SSD 監控碟的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Intel大師帶你架設AI底層：持久記憶體架構服務實作

為了解決SSD 監控碟的問題，作者李志明,吳國安,李翔 這樣論述：

有記憶體的極速，有M.2 SSD的非揮發性， 持久性記憶體打破現有架構，是量子電腦真正出現之前的最偉大發明！ Intel作者群帶你進入持久化記憶體的世界   　　分層記憶體架構是現代電腦的基石，從CPU之內的L1、L2、L3快取以降，一直到DDR4/5的主記憶體，速度從快到慢，但真正阻礙電腦速度的最大瓶頸，就是下一層的非揮發性儲存了。雖然PCIE Gen4的M.2 SSD已達到7000MB/s的驚人讀取速度，但和處理器內的記憶體來說還是有1000倍以上的差距。為了彌補這個鴻溝，Intel推出了全新的記憶體架構，再揮發性記憶體子系統和發揮發性儲存系統之間，新增了一個新的層次，既能滿足高速的記

憶體資料傳輸，又能保有可儲存性的優點，這個稱之為3D-XPoint的技術，再度造成了整個電腦系統的世代革命。當電腦的主架構發生了天翻地覆的改變時，應用程式、伺服器、資料庫、大數據、人工智慧當然也出現了必需性的變化。在設計巨量資料的服務系統時，傳統針對記憶體斤斤計較的場景不再出現，取代的是大量運用新的持久性記憶體架構來降低系統I/O的頻寬。這對新一代的雲端運算資料中心的影響更是巨大。包括了虛擬機、容器、進而對於應用程式如軟體開發、資料庫、NoSQL、SAP/Hana，Hadoop/Spark也產生了巨大的影響。   　　本書是國內第一本中文說明這種新型應用的書籍，閱讀本書之後，對大型系統的運維已

不再是TB級而達到PB的記憶體等級了，想想一個巨型的系統服務不需要水平擴充(Scale-out)r而是可以垂直擴充(Scale-up)，這完全打破了我們從前的概念，本書將是你在進入量子電腦世代來臨前最迫切需要獲得的知識。   本書特色   　　1.在英特爾公司任職的多位專家們齊聚一堂，共同創作了這本持久化記憶體的實戰書籍。 　　2.仔細講解、深入淺出，搭配圖表輔助說明，好看好讀好吸收。 　　3.台灣第一本詳細解說持久記憶體的電腦書，讓你迅速精進，保持業界頂峰的地位。   名人推薦   　　「借助英特爾傲騰持久記憶體，我們在記憶體--儲存子系統中創建了一個新層次，這使整個產業都會受益。持久記憶體

基於革命性的英特爾3D-XPoint 技術，將傳統記憶體的速度與容量和持久性結合在一起。」──阿爾珀·伊爾克巴哈（Alper Ilkbahar），英特爾公司資料平台事業部副總裁、記憶體和儲存產品事業部總經理

SSD 監控碟進入發燒排行的影片

OpenStack Hadoop Cluster 系統架構分析之探討

為了解決SSD 監控碟的問題，作者林玫妏 這樣論述：

目前許多企業或是研究單位以 OpenStack 為雲端基礎架構建立私有雲，達成資源有效利用，並且讓租戶自我服務及自動化佈署所需要的雲服務資源。在實際運行面上企業與研究單位在導入與建置私有雲時會遇到一些阻礙，最為常見的問題為『IT 管理人員建置、管理雲服務的技術能力』與『建置私有雲服務的預算限制和成本考量』為兩大原因。IT 管理人員除了規劃系統架構外也需要了解該架構的優缺點以及適用的情境、規模大小、未來的可延展性與系統可靠性，因此 IT 管理人員需要精進技術能力與花時間實驗進行各種新技術的研究。但 IT 管理人員需要管理組織現有設備與系統高可用性，實際難在有限時間內分析各個不同系統架構的優劣，

並同時兼顧建置系統的預算限制和成本考量。因此本研究主要針對設計幾個不同的雲端運算架構建置 Hadoop Cluster 進行測試，針對所提出之架構進行效能評估與比較分析：• 不同的 OpenStack 架構環境中建立出來的 Hadoop Cluster 系統架構效能優劣。• 驗證目前技術巨量資料系統架構介接外部軟體式儲存裝置作為運算磁碟效能是否仍是不佳的。• 分析不同的雲端運算架構，針對這些架構進行效能比較，並且彙整研究過程遭遇的問題，提供建議企業與研究單位在實際企業導入雲端服務時的建置規模、使用情境，並且分析未來可能會遇到的瓶頸。雖然在技術文獻測試報告中提出巨量資料搭配不同儲存裝置的測試結果

，但針對實際運行面及企業管理決策面上仍會有欠缺綜合面向的分析。因此本研究除了針對不同架構進行效能測試效能之外，也會依據不同架構分析優劣、部署時遇到的問題及評估未來可能的瓶頸，提供管理人員或是研究單位在除了重視效能外，還需要針對管理面、風險面進行綜合評估參考。在未來可以管理、設備經費、雲端架構上得到一個平衡點，達成雙贏的局面。

百億造訪還能正常運作：全球最大購物網站技術公開(熱銷版)

為了解決SSD 監控碟的問題，作者張開濤 這樣論述：

　　閱讀本書需要對Java、OpenResty（Nginx+Lua）、Redis、MySQL等有一定了解，OpenResty 可以參考我的部落格《跟我學OpenResty（Nginx+Lua） 開發》系列文章。本文提到的Nginx+Lua 等於OpenResty。可掃碼閱讀《跟我學OpenResty（Nginx+Lua）開發》。因篇幅有限，本書範例很難做到全面且詳細，因此想法不要受限於書中所寫，要活學活用，舉一反三。例如多級快取的想法，可以擴充到多級儲存：記憶體→ NVMe/SATA SSD →機械碟。 本書特色 　　透過梳理大型網站技術發展歷程，剖析大型網站技術架構模式，深入講述大型互聯

網架構設計的核心原理，並透過一組典型網站技術架構設計案例，為讀者呈現一幅包括技術選型、架構設計、性能優化、Web安全、系統發佈、運維監控等在內的大型網站開發全景視圖。 作者簡介 張開濤 　　任職於京東，「開濤的博客」公眾號作者。寫過《跟我學Spring》、《跟我學Spring MVC》、《跟我學Shiro》、《跟我學Nginx Lua開發》等系列教程，博客現有1000多萬訪問量。 第1 部分概述 01 交易型系統設計的一些原則 1.1 高平行處理原則 1.2 高可用原則 1.3 業務設計原則 1.4 歸納     第2 部分高可用 02 負載平衡與反向代理 2.1 upstrea

m 設定 2.2 負載平衡演算法 2.3 失敗重試 2.4 健康檢查 2.5 其他設定 2.6 長連接 2.7 HTTP 反向代理範例 2.8 HTTP 動態負載平衡 2.9 Nginx 四層負載平衡 參考資料 03 隔離術 3.1 執行緒隔離 3.2 處理程序隔離 3.3 叢集隔離 3.4 機房隔離 3.5 讀寫隔離 3.6 動靜隔離 3.7 爬蟲隔離 3.8 熱點隔離 3.9 資源隔離 3.10 使用Hystrix 實現隔離 3.11 基於Servlet 3 實現請求隔離 04 限流詳解 4.1 限流演算法 4.2 應用級限流 4.3 分散式限流 4.4 連線層限流 4.5 節流 參考

資料     05 降級特技 5.1 降級備緩 5.2 自動開關降級 5.3 人工開關降級 5.4 讀服務降級 5.5 寫服務降級 5.6 多級降級 5.7 設定中心 5.8 使用Hystrix 實現降級 5.9 使用Hystrix 實現熔斷 06 逾時與重試機制 6.1 簡介 6.2 代理層逾時與重試 6.3 Web 容器逾時 6.4 中介軟體用戶端逾時與重試 6.5 資料庫用戶端逾時 6.6 NoSQL 用戶端逾時 6.7 業務逾時 6.8 前端Ajax 逾時 6.9 歸納 6.10 參考資料. 07 回覆機制 7.1 交易復原 7.2 程式庫回覆 7.3 部署版本回覆 7.4 資料

版本回覆 7.5 靜態資源版本回覆     08 壓測與備緩 8.1系統壓測 8.2 系統最佳化和災難恢復 8.3 應急備緩 第3 部分高平行處理     09 應用級快取 9.1 快取簡介 9.2 快取命中率 9.3 快取回收策略 9.4 Java 快取類型 9.5 應用級快取範例 9.6 快取使用模式實作 9.7 效能測試 參考資料     10  HTTP 快取 10.1 簡介 10.2 HTTP 快取 10.3 HttpClient 用戶端快取 10.4 Nginx HTTP 快取設定 10.5 Nginx 代理層快取 10.6 一些經驗 參考資料 11 多級快取 11.1 多

級快取介紹 11.2 如何快取資料 11.3 分散式快取與應用負載平衡 11.4 熱點資料與更新快取 11.5 更新快取與最小性 11.6 快取當機與快速修復 12 連接池執行緒池詳解 12.1資料庫連接池 12.2 HttpClient 連接池 12.3 執行緒池 13 非同步平行處理實戰 13.1 同步阻塞呼叫 13.2 非同步Future 13.3 非同步Callback 13.4 非同步編排CompletableFuture 13.5 非同步Web 服務實現 13.6 請求快取 13.7 請求合併 14 如何擴充 14.1 單體應用垂直擴充 14.2 單體應用水平擴充 14.3

應用拆分 14.4 資料庫拆分 14.5 資料庫分資料庫分表範例 14.6 資料異質 14.7 工作系統擴充 15 佇列術 15.1 應用場景 15.2 緩衝佇列 15.3 工作佇列 15.4 訊息佇列 15.5 請求佇列 15.6 資料匯流排佇列 15.7 混合佇列 15.8 其他佇列 15.9 Disruptor+Redis 佇列 15.10 下單系統水平可擴充架構 15.11 基於Canal 實現資料異質 第4 部分案例 16建置需求回應式億級商品詳情頁 16.1 商品詳情頁是什麼 16.2 商品詳情頁前端結構 16.3 我們的效能資料 16.4 單品頁流量特點 16.5 單品頁技術

架構發展 16.6 詳情頁架構設計原則 16.7 遇到的一些地雷和問題 16.8 其他 17 京東商品詳情頁服務閉環實作 17.1 為什麼需要統一服務 17.2 整體架構 17.3 一些架構想法和歸納 17.4 引用Nginx 連線層 17.5 前端業務邏輯後置 17.6 前端介面伺服器端聚合 17.7 服務隔離 18 使用OpenResty 開發高性能Web 應用 18.1 OpenResty 簡介 18.2 以OpenResty 為基礎的常用架構模式 18.3 如何使用OpenResty 開發Web 應用 18.4 以OpenResty 為基礎的常用功能歸納 18.5 一些問題 19

應用資料靜態化架構高性能單頁Web 應用 19.1 整體架構 19.2 資料和範本動態化 19.3 多版本機制 19.4 例外問題 20使用OpenResty 開發Web 服務 20.1 架構 20.2 單DB 架構 20.3 實現 21使用OpenResty 開發廠商品詳情頁 21.1 技術選型 21.2 核心流程 21.3 專案架設 21.4 資料儲存實現 21.5 動態服務實現 21.6 前端展示實現 序 　　❉ 為什麼要寫這本書 　　在2011年底的時候筆者就曾規劃寫一本Spring 的書，但是因為Spring入門類型的書，架構的內容更新太快，覺得還是寫部落格好一些，因此

就把寫完的書稿《跟我學Spring》放到部落格（jinnianshilongnian.iteye.com，因為是龍年開的部落格，很多網友喊我龍年兄）中，並持續更新。大家在網上找資源時會發現，很多內容不成系統，無法系統地學習，這也是我曾經的痛點，因此我寫部落格的特色就是堅持寫系列文章——想學習某種技術只要我的部落格有就不需要去其他地方再找了，到現在已經寫過《跟我學Spring》、《Spring 雜談》、《跟我學Spring MVC》、《跟我學Shiro》、《跟我學Nginx+Lua》等系列， 累計存取量已超過1000萬。我寫部落格還有一個私心：帶新人，當時我們系統架構使用OpenResty，而團

隊成員都是Java 程式設計師，所以就寫了《跟我學OpenResty（Nginx+Lua）開發》，新人跟著教學學一遍就能上手做事。 　　2015 年開始，筆者在個人公眾號「開濤的部落格」撰寫《聊聊高平行處理系統》系列文章，陸續發表《聊聊高平行處理系統之限流特技》、《聊聊高平行處理系統之降級特技》、《聊聊高平行處理系統之佇列術》、《建置需求回應式億級商品詳情頁》等文章。這些內容都是筆者在第一線使用過的一些技能，而這些技能又是第一線程式設計師或架構師應該掌握的必備技能。這一系列也獲得很多讀者的回饋和認可，幫助他們解決系統的一些問題。公眾號發表的有些內容偏理論，很多人不知道怎麼去用，因此就有了豐富

理論和實戰內容並出版本書的想法。想學習高可用和高平行處理系統技能，看這本書就夠了，並且可以作為案頭工具書來用。 　　筆者耗費了大半年業餘時間才成就此書，希望這些在實戰用上的技術可以幫助到讀者。 　　本書說明的原則並不是筆者歸納出來的，有許多前輩們已經實作過，筆者只是用一點時間進行整理，並把工作中使用過的經驗和案例融入到書中。 　　成長和進步是一個循序漸進的過程，妄圖看完本書後能屠龍降魔是不可能的，別人走過的路還是要走一遍，別人踩過的地雷還是要踩一遍。正如作家格拉德威爾在《異類：不一樣的成功啟示錄》一書中的一萬小時定律：「人們眼中的天才之所以卓越非凡，並非天資超人一等，而是付出持續不斷的努

力。一萬小時的錘煉是任何人從平凡變成世界級大師的必要條件」。 　　❉ 適合讀者群 　　本書希望對在第一線從事開發工作或正解決第一線問題的朋友有所幫助。 　　❉ 如何閱讀本書 　　本書的內容是理論與實戰相結合，有關的基礎知識比較多，共分為4個部分，讀者可按照任何順序閱讀每一個部分，但建議先閱讀第1部分進行系統了解。 　　第1部分 概述，主要介紹開發高平行處理系統的一些原則，並說明本書將要說明的原則。 　　第2部分 高可用，幫助讀者了解高可用的一些原則，如負載平衡、限流、降級、隔離、逾時與重試、回覆機制、壓測與備娛等，並能實際應用到自己的系統中。 　　第3部分 高平行處理，介紹開發高

平行處理系統的一些原則，如快取、池化、非同步化、擴充、佇列等，並配合大量案例幫助讀者更進一步地掌握和運用。 　　第4部分 案例，介紹筆者開發過的商品詳情頁、統一服務等系統架構，還有一些靜態化架構的想法，幫助讀者了解前面介紹的一些原則。 　　閱讀本書需要對Java、OpenResty（Nginx+Lua）、Redis、MySQL等有一定了解，OpenResty 可以參考我的部落格《跟我學OpenResty（Nginx+Lua） 開發》系列文章。本文提到的Nginx+Lua 等於OpenResty。可掃碼閱讀《跟我學OpenResty（Nginx+Lua）開發》。 　　因為篇幅有限，本書範例

很難做到全面且詳細，因此想法不要受限於書中所寫，要活學活用，舉一反三。例如多級快取的想法，可以擴充到多級儲存：記憶體→ NVMe/SATA SSD →機械碟。 　　❉ 勘誤和支援 　　由於筆者能力有限，雖然找了很多朋友幫忙校對，但書中難免會出現一些錯誤，也請讀者朋友批評指正。大家可以掃以下二維碼關注我的公眾號或存取我的部落格留言回饋錯誤和建議，筆者會積極提供解答。 　　❉ 致謝 　　首先要感謝進入京東商場時的架構組的同事們，感謝隋劍峰、鄒開紅、馮培源、李尊敬、徐濤、楊超、王戰兵、趙輝、孫炳蔚等對我的幫助，也感謝楊思勇、尚鑫、徐爍、韓笑躍等對我的信任，並給我大膽實作商場單品頁的機會，還有

我的好搭檔劉峻樺，還有王曉鐘、劉海峰、林世洪、肖飛、何小鋒、鮑永成、劉行、周昱行等對我的幫助和支援，感謝我的主管徐春俊、楊建對我的支援和肯定，感謝京東和我的團隊，還有許許多多一起合作過和交流過的朋友們，沒有你們的幫助就沒有這本書的出版。 　　感謝張志統、肖飛、趙雲霄、馬順風、劉兵、張亮、顏晟、曾波、孫偉、王景、黃楊俊、王君富、李晉、劉嘉南、劉藝飛、吳正軒、邵東風、孫鵬、張金立、任敬表、劉冉、陳玉苗、王曉雯、李樂偉、晁志剛、王向維、趙湘建、尤鳳凱等對本書的校對和建議。感謝林世洪、肖飛、趙雲霄為本書提供素材。也感謝那些在我部落格和公眾號留言和鼓勵我的朋友，最後感謝電子工業出版社的俠少和楊璐的支持

。  

階層式物聯網

為了解決SSD 監控碟的問題，作者黃誌祥 這樣論述：

研究顯示2021年物聯網的裝置數量會來到350億，而到了2025年預計數量會成長到750億。面對海量的裝置以及巨量資料的處理，對於IoT應用的效能要求，資料的存儲，以及裝置的管理都成為研究課題。在我們的論文中，我們提出了階層式的概念，採用高效能的邊緣運算平台，並結合深度學習在感測器收到資料進來時，即時處理資料，並採用固態硬碟當做平台的資料暫存空間。當系統閒置時，針對應用面需求選擇不同的深度學習模型去清理資料。我們將感測器區分為輕量層級與重量層級，讓裝置之間透過MQTT能夠協同合作，有效的減少平台閒置時間也可以達到感測器低功耗的需求。整個系統更因為階層設計可以明確區分工作與閒置狀態，在不同的狀

態結合對應的深度學習模型，有效解決資料清理以及存儲問題，使用者不用擔心無效的資料可能會占滿暫存容量。裝置管理方面，我們運用頻外管理的概念，採用InnoAGE這類特別設計的物聯網存儲裝置，除了原本資料儲存的目的外，透過本身上面帶有一顆微控制器，可在獨立於系統之外，透過網路從遠端監控裝置本身狀態。這樣的組合更可以使平台因為當機或存儲容量不足而減少停機時間，可以降低維修與人力成本。