Knative 有三个高级子系统:Serving 用来协调服务 Pod 的自动伸缩以及路由;Build 提供了将代码转换为镜像的工具链;Eventing 则会使用事件的发布订阅来触发松耦合服务。
无服务器计算,即通常所说的 Serverless,已经成为当前云计算领域的热门话题与趋势技术。无服务器计算是一种契合于当下云原生生态的开发、运行模式。无服务器并非不依赖服务器,而是对开发者而言服务器被抽象为更精确的算力单元。加州大学伯克利分校在论文 A Berkeley View on Serverless Computing 中提出的关于 Serverless 的观点——Serverless computing = FaaS + BaaS 被广泛接受,而 FaaS (函数即服务) 是 Serverless 的核心。
随着高版本的Kubernetes弃用Docker,企业也可以不依赖Docker环境了,但是DevOps通过Kubernetes部署的话,仍然需要制作镜像,那么在没有Docker环境的情况下如何制作呢?推荐一款谷歌的开源工具Jib,github地址,它是一个无需Docker守护进程——也无需深入掌握Docker最佳实践的情况下,为Java应用程序构建Docker和OCI镜像, 它可以作为Maven和Gradle的插件,也可以作为Java库。
随着高版本的 Kubernetes 弃用 Docker,企业也可以不依赖 Docker 环境了,但是 DevOps 通过 Kubernetes 部署的话,仍然需要制作镜像,那么在没有 Docker 环境的情况下如何制作呢?推荐一款谷歌的开源工具 Jib,github 地址:
让我们通过示例学习如何使用Wire。Wire的指南[2]提供了工具的详细文档。对于那些渴望看到Wire应用于较大服务器的读者,Go Cloud中的guestbook示例[3]使用Wire来初始化其组件。在这里,我们将构建一个小的问候程序,以了解如何使用Wire。完成的程序可以在与本README文件相同的目录中找到。
过去几年间,Serverless 发展迅猛,与其相伴的还有从小程序、移动端等到前后端一体化的演进与实践,也正因如此,从云计算到前端,众多开发者都极为关注。本文介绍了云开发CloudBase 的 Serverless 实践,相信会对关注 Serverless 以及研发模式的开发者有所裨益。云开发官方产品文档:https://cloud.tencent.com/product/tcbfrom=12763
Kubernetes 目前如日中天,这一项目不仅在容器编排方面独占鳌头,还给基础设施自动化进程提供了可实践的原语。
docker 诞生之初就提出一个理念: Build once,Run anywhere, 而支撑这个理念的最主要组件之一就是镜像。构建镜像很简单,一个 Dockerfile 即可完成,但是要构建一个好的镜像却不容易。下文将一步一步构建出一个好的镜像。
【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
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。
大家好,我是猫头虎!今天,我要分享一个激动人心的话题:Go Cloud - Go语言在便携式云编程方面的最新进展。Go Cloud项目致力于使Go成为开发便携式云应用程序的首选语言。在这篇文章中,我们会深入探讨Go Cloud的工作原理、如何参与其中,以及它如何帮助开发者摆脱对特定云服务商的依赖。🚀
本周折腾的一个比较有意思的事情是在 Azure 的 VM 上跑了 Google Cloud Build,并修复了 Ingress-NGINX 的一个 CI 问题。
Android14 即将正式发布,作为开发者需要注意哪些内容?长话短说,一起来看看吧~
前一段时间将我的Jekyll静态博客从github pages镜像部署到了 zeit.co(现vercel)上了一份,最近偶然发现gitlab pages也不错,百度也会正常抓取,于是动手倒腾,将github pages快速迁移Jekyll博客到gitlab pages,中途遇到了不少坑,管他呢,一把刷。
从 2018 年 8 月起,所有向 Google Play 提交的新应用都必须针对 Android 8.0 (API 等级 26) 开发。2018 年 11 月起,所有 Google Play 的现有应用更新同样必须针对 Android 8.0。 Android 每次版本更新都会作出变更,显著提升应用安全性以及性能并改善整体用户体验。其中部分变更仅适用于那些通过 manifest 文件中的 targetSdkVersion 属性 (即目标 API 等级) 明确指出支持新版 API 行为的应用。 请将您的应用
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微信关注了很多的技术公众号,早上醒来看各位大佬分析的文章是个人的习惯。虽然忘了很多公众号是怎么关注的了......早上偶然看到一篇分享文章:当前 Kubernetes 发行版比较,忍不住想要吐槽一把。这写的是啥玩意?也好意思分享?
作者:Rafael Franzke(SAP),Vasu Chandrasekhara(SAP)
基础镜像Dcokerfile集中管理 优点 结合Gitlab CI,可以快速便捷地新建和更新镜像。 可以快速找到镜像对应的 Dockerfile,明确镜像的具体组成,避免重复造轮子。 基于Dockerfile,方便对镜像进行扩展。 如何使用 创建、修改Dockerfile文件,提交到仓库,就会触发 Gitlab 流水线,自动构建镜像并上传到Harbor。 此仓库单分支管理,可直接在main分支上提交。 项目结构,拿golang基础镜像举例:common/golang/1.17.9/Dockerfile。
本文翻译自 2019 年 Google 的一篇白皮书 BeyondProd: A new approach to cloud-native security, 介绍了其最新的云原生安全模型。
Buildkit 是 Docker 公司出品的一款更高效、docekrfile 无关、更契合[云原生应用]的新一代 Docker 构建工具。
在分布式数据库领域中,高性能+强一致性事务是代表数据库水平高低的重要象征,这个领域的代表数据库是Google Cloud Spanner和Azure Cosmos DB以及Apple开源的FoundationDB,YugaByte DB是这个领域的另外一个开源数据库。以下为 YugaByte DB关于开发分布式SQL数据库技术挑战的分享。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/gdutxiaoxu/article/details/49389193
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。
该博客的目的是帮助开发人员,架构师和商业从业人员了解采用Kubernetes环境时使用Spinnaker的重要性。您将了解:
Spinnaker是最初由Netflix设计和开发的开源多云连续交付工具。它有助于将应用程序部署到各种云提供商,例如Google Cloud Platform(GCP),Amazon Web Services(AWS)和Microsoft Azure。
大家肯定都有这样的需求,将自己的组件发布出去给开发者使用,但苦于经常使用的 JCenter 已挂,自己搭个 Nexus 还要买服务器,看了 MavenCentral 的发布流程,简直痛苦到发麻,现在的 JitPack 还可以凑合着用用,但是发布要去网站手动点 Get it,而且最近还遇到了在 JitPack 发布插件无法发布的问题,种种问题都让我觉得现在的组件发布都非常的蛋疼。
摘 要 G1(Garbage-First)收集器是当今收集器技术发展的最前沿成果之一,早在JDK 1.7刚刚确立项目目标,Sun公司给出的JDK 1.7 RoadMap里面,它就被视为JDK 1.7中HotSpot虚拟机的一个重要进化特征。 G1 GC是适用于 Java HotSpot VM 的低暂停、服务器风格的分代式垃圾回收器。G1 GC 使用并发和并行阶段实现其目标暂停时间,并保持良好的吞吐量。当 G1 GC 确定有必要进行垃圾回收时,它会先收集存活数据最少的区域(垃圾优先)。 垃圾回收器 (GC)
如果您的类路径上有Spring WebFlux,您还可以选择使用 WebClient 来调用远程REST服务。与 RestTemplate 相比,该客户端具有更多功能
一、镜像仓库的类型 常见的镜像仓库有三种: 1.Container Registry Container Registry是一个应用程序,用于上传(推送)和下载(拉)容器图像。 从历史上看,注册管理机构规范完全由Docker定义,最近通过OCI分布规范独立完成。 目前版本的Openshift内部使用的是docker registry V2,作为bulid config成功以后的镜像存放位置。 2.Enterprise Registry Enterprise Registry,它提供了更多适用于企业环境的附加
用于机器学习的软件库往往对研究成功至关重要,因此软件库的更新速率必须能够跟上机器学习研究发展的脚步。
选自RStudio 作者:Tareef Kawaf 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 日前,RStudio 博客发文称其已开发出适合 R 语言用户的 TensorFlow 接口,R 语言的用户也可以方便地使用 TensorFlow 了。博客还介绍了接口中的包和工具、学习资源等。以下,机器之心对本文进行了编译介绍。 链接:https://tensorflow.rstudio.com/ 在过去一年中,RStudio 的开发者们一直在努力为 R 语言构建 TensorFlow 的接口。几天前,开发小组终于宣布大部
如果你不想docker在你的构建中直接调用,有一套丰富的 Maven 和 Gradle 插件可以为你完成这项工作。这里仅仅是少数。
Docker Cloud 是官方推出的构建、测试镜像,管理 Swarm mode,自动以镜像方式部署服务的地方。 构建镜像 和我们熟悉的 Dockr Hub 一样,关联 GitHub 或者 Bitbucket 即可开始自动构建镜像。 构建镜像详情只有自己能够看到。 自动测试 https://docs.docker.com/docker-cloud/builds/automated-testing/ https://docs.docker.com/docker-cloud/builds/advanced/ 每
为什么要用记录呢,因为我从开始接触Android时我们的项目就在65535的边缘。不久Google就出了multidex的解决方案。我们也已经接入multidex好多年,但我自己还没有接入,所以本博文只是作者自己对multidex接入整理记录其中大部分来源于Google官网。
Tensorflow激发开发人员在几乎任何想到的领域中尝试他们令人兴奋的AI创意。ML社区中有三个众所周知的因素构成了一个好的深度神经网络模型做了一些神奇的事情。
选自Google Open Source 作者:Jonathan Huang 机器之心编译 参与:黄小天、李泽南 近日,谷歌在其开源博客上发表了一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章,通过 TensorFlow Object Detection API 将谷歌内部使用的物体识别系统(2016 年 10 月,该系统在 COCO 识别挑战中名列第一)开源给更大的社区,帮助打
https://cloud.tencent.com/developer/article/1845071
OpenWhisk提供的执行模型支持各种用例。以下各节包括典型示例。有关无服务器体系结构,示例用例,优缺点讨论和实现最佳实践的更详细讨论,请阅读Martin Fowler博客上的Mike Roberts优秀文章。
CSP 全称 Content Security Policy,即内容安全策略。CSP 是一个额外的安全层,用于检测并削弱某些特定类型的攻击,包括 XSS 和注入。
当我们在容器中运行 Java 应用程序时,可能希望对其进行调整参数以充分利用资源。
1. 使用 log4j2 异步日志所需要的依赖:需要排除默认的日志实现 logback,增加 log4j2 的依赖,并且添加 log4j2 异步日志需要的 disruptor 依赖。
这里的repo文件的说明文档大部分是有效的。 https://github.com/Juniper/contrail-dev-env--
最近挺多童鞋在公众号(itmuch_com)上催更Spring Cloud系列教程,故有此系列。以下是几点说明/规划/答疑:
kubectl控制Kubernetes集群管理器,使用Kubernetes命令行工具kubectl在Kubernetes上部署和管理应用程序。使用kubectl,您可以检查群集资源; 创建,删除和更新组件; 看看你的新集群; 并提出示例应用程序。
人们在大多时候需要维护一些基础应用程序很多没有价值的重复性的工作。计算机是执行精确任务的首选方法,可以验证对象的状态,从而使基础设施需求能够被编码。Operator提供了一种方法来封装应用程序所需的活动、检查和状态管理。
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md
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