APISIX API 网关提供负载均衡、动态上行、灰度发布、熔断、鉴权、可观测等丰富的流量管理功能。
来源:Google 作者:文强 【新智元导读】还愁用不起GPU?今天谷歌宣布云端可抢占GPU大幅降价,P100的价格每小时0.43美元,换算成人民币只需2.77元。 不是每个人工作的时候都需要GPU
(以下为本人某次报告做的调研的PPT及其它一些实践记录,为保证清晰度,一些插入的图片较大,可在新标签页中打开)
为了连接到 TPU,我们必须配置一台虚拟机(单独结算)。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。
1.介绍 📷 云计算为了适应业务/APP 的快速开发和部署,会把网络分为两层:Overlay和Underlay网络。对于Underlay网络适用于传统的物理网络的自动化部署,提供基本的物理连通性,不需要经常变化网络拓扑等。对于Overlay网络来说,需要经常性的网络变更以适用于DevOps的要求,必须要引入SDN来控制Overlay网络,对于Overlay网络来说,也分为纯软件的(比如基于 vRouter)方案和软硬混合的方案(比如基于 TOR Switch上的EV**+VxLAN)方案。
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说明:KubeVirt是Kubernetes的虚拟机管理插件。其目的是为基于Kubernetes的虚拟化解决方案提供一个共同的基础。在其核心,KubeVirt通过Kubernetes的自定义资源定义API添加额外的虚拟化资源类型(尤其是VM类型)来扩展Kubernetes。通过使用这种机制,Kubernetes API可以与Kubernetes提供的所有其它资源一起管理这些VM资源。KubeVirt由CNCF(Cloud Native Computing Foundation,云原生计算基金会)托管。如果你是一家希望帮助塑造容器打包、动态调度和面向微服务的技术发展的公司,请考虑加入CNCF。有关谁参与以及KubeVirt扮演角色的详细信息,请阅读KubeVirt的建议书:
Kubernetes[1],又称为 k8s(首字母为 k、首字母与尾字母之间有 8 个字符、尾字母为 s,所以简称 k8s)或者简称为 "kube" ,是一种可自动实施 Linux 容器[2]操作的开源平台。它可以帮助用户省去应用容器化过程的许多手动部署和扩展操作。也就是说,您可以将运行 Linux 容器的多组主机聚集在一起,由 Kubernetes 帮助您轻松高效地管理这些集群。而且,这些集群可跨公共云[3]、私有云[4]或混合云[5]部署主机。Kubernetes 是理想的托管平台。
CoreDNS,这是一种新的DNS服务器,旨在与Linux和Docker容器等配合使用,尤其是在由流行的容器编排系统Kubernetes管理的环境中尤其适用。
Google Cloud 架构框架中的这份文档提供了用于构建服务的设计原则,以便它们能够容忍故障并根据客户需求进行扩展。当对服务的需求很高或发生维护事件时,可靠的服务会继续响应客户的请求。以下可靠性设计原则和最佳实践应该是您的系统架构和部署计划的一部分。 创建冗余以提高可用性 具有高可靠性需求的系统必须没有单点故障,并且它们的资源必须跨多个故障域进行复制。故障域是可以独立发生故障的资源池,例如 VM 实例、专区或区域。当您跨故障域进行复制时,您可以获得比单个实例更高的聚合级别的可用性。有关更多信息,请参阅
官网:http://openjdk.java.net/projects/code-tools/jmh/
首先还是拿个友商出来做对照。当初是在大四毕业的暑假到研究生的第一年期间考的VCP和VCAP,vSphere的版本还在6.5/6.7,放在今天多少有点过气。但我还是打算把VMware拎出来,看看VMware vSphere虚拟化架构。
本文档介绍了一些用于创建具有弹性和可扩展性的应用程序的模式和实践,这是许多现代架构练习的两个基本目标。设计良好的应用程序会随着需求的增加和减少而上下扩展,并且具有足够的弹性以承受服务中断。构建和运行满足这些要求的应用程序需要仔细规划和设计。
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。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。
在容器编排领域,Kubernetes 已成为事实上的标准,而容器镜像 (Docker Image) 作为容器技术栈中最关键的创新之一,极大的推动了企业内部 Devops 运动的进程。
多亏了更快更好的计算,我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了,这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢,传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于,在构建解决方案时,我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架,比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢?从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事,尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
图片本文全网唯一源地址产品新闻信息来源:网址基础上整理。时间消息2022-08-18Pgpool-II 4.3.3, 4.2.10, 4.1.13, 4.0.20 and 3.7.25 released.2022-08-18PGConf.EU 2022 schedule posted, registration open2022-08-17CloudNativePG 1.16.1 and 1.15.3 Released!2022-08-15PostgreSQL JDBC versions 42.4.1/42
Boxfuse的工作原理是将您的Spring Boot可执行jar或war转换为可以在VirtualBox或AWS上无需部署的最小VM映像。Boxfuse为Spring Boot
了解如何使用Google Colab在云中运行YOLOv4对象检测。YOLOv4是全新的,与旧版本YOLOv3相比,它具有许多性能和速度升级。YOLOv4是世界上最快,最准确的物体检测系统之一。逐步执行在云中使用暗网检测来运行yolov4的步骤,并利用其强大的功能和速度。全部带有免费GPU!本教程涵盖了所有内容!
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。
当你的智能家居设备与 Google Assistant 集成时,你可能会遇到以下错误:“无法更新设置,请检查你的连接。”
Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台,用于管理容器化的工作负载和服务,可促进声明式配置和自动化。 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态,其服务、支持和工具的使用范围相当广泛。
本文介绍了k8s官方提供的日志收集方法,并介绍了Fluentd日志收集器并与其他产品做了比较。最后介绍了好雨云帮如何对k8s进行改造并使用ZeroMQ以消息的形式将日志传输到统一的日志处理中心。 容器日志存在形式 目前容器日志有两种输出形式: stdout,stderr标准输出 这种形式的日志输出我们可以直接使用docker logs查看日志,k8s集群中同样集群可以使用kubectl logs类似的形式查看日志。 日志文件记录 这种日志输出我们无法从以上方法查看日志内容,只能tail日志文件查看。 在k
作者 | 华为云云原生团队 张嘉伟 近年来,Serverless 服务崛起的趋势有目共睹[1],华为云、AWS、Google 等头部厂商亦纷纷推出 Serverless 产品。Serverless 解放了用户管理和使用复杂云计算资源的双手,犹如第二次工业革命中内燃机汽车的出现解决了马车夫养马的麻烦,也推动高效、稳定的交通工具走进寻常百姓家。如同汽车由内燃机和转向机构等组件构成,Serverless 平台可大致分为资源管理和任务编排[2],分别致力于提供高效且灵活的算力以及提供方便的用户程序执行方式。在 S
图片本文全网唯一源地址产品新闻信息来源:网址基础上整理。时间消息2022-10-21pgAdmin 4 v6.15 Released2022-10-21New podcast Postgres FM2022-10-20Database .NET v34.8 released2022-10-17Announcing the release of AgensGraph 2.132022-10-17Ora2Pg 23.2 released博客动态信息来源:网址作者文章Ryan LambertRouting thr
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。
机器之心报道 机器之心编辑部 刚刚,谷歌云博客宣布:谷歌云 TPU 机器学习加速器测试版已向外部用户开放,价格大约为每云 TPU 每小时 6.50 美元,而且数量有限。此举意味着这种曾支持了著名 AI
本文主要演示通过 Tapdata Cloud 来进行 Oracle 数据同步。ヾ(◍°∇°◍)ノ゙
众所周知,目前的云计算市场中,亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云平台是最大的“玩家”,他们各自都有自己的术语、定价、服务目录和购买版本,因此用户在评估该选择哪个公共云提供商时很容易陷入分歧,下面我们来一起看一下这些差异是否真的会真正带来影响。
本文介绍了云原生架构中的10个重要概念和原则,包括服务拆分、服务自治、服务编排、容器化、微服务、DevOps、持续交付、基础设施即代码、可观察性、声明式配置和分布式追踪。这些概念和原则是云原生架构的核心,对于构建可扩展、高性能、弹性的应用程序至关重要。
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.
由于以上种种痛点,我们渴望一种更高效更可靠的方式来完成这个 CI/CD 流程,而 Docker 虚拟化容器技术能很好的解决这个痛点,下图是基于 Kubernetes 搭建 Jenkins 集群的简单示意图。
欢迎阅读 Logging operator 文档!Logging operator 是 Banzai Cloud One Eye for Kubernetes 可观测性工具的核心部分.
Kubernetes的名字来自希腊语,意思是“舵手” 或 “领航员”。K8s是将8个字母“ubernete”替换为“8”的缩写。
很长一段时间以来,我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型,其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU,配备 12GB 内存,且速度稍有增加,为 8.73 TFlops。最近,Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项,其浮点计算能力为 180 TFlops。
Kubernetes 是容器编排市场的主导者,经常被用来托管微服务。微服务的每个实例都会生成大量的日志事件,并且这些事件很快就会变得难以管理。但是,更糟糕的是,当问题发生时,由于服务之间的复杂的交互以及几乎无穷无尽的可能故障模式,很难找到问题根源。这种潜在的问题推动了 Kubernetes 日志管理工具的流行。
传言要换“掌门人”的确实是亚马逊,但是此“掌门”并非 “掌”的是亚马逊的门,而是其门下最主要的分部之一——AWS。
本周赶上独立日休假,本来没打算写。后来看了看上周的素材还多了点边角料,就顺手凑了一篇。实属为了这点醋,包了顿饺子。
2005年,在大多数公司还没有考虑开发自己的数据交换机的时候,Google出现了这方面的业务带宽需求。当时,市面上销售的设备昂贵且操作复杂,Google意识到支持自己服务的网络不存在且无法购买,所以,Google决定尝试使用自定制的方法。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTFul web接口。ElasticSearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch常用于全文检索,结构化检索,数据分析等。
spring-cloud-gateway 是替代 zuul 的一个网关实现,本节我们学习它。
网页是通过 HTTPS 加密协议加载的,但是尝试连接到不安全的 WebSocket 地址 'ws://',而不是安全的 WebSocket 地址 'wss:///r'。
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
本文将对云端环境中的横向移动技术和相关场景进行深入分析和研究,并给大家展示研究人员在云环境中观察到的一些威胁行为。云端环境中的横向移动可以通过利用云API和对计算实例的访问来实现,而云端级别的访问可能会扩展到后者。
Google 发布了基础设施管理工具 VM Manager,可自动维护大型Compute Engine虚拟机集群,VM Manager设计考虑到超大规模基础设施,提供自动化部署工具集。
导语 | 无服务器背后的一个关键技术称作microVMM。Firecracker 就是用于创建和管理microVMM的开源项目。Firecracker运行在用户空间,使用KVM来创建实例。其快速启动和低内存特性尤为关键。本议题将介绍Firecracker的基础、最小设备模型,以及它所带来的快速启动、性能、安全性和利用率的提升。本文由Amazon Web Services 首席开发者布道师费良宏在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021上的演讲《microVM
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