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改善十年应用部署体验

蓝绿部署策略虽然简单,但具有一些非常有用的特性: 对于搜索应用,我们可以在一边做重要的改变,因为它是有状态的,同时持续地使用另一边来提供流量。 在将生产流量发送到它之前,我们有地方可以手动测试更改。 但是,Etsy 的 PHP Web 应用是搜索应用的唯一客户端。对于 Etsy,这是一种常见模式,因此,配置负载平衡通常是直接在 Web 应用本身中进行管理。 任何新的部署解决方案或者必须对 Web 应用管理流量到 web 应用内部的 Search,或者实现某种全新的网状网络(比如 Istio),捕获并引导 Web 应用到 Search 的所有流量。 第二个限制是,搜索应用假定请求路径中所有搜索服务的相同版本都会为任何单一 Web 请求服务。所以,任何新解决方案的部署都需要确保所有搜索服务的旧版本都能满足正在进行的搜索请求。 最后,重新架构我们的蓝绿部署流程,包括通过 Switchboard 进行金丝雀式的逐步流量提升,使我们的系统更具可扩展性和效率,同时也为开发者提供了更好的体验设计。

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grpc部署体验

grpc是google开源的RPC框架,基于http2协议和ProtoBuf序列化机制,关于它的使用实例在官方文档已经有比较详细的介绍,在此仅对安装部署过程作一番总结。 这三样法宝都可以在github找到相应的安装包,当然,也可以自己编译生成,但在部署过程中千万要注意它们之间的版本一定要匹配,如Protocol Compiler用了v3.0.0,相应的Protobuf

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    ​产品更新 | 「CODING 持续部署」新手体验应用发布只需 30 秒!

    ,可以细粒度的管控应用发布过程;还支持应用的串行/并行发布,结合人工确认阶段实现发布审批流等。 为了降低产品的使用门槛,本次产品能力更新增加了新手体验快速发布的通道。接下来我们将介绍如何在 30 秒内,通过 CODING 持续部署快速发布一个 Kubernetes 应用。 三步操作,完成快速发布 在 CODING 中创建一个新项目,进入到【持续部署】-【Kubernetes】页面,点击「体验快速发布」入口。 通过体验快速发布,您将会了解 CODING 持续部署如何发布一个 Kubernetes 应用,适用于新手使用者对持续部署能力的探索,仅需三步勾选和确认,即可完成一个应用的发布。 [FD1rbMR5Tz2nNt3.png] 选择其中一项即可配置 第三步:应用部署 如您在上一步(镜像配置)选择了示例镜像,系统自动生成应用名和命名空间,并启用 Service 访问,进行应用发布,只需

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    AI 作画初体验

    在线尝试 Disco Diffusion 是一个部署在 Colab 的开源项目,所以在线就可以作图。 没有办法了,还是得本地部署,虽然显卡比较渣(RTX 2080 TI),但我可以用时间换取质量。 本地部署 关于 Disco Diffusion 的本地部署,网上有许多资料,谷歌也给出了本地部署的官方文档: https://research.google.com/colaboratory/local-runtimes.html 但作为一名程序员,我更喜欢批量化的运行,喜欢直接通过脚本搞定一切,所以我选择了通过 Docker 部署。 本次部署我也碰到了一些问题,所以记录一下。

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    Helm部署体验jenkins

    如何在kubernetes快速部署jenkins 通过Helm可以快速且简单的部署多种应用,关于helm的安装和使用请参考《部署体验Helm(2.16.1版本) 》 环境信息 本次实战的环境信息如下: :1.15.3 3. helm版本:2.16.1 4. jenkins版本:2.190.3 准备工作 除了提前准备好kubernetes环境,还需要做好以下准备工作: 准备好helm,您可以参考《部署体验 本次实战使用名为helm-jenkins的namespace,执行以下命令创建: kubectl create namespace helm-jenkins 创建PV 为了后面的jenkins服务顺利启动,需要预先部署好 点击底部的"Save"按钮,使设置生效; 设置完毕,接下来创建任务体验一下kubernetes上的jenkins功能 体验Freestyle project 创建一个Freestyle project, 再去控制台查看pod,发现刚刚创建的pod已经消失了 至此,kubernetes环境部署体验jenkins的实战就完成了,希望本文带给您一些参考信息。

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    云原生初体验:在k8s上部署springboot应用

    执行流程 整体流程的话,如下图所示,通过 Skaffold+jib 将开发的应用打包成镜像,提交到本地仓库,并且将应用部署到集群中。 k8s中部署2个pod,模拟应用不同的版本,并且配置访问权重20%:80%。 环境选择 我之前有文章详细介绍过minikube。 下面表格,对比了minikube、kind、k3s 部署环境,以及支持情况,方便大家选择。 接下来我们创建应用 构建应用 构建一个普通的springboot工程,添加编译插件,这里我们使用了本地的docker仓库存储镜像 <build>       <plugins>           <       delay: #         percentage: #           value: 33 #         fixedDelay: 3s 运行 skaffold 进行编译,提交镜像,并部署应用

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    【讲座预告】利用 Metropolis SDK,快速开发和部署 AI 应用

    直播时间:4月27日,下午15:00-16:00 演讲简介 NVIDIA Metropolis SDK - 提供一套端到端的应用开发工具和框架,从数据中心到边缘端,实现应用的高效开发和加速部署。 基于 Metropolis 工具链,如何实现端到端的应用开发流程 3. 基于 EGX 平台,如何实现应用的高效云边协同和轻松部署 演讲嘉宾 崔晓楠  NVIDIA开发者发展经理 毕业于北京航空航天大学,软件工程硕士,2018年加入英伟达,负责开发者生态和行业解决方案的落地 ,聚焦于 Metropolis SDK 和 EGX 企业加速平台在视频分析领域,智能制造及泛交通等行业的应用和推广。 扫描二维码报名: 参考资料: NVIDIA Metropolis 如何帮助企业部署AI解决方案

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    部署Python应用

    /usr/bin/python2 部署文件 关于依赖安装的问题,使用批量安装的方式生成依赖清单,多了很多奇奇怪怪的东西,就直接手动使用pip安装了 另外,linux系统无法识别模块的问题通过:

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    Docker应用部署

    4 应用部署 4.1 MySQL部署 (1)拉取mysql镜像 docker pull centos/mysql-57-centos7 (2)创建容器 docker run -di --name=tensquare_mysql :容器运行端口 -e 代表添加环境变量 MYSQL_ROOT_PASSWORD 是root用户的登陆密码 (3)远程登录mysql 连接宿主机的IP ,指定端口为33306 4.2 tomcat部署 -name=mytomcat -p 9000:8080 -v /usr/local/webapps:/usr/local/tomcat/webapps tomcat:7-jre7 4.3 Nginx部署 (1)拉取镜像 docker pull nginx (2)创建Nginx容器 docker run -di --name=mynginx -p 80:80 nginx 4.4 Redis部署 (1)拉取镜像

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    远景“应用界”上手体验

    类似形式的应用在手机上其实见得已经很多了,但在Windows平台上还真是第一次接触。虽然应用商店是win8的一大特色,但平时似乎用的不多。趁这次机会又熟悉了下关于磁贴界面的种种。   这里的应用界专题暂时是点不动的,看来内容添加还需时日。私以为“应用界专题”的分类名并不太合适,毕竟分类大全的感觉更多一点。   这里顺带要提到的是纯白背景的兼容性/美观问题,部分白色背景的应用展列效果不是很好。比如图中的UC浏览器,有一种被背景吃掉的感觉。   经过测试发现部分应用展现方式会有小小的不同,会从当前页面浮起展现。 用远景帐号登入添加评价(独立于应用商店),这也是手机端应用助手类常见的做法。   在进入分类之后,点击分类名称会出现面包屑导航。相信因为时间的缘故,导航还没来得及细做。 应用界作为远景刚刚起步的应用推荐类app,在不少设计方向上已经初具雏形了。但细节的打磨也许还需要些时日。

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    用户体验AI和ML「AI产品工程落地」

    然而,很多人仍然对人工智能和ML在提升客户体验方面的应用持怀疑态度。 有些人可能会认为,机器不可能接管客户服务,因为客户服务非常注重人际互动。机器缺乏同理心和情商,无法提供良好的客户体验。 另一方面,许多人也看到了应用人工智能和ML来自动化重复性任务的好处,这让人类有更多的时间来做人类。 我们一起来看看领域的专家们是怎么看的。 ? 客户体验的当前状态是什么? 您如何看待它随着AI & ML技术的发展? 目前的客户体验AI无处不在,但结果大相径庭”。使用同一项服务的两个客户可能对他们的体验有完全不同的印象,而且在很多情况下,这项服务是笨拙的,结构也很糟糕。 你从将智能技术应用于客户体验中学到的最大教训是什么? 对安东尼来说,教训是人们需要使用智能技术来正确地理解它——“我的经验是,人们通常不会相信他们不理解的东西。 试图整合AI & ML技术和客户体验的企业面临哪些挑战?

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    国产数据库部署体验

    本次将进行DM8的开发版本的部署。 ? 1 系统软硬件要求 1.1 硬件要求 达梦官方文档中给出的硬件要求如下: ? 1.2 软件要求 软件环境的要求如下 ?

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    Ubuntu部署体验Nexus3

    关于Nexus 如下图,在局域网部署了Nexus之后,可以缓存中央仓库的jar,开发的二方库发布到Nexus上,局域网内的其他人也可以从Nexus下载这些二方库使用: ? install -y curl 安装docker: curl -sSL https://get.docker.com | sh 安装完成后执行命令docker version检查docker是否正常; 部署 镜像是sonatype官方的3.19.1版本; 等待容器创建成功后,Nexus3即部署成功; 登录和操作Nexus3 在控制台执行以下命令,即可获得Nexus3的初始密码: echo `docker exec jar; 另外准备两台电脑,分别是A电脑和B电脑,用来验证刚刚部署的Nexus3可以缓存中央仓库的jar包(您也可以用虚拟机创建两台电脑); A、B两台电脑都已经装好了JDK8和Maven3; 如下图, 至此,Ubuntu上部署体验Nexus3的实战就完成了,如果您正在寻求简单快捷的Nexus部署方案,希望本文能给您一些参考。

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    Exchange Server 2013安装部署体验

    继上一次完成了Exchange 2013的先觉条件准备后,下面来完成在单台服务器上的安装部署,Exchange 2013的安装过程更为简化,可在图形界面操作,也可通过命令行来执行安装,过程都非常简单,下面来看看安装过程 一、安装部署Exchange Server 2013 1.检查更新,我们这是在测试环境中,为了节省时间就不进行更新检查了。 ? 2.开始复制安装文件 ? 3.简介,直接下一步 ? 二、配置体验。 1.安装完成后,打开exchange toolbox,发现这里内容已经很少了,无法进行Exchange的管理,没有了Exchange 2010那样的EMC管理。 ? 3.OWA体验,OWA的风格已经完全变了。 ? 4.登录进去,界面更为简洁。 ? 4.新建邮件,不在是弹出的窗口了。 ? 5.新建联系人,界面也有很大的更改,所有操作均在一屏完成。 ?

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    【前沿】飞入寻常百姓家:DeepCognition.ai教你轻松部署AI应用

    本文带大家领略一下DeepCognition.ai,其致力于克服深度学习向大众化应用中遇到的障碍,利用可视化的“拖拽”方式来构建深度学习应用。 Deep Learning Studio是DeepCognition.ai开发的深度认知平台,你可以使用它在自己的机器上或在云端利用简单的可视化界面来部署深度学习模型。 ? 通过使用该公司提供的Deep Learning Studio)来快速的部署深度学习和人工智能产品,扫除了许多机构在应用深度学习上的技术障碍 ▌什么是深度学习? ---- ? 但是有没有更简单的方法,只通过点击按钮的方法就可以创建和部署深度学习的解决方案呢? Deep Cognition就是为解决这个问题而生的。 这是一个用于创建和部署人工智能的单用户解决方案。简单的拖拽界面就能帮助您轻松设计出深度学习模型。 通过使用预训练的模型或者使用内置辅助功能,可以大大简化和加快模型开发过程。

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    使用Kubectl部署应用

    目录 使用Kubectl部署应用 Kubectl部署流程 部署一个简单的Demo网站 使用Kubectl部署应用 一旦运行了Kubernetes集群,就可以在其上部署容器化应用程序。 接下来,我们讲述使用Deployment(部署)对象来部署一个简单网站。 Kubectl部署流程 使用Kubectl的部署流程如下所示: ? 接下来我们根据这个流程部署一个简单的Demo网站。 部署一个简单的Demo网站 这里,我们可以通过创建Kubernetes Deployment对象来运行应用程序。那么我们需要编写一个YAML文件来定义Deployment对象。 执行创建部署之后,我们可以通过命令“kubectl get Deployment demo-deployment”来检查部署对象是否已经创建,部署是否已经完成: ? AVAILABLE则表示用户可以使用的应用程序副本数。 AGE表示应用已运行的时间。

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    使用Kubectl部署应用

    目录 使用Kubectl部署应用  Kubectl部署流程  部署一个简单的Demo网站  一旦运行了Kubernetes集群,就可以在其上部署容器化应用程序。 接下来,我们讲述使用Deployment(部署)对象来部署一个简单网站。 Kubectl部署流程 使用Kubectl的部署流程如下所示: ? 接下来我们根据这个流程部署一个简单的Demo网站。 部署一个简单的Demo网站 这里,我们可以通过创建Kubernetes Deployment对象来运行应用程序。那么我们需要编写一个YAML文件来定义Deployment对象。 执行创建部署之后,我们可以通过命令“kubectl get Deployment demo-deployment”来检查部署对象是否已经创建,部署是否已经完成: ? AVAILABLE则表示用户可以使用的应用程序副本数。 AGE表示应用已运行的时间。

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    应用之开发体验纪要

    应用具备传统 APP 完整的应用体验,无需安装、即点即用; 覆盖 10 亿设备,与操作系统深度集成,探索新型应用场景。 快应用 ──复杂生活的简单答案,让生活更顺畅 ── 来自 快应用官方网站 | 倾城之链。 ? 本文首发于个人新博客:静晴轩别苑 | 快应用之开发体验纪要。 快应用特点 下面列出些关于「快应用」特点,这将有助于对它有更深刻的理解; 基于手机硬件平台,标准由主流手机厂商组成的快应用联盟制定; 无需安装、即点即用,且具备传统 APP 完整的应用体验; 与操作系统深度集成 ,或您想在开发过程中体验应用尚未正式发布的新功能、新特性,您可以安装 快应用预览版,这是一个包含了快应用基础功能的 Android 应用程序。 ;就用户而言,不仅能享受其便捷性,同时也能体验市场的多元化;而各种不同类型应用间良性竞争,对更一步改善用户体验也是大有裨益。

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    Django的应用部署

    一、Django简介 Django的官方站点:https://www.djangoproject.com Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成。 五、创建单独的页面(视图和URL配置) 1、创建一个单独的website应用 # django-admin.py startapp website 2、定义视图文件 # cd website/ #

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    puppet部署应用

    4)服务器把结果记录日志 3、puppetmaster的配置:分模块配置结构和目录结构两部分 模块配置中可以创建许多应用模块,每一个应用模块必须有一个入口,文件(主配置文件)init.pp文件,可以只有这一个文件也可以包含其他文件 5、配置实例(应用) 案例应用的背景:为了保护linux的ssh端口爆破,批量修改客户端sshd端口,将端口22修改为9922,并实现重启工作。

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