{"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-class-scheduling","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/it\/server-cpu-scheduler-klassen-planung\/","title":{"rendered":"Classi di Scheduler della CPU del server e gestione delle priorit\u00e0 spiegate"},"content":{"rendered":"<p><strong>CPU del server<\/strong> Le classi di scheduler controllano quale processo riceve il tempo di calcolo e quando, e come le priorit\u00e0 attivano lo spostamento in modo che i tempi di risposta rimangano bassi e il throughput resti calcolabile. Mostro come le classi, <strong>Priorit\u00e0<\/strong> e le fette di tempo interagiscono e come posso controllare la distribuzione del carico con poche impostazioni.<\/p>\n\n<h2>Punti centrali<\/h2>\n\n<ul>\n  <li><strong>Classi di programmatori<\/strong> organizzare i carichi di lavoro secondo le regole e influenzare i tempi di risposta.<\/li>\n  <li><strong>Priorit\u00e0<\/strong> decidere chi ottiene per primo il tempo della CPU e chi aspetta.<\/li>\n  <li><strong>Prelazione<\/strong> sposta le attivit\u00e0 in corso quando sono in attesa di lavori pi\u00f9 importanti.<\/li>\n  <li><strong>Equit\u00e0<\/strong> impedisce ai singoli processi di diventare permanentemente dominanti.<\/li>\n  <li><strong>Misurazione<\/strong> rende visibili gli effetti e porta a impostazioni migliori.<\/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>Perch\u00e9 le classi di scheduler influenzano le prestazioni dei server<\/h2>\n\n<p>Negli ambienti produttivi, i server web, i database e i lavori sono in competizione per la stessa <strong>CPU<\/strong>, per questo l'allocazione regolata \u00e8 fondamentale. Mi affido a classi chiare, in modo che le richieste interattive non rimangano indietro rispetto ai lavori batch e che le azioni degli utenti ricevano risposte rapide. Una chiara classificazione dei servizi in classi riduce i tempi di attesa, abbassa i timeout e rende il comportamento prevedibile, anche durante i picchi di carico. Senza questa categorizzazione, aumenta il rischio che un processo affamato di CPU possa sovraccaricare il sistema in modo impercettibile. <strong>Tempi di risposta<\/strong> di tutti gli altri si deteriora. Per questo motivo, do la priorit\u00e0 ai percorsi critici per l'azienda, perch\u00e9 \u00e8 qui che ogni millisecondo conta.<\/p>\n\n<h2>Fondamenti: priorit\u00e0, classi, fasce orarie<\/h2>\n\n<p>Ogni scheduler combina <strong>Priorit\u00e0<\/strong>, classi e fasce orarie per allocare il tempo di calcolo e controllare lo spostamento. Una priorit\u00e0 pi\u00f9 alta accorcia i tempi di attesa, ma valori troppo alti bloccano gli altri processi, creando una sensazione di stuttering. Le fette di tempo limitano il tempo di calcolo di un processo in una volta sola, prima che il processo successivo prenda il suo turno, favorendo l'equit\u00e0. Le classi definiscono anche se un compito viene elaborato in modo preferenziale, uniforme o con regole di scadenza. Valuto queste leve insieme perch\u00e9 solo la loro combinazione pu\u00f2 ottimizzare il risultato complessivo. <strong>Pianificazione<\/strong> riflesso realistico.<\/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 in dettaglio: vruntime, granularit\u00e0 e finestra di latenza<\/h2>\n\n<p>Con Linux<strong>CFS<\/strong> non \u00e8 il tempo reale che conta, ma il tempo di esecuzione virtuale (<strong>vruntime<\/strong>) di un'attivit\u00e0. Pi\u00f9 CPU ha ricevuto un task, pi\u00f9 aumenta il suo vruntime e pi\u00f9 tardi viene programmato di nuovo. Questo meccanismo crea <strong>Equit\u00e0<\/strong>, ma pu\u00f2 generare latenze molto diverse a seconda del numero di thread attivi. Il <strong>Finestra di latenza<\/strong> (sched_latency) determina il periodo di tempo in cui il CFS assegna un tempo \u201eequo\u201c a tutti i task eseguibili. Per molti task, CFS accorcia il <strong>Granularit\u00e0 minima<\/strong> per compito, in modo che tutti abbiano un turno, con l'effetto collaterale di aumentare i cambi di contesto. Con un numero inferiore di task, aumentano i quanti e quindi il throughput dei lavori pesanti.<\/p>\n\n<p>Faccio solo degli aggiustamenti cauti: un livello leggermente pi\u00f9 alto di <strong>min_granularit\u00e0<\/strong> attenua le tempeste di cambi di contesto con migliaia di thread attivi. Un sistema leggermente pi\u00f9 grande <strong>wakeup_granularity<\/strong> impedisce che le attivit\u00e0 appena svegliate e di breve durata diano la precedenza ai thread che vengono eseguiti troppo frequentemente. Verifico le modifiche separatamente per i profili di carico giornaliero e di picco, perch\u00e9 la stessa impostazione mostra improvvisamente effetti completamente diversi con il carico notturno.<\/p>\n\n<h2>Le classi di Scheduler di Linux spiegate brevemente<\/h2>\n\n<p>In Linux, le classi separano i compiti tipici dei server in base a <strong>Regole<\/strong> e le aspettative, in modo che le attivit\u00e0 interattive non siano messe in ombra da lunghi lavori di calcolo. CFS serve in modo equo i processi generali, mentre le classi real-time affrontano obiettivi di reazione difficili e DEADLINE assicura specifiche temporali pi\u00f9 precise. Classi specializzate come Idle o Batch coprono il lavoro in background senza interferire con i servizi in primo piano. Per ogni servizio, verifico quale classe corrisponde al suo modello di comunicazione, invece di modificare semplicemente i valori. Se volete approfondire, troverete approfondimenti pratici su <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/it\/scheduler-linux-cfs-hosting-alternativo-kernelperf-boost\/\">CFS e alternative<\/a>, che si sono dimostrati validi nell'hosting quotidiano.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Classe<\/th>\n      <th>Utilizzo tipico<\/th>\n      <th>Caratteristica<\/th>\n      <th>Rischio di errata configurazione<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>CFS (SCHED_ALTRO)<\/td>\n      <td>Generale <strong>Servizi<\/strong><\/td>\n      <td>Quota equa per scadenza<\/td>\n      <td>Gli sciatori di fondo spostano in modo sottile i lavori pi\u00f9 leggeri<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Tempo reale (SCHED_FIFO\/RR)<\/td>\n      <td>Critico per la latenza <strong>Compiti<\/strong><\/td>\n      <td>Design preferito<\/td>\n      <td>Possibilit\u00e0 di starvation per i processi CFS<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>SCADENZA<\/td>\n      <td>Limiti di tempo rigorosi<\/td>\n      <td>CPU riservata per budget\/periodo<\/td>\n      <td>La mancanza di budget porta agli abbandoni<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Batch\/Idle<\/td>\n      <td>Backup, analisi<\/td>\n      <td>Correre quando c'\u00e8 ancora tempo<\/td>\n      <td>Maggiore autonomia in condizioni di carico elevato<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\n<h2>Systemd, cgroup e strumenti per l'implementazione<\/h2>\n\n<p>Stabilisco le priorit\u00e0 non solo su una base ad hoc, ma in <strong>Unit\u00e0<\/strong> e <strong>cgroups<\/strong> in modo che le regole rimangano stabili: CPUSchedulingPolicy e CPUSchedulingPriority controllano la classe e la priorit\u00e0 di un servizio, CPUWeight\/CpuQuota allocano i core in modo equo. In cgroup v2 uso <strong>cpu.max<\/strong> e <strong>cpu.weight<\/strong>, per combinare frame rigidi (quota\/burst) e ponderazione morbida. In questo modo il percorso di risposta rimane agile, mentre i backfill o i report ricevono in modo affidabile le prestazioni senza interrompersi.<\/p>\n\n<p>Per le correzioni selettive <strong>bello\/renice<\/strong> (ponderazione CFS), <strong>chrt<\/strong> (attributi real-time\/DEADLINE), <strong>set di compiti<\/strong> (affinit\u00e0 con la CPU) e <strong>ionice<\/strong> (priorit\u00e0 I\/O). Lo incorporo negli script di avvio invece di riaggiustarlo manualmente. Importante: imposto solo sottofunzioni strettamente definite in tempo reale, ad esempio il lavaggio dei registri, e lascio il resto nel CFS in modo che il sistema complessivo non ne risenta. <strong>stabile<\/strong> rimane.<\/p>\n\n<h2>Stabilire le priorit\u00e0 in modo sensato: Guida pratica<\/h2>\n\n<p>Inizio con un moderato <strong>Priorit\u00e0<\/strong> e aumentare gradualmente i valori monitorando la latenza, il consumo di CPU e gli scambi di contesto. I lavoratori front-end hanno una priorit\u00e0 leggermente pi\u00f9 alta, in modo che le richieste non rimangano indietro rispetto ai report, ma lascio spazio ai thread del database. Sposto i task batch in orari non di punta o li assegno a classi batch\/idle, in modo che i momenti di punta rimangano liberi. Per gli obiettivi di reazione difficili, verifico se una piccola parte chiaramente delimitata in classi in tempo reale ha senso senza mettere sotto pressione il sistema complessivo. In questa guida mostro una procedura strutturata per <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/it\/schedulazione-dei-processi-server-priorita-ottimizzazione-serverboost\/\">Ottimizzazione delle priorit\u00e0<\/a>, che descrive passo dopo passo le modifiche e i punti di misurazione.<\/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>Effetti su latenza e throughput<\/h2>\n\n<p>Le priorit\u00e0 elevate riducono la <strong>Latenza<\/strong> interattivi, ma riducono il tempo di calcolo per i lavori in background. Fette di tempo bilanciate evitano che un singolo lavoratore occupi la CPU troppo a lungo e che le code si ingrossino. A seconda del carico di lavoro, i quanti brevi aumentano la reattivit\u00e0, mentre quelli lunghi favoriscono il throughput per lo streaming o la compressione. Pertanto, misuro entrambi: il 95\u00b0 e il 99\u00b0 percentile dei tempi di risposta e le richieste elaborate al secondo. Utilizzo queste metriche per riconoscere quando \u00e8 necessario ridefinire le priorit\u00e0 o riallocare le fette di tempo. <strong>Calibrare<\/strong>.<\/p>\n\n<h2>NUMA, affinit\u00e0 e controllo degli interrupt<\/h2>\n\n<p>Sui sistemi multi-socket, prendo una decisione consapevole riguardo a <strong>NUMA<\/strong>-affiliazione e <strong>Affinit\u00e0 della CPU<\/strong>. Lego i servizi critici per la latenza ai core all'interno di un nodo NUMA e mi assicuro che la loro memoria sia allocata localmente. In questo modo, evito gli accessi remoti con latenza aggiuntiva. Con gli host che fanno uso di database, separo i thread OLTP e la manutenzione in background (ad esempio, i puntatori di controllo) in gruppi di core diversi, in modo che le transazioni a breve latenza non competano per i core con le attivit\u00e0 a lungo termine.<\/p>\n\n<p>Anche <strong>Interruzioni<\/strong> Lascio che irqbalance funzioni, ma escludo i core hot-path se necessario. Assegno gli interrupt di rete (RX\/TX) a diversi core in modo che lo stack di rete non diventi un collo di bottiglia. Per i servizi molto sensibili alla latenza, esternalizzo le fonti di interrupt rumorosi a core separati. Questa separazione spaziale integra le priorit\u00e0 e le classi, non le sostituisce.<\/p>\n\n<h2>Monitoraggio e metriche: prendere decisioni con i dati<\/h2>\n\n<p>I valore <strong>Metriche<\/strong> come il carico della CPU, la lunghezza della coda di esecuzione, il cambio di contesto e il furto di CPU, al fine di allocare chiaramente i colli di bottiglia. Code di esecuzione in aumento e throughput in calo indicano priorit\u00e0 errate o fette di tempo troppo strette. Un numero insolitamente elevato di context switch rivela che i thread stanno elaborando troppo brevemente e che la gestione stessa sta consumando tempo. In caso di carichi misti, verifico le misure di equit\u00e0 in modo che nessuna classe di servizio perda in modo permanente. Una buona introduzione alle linee guida e ai compromessi si trova in questo articolo su <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/it\/politiche-di-programmazione-dei-server-equita-prestazioni-ottimizzazione-dellhosting\/\">Politiche di programmazione<\/a>, che utilizzo come base per prendere decisioni.<\/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>Tracciamento, profilazione e test riproducibili<\/h2>\n\n<p>Prima di sistemare la messa a punto, voglio vedere la causa e l'effetto. Uso <strong>Profilazione<\/strong> e <strong>Tracciamento<\/strong>, per visualizzare i percorsi caldi, i tempi di attesa dei blocchi e la frequenza di prelazione. Test di carico brevi e ripetibili con una fase di riscaldamento evitano interpretazioni errate dovute a cache fredde o a JIT di riscaldamento. Raccolgo i percentili su diversi minuti e diverse esecuzioni, invece di confrontare solo i valori di picco. \u00c8 importante una separazione netta: prima una linea di base, poi una modifica, poi un test identico. Documento le misure intermedie con i parametri dell'host e del kernel, in modo da poter ricreare esattamente lo stesso ambiente settimane dopo.<\/p>\n\n<h2>Tipiche insidie e anti-pattern<\/h2>\n\n<p>Rilancio <strong>Priorit\u00e0<\/strong> mai per interi servizi, perch\u00e9 questo non fa altro che spostare la gerarchia e creare nuovi colli di bottiglia. Valori permanentemente elevati di tempo reale possono facilmente portare allo stallo dei processi normali e creare effetti collaterali imprevedibili. Le fette di tempo troppo piccole fanno aumentare i cambi di contesto e le prestazioni calano anche se la CPU sta ovviamente lavorando. Un mix di attivit\u00e0 legate alla CPU e di attivit\u00e0 pesanti dal punto di vista dell'I\/O, senza una chiara scelta delle classi, spreca le prestazioni in un bagno di alternanza. Un approccio sistematico consente di risparmiare tempo, di evitare regressioni e di mantenere la <strong>Stabilit\u00e0<\/strong> alto.<\/p>\n\n<h2>SMT, stati energetici ed effetti turbo<\/h2>\n\n<p><strong>SMT\/ Hyper-Threading<\/strong> duplica i core logici, ma condivide le unit\u00e0 di esecuzione fisiche. Pertanto, preferisco programmare i thread critici per la latenza su core fisici diversi prima di allocare i core gemelli SMT. Altrimenti, la logica di calcolo condivisa pu\u00f2 aumentare i tempi di attesa. Osservo anche <strong>Turbo<\/strong>- e <strong>Stati C<\/strong>Gli stati di sonno profondo fanno risparmiare energia, ma costano tempo di risveglio. Sui percorsi a latenza, riduco gli stati C profondi o mantengo i core \u201ecaldi\u201c se la politica energetica lo consente. Al contrario, lascio deliberatamente dormire pi\u00f9 a lungo le classi batch, che beneficiano dell'efficienza senza rallentare gli utenti.<\/p>\n\n<h2>Esempi di messa a punto per tipo di carico di lavoro<\/h2>\n\n<p>Per i server web fornisco una luce <strong>priorit\u00e0<\/strong>-per i gestori delle richieste ed eseguire i processi di cache appena sotto di essi. I database beneficiano di fette di tempo bilanciate, di un numero sufficiente di thread attivi e di un uso limitato del tempo reale solo per i log flush o i check pointer. Sposto i lavori batch nelle classi idle\/batch in modo che utilizzino i cicli liberi senza rallentare i percorsi del frontend. Separo l'analisi e l'ETL dai servizi interattivi, spesso utilizzando una classe separata o un container con quote di CPU. Questo mi permette di mantenere sotto controllo la latenza senza ulteriori <strong>Hardware<\/strong> da fornire.<\/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>Rulli, guardrail e percorsi di ritorno<\/h2>\n\n<p>Eseguo la messa a punto dello scheduler come un rilascio: con <strong>Canarino<\/strong>-hosts, criteri di cancellazione chiari e rollback veloce. Definisco valori limite per la latenza di P99, il tasso di errore e il furto di CPU. Se un valore supera la soglia, ritorno automaticamente all'ultima configurazione stabile. Limito le modifiche per iterazione: solo le priorit\u00e0 o solo le fasce orarie, mai entrambe contemporaneamente. Conservo le versioni di tutte le impostazioni e documento le ipotesi e i risultati delle misurazioni. In questo modo, il percorso verso una buona configurazione rimane tracciabile, anche se cambiano le persone o le piattaforme.<\/p>\n\n<h2>Virtualizzazione e host condivisi<\/h2>\n\n<p>Sugli host condivisi controllo <strong>CPU<\/strong>-quote, pinning e affinit\u00e0 NUMA prima di modificare le priorit\u00e0. Le macchine virtuali condividono i core fisici, quindi il furto di CPU cambia significativamente i tempi di attesa misurati. Pianifico le prenotazioni per i servizi critici in modo che i loro thread ricevano un tempo di calcolo prevedibile. Lego i container a dei limiti per evitare l'escalation da parte dei singoli client. Solo quando queste basi sono pronte, metto a punto l'assegnazione delle classi e la gestione delle risorse. <strong>Priorit\u00e0<\/strong> per processo.<\/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>Riassunto per la vita di tutti i giorni<\/h2>\n\n<p>Assegno prima di tutto i servizi a servizi significativi <strong>classi<\/strong> impostare priorit\u00e0 moderate e monitorare in modo specifico la latenza, il throughput e le code di esecuzione. I piccoli passi producono effetti chiari, i grandi balzi oscurano le cause e rendono difficile il rollback. Quando il tempo di risposta \u00e8 importante, permetto una limitazione delle priorit\u00e0; quando il throughput \u00e8 importante, estendo i quanti e mantengo le priorit\u00e0 piatte. Le metriche guidano ogni decisione, non l'istinto, perch\u00e9 gli schedulatori mostrano facilmente risultati poco intuitivi. Con questa disciplina, utilizzo il <strong>Server<\/strong>-CPU in modo efficiente, risposte rapide e una vera equit\u00e0 tra tutti i servizi.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Classi di scheduler della CPU del server e gestione delle priorit\u00e0 spiegate: imparate come le classi di scheduler di Linux e il server di priorit\u00e0 dei processi influenzano le prestazioni.<\/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\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19713","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=19713"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19713\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/19706"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=19713"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=19713"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=19713"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}