Search

​原文出处： ​​新浪博客（未找到原始出处）​ ​ ​ ​如何使用GOOGLE高级搜索技巧​ ​一，GOOGLE简介​ ​Google（​​www.google.com​ ​）是一个搜索引擎，由两个斯坦福大学博士生Larry Page与Sergey

​原文出处：​​Google，​ ​http://www.google.com/trends/topcharts?hl=en#date=2014&geo=​ ​今年的Google Trends全球搜索关键字报告已经发布了，下面这些热点事件你都关注过吗？更多排名可以点击上面的链接哦～​ ​全球热搜不分类关键字 Top 3​

​Bloom Filter 介绍：​ ​在日常生活中，我们经常要判断一个元素是否在一个集合中。比如在字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确；在网络爬虫里，一个网址是否被访问过等等。最直接的方法就是将集合中全部的元素存在计算机中，遇到一个新 元素时，将它和集合中的元素直接比较即可。一般来讲，计算机中的集合是用hash table来存储的。它的好处是快速准确，缺点是费存储空间。当集合比较小时，这个问题不显著，但是当集合巨大时，哈希表存储效率低的问题就显现出来了。比如说，雅虎或者Gmail总是需要过滤垃圾邮件，一个办法就是记录下那些发垃圾邮件

​本文根据阿里巴巴技术保障研究员赵海平在2015年QCon全球软件开发大会（北京站）主题演讲整理而成。​ ​赵海平在Facebook工作8年期间，主要针对后端进行性能优化的工作，包括PHP的优化，memcache的优化，等等后端组件。偶然有机会跟阿里的朋友沟通他们遇到的问题，聊得比较深入，就发现虽然阿里是用Java的，但在大的系统优化方面遇到的问题，跟Facebook是很类似的，因此回国加入阿里，希望帮助阿里把整个系统优化得更好。计划第一步是先做整体的profiling系统，以找到性能的局部优化点；之后再进行一些大的架构优化，以及深入到JVM层面的

​DataDomain中的重复数据检查：​ ​上篇我们介绍了Bloom Filter，以及其以“正确率换空间”的特性。而它的这种特性，非常适合需要对海量数据进行快速检索而内存空间又有限的场景。比如在重复数据删除系统(DataDomain)中可以配合fingerprint Cache，加速重复数据的检查。​ ​我们都知道DataDomain(DD)采用数据块级的去重技术，文件或数据流被切割为较小的segment， 然后使用160-bit的SHA1算法求取每个segment的哈希值，这些哈希值被称为segment f

​发贴前可用搜索功能查找相关问题，以便快速解决您的问题 ​​点击搜索​ ​如未能解决您的问题，有DELL账号可直接登录发贴 ​​服务器发贴​ ​ 、​​ ​

​ 本解决方案描述了使用运行FAST VP的Symmetrix VMAX存储阵列，对基于文件共享和内容管理的微软企业级协作平台FAST Search 2010 for SharePoint进行搜索性能优化。以及使用EMC Replication Manager进行数据保护的案例。使用到的产品有：​ ​ ​ * ​EMC Symmetrix VMAX​​ ​ * ​EMC Symmetrix FAST VP​​ ​ * ​E

​原文出处：​​InfoQ，​ ​http://www.infoq.com/cn/news/2015/10/Push-Pull-Search​ ​ ​ ​英文链接：​ ​http://www.infoq.com/news/2015/09/Push-Pull-Search​

Question

 • 

综合讨论区

972

0

0

0

​如果没有好用的工具分析统计数据和流量​​ ​ ​，管理设备配置和用户活动，那么网络管理将是一个相当艰巨的任务。以下工具对多方面网络活动进行可视化管理，并且不会对业务产生影响。利用这些免费工具，网络管理员能够提高性能，探测潜在问题，并将故障灭杀在萌芽状态。​ ​Capsa Free​ ​网络分析工具，用于监控、故障排除和分析。来自​​Colasoft​​的​ ​Capsa Free​​

​如何考量调整NetWorker服务器优化备份性能？​

​原文出处： ​​StackExchange​

Question

 • 

综合讨论区

1.8K

0

0

0