据IBM最近的一项调查显示，无服务器的采用正在逐年增加，68% 的用户表示他们可能会在未来两年内采用无服务器架构。 乍一看“无服务器”一词可能带有一定的误导性。这并不意味着服务器不存在，而是用户不必担心后端架构或服务器，因为管理它的这部分工作转移到了服务提供商身上，它将员工从服务器管理工作和基于架构的任务中解放出来。无服务器计算和无服务器架构概念经常互换使用。 无服务器计算如何工作？ 管理服务器是一个复杂的过程，通常涉及大量的工作。设置服务器并将服务器部署应用只是第一步，后续还必须对其进行监控、定期维护、配
原文： https://talkingserverless.com/2020/11/24/the-pros-and-cons-of-azure-functions/
在 Azure 上有许多选项可供团队构建和部署云原生应用程序和容器化应用程序。不存在适合每个用例和每个团队的完美解决方案。
云函数作为无服务模式的一种实现(FaaS)已经有很多公司在提供了，亚马逊AWS、微软Azure、Google Cloud、IBM Cloud、阿里云、腾讯云、华为云、LeanCloud......
在“云”的概念还没有产生之前，开发者购买物理机，并在其上部署应用程序，企业将购买的机器放置数据中心，其网络、安全配置均需要专业的技术人员管理，在这种高成本运营模式下，虚拟化技术应运而生。
对于一些连续运行或者长时间运行的Python程序而言，如服务器的后端，或者是长时间运行的科学计算程序。当我们涉及到一些中途退出的操作时，比如使用Ctrl+C来退出正在运行的程序。这种场景的出现一般有两个可能性：一是程序出现了问题，需要终止程序来对其进行调整。另一种是程序本身是正确的，但是程序运行的速度太慢了，也有可能是想提前结束，这种场景下很多时候我们是希望可以保留其相应的计算结果的。但是如果我们使用的是一些第三方的数据存储格式来存储数据，不一定可以支持连续的存储，非常常见的是在程序执行结束之后，再将结果进行保存。但是由于程序被提前终止了，此时就需要一些特殊的手段来对中途终止的程序的结果进行保存。
将事件流与无服务器计算相结合，常常能产生一个高效低成本的解决方案，用于处理流数据，极大地减少了基础设施管理和维护的复杂性。这种协同作用使开发人员能更专注于应用程序逻辑，而减少对基础操作问题的关注，从而加快开发速度。
在数字创新不断变化的领域中，作为开发者，你可能会感到自己处于一场永无止境的竞赛之中，面临着挑战和机遇的旋风。开发产品的压力、保持竞争力、跟上用户期望的演变，这些都可能让你感到不堪重负。
微服务和PHP：错误的搭配 我们熟悉的语言是PHP，它驱动着我们现有的应用程序，有两个模糊的理由支撑着我们使用PHP：
维基百科对工作流的定义是：对工作流程及其各操作步骤之间业务规则的抽象、概括描述。我们认为工作流的主要职责是：
后台进程是在后台运行的程序或任务，它们不会阻塞主程序的执行，并可以在后台处理一些耗时或周期性的任务。在本文中，我们将探讨如何在Python中启动后台进程，并介绍一些内置模块和第三方库来实现这一目标。
选自BAIR Blog 机器之心编译 参与：李泽南、刘晓坤 不久之前，机器之心推荐了一篇论文，介绍 UC Berkeley 研究员发布的分布式系统 Ray（参见：学界 | Michael Jodan 等人提出新型分布式框架 Ray：实时动态学习的开端》。开发者称，Ray 专门为人工智能应用设计，通过这款框架，运行于笔记本电脑上的原型算法仅需加入数行代码就可以转化为高效的分布式计算应用。近日，该框架已被开源。在本文中，伯克利官方 AI 博客对开源框架 Ray 做了详细介绍。 GitHub 链接：https:/
左：ElePHPant(Vincent Pontier)，右：Gophers (golang.org)。此二者分别是PHP和Golang的吉祥物 【译者注】Poki是一家在线游戏发行商，在全球拥有30
直接启动jar文件，在当前会话进程中开启一个子进程来运行程序，这个子进程会随着会话进程的结束而结束。
Apache Slider是一个工具和技术集，用于在Apache Hadoop YARN集群上打包、部署和管理长时间运行的应用程序。
🐾 大家好，猫头虎博主来啦！今天我们要聊聊Go语言在Google App Engine 1.7.1版本中的最新动态。对于热衷于最新技术动态的你来说，这些更新可能是改善你的Go应用程序的关键。本文将深入分析这些更新，并提供实用的示例和技巧。如果你在寻找“Go App Engine 1.7.1更新”或“Go语言云端部署”的信息，那么你来对地方了！
AWS Lambda、Microsoft Azure Functions及Google Cloud Functions支持的开发语言
FaaS（函数即服务）、Serverless、小程序和弹性云计算的诞生可以归因于云计算发展的趋势和应用架构的演变。
简介：本文讲述了我们在首款产品上市之前就差点破产、最后幸存下来并从中汲取教训的故事。
Airflow是一个以编程方式创作、调度和监控工作流程的平台。这些功能是通过任务的有向无环图（DAG）实现的。它是一个开源的，仍处于孵化器阶段。它于2014年在Airbnb的保护伞下进行了初始化，从那时起，它在GitHub上获得了大约800个贡献者和13000颗星星的良好声誉。Apache Airflow 的主要功能是调度工作流程，监控和创作。
对于网站代码托管，目前有两种方式，一种是 docker 容器部署，一种是无服务器计算部署。
当需要执行长时间运行的任务，而应用处于后台状态时，您会遇到 后台执行限制，该特性是在 Android 8.0 之后增加的。我们鼓励开发者进行行为变更以提升整个平台的用户体验。
Presto 在 Facebook 的诞生最开始是为了填补当时 Facebook 内部实时查询和 ETL 处理之间的空白。Presto 的核心目标就是提供交互式查询，也就是我们常说的 Ad-Hoc Query，很多公司都使用它作为 OLAP 计算引擎。但是随着近年来业务场景越来越复杂，除了交互式查询场景，很多公司也需要批处理；但是 Presto 作为一个 MPP 计算引擎，将一个 MPP 体系结构的数据库来处理海量数据集的批处理是一个非常困难的问题，所以一种比较常见的做法是前端写一个适配器，对 SQL 进行预先处理，如果是一个即时查询就走 Presto，否则走 Spark。这么处理可以在一定程度解决我们的问题，但是两个计算引擎以及加上前面的一些 SQL 预处理大大加大我们系统的复杂度。
Serverless 平台的主要优点是，它们使您可以专注于编写代码，而不必关心管理基础结构，自动扩容或为所用资源支付更多费用。
最近在开发自己的小项目的时候，因为各种原因使用上了云函数这个东西，不夸张的说开发时间直接减少一半，当然也没啥复杂业务逻辑，但是乱七八糟各种配置基本都可以摒弃掉了。
o是谷歌推出的一门编程语言。熟悉Go语言的开发者都知道其弥补了C语言的不足并且保持了C的极简主义。使用Go编译的程序可以媲美C或C++代码的速度，而且更加安全、支持并行进程（使用Go语言的12个理由）。一些主流的项目包括Docker、Heroku's Force.com以及Cloud Foundry's (Go)Router都是基于Go语言编写而来。有人说，Go为云而生，也正是由于其拥有并发性的操作系统以及完美的架构，使其备受开发者的青睐。 本月10日在巴黎举行的dotGo会议最后一个环节，是对Go语言
开发者指南：https://developer.android.google.cn/guide
原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
无服务器计算可以降低公有云中的应用成本，但企业需要正确的技能才能获得这些，且收获其他收益。 无服务器计算允许组织在更细的颗粒度上构建和部署云应用。与使用单体代码构建的传统应用相比，无服务器应用将工作负载分解为离散功能，它们仅在由某个事件调用或触发时才会运行。 尽管名字被定义为“无服务器”计算，但无服务器计算并不能完全排除服务器的使用。相反，它仅在功能加载并运行时才使用服务器。这最大限度地减少了资源的使用，从而能够在公有云中节省资金。 主要的公有云提供商现在都提供某种形式的无服务器计算，如Amazon Web
前提是你装了这个名叫Python Handout的工具，只要敲代码，就能在任何文本编辑器里方便的转换成标题、代码、文本等各种样式，还能直接运行处Python代码的结果，相当于一个没有hidden state的Jupyter笔记本。
这是因为神隐模式及省电模式导致的。 例如vivo手机管家自带省电管理，小米手机的神隐模式，自动关闭或者禁止给客户端的权限，导致悬浮窗会消失。
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- mysqldump 是文本备份还是二进制备份 它是文本备份，如果你打开备份文件你将看到所有的语句，可以用于重新创建表和对象。它也有 insert 语句来使用数据构成表。 mysqldump 的语法是什么？ mysqldump -u [uname] -p[pass] –databases [dbname][dbname2] > [backupfile.sql] 使用 mysqldump 怎样备份所有数据库？ mysqldump -u root
1.sudo!!: 忘记用 sudo 运行命令？您无需重新编写整个命令，只需键入 sudo!!最后一个命令将使用sudo运行。 2.python -m SimpleHTTPServer：通过端口 8000 为当前工作目录创建一个简单的网页。 3.mtr命令是 ping 和traceroute命令的组合。 4.Ctrl+x+e：这个组合键会立即启动，终端中的编辑器。 5.nl: 输出行编号的文本文件的内容。 6.shuf: 把输入行按随机顺序输出到标准输出。 7.ss: 输出套接字统计信息。 8.last:
随着设备性能提升和软件生态发展，越来越多的 Android 应用需要执行相对更复杂的网络、异步和离线等任务。例如用户想要离线观看某个视频，又不想一直停留在应用界面等待下载完成，那么就需要以一定的方式让这些离线的过程在后台运行。再比如您想将一段精彩的 Vlog 分享到社交媒体，肯定也会希望视频上传时不会影响到自己继续使用设备。这就涉及到了我们今天分享的主题: 使用 WorkManager 管理后台和前台工作。
最近在使用 Python notebook时老是出现python崩溃的现象，如下图，诱发的原因是“KERNELBASE.dll”，异常代码报“40000015”。
当前大多数公司在运营应用产品时，无论是选择公有云还是自建的数据中心，都会面临服务器数量预估、存储容量规划和数据库的选型等问题。同时需要在基础设施之上部署依赖软件，以运行应用程序。当前是否存在一种简单的架构模型能够满足我们这种应用场景？当然，这个架构已经存在许久，它就是今天软件架构世界中很热门的一个话题——Serverless。
有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要回滚，也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功，你的服务可能每秒会有大量查询，系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。如果使用云平台，还能获得其它功能，比如强大的监督工具。
若朴 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 刚刚，Google开源了一套问答游戏App系统。 通过一套模板工具可以，你只要给出问题和答案，就能搞出一套功能齐备的AI问答游戏。这套问答系统基
Jenkins是一款流行的持续集成/持续部署工具，它能够帮助开发人员自动化构建、测试和部署应用程序。在使用Jenkins的Pipeline中，我们有时会遇到一个挑战：Jenkins默认在终止整个Pipeline的执行时，会中止流水线中启动的进程。然而，在某些情况下，我们可能希望即使流水线结束，其内部启动的进程也能继续运行，而不是立即被终止。为了满足这一需求，Jenkins社区推出了pipeline-keep-running-step-plugin插件。
有关深度学习或机器学习方面的文章层出不穷，涵盖了数据收集，数据整理，网络/算法选择，训练，验证和评估等主题。
介绍 作为一个热门词汇，Serverless并不孤单，和它一起受到广泛关注的还有诸如微服务（Microservice）、容器（Container）和云等。其实这些技术之间有着很强的关联关系。正确地理解Serverless和其他技术的关系，是正确理解Serverless架构的一个重要基础。要深入理解Serverless，需要结合当下业界发展的整个大环境和趋势进行思考。 云计算 从私有数据中心到云 按所管控的计算资源的范围来划分，云计算模式可以分为基础架构即服务（Infrastructure as a Serv
性能剖析是动态代码分析的一种形式，你可以在应用运行时捕获应用的特征，然后使用这些特征信息确定如何使应用更快、更高效。但是对于线上生产环境来说很难捕获到现场，所以捕获线上 profile 的时候有一定难度，Google 在论文《Google-Wide Profiling: A Continuous Profiling Infrastructure for Data Centers》(https://research.google/pubs/pub36575/) 中介绍了内部的 Profilling 系统，简称 GWP，GWP 能够持续地对跨数据中心的基础设施进行 profilling，获取包括了栈调用，硬件事件，堆 profile，内核事件等等信息，并进行后续的数据分析，这个就是现在比较热门的持续性能剖析。
定时器增加了另一种启动服务的方式，基于……时间。尽管与定时任务很相似，但 systemd 定时器稍微地灵活一些。让我们看看它是怎么工作的。
该文翻译自Pivotal公司的 Matt Stine大牛的书籍《Migrating to Cloud Native Application Architectures》。 “Twelve-Factor”应用程序是针对cloud-native应用程序架构的众多模式的一个集合，最初是由Heroku的工程师们提炼出来的。 这些模式描述了一个云原生的应用程序的原型。他们专注性能，安全性和扩展性，强调声明性配置，无状态/无共享的进程水平扩展，和总体松耦合的部署环境。云应用平台，如Cloud Foundry，Hero
Windows服务（即，以前的NT服务,以下简称WIN服务）使您能够创建在它们自己的 Windows 会话中可长时间运行的可执行应用程序。这些服务可以在计算机启动时自动启动，可以暂停和重新启动而且不显示任何用户界面。这种服务非常适合在服务器上使用，或任何时候，为了不影响在同一台计算机上工作的其他用户，需要长时间运行功能时使用。还可以在不同于登录用户的特定用户帐户或默认计算机帐户的安全上下文中运行服务。
EasyCVR视频融合云平台不仅支持多协议、多类型设备接入，而且还是一款无插件视频直播平台，在PC端播放可支持多种不同协议的视频流输出，也能通过手机端进行播放，同样在手机浏览器登录网页即可查看。平台能长期稳定运行、性能流畅、可拓展性强。
在一次系统上线后，我们发现某几个节点在长时间运行后会出现CPU持续飙升的问题，导致的结果就是Kubernetes集群的这个节点会把所在的Pod进行驱逐（调度）；如果调度到同样问题的节点上，也会出现Pod一直起不来的问题。我们尝试了杀死Pod后手动调度的办法（label），当然也可以排除调度节点。但是在一段时间后还会复现，我们通过监控系统也排查了这段时间的流量情况，但应该和CPU持续占用没有关联，这时我们意识到这可能是程序的问题。
在我完成 electrade【https://www.electrade.app/】 的工作之余，还帮助一个朋友的团队完成了他们的项目。最近，我们希望为这个项目构建一个 Craiglist 风格的匿名电子邮件中继，其中包含 “serverless” Google Firebase Function（与 AWS Lambda，Azure Function 等相同）。到目前为止，我发现用 .then() 回调处理异步操作更容易思考，但是我想在这里用 async/await，因为它读起来更清晰。我发现大多数关于链接多个函数的文章都没有用，因为他们倾向于发布从MSDN 复制粘贴的不完整的演示代码。在 async/await 上有一些难以调试的陷阱，因为我遇到了所有这些陷阱，所以我将在这里发布自己的完整代码并解释我的学习过程。
这篇文章是“用Tensorflow和OpenCV构建实时对象识别应用”的后续文章。具体来说，我在自己收集和标记的数据集上训练了我的浣熊检测器。完整的数据集可以在我的Github repo上看到。 看一
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