Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Methodology for performance benchmarking of containerized microservices using CMS memory pooling

  • Open Compute Project
  • 2023-11-01
  • 201
Methodology for performance benchmarking of containerized microservices using CMS memory pooling
  • ok logo

Скачать Methodology for performance benchmarking of containerized microservices using CMS memory pooling бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Methodology for performance benchmarking of containerized microservices using CMS memory pooling или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Methodology for performance benchmarking of containerized microservices using CMS memory pooling бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Methodology for performance benchmarking of containerized microservices using CMS memory pooling

Presented by Vikrant Soman (Uber)

Uber adopted a microservice oriented architecture to support high feature velocity, at present, we have 1000s of containerized microservices. Instead of attempting to create benchmarks using real services / mocked up services, we took a completely different approach to measuring microservice “performance” on our hardware. We created a service agnostic performance abstraction, by profiling hundreds of hosts in our fleet using Intels top-down telemetry package. Analyzing this data provided us a clear top-down pattern of which resources within the core pipeline and memory subsystem were heavily used when running our microservices in production. From this data, we then selected a few SPECCPU2017 subcomponent(s) whose top-down profile(s) closely matched the “top down profile” seen in our production fleet. We propose a similar approach can be applied to study the performance of container workloads using CMS memory pooled solution

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]