Google 最近通过 API 免费提供了其最新的多模态 LLMs 家族,同时还发布了慷慨的免费套餐。Google 还在多种流行的编程语言中发布了 SDK,包括 Go 语言。 这篇文章是如何使用 Go SDK 快速入门,以向模型提出混合文本和图像的问题的概述。
我是一名云API开发人员和架构师,目前正致力于为美国的大型零售客户提供基于Google GCP的微服务。
我是一个云API开发人员和架构师,目前正在为美国的一个大型零售客户开发基于谷歌GCP的微服务。
WireGuard 在云原生领域的应用有两个方面:组网和加密。不管是组网还是加密,其实都是和 CNI 有关,你可以在原有的组网方案上利用 WireGuard 进行加密,也可以直接利用 WireGuard 来进行组网。目前直接利用 WireGuard 进行组网的 CNI 有 Flannel[1]、Wormhole[2] 和 Kilo[3],只利用 WireGuard 进行数据加密的 CNI 只有 Calico[4],当然 Flannel 也可以和 Kilo 结合使用,这样就只利用 WireGuard 来进行加密了。
Wind是一款面向云的高性能、高效率以及高扩展性的大型分布式游戏服务器引擎。Wind利用Python语言的简洁语法以及丰富的生态库来提高游戏业务的开发效率,针对一些对性能有要求的游戏业务功能(如实时战斗功能),Wind利用Golang的高并发特性来保证服务的高性能,同时Wind接入云的组件来保证游戏服务的动态扩展性,提高服务资源的利用率。
在业务需求中,根据返回数据动态生成图片分享是很常见的场景。比如在起点读书小程序中,每本书都需要生成一个动态图片,包含:书名、作者、类别和当前页面小程序码,这几个内容都是会动态改变的。
最近Google Tag Manager新增了一个服务端跟踪的功能,在这之前服务端跟踪是Tealium的亮点。
当开发http 接口的时候,往往我们会关心开发的server能承受多少压力,这时候一个比较常用的工具是 apache bench。一部分情况下ab工具确实能满足需求,但是很多时候并不能,需要分布式式测试工具。
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。
云原生安全 1 如何在云原生中监控JVM指标 本文介绍了Java集成 Prometheus监控指标的两种实现方式 https://mp.weixin.qq.com/s/ik5cZ9I_E5QVExRaSvgmLA 2 Kubernetes中数据包的生命周期 本文将讨论Calico的安装、模块(Felix, BIRD, Confd)以及路由模式 https://mp.weixin.qq.com/s/NzpWsQXFAvwO7S1-cYRWrg 3 腾讯云百万容器镜像安全治理运营实践 本文将结合容器基础镜像方
目前网上优秀的开源游戏服务器框架也不少(当然与web框架比起来就少太多了),但总结起来都各有各的优缺点,下面列出我在选型过程中的一些考量,希望大家能开放的讨论,有不恰当的地方也请指正。 首先是开发语言 目前用于游戏服务器开发的主要应该有以下这些语言: c/c++ 优点: 性能很好 开源框架: skynet底层是C 开发语言是lua,没有客户端库kbengine底层是C++ 开发语言可以使用C#,Python有多个平台的客户端库 C# 优点: 性能很好 开源框架: Scut底层C# 开发语言是 C#、Py
前面历史文章中我们有说过关于微服务的注册和发现,并以 etcd 作为简单例子简单阐述了关于服务注册和发现的应用
我们在使用 Kubernetes 编写资源清单文件的时候,往往会使用类似于 Helm 或者 Kustomize 这样的工具来进行模板化处理,一来是提高了资源清单的灵活性,另一方面也确实降低了我们安装复杂的 Kubernetes 应用的门槛。本文我们尝试自己使用 Golang 来实现一个 YAML 资源清单文件模板化的方工具。
近期,Unit 42的研究人员在Google Workspace的全域委派功能中发现了一个关键安全问题,攻击者将能够利用该安全问题从Google Cloud Platform(GCP)中获取Google Workspace域数据的访问权。
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序,几乎用到了该平台每个方面的特性,并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说,事实已经证明,Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月,我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是,过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验,因此,在新项目中,K-Optional 将
作者 | Jon Udell 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 渗透测试人员、合规性审计员和其他 DevSecOps 专业人员花了大量时间编写脚本来查询云基础设施。人们喜欢用 Boto3(Python 版 AWS SDK)来查询 AWS API 并处理返回的数据。 它可以用来完成简单的工作,但如果你需要跨多个 AWS 帐户和地区查询数据,事情就变得复杂了。这还不包括访问其他主流云平台(Azure、GCP、Oracle Cloud),更不用说 GitHub、Salesforce、Shodan、Sl
《天天爱消除》服务器已经在外网稳定运行四年多了,日积月累服务器方面出现了一些问题。主要包括内存,强校验性能,异步开发效率,登录等问题。本文记录这些问题的解决方案和优化效果。
最近在开发一个服务端渲染工具,通过一篇小文大致介绍下服务端渲染,和服务端渲染的方式方法。在此文后面有两中服务端渲染方式的构思,根据你对服务端渲染的利弊权衡,你会选择哪一种服务端渲染方式呢?
为什么要监视多个Kubernetes集群,主要有两个原因。在第一个使用场景中,您拥有集群,每个开发阶段(如开发、阶段化和生产)都有一个集群。另一种情况是运行托管服务,或有运行工作负载的客户机,这些工作负载需要对可靠性进行监控,或作为运行服务的一部分进行使用。
继续我们的NFT的技术的讲解,流程优化了下,流程图如下: 目前还在熟悉长安链的SDK,其实整个流程可以通俗的讲,类似于用长安链建一个服务,项目自己封装SDK调用服务的API实现数据的存储,长安链的内部节点同步数据;这一套流程了解CDN的应该很清楚,比较相似。只不过节点的数据结构设计不同而已。粗略的个人分析。 网关的设计可以用第三方框架gin等等或者自己实现一个也是ok。网关就没有什么特别的,和我们所熟知的网关设计类似。 网关(Gateway)又称网间连接器、协议转换器。网关在网络层以上实现网络互连,是
公司要上监控,Prometheus 是最热门的监控解决方案,作为喜新厌旧的程序员,我当然是选择跟风了,但上级更倾向于 Zabbix,那没办法,只能好好对比一番,给出几个靠谱的理由了。
Consul是HashiCorp公司推出的开源工具,用于实现分布式系统的服务发现与配置。与其他分布式服务注册与发现的方案,Consul的方案更"一站式",内置了服务注册与发现框 架、分布一致性协议实现、健康检查、Key/Value存储、多数据中心方案,不再需要依赖其他工具(比如ZooKeeper等)。使用起来也较 为简单。Consul用Golang实现,因此具有天然可移植性(支持Linux、windows和Mac OS X);安装包仅包含一个可执行文件,方便部署,与Docker等轻量级容器可无缝配合。 Co
Google Cloud 的 IoT Core 产品将于 2023 年 8 月 16 日停止服务,随着这一日期的临近,许多用户正在为他们现有的物联网业务寻找新的解决方案,而 EMQX 企业版是实现这一目标的理想选择。
Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具,最初由 SoundCloud 开发,并于 2012 年发布为开源项目。它是一个非常强大和灵活的工具,用于监控应用程序和系统的性能,并根据预定义的规则触发警报。以下是对 Prometheus 的详细介绍:
当我们需要在跨语言之间进行通信的时候,我们可能需要规范一下传输数据(消息)的格式以满足我们的需求 ,当然GRPC的优势远不止这些,下面我们来慢慢的研究一下。。。。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
注意它是链表而不是数组。这意味着 list 的插入和删除操作非常快,时间复杂度为 O(1),但是索引定位很慢,时间复杂度为 O(n)
我们需要以sudo权限执行安装和部署操作,因为我们需要权限在本地主机上安装代码包,配置一个网络接口并开启进程。
通常,在某些情况下,我们需要通用的方法去使用 Kubernetes 资源对象,而不是编写代码来处理特定类型。 比如,如下一些简单的用例参考场景:
源码:https://github.com/liubw320/10billionhongbaos
而此时除了RDS 外,还想用 Redis,然而却不想自己搭建维护 Redis 服务。
介绍 Golang是谷歌设计开发的语言,在Golang的设计之初就把高并发的性能作为Golang的主要特性之一,也是面向大规模后端服务程序。在服务器端网络通信是必不可少的也是至关重要的一部分。Golang内置的包例如net、net/http中的底层就是对TCP socket方法的封装。 这里简单介绍一下TCP。TCP(Transmission Control Protocol)传输控制协议,是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议,也叫做可靠的传输协议。属于OSI七层模型中的传输层协议。相比可靠
Knative Eventing是一个旨在满足云原生开发的常见需求的系统,并提供可组合的原语以启用后期绑定事件源和事件使用者。
主要内容是理解并使用client-go四种客户端,为什么需要四种客户端,场景分别是什么,如何初始化四种客户端,并使用四个客户端分别去获取资源。
Go Micro 是一个分布式系统开发框架。Go Micro 提供了分布式系统开发的核心需求,包括 RPC 和事件驱动的通信。Gin 是一个用 Golang 编写的 web 框架。本文首先介绍怎么使用 go-micro 和 go-grpc 构建微服务,然后再介绍怎么集成 gin 和 go-micro。我们使用的 go-micro 版本是 v1.18.0,golang 版本是 v1.13,gin 版本是 v1.7.2。
在上周的Next ‘19,我们宣布了用于服务网格的Traffic Director,为您的VM和容器服务带来全局流量管理。我们还在博客中向您展示了Traffic Director的功能。今天,我们将深入探讨其特性和优势。
说明:最近发现了一个不错的网盘程序蓝眼云盘,该程序后端使用golang开发,前端使用vue套件开发,而且开源免费,基本上目前除了离线下载外,其它功能都有,同时也支持多用户,超级管理员可以对用户进行权限,文件管理等,外观也蛮好看,安装包仅10M左右,可以同时在Windows、Linux、Mac OS操作系统中运行。作者更新也很频繁,功能也会越来越多,这里就大概说下安装方法。
传统业务模型中,客户端和服务端之间放置一个负载均衡器,比如nginx。我们的客户端可以是移动程序或者web系统。
前几天,偶然看到了 《扛住100亿次请求——如何做一个“有把握”的春晚红包系统”》(url)一文,看完以后,感慨良多,收益很多。正所谓他山之石,可以攻玉,虽然此文发表于2015年,我看到时已经是2016年末,但是其中的思想仍然是可以为很多后端设计借鉴,。同时作为一个工程师,看完以后又会思考,学习了这样的文章以后,是否能给自己的工作带来一些实际的经验呢?所谓纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行,能否自己实践一下100亿次红包请求呢?否则读完以后脑子里能剩下的东西 不过就是100亿 1400万QPS整流 这样的字眼,剩下的文章将展示作者是如何以此过程为目标,在本地环境的模拟了此过程。
前几天,偶然看到了 《扛住100亿次请求——如何做一个“有把握”的春晚红包系统”》一文,看完以后,感慨良多,收益很多。正所谓他山之石,可以攻玉,虽然此文发表于2015年,我看到时已经过去良久,但是其中的思想仍然是可以为很多后端设计借鉴。
xdm好久不见,记得上次更新还是在上次,感谢伙伴们的关注和催更(笑)。这段时间阿巩回看了往期文章,感觉偏重概念理论而缺乏实践以及真正落实到coding上的东西,于是便有了“读猿码系列”,我会到github上找一些star多的或者有趣的开源项目,先clone到本地跑起来,然后从入口函数开始一点点究其本质,本系列文章会记录下来这个过程,也欢迎各位和我一起实践。对了,不要忘记给原作者个star哦~日拱一卒,我们开始吧!
服务使用golang ,客户端库是go-mysql-driver ,系统测试环境频繁但是不总是报出invalid conn 错误,但实际拿sql执行时却是正常执行。
来源:github.com/xiaojiaqi/10billionhongbaos/
本月,HStreamDB 团队主要在进行 v0.9 的最后开发和发布准备工作,对 v0.9 即将带来的 stream 分区模型改进、新集群机制、HStream IO 等新特性进行了进一步的完善和测试,同时也将主要的客户端升级到适配 v0.9。
NSQ 是 Golang 语言编写的实时分布式消息传递平台(也可以理解为消息队列),它主要由三个守护进程组成,分别是 nsqd、nsqlookupd 和 nsqadmin。其中 nsqd 是核心组成部分,它负责处理客户端的请求,比如生产、排序和消费消息等;nsqlookupd 负责管理集群拓扑信息和提供一个最终一致性的发现服务,nsqadmin 是一个 web 界面的管理平台,可以用于实时查看集群信息和执行其他管理操作。单个 nsqd可以含有很多 topic,每个 topic 可以含有很多 channel。
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