run: |
          CI_DOCKER_BUILD_EXTRA_PARAMS="--pull --build-arg py_major_minor_version=${{ matrix.pyver }} --build-arg is_nightly=1 --build-arg tf_project_name=tf_nightly_ci" \

        append(buf, "open", () -> processProbe.getOpenFileDescriptorCount()).append(',');
        append(buf, "max", () -> processProbe.getMaxFileDescriptorCount());
        buf.append("},");
        buf.append("\"cpu\":{");
        append(buf, "percent", () -> processProbe.getProcessCpuPercent()).append(',');
        append(buf, "total", () -> processProbe.getProcessCpuTotalTime());
        buf.append("},");

让我们回顾一下之前的部署概念：

* 安全性 - HTTPS
* 启动时运行
* 重新启动
* **复制（运行的进程数）**
* 内存
* 启动前的先前步骤

到目前为止，在文档中的所有教程中，您可能一直是在运行一个**服务器程序**，例如使用 `fastapi` 命令来启动 Uvicorn，而它默认运行的是**单进程模式**。

部署应用程序时，您可能希望进行一些**进程复制**，以利用**多核** CPU 并能够处理更多请求。

正如您在上一章有关[部署概念](concepts.md){.internal-link target=_blank}中看到的，您可以使用多种策略。

在本章节中，我将向您展示如何使用 `fastapi` 命令或直接使用 `uvicorn` 命令以**多工作进程模式**运行 **Uvicorn**。

/// info

)

func init() {
	// All MinIO operations must be under UTC.
	os.Setenv("TZ", "UTC")

	// Temporary workaround for
	// https://github.com/golang/go/issues/49233
	// Keep until upstream has been fixed.
	cpuid.CPU.Disable(cpuid.AVX512F, cpuid.AVX512BW, cpuid.AVX512CD, cpuid.AVX512DQ,
		cpuid.AVX512ER, cpuid.AVX512FP16, cpuid.AVX512IFMA, cpuid.AVX512PF, cpuid.AVX512VBMI,

          CI_DOCKER_BUILD_EXTRA_PARAMS="--build-arg py_major_minor_version=${{ matrix.pyver }} --build-arg is_nightly=${is_nightly} --build-arg tf_project_name=${tf_project_name}" \

## リソースの利用

あなたのサーバーは**リソース**であり、プログラムを実行しCPUの計算時間や利用可能なRAMメモリを消費または**利用**することができます。

システムリソースをどれくらい消費／利用したいですか？ 「少ない方が良い」と考えるのは簡単かもしれないですが、実際には、**クラッシュせずに可能な限り**最大限に活用したいでしょう。

3台のサーバーにお金を払っているにも関わらず、そのRAMとCPUを少ししか使っていないとしたら、おそらく**お金を無駄にしている** 💸、おそらく**サーバーの電力を無駄にしている** 🌎ことになるでしょう。

その場合は、サーバーを2台だけにして、そのリソース（CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク帯域幅など）をより高い割合で使用する方がよいでしょう。

## Концепции деплоя { #deployment-concepts }

Здесь вы увидели, как использовать несколько **воркеров**, чтобы **распараллелить** выполнение приложения, задействовать **несколько ядер** CPU и обслуживать **больше запросов**.

Из списка концепций деплоя выше использование воркеров в основном помогает с **репликацией**, и немного — с **перезапусками**, но об остальных по-прежнему нужно позаботиться:

    public boolean hasPrimaryKey() {
        return false;
    }

    @Override
    public boolean hasCompoundPrimaryKey() {
        return false;
    }

    @Override
    protected UniqueInfo cpui() {
        return null;
    }

    // ===================================================================================
    //                                                                           Type Name

이 시나리오에서, (당신을 포함한) 각각의 청소부들은 프로세서가 될 것이고, 각자의 역할을 수행합니다.

실행 시간의 대부분이 대기가 아닌 실제 작업에 소요되고, 컴퓨터에서 작업은 <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr>에서 이루어지므로, 이러한 문제를 "CPU에 묶였"다고 합니다.

---

CPU에 묶인 연산에 관한 흔한 예시는 복잡한 수학 처리를 필요로 하는 경우입니다.

예를 들어:

* **오디오** 또는 **이미지** 처리.
* **컴퓨터 비전**: 하나의 이미지는 수백개의 픽셀로 구성되어있고, 각 픽셀은 3개의 값 / 색을 갖고 있으며, 일반적으로 해당 픽셀들에 대해 동시에 무언가를 계산해야하는 처리.

    public boolean hasPrimaryKey() {
        return false;
    }

    @Override
    public boolean hasCompoundPrimaryKey() {
        return false;
    }

    @Override
    protected UniqueInfo cpui() {
        return null;
    }

    // ===================================================================================
    //                                                                           Type Name