海外访问也会断线，但是重连非常快，对战得发/tip确认下
加油！
今天中午12点进行了网络有关的设备调整，周二观察一天看看掉线率的改变
根据结果，周三会进一步调整，然后周四观察周三的改动影响。
我注册的号，好几个一上来就因为卡给个判负首场，刚才又卡掉一场。
辛苦了，
近期网络资源都去支持ai dpsk了，现在的网络服务很多都是浮动的，特别是云服务器。
ai以获取数据（大数据），会频繁访问网络，类似于攻击（我们公司服务最近也不稳定），带宽会被占用，机房总体带资源是有限的，也许自己的服务期没被访问，同一机房其他服务器被访问，就会占用带宽。
以上是我的分析，所以我们公司服务器年前到现在也有卡顿（阿里云、电信机房都有卡顿情况）
辛苦了，
近期网络资源都去支持ai deepseek了，现在的网络服务很多都是浮动的，特别是云服务器。
ai以获取数据（大数据），会频繁访问网络，类似于攻击（我们公司服务最近也不稳定），带宽会被占用，机房总体带资源是有限的，也许自己的服务期没被访问，同一机房其他服务器被访问，就会占用带宽。
以上是我的分析，所以我们公司服务器年前到现在也有卡顿（阿里云、电信机房都有卡顿情况）
我问了deepseek
他回复了些解决办法是的，AI频繁访问网络服务可能会对整个网络环境产生负面影响，尤其是在资源占用和带宽占用方面。以下是具体原因和影响：
1. 带宽占用
- 大量数据传输：AI任务（如分布式训练、模型推理或数据采集）通常需要传输大量数据。如果网络带宽有限，频繁的网络请求可能导致带宽被大量占用，影响其他网络服务的性能。
- 实时性任务受影响：对于需要低延迟的网络服务（如视频会议、在线游戏等），带宽被AI任务占用可能导致延迟增加或服务质量下降。
2. 资源占用
- 服务器负载增加：AI频繁访问网络服务会增加服务器的负载，可能导致服务器响应变慢，甚至出现超时或崩溃。
- 网络设备压力：路由器、交换机等网络设备在高负载下可能性能下降，影响整个网络的稳定性。
3. 网络拥塞
- 流量激增：如果AI任务集中在某一时间段内访问网络服务，可能导致网络拥塞，影响其他用户的正常使用。
- 跨区域网络影响：如果AI任务需要访问远程服务器（如云端服务），跨区域的网络流量可能进一步加剧拥塞。
4. 电力与散热
- 设备高负载运行：频繁的网络访问会导致服务器和网络设备持续高负载运行，增加电力消耗和散热需求，可能间接影响设备寿命和稳定性。
如何缓解AI对网络环境的影响？
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优化网络使用：
- 对AI任务的网络请求进行压缩或分批处理，减少不必要的数据传输。
- 使用本地缓存或边缘计算，减少对中心服务器的频繁访问。
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带宽管理：
- 使用流量控制工具（如QoS）为AI任务分配固定带宽，避免占用过多资源。
- 将AI任务安排在非高峰时段运行，减少对实时性服务的影响。
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分布式计算：
- 将AI任务分布到多个节点，避免集中访问单一服务器或网络路径。
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监控与调整：
- 实时监控网络流量和服务器负载，及时调整任务优先级或资源分配。
总结
AI频繁访问网络服务确实可能导致网络环境变差，但通过合理的资源管理、带宽优化和任务调度，可以显著减轻这种影响，确保网络环境的稳定性和高效性。
占用带宽是我们现在确实观察到的现象。可是DeepSeek架在阿里云上吗就？？？搞ai用的爱好者级别的解决方案？如果真是的话，那所有阿里云服务都会像mc这样卡，可是其他的各种游戏和私服哪这么离谱，顶多有一点点卡罢了吧？很难不认为是恶意发包，但是也要看最后到底是什么。
美国今天开始完全无法正常完成游戏，按了没反应一个动作几十秒，换side界面基本稳定掉线无法重连，疯狂掉分了
目测问题也许解决了，需要从现在这个时间开始后的对战反馈
辛苦了…
现在基本上不怎么卡了
事情完结，大概情况如下：
- 从1月22日开始，MC服务器开始被攻击。MC从那时尝试了N种解决方法，一直排查排测
- 但阿里云提供的服务变的十分卡顿，从日期上来说，估计是deepseek有关的宏观原因。
- 运营商检测到我们被攻击，所以就劣化了我们的网，进一步加剧问题。
- 到2月11日，前后三周时间，MC花了上百个小时，无数种解决办法，以及花了很多钱，最终解决了这个问题。
12点55分左右开了局双方几分钟就断一次
目前还是经常掉线，基本上每1分钟就得打tip刷一下状态，3分钟就倒计时卡死需要退出重进
是ddos攻击吗？感觉好可怕