本文詳細介紹如何通過跨數據中心網絡互聯技術將分佈式數據中心連接成大型AI工廠，涵蓋網絡架構、距離感知算法和性能優化等核心技術要點。 傳統數據中心互聯的挑戰 AI擴展極其複雜，訓練和推理的新技術不斷對數據中心提出更高要求。雖然數據中心能力快速擴展，但其基礎設施受到基本物理限制的影響，這些限制對算法和模型沒有影響。電力供應、冷卻能力和空間限制限制了AI工廠的物理佔地面積。
文章目錄 一、下載安裝 FRP 二、配置 FRP 2.1、配置服務端 (frps) 【啓動 FRP 服務端】 2.2、配置客户端 (frpc) 【啓動 FRP 客户端】 三、訪問控制枱 四、驗證與使用 五、常見問題與排查 總結
一、背景 原先的筆記本只裝了一根1TB的固態，分了幾個區域，這個硬盤擔任着系統盤和數據盤的職能。但是最近存儲也快滿了，而且Win11老是自動更新，還存在一些bug，於是決定藉此機會重裝個Win10系統，同時加裝幾塊硬盤，購買了2塊新的固態硬盤，其中1TB SSD作為系統盤，另一個4TB SSD作為數據盤。 重要提示：本文並非教程，而是一次記錄，中途走了
1. Elasticsearch 配置（elasticsearch.yml） 需配置： 自身的實體證書（用於 Transport 層節點間通信、HTTP 層外部客户端通信）； CA 根證書（用於驗證其他節點 / 組件的實體證書）。 yaml # 基本配置 cluster.name: my-elk-clus
前言 epoll模式涉及到系統底層的I/O多路複用機制，可以處理高併發的場景。本文使用開源的libuv庫以及原生的scoket來分享epoll的運作機制，方便更加深入的理解網絡編程。 libuv庫實現epoll 這是一個C庫，之所以先分享libuv，是因為它風格與QT的信號-槽機制相似（適合對網絡編程不熟，但y又希望深入理解ep
