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数据中心蓄冷罐放冷演练
背景介绍 蓄冷罐顾名思义是用于蓄冷的设备。其原理是通过媒介将数据中心空调系统运行中的富余冷量进行储藏，在需要时再将冷量释放出来。 某夜， 腾讯某数据中心进行了一期蓄冷罐放冷演练。 此数据中心一期的冷水机组中有高压冷水机组和低压变频机组；根据现有的负荷开一半冷水机组已满足负荷需要，关闭的冷机处于备用状态。 1. 现场人员观察冷机运行状况，将冷机、电动阀、水泵控制模式都改回远程控制，演练结束。 3.演练记录 ①蓄冷罐放冷操作时间为1分30秒。 ②蓄冷罐放冷从8℃到11.5℃的时间为25分钟。 （冷冻环网管水温8℃） ③蓄冷罐供冷恢复至冷机供冷时间为3分10秒。 ④演练过程一切正常，蓄冷罐温度从8℃升至11.5℃为止共25mim。全程未对运营环境造成影响，末端负载运行正常。 演练过程正常，蓄冷罐温度从8℃升至11.5℃为止共25mim。全程未对运营环境造成影响，末端负载运行正常。 总结 在数据中心的运营工作中，应急演练是不可或缺的一环。
2.9K42发布于 2018-03-16 - 来自专栏冷月带你手撕代码
冷月手撕408之数据结构(3)-顺序表
顺序表也就是数组，重点要知道数组是随机存取的，知道下标就能取出数据。时间复杂度为O(1)。 主要的重点冷月做出了标识，主要构架如下图（pdf版或xmind源文件请私聊我：数据结构）。 ? 冷月点睛 顺序表 定义 顺序表也就是数组，用一组地址连续的存储单元依次存放数据元素。逻辑上相邻，物理上也相邻 物理结构分为静态分配和动态分配。 语言中是利用malloc函数，在堆中分配一组地址连续的空间 C语言实现法：(ElemType * )malloc(sizeof(ElemType) * InitSize) 特点 1.地址连续 2.随机存取 3. 顺序存储 如果这篇文章有帮助到您，可以给冷月一个关注或者点个赞白嫖一波
41320发布于 2021-02-22 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
冷数据备份存储技术探索
前言 2016中国大数据产业峰会上，pony以腾讯的天津数据中心的事例，讲述了数据中心的存储和安全，考虑备灾中心的建设问题。公司从战略高度关注数据中心的数据安全性。 作为备份数据中心，应该具有以下几个特点： 1、由于备份数据中心不需要承载实时的业务，所以性能不需要太高； 2、数据容量大，所以需要存储介质成本低，密度高，功耗低，总体TCO低； 3、数据需要保存的时间长 以松下蓝光存储系统为例，已经发展到第3代。下图是单机部件结构图： 每个6U高度的存储单元左右两排各45个光盘匣，一台机器90个光盘匣，支持6~12个光驱，也可以在一个机柜内与其它存储单元共用光驱。 但冷储存数据需要平衡冗余和寿命两个因素。蓝光的寿命要长于普通硬盘（云盘、监控盘）。对于『论持久战』的备份场景，蓝光存储的寿命优势明显。蓝光光盘相比机械硬盘，还有许多优势。 通过对数据备份介质成本和运营成本的分析，我们认为蓝光存储将是一个较优选择。我们已在腾讯服务器实验室搭建一套蓝光存储系统，帮助具有大量冷备数据需求的用户评估适用性。
4.7K71发布于 2018-01-26 - 来自专栏腾讯数据中心
浅谈数据中心应急冷源
根据蓄冷介质的不同，目前蓄冷系统主要分为蓄水和蓄冰两种模式，水蓄冷系统是利用水的显热储存冷量（图2），而冰蓄冷系统是利用相变潜热来储存冷量（图3）。 (2)安全系数高：水蓄冷系统结构简单，环节较少，故障率低。 (3)成本低：水蓄冷系统耗电量低，技术要求低，运行费用低。 ? 图3 冰蓄冷系统示意图 ②蓄冷设备的连接方式 蓄冷罐作为附加的冷冻水储备设备，是蓄冷系统重要组成之一。它具有应急冷源功能，可保障冷源系统失电后数据机房区的正常供冷。 其中，V为蓄冷水量（m3）；Q为额定蓄冷量（kw）；η为蓄冷装置的容积效率，一般取0.96～0.99；ρ为蓄冷水密度，取1000kg/m3；为释冷回水温度与蓄冷进水温度间温度差；Cp为水的定压比热容，4.2kJ 3.其他应急冷源 双冷源系统、带蓄冷设备的冷水系统基本可以解决数据中心制冷的主要痛点。但在一些特殊情况下，如对水冷系统的主管阀门进行维护或更换、MDC末端Y型阀门故障更换等。
3.9K41发布于 2018-03-16 - 来自专栏刘旷专栏
社区团购冷一冷
据艾媒咨询调查数据显示，拒绝使用社区团购的消费者中，57.3%是由于担心商品质量。而商品SKU数量足够多，才能满足消费者一站式采购的需求。 生鲜商品要保证质量和数量，需要高效的冷链物流配送体系以及强大的供应商整合能力。不过，搭建冷链物流需要耗费极大的成本，对于现在还未实现盈利的社区团购平台们来说，这是一项不必要的支出，所以一般都会外包。 从配送时间上来说，大多数平台都是次日自提的时间设置，盒马鲜生和京东到家借助快递服务，可以实现两小时送达，而且阿里和京东的数据分析能力也可以助力后期提升运营决策和服务品质。 生鲜产品本来就客单价低，利润薄，还需要搭建大型仓库、分拣设备、冷链车队、手机、系统等生鲜仓配基础设施，很难实现盈亏平衡。 中国研究中心数据显示，国内生鲜电商领域，大约有4000多家入局者，其中仅有4%营收持平，88%陷入亏损，最终只有1%实现盈利。
2.1K10发布于 2020-11-12 - 来自专栏GPUS开发者
CUDA优化的冷知识17|纹理存储优势（3）
CUDA优化的冷知识13 |从Global memory到Shared memory CUDA优化的冷知识14|local memory你可能不知道的好处 CUDA优化的冷知识15|纹理存储优势（1） CUDA优化的冷知识16|纹理存储优势（2） ? 而今天, 如果纹理能适用你的数据类型/代码, 则你可以自动得到这个免费特性. 从而提升你的编码效率, 也提升了你的代码执行的性能. 这是说的第三大点的边界/越界处理中的自动返回0值的情况. 而今天, 你如果使用texture的第3大点的这种特性, 这一切都是免费的, if的多个分支可以被省略了, 从而潜在的可能提升性能. 而且主要是减少了代码编写者的成本, 和出错的可能.
70420发布于 2021-02-05 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
Cerabyte：光学玻璃让冷数据永生
Cerabyte公司开发了一种新型数据存储技术——Ceramic Nano Memory，采用陶瓷纳米层作为存储介质，具有超高速写入和读取速度。 2. 3. 写入过程通过激光脉冲结合数字镜片设备进行，读取过程则利用高分辨率图像传感器进行解码。 4. 这使得未来的写入速度可超过1 GB/s，且平均功耗低于1瓦，这比LTO磁带或HDD技术快3-4倍。 读取过程 使用相同的显微光学技术、高速照明和超快速高分辨率图像传感器，每秒超过500帧。 图像数据解码为数字数据的过程通过FPGA（现场可编程门阵列）进行并行处理，从而实现1 GB/s以上的读取速度，再次远远超越HDD的性能。参见该原型系统的视频链接[2]。 到2025年，针对云数据中心的20机架系统将上线，提供1 GB/s的写入/读取速度和每机架10 PB的容量，容量将随着时间增加，预计到本十年末将达到超级规模数据中心的理想容量。
73600编辑于 2025-02-11 - 来自专栏GPUS开发者
CUDA优化的冷知识 3 |男人跟女人的区别
CUDA优化的冷知识|什么是APOD开发模型？ CUDA优化的冷知识2| 老板对不起 上一篇，我们介绍了APOD开发模型的Assess和Parallelize阶段，这一篇，我们介绍Optimize和Deploy步骤。 Optimize优化 这里主要提到了老三样, 即 (相比CPU)GPU上的计算性能/线程组织结构上的差异和优化考虑, 自带的存储器上的差异(显存 vs 内存)和优化考虑, CPU<->GPU间的数据使用 (例如数据传输)上的考虑和优化. 男人可以快速的干好1个事情, 但是让他重复3次, 他就吃不消了; 女人可以缓慢的同时干完3个不同事情, 而且还能有余力重复上7次。 而CPU和GPU就是如此.
1K10发布于 2021-01-06 - 来自专栏陈纪庚
javascript冷知识
+号(一元加操作符)： 如果放在数值前的话，对数值不会产生任何影响，不过放在其他的数据类型前面的话，就等于调用number()将他转为数字，布尔值false被转为0，ture被转为1 如， +" var b= i.slice(1) // [2,3,4] var c = i.slice(1,3) // [2,3] splice: 用来删除数据(前两个参数，删除的项的位置以及删除的数目 )或者插入数据(三个参数，起始位置，0，以及要插入的项)或者替换(三个参数，起始位置，1，要插入的任意数量的项) var i = [1,2,3,4] var b = i.splice(0,1 20.ECMAscript有两种属性:数据属性和访问器属性，数据属性有: ? 要改变属性默认的特征，必须使用ECMAscript5的Object.defineProperty(). 为什么不是输出3？
83030发布于 2018-09-10 - 来自专栏乐沙弥的世界
Oracle 冷备份
--====================== -- Oracle 冷备份 --====================== 一、冷备份 数据库在关闭状态下完成所有物理系统文件拷贝的过程，也称脱机备份 三、冷备脚本的写法 首先应该在相关视图里查出数据库的数据文件，日志文件，控制文件，临时文件所在的位置 注意：不要直接把oradata下的cp就行了，因为生产库里各个文件通常分布在不同的磁盘，不同的地方 /oradata/orcl/redo2b.rdo /u01/app/oracle/oradata/orcl/redo1a.rdo /u01/app/oracle/oradata/orcl/redo3a.rdo /u01/app/oracle/oradata/orcl/redo3b.rdo /u01/app/oracle/oradata/orcl/redo1b.rdo --查看控制文件 SQL> select .dbf 四、总结 优点 冷备模式下概念易于理解，即将需要备份的文件复制到安全的位置 操作比较简单，不需要太多的干预 容易恢复到某个时间点上(只需将文件再拷贝回去) 能与归档方法相结合，作数据库
1.1K20发布于 2018-08-07 - 来自专栏儿童编程
Scratch冷知识
3.“侦测”模块中的“响度”用于检测“麦克风”，“声音”模块中的“音量”用于检测电脑播放声音。 4.云变量，储存在Scratch服务器上。 目前只提供数据值存储。 5.添加注释，使得代码更清晰。方法，右键单击代码块。 6.待续......
2.6K30发布于 2019-02-25 - 来自专栏小网管的运维之路
MYSQL冷备份数据上传到对象存储
介绍 将MySQL数据库中的冷数据备份并上传至云平台对象存储的过程。冷数据是指数据库中的历史或不经常访问的数据。 我们首先通过执行SQL查询语句从MySQL数据库中提取所需数据，然后将其保存为CSV文件格式，接着通过SDK将备份文件上传到对象存储。 s3 # 后台执行数据备份脚本 nohup python3 db-upload-mongo-s3.py & # 一次性上传历史mysql数据到s3 import logging from logging.handlers s3 从一个数据库中获取前一天的数据。 将数据存储到一个 CSV 文件中。 检查本地是否已存在该 CSV 文件，如果存在则不执行数据库查询，直接将已有文件上传到 Amazon S3 存储桶中。
1.3K10编辑于 2023-12-23 - 来自专栏庄帅
对标国际冷运，我国冷链运行现状分析
据有关统计数据，2019年我国物流总额约300万亿元！ 物流业中什么领域发展最爆？ 无疑是冷链物流！据媒体公开报道数据显示，2019年冷链物流市场规模突破3000亿元！ 何为冷链物流？ 其中除了冷链基础设施不同外，也与生产、消费习惯不同有关。 生产角度：发达国家通常把产后储藏、加工、保鲜放在农业的首要位置，产后产值与自然产值之比，美国约3-4:1，日本约 2-3:1。 日本：2018 年日本前十大冷链企业份额合计占比 35%，其中最大企业日冷集团占比 10%。 按照 2019 年日冷集团数据，205 万吨的容量，位居世界第五。 据中物联冷链委的数据，2018年全国冷库新增库容488万吨，同比增长10.3%，总量达到5238万吨。 天眼查数据显示，北京中冷联冷链物流研究院，中国物流与采购联合会冷链物流专业委员会（以下简称冷链委）系隶属于中国物流与采购联合会（具有全国性社团法人资格的社会团体）的分支机构,是该社会团体的组成部分； 按照中国物流与采购联合会所规定的宗旨和业务范围
1K40发布于 2020-04-30 - 来自专栏冻羊技术思考
Java项目冷更新数据双缓存方案 ( Redis + GuavaCache )
Java项目冷更新数据双缓存方案 应用场景 双缓存方案前言 需要考虑的点 1、缓存数据的大小 2、本地缓存的缓存时机 3、并发情况下，首次缓存数据的性能浪费问题 4、心跳检测redis是否可用 方案思路 2、本地缓存临时为redis分担压力，缓存热点数据到本地 3、缓存数据一般涉及大量运算，耗时较大，而且不会频繁的更新，多用于计算后进行展示 本人以下方案着重场景1： 本人的项目遇到的问题的是，某个数据展示的接口 如：双缓存共存 还是 中间件缓存不可用时，再启用本地缓存 （1）考虑中间件缓存不可用的频率 （2）如果不走缓存，接口的耗时有多少 （3）中间件缓存失效那一刻，重新获取数据的耗时是否能接受 （4） 双缓存共存，需要考虑本地缓存一直占用内存，但是又基本很少用上所带来的内存浪费问题 3、并发情况下，首次缓存数据的性能浪费问题 我们传统的方案一般是 （1）有缓存，直接读缓存 （2）无缓存，走数据库， 可用的话走2，不可用走3 2、redis缓存是否存在， 存在的话直接读数据，结束； 不存在的话，从数据库获取数据进行计算，然后更新redis缓存，返回结果，结束； 3、设置标记，标记redis不可用
1.3K30编辑于 2022-11-03 - 来自专栏DATABASE
ORACLE 11G 单机冷备数据库
from v$datafile;SYS@orcl>select name from v$controlfile;SYS@orcl>select member from v$logfile;1.2 一致性关闭数据库
83100编辑于 2022-07-02 - 来自专栏数据中心DATACenter
数据中心蓄冷系统选择-孙长青
水的单位体积蓄冷量较小，为5.8～12.77kW·h／m3，蓄冷贮槽体积较大。制冷机可以按常规空调工况或者稍低温度运行。 冰：利用冰的溶解潜热储存冷量，制冰温度一般取—4～—8℃；冰的单位体积蓄冷量较大，为40～50kW·h／m3，冰蓄冷贮槽所占容积较水蓄冷小。 该蓄冷方式的单位体积蓄冷量约为20.8kW·h／m3，所需蓄冷槽的体积介于冰蓄冷和水蓄冷之间。制冷机可按常规空调工况运行。 而数据中心空调系统仅需要考虑：1单制冷机供冷运行工况；2单蓄冷罐放冷工况；3制冷机供冷蓄冷罐蓄冷联合工况； 4待机（仅限于调试阶段）。 因此，对于大型数据中心蓄冷系统，一般不推荐使用串联形式，宜采用并联方式；对于小型的数据中心蓄冷系统，考虑一次泵系统简单可靠，采用串联也未尝不可。 3.
1.8K60发布于 2019-08-20 - 来自专栏腾讯数据中心
数据中心并联冷机负载不均案例分析
一、某数据中心冷机负载率不均案例回顾 某数据中心某时机负荷偏大问题的发现及解决回顾： 第一周 某数据中心3、4号冷机并联运行期间，4号冷机的负载率比3号冷机高20%以上，且为持续现象。 第三周 某数据中心冷机切换到3、4号冷机之后，发现清洗后的4号冷机的负载率不仅没有下降反而急剧上升，现场基础设施运维人员检查冷机冷却系统侧，发现4号冷却塔的塔顶水流分配头部分堵塞，导致散热效果偏差，导致负载相对来说偏大 假设某数据中心常备4台冷机（1号冷机、2号冷机、3号冷机、4号冷机），开启2台冷机就能保障数据中心安全运行，单周开启1号冷机和2号冷机，双周开启3号冷机、4号冷机，每周切换一次保障4台冷机均衡运行。 3、4号冷机并联运行，由于 3、4号冷机是新开启的冷机，为了满足冷负荷需求，先开启的3号冷机会发生超频现象，4号冷机有可能也发生小幅度超频现象；此过程： Q＜η3PC+η4PC 最后，3、4号冷机稳定运行后 η44号冷机的负载率PC冷机制冷量Q数据中心需要的制冷量 图3 公式符号含义 三、并联冷机负载严重不均衡现象原因分析 在实际的运维过程中多台冷机负载率相差20%以上，我们就要足够重视
2K70发布于 2018-03-16 - 来自专栏民工哥技术之路
MySQL 热冷数据分离设计还能这样！
「冷数据」典型的使用场景是供内部数据评估系统做数据准确度的评估分析，同时也可以给算法团队建模使用。 离线数据中心的实现 在提出了「冷数据」的概念之后，我们意识到那些久远的历史数据其实需要存放到「冷数据」的数据中心池子里，而线上MySQL只需要保留最近一段时间的数据即可。 另外，很多时候，「热数据」和「冷数据」的划分并不是那么明晰的，对于「冷数据」的需求有可能转变为「热数据」需求，我们需要可以灵活切换的机制，做到数据源只抓取一次（「热数据」和「冷数据」不要分别抓取），而抓取到的数据可以任意自由的流淌到 「热数据」或「冷数据」线使用，这意味着我们在数据抓取和数据存储之间应该再做一层隔离。 ，也可以作为冷数据使用，甚至可以即作为热数据又作为冷数据使用，切换起来也十分简单。
3.4K10发布于 2021-01-12 - 来自专栏喵叔's 专栏
python 调试冷知识
对于 python 代码的调试我们通常都是使用 IDE 自带的调试功能。但是 IDE 提供的调试功能存在局限性，例如在测试服务器上调试代码，但是又不可能在测试服务器上安装 IDE 进行调试。这时我们就可以利用下面所讲解的三个工具进行调试。
85520发布于 2020-09-08 - 来自专栏用户3029758的专栏
HTML‘冷’知识总结
1.h1 到 h6 字体逐渐变小 2.标签 p 和 div 效果区别是 p 之间有空行，div 之间没有空行 3.特殊符号：空格： 小于号：< 大于号：> 4.span 标签 缺省值，新页面替换原来的页面，在原来位置打开，国外网站一般采用这种 target="_blank" 新页面会在新开的一个浏览器窗口打开，国内一般这种 10.form 表单：action 属性 定义表单数据提交地址 ；method 属性 定义表单提交的方式，一般有 “get” 方式和 “post” 方式 1.action 属性 定义表单数据提交地址；method 属性 定义表单提交的方式，一般有 “get” 方式和 button" 定义一个普通按钮 type="image" 定义图片作为提交按钮，用src属性定义图片地址 type="hidden" 定义一个隐藏的表单域，用来存储值 3. 定义单元格与单元格之间的距离，设置值是数值 align属性 设置整体表格相对于浏览器窗口的水平对齐方式,设置值有：left | center | right 2、tr 标签：定义表格中的一行 3、
1.4K20发布于 2019-09-04
腾讯云开发者
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