GaC(Grafana as Code, Grafana 即代码) 很明显是扩展自 IaC(Infrastructure as Code, 基础设施即代码)的概念.
Kubeflow 是在 K8S 集群上跑机器学习任务的工具集，提供了 Tensorflow, Pytorch 等等机器/深度学习的计算框架，同时构建容器工作流 Argo 的集成，称为 Pipeline。关于其部署，最新版本的本地部署有很多问题，Github 上的 issue 大多数都是与部署有关的，所以如果不是在 GCP 上部署，会可能碰到各种各样的问题。
在线服务应旨在提供符合业务需求的服务可用性。这个过程的一个关键部分应该涉及组织中的不同团队，例如，从业务开发团队到工程团队。
原文： https://thenewstack.io/deleting-production-in-a-few-easy-steps-and-how-to-fix-it/
一个开源的 JavaScript 图表库，让开发者可以更轻松的构建可交互图表，可视化数据
DevOps的概念由开发和运维所组成，是包括了软件开发管理和团队管理的集合体。这个单词2009年被首次提出来，并自此成为IT领域的流行语。
Grafana Tanka 是 Kubernetes 集群的配置工具，由 Jsonnet 数据模板语言实现。
Grafana provider 为 Grafana 提供配置管理资源。是目前 Grafana 官方提供的，覆盖的 Grafana 资源最全的 IaC 工具。
作者（李吕源，物联网技术与教育家）在文中谈到：将嵌入式C转换为Rust并不难（Converting Embedded C to RustLang is not that hard.）
在之前的一篇文章《如何使 Grafana as code》[1]中介绍了使用 Jsonnet[2] 实现 Grafana as code，通过代码来批量、动态、可复用的生成 Grafana Dashboard。但毕竟 Jsonnet 是一门小众的编程语言，可用文档不多且示例较少，那么有没有使用我们熟悉的编程语言来生成 Grafana Dashboard 的办法呢？答案是肯定的，本篇文章就介绍一款用于生成 Grafana Dashboard 的 Golang 库：Grabana[3]
在当前大数据时代的背景下，我们每天面临着各种形式的数据，其中有结构化的，也有非结构化的。特别是对图片形式这种非结构化的数据，如何高效地获取、处理以及分析仍旧是一系列颇有挑战的任务。我们常常会拿到一份表格的数据材料, 或许是一页传单，或许是书页上的数据整理，或许是一页实验报告，又或许是某产品规格参数等等，然后基于传统的操作方式, 将数据逐项录入到系统，存储到数据库，通过SQL命令跟数据库交互，并二次处理后返回给用户。整个过程比较繁琐，更重要的是，要求用户具备数据库和其他IT技能。本项目探索了一种新的思路，即直接解析表格图片的数据并用人类自然语言直接查询所需数据, 让普通用户更好的满足该场景下的数据需求。
当今的 Kubernetes 炙手可热，用户们寻求更多的方式和流程来进行 Kubernetes 集群上的应用部署。kubectl 已经成为底层工具，用户需要更易用的流程。Draft、Gitkube、Helm、Ksonnet、MetaParticle 以及 Skaffold 都是用来帮助开发人员在 Kubernetes 上进行应用构建和部署的工具。
Google 在 Cloud Next’19 上发布了基于 Docker 容器的的 Serverless 新方案。目前可以肯定的是，这是 Serverless 的重要进步——在 Cloud Run 上进行部署比在 Kubernetes 上运行容器简单多了。而且和 Lambda 不同，这一方案没有语言绑定的问题。
Grafana Dashboard 可以做很多事情，但您知道其实是可以通过代码来配置管理 Grafana Dashboard 的吗？本文是 Grafana Labs 软件开发工程师 Malcolm Holmes 和 Inuits 的开源顾问 Julien Pivotto 在 FOSDEM 2020 上的 topic 演讲记录。演讲中，两人讨论了如何使用代码来管理您的 Grafana 实例，并介绍了一些使用 Jsonnet[1] 的秘诀和技巧以及 Grafonnet[2]（一个用于生成 Grafana Dashboard 的 Jsonnet 库）。
Boxfuse的工作原理是将您的Spring Boot可执行jar或war转换为可以在VirtualBox或AWS上无需部署的最小VM映像。Boxfuse为Spring Boot
使用 Sonatype Nexus 作为 maven 私服，有两个无法避免的运维问题。
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。
上一章中，我们用 minikube 去搭建单机集群，并且创建 Deployment、Service(在三章中讲解)，本篇将介绍利用 kubeadm 部署多节点集群，并学会 安装以及使用 kubernetes 的命令行工具，快速创建集群实例，完成部署 hello world 应用的实践。
在人工智能兴起的当下，AI正在重塑着很多行业。今天介绍的是一款近期登上github热门的一款可轻松实验和原型化 LangChain[1] 流水线的AI项目—LangFlow。
Google 在设计 Ruby Serverless Runtime 时面临的一些设计问题，做出的决策以及为什么做出这些决策。
就在今天 Kubernetes ingress-nginx 项目发布了 v1.1.2 版本。我是这个版本的 release manager 。
最近在准备 CKA 考试，所以需要搭建一个 Kubernetes 集群来方便练习．GCP 平台新用户注册送 300 刀体验金，所以就想到用 kubeadm 在 GCP 弄个练练手，既方便又省钱．
我们课题组有一份油菜的核心种质资源，前几年经重测序之后已经发表了。但是课题组后面很多的项目都基于这份核心种质资源，实验室成员常常需要检索分析某些基因的特定SNP，所以我在自学了一段时间的Shiny之后就尝试着搭建了一个Shiny app并利用Shiny-server部署在课题组的服务器上，但是由于我开发的这个Shiny app本来就打开比较慢，加上很多时候服务器负荷运行，导致Shiny app打开速度就更慢了，有的时候甚至加载时间过长直接打不开。恰巧我紧跟生信技能树推文更新，了解到可以搞个云服务器来部署Shiny应用。
本文档介绍了一些用于创建具有弹性和可扩展性的应用程序的模式和实践，这是许多现代架构练习的两个基本目标。设计良好的应用程序会随着需求的增加和减少而上下扩展，并且具有足够的弹性以承受服务中断。构建和运行满足这些要求的应用程序需要仔细规划和设计。
原题：MICRONAUT: A JAVA FRAMEWORK FOR THE FUTURE, NOW
Gitee项目地址 前言 本项目是采用Spring全家桶的java后端框架，采用目前WEB端比较流行的前后端分离的开发方式，后端采用微服务架构思想，将业务各个拆分出来，通过SpringCloud微服
BCL 全名 Borg Configuration Language，是 Google 内部基于 GCL (Generic Configuration Language) 在 Borg 场景的实践。用户通过 BCL 描述对 Borg 的使用需求，通过基于 BCL 的抽象省去对 Borg 复杂配置细节的感知提高单位效率，通过工程化手段满足可抽象、可复用、可测试的协作方式提高团队效率和稳定性，并在其上建立了相应的生态平台，作为 Borg 生态的重要抽象层在 Google 内部服务了超过 10 年，帮助 Google 内部数万开发者更好的使用 Infra。遗憾的是 BCL 并未开源，无法对 BCL 的实现、使用、生态做更多深入的解析。
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。
Turbinia是一款专门用于部署、管理和运行分布式取证任务流的开源框架。该工具可以自动化运行常见的数据取整处理工具，例如Plaso、TSK和strings等等，可帮助研究人员对云端环境以及大量账号下的数字证据进行处理，并尽可能地通过并行处理方式来减少响应时间。
我们将通过解释Argo CD是什么以及该平台所基于的底层技术来开始本章，以便我们可以设置基础。我们将解释Argo CD的核心概念，并且在深入了解它之前，我们将通过你需要知道的必要词汇。 然后，我们将描述Argo CD的架构概述和GitOps方面的典型工作流。我们将详细描述每个核心组件及其职责，以便我们能够理解并排除潜在问题。 最后，我们将在本地机器上的Kubernetes集群中安装Argo CD，并尝试使用它部署应用程序，并通过Argo CD观察GitOps阶段。 在本章中，我们将介绍以下主要的主题：
过去五年中的变化，如迁移到公有云以及从虚拟机向容器的转变，已经彻底改变了构建和部署软件的意义。
我们很高兴地告诉大家，EMQX Enterprise 4.4.11 版本正式发布！
在本节中，您将基于从上一节中获得的理解，并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中，您将学习不同的 TensorFlow 工具，例如 TensorFlow Hub，TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
将其添加到/etc/docker/daemon.json,将dockercgroup驱动程序设置为systemd：
本框架是Google发布于ICLR2020顶会上，这两天发布于Google Blog上
本篇介绍利用 kubernetes 的命令行工具，快速创建集群实例，完成 hello world 实践。
i-am-a-bot是一款基于多个大语言模型的验证码安全评估工具，该工具提供了一个使用了多模态大语言模型（LLM）的自动化解决方案，可以帮助广大研究人员测试各种类型验证码机制的安全性。
在 JFrog，我们依靠 Kubernetes 和 Helm 来编排我们的系统并保持我们的工作负载运行并保持最新状态。 我们的 JFrog Cloud 服务最初使用 Helm v2 和 Tillerless 插件部署以增强安全性，但现在我们已成功将数千个版本迁移到 Helm v3。
本文展示了如何用 Keras 构建深度学习模型的简单示例，将其作为一个用 Flask 实现的 REST API，并使用 Docker 和 Kubernetes 进行部署。本文给出的并不是一个鲁棒性很好的能够用于生产的示例，它只是为那些听说过 Kubernetes 但没有动手尝试过的人编写的快速上手指南。
2018年，谷歌推出了云AutoML，引起了广泛关注，是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中，你将学习“AutoML”，这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
(3) 生成Kube Config文件，kubelet需要用这个文件与Master通信。
然后在 搜狗输入法Linux官网 下载 64位程序，解压并移动到当前目录下，执行如下指令：
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。
元旦在土区成功购买Google one 2T之后，就着手开始用rclone挂载Google Drive
不要左移而要下移。为开发者简化困难的事情。从 Kubernetes 的流行及其 API 学习。
众所周知，RN经常遇到无可奈何的超级Bug, 那么对于这些问题的终极解决办法是什么呢？
本文将介绍3种技术，通过 Maven 把 SpringBoot 应用构建成 Docker 镜像。
Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态，其服务、支持和工具的使用范围相当广泛。
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