Разное

Hpa что это: Перевести Давление, Гектопаскаль

Содержание

Горизонтальное автомасштабирование подов Kubernetes и Prometheus для высокой доступности и работоспособности инфрастр-ры / Хабр

Салют, хабровчане! Перевод следующей статьи подготовлен специально для студентов курса «Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes», занятия по которому стартуют уже завтра. Начнем.

Автомасштабирование в Kubernetes


Автомасштабирование позволяет автоматически увеличивать и уменьшать рабочие нагрузки в зависимости от использования ресурсов.

У автомасштабирования в Kubernetes два измерения:

  • автомасштабирование кластера (Cluster Autoscaler), которое отвечает за масштабирование узлов;
  • горизонтальное автомасштабирование подов (Horizontal Pod Autoscaler, HPA), которое автоматически масштабирует количество подов в развертывании или наборе реплик.

Автомасштабирование кластера можно использовать в сочетании с горизонтальным автомасштабированием подов для динамического регулирования вычислительных ресурсов и степени параллелизма системы, необходимых для соблюдения соглашений об уровне обслуживания (SLA).

Автомасштабирование кластера сильно зависит от возможностей поставщика облачной инфраструктуры, в которой размещен кластер, а HPA может работать независимо от IaaS/PaaS-провайдера.

Развитие HPA


Горизонтальное автомасштабирование подов претерпело серьезные изменения с момента появления в Kubernetes v1.1. Первая версия HPA выполняла масштабирование подов на основе измеренного потребления ресурсов ЦП, а позже — на основе использования памяти. В Kubernetes 1.6 был представлен новый API под названием Custom Metrics, обеспечивавший HPA доступ к произвольным показателям. А в Kubernetes 1.7 добавили уровень агрегации, который позволяет сторонним приложениям расширять API Kubernetes, регистрируясь в качестве надстроек API.

Благодаря Custom Metrics API и уровню агрегации, системы мониторинга, такие как Prometheus, могут предоставлять контроллеру HPA специфические показатели приложений.

Горизонтальное автомасштабирование подов реализовано в виде контура управления, который периодически запрашивает в Resource Metrics API (API метрик ресурсов) основные показатели, такие как использование ЦП и памяти, а в Custom Metrics API (API пользовательских метрик) — специфические показатели приложений.

Ниже представлено пошаговое руководство по конфигурированию HPA v2 для Kubernetes 1.9 и более поздних версий.

  1. Установите надстройку сервера метрик (Metrics Server), который предоставляет основные показатели.
  2. Запустите демонстрационное приложение, чтобы увидеть, как работает автомасштабирование подов на основе использования ЦП и памяти.
  3. Выполните развертывание Prometheus и специального сервера API. Зарегистрируйте специальный сервер API на уровне агрегации.
  4. Сконфигурируйте HPA с использованием специальных показателей, предоставленных демонстрационным приложением.

Перед началом работы необходимо установить Go версии 1.8 (или более поздней) и клонировать репозиторий k8s-prom-hpa в GOPATH:

cd $GOPATH
git clone https://github.com/stefanprodan/k8s-prom-hpa

1. Настройка сервера метрик

Сервер метрик Kubernetes — это внутрикластерный агрегатор данных об использовании ресурсов, пришедший на смену Heapster. Сервер метрик собирает сведения об использовании ЦП и памяти для узлов и подов из kubernetes.summary_api. Сводный API (Summary API) — это эффективно расходующий память API для передачи серверу метрик данных Kubelet/cAdvisor.

В первой версии HPA для получения показателей ЦП и памяти был нужен агрегатор Heapster. В HPA v2 и Kubernetes 1.8 требуется только сервер метрик с включенным horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients. Этот параметр включен по умолчанию в Kubernetes 1.9. GKE 1.9 поставляется с предварительно установленным сервером метрик.

Разверните сервер метрик в пространстве имен kube-system:

kubectl create -f ./metrics-server

Через 1 минуту metric-server начнет передавать данные об использовании ЦП и памяти узлами и подами.

Просмотр показателей узлов:

kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes" | jq .

Просмотр показателей подов:

kubectl get --raw "/apis/metrics. k8s.io/v1beta1/pods" | jq .

2. Автомасштабирование на основе использования ЦП и памяти

Для тестирования горизонтального автомасштабирования подов (HPA) можно использовать небольшое веб-приложение на основе Golang.

Разверните podinfo в пространстве имен default:

kubectl create -f ./podinfo/podinfo-svc.yaml,./podinfo/podinfo-dep.yaml

Обратитесь к podinfo с помощью сервиса NodePort по адресу 

http://<K8S_PUBLIC_IP>:31198.

Задайте HPA, которое будет обслуживать не менее двух реплик и выполнять масштабирование до десяти реплик, если средний показатель использования ЦП превысит 80 % или если расход памяти будет выше 200 МиБ:

apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: podinfo
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: extensions/v1beta1
    kind: Deployment
    name: podinfo
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      targetAverageUtilization: 80
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      targetAverageValue: 200Mi

Создайте HPA:

kubectl create -f . /podinfo/podinfo-hpa.yaml

Через пару секунд контроллер HPA свяжется с сервером метрик и получит сведения об использовании ЦП и памяти:

kubectl get hpa
NAME      REFERENCE            TARGETS                      MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
podinfo   Deployment/podinfo   2826240 / 200Mi, 15% / 80%   2         10        2          5m

Чтобы увеличить использование ЦП, выполните нагрузочный тест с помощью rakyll/hey:

#install hey
go get -u github.com/rakyll/hey
#do 10K requests
hey -n 10000 -q 10 -c 5 http://<K8S_PUBLIC_IP>:31198/

Можно выполнять мониторинг событий HPA следующим образом:

$ kubectl describe hpa
Events:
  Type    Reason             Age   From                       Message
  ----    ------             ----  ----                       -------
  Normal  SuccessfulRescale  7m    horizontal-pod-autoscaler  New size: 4; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target
  Normal  SuccessfulRescale  3m    horizontal-pod-autoscaler  New size: 8; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target

Временно удалите podinfo (вам придется выполнить его повторное развертывание на одном из следующих этапов данного руководства).

kubectl delete -f ./podinfo/podinfo-hpa.yaml,./podinfo/podinfo-dep.yaml,./podinfo/podinfo-svc.yaml

3. Настройка сервера Custom Metrics

Для масштабирования на основе специальных показателей необходимо два компонента. Первый — база данных временных рядов Prometheus — собирает показатели приложений и сохраняет их. Второй компонент — k8s-prometheus-adapter — дополняет Custom Metrics API Kubernetes показателями, предоставленными сборщиком.

Для развертывания Prometheus и адаптера используется выделенное пространство имен.

Создайте пространство имен 

monitoring:

kubectl create -f ./namespaces.yaml

Разверните Prometheus v2 в пространстве имен monitoring:

kubectl create -f ./prometheus

Сгенерируйте сертификаты TLS, необходимые для адаптера Prometheus:

make certs

Разверните адаптер Prometheus для Custom Metrics API:

kubectl create -f . /custom-metrics-api

Получите список специальных показателей, предоставляемых Prometheus:

kubectl get --raw "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1" | jq .

Затем извлеките данные по использованию файловой системы для всех подов в пространстве имен monitoring:

kubectl get --raw "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/monitoring/pods/*/fs_usage_bytes" | jq .

4. Автомасштабирование на основе специальных показателей

Создайте сервис NodePort  podinfo и выполните развертывание в пространстве имен default:

kubectl create -f ./podinfo/podinfo-svc.yaml,./podinfo/podinfo-dep.yaml

Приложение podinfo передаст специальный показатель http_requests_total. Адаптер Prometheus удалит суффикс _total и пометит этот показатель как контрпоказатель.

Получите общее количество запросов в секунду из Custom Metrics API:

kubectl get --raw "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/pods/*/http_requests" | jq .
{
  "kind": "MetricValueList",
  "apiVersion": "custom.metrics.k8s.io/v1beta1",
  "metadata": {
    "selfLink": "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/pods/%2A/http_requests"
  },
  "items": [
    {
      "describedObject": {
        "kind": "Pod",
        "namespace": "default",
        "name": "podinfo-6b86c8ccc9-kv5g9",
        "apiVersion": "/__internal"
      },
      "metricName": "http_requests",
      "timestamp": "2018-01-10T16:49:07Z",
      "value": "901m"    },
    {
      "describedObject": {
        "kind": "Pod",
        "namespace": "default",
        "name": "podinfo-6b86c8ccc9-nm7bl",
        "apiVersion": "/__internal"
      },
      "metricName": "http_requests",
      "timestamp": "2018-01-10T16:49:07Z",
      "value": "898m"
    }
  ]
}

Буква m означает milli-units, поэтому, к примеру, 901m — это 901 миллизапрос.

Создайте HPA, которое будет расширять развертывание podinfo, если количество запросов превысит 10 запросов в секунду:

apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: podinfo
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: extensions/v1beta1
    kind: Deployment
    name: podinfo
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Pods
    pods:
      metricName: http_requests
      targetAverageValue: 10

Разверните HPA podinfo в пространстве имен default:

kubectl create -f ./podinfo/podinfo-hpa-custom.yaml

Через несколько секунд HPA получит значение http_requests от API метрик:

kubectl get hpa
NAME      REFERENCE            TARGETS     MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
podinfo   Deployment/podinfo   899m / 10   2         10        2          1m

Примените нагрузку для сервиса podinfo с 25 запросами в секунду:

#install hey
go get -u github. com/rakyll/hey
#do 10K requests rate limited at 25 QPS
hey -n 10000 -q 5 -c 5 http://<K8S-IP>:31198/healthz

Через несколько минут HPA начнет масштабировать развертывание:

kubectl describe hpa
Name:                       podinfo
Namespace:                  default
Reference:                  Deployment/podinfo
Metrics:                    ( current / target )
  "http_requests" on pods:  9059m / 10<
Min replicas:               2
Max replicas:               10
Events:
  Type    Reason             Age   From                       Message
  ----    ------             ----  ----                       -------
  Normal  SuccessfulRescale  2m    horizontal-pod-autoscaler  New size: 3; reason: pods metric http_requests above target

При текущем количестве запросов в секунду развертывание никогда не достигнет максимальной величины в 10 подов. Трех реплик достаточно для того, чтобы количество запросов в секунду для каждого пода было меньше 10.

После завершения нагрузочных тестов HPA уменьшит масштаб развертывания до первоначального количества реплик:

Events:
  Type    Reason             Age   From                       Message
  ----    ------             ----  ----                       -------
  Normal  SuccessfulRescale  5m    horizontal-pod-autoscaler  New size: 3; reason: pods metric http_requests above target
  Normal  SuccessfulRescale  21s   horizontal-pod-autoscaler  New size: 2; reason: All metrics below target

Возможно, вы заметили, что средство автомасштабирования реагирует на изменение показателей не сразу. По умолчанию их синхронизация выполняется каждые 30 секунд. Кроме того, масштабирование происходит только в том случае, если в течение последних 3–5 минут не было увеличения и снижения рабочих нагрузок. Это позволяет предотвратить выполнение конфликтующих решений и оставляет время для подключения средства автомасштабирования кластера.

Заключение

Не все системы могут обеспечить соблюдение требований SLA только на основе показателей использования ЦП или памяти (или обоих сразу). Большинство веб-серверов и мобильных серверов для обработки всплесков трафика нуждаются в автомасштабировании на основе количества запросов в секунду.

Для приложений ETL (от англ. Extract Transform Load — «извлечение, преобразование, загрузка») автомасштабирование может запускаться, например, при превышении заданной пороговой длины очереди заданий.

Во всех случаях инструментирование приложений с помощью Prometheus и выделение необходимых показателей для автомасштабирования позволяют выполнить точную настройку приложений, чтобы улучшить обработку всплесков трафика и обеспечить высокую доступность инфраструктуры.

Идеи, вопросы, замечания? Присоединяйтесь к обсуждению в Slack!

Вот такой получился материал. Ждём ваши комментарии и до встречи на курсе!

Что это и как его открыть?

Автор: Jay Geater   |   Последнее обновление: December 31, 2022

Резюме файла HPA

Эти файлы HPA можно просматривать с помощью ноль существующего (-их) прикладных (-ого) программных (-ого) средств (-а), как правило, Binary Data, разработанного Unknown Developer. Оно связано с ноль основным (-и) типом (-ами) файла (-ов), но часто встречается в формате Binary Data. Чаще всего файлы HPA классифицируют, как .

Рейтинг популярности расширения файла HPA составляет «Носители информации», что означает, что эти файлы, как правило, встречаются в большинстве файловых хранилищ пользователя.

Для получения дополнительной информации о файлах HPA и связанных с ними прикладных программных средствах, см. информацию ниже. Кроме того, далее также представлено основное руководство по устранению неполадок, которое позволит вам решить проблемы, возникающие во время открытия файлов HPA.

Популярность типов файлов
Ранг Файла

/ 11690

Активность

Статус файла
31

December

2022

Страница Последнее обновление

Откройте файлы в %%os%% с помощью средства для просмотра файлов FileViewPro

Продукт Solvusoft

Скачать бесплатно

Установить необязательные продукты — FileViewPro (Solvusoft) | Лицензия | Политика защиты личных сведений | Условия | Удаление

Типы файлов HPA


Ассоциация основного файла HPA

. HPA

Формат файла:.hpa
Тип файла:Binary Data
Создатель: Unknown Developer
Категория файла:Необычные файлы
Ключ реестра:HKEY_CLASSES_ROOT\.hpa

Программные обеспечения, открывающие Binary Data:


Binary Data, разработчик — Unknown Developer

Windows

Установить необязательные продукты — FileViewPro (Solvusoft) | Лицензия | Политика защиты личных сведений | Условия | Удаление

Поиск типов файлов

Популярность файла HPA

Лучшие веб-браузеры
Chrome(58.80%)
Firefox(11.05%)
Internet Explorer(9.04%)
Edge(8. 46%)
Safari(3.87%)


Устранение неполадок при открытии файлов HPA


Общие проблемы с открытием файлов HPA

Binary Data не установлен

При двойном щелчке HPA-файла может появиться диалоговое окно операционной системы с сообщением о том, что он «Не удается открыть этот тип файла». Если это так, это обычно связано с тем, что у вас нет Binary Data для %%os%%, установленного на вашем компьютере. Поскольку ваша операционная система не знает, что делать с этим файлом, вы не сможете открыть его двойным щелчком мыши.


Совет: Если вам извстна другая программа, которая может открыть файл HPA, вы можете попробовать открыть данный файл, выбрав это приложение из списка возможных программ.


Установлена неправильная версия Binary Data

В некоторых случаях может быть более новая (или более старая) версия файла Binary Data, которая не поддерживается установленной версией приложения. Если у вас нет правильной версии Binary Data (или любой из других программ, перечисленных выше), вам может потребоваться попробовать загрузить другую версию или одно из других программных приложений, перечисленных выше. Эта проблема чаще всего встречается, когда у вас есть более старая версия программного приложения, и ваш файл был создан более новой версией, которую он не может распознать.


Совет: Иногда вы можете получить подсказку о версии HPA-файла, который у вас есть, щелкнув правой кнопкой мыши на файле, а затем нажав на «Свойства» (Windows) или «Получить информацию» (Mac OSX).

Резюме: В любом случае, большинство проблем, возникающих во время открытия файлов HPA, связаны с отсутствием на вашем компьютере установленного правильного прикладного программного средства.


Другие причины проблем с открытием файлов HPA

Хотя на вашем компьютере уже может быть установлено Binary Data или другое программное обеспечение, связанное с HPA, вы по-прежнему можете столкнуться с проблемами при открытии файлов Binary Data. Если у вас по-прежнему возникают проблемы с открытием HPA-файлов, могут возникнуть другие проблемы, препятствующие открытию этих файлов. Эти другие проблемы включают (перечислены в порядке от наиболее до наименее распространенных):

  • Неверные ссылки на файлы HPA в реестре Windows («телефонная книга» операционной системы Windows)
  • Случайное удаление описания файла HPA в реестре Windows
  • Неполная или неправильная установка прикладного программного средства, связанного с форматом HPA
  • Повреждение файла HPA (проблемы с самим файлом Binary Data )
  • Заражение HPA вредоносным ПО
  • Повреждены или устарели драйверы устройств оборудования, связанного с файлом HPA
  • Отсутствие на компьютере достаточных системных ресурсов для открытия формата Binary Data
Опрос: Когда вы готовите свои ежегодные налоги, которые программой вы обычно используете?
H&R Block
LibertyTax
Microsoft Excel
Quicken
TaxAct
TaxSlayer
TurboTax
Другое

Как исправить проблемы с открытием файлов HPA

Установить необязательные продукты — FileViewPro (Solvusoft) | Лицензия | Политика защиты личных сведений | Условия | Удаление


Расширение файла   # A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z

Знай свой мозг: ось HPA

Где находится ось HPA?

Активация оси HPA, идущей от гипоталамуса к гипофизу и надпочечникам. Изображение предоставлено Брайаном М. Свайсом.

Гипоталамо-гипофизарно-надпочечниковая ось, или ГГН-ось, как ее обычно называют, описывает взаимодействие между гипоталамусом, гипофизом и надпочечниками. Гипоталамус и гипофиз расположены прямо над стволом мозга, а надпочечники находятся над почками.

Что такое ось HPA и что она делает?

Основная функция, обычно приписываемая оси HPA, связана с реакцией организма на стресс. Когда с нами происходит что-то стрессовое, наша первоначальная реакция опосредуется симпатической нервной системой. Эта реакция возникает почти мгновенно и приводит к секреции адреналина и норадреналина, оба из которых вызывают изменения, которые вы обычно ожидаете, если испытываете стресс и/или страх, например учащение пульса и потоотделение.

Примерно через 10 секунд стимулируется гипоталамо-гипофизарно-надпочечниковая ось. Гипоталамус реагирует на такие сигналы, как повышенный уровень норадреналина, секрецией кортикотропин-высвобождающего гормона в кровоток. Кортикотропин-рилизинг-гормон (также известный как кортикотропин-рилизинг-фактор или сокращенно CRH или CRF) сам по себе увеличивает активность симпатической нервной системы, закрепляя такие эффекты, как учащение пульса. КРГ, однако, также приказывает гипофизу вырабатывать вещество, называемое адренокортикотропным гормоном (АКТГ) (подробнее о том, как взаимодействуют гипоталамус и гипофиз, см. в этой статье). Гипофиз высвобождает АКТГ в кровоток, и гормон перемещается вниз к коре надпочечников, что является термином для внешнего слоя надпочечников. АКТГ связывается с рецепторами на поверхности коры надпочечников, что приводит к ряду внутриклеточных событий, в результате которых надпочечники секретируют глюкокортикоиды, такие как гормон кортизол.

Посмотрите это 2-минутное видео о нейробиологии, чтобы узнать больше об оси HPA.

Кортизол оказывает ряд воздействий на организм, которые, как считается, осуществляются для того, чтобы помочь организму справиться со стрессором, который длится дольше нескольких минут. Например, он увеличивает кровяное давление и сердечный выброс, обеспечивая больше крови к вашим скелетным мышцам в случае, если стрессор, с которым вы имеете дело, связан с каким-либо физическим напряжением (например, бег за вашу жизнь). Он действует, чтобы увеличить уровень циркулирующей глюкозы в крови. Поскольку глюкоза является важным источником энергии для ваших клеток, она также обеспечивает ваше тело дополнительной энергией для борьбы со стрессором.

Кроме того, кортизол действует во время воздействия серьезного стрессора, подавляя процессы, которые в данный момент считаются менее важными. Например, снижается репродуктивная активность. С точки зрения организма действия, которые не позволяют вам справиться с действующим стрессором, следует игнорировать до тех пор, пока острый стресс не прекратится. Таким образом, секс следует рассматривать скорее как досуг, а не как то, чем вы становитесь озабочены, когда, например, убегаете от убийцы с топором.

Хотя правильное функционирование оси HPA необходимо для борьбы со стрессом, когда ось HPA слишком сильно стимулируется (например, у человека, который ежедневно сталкивается с сильным стрессом), это может привести к физическим и психическим проблемам. У людей с повышенным уровнем кортизола может наблюдаться подавление реакции иммунной системы, что делает их более восприимчивыми к инфекциям. Повторная активация оси HPA была связана с диабетом 2 типа, ожирением и сердечно-сосудистыми заболеваниями. Также было продемонстрировано, что кортизол оказывает пагубное влияние на память и познание, а высокий уровень кортизола связан с расстройствами настроения, такими как депрессия. Кроме того, на исходную активность оси HPA может влиять ранний жизненный опыт, и некоторые исследования показывают, что ранняя травма может привести к чрезмерной реактивности оси HPA в более позднем возрасте. Это может способствовать повышенной тревожности и потенциальным метаболическим эффектам, включая избыточное отложение жира и резистентность к инсулину.

Таким образом, правильное функционирование оси HPA имеет решающее значение, помогая нам справляться со стрессорами, но повторяющийся стресс может нарушить полезную физиологическую роль системы HPA. Из-за своей неотъемлемой роли в здоровой реакции на стресс и болезни, которая может возникнуть при нарушении этой реакции, ось HPA является важной областью для понимания и представляет собой потенциальную мишень для терапевтических препаратов.

Ссылка (в дополнение к приведенному выше тексту):

Chrousos GP. Стресс и нарушения стрессовой системы. Нат Рев Эндокринол. 2009 г., июль; 5(7):374-81. doi: 10.1038/nrendo.2009.106. Epub 2009, 2 июня. PMID: 19488073.

гПа – гектопаскаль Единица измерения давления

Гектопаскаль в 100 раз больше паскаля, который является единицей СИ для давления. Гектопаскаль — международная единица измерения атмосферного или барометрического давления. 1 гектопаскаль равен 100 паскалям.

Из-за своего низкого значения гектопаскаль идеален для использования в качестве меры атмосферного давления и других низких давлений газов, таких как перепады потоков воздуха в системах кондиционирования воздуха или аэродинамических трубах.

Один гектопаскаль в точности равен одному миллибару, и хотя научное сообщество официально приняло гектопаскаль вместо миллибара, миллибар по-прежнему широко используется во всем мире из-за его исторического распространения.

Вы можете преобразовать показание в гектопаскалях в другие технические единицы, умножив его на соответствующий коэффициент преобразования в списке ниже.

В качестве альтернативы вы можете позволить конвертеру единиц давления сделать расчет за вас.

гПа — гектопаскаль, мбар — миллибар единицы измерения диапазон единиц измерения давления

  • Преобразователь давления высокого разрешения с диапазоном минус 150 мбар
  • Преобразователь давления отрицательного вакуума 10 мбар с сертификацией ATEX
  • Погружной преобразователь давления для плавательных бассейнов с диапазоном 300 мбар
  • Преобразователь давления низкого диапазона 80 мбар, выходное напряжение 5 В

Содержимое

Коэффициенты пересчета

  • 0,001 бар
  • 0,0145038 фунтов на кв. дюйм
  • 1 мбар
  • 100 Н/м²
  • 100 Па
  • 1 гПа
  • 0,1 кПа
  • 0,0001 МПа
  • 0,00101972 кг/см²
  • 10,1972 мм·ч3O 4°C (39,2°F)
  • 1,01972 см·ч3O 4°C (39,2°F)
  • 0,0101972 м·ч3O 4°C (39,2°F)
  • 0,401463 дюйм3O 4°C (39,2°F)
  • 0,0334553 fth3O 4°C (39,2°F)
  • 0,750062 мм рт. ст. 0°C (32°F)
  • 0,0750062 см рт.ст. 0°C (32°F)
  • 0,0295300 дюймов ртутного столба 0°C (32°F)
  • 0,750062 торр
  • 750,062 мТорр
  • 0,000986923 атм
  • 0,00101972 на
  • 1000 дин/см²
  • 0,232060 унций/дюйм²
  • 750,062 мкрт.ст. 0°C (32°F)
  • 0,00000647490 tsi (Великобритания, длинный)
  • 0.00000725189 tsi (США, короткий)
  • 0,00104427 тсф (США, короткий)
  • 2.08854 псф
  • 1,01972 г/см²

Обратите внимание, что приведенные выше коэффициенты пересчета имеют точность до 6 значащих цифр.

гПа — гектопаскаль, мбар — миллибар единицы измерения диапазон единиц измерения давления

  • 100 мбар изб. манометр и регистратор низкого давления воздуха с фитингом G1/4 с наружной резьбой
  • 500–1100 мбар абсолютного давления 0–10 В пост. сенсор
  • Калибратор давления на 20 бар с точностью лучше 0,5% до 200 мбар

Таблицы преобразования

Выберите справочную таблицу для преобразования показаний давления в гектопаскалях в другие единицы измерения.

  • psi  »  от 1 до 2 000 гПа → от 0,0145038 до 29,0075 psi
  • бар  »  от 1 до 2 000 гПа → от 0,001 до 2 000 бар

Справка

гПа в мб единиц

Что такое преобразование из гПа в мб, например. 1018 гПа в мбс?

Единица гПа (гектопаскаль) имеет точно такое же значение, что и единица мб (миллибар), поэтому преобразование производится один к одному, 1018 гПа = точно 1018 мб.

Барометрическое давление

Что означает гПа по отношению к барометрическому давлению?

гПа — это сокращенное название гектопаскалей (100 x 1 паскаль) единиц давления, которые в точности равны единице давления в миллибарах (мб или мбар). Гектопаскаль или миллибар является предпочтительной единицей измерения для записи и прогнозирования барометрического или атмосферного давления в метеорологических сводках Европы и многих других стран. Несмотря на официальную директиву Всемирной метеорологической организации 1986, чтобы поэтапно отказаться от использования миллибаров в пользу гектопаскаля, он все еще широко используется.

No related posts.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *