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linux确认已经卸载数据盘并可以新建自定义镜像

您可以通过 df 命令查看数据盘的使用情况,以及文件被挂载的位置。例如:df –lh您可以通过 fdisk 命令获取数据盘的分区情况。 是 Linux 下比较重要的配置文件,其包含了在启动时挂载的文件和存储设备的详细信息。 使用自定义镜像创建的实例是否可以更操作?更后原来的自定义镜像是否还可以使用?可以。更后原来的自定义镜像还可以继续使用。更盘时另选操作,是否可以使用自定义镜像?可以。 注意:盘更为自定义镜像后,原来的数据将被全覆盖。已创建的自定义镜像,是否可以用于更另一台云服务器 ECS盘数据?可以。但需要注意,自定义镜像将全部覆盖该服务器盘的所有数据。 请参考使用镜像创建 ECS 实例。是否可以升级自定义镜像开通的云服务器 ECS 的 CPU、内存、带宽、硬盘等?均可以升级。是否可以跨地域使用自定义镜像?不可以。自定义镜像只能在同一个地域使用。

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2018 年,Unity 带来了新的 ECS

尽管如此,这仍然不是一个足够准确和优秀的 ECS 。 维护多态指针但没有构造对 CPU 友好的内存结构,cache miss 和内存页的问题依然困扰着开发者。----时光荏苒,2018 年的 GDC 大会上,Unity 带来了他们全新的 ECS 。 这次的更新不仅完全符合目前主流对 ECS 的设定,同时还带来了诚意满满的 Jobs ,Jobs 背后的思想是目前业界对 ECS 模型面向多核进行性能优化的主流思路。 Unity 在框架中实现了这个,可以帮助开发者节省大量大量的工作,表明了 Unity 希望推动游戏行业将 ECS 作为主要开发模型的决心。 ---那么 Unity 的 ECS 在这个基础上做了什么事呢?注入特性 Unity 的注入特性方便我们把一组 Entity 的数据按照类型快速注入到我们需要的 Component 中。

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    云原生|Kubernetes 集群升级指南

    节点配置检查节点作为承载 Kubernetes 的底层元计算资源,不仅运行着 Kubelet、Docker 等重要的进程,也充当着集群和底层硬件交互接口的角色。 操作配置:需要确定基础的组件(yum、systemd 和 ntp 等服务是否正常)和内核参数是否配置合理;kubelet:需要确定 kubelet 的进程健康、配置正确;Docker:需要确定 集群升级三部曲一个 Kubernetes 集群主要由负责集群管控的 master,执行工作负载的 worker 和众多功能性的组件组成。 故集群升级的三部曲为:滚动升级 master分批升级 worker组件升级(主要为 CoreDNS,kube-proxy 等核心组件)下面我们来对集群升级三部曲进行详细的讲解。 1. 核心组件升级为了保证集群中各个组件的兼容性,我们需要在升级集群的同时对集群中的核心组件进行同步升级,主要包括:Dns 组件:根据社区的版本兼容矩阵,将 CoreDNS 的版本升级为与集群版本相对应的版本

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    Kubernetes 集群升级指南:从理论到实践

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    Kubernetes 集群升级指南:从理论到实践

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    不同方式实现集群的可行性 && 部分不建议踩的坑

    docker swarms成功,k8s成功中间碰到的问题大致归结为3类众所周知的网络原因(tizi 或 镜像源)不支持二次虚拟化WSL,非线程1 (PID 1) 分析将以上情形,根据所使用宿主的结构方式差异 ,我大致将接触docker swarms和minukube的方式大致分了2类:常规模式windows操作linux操作Mac的OS操作非常规模式windows的linux内核:WSL在宿主内安装 linux虚拟机使用云服务商的ECS-----逐条解释:windows操作:......linux操作推荐,此处说的linux操作是指直接安装在物理设备上、作为宿主的linux, 而不是在虚拟机安装的linux。 在宿主内安装linux虚拟机使用云服务商的ECS以上两个情形的问题一样,都是不支持二次虚拟化,也即不能在虚拟机里再装虚拟机。

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    一看就懂 - 从零开始的游戏开发

    - 三相之力那么,ECS 则如何呢? 我们要怎么把这个轮盘的操作转成小车的移动指令呢?事件 - 控制的中枢因为游戏是以固定的帧率运行的,所以我们需要一个实时的事件来收集各种各样的指令,等待每帧的 update 时一执行。 helper 来辅助该执行命令,这并不与 ECS 的设计思路有冲突另外,虽然为了执行指令而引入这两个 BackgroundSystem 的行为看似麻烦,但长远来看,其实是为了方便之后的扩展~因为多人游戏时候 ,是时候更进一步引入攻击了。 回顾一下,在这部分里面,我们:实现了一套逻辑层相关的 ECS 框架,用于管理复杂的游戏对象的更新交互逻辑实现了简单的事件,以及 UI 组件相关逻辑简单实现了游戏中的大部分逻辑:移动、攻击、相机跟随.

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    高并发口罩抢购项目架构演进记录&优化经验分享

    结果:因为流量太大导致用户一度打不开页面,同时由于域名服务商 XX 的限制,客户无法自助添加解析,且当晚联不到域名服务商客服,导致 CDN 方案搁浅。架构图&分析-V3 ? 2月5号的架构接入 CDN 分流超大带宽;取消 Nginx 的代理;做了新程序无法准时上线的灾备切方案(没想到还真用到了);使用虚拟服务器组做新老程序的切,但是缺点是一个七层监听的 SLB 后端只能挂 这样架构设计:优点:静态加速降低SLB带宽,动态回源,无跨域问题,切方便;缺点:仍需手工设置,镜像部署ecs不方便,如果时间充足,可以直接上容器的架构该有多美好呢,一个 scale 可以扩出来几十上百的 最后的成果计(采样分析,实际数据比这个还大):? 数量,ECS 配置一;Nginx 反代后端 upstream 无效端口去除;云助手批量处理服务,参数优化,添加实例标识;(划重点,大家批量使用 ECS,可以考虑利用云助手这个产品)云监控大盘监控,ECS

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    当SRS遇到K8s:快速构建高并发直播集群

    在这个场景下,对比K8s和传使用方式的差异: 对比ECSK8s说明申请ECS手动自动部署时,ECS需要手动申请,K8s自动申请安装包脚本镜像Docker方式更优,版本管理,可Cache看门狗手动自动SRS 异常退出由看门狗重新拉起,非K8s需要手动安装,K8s自动管理和拉起服务更ECS手动自动ECS时,非K8s需要手动申请,修改SLB,安装服务,K8s自动迁移服务,更新SLB配置监听和保活等配置文件 VolumeECS需要手动管理配置;K8s配置在ConfigMap,通过Volume挂载为配置文件,扩容时不用变更扩容手动自动需要新开进程时,ECS需要申请部署和配置,K8s只需要修改Replicas数目即可 (也可自动扩容)发现手动自动Origin变更IP时,ECS需要手动修改配置,K8s自动通知边缘和自动发现SLB手动自动新增Edge时,ECS需要手动更新SLB配置,K8s自动更新SLB配置Step1:

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    Unity手游实战:从0开始SLG——ECS战斗(二)Entitas插件

    另外还需要注意的是这些是没有内部既定的执行顺序的(不像MonoBehavior保证所有Awake执行完才执行Start),它的执行顺序取决于你将它加入到运行时的顺序(也是也非常坑的地方,很多时候开发者也不能保证几个之间谁先执行 ),所有你最好按照下面这样添加:? 这里大致看下代码生成器生成的代码样式(项目实际代码,把x,y,z替成Vector3了):?自闭的Entitas尽管还是有一些不便之处,但是这个插件已经是比较优秀和高效的了。 但是这一套生态只是针对ECS本身所建立的,运作,Entity变化查找,不同的实体池重用等,是一个比较自闭的生态。 不用急看下面:第一张图是总览,告诉你ECS一共注册了哪些,每个的性能开销。注意这里是每帧都动态变化的。?

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    【Rust日报】2020-08-13 关于群集(Bevy)引擎ECS框架中system的语法糖是怎么实现的

    群集提供的主要示例非常引人注目,就是函数,组件就是结构体,你不需要实现额外的trait,就能够让ECS框架正常运作。 use bevy::prelude::*; struct Velocity(f32);struct Position(f32); setup这个函数就是一个 这个把由Postion和Velocity fn movement(position:Mut,velocity:&Velocity) { position.0 += velocity.0;} 这是应用的入口,希望你把上面写好的注册到要运行的App 一个普通的Rust函数在调用.system()这个方法之后,将被转为一个Box,对于群集支持的两种,采用IntoForEachSystem和IntoQuerySystem这两个trait进行转。 Gui库,现在这个库在crates.io发布了最新的版本,相较于之前性能更好了,也有了新的主题切引擎可以选择。

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    当SRS遇到K8s:如何构建海量推流源站?

    在这个场景下,对比K8s和传使用方式的差异:对比ECSK8s说明申请ECS手动自动部署时,ECS需要手动申请,K8s自动申请安装包脚本镜像Docker方式更优,版本管理,可Cache看门狗手动自动SRS 异常退出由看门狗重新拉起,非K8s需要手动安装, K8s自动管理和拉起服务更ECS手动自动ECS时,非K8s需要手动申请,修改SLB,安装服务,K8s自动迁移服务,更新SLB配置监听和保活等配置文件 VolumeECS需要手动管理配置;K8s配置在ConfigMap,通过Volume挂载为配置文件,扩容时源站手动更新自动推送,边缘扩容自动更新扩容手动自动需要新开进程时,ECS需要申请部署和配置,K8s 只需要修改Replicas数目即可(也可自动扩容)发现手动自动Origin变更IP时,ECS需要手动修改配置,K8s在迁移源站Pod时会保持,或自动更新SLB手动自动新增Origin时,ECS需要手动安装和更新配置 ,K8s自动安装,手动更新但自动推送配置存储手动自动扩容存储时,ECS需要手动安装和更新,K8s会自动更新,不影响业务Step 1: 由于SRS和Nginx不在一个Pod可能也不在一个Node,需要创建依赖的

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    Docker网络详解

    docker 将给docker 容器分配一个ip只要启动了docker 就会有一个docker0网络使用的是桥接模式,evth-pair技术桥接模式直接连接到实际的网络上,可以理解为与宿主机没有任何联理解 :手机、电脑连接路由器,wifi就是之间的桥梁host-only(主机模式)所有的虚拟是可以相互通信的,但虚拟和真实的网络是被隔离开的。 理解:VM中所有虚拟机可相互通信,但真实机器与虚拟机之间不能相互访问NAT(网络地址转模式)NAT模式下的虚拟的TCPIP配置信息是由VMnet8(NAT)虚拟网络的DHCP服务器提供的,无法进行手工修改 ,因此虚拟也就无法和本局域网中的其他真实主机进行通讯。 采用NAT模式最大的优势是虚拟接入互联网非常简单,你不需要进行任何其他的配置,只需要宿主机能访问互联网即可。

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    在直播app制作过程中,服务器是如何配置的?

    二、发展阶段(将项目交付给客户后):1、第一阶段若运营方在1-3月内实现公测,稳定后可把现有的用户和主播迁移到新,若以在线用户1000-3000人左右为参考,那么推荐的配置如下(在此特别说明一下 :一对一直播ECS可以少买1台,因为不需要socket):ECS:2台(以下是配置参数)CPU:4核,内存:8GB,带宽:20M(包含socket和web)。 CPU:4核,内存:8GB,关数据管理:mySQL 5.7(做好读写分离)。同时开通相关云存储服务。 2、第二阶段此阶段进入宣传推广阶段,时间大约是3-6个月,若以在线用户3000-5000人左右为参考,那么推荐的配置如下(在此特别说明一下:一对一直播ECS可以少买1台,因为不需要socket): 3、第三阶段在经过了宣传推广阶段后,进入持续运营期,此时若以在线用户1W左右为准,此时推荐的服务器配置如下(在此特别说明一下:一对一直播ECS可以少买2台,slb少买2台,因为不需要socket)

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    kubernetes从懵圈到熟练 – 集群伸缩原理

    自动添加已有节点自动添加已有节点,不需要人为拷贝黏贴脚本到ECS命令行来完成节点准备的过程。 管控使用了ECS userdata的特性,把类似以上节点准备的脚本,写入ECS userdata,然后重启ECS并更盘。 ESS组件负责从无到有的过程,而剩下的过程与添加已有节点类似,即依靠ECS userdata脚本来完成节点准备。下图是管控通过ESS从无到有创建ECS的过程。? 首先,通过添加已有节点加入的节点,需要三步去移除:管控通过ECS API清楚ECS userdata;管控通过K8S API从集群中删除节点;管控通过ECS InvokeCommand在ECS上执行kubeadm 其次,通过集群扩容加入的节点,则在上边的基础上,增加了断开ESS和ECS的操作。此操作由管控调用ESS API完成。?

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    Aliyun Ubuntu在线迁移到腾讯云cvm

    一.环境检查:1.源端环境(阿里云): (1)注意选择Ubuntu的操作ECS (2)要有公网ip和公网带宽 (3)检查是否安装了 rsync,可执行which rsync命令进行验证 (4)检查 详情可参考:https:cloud.tencent.comdocumentproduct2139929#CheckVirtioForInitramfs2.目标环境(腾讯云): (1)注意选择Ubuntu的操作的 CVM (2)尽量保证目标端CVM和源端ECS在一个地区,会加速迁移 (3)要有公网ip和公网带宽 (4)CVM的容量要大于等于源端ECS的容量(包括盘和数据盘) (5)建议尽可能调大两端的带宽,以便更快迁移二 .上传迁移工具至源端ECS1.下载迁移工具到本地,文档链接如下:https:cloud.tencent.comdocumentproduct21338783 点击即可2.在源端ECS安装lrzszyum cloud.tencent.comdocumentproduct2136091(3)DataDisks是非必填项,index代表第几块数据盘,Size代表这块盘的大小,MountPoint代表的是源端ECS

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    LVS介绍与工作模型和调度算法

    此外,可以使用会话保持功能将同一客户端的请求转发到同一台后端ECS扩展应用程序可以根据业务发展的需要,随时添加和移除ECS实例来扩展应用的服务能力,适用于各种Web服务器和App服务器。 当其中一部分ECS实例发生故障后,负载均衡会自动屏蔽故障的ECS实例,将请求分发给正常运行的ECS实例,保证应用仍能正常工作同城容灾 (多可用区容灾)为了提供更加稳定可靠的负载均衡服务,阿里云负载均衡已在各地域部署了多可用区以实现同地域容灾 不过一般NAT模式都是用交机相连, 不会跨网络 (2)请求报文和响应报文都必须经由Director转发,Director易于成为瓶颈. 因此LVS-NAT模式要求后端服务器数量不能太高. 虽然LVS支持百万并发, 但是还要受到网段带宽的限制, 一般几十台,(3)支持端口映射,可修改请求报文的目标PORT (4)VS必须是Linux,RS可以是任意OS ? 经过路由器直接发往Client6.不支持端口映射(端口不能修改), DR模型, 修改的是二次的目标MAC地址, 三层以上的信息不会修改, 因此vip监听的端口和rs监听的端口必须一致7.RS可使用大多数OS

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    ECS初探

    另一个可能是碰撞检测。它会遍历所有具有物理组件的实体,因为它不关心实体是如何绘制的。”乍一听,觉得ECS就是完美啊,就跟当年他们教我OO时,给我举例子做UI一样,各种继承,各种多态,简直完美啊。 在新增一个时,我往往会单独设计他的数据结构,并存储在数据库的不同位置。而所有最终是通过UID这个entity_id来关联起来的。 举个例子:假如我们有一个Bag和一个Mail,我们的代码组织往往会类似下面情况:Bag.cppnamespace bag {static std::unordered_map bags; void 上面这个本来就是松散耦合,再举个更复杂的例子,我前几年写的回合制战斗。在整个战斗中,buff,hurt,heal,skill这些计算逻辑,往往会操作着hero不同部位的数据。 但我有两个疑虑:1.因为战斗是我一个人开发的,我当然可以从全局精心设计出合适的数据结构。

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    让web开发部署提速 8 倍的一款IDEA插件

    避免了频繁切窗口,装各种部署工具,可以说已经很方便了,Cloud Toolkit 必须要比这个部署过程做的更加强大才行,那下面就让我们来体验下 Cloud Toolkit 是怎么优化的吧。 Deploy to ECS:这里的 ECS 指的阿里云的 ECS,如果你的服务部署在阿里云 ECS 上,可以选择使用这个功能,获得比 Deploy to Host 更加丰富的功能。 远程 Terminal特别是在 Mac 中,我一直苦恼的一件事便是如何管理众多的远程机器,我偶尔需要去搭建了博客的主机上查看个人博客为什么挂了,偶尔又要去看看我的 V** 主机排查下为什么无法转发流量了 是否有一个全局视角来查看的运行状况?有什么办法可以监控到 JVM 的实时运行状态?作为一个偏正经的评测,我们试用一下远程诊断的功能,选取比较直观的 trace 命令来进行评测。? 用户可以自行监控对应的方法,把 * 替为想要监控的方式即可。(更多的监控指令可以参考 Arthas 文档链接:https:alibaba.github.ioarthas)

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    让web开发部署提速 8 倍的一款 IDEA 插件,我参与贡献了

    避免了频繁切窗口,装各种部署工具,可以说已经很方便了,Cloud Toolkit 必须要比这个部署过程做的更加强大才行,那下面就让我们来体验下 Cloud Toolkit 是怎么优化的吧。 Deploy to ECS:这里的 ECS 指的阿里云的 ECS,如果你的服务部署在阿里云 ECS 上,可以选择使用这个功能,获得比 Deploy to Host 更加丰富的功能。 远程 Terminal特别是在 Mac 中,我一直苦恼的一件事便是如何管理众多的远程机器,我偶尔需要去搭建了博客的主机上查看个人博客为什么挂了,偶尔又要去看看我的 V** 主机排查下为什么无法转发流量了 是否有一个全局视角来查看的运行状况?有什么办法可以监控到 JVM 的实时运行状态?作为一个偏正经的评测,我们试用一下远程诊断的功能,选取比较直观的 trace 命令来进行评测。? 用户可以自行监控对应的方法,把 * 替为想要监控的方式即可。(更多的监控指令可以参考 Arthas 文档链接:https:alibaba.github.ioarthas)

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      换脸甄别

      换脸甄别(ATDF)技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸,同时可对视频或图片的风险等级进行评估。广泛应用于多种场景下的真假人脸检测、公众人物鉴别等,能有效的帮助支付、内容审核等行业降低风险,提高效率。

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