原题:MICRONAUT: A JAVA FRAMEWORK FOR THE FUTURE, NOW
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。
最初于2018年11月17日在Medium发布。自此以来,该帖子已更新,可以使用最新版本的JHipster(6.3.0)和Istio(1.3.0)。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型?我们已经听到了这种的反馈,在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型,模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
张量处理单元(TPU)是 Google Cloud Platform(GCP)上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中,我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU,以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用,使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
提高游戏服务器端逻辑的开发效率 游戏服务器端有三个常用的典型功能,几乎每个游戏都要反复实现的。而这几个功能,都会符合一些最佳建模和最佳实践: 客户端拉取服务器数据:有命令模式和RPC这两中常见的建模。
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。
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.
随着软件供应链攻击的增加,保护我们的软件供应链变得更加重要。此外,在过去几年中,容器的采用也有所增加。有鉴于此,对容器镜像进行签名以帮助防止供应链攻击的需求日益增长。此外,我们今天使用的大多数容器,即使我们在生产环境中使用它们,也容易受到供应链攻击。在传统的 CI/CD 工作流中,我们构建镜像并将其推入注册中心。供应链安全的一个重要部分是我们构建的镜像的完整性,这意味着我们必须确保我们构建的镜像没有被篡改,这意味着保证我们从注册中心中提取的镜像与我们将要部署到生产系统中的镜像相同。证明镜像没有被篡改的最简单和最好的方法之一(多亏了 Sigstore)是在构建之后立即签名,并在允许它们部署到生产系统之前验证它。这就是 Cosign 和 Kyverno 发挥作用的地方。
Kubernetes 的稳健性、可靠性使它成为现阶段最流行的云原生技术之一,但也有不少用户反映, Kubernetes 技术学习起来十分复杂,只适用于大集群且成本较高。这篇文章将打破你的观念,教你在小型项目中部署 Kubernetes 集群。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署。作者首先介绍了Google Cloud Platform的特点和优势,然后详细讲解了如何利用TensorFlow和Keras在Google Cloud Platform上部署和训练深度学习模型。作者还通过一个实际的案例演示了如何使用Google Cloud Platform进行训练和部署深度学习模型,并分享了在使用过程中需要注意的一些重要细节。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署,包括TensorFlow、Keras、PyTorch等框架的使用。作者通过在Google Cloud Platform中创建项目、配置训练环境、使用Cloud Storage上传数据集、使用TensorFlow训练模型、将模型部署到Cloud Machine Learning Engine中等一系列操作,展示了如何使用Google Cloud Platform进行高效的深度学习训练和部署。
管理Kubernetes集群在保持一致的可用性和对故障的韧性方面存在困难。虽然使用副本可以确保存在多个应用程序实例,但并不能保证应用程序运行时的不间断。
在 Cloudera,我们一直相信自动化是交付安全、随时可用且配置良好的平台的关键。因此,我们很高兴地宣布公开发布基于 Ansible 的自动化来部署 CDP 私有云基础集群。通过以这种方式自动化集群部署,您可以降低配置错误的风险,促进环境中跨多个集群的一致部署,并帮助更快地交付业务价值。
近日,一名叫Matt Fraser的小哥用Cloud AutoML制作了一个分类器,能识别分类澳大利亚的各种毒蜘蛛。
最近,我一直在Kubernetes上进行各种测试和部署。因此,我不得不一次又一次创建和销毁Kubernetes集群,有的时候甚至在一个小时内执行好几次。但由于我需要测试的某个事项需要一个全新的集群,所以简单地删除所有的pod、service、deployment等,来让集群变得“像新的一样”并没有任何作用。
7月30日,由腾讯IEG互动娱乐运营部主办,腾讯大讲堂、互动娱乐事业群办公室、CSDN协办的第二届游戏运营技术论坛于上海浦东喜来登由由酒店隆重举行,腾讯大讲堂全程进行了视频直播,下面大讲堂将与大家一起来回顾本届大会嘉宾的关键内容。 更详细的大会技术干货文章,请留意大讲堂下周专题报道。 如何将云的理念落地到游戏领域来?如何提升游戏运营的质量和效率?怎样降低运营成本?这是游戏行业进入新一轮发展期,又恰逢云计算兴起,做为游戏人要追寻的问题。本届游戏运营技术论坛以“云时代的游戏运营”为主题,请来腾讯游戏、盛大游戏、
在AI辅助编程飞速发展的时代,健全的DevOps实践显得尤为重要。本博客将演示如何在构建和增强CI/CD流水线中高效利用AI,并强调虽然AI带来重大进步,但人的专业知识仍不可替代。
本文向您介绍两种访问谷歌Gemini语言模型的途径:Vertex AI和Google AI Studio,并详细阐述每种方法的使用入门指南。
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。
如果有一天觉得手痒,可以使用如下命令删除helm仓库。不用担心什么可怕后果,更不要大声尖叫。这里并不是真实删除仓库,只是删除指向仓库的链接而已。如果后悔了,大不了再使用上面的命令添加回来。
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!
可以配置 VerticalPodAutoscaler CRD来对容器的CPU以及内存需求进行分析和调整。
关注容器圈的朋友一定会注意到最近一年的高频词:Service Mesh。这么绕口的词,到底是什么意思?引用一篇文章里对其的解释:
在本节中,我们将介绍 Google Cloud Platform(GCP)上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件,并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
该工具基于Google的OSS-Fuzz平台实现其功能,并对生成的目标执行基准测试。
作者:Dan Lorenc 和 Priya Wadhwa |文章最初张贴在security.googleblog.com[1]
谷歌开源的 ClusterFuzz 是一个可扩展的模糊测试基础设施,可在软件中发现安全性和稳定性问题。
Dockerfile 是使用 Docker 的相关开发人员的基本工具,用来充当构建 Docker 镜像的模板,在这个文件中包含用户可以在命令行上调用来构建镜像的所有命令。了解并有效利用 Dockerfile 可以显着简化开发流程,实现镜像创建的自动化并确保不同开发阶段的环境一致。Dockerfile 对于定义 Docker 容器内的项目环境、依赖项和应用程序配置至关重要。
Docker可以轻松地将您的应用程序和服务包装在容器中,以便您可以在任何地方运行它们。但是,在使用Docker时,也很容易累积过多的未使用的图像,容器和数据卷,这会使输出变得混乱并消耗磁盘空间。
将机器学习(ML)模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开,这些微服务从 Docker 容器中托管,例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型,这些模型可以提供对新数据的预测。然后,可以将它们部署到云环境中,以处理维护连续可用性所需的所有事情,例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
DevOps定义(来自维基百科): DevOps(Development和Operations的组合词)是一种重视“软件开发人员(Dev)”和“IT运维技术人员(Ops)”之间沟通合作的文化、运动或惯例。透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程,来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。
客座文章最初由DoiT International高级云架构师Mike Sparr在DoiT博客上发布
Rust 1.37.0 stable 有什么?Rust 1.37.0 的亮点包括通过类型别名引用枚举变量、内置 cargo vendor、对宏使用未命名的 const、配置文件引导的优化、Cargo 中的 default-run 和枚举上的 #[repr(align(N))] 。
how to deploy a TiDB cluster on GCP GKE with your laptop (Linux or macOS) for development or testing
Dockerfile是一个包含用于组合镜像命令的文本文档。可以使用在命令行中调用任何命令。Docker通过读取Dockerfile中的指令自动生成镜像。docker build命令用于从Dockerfile构建镜像。可以在docker build命令中使用-f标志指向文件系统中任何位置的Dockerfile。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中,并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API,包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说,Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务,支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
大家好,我是猫头虎博主!今天要跟大家分享的是Google Cloud最近宣布的App Engine标准环境中新的Go 1.11运行时。这次更新不仅带来了对Go社区长期以来需求的支持,而且还包括了对云应用开发模式的重大改进。让我们一起探索这一刷新人心的技术进展!
app版本1,只会更新app版本1下的资源版本线 程序更新只走程序版本线,例如 2.0.0.0 的程序版本检查更新时,服务器将返回 3.0.0.0 的可选更新 资源更新只走所在程序版本下的资源线,例如 2.1.0.0 的资源版本检查更新时,服务器将返回 2.3.0.0 的强制更新,而不会返回 3.X 的版本,尽管 3.X 的版本比 2.1.0.0 高
在很多歌迷眼里,尤其是喜欢乡村音乐的人,“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson,同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表,于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用,可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
在 Kubernetes 1.24 中,gRPC 探针(probe)功能进入了测试版,默认情况下可用。现在,你可以为 gRPC 应用程序配置启动、活动和就绪探针,而无需暴露任何 HTTP 端点,也不需要可执行文件。Kubernetes 可以通过 gRPC 原生连接到你的工作负载并查询其状态。
8月3日,第十六届ChinaJoy在上海新国际博览中心隆重举办。China Joy作为最大的中国游戏展会,每年都会吸引大批游戏爱好者和游戏厂商前往参展,各种各样的前沿科技、新款游戏、数码产品都将悉数亮
Docker 是一种容器引擎,可以在容器内运行一段代码。Docker 镜像是在任何地方运行您的应用程序而无需担心应用程序依赖性的方式。
第三方镜像是在Docker Hub或其他容器注册表上提供的预构建Docker容器镜像。这些镜像由个人或组织创建和维护,可以作为您容器化应用程序的起点。
Docker 可以通过从 Dockerfile 中读取指令来自动构建镜像,Dockerfile 是一个文本文件,其中包含了按顺序排列的构建指定镜像所需的全部命令。Dockerfiles 采用特殊格式,使用一系列特别的指令。可以在 Dockerfile 参考页面 学习这些基础知识。如果对于编写 Dockerfile 你还是新手,那么接着往下看吧。
Google 声明[2]将选择 Cilium[3] 作为 GKE 网络的数据面 V2 以便增加其容器安全性和可观测性。
如果构建的参数是.go文件的列表,则build会将它们视为指定单个包的源文件列表。
欢迎阅读本文,本文将介绍如何使用 Go 语言中的 Cobra 库快速实现一个强大的命令行客户端。命令行客户端在软件开发中扮演着重要的角色,它们提供了一种简单而直接的方式来与应用程序进行交互,使用户能够轻松地执行各种操作。而 Cobra 则是一款流行的开源库,专门用于简化命令行应用程序的开发。
Docker Buildx 是一个 docker CLI 插件,其扩展了 docker 命令,支持 Moby BuildKit 提供的功能。提供了与 docker build 相同的用户体验,并增加了许多新功能。
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