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大型网站服务器容量规划 大型网站服务器容量规划
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    大型网站服务器容量规划 PDF 中文完整版

    网站规划电子书
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    给大家带来的一篇关于网站规划相关的电子书资源,介绍了关于大型网站、服务器、容量规划方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小145 MB,郑钢 贺亚涛 尤胜涛编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.4,更多相关的学习资源可以参阅 程序设计电子书、等栏目。

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  • 大型网站服务器容量规划 pdf

    前百度网运维管理权威专家 编写 联想大数据服务平台技术主管、奇虎360政企云业务部主管、蘑菇街运维管理系统架构师、 百度网高級运维工程师、美图照片技术工程师、金山云高級技术性主管、Mobvista运维管理主管、医渡云运维管理高级工程师等权威专家鼎力推荐用数学课回归分析方式 来做服务器容量规划的思路,让读者把握容量规划的量化分析方式 实体模型的挑选是容量规划的重要,这书用典型性案例演试了实际的规划全过程为使读者具有搭建出更为繁杂实体模型的能力, 还详细介绍了容量网络监控的技术性及保持方式 ,如整个设备 CPU、系统进程 CPU、系统进程 IO 等, 以处理服务器容量规划的实际上难题 

    内容提要这书解读了用数学课回归分析方式 来做服务器容量规划的思路,让读者把握服务器容量规划的量化分析方式 ;实体模型的挑选是服务器容量规划的重要,不一样的程序流程有不一样的实体模型。这书应用nginx+PHP+MySQL为案例演试了实际的规划全过程,便于做到融会贯通的功效,使读者具有搭建繁杂实体模型的能力,以处理服务器容量规划的实际上难题。这书还详细介绍了服务器容量一般网络监控的技术性及保持方式 ,如整个设备CPU、系统进程CPU、系统进程IO等。学习培训完有关章节目录后,读者还可以撰写网络监控程序流程了。这书合适it行业运维工程师、软件测试、技术性主管、工程项目经理、产品经理,及其着眼于从全局性掌握运维和优化推广的全部互联网技术从业者。

    目录

    • 第1章 容量概述 1
    • 1.1 容量规划背景 1
    • 1.2 容量研究的意义 2
    • 1.3 容量研究的目标 2
    • 第2章 容量规划简介 4
    • 2.1 什么是容量 4
    • 2.2 服务器容量规划的源由 5
    • 2.3 容量规划的对象 6
    • 2.4 容量管理的目标与收益 8
    • 第3章 容量规划的常用方法 11
    • 3.1 通过监控规划容量 11
    • 3.2 通过压力测试规划容量 13
    • 3.3 其他容量规划方法 14
    • 3.4 通过回归方程规划容量 15
    • 第4章 回归分析简介 19
    • 4.1 为什么称为“回归” 19
    • 4.2 回归方程的多样性 20
    • 4.3 回归分析的基本步骤 22
    • 4.4 回归分析常见的基本形式 26
    • 4.5 相关关系 27
    • 4.6 用Excel绘制散点图和回归分析 30
    • 4.7 相关系数的计算 41
    • 4.8 一元线性回归 43
    • 4.9 模型的选择 47
    • 4.10 普通最小二乘估计原理与估计量 50
    • 4.11 回归模型拟合效果的度量 53
    • 4.12 多元线性回归分析 55
    • 4.13 非线性方程 57
    • 第5章 容量规划的思路 62
    • 5.1 用回归分析实现容量规划 62
    • 5.2 建模公式介绍 68
    • 5.3 获取样本 72
    • 5.3.1 CPU利用率的估算单位 73
    • 5.3.2 样本采样的周期粒度 75
    • 5.3.3 样本的生成 77
    • 第6章 获取CPU利用率 79
    • 6.1 时间片与CPU亲和力介绍 79
    • 6.2 什么是CPU利用率 82
    • 6.3 获取CPU利用率的方法 85
    • 6.4 计算整机CPU利用率 90
    • 6.5 计算进程的CPU利用率 96
    • 6.6 IO速率、内存使用量和文件描述符、线程数的监控 101
    • 第7章 容量规划的需求分析 107
    • 7.1 容量规划业务需求分析 107
    • 7.1.1 容量规划业务需求概况 107
    • 7.1.2 容量规划业务需求背景 108
    • 7.1.3 关键问题的提出 109
    • 7.2 容量规划功能需求分析 111
    • 7.2.1 数据采集 111
    • 7.2.2 数据存储 112
    • 7.2.3 样本合成 113
    • 7.2.4 样本数据清洗 113
    • 7.2.5 模型建立 115
    • 7.2.6 机器关系获取 116
    • 7.2.7 预估后端流量 117
    • 7.2.8 预估分析 

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