Kubernetes 是一个开源的容器编排平台。它由 Google 开发，为自动化部署、扩展和管理容器化应用提供了一个开源系统。虽然大多数人在云环境中运行 Kubernetes，但在本地运行 Kubernetes 集群不仅是可能的，它还至少有两个好处：
作者：Jon Friesen、Nick Tate 和 Cody Baker，DigitalOcean
In this article, I’ll share 11 skills, which I believe, every programmer should know or learn in 2020.
多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
首先要明确的是, 作为了一个每天在 Linux Server 上 rm -rf 的人来说, 如果想在 Mac 上使用 Docker, 最舒服的也是兼容所有 docker cli 命令行操作即可; 至于图形化的界面完全不需要, 我们并不指望图形化界面能比敲命令快到哪里去, 也不指望图形化界面变为主力; 所以本篇文章的核心目标:
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。
Kubernetes[1]，又称为 k8s（首字母为 k、首字母与尾字母之间有 8 个字符、尾字母为 s，所以简称 k8s）或者简称为 "kube" ，是一种可自动实施 Linux 容器[2]操作的开源平台。它可以帮助用户省去应用容器化过程的许多手动部署和扩展操作。也就是说，您可以将运行 Linux 容器的多组主机聚集在一起，由 Kubernetes 帮助您轻松高效地管理这些集群。而且，这些集群可跨公共云[3]、私有云[4]或混合云[5]部署主机。Kubernetes 是理想的托管平台。
首先还是拿个友商出来做对照。当初是在大四毕业的暑假到研究生的第一年期间考的VCP和VCAP，vSphere的版本还在6.5/6.7，放在今天多少有点过气。但我还是打算把VMware拎出来，看看VMware vSphere虚拟化架构。
嗨，各位技术同好，我是猫头虎，一位对Go语言和容器技术充满热情的博主。今天，我们将探讨如何使用Docker来部署Go服务器，一种既高效又现代的部署方式。如果你对Docker和Go都感兴趣，那就跟我一起深入了解吧！
机器学习不仅仅是模型 产生这个问题的原因就是所有人都以为机器学习的模型就是机器学习本身，以为对那些个算法理解了就是机器学习的大牛了，但实际上完全不是这样的。 模型是谁在玩呢？模型是科学家发明出来的， 是各个大公司的各个科学家，研究员发明出来的，这个发明出来是会出论文的，是他们用来虐我们的智商的，一般情况下，你发明不了模型吧（如果可以，可以不要往下看了，你可以走学术那条路）？你修改不了模型吧？ 所以说，学会了模型，只是刚刚刚刚入门，甚至还算不上入门吧 那各个公司的那么多算法工程师在干嘛呢？我们以一个搜索排序
Google Cloud Platform (以下简称GCP)是Google提供的云平台,。Google云平台提供很多功能，包括计算服务，存储服务，网络服务，大数据服务，人工智能服务，以及谷歌的产品等，可以用来搭建加速服务, 网站和存储数据等等。本文将介绍如何申请GCP一年的免费试用、Linux服务器环境搭建。Docker环境搭建，运行有意思的镜像。
docker资源汇总。英文版本链接 资源汇集 书籍 第一本Docker书 (7.4分) Docker —— 从入门到实践 (内容一般) The Docker Book Docker in Action (Early Access Edition) Docker in Practice (Early Access Edition) Docker 技术入门与实战 (6.1分) Docker源码分析 Docker——容器与容器云 Docker in the Trenches:Successful Producti
本文介绍了Docker技术的一些重要概念、使用场景、优点、缺点以及如何在本地和云上使用Docker。作者还讲解了Docker的技术实现、基础架构、容器管理、镜像管理、日志和监控、网络、安全、集群以及Kubernetes等内容。此外，还介绍了一些有用的工具和插件，以及如何学习和使用Docker。
Applications adopting the principles of Microservices packaged as Containers orchestracted by Platforms running on top of Cloud infrastructure, developed using practices such as Continous Delivery and DevOps.
Minikube是一个轻量级的Kubernetes集群，用于在个人计算机上进行本地开发和测试。它是Kubernetes社区为帮助开发者和学习者更好地学习和体验Kubernetes功能而推出的工具。通过Minikube，用户可以在个人计算机上快速构建和启动Kubernetes集群，从而进行本地开发和测试。Minikube支持在macOS、Linux和Windows平台上运行，并可以使用各类本地虚拟化环境作为驱动。 其支持大部分kubernetes的功能，列表如下
【新智元导读】夏至已至，2016过了一半，人工智能领域在2016上半年发生了什么大事？还记得AlphaGo吗？科技博客网站Turing Machine从硬件、技术、应用、公司、思想、图书、人物等多个方面归纳了过去6个月出现在国外媒体上的AI大事记。从这一份总结上可以看到，科技巨头企业之间的AI竞赛在2016年真正开始白热化，AI作为一种颠覆性的技术影响力在逐渐显现。对于企业来说，谁可以真正探索出AI产品化和变现的途径，谁就会占得先机。 进入2016年以来，机器学习+人工智能进化速度飞快，让人很难跟上，这里有
双路E5-2860v3 CPU，24核48线程，128G DDR4 ECC内存，NVME盘 512G。
周四主题演讲 | Thursday Keynotes From Allies to Partners: A Foundational Toolkit for Inclusive Leadership CPU Burst：摆脱不必要的节流，同时实现高 CPU 利用率和高应用程序性能 | CPU Burst: Getting Rid of Unnecessary Throttling, Achieving High CPU Utilization and Application Performance atha
Docker 是在 2013 年的 PyCon 上首次正式对外公布的。它带来了一种先进的软件交付方式，即，通过容器镜像进行软件的交付。工程师们只需要简单的 docker build 命令即可制作出自己的镜像，并通过 docker push 将其发布至 DockerHub 上。通过简单的 docker run 命令即可快速的使用指定镜像启动自己的服务。
上一节《Jenkins X--(5)准备虚拟机环境》完成了虚拟机环境的搭建。这一节开始在虚机上基于minikube搭建k8s环境，用于后面JenkinsX的环境构建。在开始之前，需要对操作系统做一些配置，以方便后续的操作。
通过之前的文章 初试 Kubernetes 集群中使用 Helm 搭建 Spinnaker 平台 ，我们已经演示了如何通过 Helm 安装 Spinnaker 平台到本地 Kubernetes 集群中。本次演示环境，我依旧是在本机 MAC OS 上操作，以下是安装的软件及版本：
容器注册表是Docker容器镜像的集中存储和分发系统。它允许开发人员以这些镜像的形式轻松共享和部署应用程序。容器注册表在容器化应用程序的部署中发挥着关键作用，因为它们提供了一种快速、可靠和安全的方式，在各种生产环境中分发容器镜像。
Docker是什么？ 简单得来说，Docker是一个由GO语言写的程序运行的“容器”（Linux containers， LXCs）； 目前云服务的基石是操作系统级别的隔离，在同一台物理服务器上虚拟出多个主机。Docker则实现了一种应用程序级别的隔离； 它改变我们基本的开发、操作单元，由直接操作虚拟主机（VM）,转换到操作程序运行的“容器”上来。 Docker是为开发者和系统管理员设计的，用来发布和运行分布式应用程序的一个开放性平台。由两部分组成： Docker Engine: 一个便携式、轻量级的运
由于以上种种痛点，我们渴望一种更高效更可靠的方式来完成这个 CI/CD 流程，而 Docker 虚拟化容器技术能很好的解决这个痛点，下图是基于 Kubernetes 搭建 Jenkins 集群的简单示意图。
使用过 kubeadm 来创建集群的老铁应该知道，像 kube-apiserver, kube-controller-manager, kube-scheduler 这些组件是通过静态 Pod，也就是 Static Pod 来启动的，那么也许我们会好奇，这些镜像是怎么下载的，不妨看下 kubeadm 的代码分析一下
最近我们构建和部署服务的方式与原来相比简直就是突飞猛进，像那种笨拙的、单一的、用于构建单体式应用程序的方式已经是过去式了。我们努力了这么久，终于达到了现在的效果。现在的应用为了提供更好的拓展性和可维护性，都会去拆解成各种相互依赖小、解耦性强的微服务，这些服务有各自的依赖和进度。如果你想去构建你所负责的服务，那么从一开始，就应该使用 CI/CD 的方式；当然，如果你走上了这条路， Jenkins 就是你的良师益友。
Conversational AI is the synthetic brainpower that makes machines capable of understanding, processing and responding to human language.
要学习Kubernetes技术，先决条件是得有一个实验环境，虽然在之前的文章中给大家介绍过如何安装部署一个Kubernetes（具体可参考<<如何部署一个Kubernetes集群>>）,但是这篇文章是基于Linux虚拟机安装的，所需要的资源环境还是相对复杂。而我们在日常学习Kubernetes的过程中，其实是更希望在开发电脑上直接部署一个简单的Kubernetes环境，这样学习起来会更加方便。今天的内容就给大家介绍下如何在Mac开发电脑上安装一个基于MiniKube的Kubernetes学习环境！
结合自己学习Deep Learning以来的经验来谈谈自己的感受吧，实验室刚开始也只有单卡的机器，现在工作了有机会使用更多的计算资源。
Mondoo是一个Cloud-Native安全和漏洞风险管理系统且开箱即用。Mondoo集成了主要的云环境，CI/CD环境和构建工具（如packer）以及资源调配工具Terraform，Ansible和Chef等。
大家好，相对之前的文档，因最新的 Docker Desktop 更新后，有些地方不再适用，现根据最新 stable 版本，重新撰写本文档。 毕竟我们使用 Google 的东西没那么容易，希望这篇技术笔记能帮大家节省一点点时间，知道坑在哪里，以便更好的玩转 Kubernetes。具体步骤的话，大概分以下几步：
图2.2 容器技术框架
甲骨文周二在纽约的Oracle CloudWorld上展示了Oracle Cloud Platform在人工智能和机器学习方面的进步。
当我们在容器中运行 Java 应用程序时，可能希望对其进行调整参数以充分利用资源。
Remote Sensing 专刊“谷歌地球引擎：基于云的地球观测数据和分析平台"
物联网+大数据+机器学习将会是以后的趋势，这里介绍一篇这方面的文章包含源码。 混合机器学习基础架构构建了一个场景，利用Apache Kafka作为可扩展的中枢神经系统。 公共云用于极大规模地训练分析模型（例如，通过Google ML Engine在Google Cloud Platform（GCP）上使用TensorFlow和TPU，预测（即模型推断）在本地Kafka基础设施的执行（ 例如，利用Kafka Streams或KSQL进行流分析）。 本文重点介绍内部部署。 创建了一个带有KSQL UDF的Github项目，用于传感器分析。 它利用KSQL的新API功能，使用Java轻松构建UDF / UDAF函数，对传入事件进行连续流处理。 使用案例：Connected Cars - 使用深度学习的实时流分析 从连接设备（本例中的汽车传感器）连续处理数百万个事件：
Google Cloud Platform (GCP) 深度学习虚拟机 (VM)（推荐！）
来源：机器之心 本文共3798字，建议阅读8分钟。 本文一反常态用讲故事的方式进行介绍，让你对深度学习产生新的认识。 作为人工智能领域里最热门的概念，深度学习会在未来对我们的生活产生显著的影响，或许现
上一篇文章 初试 Netflix 开源持续云交付平台 Spinnaker 中，我安装的是 Development Spinnaker，安装过程比较繁琐，而且没有跟 Kubernetes 集群集成起来，只能演示其部署管理功能中的 Pipeline 功能，而 Spinnaker 的另一个核心内容集群管理功能没法操作。本次我将实际操作演示如何在 Kubernetes 集群中安装 Spinnaker，后续演示如何使用 Spinnaker 执行 deploy 和 scale 一个应用到 Kubernetes 集群中。本次演示环境，我是在本机 MAC OS 上操作，以下是安装的软件及版本：
用过docker machine的朋友，使用minikube后就能感觉到它其实跟docker machine很像，默认都是使用virtualbox作为虚拟化驱动，在创建虚拟机的同时，也会创建相关虚拟网络，一般情况下，都是创建host only的虚拟网络，mac下安装完virtualbox可以使用命令vboxmanager list hostonlyifs列出已经创建好的虚拟网络。
作为人工智能领域里最热门的概念，深度学习会在未来对我们的生活产生显著的影响，或许现在已经是了，从 AlphaGo 到 iPhone X 上的人脸识别（FaceID），背后都有它的身影。关于深度学习，我们能够看到很多优秀的介绍、课程和博客，本文将列举其中的精华部分，而且，你会发现这是一篇「不一样」的文章。 📷 不一样在哪儿呢？可能是本文没有按照「正常」的深度学习博客结构：从数学讲起，然后介绍论文、实现，最后讲应用。我希望用讲故事的方式来介绍深度学习，这可能要比只介绍信息和公式要更加平易近人一些。 我为
docker 的 service 没有置为 enable，设置好就行了。另外关于 ipv4 通过 echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/ip_forward 就可以了，这里的意思是是否打开 ip 转发。
Kata Containers 是轻量级虚拟机的一种新颖实现，可无缝集成到容器生态系统中。 Kata Containers 与容器一样轻巧快速，并与容器管理层集成，同时还提供 VM 的安全优势。
本文会在window环境下，构建一套基于k8s的istio环境，并且通过skaffold完成镜像的构建和项目部署到集群环境。其实对于实验环境有限的朋友们，完全可以在某里云上，按量付费搞3台”突发性能实例“，玩一晚，也就是杯咖啡钱。
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