Knihovna FFmpeg byla vydána ve verzi 8.0 „Huffman“. Přibyla mj. podpora hardwarově akcelerovaného kódování s využitím API Vulcan, viz seznam změn.
Národní úřad pro kybernetickou a informační bezpečnost (NÚKIB) vydal Zprávu o stavu kybernetické bezpečnosti ČR za rok 2024 (pdf). V loňském roce NÚKIB evidoval dosud nejvíce kybernetických bezpečnostních incidentů s celkovým počtem 268. Oproti roku 2023 se však jedná pouze o drobný nárůst a závažnost dopadů evidovaných incidentů klesá již třetím rokem v řadě. V minulém roce NÚKIB evidoval pouze jeden velmi významný incident a významných incidentů bylo zaznamenáno 18, což oproti roku 2023 představuje pokles o více než polovinu.
Byl publikován aktuální přehled vývoje renderovacího jádra webového prohlížeče Servo (Wikipedie). Servo mimo jiné nově zvládne animované obrázky APNG a WebP.
Na chytré telefony a počítačové tablety v Rusku bude od začátku příštího měsíce povinné předinstalovávat státem podporovanou komunikační aplikaci MAX, která konkuruje aplikaci WhatsApp americké společnosti Meta Platforms. Oznámila to dnes ruská vláda. Ta by podle kritiků mohla aplikaci MAX používat ke sledování uživatelů. Ruská státní média obvinění ze špehování pomocí aplikace MAX popírají. Tvrdí, že MAX má méně oprávnění k přístupu k údajům o uživatelích než konkurenční aplikace WhatsApp a Telegram.
Společnost PINE64 stojící za telefony PinePhone nebo notebooky Pinebook publikovala na svém blogu srpnový souhrn novinek. Kvůli nedostatečnému zájmu byla ukončena výroba telefonů PinePhone Pro.
Po pěti měsících vývoje byla vydána nová verze 0.15.1 programovacího jazyka Zig (GitHub, Wikipedie). Verze 0.15.0 byla přeskočena. Přispělo 162 vývojářů. Přehled novinek v poznámkách k vydání.
Před sedmi lety společnost Valve představila fork projektu Wine s názvem Proton umožňující v Linuxu přímo ze Steamu hrát počítačové hry do té doby běžící pouze ve Windows. Aktuální přehled podporovaných her na stránkách ProtonDB
Společnost DuckDuckGo rozšířila svůj AI chat Duck.ai o GPT-5 mini (𝕏). Duck.ai umožňuje anonymní přístup bez vytváření účtů k několika modelům umělé inteligence. Aktuálně k GPT-4o mini, GPT-5 mini, Llama 4 Scout, Claude Haiku 3.5 a Mistral Small 3.
Marek Tóth v příspěvku DOM-based Extension Clickjacking: Data ve správcích hesel v ohrožení na svém blogu popsal novou clickjacking techniku s několika variantami útoků a otestoval ji proti 11 správcům hesel. Výsledkem bylo nalezení několika 0-day zranitelností, které mohly ovlivnit uložená data desítek milionů uživatelů. Jedno kliknutí kdekoliv na webové stránce kontrolované útočníkem umožňovalo ukrást uživatelská data ze
… více »Na dnešní akci Made by Google 2025 (YouTube) byly představeny telefony Pixel 10 s novým čipem Google Tensor G5 a novými AI funkcemi, hodinky Pixel Watch 4 a sluchátka Pixel Buds 2a.
Řešení dotazu:
htop
uvádí pro jednotlivá jádra naprosto jiné údaje o záteži. A samozřejmě takové, které nejdou vysvětlit libovolným přečíslováním jader.
Měřáky se berou z /proc/stat
.
Zátěž není spojitá veličina, natož spojitě diferencovatelná. V daném časovém okamžiku je u jednoho procesoru vždy buď 0% nebo 100%. Tedy celkové zatížení systému například se 4 procesory je v daném okamžiku vždy přesně 0%, 25%, 50%, 75% nebo 100%.
Protože diferenciálně krátký okamžik je celkem nezajímavý a o ničem příliš nevypovídá, všechny utility zobrazují průměrnou zátěž za delší dobu. Jednoduše řečeno, odhadne se doba, kterou procesory strávily prací a kterou strávily nicneděláním. Zátěž je pak doba strávená prací během určitého časového intervalu dělená délkou tohoto intervalu. To například znamená, že pokud čtyři procesory strávily během jedné vteřiny dohromady 150% času prací, celková zátěž systému bude 150% / 400%, tedy 37,5%. Například mohly 3 z nich pracovat každý 50% času, případně všechny čtyři 37,5% času nebo třeba jeden na 100%, dva další na 25% a ten poslední během dané vteřiny nepracoval.
Odhad času, který procesory tráví prací, se dá provádět dvěma způsoby.
Primitivní způsob, který s několika modifikacemi používá Linux, využívá pravidelný tik hodin ke kontrole stavu procesorů. Když nachytá procesor při nicnedělání, zaznamená to. Když najde na procesoru běžící vlákno, přidá celý hodinový interval do časového účetnictví daného vlákna. Poté, co byl pravidelný hodinový tik odstraněn, bylo samozřejmě nezbytné postarat se o správné počítání času i na procesorech, které si dlouhodobě žádný timer nenaplánují. Nicméně hodnoty v souboru /proc/stat
stále předstírají, jako by každý procesor zpracovával 100 tiků za vteřinu a u každého tiku zaznamenával aktuální stav. Odhad celkové zátěže je na Linuxu (nepřesně řečeno) tím přesnější, čím víc je procesorů, tedy například na 32-procesorovém stroji přibude do první řádky /proc/stat
celkově 3200 tiků každou vteřinu, zatímco na dvouprocesoru pouze 200 tiků.
Tento jednoduchý způsob má samozřejmě své chyby, protože vlákno ve skutečnosti může běžet po dobu mnohem kratší než doba mezi tiky hodin, ať už kvůli vypršení plánovacího kvanta, kvůli migraci na jiný procesor nebo kvůli uspání z velmi široké škály možných důvodů. Idea je ovšem taková, že i přes drobné nepřesnosti bude v průměru a z dlouhodobého hlediska účtování času korektní, tedy pravděpodobnost výrazných systematických odchylek je z pohledu statistiky velmi malá.
Přesnější, ale náročnější způsob účtování času má například Solaris (Illumos, OpenIndiana) a AIX. V těchto systémech se při každé změně stavu procesoru explicitně přečte vhodný nanosekundový čas (tj. časomíra s velkým rozlišením, kterou většina moderních platforem implementuje) a na základě tohoto času se pak přesně počítá, jak dlouho byl procesor v userspace, jak dlouho byl v systému, jak dlouho obsluhoval interrupty, jak dlouho provozoval virtuální stroje — každý interval mezi dvěma sousedními změnami stavu se dá zaúčtovat velmi přesně. V Solarisu se to jmenuje microstate accounting. Tohle ovšem s sebou nese vysokou daň v podobě doby potřebné pro přečtení přesného času. Jakkoliv se to může zdát překvapivé, čtení přesného času je drahé a odpovídá desítkám až stovkám aritmetických instrukcí. (Důvodem je, že se zpravidla jedná o čítač tiků procesoru, který musí fungovat jako pipeline, protože inkrementace čítače se obecně nedá realizovat v jednom tiku. Čtení čítače vyžaduje čekání na dosažení definovaného a čitelného stavu a navíc různá opatření, která kompenzují vliv čtení na rychlost postupu čítače.) Jestliže se tedy například Linux chlubí, že přerušení dělí od příslušného handleru pouze 18 instrukcí (což se člověk dočte ve slavné zprávě „Have you ever kissed a girl?“; dnes už to bude zcela jistě úplně jinak), přidání přesného časovače by mohlo způsobit za jistých okolností zhoršení výkonnosti. (Dlužno připomenout například registrová okénka na platformě SPARC, o jejichž správu a přepínání se musí postarat kernel, když na to přijde, a může na to přijít velmi často.) (Jakmile ovšem musí handler přerušení sáhnout kamkoliv do paměti, která není zrovna v lokální cache na procesoru, cena takového přístupu odpovídá stovkám až tisícům aritmetických instrukcí, takže zůstává otázkou, jak moc velký negativní vliv vlastně microstate accounting má.)
Ať už je způsob měření času jakýkoliv, vždy nakonec dojde na průměrování přes delší časový úsek. Právě volba tohoto delšího časového úseku vede k různým výsledkům pro různé utility. Například průměr za dobu jedné minuty by jistě všechny utility vypočítaly téměř stejně. Jenže tento průměr příliš nevypovídá o změnách zátěže během té minuty. Naopak průměr za sto milisekund velmi rychle (z lidského hlediska) reaguje na změny zátěže, ale potíž je v tom, že je extrémně nestabilní a těžko se z něj (pouhým okem) odhaduje nějaký průměr nebo trend.
Monitorovací utilita v KDE (ksysguard
) implicitně vykresluje zátěž pro každý procesor zvlášť. Ta bude samozřejmě mnohem méně stabilní než celkový průměr. Často bude některý z procesorů pravidelně skákat na 100%, protože například zrovna zpracovává data související s šifrováním filesystémů, SSH, VPN, dekódováním hudby a tak podobně, zatímco ostatní procesory budou častěji idle. Tedy to, co vidíš na tom screenshotu, je naprosto normální. V ksysguard
si lze u každého sešitu nastavit interval měření, tedy ten interval, přes který se zátěž průměruje. Pak bude vidět, že dlouhý interval produkuje pěkný hladký průběh, ale neukazuje rychlé fluktuace zátěže, zatímco pro krátký interval platí přesný opak. Je méně stabilní, ale změny zátěže (i krátkodobé) jsou hned vidět. Tedy je to věc jakéhosi kompromisu.
Lepší způsob výpočtu zátěže (je-li třeba odhad zátěže aktualizovat často a nepravidelně) je založený na exponenciálním klouzavém průměru, jehož vzorec se trochu poupraví pro „práci se zlomky“ (extrémně vágně řečeno). Výhodou takového postupu je absence pravidelného intervalu, který by přinášel nestabilitu, a možnost aktualizovat odhad zátěže libovolně často. Nicméně i klouzavý průměr potřebuje předem znát konstantu, která představuje kompromis mezi rychlou odezvou na změnu zátěže a stabilitou hlášených hodnot. Nepřítomnost předělů mezi časovými intervaly s sebou ovšem nese jistou daň v podobě malého rezidua z minulosti, bez kterého by ovšem odhad neměl „hladší“ průběh. Pokud vím, současné utility pro měření zátěže klouzavé průměry nepoužívají. Použil jsem tuto techniku v projektech, u kterých byl hladký a zároveň přijatelně přesný odhad zátěže velmi důležitý a kde nebylo žádoucí měřit zátěž v předem daných pravidelných intervalech.
Sečteno a podtrženo, zátěž není žádná přesná a spojitá veličina; je to něco, co se dá mnoha různými způsoby definovat, mnoha různými způsoby měřit a odhadovat. Proto dává každý měřák jiné hodnoty.
Tiskni
Sdílej: