基于ECS倚天实例的应用构建最佳实践 -带你轻松实现X86-ARM架构的应用迁移

5 22 67 94 115 13355倚天CPU架构以及产品特性介绍 88.提供有竞争力的能效比算力。 维护/运维费用）。 上图是某数据中心在一定的生命周期内所支付的所有费用按照各个要素的占比分析图，可.高能效：采用双单路架构避免了多路互联的性能损耗和跨numa访问。 ArmNeoverse软件生态介绍算”的概念，而在边缘计算这一领域中，Neoverse已被广泛应用，这也再次突显了聚焦于云计算产品市场，由于Neoverse平台在可扩展性和功耗方面具有领先的优势，.E系列侧重功耗和面积，主要应用于无线接入等功耗受限的场景。 随着编译器版本的不断更新，新的架构特性，如原子操作和向量化计算SVE（Scalable版本不仅支持架构特性，还带来对更新的微架构的支持，例如对特定CPU架构（如容器运行时管理容器的生命周期，并在操作系统与上层应用之间充当桥梁。常见的容器运下面我们将详细介绍Arm对整个开发者 硬件的优势，从而提升性能。需要注意的是，在之前的一些传统架构中，通常使用选项来传递给编译器。通过传递这个选项，编译器将知道使用LSE指令而不是传统的可以看到在启用LSE指令与不启用之间的性能对 阶段综合考虑整个程序中的所有目标文件，并进行全局的优化。这种方法对于整体性能提 即当循环次数不是通道数的整数倍时,要单独处理剩下的元素在此基础上，还可以探索其他增强性能的手段。相较于手写汇编语言，更倾向于采用用这种方法编写的代码与一般程序的写法相似，无需过多考虑底层寄存器的使用和分配，倚天产品能力解析海量数据分析与处理所依赖的大数据技术，对算力的并发和实时处理能力提出了更高的要 编译型语言通过编译器可以转化为汇编语言，汇编语言进一步通过编译器可以转化为二进 .宏相关的替换：解决预编译阶段的差异性问题；资源集群的弹性伸缩，保证计算在云上和本地操作类似的操作实验。客户使用倚天的核心下面这个案例客户是国内顶级的移动网络游戏开发商和运营商，拥有多年的移动互大数据也是一个比较典型的算力密集型场景。下面这个客户是线下大数据资源需要进行降ECS倚天实例编程语言适配 首先，看一下编译参数的影响。第一个参数是-march=x86-64，它很明显是一个指定的 2.JavaJava的编译流程也是分为三个部分。下一个长期支持版本是JDK17，接下来是一个长期支持版本是今年再过几个月发布的4）倚天Java优化–本身的性能并不是特别的好。所以大家在使用供了在arm平台上的软件适配以及高性能实现。上图提供了镜像和源代码安装的方式，RDS是阿里云上数据库的应用，之前我们和RDS的同学一起做了很多优化。比如RDS接下来介绍一下倚天实例阿里电商核心应用优化。去年倚天实例已经成功支撑了双十一，后面我们将会特别注重JDK升级的问题，其他的几个我们已经进AlibabaDragonwell，找不到tools.jar/rt.jar，但把这个依赖删掉之网址是/adoptiu/iavase/9/migrate/toc.htm。大家可以自己去看一下，这里就有一些兼容性的问题等等。修改建议如上图所示，比如spring这套软件应该用大于等于 其他模块化的访问权限的获取到，才能访问其他的代码。如何修改以及问题的定位如上图8.Demo:JDK11升级实战maven/javaagent软件跨架构迁移(x86->ARM)的原理及实践 指令的设计最终也体现在指令集层面，不同指令的设计思维最终体现出来的是不同的指令 上图最下边有个例子，在阿里的开源镜像站里有一个软件包，我们如何找到支持相应的 后它给了一些建议，告诉我如何修改可以改成ARM平台适用的软件。这里有大量的 上图罗列了一些典型的依赖包，大家可以根据这个清单看一下自己的软件要怎么做迁X86+ARM，容器服务ACK多架构应用部署最佳实践里云云原生应用平台产品专家罗晶主讲，内容涵.提升业务稳定性。K8s提供了自动容错和故障恢复的能力，可以在出现节点故障时自.降低资源成本。本身容器是轻量的虚拟化技术，通过资源 .在工作负载上指定调度。.最后的相关联的运维管理。里的多架构一般是指不同种类的CPU（如amd64，arm64）和操作系统（如linux、 点上，只需在工作负载的yaml上使用nodeSelectornodeAffinity将Po 以上就是我本次课程的全部内容，想要关注更多【倚基于ECS倚天实例的大数据加速最佳实践 在这样的大数据软件平台架构下，对于基础的软件和大数据的业务软件都会有一些基础的通过分析建议以后从具体的实践来看，需要替换Jar包的是有Native的so包的，比如 有了大数据性能加速套件以后，我们就能对具体的大数据场景和问题针对性地设计优化方的优化来提升ECS倚天实例整体的计算效率和资源的使用效率，充分利用EC 从我们结合内外部客户实践的结果可以看到，大部分应用在经过我们的优化方案的组合以 但我们也没有完全把刚刚讲到的所有优化手段都叠加在测试中，如果我们再叠加其他的优