{"id":19713,"date":"2026-06-05T15:03:22","date_gmt":"2026-06-05T13:03:22","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/server-cpu-scheduler-klassen-planung\/"},"modified":"2026-06-05T15:03:22","modified_gmt":"2026-06-05T13:03:22","slug":"server-cpu-scheduler-klasseplanlaegning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/da\/server-cpu-scheduler-klassen-planung\/","title":{"rendered":"Server CPU Scheduler-klasser og prioritetsstyring forklaret"},"content":{"rendered":"<p><strong>Server-CPU<\/strong> Skemal\u00e6ggerklasser styrer, hvilken proces der f\u00e5r beregningstid og hvorn\u00e5r, og hvordan prioriteter udl\u00f8ser forskydning, s\u00e5 svartiderne forbliver lave, og gennemstr\u00f8mningen forbliver beregnelig. Jeg viser, hvordan klasser, <strong>Prioriteringer<\/strong> og tidsskiver interagerer, og hvordan jeg kan styre belastningsfordelingen med blot nogle f\u00e5 indstillinger.<\/p>\n\n<h2>Centrale punkter<\/h2>\n\n<ul>\n  <li><strong>Planl\u00e6gningsklasser<\/strong> organisere arbejdsbyrder i henhold til regler og p\u00e5virke svartider.<\/li>\n  <li><strong>Prioriteringer<\/strong> beslutte, hvem der f\u00e5r CPU-tid f\u00f8rst, og hvem der venter.<\/li>\n  <li><strong>Fortrinsret<\/strong> fortr\u00e6nger igangv\u00e6rende opgaver, n\u00e5r vigtigere jobs venter.<\/li>\n  <li><strong>Retf\u00e6rdighed<\/strong> forhindrer individuelle processer i at blive permanent dominerende.<\/li>\n  <li><strong>M\u00e5ling<\/strong> g\u00f8r effekter synlige og f\u00f8rer til bedre indstillinger.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/serverraum-prioritaeten-1832.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Hvorfor scheduler-klasser p\u00e5virker serverens ydeevne<\/h2>\n\n<p>I produktive milj\u00f8er konkurrerer webservere, databaser og jobs om det samme <strong>CPU'er<\/strong>, Derfor er reguleret allokering afg\u00f8rende. Jeg er afh\u00e6ngig af klare klasser, s\u00e5 interaktive foresp\u00f8rgsler ikke falder bagud i forhold til batchjobs, og s\u00e5 brugerhandlinger f\u00e5r hurtige svar. En klar klassificering af tjenester i klasser reducerer ventetider, s\u00e6nker timeouts og g\u00f8r adf\u00e6rden forudsigelig, selv under spidsbelastninger. Uden denne kategorisering er der en \u00f8get risiko for, at en CPU-sulten proces ubem\u00e6rket kan overbelaste systemet. <strong>Svartider<\/strong> af alle andre forringes. Jeg prioriterer derfor forretningskritiske stier, fordi det er her, hvert millisekund t\u00e6ller.<\/p>\n\n<h2>Grundl\u00e6ggende: Prioritet, klasser, tidsskiver<\/h2>\n\n<p>Hver planl\u00e6gger kombinerer <strong>Prioritet<\/strong>, Prioriteter, klasser og tidsintervaller bruges til at tildele computertid og styre forskydninger. En h\u00f8jere prioritet forkorter ventetiden, men for h\u00f8je v\u00e6rdier l\u00e5ser andre processer ude, hvilket giver en f\u00f8lelse af at hakke. Time slices begr\u00e6nser, hvor lang tid en proces beregner p\u00e5 \u00e9n gang, f\u00f8r det bliver den n\u00e6ste tur, hvilket fremmer retf\u00e6rdighed. Klasser definerer ogs\u00e5, om en opgave behandles fortrinsvis, j\u00e6vnt eller med deadline-regler. Jeg evaluerer disse h\u00e5ndtag sammen, fordi kun kombinationen af dem kan optimere det samlede resultat. <strong>Planl\u00e6gning<\/strong> realistisk afspejlet.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Server_CPUScheduler_Ueberblick_9284.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>CFS i detaljer: vruntime, granularitet og latency-vindue<\/h2>\n\n<p>Med Linux<strong>CFS<\/strong> er det ikke realtiden, der t\u00e6ller, men den virtuelle k\u00f8retid (<strong>vruntime<\/strong>) for en opgave. Jo mere CPU en opgave har f\u00e5et, jo mere stiger dens vruntime, og jo senere bliver den planlagt igen. Denne mekanisme skaber <strong>Retf\u00e6rdighed<\/strong>, men kan generere meget forskellige ventetider afh\u00e6ngigt af antallet af aktive tr\u00e5de. Den <strong>Latency-vindue<\/strong> (sched_latency) bestemmer det tidsrum, hvor CFS tildeler \u201efair\u201c tid til alle eksekverbare opgaver. For mange opgaver forkorter CFS den <strong>Minimum granularitet<\/strong> pr. opgave, s\u00e5 alle f\u00e5r en tur - med den bivirkning, at kontekst\u00e6ndringerne \u00f8ges. Med f\u00e6rre opgaver \u00f8ges kvanterne og dermed gennemstr\u00f8mningen af tunge jobs.<\/p>\n\n<p>Jeg foretager kun forsigtige justeringer: en lidt h\u00f8jere <strong>min_granularitet<\/strong> udj\u00e6vner storme af kontekstskift med tusindvis af aktive arbejdstr\u00e5de. En lidt st\u00f8rre <strong>wakeup_granularity<\/strong> forhindrer nyv\u00e5gnede, kortvarige opgaver i at foregribe tr\u00e5de, der k\u00f8rer for ofte. Jeg tester \u00e6ndringer separat for dag- og spidsbelastningsprofiler, fordi den samme indstilling pludselig viser helt andre effekter under natbelastning.<\/p>\n\n<h2>Linux Scheduler-klasser kort forklaret<\/h2>\n\n<p>Under Linux opdeles typiske serveropgaver i klasser efter <strong>Regler<\/strong> og forventninger, s\u00e5 interaktive opgaver ikke overskygges af lange computerjobs. CFS betjener generelle processer retf\u00e6rdigt, mens realtidsklasser adresserer h\u00e5rde reaktionsm\u00e5l, og DEADLINE sikrer tidsspecifikationer mere pr\u00e6cist. Specialiserede klasser som Idle eller Batch d\u00e6kker baggrundsarbejde uden at forstyrre forgrundstjenester. For hver tjeneste tjekker jeg, hvilken klasse der svarer til dens kommunikationsm\u00f8nster, i stedet for bare at tilpasse de gode v\u00e6rdier. Hvis du vil dykke dybere ned, finder du praktisk indsigt i <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/linux-scheduler-cfs-alternativ-hosting-kernelperf-boost\/\">CFS og alternativer<\/a>, der har bevist deres v\u00e6rd i dagligdags hosting.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Klasse<\/th>\n      <th>Typisk brug<\/th>\n      <th>Funktion<\/th>\n      <th>Risiko for fejlkonfiguration<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>CFS (SCHED_OTHER)<\/td>\n      <td>Generelt <strong>Tjenester<\/strong><\/td>\n      <td>Fair share efter l\u00f8betid<\/td>\n      <td>Langrendsl\u00f8bere fortr\u00e6nger subtilt lettere jobs<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Realtid (SCHED_FIFO\/RR)<\/td>\n      <td>Latency-kritisk <strong>Opgaver<\/strong><\/td>\n      <td>Foretrukket design<\/td>\n      <td>Udsultning mulig for CFS-processer<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>DEADLINE<\/td>\n      <td>Strenge tidsgr\u00e6nser<\/td>\n      <td>Reserveret CPU efter budget\/periode<\/td>\n      <td>Manglende budget f\u00f8rer til frafald<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Batch\/Idle<\/td>\n      <td>Sikkerhedskopier, analyser<\/td>\n      <td>L\u00f8b, n\u00e5r der er tid<\/td>\n      <td>\u00d8get driftstid under h\u00f8j belastning<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\n<h2>Systemd, cgroups og v\u00e6rkt\u00f8jer til implementering<\/h2>\n\n<p>Jeg s\u00e6tter ikke kun prioriteter p\u00e5 ad hoc-basis, men i <strong>Enheder<\/strong> og <strong>cgroups<\/strong> s\u00e5 reglerne forbliver stabile: CPUSchedulingPolicy og CPUSchedulingPriority styrer en tjenestes klasse og prioritet, CPUWeight\/CpuQuota tildeler kerner retf\u00e6rdigt. I cgroup v2 bruger jeg <strong>cpu.max<\/strong> og <strong>cpu.v\u00e6gt<\/strong>, til at kombinere h\u00e5rde rammer (kvote\/burst) og bl\u00f8d v\u00e6gtning. Det g\u00f8r svarvejen smidig, mens backfills eller rapporter p\u00e5lideligt modtager performance uden at bryde ud.<\/p>\n\n<p>Til selektive korrektioner <strong>flot\/renice<\/strong> (CFS-v\u00e6gtning), <strong>chrt<\/strong> (realtid\/DEADLINE-attributter), <strong>opgaves\u00e6t<\/strong> (CPU-affinitet) og <strong>ionice<\/strong> (I\/O-prioritet). Jeg indarbejder dette i start-scripts i stedet for at justere manuelt. Vigtigt: Jeg s\u00e6tter kun sn\u00e6vert definerede delfunktioner til realtid - f.eks. en logflusher - og lader resten v\u00e6re i CFS, s\u00e5 det samlede system ikke p\u00e5virkes. <strong>stabil<\/strong> rester.<\/p>\n\n<h2>Priorit\u00e9r fornuftigt: Praktisk vejledning<\/h2>\n\n<p>Jeg begynder med moderat <strong>Prioriteringer<\/strong> og \u00f8ger gradvist v\u00e6rdierne, efterh\u00e5nden som jeg overv\u00e5ger latenstid, CPU-stj\u00e6leri og kontekstskift. Front-end-arbejdere f\u00e5r lidt h\u00f8jere prioritet, s\u00e5 anmodninger ikke venter bag rapporter, men jeg giver plads til databasetr\u00e5de. Jeg flytter batch-opgaver til tidspunkter uden for spidsbelastning eller tildeler dem batch\/idle-klasser, s\u00e5 spidsbelastningstiderne forbliver frie. For h\u00e5rde reaktionsm\u00e5l tjekker jeg, om en lille, klart afgr\u00e6nset del i realtidsklasser giver mening uden at l\u00e6gge pres p\u00e5 det samlede system. Jeg viser en struktureret procedure i denne guide til at <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/serverprocesplanlaegning-prioriteter-optimering-serverboost\/\">Optimering af prioriteter<\/a>, som beskriver \u00e6ndringer og m\u00e5lepunkter trin for trin.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/cpu-scheduler-priority-management-7483.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Effekter p\u00e5 ventetid og genneml\u00f8b<\/h2>\n\n<p>H\u00f8je prioriteter reducerer <strong>Forsinkelse<\/strong> interaktive foresp\u00f8rgsler, men de presser beregningstiden for baggrundsjob ud. Balancerede tidsintervaller forhindrer, at en enkelt medarbejder bruger CPU'en for l\u00e6nge, og at k\u00f8erne svulmer op. Afh\u00e6ngigt af arbejdsbyrden \u00f8ger korte kvanter responsiviteten, mens lange kvanter fremmer gennemstr\u00f8mningen ved streaming eller komprimering. Jeg m\u00e5ler derfor begge dele: 95. og 99. percentil af svartider og anmodninger behandlet pr. sekund. Jeg bruger disse m\u00e5linger til at se, hvorn\u00e5r jeg har brug for at omprioritere eller omfordele tiden. <strong>Kalibrer<\/strong>.<\/p>\n\n<h2>NUMA, affinitet og interrupt-kontrol<\/h2>\n\n<p>P\u00e5 systemer med flere sokler tr\u00e6ffer jeg en bevidst beslutning om <strong>NUMA<\/strong>-tilknytning og <strong>CPU-affinitet<\/strong>. Jeg binder latency-kritiske tjenester til kerner i en NUMA-node og sikrer, at deres hukommelse allokeres lokalt. P\u00e5 den m\u00e5de undg\u00e5r jeg fjernadgang med ekstra ventetid. Med databasetunge v\u00e6rter adskiller jeg OLTP-tr\u00e5de og baggrundsvedligeholdelse (f.eks. check pointers) til forskellige kernegrupper, s\u00e5 transaktioner med kort latenstid ikke konkurrerer om kerner med langsigtede opgaver.<\/p>\n\n<p>Ogs\u00e5 <strong>Afbrydelser<\/strong> spiller ind p\u00e5 dette: Jeg lader irqbalance fungere, men udelukker hot-path-kerner, hvis det er n\u00f8dvendigt. Jeg fordeler netv\u00e6rksinterrupts (RX\/TX) til flere kerner, s\u00e5 netv\u00e6rksstakken ikke bliver en flaskehals. For meget forsinkelsesf\u00f8lsomme tjenester outsourcer jeg st\u00f8jende afbrydelser til separate kerner. Denne rumlige adskillelse supplerer prioriteter og klasser - den erstatter dem ikke.<\/p>\n\n<h2>Overv\u00e5gning og m\u00e5linger: Tr\u00e6f beslutninger med data<\/h2>\n\n<p>Jeg v\u00e6rds\u00e6tter <strong>Metrikker<\/strong> som f.eks. CPU-belastning, k\u00f8-l\u00e6ngde, context switch og CPU-steal for klart at kunne allokere flaskehalse. Stigende k\u00f8rek\u00f8er med faldende genneml\u00f8b indikerer forkerte prioriteter eller for smalle tidsintervaller. Et us\u00e6dvanligt h\u00f8jt antal kontekstskift afsl\u00f8rer, at tr\u00e5dene beregner for kort tid, og at selve styringen \u00e6der tid. Ved blandede belastninger kontrollerer jeg fairnessforanstaltninger, s\u00e5 ingen serviceklasse taber permanent. En god introduktion til retningslinjer og afvejninger kan findes i denne artikel p\u00e5 <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/politikker-for-serverplanlaegning-retfaerdighed-ydeevne-hostingoptimering\/\">Planl\u00e6gningspolitikker<\/a>, som jeg bruger som grundlag for at tr\u00e6ffe beslutninger.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/server_scheduler_explained_4837.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Sporing, profilering og reproducerbare tests<\/h2>\n\n<p>F\u00f8r jeg fikser tuning, vil jeg se \u00e5rsag og virkning. Jeg bruger <strong>Profilering<\/strong> og <strong>Sporing<\/strong>, for at visualisere hotpaths, lock-ventetider og preemption-frekvens. Korte, gentagelige belastningstest med en opvarmningsfase forhindrer fejlfortolkninger p\u00e5 grund af kolde cacher eller opvarmnings-JIT'er. Jeg indsamler percentiler over flere minutter og flere k\u00f8rsler i stedet for bare at sammenligne topv\u00e6rdier. En ren adskillelse er vigtig: f\u00f8rst en baseline, s\u00e5 en \u00e6ndring og s\u00e5 en identisk test. Jeg dokumenterer mellemliggende m\u00e5linger med v\u00e6rts- og kerneparametre, s\u00e5 jeg kan genskabe pr\u00e6cis det samme milj\u00f8 flere uger senere.<\/p>\n\n<h2>Typiske faldgruber og anti-m\u00f8nstre<\/h2>\n\n<p>Jeg h\u00e6ver <strong>Prioriteringer<\/strong> aldrig for hele tjenester, da det kun flytter hierarkiet og skaber nye flaskehalse. Permanent h\u00f8je realtidsv\u00e6rdier kan let f\u00f8re til, at normale processer g\u00e5r i st\u00e5, og skabe uforudsigelige bivirkninger. Tidsskiver, der er for sm\u00e5, medf\u00f8rer kontekst\u00e6ndringer, og ydelsen falder, selvom CPU'en tydeligvis arbejder. En blanding af CPU-bundne og I\/O-tunge opgaver uden et klart valg af klasser spilder ydeevne i et vekselbad. En systematisk tilgang sparer tid, forhindrer regressioner og holder <strong>Stabilitet<\/strong> h\u00f8j.<\/p>\n\n<h2>SMT, energitilstande og turboeffekter<\/h2>\n\n<p><strong>SMT\/Hyper-Threading<\/strong> duplikerer logiske kerner, men deler fysiske udf\u00f8relsesenheder. Jeg foretr\u00e6kker derfor at planl\u00e6gge latency-kritiske tr\u00e5de p\u00e5 forskellige fysiske kerner, f\u00f8r jeg tildeler deres SMT-s\u00f8sterkerner. Ellers kan delt beregningslogik \u00f8ge ventetiden. Jeg har ogs\u00e5 observeret <strong>Turbo<\/strong>- og <strong>C-tilstande<\/strong>Dybe s\u00f8vntilstande sparer energi, men koster opv\u00e5gningstid. P\u00e5 latency paths reducerer jeg dybe C-states eller holder kernerne \u201evarme\u201c, hvis energipolitikken tillader det. Omvendt lader jeg bevidst batch-klasser sove dybere - de nyder godt af effektiviteten uden at bremse brugerne.<\/p>\n\n<h2>Eksempler p\u00e5 tuning efter arbejdsbyrdetype<\/h2>\n\n<p>Til webservere leverer jeg lys <strong>forrang<\/strong>-indstillinger for request handlers og k\u00f8re caching-processer lige under dem. Databaser nyder godt af afbalancerede tidsintervaller, tilstr\u00e6kkeligt med aktive arbejdstr\u00e5de og begr\u00e6nset realtidsbrug kun til log flushers eller check pointers. Jeg flytter batchjobs til idle\/batch-klasser, s\u00e5 de udnytter ledige cyklusser uden at bremse frontend-stierne. Jeg adskiller analyse og ETL fra interaktive tjenester, ofte ved hj\u00e6lp af en separat klasse eller en container med CPU-kvoter. Det giver mig mulighed for at holde ventetiden under kontrol uden yderligere <strong>Hardware<\/strong> der skal leveres.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/server_scheduler_7453.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Udk\u00f8rsler, r\u00e6kv\u00e6rk og returveje<\/h2>\n\n<p>Jeg udf\u00f8rer scheduler-tuning som en udgivelse: med <strong>Kanariefugl<\/strong>-hosts, klare annulleringskriterier og hurtig tilbagerulning. Jeg definerer gr\u00e6nsev\u00e6rdier for P99-latency, fejlrate og CPU-steal. Hvis en v\u00e6rdi stiger over t\u00e6rsklen, vender jeg automatisk tilbage til den sidste stabile konfiguration. Jeg begr\u00e6nser \u00e6ndringer pr. iteration: kun prioriteter eller kun tidsintervaller - aldrig begge dele p\u00e5 samme tid. Jeg gemmer versioner af alle indstillinger og dokumenterer antagelser og m\u00e5leresultater. P\u00e5 den m\u00e5de forbliver vejen til en god konfiguration sporbar, selv om folk eller platforme skifter.<\/p>\n\n<h2>Virtualisering og delte v\u00e6rter<\/h2>\n\n<p>P\u00e5 delte v\u00e6rter kontrollerer jeg <strong>CPU<\/strong>-kvoter, pinning og NUMA-affinitet, f\u00f8r jeg justerer prioriteterne. Virtuelle maskiner deler fysiske kerner, s\u00e5 CPU-st\u00e5l \u00e6ndrer de m\u00e5lte ventetider betydeligt. Jeg planl\u00e6gger reservationer for kritiske tjenester, s\u00e5 deres tr\u00e5de f\u00e5r forudsigelig beregningstid. Jeg binder containere til gr\u00e6nser for at forhindre eskalering af individuelle klienter. F\u00f8rst n\u00e5r dette grundlag er p\u00e5 plads, finjusterer jeg klassetildeling og <strong>Prioritet<\/strong> pr. proces.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/serverprioritaet2543.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Opsummering til hverdagen<\/h2>\n\n<p>Jeg tildeler f\u00f8rst tjenester til meningsfulde <strong>klasser<\/strong> s\u00e6tte moderate prioriteter og specifikt overv\u00e5ge latenstid, genneml\u00f8b og k\u00f8rek\u00f8er. Sm\u00e5 skridt giver klare effekter, store spring tilsl\u00f8rer \u00e5rsager og g\u00f8r det sv\u00e6rt at rulle tilbage. N\u00e5r svartiden t\u00e6ller, tillader jeg begr\u00e6nset prioritering; n\u00e5r gennemstr\u00f8mningen t\u00e6ller, udvider jeg kvanterne og holder prioriteterne flade. M\u00e5linger styrer alle beslutninger, ikke mavefornemmelser, for planl\u00e6ggere viser let uintuitive resultater. Med denne disciplin bruger jeg <strong>Server<\/strong>-CPU effektivt, holde svarene hurtige og \u00e6gte retf\u00e6rdighed mellem alle tjenester.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Server-CPU-skedulerklasser og prioritetsstyring forklaret: L\u00e6r, hvordan Linux-skedulerklasser og procesprioritetsserver p\u00e5virker ydeevnen.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":19706,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[676],"tags":[],"class_list":["post-19713","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-server_vm"],"acf":[],"_wp_attached_file":null,"_wp_attachment_metadata":null,"litespeed-optimize-size":null,"litespeed-optimize-set":null,"_elementor_source_image_hash":null,"_wp_attachment_image_alt":null,"stockpack_author_name":null,"stockpack_author_url":null,"stockpack_provider":null,"stockpack_image_url":null,"stockpack_license":null,"stockpack_license_url":null,"stockpack_modification":null,"color":null,"original_id":null,"original_url":null,"original_link":null,"unsplash_location":null,"unsplash_sponsor":null,"unsplash_exif":null,"unsplash_attachment_metadata":null,"_elementor_is_screenshot":null,"surfer_file_name":null,"surfer_file_original_url":null,"envato_tk_source_kit":null,"envato_tk_source_index":null,"envato_tk_manifest":null,"envato_tk_folder_name":null,"envato_tk_builder":null,"envato_elements_download_event":null,"_menu_item_type":null,"_menu_item_menu_item_parent":null,"_menu_item_object_id":null,"_menu_item_object":null,"_menu_item_target":null,"_menu_item_classes":null,"_menu_item_xfn":null,"_menu_item_url":null,"_trp_menu_languages":null,"rank_math_primary_category":null,"rank_math_title":null,"inline_featured_image":null,"_yoast_wpseo_primary_category":null,"rank_math_schema_blogposting":null,"rank_math_schema_videoobject":null,"_oembed_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_oembed_time_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_yoast_wpseo_focuskw":null,"_yoast_wpseo_linkdex":null,"_oembed_27e3473bf8bec795fbeb3a9d38489348":null,"_oembed_c3b0f6959478faf92a1f343d8f96b19e":null,"_trp_translated_slug_en_us":null,"_wp_desired_post_slug":null,"_yoast_wpseo_title":null,"tldname":null,"tldpreis":null,"tldrubrik":null,"tldpolicylink":null,"tldsize":null,"tldregistrierungsdauer":null,"tldtransfer":null,"tldwhoisprivacy":null,"tldregistrarchange":null,"tldregistrantchange":null,"tldwhoisupdate":null,"tldnameserverupdate":null,"tlddeletesofort":null,"tlddeleteexpire":null,"tldumlaute":null,"tldrestore":null,"tldsubcategory":null,"tldbildname":null,"tldbildurl":null,"tldclean":null,"tldcategory":null,"tldpolicy":null,"tldbesonderheiten":null,"tld_bedeutung":null,"_oembed_d167040d816d8f94c072940c8009f5f8":null,"_oembed_b0a0fa59ef14f8870da2c63f2027d064":null,"_oembed_4792fa4dfb2a8f09ab950a73b7f313ba":null,"_oembed_33ceb1fe54a8ab775d9410abf699878d":null,"_oembed_fd7014d14d919b45ec004937c0db9335":null,"_oembed_21a029d076783ec3e8042698c351bd7e":null,"_oembed_be5ea8a0c7b18e658f08cc571a909452":null,"_oembed_a9ca7a298b19f9b48ec5914e010294d2":null,"_oembed_f8db6b27d08a2bb1f920e7647808899a":null,"_oembed_168ebde5096e77d8a89326519af9e022":null,"_oembed_cdb76f1b345b42743edfe25481b6f98f":null,"_oembed_87b0613611ae54e86e8864265404b0a1":null,"_oembed_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_oembed_time_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_tldname":null,"_tldclean":null,"_tldpreis":null,"_tldcategory":null,"_tldsubcategory":null,"_tldpolicy":null,"_tldpolicylink":null,"_tldsize":null,"_tldregistrierungsdauer":null,"_tldtransfer":null,"_tldwhoisprivacy":null,"_tldregistrarchange":null,"_tldregistrantchange":null,"_tldwhoisupdate":null,"_tldnameserverupdate":null,"_tlddeletesofort":null,"_tlddeleteexpire":null,"_tldumlaute":null,"_tldrestore":null,"_tldbildname":null,"_tldbildurl":null,"_tld_bedeutung":null,"_tldbesonderheiten":null,"_oembed_ad96e4112edb9f8ffa35731d4098bc6b":null,"_oembed_8357e2b8a2575c74ed5978f262a10126":null,"_oembed_3d5fea5103dd0d22ec5d6a33eff7f863":null,"_eael_widget_elements":null,"_oembed_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_oembed_time_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_aioseo_description":null,"_eb_attr":null,"_eb_data_table":null,"_oembed_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_oembed_time_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_acf_changed":null,"_wpcode_auto_insert":null,"_edit_last":null,"_edit_lock":null,"_oembed_e7b913c6c84084ed9702cb4feb012ddd":null,"_oembed_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_time_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"_oembed_time_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"rank_math_news_sitemap_robots":null,"rank_math_robots":null,"_eael_post_view_count":"105","_trp_automatically_translated_slug_ru_ru":null,"_trp_automatically_translated_slug_et":null,"_trp_automatically_translated_slug_lv":null,"_trp_automatically_translated_slug_fr_fr":null,"_trp_automatically_translated_slug_en_us":null,"_wp_old_slug":null,"_trp_automatically_translated_slug_da_dk":null,"_trp_automatically_translated_slug_pl_pl":null,"_trp_automatically_translated_slug_es_es":null,"_trp_automatically_translated_slug_hu_hu":null,"_trp_automatically_translated_slug_fi":null,"_trp_automatically_translated_slug_ja":null,"_trp_automatically_translated_slug_lt_lt":null,"_elementor_edit_mode":null,"_elementor_template_type":null,"_elementor_version":null,"_elementor_pro_version":null,"_wp_page_template":null,"_elementor_page_settings":null,"_elementor_data":null,"_elementor_css":null,"_elementor_conditions":null,"_happyaddons_elements_cache":null,"_oembed_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_time_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_time_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_time_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_time_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_oembed_time_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_elementor_screenshot":null,"_oembed_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_oembed_time_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_elementor_controls_usage":null,"_elementor_page_assets":[],"_elementor_screenshot_failed":null,"theplus_transient_widgets":null,"_eael_custom_js":null,"_wp_old_date":null,"_trp_automatically_translated_slug_it_it":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_pt":null,"_trp_automatically_translated_slug_zh_cn":null,"_trp_automatically_translated_slug_nl_nl":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_br":null,"_trp_automatically_translated_slug_sv_se":null,"rank_math_analytic_object_id":null,"rank_math_internal_links_processed":"1","_trp_automatically_translated_slug_ro_ro":null,"_trp_automatically_translated_slug_sk_sk":null,"_trp_automatically_translated_slug_bg_bg":null,"_trp_automatically_translated_slug_sl_si":null,"litespeed_vpi_list":null,"litespeed_vpi_list_mobile":null,"rank_math_seo_score":null,"rank_math_contentai_score":null,"ilj_limitincominglinks":null,"ilj_maxincominglinks":null,"ilj_limitoutgoinglinks":null,"ilj_maxoutgoinglinks":null,"ilj_limitlinksperparagraph":null,"ilj_linksperparagraph":null,"ilj_blacklistdefinition":null,"ilj_linkdefinition":null,"_eb_reusable_block_ids":null,"rank_math_focus_keyword":"Server CPU","rank_math_og_content_image":null,"_yoast_wpseo_metadesc":null,"_yoast_wpseo_content_score":null,"_yoast_wpseo_focuskeywords":null,"_yoast_wpseo_keywordsynonyms":null,"_yoast_wpseo_estimated-reading-time-minutes":null,"rank_math_description":null,"surfer_last_post_update":null,"surfer_last_post_update_direction":null,"surfer_keywords":null,"surfer_location":null,"surfer_draft_id":null,"surfer_permalink_hash":null,"surfer_scrape_ready":null,"_thumbnail_id":"19706","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19713","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=19713"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19713\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media\/19706"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=19713"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=19713"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=19713"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}