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优化 Kubernetes 横向缩容 HPA

图片来源: instagram.com/febin_raj Pod水平自动缩(Horizontal Pod Autoscaler, 简称HPA)可以基于 CPU/MEM 利用率自动缩Deployment...、StatefulSet 中的 Pod 数量,同时也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动缩。...HPA Resource类型不足 默认HPA提供了Resource类型,通过CPU/MEM使用率指标(由metrics-server提供原始指标)来缩应用。...好在1.20版本中已经支持了ContainerResource可以配置基于某个容器的资源使用率来进行缩,如果是之前的版本建议使用自定义指标替换。...另外,hpa核心的缩算法根据当前指标和期望指标来计算缩比例,并不适合所有场景,只使用线性增长的指标。

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文件系统:抽象的“文件系统

一、树形层次结构 IFileProvider对象为我们构建了一个具有层次化目录结构的文件系统。...由于IFileProvider是一个接口,所以由它构建的是一个抽象化的文件系统,这里所谓的目录和文件都是一个抽象的概念。...为了让读者朋友们对这个文件系统有一个大体认识,我们先来演示几个简单的实例。 文件系统管理的所有文件以目录的形式进行组织,一个IFileProvider对象可以视为针对一个根目录的映射。...该方法具有一个类型为Action的参数负责将文件系统的节点(目录或者文件)名称呈现出来。...对文件系统实施监控并在其发生改变时发送通知也是IFileProvider对象提供的核心功能之一。

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AI图&改图还能这么玩?

最近,靠着出其不意的图效果,“AI图”功能凭借搞笑的补全结果频频出圈,火爆全网。网友们踊跃尝试,180度的大反转也让网友们直呼离谱,话题热度高居不。...近日,美图公司旗下WHEE等产品上线AI图及AI改图功能,只需简单的提示性输入,用户就可以任意修改图像、移除画面元素、扩充画面,凭借便捷的操作与惊艳的效果,大大降低工具使用门槛,为用户带来高效、优质的图像创作体验...由美图视觉大模型MiracleVision提供支持的AI改图效果 本次全新上线的AI图和AI改图功能基于美图自研的AI局部重绘技术,由美图影像研究院(MT Lab)依托美图视觉大模型MiracleVision...MiracleVision(奇想智能)AI图效果 由于outpaint任务中的mask区域只能从图像内部获取引导信息,其他的方向上都是图像边界,因此生成的内容更加具有随机性,会更加的发散。...原图v.s未增加纹理细节v.sMiracleVision图效果 速度更快、效果更优、交互更高效! 扩散模型类方案在推理时通常需要进行多步逆扩散过程,导致单张图片的处理耗时过长。

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文件系统专栏 | 之文件系统架构

文件系统层:不同的文件系统实现了VFS的这些函数,通过指针注册到VFS里面。所以,用户的操作通过VFS转到各种文件系统文件系统把文件读写命令转化为对磁盘LBA的操作,起了一个翻译和磁盘管理的作用。...文件系统的第一块是超级块,描述文件系统的总体信息,挂载文件系统的时候在内存中创建超级块的副本。 (2)挂载描述符。虚拟文件系统在内存中把目录组织为一棵树。...每次挂载文件系统,虚拟文件系统就会创建一个挂载描述符:mount 结构体,并且读取文件系统的超级块,在内存中创建超级块的一个副本。 (3)文件系统类型。...每次挂载文件系统,虚拟文件系统就会创建一个挂载描述符。挂载描述符用来描述文件系统的一个挂载实例,同一个存储设备上的文件系统可以多次挂载,每次挂载到不同的目录下。...因为每种文件系统的超级块的格式不同,所以每种文件系统需要向虚拟文件系统注册文件系统类型 file_system_type,并且实现 mount 方法用来读取和解析超级块。

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Kubernetes HPA级别缩容配置预览

结合前述的背景,不难得出,本次改进目标有两点: 允话用户(更精确)的控制缩容速度; 允话用户在 HPA 层面控制缩容速度(每个HPA可以有个性化的控制); 新特性设计 ?...有个参数(--horizontal-pod-autoscaler-sync-period) 控制的是 HPA controller 处理周期,每个周期中处理所有的 HPA(为HPA生成缩容建议,并执行缩容...本次计划引入的这个周期(periodSeconds)控制每个HPA两次缩容操作的间隔,也可以叫冷却时间。...percent (缩容百分比) 顾名思义,这个是控制缩容的百分比,可以简单的理解成把硬编码的 scaleUpLimitFactor = 2.0 改成可配置项。...pods (缩容个数) 这个是控制每个缩容的绝对个数,可以简单的理解成把硬编码的 scaleUpLimitMinimum = 4.0 改成可配置项。

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Airbnb的动态kubernetes集群缩容

Airbnb的动态kubernetes集群缩容 本文介绍了Airbnb的集群缩容的演化历史,以及当前是如何通过Cluster Autoscaler 实现自定义扩展器的。...我们每天的流量波动都非常大,需要依靠动态缩容来保证服务的正常运行。 为了支持缩容,Airbnb使用了Kubernetes编排系统。...这些演进可以划分为如下几个阶段: 阶段1:异构集群,手动扩容 阶段2:多集群类型,独立缩容 阶段3:异构集群,自动缩容 阶段1:异构集群,手动缩容 在使用Kubernetes之前,每个服务实例都运行在其所在的机器上...在这个阶段,我们实现了集群的手动缩容,但相比之前仍然有着显著的提升。...通过这种额外的负载灵活性,我们可以有更多的空间来在默认的Cluster Autoscaler扩展逻辑之外,实现成熟的缩容策略。特别地,我们计划实现与Airbnb特定业务逻辑相关的缩容逻辑。

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