阅读本文后，您将对这些 DevOps 工具，工作方式、以及如何在软件过程中使用有一个整体的了解。 最近一段时间，我们见证了 DevOps 技术的飞速发展。...亚马逊公司根据运行 Fargate 所使用的内存和虚拟 CPU 资源收取费用。 谷歌云平台 谷歌云为您提供了运行容器的不同选项。...它们是谷歌 Kubernetes 引擎（用于容器群集管理）、Google 计算引擎（用于虚拟机和 CI/CD 管道）和 Google 应用引擎灵活环境（用于完全托管的 PaaS 上的容器）。...Kubernetes 最初由谷歌开发，由云原生计算基金会（Cloud Native Computing Foundation）维护。有许多付费或免费的产品，但其中最受欢迎的是 Kubernetes。...Puppet 它可以连接云提供商、DevOps 工具和其他 API。根据来自现有 DevOps 工具的信号，传递触发工作流以协调对下游服务的操作。
Dataflow是一种原生的谷歌云数据处理服务，是一种构建、管理和优化复杂数据流水线的方法，用于构建移动应用、调试、追踪和监控产品级云应用。...概念 Apache Beam是大数据的编程模型，定义了数据处理的编程范式和接口，它并不涉及具体的执行引擎的实现，但是，基于Beam开发的数据处理程序可以执行在任意的分布式计算引擎上，目前Dataflow...就目前状态而言，对Beam模型支持最好的就是运行于谷歌云平台之上的Cloud Dataflow，以及可以用于自建或部署在非谷歌云之上的Apache Flink。...如Apache Beam项目的主要推动者Tyler Akidau所说： “为了让Apache Beam能成功地完成移植，我们需要至少有一个在部署自建云或非谷歌云时，可以与谷歌Cloud Dataflow...在Beam成形之后，现在Flink已经成了谷歌云之外运行Beam程序的最佳平台。 我们坚信Beam模型是进行数据流处理和批处理的最佳编程模型。
正文 WebRTC搭配Mediasoup支持SVC能力时，首先需要WebRTC终端通过SDP信息协商交换彼此的SVC能力，协商决定使用SVC分层编码视频后，就开始通知编码器生成具备分层信息的视频编码码流...至此，整个模型的数据流就串起来了。 二、发布流 发布流和订阅流是两个相对独立的过程，其中，SDP信息交互也是分别进行的。接下来，我们先看一下发布流的整个过程，看看SVC的SDP信息是如何协商的。...Pipeline，然后使用Pipeline对象创建Peer，再基于Peer实例化Publisher。...三、订阅流 相比发布流，订阅流的过程可能会稍微复杂一些，拉流端发起订阅请求后，ms收到消息之后，会先判断本地是否存在对应的媒体流，如果没有，就直接报错并返回500的错误码。...同时也是 CSDN 博客专家（博客之星）、华为云享专家（共创编辑、十佳博主）、51CTO社区编辑、InfoQ 签约作者，欢迎关注我分享更多干货！
通过使用 Azure Pipeline 和 Azure Artifacts 自动构建和部署，它可以让你花更少的时间修复错误，将更多时间用于提高工作效率。...而且，你可以将 GitHub Actions 与 Packages 配对以简化包管理，包括使用全球 CDN 快速分发、版本更新和依赖项解析。...使用矩阵工作流程时节省时间。 实时日志提供对实时运行的工作流的洞察。 带有一个内置的秘密商店。 使您能够在云中或本地使用自托管运行器的虚拟机。...您可以将其部署在本地或使用无服务器云服务进行按需扩展。Travis CI 支持基于拉取请求的工作流，并在新构建失败时自动备份上一个构建以避免中断并帮助灾难恢复。...07 — Bitbucket Pipeline Bitbucket pipeline是集成到 Bitbucket 中的集成 CI/CD 工具。
本文来自SeattleVideo Tech 2019年9月的一篇演讲，演讲者是来自谷歌的JoeyParrish, 主要介绍了Shaka Streamer的相关内容。...但是，使用Shaka Streamer，这一切只需要简单的一个命令行语句，包含简单的一个输入配置文件和一个pipeline配置文件。...输入配置文件只需要包含原始输入媒体内容（视频+音频）；pipeline配置文件包含：直播/点播模式，需要转码生成的比特率列表和音视频的编解码器（可多种）。...如果需要将生成的媒体内容推流到服务器，则可以直接在命令行后加上一个推流的地址。...、谷歌云存储和亚马逊S3；可以作为命令行应用和可以用作一个Python模块。
---- 磐创AI分享 作者 | LAKSHAY ARORA 编译 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 流数据是机器学习领域的一个新兴概念 学习如何使用机器学习模型...让我们在本节中进行写代码，并以实际的方式理解流数据。 在本节中，我们将使用真实的数据集。我们的目标是在推特上发现仇恨言论。为了简单起见，如果推特带有种族主义或性别歧视情绪，我们说它包含仇恨言论。...为什么这个项目与流处理相关？因为社交媒体平台以评论和状态更新的形式接收海量流媒体数据。这个项目将帮助我们限制公开发布的内容。...在这里，我们的重点不是建立一个非常精确的分类模型，而是查看如何使用任何模型并返回流数据的结果 「初始化Spark流上下文」：一旦构建了模型，我们就需要定义从中获取流数据的主机名和端口号 「流数据」：接下来...在最后阶段，我们将使用这些词向量建立一个逻辑回归模型，并得到预测情绪。 请记住，我们的重点不是建立一个非常精确的分类模型，而是看看如何在预测模型中获得流数据的结果。
，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。...从某种程度上来说，所有的实时的数据处理或者是流式数据处理都应该是属于Data Driven，流计算本质上是Data Driven 计算。...典型实例 - 电信网络质量监控 - 移动应用中的产品更新及实验评估分析 - 消费者技术中的实时数据即席分析 - 大规模图分析 Data Pipeline Applications【数据管道...- 电子商务中的实时查询索引构建(搜索引擎推荐) 搜索引擎这块以淘宝为例，当卖家上线新商品时，后台会实时产生消息流，该消息流经过Flink 系统时会进行数据的处理、扩展。...然后将处理及扩展后的数据生成实时索引，写入到搜索引擎中。这样当淘宝卖家上线新商品时，能在秒级或者分钟级实现搜索引擎的搜索。
接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台、PipeLine 设计模式搭建的实时数据仓库思想。...数据在各层由流式计算引擎进行业务清洗和转化的结果写回至消息队列中，供下游使用。...}Catch{} 捕获代码异常，报警至企业微信群实现异常实时告警； 广播流方式实现配置数据动态更新，无需重启任务； 通过侧流等方式支持多种流计算模式: 单流、多流混合, 流复制，流切分分流； 利用 Hash...另外日常常用的功能我们也进行了封装，有基础的流数据读写、流的操作、监控告警、日期处理、文件处理等。 最后通过一个应用案例来感受下 PipeLine 编程模式，如何提高代码的可读性和复用性。...流计算 Oceanus 限量秒杀专享活动火爆进行中↓↓ 点击文末「阅读原文」，了解腾讯云流计算 Oceanus 更多信息~ 腾讯云大数据 长按二维码 关注我们
AI平台上汇集了谷歌云上现有和今天新推的工具（新工具在下面介绍），开发者可以构建完整的数据pipeline来提取、标记数据，并且用现存的分类、物体识别和实体提取模型、AutoML工具或云机器学习（Cloud...Machine Learning ）引擎来训练和部署自定义模型。...目前，这个AI平台尚处于测试版本，在官网上可以查看使用，请收下这个神器的地址： https://cloud.google.com/ai-platform/ AutoML系新品 除了AI平台，谷歌还针对结构化数据的处理...此外，AutoML更新版还新引入了AutoML Vision Edge，为开发者提供远程和本地边缘部署任务中创建低延迟图像识别模型的方法。...APP中集成Vision Product Search后，用户可以搜索与手机相册和截屏中图像类似的商品，类似以图搜图功能。
而对于私有代码来说，则会直接使用 Bitbucket + Pipeline (Bitbucket自有的构建服务)。...上传完后，运行以下命令： javascript travis encrypt-file deploy_key travis encrypt-file result 使用，将以下代码复制到 deploy.sh...: javascript travis login Bitbucket + Pipeline Bitbucket + Pipeline 与 Github + Travis-CI 的流程是大体相似的，你可以稍微参考一下上一节的架构图...腾讯云 CDN 等域名CDN加速部署好后，可以点击 COS 域名配置 中，具体域名的 高级配置，进入CDN 管理界面。...部署服务器 在部署服务器中，需要部署一个服务，用于监听 Github 或者 Bitbucket 发出来 Webhook 请求，然后根据请求参数，去运行脚本自动将文件部署到腾讯云 COS 存储服务当中。
它显示作业的状态，并允许用户与数据库交互并从远程文件存储（如谷歌云存储，微软Azure blob等）中读取日志文件。...它非常适合在本地计算机或单个节点上运行气流。...任务完成后，辅助角色会将其标记为_失败_或_已完成_，然后计划程序将更新元数据数据库中的最终状态。...强大的集成：它将为您提供随时可用的运算符，以便您可以与谷歌云平台，亚马逊AWS，微软Azure等一起使用。...使用标准 Python 编写代码：您可以使用 Python 创建简单到复杂的工作流，并具有完全的灵活性。
接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台、PipeLine 设计模式搭建的实时数据仓库思想。...数据在各层由流式计算引擎进行业务清洗和转化的结果写回至消息队列中，供下游使用。...}Catch{} 捕获代码异常，报警至企业微信群实现异常实时告警； 广播流方式实现配置数据动态更新，无需重启任务； 通过侧流等方式支持多种流计算模式: 单流、多流混合, 流复制，流切分分流； 利用 Hash...另外日常常用的功能我们也进行了封装，有基础的流数据读写、流的操作、监控告警、日期处理、文件处理等。 最后通过一个应用案例来感受下 PipeLine 编程模式，如何提高代码的可读性和复用性。...流计算 Oceanus 限量秒杀专享活动火爆进行中↓↓ 关注“腾讯云大数据”公众号，技术交流、最新活动、服务专享一站Get~
回滚操作只需要使用git revert命令把目标状态恢复到前一个状态。...回滚操作复杂 - 如果通过 CI 任务完成一次部署后，系统出现异常，你将如何知道应该回滚到哪一个版本？你可能需要仔细查看构建日志才能找到答案。...GitOps 检测到集群状态过期，会从配置仓库中拉取更新后的清单，并将包含新功能的镜像部署到集群里。 通过为不同的集群创建各自的子目录或分支，可以轻松地将该模式拓展到多集群环境。...接下来让我们看看 GitOps 流水线如何解决推式流水线中存在的那些问题。 部署在集群内部的 GitOps 模块负责更新集群，这样就避免了集群 API 和秘钥的跨边界暴露。...进入云原生时代后，产品的基础设施、系统架构和运维方式都发生了很大变化。
另外，我们也缺乏实践知识，比如不清楚新团队如何工作、为何选择这种工作方式、为什么要使用当前工具集。 如果你简单地把谷歌内部工具复制过来，并不一定就能在新团队中实现良好效果。...你可以自己尝试不同的代码搜索引擎，验证它们究竟效果如何，并在确定有效后再向同事推荐。千万别急着把自己都不熟悉的工具推荐给同事，或者提交给决策者进行审查。...另外，生产环境的更新对应着极高成本：计算资源、开发者时间，还有可能给客户带来的糟糕体验。 过去 5 到 10 年来，部署思路发生了很大变化。...微服务、Kubernetes、云迁移等一系列新生事物，都标志着企业软件部署方式上的重大转变。不少企业开始采用这些新的范式和技术，但并没有更新自己的监控基础设施，所以很难在新型生产环境下开展调试。...因此，如果大家愿意作新公司的主人翁，不妨利用自己前谷歌员工的专业知识，将世界一流的开发者工具引入这片全新的天地。
在我发那条推特时，我认为 Kubernetes 是 DS/ML 工作流必不可少的部分。这个看法源于我在工作中的挫败感——我是一名 ML 工程师，如果我能更熟练地使用 K8s，那么我的工作会更简单。...如果你的模型服务于大量的流量，并且需要大量的计算资源，那么你可能需要进行任务调度。之前，你需要手动启动实例，或是在流量比较小的时候关闭实例，但现在，大部分公有云提供商都帮我们做了这项工作。...Paolo Di Tommaso 的 awesome-pipeline 存储库中有近 200 个工作流 / 管道工具包。...因此，在与其他工作流引擎比较时，使用子项目 Argo Workflows 更准确。...特别地，可以研究下使用 Argo Workflows 作为工作流引擎的 Couler 和 Kubeflow Pipelines。
以下是一些用于摄取和操作数据的工具: DataflowRunner——谷歌云上的Apache Beam运行器。...Argo——Argo是一个开源容器本地工作流引擎，用于协调Kubernetes上的并行作业。Argo可用于指定、调度和协调Kubernetes上复杂工作流和应用程序的运行。...下图显示了如何在谷歌云上选择正确的存储选项： ? 数据验证 需要通过数据验证来减少培训服务的偏差。...使用这两种服务，用户不必担心提供实例来扩展培训过程，他们还支持托管模型服务。要创建自己的分布式培训系统，请参见下面的—— 分布式训练——TensorFlow支持多种分布式训练策略。...云原生计算基金会构建并支持云本地可扩展系统的各种其他项目。 许多工具仍在积极开发中，因此，构建可扩展的机器学习系统仍然是一个非常具有挑战性的问题。
在消费互联网外，谷歌也在寻求新收入来源，与中国互联网巨头从to C转向to B求增长的逻辑一样，谷歌大力推广谷歌云等非广告业务，然而却也不能如愿，虽然谷歌是云计算的始作俑者，但其市场份额已经低于亚马逊AWS...、微软AZURE甚至IBM，三季度谷歌没有单独公布云计算收入，市场研究公司Synergy Research的统计数据却显示，云服务市场亚马逊占有34%的市场份额；微软排在第二名，占有15%的市场份额；IBM...然而在商业化转化上，谷歌做得不好，落地上缺乏云计算的支撑，没有百度Apollo这样的超级平台，没有腾讯产业互联网这样的大开大合的面向十年甚至二十年的超级战略。...然而此举被外界称为是在模仿百度，百度在2016年就开始内测信息流，在百度App中引入信息流和短视频，同步上线百家号引入社会化创作的低成本海量内容，百度在实现“搜索+信息流”双引擎之后，营收大幅增长，今年...谷歌开始更多聚焦到“势利”的务实项目上，比如在AI落地上谷歌开始在搜索引擎上融入信息流，再比如谷歌拿出大笔资金补贴推智能音箱抢占客厅入口，也丝毫不用怀疑，谷歌未来会推出类似于百度Apollo、DuerOS
同时在实际环境中如果有CPU，GPU，VPU等多种计算资源，如何让编解码以及推理等过程充分利用不同的计算资源从而提升系统性能？此外，当系统需要应对更多的流分析任务时，如何进行方便快速地扩展。...另外OpenVINO在Intel平台进行优化，提升计算机视觉相关深度学习性能达19倍以上，可以充分利用相应的计算资源。 ? 另外OWT使用GStreamer框架。...关于视频分析架构，如图OWT分为四个大模块，通过接入节点将客户的流接入系统，传输到分析模块，再通过GStreamer pipeline进行视频解码，前处理、推理以及后处理，再编码、推流，返回给扩散节点，...当一路流从其它节点传送到Analytics分析节点后，再送入Gstreamer pipeline中，在pipeline中进行一些操作。...其中的pipeline构建用户可以自行定制，选择去掉某些步骤重新组合处理流程。 ? 如果有一个分析任务，在OWT中如何实现的呢？
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