展开

关键词

ACP互联网架构认证笔记-EDAS企业级分布式应用服务

EDAS支持语言Java,C++,PHP。EDAS支持Idea,Eclipse;Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理,不支持HSF功能。 EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架,能构建高可用的分布式系统,考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。 控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能,可查看服务器上所部署的应用运行日志。 EDAS Agent是EDAS中安装在用户ECS上,主要用于EDAS服务集群与部署在相应的ECS上的应用程序之间进行通信的Daemon程序,在运行的过程中主要承担应用管理、状态回报、信息获取等功能,EdasEDAS应用进行服务监控、治理、跟踪、分析等全方位运维管理。 EDAS高级版的流量管理规则有两种模式 : 参数取模和名单分流。通常用于灰度发布,蓝绿部署,A/B 测试,营销需求(新产品发布)。

1.2K70

灰度直方图

,直方图统计图像内各个灰度级出现的次数,达到增强图像显示效果的目的。 灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况,而不能反映图像像素的位置,丢失了像素的位置信息,不再表征任何图像的纹理信息。 对于连续图像,平滑地从中心的高灰度级变化到边缘的低灰度级,为阈值面积函数的导数的负值: 对于离散函数,固定ΔD为1,则: 其中,A(D)为阈值面积函数,是一幅连续图像中被具有灰度级D的所有轮廓线所包围的面积 例子: 二维数组降维成一维数组:1 1 3 2 3 5 5 1 4 1出现的次数:3 2出现的次数:1 3出现的次数:2 4出现的次数:1 5出现的次数:2 归一化: 灰度级出现的频率=灰度级出现的次数 虽然8位的图像都具有256个灰度级(每一个像素可以有256个灰度值),但是属于不同灰度级的像素数量不一样。对于彩色图像,提取各个通道的图像,每个通道独立绘制灰度直方图。

10610
  • 广告
    关闭

    开发者专享福利,1988元优惠券限量发放

    带你体验博客、网盘相册搭建部署、视频渲染、模型训练及语音、文字识别等热门场景。云服务器低至65元/年,GPU15元起

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    灰度发布

    1、什么是灰度发布 以下是百度词条的解释: 灰度发布(又名金丝雀发布)是指在黑与白之间,能够平滑过渡的一种发布方式。 灰度发布可以保证整体系统的稳定,在初始灰度的时候就可以发现、调整问题,以保证其影响度。 2、业务代码中写灰度逻辑 在业务代码中写好判断当前用户是否需要走灰度,如果是走新流程,不是还是走老流程。 先分析下这次上线会上线哪些新功能: 1、数据库保存加密 2、数据库查询解密 3、接口返回加密 首先思考下,我们需要对3个功能都灰度吗? 因为数据库保存加密做了灰度的话,数据库查询解密相当于也做了灰度。 2、应用中判断当前用户是否灰度 即在配置文件中配置哪些用户是灰度用户,然后代码中判断是否灰度用户,如果是则对其数据进行加密,如果不是还是走原来的流程,等测试没问题了,把灰度用户放开到所有用户。

    1.1K61

    灰度分层

    cv2.imshow("result",psdimg) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法:灰度分层是按照灰度值范围划分为不同的层级, 灰度分层技术将灰度图像转换为伪彩色图像,且伪彩色图像的颜色种类数目与强度分层的数目一致。 令f(x,y)为位于空间位置(x,y)处的像素的灰度值(强度),[0,L]为图像灰度值范围,其中0代表黑色,L代表白色。 灰度值到彩色的映射关系为: f(x,y)=ck f(x,y)∈V k(k∈[1,M+1]) 其中,ck是与第k个灰度区间Vk有关的颜色。 灰度区间[0,l1)被映射为颜色c1,灰度区间[l1,l2)被映射为颜色c2,灰度区间[lM-1,lM)被映射为颜色cM,灰度区间[lM,L]被映射为颜色cM+1。

    10010

    灰度发布

    灰度发布,对于大厂来说是必不可少的,对于我这种从来没有灰度发布过的,并不是很清楚,估计也有很多人不知道这个东西。以前只是直到灰度发布,这次稍微了解一下。 灰度发布是指新版本或者新功能通过一定策略选取一些用户,让他们先使用,通过使用情况对功能、性能、稳定性等指标评估是否扩大范围直至全面发布。 灰度发布开始到结束期间的这一段时间,称为灰度期。 如果是客户端的灰度发布,应该是可以按照用户逐渐推送更新安装包。而服务端的灰度发布则会相应容易一些,毕竟是在后台实现。 现在有专门的灰度发布模式A/B测试,通过业务代码区分流量访问不同代码。 灰度发布除了代码层面之外,对服务这块要求还是蛮大的,灰度发布不同于预发布,灰度发布是直接让线上用户参与,而一般预发布是发布到线上,由测试人员进行测试。 当然,会使用灰度发布的,一般来说都是千万级别用户的项目了,虽然很想使用灰度发布,但还是需要考虑实际场景,也希望以后能有机会使用灰度发布。 (完)

    48930

    灰度发布

    灰度发布浅析 定义 灰度发布就是已一种平滑过渡的方式来发布,通过切换线上新旧版本之间的路由权重,逐步从旧版本切换到新版本;比如要上线新功能,首先只是更新少量的服务节点,通过路由权重,让少部分用户体验新版本 灰度发布 一个系统往往有接入层比如nginx(Openresty),网关层比如zuul,以及服务层比如各种rpc框架;在这几层都有路由功能,也就是说这几层都可以做灰度;接入层可以使用nginx+lua来实现灰度 ,网关层zuul可以结合ribbon来实现灰度,rpc框架如dubbo本身提供了路由功能可以直接做灰度处理;下面看看具体如何去实现; 接入层灰度 接入层我们这里使用功能更强大的Openresty,然后使用 网关层灰度 网关层已zuul为例,zuul的灰度需要修改ribbon的负载策略,就是根据eureka的metadata进行自定义元数据,然后修改ribbon的策略规则; 准备 测试服务分别准备两台端口分别为 ;已每层比较典型的中间件来介绍具体如何去实现简单的灰度发布;总体来说就是使用中间件的路由功能,动态加载外部自定义的一些路由策略脚本,以此来达到灰度发布的目的。

    56330

    游戏灰度发布

    快速可以说是互联网的最大特点了,唯快不破,快速响应,快速发布,快速部署,快速上线 但上线,毕竟还是有风险的,怎么能又快速响应,又能降低风险范围呢 前人,现人,后人们都在寻找着银弹 部署方式就进化了有很多次,蓝绿部署、滚动部署、灰度发布 整个游戏的链条上,似乎大家都已经习惯,开发习惯,玩家也习惯 习惯麻痹了一切,没有提出更好的策略,大家都这么玩啊,无所谓啦~ 方案 细思极恐,我们应该,也需要做得更好 灰度发布/金丝雀发布 灰度发布是在原有版本可用的情况下 灰度发布/金丝雀发布由以下几个步骤组成: 准备好部署各个阶段的工件,包括:构建工件,测试脚本,配置文件和部署清单文件。 从负载均衡列表中移除掉“金丝雀”服务器。 在之前的架构图中,稍作修改,在玩家与Gameserver之间增加一层ha-proxy,这样就有了灰度发布的基础 玩家不再直接与game-server直连,而是与ha-proxy 透明性 对玩家来说,发版本就是透明的 ,发版本时,不再需要停机,入口也不需要关闭,7*24玩耍 流量灵活切换 灰度百分比,可以灵活控制,这里面又涉及到路由规则,复杂了,可以先百分百切换 快速迭代 玩家无感,出现bug,可以快速修复,快速上线

    27430

    图像灰度均衡化和灰度直方图(Matlab实现)

    函数: 灰度均值化函数: histeq 直方图显示函数: imhist 代码实现 clear all; clc; %------------------------------------------- ----------------- %灰度均衡化,并显示图像的情况 %------------------------------------------------------------ %读进图像 filename == 0 return; end Image = imread([pathname, filename]); [m, n, z] = size(Image); %转换为灰度

    89320

    关于灰度发布

    所以感觉应该算是一种通用系统吧~ 为什么要有灰度发布系统? 两者还是有一些区别的,小流量上线一般做的是系统的彻底升级,和灰度发布不一样。也即是前面提到的,灰度发布期间,线上的系统两套代码在同一台新发布的机器上也同时存在。 实际上比较重要的业务系统都会做灰度发布,根据效果来决定之后是继续扩大灰度范围,还是进行回滚。而不是粗暴地进行升级。当然了,很多公司其实不是那么在乎这些事情。 灰度发布一般人都比较熟悉的案例可能是微软的操作系统升级吧,其实腾讯qq或者微信发布也差不多。不过说到操作系统升级,灰度发布感觉还有另外的一层意思。可以控制用户流量对网络或者系统的负载的影响。 继续来说互联网公司的灰度发布系统。 一般的灰度发布都会有一些策略,其实就是分类/桶策略。

    1.3K30

    灰度发布方案

    一、灰度发布定义 灰度发布(又名金丝雀发布)是指在黑与白之间,能够平滑过渡的一种发布方式。 灰度发布可以保证整体系统的稳定,在初始灰度的时候就可以发现、调整问题,以保证其影响度。 ? 二、实现思路方向 1、在代码中做。 第三是dubbo的灰度,项目中如果使用dubbo,有可能会需要dubbo服务的灰度实现。 例:略 四、dubbo灰度方案说明 Dubbo架构 ? Dubbo服务调用过程 ? demo逻辑:目标服务的端口和灰度服务端口的一致,并且请求方法的第一个参数类型是Long(userId)并且是灰度用户,则判断为灰度服务,否则按照默认随机调用其余非灰度服务 ?

    8.7K41

    一、灰度发布

    一、灰度发布   灰度发布是一种发布方式,也叫金丝雀发布,起源是矿工在下井之前会先放一只金丝雀到井里,如果金丝雀不叫了,就代表瓦斯浓度高。原因是金丝雀对瓦斯气体很敏感。 这种实现原理主要根据用户请求中的 Cookie 是否存在灰度标示 Cookie去判断是否为灰度用户,再决定是否返回灰度版本服务 nginx.ingress.kubernetes.io/canary:可选值为 代表是否开启灰度功能 nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-cookie:灰度发布 cookie 的 key。当 key 值等于 always 时,灰度触发生效。 header去判断是否为灰度用户,再决定是否返回灰度版本服务。    如果值为 0,则表示不会走灰度。值越大命中概率越大。当值 = 100 时,代表全走灰度

    18920

    灰度图像增强

    0 : b; //写回图像 outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } } } 3.基本的灰度变换

    50890

    灰度图像增强

    } 3.基本的灰度变换 这应该是最简单的变换了,s=f(x,y),s为处理后的像素颜色值,而f(x,y)是什么函数,就决定了处理效果 如: 图像反转:s=L-1-r,常用于医学上的透视图的处理 对数变换

    26930

    如何在 Kubernetes 中对无状态应用进行分批发布

    我们 在整理与分析客户失败的发布时发现,主要出现在下面阶段: •\t开始灰度发布:因配置错误、打包异常、代码 BUG,或灰度后功能验证中发现了问题。 结合“可灰度、可监控、可回滚”作为基本发布要求,发布阶段可以分为主要两个阶段: •\t灰度阶段:先灰度 1-2 台,线上验证流量正确性。该阶段出现问题后,影响面可控、可快速回滚。 针对具体发布策略,我们的考虑和做法是这样的: •\t创建新 Deployment : 新版本发布,作为灰度验证的部署实例,初始实例数为 0; •\t进入灰度阶段:仅选取少量实例,扩容新版本 Deployment •\t对灰度发布,结合流量控制规则,进行线上灰度验证。 •\t结合更多监控指标,与线上服务情况,确定指标基线,作为发布卡点,让分批发布更自动化。 ---- 作者简介 孙齐(花名:代序),阿里巴巴高级工程师,负责企业级分布式应用服务 EDASEDAS Serveless的开发和维护工作。

    12230

    聊一聊灰度

    3 场景 按照灰度使用场景的不同,灰度可以分为灰度发布和灰度放量: 灰度发布 灰度发布,是将应用按照一定比例发布到指定的服务器上,然后应用服务集群就会出现有一部分集群运行1.0版本应用, 灰度放量 灰度放量,有很多时候是和灰度发布结合使用的,比如灰度发布后按照用户白名单放量,在白名单中的用户请求路由到新版本服务,不在白名单的使用旧服务,但是灰度放量和灰度服务是不同的,灰度放量可以独立使用 技术灰度 技术灰度,是灰度的实现以及灰度逻辑控制都是由研发人员通过代码来控制,我们目前很多场景中的灰度使用其实都是技术灰度,比如按照店铺粒度和用户粒度灰度,都是通过研发人员提供白名单配置来实现, 产品灰度 所谓产品灰度,其实就是将灰度配置能力透出给运营管理人员,也就是将灰度开发成一种向运营管理人员开放的功能,运营管理人员可以人工配置灰度规则,比如配置灰度某个店铺,灰度某些用户,灰度多少占比的流量等等 5 灰度策略 灰度策略是指灰度场景不同的实现方式,常用的有: 店铺灰度;只有在白名单中的店铺才会走新的逻辑 用户灰度;只有在白名单中的用户才走新的逻辑 金额灰度;比如只有金额小于指定值的案例才能走新的策略

    93930

    OpenGLES(九)- GLSL案例:灰度、旋转OpenGLES(九)- GLSL案例:灰度、旋转

    OpenGLES(九)- GLSL案例:灰度 灰度滤镜 ? 原图 ? 灰度效果图 三通道图:图片每个像素点都有三个值(RGB)表示 ,所以就是三通道。也有四通道的图(RGBA)。 总之,每一个点由三个值表示 单通道图:俗称灰度图,每个像素点只能有有一个值表示颜色,它的像素值在0到255之间,0是黑色,255是白色,中间值是一些不同等级的灰色。 有5中方法来实现灰度滤镜的算法(前三种方法是利用权重来实现的): 浮点算法: Gray = R 0.3 + G 0.59 + B * 0.11 (根据对应纹素的颜色值调整RGB的比例) 整数算法:

    33420

    实现图片灰度效果

    代码来自http://www.html5cn.org/article-5005-1.html

    11610

    Shader-灰度图片

    NGUI的Shader用的是Unlit-TransparentColoredShader 修改片元着色器,让原来的col点乘一个grey的值

    35020

    灰度直方图的统计

    灰度直方图的统计 1 概述 灰度直方图是关于灰度级分布的函数,是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素,按照灰度值的大小,统计其出现的频率。 灰度直方图是灰度级的函数,它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数,反映了图像中某种灰度出现的频率。 灰度直方图主要应用于图像分割、图像增强、及图像灰度变换等处理过程。 从数学的角度来说,灰度图像直方图描述的是图像各个灰度级的统计特征,它是图像灰度值的一个函数来统计一幅图像中各个灰度级出现的频率或次数。 灰度直方图的计算公式如下: 其中,rk是像素的灰度级,nk是具有灰度rk的像素的个数,MN是图像中总的像素个数。 图2 matlab直方图统计(归一化) 3 FPGA的仿真实现 FPGA的直方图统计电路的设计很简单,以8bit灰度图像为例,总共有0-255种灰度,以输入的灰度作为双端口RAM的地址,然后对图像的每个灰度值与地址比对

    1.3K10

    灰度直方图均衡化

    cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("result",equ) plt.figure("原始图像直方图") plt.hist(o.ravel(),256)#绘制灰度直方图 plt.figure("均衡化结果直方图") plt.hist(equ.ravel(),256)#绘制灰度直方图均衡化 cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法:灰度直方图均衡化是通过原始图像的灰度非线性变换,把原图像的直方图灰度范围拉开,或者转换为均匀分布的形式,增加像素灰度值的动态范围,增强图像整体对比度,得到全局均匀化的直方图,达到图像细节变清晰的效果 其中,g(x,y)表示变换后图像的灰度值,u表示变换前图像的灰度值,vmin表示灰度分布频度的最小值,INT表示取整。 计算图像的灰度直方图 计算灰度直方图的累加直方图 进行区间转换 dst=cv2.equalizeHist(src) src表示输入图像 注意:均衡化后的直方图是使一定灰度范围内像元数量大致相等,不是完全平均分配

    10210

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券