前幾天，壯實在網上沖浪的時候，收到一個目瞪狗呆的提問邀請。

第一反應是，握草，這算法是把“身價”和“負債”整混了吧……

不過，定睛一看，好啊，這不就是人民大眾喜聞樂見的話題嗎？

好吧，看看你國凡爾賽文學的水平發展的如何。

當我津津有味的欣賞時，直到我看到最后一句：

好家伙， 2080的顯卡？不同意？

身價千萬的有錢人裝逼失敗，下一個。

還2080，愛他，就給他3090！

啥是2080？那今天文章你一定要看啊！

不然被假冒高富帥套娃啊！

好啦，今天壯實跟大家聊聊數據背后的底層技術：資源、隊列和集群。（內涵2080是啥）

每天，有大量的數據查詢任務需要在機器上完成運行，這就需要高功能的計算機——服務器來完成。

所以我們常說的資源就是服務器資源，物理表現形式就是物理機。如下圖：

那么：

廣泛定義上，資源包括服務器資源和網絡。

狹義定義上，資源是指服務器資源中的 內存、CPU、顯卡等。

CPU和內存是一組概念，GPU和顯存是一組概念。

CPU和GPU都是用于計算，內存和顯存都是用于存儲，相應的計算對應相應的存儲。

●CPU：CPU（Central Processing Unit，中央處理器）是解釋計算機指令和處理計算機軟件中數據的核心部件。

●內存：俗名是內存條。CPU在計算后會把數據存儲到內存中。如電腦上顯示的8G、16G，就是指內存條的容量。

CPU、內存和輸入/輸出設備是電子計算機三大核心部件。

●GPU：GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器）是顯卡上的一塊芯片，專門進行圖像運算工作的微處理器。因GPU強大的運算能力，還廣泛運用于密碼破解、機器學習、金融分析等領域。

●顯存：顯存是顯卡的組成部分，主要用來存儲GPU需要處理的各種數據、模型。

你知道顯卡是什么嗎？

顯卡包括GPU、顯存、電路板和BIOS固件，GPU是顯卡的核心。

如果你清楚口紅對于女生的意義，那你就能get到顯卡對于男生的嗨皮。

簡單來說，計算機按上顯卡，就會讓游戲畫質更清晰、操作更流暢。

雙12、圣誕節、元旦、新年、情人節就要到了，你可以挑一個好節日送給他顯卡。

好的，型號都給你準備好了！！！較好的配置就是3個sk2禮盒的價格！

2080和3090都在里面了……

隨著公司的數據量越來越大，出于節省成本的考慮，就需要考慮 每個業務線需要多少機器（機器背后資源）；這些資源如何分配；分配后，這些資源使用的先后順序等等問題。這時，就需要進行「資源管理」。

有的資源管理會用到「隊列」這種方式，隊列可以幫助劃分離線計算任務先后運行的順序，達到計算過程中使用的資源可管理。

如上圖所示，假設有4個離線計算任務同時在跑。如果隊列上只能跑3個任務，那么隊列就被跑滿了，第4個任務就需要等待隊列空余，才能繼續跑了。

除此之外，還有鏈式隊列、雙端隊列、循環隊列等等的隊列處理順序的方式，我們大致介紹一種符合FIFO（先進先出）的隊列處理方式，以供參考。

集群是一種多維度管理資源方式，它按業務線劃分，劃分方式跟公司對資源的管理方式有關。

• 實時計算集群

類型：storm、kafka、flink集群

• 離線計算集群

類型：hadoop集群

綜上所述，我們簡單的來理解：

1.資源就是數據在計算、存儲所消耗的資源，物理表現進行就是機房中的物理機。

2.隊列就是資源消耗&使用如何分配的一種規則。

3.集群是多維管理資源的方式。

而根據Google曾經公布用電量數據，2010年Google用電量22.6億千瓦時。

對比2010年北京市年用電量為809.902億千瓦時。Google2010年的用電量會占到北京市一天總用電量的3%。

當然，據我所致，現在的大廠已經降低到%零點幾了，但是這些物理機器一天消耗的電量，還是可供3萬多人使用24小時。

所以，互聯網還真是講規模效應的一個行業～

要不，電費，也挺貴的……

引用數據：

《北京市統計局：2018年常駐人口2154.2萬人 同比下降0.8%》

《北京全社會用電量情況》

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　　以上就是為大家介紹的數據技術：資源、隊列與集群，希望對大家有所幫助，現在互聯網已經進入到了短視頻時代，如果需要抖音廣告開戶，抖音直播間付費推廣開戶或者托管的，都可以找我們咨詢，現在開戶優惠多多，還有返點，添加微信了解：veteran88