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SC185 神秘合作:过分顺利?

基于ANC软件用户的APCS系统,目前越来越庞大,用户数量已经超过了百万人,APCS系统收集的异步无序计算力,跨越了1000tflops的高度。

不过,随着APCS系统越来越庞大,APCS系统收集计算力的增幅,也越来越缓慢。

依旧是因为APCS系统固有的缺陷!

APCS系统确实存在缺陷,并非南林归一的技术不够先进,也不是巴特勒无法管理更多的Pvot支点,而是因为随着Pvot支点的增加,巴特勒需要消耗更多的资源却管理它们,并且有序的分配它们执行任务。

简单来说,APCS系统收集计算力,存在一个极限瓶颈,一旦到达了瓶颈状态,即增加的Pvot支点性能与巴特勒需要管理Pvot支点所付出的计算力一致的时候,APCS系统便会达到饱和状态。

举一个例子说明,如果ANC拥有一千五百万用户的时候,巴特勒需要5000tflops的计算力管理它们。现在又增加了100万ANC用户,这100万ANC用户带来了1000tflops的计算力资源。

但是,在1500万用户的基础上,再加100万用户,巴特勒需要消耗1000tflops的计算力资源去管理它们。

那么,增加100万用户,增加了1000tflops的计算力资源,又消耗了1000tflops的计算资源管理它们,是不是在白费劲?

不!

不是白费劲!

应该是更费劲!

巴特勒管理1500万个Pvot支点与1600万个Pvot支点的难度,并非一样的程度。事实上,需要管理的Pvot支点越多,对于巴特勒的压力越大。

因为,管理更多的Pvot支点,便会遇见更多的突事件。

依旧举例说明,当南林归一需要计算力资源的时候,巴特勒先会在APCS系统里面,筛选计算力更强大,网络环境更优秀,使用状态更稳定的单个Pvot支点。

简单来说,便是择优筛选!

如果南林归一需要200tflops的计算资源,巴特勒会筛选大约十多万至二十多万Pvot支点,为南林归一汲取更优秀的异步无序计算力。

不过,即便是十多二十万个Pvot支点,也是很难管理的事情。因为,在南林归一执行任务的时候,任何一个Pvot支点,都有可能生问题。

一旦生了问题,巴特勒需要转移负载,将生问题的Pvot支点,所承担的工作任务,在极短时间内,分配到另外一个Pvot支点。

基于这样的规则,在汲取异步无序计算力的时候,巴特勒其实进行了两次择优筛选工作,第一次择优筛选的Pvot支点,直接成为异步无序计算力的提供支点。

然后第二次择优筛选的Pvot支点,则成为了备用支点。当正在使用的Pvot支点生了问题,备用支点立刻顶上去。

由于这样的规则,如果巴特勒管理了上千万个Pvot支点,那会遇见多少问题?应该是每一秒钟,都会生大量问题呢!

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