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深度学习与python

公众号[深度学习与Python]文章同步更新
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改善 Kubernetes 日志以增强可观测性
在微服务和容器化应用程序的时代,有效管理和监控应用程序的健康状况和性能变得至关重要。Kubernetes 是一个开源系统,用于自动化部署、扩展和管理容器化的应用程序,它已经成为企业寻求敏捷性和韧性的首选解决方案。
深度学习与Python
2024-07-24
930
Kubernetes 1.30 发布,引入上下文日志、改进的性能和安全性
云原生计算基金会(CNCF)发布了 Kubernetes 1.30,4 月时它被命名为 Uwubernetes。该版本引入了递归只读挂载、作业完成策略和快速递归 SELinux 标签更改等特性。
深度学习与Python
2024-07-12
1490
调度 GPU 算力,除了 K8s 我们别无选择 | Kubernetes 十年
Kubernetes 已经存在十年了。它本来是谷歌作为秘密武器而存在的容器化作业编排与管理理念,因为“开源”而迅速占领市场,成为了企业 IT 的一项基础能力,从而取得了巨大的成功。
深度学习与Python
2024-06-17
8640
Kubernetes Gateway API v1.1 发布:新的标准特性和实验性增强
Kubernetes SIG Network发布 了 Gateway API 的 1.1 版本。这次更新将多个关键特性转移到了标准通道(GA),包括对 服务网格 和 GRPCRoute 的支持。此外,还引入了会话持久性和客户端证书验证等新的实验性特性。
深度学习与Python
2024-06-17
830
Glasskube:一个新兴的 Kubernetes 包管理器
云原生环境正在蓬勃发展,但仍然缺少一个关键的方面:一个强大的包管理器。Glasskube 是该领域的一个新兴开源项目,它的第一个版本(v0.0.1) 旨在缩小这方面的差距。像 Android 和 iOS 这样的生态系统享受着应用商店的易用性和安全性,但在 Kubernetes 中管理软件部署通常是一个复杂的手动过程。Glasskube 的第一个发行版就是朝着这个方向发展的,它提供了一个能够安装基本软件包的功能原型。但是,随着旅程的深入,尚有许多挑战有待解决。
深度学习与Python
2024-03-18
1910
Kubernetes 集群 CPU 使用率只有 13% :这下大家该知道如何省钱了
根据 CAST AI 对 4000 个 Kubernetes 集群的分析,Kubernetes 集群通常只使用 13% 的 CPU 和平均 20% 的内存,这表明存在严重的过度配置。
深度学习与Python
2024-03-18
1440
Grab 改进 Kubernetes 集群中的 Kafka 设置,无需人工干预就可轮换 Broker 节点
Grab 更新了其 Kubernetes 上的 Kafka 设置以提高容错性,并完全避免在 Kafka Broker 意外终止时需要进行人工干预。为解决最初设计的不足,Grab 的团队集成了 AWS 节点终止处理程序(Node Termination Handler,NTH),使用负载均衡器控制器进行目标组映射,并切换到 ELB 卷进行存储。
深度学习与Python
2024-02-29
1160
Kubernetes 开源9年,但我们已经有了 8 年的踩坑血泪史
在 Urb-it 这家公司的早期发展阶段(那时候我还没来),公司决定使用 Kubernetes 作为我们云原生战略的基石。这一决定的背后,公司所考虑的一方面是以 K8s 应对快速增长的预期,另一方面是利用它的容器编排功能为我们的应用程序带来更加动态、弹性和高效的环境。除此之外,Kubernetes 非常适合我们的微服务架构。
深度学习与Python
2024-02-29
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ScaleOps 通过自动调整以降低 Kubernetes 的成本
云资源管理领域的创业公司 ScaleOps 推出了一个全自动化的云原生成本节约平台。ScaleOps 宣称,通过在运行时持续优化和管理云原生资源的全自动化平台,云成本最高可降低 80%。
深度学习与Python
2024-02-29
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Kubernetes 1.29 增强了 KMS V2 并提供对 nftables 的支持
云原生计算基金会(CNCF)发布了代号为 Mandala 的 Kubernetes 1.29。最新版本引入了一些新特性,比如 Service 负载均衡器的 IP 模式、Windows 容器的可变 Pod 资源以及基于 nftables 的 kube-proxy。
深度学习与Python
2024-02-17
1710
去 Docker、超越 Kubernetes,又一创新容器编排技术出现
在云计算不断演进的领域中,容器编排技术已经成为至关重要的一环。Fly.io,一个以在虚拟机上运行容器而闻名的平台,最近迈出了一项大胆的举措,推出了 Fly Kubernetes(FKS)。这一动作不仅让开发者能够充分发挥 Kubernetes 工具的威力,同时也呈现了一种独特的容器部署和编排方式。
深度学习与Python
2023-12-28
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Kubernetes API Gateway 1.0 上线,维护者提出了未来规划
用户期待已久的 Kubernetes Gateway API 现已准备好投入生产环境,并附带一系列新的支持工具来帮助 K8s 管理员入门。
深度学习与Python
2023-11-16
1490
剑指 Kubernetes!微软发布开源平台 Radius:高效构建、运行云原生应用程序
Kubernetes 最大的缺点就在于它预先加载了大量复杂性要素。复杂性本身有其合理性,但也意味着很多东西需要预先学习。
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2023-10-24
4180
Pinterest 使用 Kubernetes 和 Helix 构建下一代异步计算平台 Pacer
Pinterest 推出其下一代异步计算平台 Pacer,用以取代旧的解决方案 Pinlater。随着公司的发展,Pinlater 在伸缩性和可靠性方面面临着挑战。新的架构使用 Kubernetes 来调度作业,使用 Apache Helix 来进行集群管理。
深度学习与Python
2023-09-08
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KSOC实验室发布首批Kubernetes材料清单(KBOMs)
KSOC 实验室近期宣布了首批 Kubernetes 物料清单(KBOMs)。KBOM 是一款开源标准和命令行工具,可帮助安全团队快速分析集群配置并应对 CVE。
深度学习与Python
2023-08-09
1710
Kubernetes 环境下的数据库新命题
作者 | 潘娟 伴随着互联网应用场景逐渐深入到生活的各个角落,为了确保前端用户的使用体验,对互联网产品的后端架构性能提出了更高的需求。如今,开发以及运维人员正在将工作重心和优化重点放在了后端基础设施的可用性、一致性、扩展性、弹性以及全面自动化管理等能够提升效率的技术能力层面。 1 背景:Kubernetes 环境中的微服务与数据库   应用部署的变化   一方面,在处处充斥着大数据以及高并发场景的今天,后台技术人员往往会花费更多精力在解决『大规模业务数据的存储与应用』等问题上,以确保数据库等基础设施能够
深度学习与Python
2023-05-09
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揭秘 ChatGPT 背后的技术栈:OpenAI 如何将 Kubernetes 扩展到了 7500 个节点
作者 | OpenAI 译者 | Sambodhi 策划 | 褚杏娟 在本文中,OpenAI 的工程师团队分享了他们在 Kubernetes 集群扩展过程中遇到的各种挑战和解决方案,以及他们取得的性能和效果。 我们已经将 Kubernetes 集群扩展到 7500 个节点,为大型模型(如 GPT-3、 CLIP 和 DALL·E)创建了可扩展的基础设施,同时也为快速小规模迭代研究(如 神经语言模型的缩放定律)创建了可扩展的基础设施。 将单个 Kubernetes 集群扩展到这种规模很少见,但好
深度学习与Python
2023-04-06
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从容器到容器云,什么才是 Kubernetes 的本质? | 极客时间
这两年,Kubernetes 击败了 Swarm 和 Mesos,几乎成为容器编排的事实标准,BAT、滴滴、京东、头条等大厂,都争相把容器和 K8s 项目作为技术重心,试图“放长线钓大鱼”。 就说阿里吧,目前基本所有业务都跑在云上,其中一半迁移到了自己定制 Kubernetes 集群上。据说,今年计划完成 100% 基于 K8s 集群的业务部署。而服务网格这块儿,在阿里的一些部门(比如蚂蚁金服),已经有线上业务在用了。 这充分说明了容器在当今软件研发领域的地位。所以,掌握容器技术成为很多公司招聘时的重要选项
深度学习与Python
2023-04-01
6710
导致 Kubernetes 难用的四大因素
作者 | Regis Wilson 译者 | 刘雅梦 策划 | Tina Kubernetes 为何如此难用?本文给出了 4 个原因,并指出了如何做才能使其易于使用。 介     绍 Kubernetes(k8s)在过去几年曾经风靡一时,因为对于运行容器的生产工作负载来说,应用程序编排已经成为事实上的牌局需求。“容器化”应用程序相对简单,大多数称职的 DevOps 工程师都能创建一些 Dockerfile,并都能在准备运行的管道中构建镜像。但是你在哪里“运行”你的 Docker 容器呢?你要部署哪些版本呢?
深度学习与Python
2023-04-01
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Kubernetes 上分布式系统的演化
作者 | Bilgin Ibryam 译者 | 张卫滨 策划 | 丁晓昀 1 现代分布式应用 我想为这次演讲预先设置一些背景,在这里当我提到分布式系统时,我所指的是由多个组件组成的系统,可能会有数百个这样的组件。这些组件可能是有状态的、无状态的或者是无服务器的。除此之外,这些组件可以使用不同的语言创建,运行在混合环境之中,开发时使用的是开源技术和开发标准,支持互操作性。我相信你也可以使用闭源的软件创造这样的系统,或者在 AWS 和其他的地方创建它们。具体到这次演讲,我会特别关注 Kubern
深度学习与Python
2023-04-01
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