portal 中注册大数据共享文件-更便捷的图层发布创建体验-发布矢量切片图层，同步发布关联的要素图层智能制图及可视化-数据驱动，智能匹配模板-新增流式渲染-新增约20种所见即所得的制图效果及模板流式渲染，动画方式展示矢量U-V 数据，适用于风场、洋流、海水漂浮数据等大数据可视化建模与开箱即用的业务模型GeoAI 智能解译-AutoML 自动机器学习-端到端的深度学习工作流数据工程地理编码产品增加在线地址治理-在线异常分类、地址补全纠错数据工程：清洗、构造、整合、格式转换基于深度学习的在线地址治理GeoScene 4.0，从机制到技术保障平台安全性Web GIS−Enterprise 实施使用HTTPS 加密并保护传输数据−禁止开放Server Manager 、Server Admin 、Portal Admin 界面−禁用Server 服务目录和Portal 目录−禁用服务查询操作，减少潜在攻击面−不允许公共用户访问企业数据库，减轻潜在SQL 注入攻击−启用标准化SQL 查询防御SQL 注入攻击−限制跨域请求，设置域白名单桌面端−实施最小权限和基于角色的数据库访问控制−使用HTTPS 对所有出入站通信加密传输的数据……丰富的安全配置选项和功能防火墙过滤器安全更新…身份验证权限控制…日志审计加密•身份存储-内置的用户存储-企业身份存储，如活动目录或LDAP•Token 身份验证•Web 层身份验证•SAML 验证•防火墙•反向代理•SSL/TLS-新增支持国密算法•透明数据加密•系统运行日志•安全补丁包•遵循安全开发习近平总书记：“无障碍设施建设问题，是一个国家和社会文明的标志，我们要高度重视”“利用财政资金建立的互联网网站、服务平台、移动互联网应用程序，应当逐步符合无障碍网站设计标准和国家信息无障碍标准……“《无障碍环境建设法》第三十二条全球慢性疾病人群逐年增加增加，身心障碍人群比例也在不断上升。

联通集团IT认证-云计算题库

1.数据链路层可以通过（）来标示不同的主机？A、逻辑地址B、端口号C、CIP 地址D、物理地址2.docker中，删除所有的容器镜像的命令是：A、docker rmi -f `docker images -a`B、docker rm -f `docker images -q `C、docker rm -f `docker images -q -a`D、docker rmi -f 'docker images -q -a'参考答案：D 解析：rm 是删除容器，rmi是删除镜像3.人脸识别是根据什么来进行对比的？A、五官B、虹膜C、人像特征点D、面相4.下列关于Vmotion的说法中，描述错误的是：A、同一Vcenter中，支持跨越虚拟交换机的VmotionB、vSphere不支持跨越Vcenter的VmotionC、Vmotion是手动的，无中断的VM的转移D、Vmotion包括主机Vmotion，存储Vmotion和同时Vmotion解析：Vmotion是vm的热迁移工具，可实现无感知5.跟大部分新兴技术的诞生一样，Docker也并非“从石头缝里蹦出来的”，而是站在前人的肩膀上，其中最重要的就是（）技术？A、Linux cgroupB、Linux命名空间C、Linux微内核D、Linux容器6.使用下面的哪条命令可以为指定的文件建立一个硬链接？A、links -sB、ln -sC、lnD、links7.Linux中，变换工作目录的指令为：A、lsB、cdC、pwdD、bc8.以下关于KVM说法中，描述正确的是：A、KVM是半虚拟化B、KVM是商业的系统虚拟化模块C、KVM是无硬件辅助的全虚拟化D、KVM是硬件辅助的全虚拟化9.在联通应用系统中，合同2.0平台属于那个专业线？A、供应链线B、办公自动化C、财务线D、项目线10.在vSphere 6.0 中单个群集最多可以支持多少个节点？单个主机最大内存是多少？A、16个; 1TBB、32个; 4TBC、64个; 12TBD、24个; 2TB11.服务器开机后，系统将完成开机检测，首先检测的是：A、I/O设备B、中央处理器C、内存D、高速缓存12.Linux命令shutdown取消关机，应该加下列哪个参数？(1.0分)A、-kB、-tC、-hD、-c13.如何下载Centos的镜像？A、docker tag centosB、docker rmi centosC、docker pull centosD、docker export centos14.VMware Fault Tolerance 的优势是：A、通过份额和预留资源确保应用程序的可扩展性B、实现所有应用程序的零停机和零数据丢失C、利用虚拟化管理程序的优势，提供虚拟机资源的清晰可见性D、提供快速、简单且经济高效的的备份15.OpenStack的组件Neutron——网络服务Glance——镜像服务Cinder——存储Keystone——身份验证NovaSwift16.下列关于Vmware的说法，描述错误的是：A、不同的OS之间还能互动操作，包括网络、周边、文件分享以及复制粘贴功能。

电信大学(大数据、5G、云计算)考试题库(含答案)

电信大学（大数据、5G、云计算）考试题库（含答案）单选题（总共176题）1.中国电信获得的5G频率资源（）A、3400Mz-3500MzB、3500Mz-3600MzC、2125Mz-2675MzD、4800Mz-4900Mz答案：A2.目前，5GFR2频段支持的最大带宽是：（）A、100MHzB、200MHzC、400MHzD、800MHz答案：C3.常见的存储类型为块存储、文件存储、对象存储。

其中块存储设备使用的协议为fibrechannel和（）。

A、iscsiB、smbC、cifsD、https答案：A4.4.统⼀数据访问层(UDAL)包括以下几个部分（）：1）LVS2）DBProxy3）GiSe rver4）ctg-udal-admin5）Migration6）TeleDbA、123456B、12345C、23456D、2346答案：B5.按照功能和用途服务器分类不包括以下哪项（）A、邮件服务器B、小型服务器C、DHCP服务器D、代理服务器答案：B6.（）是全球5G中低频部署的最主流频段A、1.8GHzB、2.1GHzC、2.6GHzD、3.5GHz答案：D7.PaaS理解正确的是（）A、基础设施即服务B、平台即服务C、软件即服务D、人才及服务答案：B8.关于专属云（网络独享型）、私有云描述正确的（）A、专属云（网络独享型）支持根据客户需求进行架构设计B、专属云（网络独享型）提供用户独享的软件、硬件设备C、专属云（网络独享型）建设由企业提供或指定第三方提供集成服务D、私有云仅支持部署在企业IDC答案：B9.以下哪些场景不适合使用天翼云桌面产品的是（）A、部署企业官网B、企业办公C、电教室用机D、酒店客房用机答案：A10.机架式服务器的主要内部组件不包含以下那项（）A、内存B、扩展插槽C、显卡D、CPU处理器答案：C11.以下哪类客户群使用专属云的概率最低（）A、互联网初创企业B、互联网企业C、政府D、民营企业答案：A12.不属于天翼云网融合产品/服务的是（）A、云专线B、VPN连接C、云间高速D、SD-WAN答案：B13.是什么技术可以让运营商在一个硬件基础设施中切分出多个虚拟的端到端网络（）A、网络切片技术B、网络优化技术C、网络隔离技术D、网络传输技术答案：A14.关于统一PaaS平台IaaS资源生命周期管理，下列说法错误的是（）A、支持加载、分配、回收的资源设备过程跟踪管理B、全面对接IaaS，但不支持裸机初始化，网络资源初始化C、支持面向组件资源分配回收，根据组件规格、部署要求参数进行资源自动分配D、资源余量管理：动态采集余量信息，支持资源再分配，提升利用率答案：B15.5G无线帧长是（）msA、5B、10C、20D、40答案：B16.以下那两项通用技术在2G/3G/4G/5G网络中均存在（）A、移动性管理，用户数据管理B、计费单元，策略管理C、用户数据管理，网络切片选择D、鉴权功能，网络切片选择答案：A17.以下攻击类型中哪个不属于网络攻击？()A、人身攻击B、ddos攻击C、SYN攻击D、CC攻击答案：A18.中国电信提出的企业上云不包括以下那一项（）A、网络上云B、业务上云C、IT系统上云D、终端电脑上云答案：D19.大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用（）的方法A、所有数据B、绝大部分数据C、适量数据D、少量数据答案：A20.SA组网情况下，为保证语音（EPSFallBack到4G）结束后，能够立即返回5 G，需要采用哪种技术（）A、FastReturnB、空闲态重选C、CSFBD、SRVCC答案：A21.关于SecondaryNameNode哪项是正确的？A、它是NameNode的热备B、它对内存没有要求C、他的目的使帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间D、SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点答案：C22.HDFS中的block默认保存几份？A、3份B、2份C、1份D、不确定答案：A23.天翼云关系型数据库不支持以下哪项功能（）A、手动备份B、自动备份C、手动恢复备份数据D、自动恢复备份数据答案：D24.以下哪个事件是有关于网络安全的（）A、多地医院系统被入侵，数据被加密勒索B、天翼云防御了一起流量高达500Gbps的DDOS攻击C、Uber打车代金券补贴活动被黄牛作弊刷单套现D、京东用户信息数据被内部员工泄密事件答案：B25.关于天翼云SD-WAN架构描述，不正确的是（）A、天翼云SD-WAN采用业务平面、控制平面、转发平面三层体系架构部署B、业务平面为用户提供全功能的业务操作界面C、控制平面可实现订单编排、网络配置管理等控制功能D、转发平面提供对POP点、智能网关的监控、管理等功能答案：D26.下列哪个程序通常与NameNode在一个节点启动？A、SecondaryNameNodeB、DataNodeC、TaskTrackerD、JobTracker答案：D27.关于天翼云桌面与传统PC相比的优势描述不准确的是（）A、云桌面的虚机支持热迁移，当底层的物理服务器故障，可以随时迁移到其它服务器上，保障了服务的连续性B、云桌面用户可以在4G、5G、有线、WIFI等环境随时随地接入桌面，实现移动办公C、企业购买云桌面的成本较购买传统PC低很多D、云桌面硬件的维护由天翼云提供，可以降低企业的运维成本答案：C28.SQL 语言通常称为()A、结构化查询语言B、结构化控制语言C、结构化定义语言D、结构化操纵语言答案：A29.5G基站的CU和DU之间的传输属于5G传送网的（）部分A、以下都不是B、回传C、前传D、中传答案：D30.以下哪项防护方法不属于主机安全防护？（）A、身份鉴别B、数据保密C、访问控制D、资源控制答案：B31.5G的SA/NSA组网模式是以（）划分的A、无线是否采用双连接的模式B、核心是否有EPCC、网络信号强度D、随机划分答案：A32.大数据基于云计算进行数据的分析，那么云计算按照提供的服务类型进行分类，包括IaaS、PaaS、（）A、XenB、SaaSC、KVMD、Docker答案：B33.未来基础设施，是朝哪个方向发展？（）A、中心机房B、主机托管C、云D、物理机答案：C34.关于企业应用开发云道平台，哪一个不属于自动化测试特点（）A、可积累B、可模拟C、可重复D、可追朔答案：B35.5G网络毫米波使用的频段为（）A、26GHzB、3.8GHzC、4.9GHzD、2.6GHz答案：A36.对于Python研发人员，常用的集成开发工具是()？A、DjangoB、EclipseC、PyCharmD、VisualStudio答案：C37.以下哪一项属于非结构化数据（）A、视频监控数据B、企业ERP数据C、财务系统数据D、日志数据答案：A38.数据仓库软件Hive的计算引擎采用的是什么？A、PregelB、SparkC、MapReduceD、Dryad答案：C39.TCP／IP模型由以下层次构成（）A、物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层B、网络接口层、互联网层、传输层、应用层C、物理层、数据链路层、网络层D、局域网层、广域网层、互联网层答案：B40.对新一代BSS3.0描述不正确的是（）A、以客户为中心B、市场使能C、企业赋能D、一线赋能答案：C41.以下哪一项不是对云改的理解（）A、改云B、改网C、改体制D、改机制答案：C42.根据电信客户的特征对客户进行打标分类主要用到（）算法A、分类B、聚类C、降维D、回归答案：B43.关于对象存储与传统存储对比优势描述不正确的是（）A、对象存储可提供更低的访问延时B、对象存储可提供更大的容量C、对象存储提供更高的可用性及可靠性D、对象存储提供更大的吞吐能力答案：A44.中国电信IPRAN综合网管是一套免厂家网管就能满足对全网网元直管模式，实现IPRAN集约化运维，系统能对设备网络配置（）A、配置自动生成并下发B、配置自动生成、需手工下发C、配置手工生成并自动下发D、配置手工生成并需手工完成下发答案：A45.关于专属云存储独享型描述正确的是（）A、计算物理隔离、存储逻辑隔离、网络逻辑隔离B、计算逻辑隔离、存储逻辑隔离、网络逻辑隔离C、计算物理隔离、存储物理隔离、网络逻辑隔离D、计算物理隔离、存储物理隔离、网络物理隔离答案：C46.对于4/5G互操作过程中AMF和MME之间通过（）接口进行通信A、N14B、N4C、N26D、S10答案：C47.IT上云先行先试，率先上云的是（）A、BSS3.0B、OSSC、MSSD、PaaS答案：A48.MapReduce中默认把输入文件按照多少MB来划分？A、16B、32C、64答案：C49.以下关于集成开发环境正确的是？（）A、集成开发环境不包括编辑器B、集成开发环境不包括编译器C、集成开发环境包括代码编辑器、编译器、调试器和图形用户界面工具D、集成开发环境不包括用户界面工具答案：C50.天翼云桌面支持多种外设接入，并支持通过策略进行外设管理，以下关于外设控制描述不正确的（）A、可以将客户端本地的各类驱动器/文件夹选择性的映射到云桌面，且只允许从驱动器向云桌面单向数据传输B、虚拟桌面通过映射客户端的USB端口，实现USB的外设支持C、剪贴板重定向可以实现从“终端向虚拟桌面”或“虚拟桌面向终端”的单向拷贝或者双向拷贝D、支持将客户端本地的打印机资源选择性映射到云桌面，以方便云桌面利用客户端的打印机资源答案：A51.当前社会中，最为突出的大数据环境是（）A、互联网B、物联网C、综合国力D、自然资源答案：A52.中国电信NSA组网采用的是（）架构A、option3aB、option3C、option4D、option3x答案：D53.以下哪些描述不属于应用安全的范畴？（）A、某政府网站被挂上黄赌毒信息B、某电商网站经常被恶意爬虫爬取重要信息，导致网站打开慢C、某业务服务器操作系统版本补丁未能及时更新，导致服务器被黑D、某公司业务系统有常见漏洞，被黑客利用后获取了系统后台权限答案：C54.以下关于统一PaaS平台提供能力描述不正确的项目是（）A、统一管理组件开通相关的计算、存储、网络资源，自动初始化资源配置，实现面向组件的资源自动分配与回收，提升资源利用效率B、采用租户管理体系，实现面向租户的组件实例、资源、数据隔离C、集成自研组件、商用组件、原生系列组件的开通、变更、扩缩容、查询等核心能力D、集成组件控制台，支持一站式组件订购，自动完成组件安装、配置工作答案：C55.某超市研究销售记录数据后发现，买面包的人很大概率会购买啤酒，这种属于数据挖掘的哪类问题？（）A、关联规则发现B、聚类C、分类D、自然语言处理答案：A56.统一PaaS平台的全网公共管理区，外部系统通过全网公共管理区的（），访问各资源池组件实例信息A、接入层B、网关层C、能力开放服务D、PaaS服务层答案：C57.共建共享承载网互联点，采用（）方式进行eBGP对接A、OptionAB、OptionBC、OptionC答案：A58.目前，5G上行支持最高调制阶数为（）A、256QAMB、64QAMC、QPSKD、16QAM答案：A59.天翼云能提供的IaaS层基础资源池不包含哪一项（）A、CPUB、内存C、硬盘D、组件答案：D60.MapReduce是一种编程模型，主要思想来自于哪种编程语言A、面向对象编程B、函数式编程C、面向方面编程答案：B61.（）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高B、活性C、关联度D、颗粒度答案：D62.大数据时代，数据使用的关键是（）A、数据收集B、数据存储C、数据分析D、数据再利用答案：D63.下列属于IT全面上云外部条件成熟的是（）A、上云人才队伍培养完毕B、国内政策利好，推动企业上云C、基本建立IT上云运营维护体系D、云计算市场萎靡答案：B64.以下()的工作速度最应尽量与CPU的速度相匹配。

prometheus集群方案

prometheus集群方案Prometheus是现代化的开源监控解决方案，最初由SoundCloud开发并后来成为Cloud Native Computing Foundation（CNCF）的一部分。

它被广泛使用于容器化环境中，用于收集和分析各种系统和服务的监控数据。

然而，随着规模的增长和负载的增加，单一的Prometheus实例可能无法满足需求。

因此，在本文中我们将探讨Prometheus集群方案，以满足大规模监控的要求。

I. Prometheus集群的基本概念Prometheus集群由多个Prometheus实例组成，这些实例负责数据的采集和存储，并通过Prometheus的查询语言（PromQL）提供灵活的数据分析和展示功能。

在集群中，每个Prometheus实例都可以独立地进行数据采集和查询，但它们还可以以分布式的方式合作来实现高可用性和负载均衡。

II. Prometheus集群的架构设计1. 数据采集层在Prometheus集群中，可以设置多个数据采集层节点，这些节点负责从各种目标（如容器、主机、服务等）中收集监控数据。

通过水平扩展数据采集层节点的数量，可以确保更高的数据收集能力和容错性。

2. 存储层集群中的每个Prometheus实例都会将采集到的数据存储在本地磁盘上。

为了提高数据的持久性和可靠性，可以使用分布式存储系统（例如，HDFS、Ceph等）来替代本地存储。

这样可以保证数据被持久化并且具备高可用性。

3. 查询层为了实现查询的负载均衡和高可用性，可以通过在Prometheus集群的前端增加一个负载均衡器，将查询请求分发给后端的Prometheus实例。

这样可以确保查询的时效性和可用性。

III. Prometheus集群的部署策略1. 数据采集层的部署可以采用分布式的方式部署数据采集层节点。

在部署时，需要考虑目标的容量和数据采集的负载情况，合理分配节点的数量，并保证每个节点都能覆盖到所有的目标。

华为视频会议解决方案

华为高清视讯系统技术方案建议书临时方案华为技术有限公司2016年10月9日使用说明(2016.10.9)：1、模板使用时根据实际客户需求和方案设计，选择相应章节内容，与实际方案不相关的内容需删除；2、模板中使用说明、备注部分为内部参考，具体制作面向客户提交的方案时，需删除所有使用说明、备注部分。

目录1视讯技术发展及应用需求 (5)1.1技术发展 (5)1.1.1视频 (5)1.1.2音频 (5)1.1.3组网 (5)1.2应用需求 (6)1.2.1高临场感体验 (6)1.2.2低带宽高清 (6)1.2.3良好的网络适应性 (6)1.2.4良好的易用性 (6)1.2.5稳定性和可维护性 (7)1.2.6标准开放和融合互通 (7)1.2.7支持多种线路接入方式 (7)1.2.8客户化、可定制 (7)2华为高清视讯系统需求分析 (7)2.1华为背景简介 (7)2.2华为网络现状分析 (8)2.3华为客户需求分析 (8)3 华为高清视频系统设计方案建议 (8)3.1系统设计依据 (8)3.2系统设计原则 (11)3.3方案四SMC2.0+MCU96X0 ................................................................... 错误!未定义书签。

3.4系统组网方案四配置清单 ...................................................................... 错误!未定义书签。

4华为高清视频系统主要功能及特点 (12)4.1良好的高清晰音视频沟通体验 (12)4.1.1全高清108060端到端解决方案 (12)4.1.2高流畅性 (12)4.1.3强大全编全解处理能力，最大限度支持动态速率、协议适配 (13)4.1.4VME+H.264 HP 低带宽高清 (13)4.1.5H.264 SVC技术 (14)4.1.6高清1080P60FPS静态/动态双流 (14)4.1.7高保真，立体声，CD音质效果 (15)4.2丰富的会议召集模式 (15)4.2.1主叫呼集 (15)4.2.2匿名会议（电话会议模式） (16)4.2.3管理员调度 (16)4.2.4网络预约 (16)4.2.5视音频IVR导航与ad-hoc创建和加入会议 (16)4.2.6特服号入会 (16)4.2.7Outlook预约会议 (16)4.2.8云化资源池管理实现会议智能调度 (16)4.3良好的网络适应性 (18)4.3.1超强纠错（SEC 2.0-- Super Error Concealment） (18)4.3.2超强纠错（SEC 3.0-- Super Error Concealment） (18)4.3.3智能调速（IRC--Intelligent Rate Control） (19)4.3.4断线恢复（RoD--Reconnect on Disconnect） (19)4.3.5丢包重传（ARQ--Automatic Repeat reQuest） (20)4.4简单易用 (20)4.4.1用户界面简约时尚 (20)4.4.2PAD智能操控平台 (20)4.4.3丰富的会议控制功能 (20)4.4.4会议模板预置功能 (21)4.4.5字幕与横幅功能 (22)4.4.6一屏三显,节约投资 (22)4.4.7多视一流功能 (22)4.4.8无线辅流，轻松共享数据 (23)4.4.9支持WIFI呼叫及无线麦克 (23)4.4.10USB零配置 (24)4.4.11全景会场功能 (25)4.4.12多组多画面（on-table多画面） (25)4.4.13图形化操作界面 (25)4.4.14软终端随时随地接入会议 (26)4.4.153G-SDI接口实现1080P60fps远距离传输 (28)4.5安全稳定 (28)4.5.1产品成熟 (28)4.5.2系统稳定 (29)4.5.3多重加密 (30)4.5.4系统安全 (30)4.5.5资源池会议备份 (32)4.6管理维护方便 (33)4.6.1分级分权，大网维护简单 (33)4.6.2Nlog网络线路实时监控 (37)4.6.3支持WEB管理 (37)4.6.4系统设备拓扑图生成管理 (37)4.6.5系统设备配置批量升级及备份 (37)4.6.6系统告警和日志管理 (38)4.7标准互通 (39)4.7.1采用国际标准协议 (39)4.7.2支持TIP协议，与思科网真互通 (39)4.7.3华为视讯产品互联互通能力介绍 (39)4.7.4支持与微软UC系统互通 (41)4.7.5端到端IMS融合解决方案 (42)4.8丰富组网 (42)4.8.1支持多种接入方式 (42)4.8.2最大5级和超强多通道级联能力 (43)4.8.3支持大容量语音接入，满足在外人员接入视频会议需求 (43)4.8.4支持高清录制点播功能 (44)4.8.5支持软件化部署的管理平台 (48)4.8.6完善的公私网穿越解决方案 (49)4.9专业定制 .................................................................................................. 错误!未定义书签。

采用环加星型网络结构负载均衡集群技术的云平台设计

采用环加星型网络结构负载均衡集群技术的云平台设计骆剑锋;陈俞强【期刊名称】《华侨大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(037)002【摘要】Adopting the cluster load balancing technique to design a unique high-performance,reliable,and easily ex-panded cloud platform,as well as applying a combination of ring and star network and a various multi-formed counting technique to solve the problems of the traditional platform technique.According to the reliable tests:the higher of the load,the better performance and longer stability will be achieved.%设计运用独特的负载均衡集群技术，构建一个兼顾性能可靠、运行安全和成本节约的云平台。

使用环型网与星型网相结合的网络结构，并施以组合形式多样化的计算技术，解决传统云平台技术的诸多问题。

可靠性测试显示：负载越高时，设计的云平台性能越好，而且具有长期稳定的技术特性。

【总页数】4页(P164-167)【作者】骆剑锋;陈俞强【作者单位】东莞职业技术学院计算机工程系，广东东莞 523808;东莞职业技术学院计算机工程系，广东东莞 523808【正文语种】中文【中图分类】TP302【相关文献】1.基于星型拓扑网络结构设计共享型教学资源库的研究 [J], 蒋达央;姚琪2.面向负载均衡的高性能环加星型云平台设计 [J], 杨帆3.LVS/DR、NGINX混合负载均衡集群技术应用研究 [J], 陈荣赏;蓝秀锦4.基于Linux高可用性负载均衡集群技术的研究与应用 [J], 吴海明5.媒体云平台网络结构与设计简析 [J], 毛祥威因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

Synopsys DesignWare IP for HPC SoCs 2说明书

DesignWare IP for Cloud Computing SoCs2High-Performance ComputingToday’s high-performance computing (HPC) solutions provide detailed insights into the world around us and improve our quality of life. HPC solutions deliver the data processing power for massive workloads required for genome sequencing, weather modeling, video rendering, engineering modeling and simulation, medical research, big data analytics, and many other applications. Whether deployed in the cloud or on-premise, these solutions require high performance and low-latency compute, networking, and storage resources, as well as leading edge artificial intelligence capabilities. Synopsys provides a comprehensive portfolio of high-quality, silicon-proven IP that enables designers to develop HPC SoCs for AI accelerators, networking, and storage systems.Benefits of Synopsys DesignWare IP for HPC• Industry’s widest selection of high-performance interface IP , including DDR, PCI Express, CXL, CCIX, Ethernet, and HBM, offers high bandwidth and low latency to meet HPC requirements• Highly integrated, standards-based security IP solutions enable the most efficient silicon design and highest levels of data protection• Low latency embedded memories with standard and ultra-low leakage libraries, optimized for a range of cloud processors, provide a power- and performance-efficient foundation for SoCsIP for HPC SoCs in Cloud ComputingOverviewHyperscale cloud data centers continue to evolve due to tremendous Internet traffic growth from online collaboration, smartphones and other IoT devices, video streaming, augmented and virtual reality (AR/VR) applications, and connected AI devices. This is driving the need for new architectures for compute, storage, and networking such as AI accelerators, Software Defined Networks (SDNs), communications network processors, and solid state drives (SSDs) to improve cloud data center efficiency and performance. Re-architecting the cloud data center for these latest applications is driving the next generation of semiconductor SoCs to support new high-speed protocols to optimize data processing, networking, and storage in the cloud. Designers building system-on-chips (SoCs) for cloud and high performance computing (HPC) applications need a combination of high-performance and low-latency IP solutions to help deliver total system throughput. Synopsys provides a comprehensive portfolio of high-quality, silicon-proven IP that enables designers to develop SoCs for high-end cloud computing, including AI accelerators, edge computing, visual computing, compute/application servers, networking, and storage applications. Synopsys’ DesignWare ® Foundation IP , Interface IP , Security IP , and Processor IP are optimized for high performance, low latency, and low power, while supporting advanced process technologies from 16-nm to 5-nm FinFET and future process nodes.3Benefits of Synopsys DesignWare IP for AI Accelerators• Industry’s widest selection of high-performance interface IP , including DDR, USB, PCI Express (PCIe), CXL, CCIX, Ethernet, and HBM, offers high bandwidth and low latency to meet the high-performance requirements of AI servers• Highly integrated, standards-based security IP solutions enable the most efficient silicon design and highest levels of data protection• Low latency embedded memories with standard and ultra-low leakage libraries, optimized for a range of cloud processors, provide a power- and performance-efficient foundation for SoCsArtificial Intelligence (AI) AcceleratorsAI accelerators process tremendous amounts of data for deep learning workloads including training and inference which require large memory capacity, high bandwidth, and cache coherency within the overall system. AI accelerator SoC designs have myriad requirements, including high performance, low power, cache coherency, integrated high bandwidth interfaces that are scalable to many cores,heterogeneous processing hardware accelerators, Reliability-Availability-Serviceability (RAS), and massively parallel deep learning neural network processing. Synopsys offers a portfolio of DesignWare IP in advanced FinFET processes that address the specialized processing, acceleration, and memory performance requirements of AI accelerators.IP for Core AI AcceleratorBenefits of Synopsys DesignWare IP for Edge Computing• Industry’s widest selection of high-performanceinterface IP , including DDR, USB, PCI Express, CXL, CCIX, Ethernet, and HBM, offers high bandwidth and low latency to meet the high-performance requirements of edge computing servers• Highly integrated, standards-based security IP solutions enable the most efficient silicon design and highest levels of data protection• Low latency embedded memories with standard and ultra-low leakage libraries, optimized for a range of edge systems, provide a power- and performance-efficient foundation for SoCsIP for Edge Server SoCEdge ComputingThe convergence of cloud and edge is bringing cloud services closer to the end-user for richer, higher performance, and lower latency experiences. At the same time, it is creating new business opportunities for cloud service providers and telecom providers alike as they deliver localized, highly responsive services that enable new online applications.These applications include information security, traffic and materials flow management, autonomous vehicle control, augmented and virtual reality, and many others that depend on rapid response. For control systems in particular, data must be delivered reliably and with little time for change between data collection and issuing of commands based on that data.To minimize application latency, service providers are moving the data collection, storage, and processing infrastructure closer to the point of use—that is, to the network edge. To create the edge computing infrastructure, cloud service providers are partnering with telecommunications companies to deliver cloud services on power- and performance-optimized infrastructure at the network edge.ServersThe growth of cloud data is driving an increase in compute density within both centrally located hyperscale data centers and remote facilities at the network edge. The increase in compute density is leading to demand for more energy-efficient CPUs to enable increased compute capability within the power and thermal budget of existing data center facilities. The demand for more energy-efficient CPUs has led to a new generation of server CPUs optimized for performance/watt.This same increase in data volume is also driving demand for faster server interfaces to move data within and between servers. Movement of data within the server can be a major bottleneck and source of latency. Minimizing data movement as much as possible and providing high-bandwidth, low-latency interfaces for moving data when required are key to maximizing performance and minimizing both latency and power consumption for cloud and HPC applications. To improve performance, all internal server interfaces are getting upgrades:• DDR5 interfaces are moving to 6400 MBps• Doubling the bandwidth of PCIe interfaces as they move from PCIe 4.0 at 16GT/s to PCIe 5.0 at 32GT/s and PCIe 6.0 at 64GT/s • Compute Express Link (CXL) provides a cache coherent interface that runs over the PCIe electrical interface and reduces the amount of data movement required in a system by allowing multiple processors/accelerators to share data and memory efficiently• New high-speed SerDes technology at 56Gbps and 112Gbps using PAM4 encoding and supporting protocols enable faster interfaces between devices including die, chips, accelerators, and backplanesCloud server block diagram Benefits of Synopsys DesignWare IP for Cloud Compute Servers• Silicon-proven PCIe 5.0 IP is used by 90% of leadingsemiconductor companies• CXL IP is built on silicon-proven DesignWare PCIExpress 5.0 IP for reduced integration risk and supports storage class memory (also referred to as persistentmemory) for speed approaching that of DRAM withSSD-like capacity and cost• 112Gbps XSR/USR SerDes supports a wide range ofdata rates (2.5 to 112 Gbps) with area-optimized RXVisual ComputingAs cloud applications evolve to include more visual content, support for visual computing has emerged as an additional function of cloud infrastructure. Applications for visual computing include streaming video for business applications, online collaboration, on-demand movies, online gaming, and image analysis for ADAS, security, and other systems that require real-time image recognition. The proliferation of visual computing as a cloud service has led to the integration of high-performance GPUs into cloud servers, connected to the host CPU infrastructure via high-speed accelerator interfaces.Server-based graphics accelerator block diagram45NetworkingTraditional data centers use a tiered network topology consisting of switched Ethernet with VLAN tagging. This topology only defines one path to the network, which has traditionally handled north-south data traffic. The transition to a flat, two-tier leaf-spine hyperscale data center network using up to 800G Ethernet links enables virtualized servers to distribute workflows among many virtual machines, creating a faster, more scalable cloud data center environment.Smart network interface cards (NICs) combine hardware, programmable AI acceleration, and security resources to offload server processors, freeing the processors to run applications. Integrated security, including a root of trust, protects coefficient and biometric data as it moves to and from local memories. Smart NICs accelerate embedded virtual switch, transport offloads, and protocol overlay encapsulation/decapsulation such as NVGRE, VXLAN and MPLS. By offering dedicated hardware offloads including NVMe-over-Fabric (NVMEoF) protocols, Smart NICs free the server CPU to focus compute cycles on cloud application software and enable efficient data sharing across nodes for HPC workloads.Network switch SoCs enable cloud data center top-of-rack and end-of-row switches and routers to scale port densities and speeds to quickly adapt to changing cloud application workloads. By scaling port speeds from 10Gb Ethernet to 400/800G Ethernet and extending port densities from dozens to hundreds of ports, the latest generation Ethernet switch SoCs must scale to provide lowest latency and highest throughput flow control and traffic management. Synopsys’ DesignWare Interface IP portfolio supports high-performanceprotocols such as Ethernet, PCI Express, CXL, CCIX, USB, DDR, and HBM. DesignWare Interface IP is optimized to help designers meet the high-throughput, low-latency connectivity needs of cloud computing networking applications. Synopsys’ Foundation IP offers configurable embedded memories for performance, power, and area, as well as high-speed logic libraries for all processor munication service providers are turning towards server virtualization to increase efficiency, flexibility, and agility tooptimize network packet processing. The latest communications architecture uses Open vSwitch Offloads (OVS), OVS over Data Plane Development Kits (DPDK), network overlay virtualization, SR-IOV, and RDMA to enable software defined data center and Network Function Virtualization (NFV), acceleratingcommunications infrastructure. To achieve higher performance, communications network processors can accelerate OVS offloads for efficiency and security. Synopsys provides a portfolio of high-speed interface IP including DDR, HBM, Ethernet for up to 800G links, CXL for cache coherency, and PCI Express for up to 64GT/s data rates. DesignWare Security IP enables the highest levels of security encryption, and embedded ARC processors offer fast, energy-efficient solutions to meet throughput and QoS requirements. Synopsys’ Foundation IP delivers low-latency embedded memories with standard and ultra-low leakage libraries for a range of cloud processors.IP for Smart NIC in cloud computing networkIP for cloud computing network switchIP for communication network processorsStorageNVMe-based Solid-State Drives (SSDs) can utilize a PCIe interface to directly connect to the server CPU and function as a cache accelerator allowing frequently accessed data, or “hot” data, to be cached extremely fast. High-performance PCIe-based NVMe SSDs with extremely efficient input/ output operation and low-read latency improve server efficiency and avoid having to access the data through an external storage device. NVMe SSD server acceleration is ideal for high transaction applications such as AI acceleration or database queries queries, as well as HPC workloads that require high-performance, low-latency access to large data sets. PCIe-based NVMe SSDs not only reduce power and cost but also minimize area compared to hard disk drives (HDDs). Synopsys’ portfolio of DesignWare Interface IP for advanced foundry processes, supporting high-speed protocols such as PCI Express, USB, and DDR, are optimized to help designers meet their high-throughput, low-power, and low-latency connectivity for cloud computing storage applications. Synopsys’ Foundation IP offers configurable embedded memories for performance, power, and area, as well as high-speed logic libraries for all processor cores. Synopsys also provides processor IP ideally suited for flash SSDs.Storage• High-performance, low-latency PCI Express controllersand PHYs supporting data rates up to 64GT/s enableNVMe-based SSDs• High-performance, low-power ARC processors supportfast read/write speeds for NVMe-based SSDs• Portfolio of interface IP including Ethernet, USB,PCI Express, and DDR provides low latency andfast read/write operationsFigure 6: IP for cloud computing storage6©2021 Synopsys, Inc. All rights reserved. Synopsys is a trademark of Synopsys, Inc. in the United States and other countries. A list of Synopsys trademarks is available at /copyright.html . All other names mentioned herein are trademarks or registered trademarks of their respective owners.05/04/21.CS610890866-SG Bro-Cloud Computing Brochure.。

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