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为什么会被Kubernetes“洗脑”?

这就是为什么会被 Kubernetes 洗脑的原因,它是跨越异构系统的一个标准层。 将来,我们会像讨论编译器和操作系统内核一样讨论 Kubernetes。...开发者们会想:“为什么人们不能和谐共处?”为什么我们不能让所有东西开放和免费?开发者们还会想:“我们不需要专有标准。我们可以拥有开放标准。”...在 Google Cloud 上训练好一个模型之后,这个模型会被部署到 AWS 侧,然后处理用户流量。...这就是为什么会被 Kubernetes 洗脑的原因。 它是跨越异构系统的一个标准层。...你不需为没有进行任何工作的服务器的运行时间付费,但是当你想调用功能时,你必须等待代码被调配给一个调用者。 在 AWS 上,会为 AWS Lambda 的请求指定调用者。

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为什么会被 Kubernetes“洗脑”?

这就是为什么会被Kubernetes洗脑的原因。它是跨越异构系统的一个标准层。 将来,我们会像讨论编译器和操作系统内核一样讨论Kubernetes。...开发者们会想:“为什么人们不能和谐共处?”为什么我们不能让所有东西开放和免费? 开发者们还会想:“我们不需要专有标准。我们可以拥有开放标准。 ?...在Google Cloud上训练好一个模型之后,这个模型会被部署到AWS侧,然后处理用户流量。在Google Cloud侧,这些不同的受管服务的编排是由Apache Airflow完成的。...这就是为什么会被Kubernetes洗脑的原因。 它是跨越异构系统的一个标准层。...你不需为没有进行任何工作的服务器的运行时间付费 - 但是当你想调用功能时,你必须等待代码被调配给一个调用者。 在AWS上,会为AWS Lambda的请求指定调用者。

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为什么会被 Kubernetes “洗脑”?

这就是为什么会被Kubernetes洗脑的原因。它是跨越异构系统的一个标准层。 将来,我们会像讨论编译器和操作系统内核一样讨论Kubernetes。...开发者们会想:“为什么人们不能和谐共处?”为什么我们不能让所有东西开放和免费? 开发者们还会想:“我们不需要专有标准。我们可以拥有开放标准。...在Google Cloud上训练好一个模型之后,这个模型会被部署到AWS侧,然后处理用户流量。在Google Cloud侧,这些不同的受管服务的编排是由Apache Airflow完成的。...这就是为什么会被Kubernetes洗脑的原因。 它是跨越异构系统的一个标准层。...你不需为没有进行任何工作的服务器的运行时间付费 - 但是当你想调用功能时,你必须等待代码被调配给一个调用者。 在AWS上,会为AWS Lambda的请求指定调用者。

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幻读为什么会被 MySQL 单独拎出来解决?

所谓幻读,即一个事务在前后两次查询同一个范围的时候,后一次查询看到了前一次查询没有看到的行,这个回答估计大伙儿已经背烂了,但是它具体有什么后果呢?为什么会被 MySQL 单独拎出来解决呢?...是的,仍然是旧数据: 那事务 1 “当前读” 出来的数据肯定是最新的了: 幻读到底有什么问题 所谓幻读,即一个事务在前后两次查询同一个范围的时候,后一次查询看到了前一次查询没有看到的行。...那为什么我们已经把所有能够扫描到的记录都加上了锁,还是阻止不了 id = 3 这一行的插入和更新呢? 很简单。...这也是为什么幻读问题会被单独拿出来解决的原因,即使我们把所有的的记录都加上锁,还是阻止不了新插入的记录。...而对于索引字段进行上述操作,只有索引字段本身和附近的间隔会被加锁。

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同一份数据,Redis为什么要存两次

集合对象常用命令 五种基本类型之有序集合对象 有序集合对象常用命令 总结 ---- 前言 在 Redis 中,有一种数据类型,当在存储的时候会同时采用两种数据结构来进行分别存储,那么 Redis 为什么要这么做呢...srem key member1 member2:移除集合 key 中的元素,不存在的元素会被忽略。...也就是说字典和跳跃表中的数据都指向了我们存储的元素(两种数据结构最终指向的是同一个地址,所以数据并不会出现冗余存储),Redis 为什么要这么做呢?...为什么同时选择使用字典和跳跃表 有序集合直接使用跳跃表或者单独使用字典完全可以独自实现,但是我们想一下,如果单独使用跳跃表来实现,那么虽然可以使用跨度大的指针去遍历元素来找到我们需要的数据,但是其复杂度仍然达到了

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为什么总说不要循环调用dao

——曼德拉 上次咱们测试过了单表多次查询和连表一次查询的性能比较 这次咱们又抽了点时间进行了一次 循坏调用dao查询性能测试 同样是那一百万条数据,最后测试结果出乎意料 @Test public...); System.out.println("耗时:" + ((endTime - startTime) / (1000.0 * 1000.0)) + " ms"); // 循环调用数据库...302577.2408 ms 第二张表再查一次 耗时:421330.6798 ms } 我们left join连表一次查询需要33秒左右 单表查询多次拿到同样的结果+使用并行流处理需要22秒左右 循环调用...Cause: " + e, e); } finally { ErrorContext.instance().reset(); } } 可以看到我们是每次查询都去调用了getMappedStatement...通过日志也可以看出每次我们查询都会去创建SqlSession 所以它的性能为什么这么慢。。。

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