阿里云OSS的 存储包.下行流量包.回流流量包 三者有啥关系 一.总结 一句话总结: 你把文件放 oss,会占用存储空间,存储包覆盖这部分费用 你访问存储在 oss 里面的文件,会产生下行流量,就是从 oss 流向外网的流量,下行流量包覆盖这部分费用 你在 oss 上套了 cdn,访问 cdn 没用命中,cdn 去问 oss 要文件,文件从 oss 流向 cdn 服务器,回源流量包覆盖这部分费用 二.内容在总结中  

时间戳 手机号 MAC地址 ip 域名 上行流量包个数 下行 上行流量 下行流量 http状态码 1363157995052 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 200 1363157991076 13926435656 20-10-7A-28-CC-0A:CMCC 120.196.100.99 2 4 132 1512 200 1363154400022 13926251106 5C-0E-8B-8B-B1-50:

DNS反射放大攻击分析 摘自:http://www.shaojike.com/2016/08/19/DNS%E6%94%BE%E5%A4%A7%E6%94%BB%E5%87%BB%E7%AE%80%E5%8D%95%E5%88%86%E6%9E%90/ 简介 DNS反射放大攻击主要是利用DNS回复包比请求包大的特点,放大流量,伪造请求包的源IP地址为受害者IP,将应答包的流量引入受害的服务器. 简单对比下正常的DNS查询和攻击者的攻击方式: 正常DNS查询:源IP地址 —–DNS查询—-> DN

转:https://zhidao.baidu.com/question/923940070377297579.html 虽然FD系统,上下行使用的带宽一样,但是上下行的信号编码效率完全不同.上行信号(手机发),由于手机发射的功率偏小,容易受到外部干扰,因此为了提高抗干扰性能,一般使用效率偏低但是抗干扰性能强的编码方式.因此编码速率比较慢.而下行信号(基站发),基站设备发射功率大,且基站都是建在塔上.建筑高处.另外也综合了业务需求大的特点,一般基站使用的效率高但抗干扰性能弱的编码方式.总体来看,就

"流量监管" (Traffic Policing) 就是对流量进行控制,通过监督进入交换机端口的流量速率,对超出部分的流量进行"惩罚" (采用监管方式时是直接丢弃),使进入端口的流量被限制在一个合理的范围之内.例如可以限制HTTP报文不能占用超过50%的网络带宽,否则QoS流量监管功能可以选择丢弃报文,或重新配置报文的优先级. "流量整形"为控制最大输出通信速率提供可能,以确保通信符合配置的最大传输速率规定.符合某种配置的通信可能被整形,以使它符

tuning for Data Transfer hosts connected at speeds of 1Gbps or higher <一.本次OpenStack系统调试简单过程简单记录> 1,dmesg 日志,丢包问题关键原因定位; [101231.909932] net_ratelimit: 85 callbacks suppressed

所谓私域流量,指的是个人拥有完全的支配权的账号所沉淀的粉丝.客户.流量,可以直接触达的,多次利用的流量.比如说QQ号.微信号.社群上的粉丝或者顾客,就属于是私域流量. 而与之相对的,就是所谓的公域流量,是指我们不可控的,比如淘宝.抖音.百度.微信都是一个完整的生态,一个巨大的流量池,我们可以通过投放一些广告去获取流量,但是大部分流量都不能为你所用. 至于微信公众号.抖音号.微博号.小红书账号等等,有些人认为是属于公域流量,有些人认为是私域流量.我认为只能算是半私域流量,因为这些流量虽然是沉淀到你

edgedb 是基于python开发的,同时集成了cython 以下为包的setup.py 配置,从里面我们可以看到关于edgedb 的一些依赖 以及构建过程 setup.py 源码 整体配置不算很多,500 多行,主要是cython extension 配置以及pg 构建配置,以及pg extension 配置,其中添加了关于pg 以及 pg 扩展build 的自定义cmdclass 代码 # # This source file is part of the EdgeDB open sour

Speedometer是一个带宽控制台和对数带宽显示的文件下载进度监控,以及一个简单的命令行界面.其目的是测量和显示网络连接或数据存储在文件中的数据率. Speedometer 2.8该版本增加了一个线性刻度选项,更新了加权移动平均线,并有更多的显示选项,包括比特/第二和可定制的最小和最大显示值. 安装和使用speedometer版本2.6 1.查看python版本 2.wget http://excess.org/speedometer/speedometer.py http://excess

/** 题目: uvalive 3231 Fair Share 公平分配问题 链接:https://vjudge.net/problem/UVALive-3231 题意:有m个任务,n个处理器,每个任务有两个候选处理器,只要其中一个运行,该任务就能执行. 不同任务的两个候选处理器,至少有一个不同. 求任务数最多的那个处理器所分配的任务数尽量少. 思路:二分+最大流 左边是任务,s->u,cap = 1. 如果任务u和u的候选处理器v,u->v, cap = 1. 右边是处理器,二分mi.所有处

/** 题目:Risk UVA - 12264 链接:https://vjudge.net/problem/UVA-12264 题意:给n个点的无权无向图(n<=100),每个点有一个非负数ai. 若ai==0则此点归敌方所有,若ai>0则此点归你且上面有ai个属于你的士兵. 保证至少有一个属于你的点与敌方的点相邻.你可以让你的每个士兵最多移动一次 ,每次可以待在原地或者去到相邻的属于你的领地,但每个点至少要留1各士兵, 使得最薄弱的关口尽量坚固.关口是指与敌方点相邻的点,薄弱与坚固分别指兵少

http://blog.51cto.com/ultrasql/1924464 use msdb go IF OBJECT_ID('msdb.dbo.usp_ExportSSISPkgs') IS NOT NULL DROP PROCEDURE dbo.usp_ExportSSISPkgs; go EXEC dbo.usp_ExportSSISPkgs 'E:\temp\' CREATE PROCEDURE dbo.usp_ExportSSISPkgs @exportPath NVARCHAR()

mapreduce设计思想 概念:它是一个分布式并行计算的应用框架它提供相应简单的api模型,我们只需按照这些模型规则编写程序,即可实现"分布式并行计算"的功能. 案例一:wordcount经典案例 先写map方法 package com.gec.demo; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text

最近老板接了一个中船重工的项目,需要做一个有关海军软件系统的组件评估项目,项目中有一个子项目需要获取特定进程的各种系统参数,项目使用.NET平台.在获取特定进程各种系统参数时,其它诸如进程ID,进程名,进程私有工作集,进程工作集,进程IO吞吐量,进程CPU占用率等都可以直接使用.NET中的相关API直接获取,例如使用PerformanceCounter对象可以获取进程私有工作集.进程工作集.进程IO吞吐量等,但是对于特定进程的网络上行流量和下行流量却没有办法直接使用.NET中API获取,网上也找

1.分析记录手机流量的日志. 2.拿到日志中的一行数据,切分各个字段,抽取出我们需要的字段:手机号,上行流量,下行流量,然后封装成kv发送出去 3.使用java中的map方法: public class FlowNumMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,FlowBean> { @Override protected void map(LongWritable key,Text value,Context context)throws IOE

文档显示: 每行依次是 ~手机号~上行流量~下行流量 需求分析: 需要统计各自的手机号,及上行.下行.总流量 具体做法: 1.定义map输入输出类型 通常情况下map的输入的key-value就是longwritable,text 我们知道Map读取的过程为:读一行返回一个key-value对,每调用一行就执行一次map方法.而输出value应该是每行的上行流量和下行流量以及总流量,我们想到了对象.输出value可以为bean类----在mr程序中,可以使用自定义的类型作为mr的输出数据类型,但

一:序列化概念 序列化(Serialization)是指把结构化对象转化为字节流.反序列化(Deserialization)是序列化的逆过程.即把字节流转回结构化对象.Java序列化(java.io.Serializable) 二:Hadoop序列化的特点 (1):序列化格式特点: 紧凑:高效使用存储空间. 快速:读写数据的额外开销小. 可扩展:可透明地读取老格式的数据. 互操作:支持多语言的交互. (2):Hadoop的序列化格式:Writable接口 三:Hadoop序列化的作用: (1):

流量汇总程序案例 1.自定义输出 统计手机号耗费的总上行流量.下行流量.总流量(序列化) 1)需求: 统计每一个手机号耗费的总上行流量.下行流量.总流量 2)数据准备 phone_date.txt -FD--A4--B8:CMCC 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC --7A--CC-0A:CMCC 5C-0E-8B-8B-B1-:CMCC --AC-CD-E6-:CMCC-EASY 5C-0E-8B-8C-E8-:7DaysInn C4--FE-BA-DE-D9:CMCC 5C-0E

需求:1.统计每一个用户(手机号)所耗费的总上行流量.下行流量,总流量 1.数据如下:保存为.dat文件(因为以\t切分数据,文件格式必须合适) 1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 24 27 2481 24681 200 1363157995052 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 200

上网数据 1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 24 27 2481 24681200 1363157995052 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 2001363157991076 13926435656 20-10-7A-28-CC-0A:CMCC 120.196.100.99 2 4 1