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  • pdf文档 网易云Service Mesh的产品架构与实现

    163yun.com 网易云Service Mesh的产品架构与实现 刘超 网易研究院云计算技术部首席架构师www.163yun.com 关于我 • 刘超 • 网易云 解决方案总架构师 • 10余年云计算领域研发及架构经验,先后在EMC,CCTV证券资 讯频道,HP,华为,网易从事云计算和大数据架构工作 • 毕业于上海交通大学。 • 曾出版《Lucene应用开发揭秘》 • 多 com/pulse/astonishingly-underappreciated-azure-service-fabric-ben-spencer/ Kaola163yun.com 开发独立: 代码耦合度比较高,修改代码通常会对多个模块产生影响,操控难度大,风险高 上线独立: 单次上线需求列表多,上线时间长,影响面大 简化扩容: 由于业务多,每一次扩容需要增加的配置比较杂。一些不起眼的小业务虽然不是扩容的主要目
    0 码力 | 35 页 | 6.33 MB | 6 月前
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  • pdf文档 2.7 Harbor开源项目容器镜像远程复制的实现

    Harbor开源项目 容器镜像远程复制的实现 Henry Zhang (张海宁) Chief Architect VMWare China 自我介绍 • VMware中国研发首席架构师 • Harbor开源企业级容器Registry项目创始人 • Cloud Foundry中国社区最早技术布道师之一 • 多年全栈工程师 • 《区块链技术指南》、《软件定义存储》作者之一 亨利笔记 《区块链技术指南》
    0 码力 | 37 页 | 3.47 MB | 1 年前
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  • pdf文档 在大规模Kubernetes集群上实现高SLO的方法

    0 码力 | 11 页 | 4.01 MB | 1 年前
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  • pdf文档 采用开源Harbor Registry实现高效安全的容器镜像运维

    © 2017 VMware Inc. All rights reserved. 采用开源Harbor Registry实现高效安全的容 器镜像运维 姜坦 VMware中国研发中心资深研发工程师 Runtime Package Cluster 开场 1 镜像运维 2 开源企业级镜像仓库-Harbor 3 集成Harbor 4 总结 议程 Staging Registry images images Production Registry images 不不同环境中的镜像同步使⽤用Harbor registry来实现 复制技术在镜像分发中应用 25 Master – Slave 模式 Docker Client push Docker host Docker host pull
    0 码力 | 29 页 | 3.97 MB | 1 年前
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  • pdf文档 百度APP基于Istio实现基础架构升级 - lightning talk - MichaelXu

    #IstioCon 百度APP基于Istio实现 基础架构升级 许超 #IstioCon 背景 l 核心业务线已完成微服务改造,数万个微服务对架构服务治理能力提出了更高的要求。 l 高级架构能力能否多语言、多框架支持? l 运维架构能力是否具备可移植性?是否能低成本复制新的产品线? l 可观测性不足,是否有通用机制提升产品线可观测性? Ø 部分模块上下游超时配置不合理,超时倒挂,集中管理调整成本比较高。 百度APP架构缺少上下游模块视图和流量视图,黄金指标不足,导致容量管理压测效率低、混沌工程实施成 本高、故障定位成本高。 #IstioCon 目标 l 服务治理策略平台化 联合公司内部,通过合作共建方式实现完整的Service Mesh架构,提升架构策略灵活性,缩 减服务治理迭代周期,降低服务治理研发成本。 l 服务治理能力通用化 基于Service Mesh架构共建高级架构能力,为不同模块、不同产品线、甚至整个公司内提供 能力可移植性。 #IstioCon 技术方案 l 核心原则 Ø 务实、高稳定性、低迁移成本。 l 核心思路 Ø 先单跳,后双跳。 Ø 服务发现下沉到Envoy。 Ø 基于 RPC + 服务发现实现透明流量劫持。 Ø 自建配置中心,产品化封装。 l 关键技术 Ø 内核劫持,使用Loopback IP 与 服务发现一一对应。 Ø RPC劫持,构建可快速扩展标准方案。 Ø 自身稳定性,降级(兜底)、隔离、监控多种方式保证。
    0 码力 | 9 页 | 2.20 MB | 1 年前
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  • pdf文档 MATLAB与Spark/Hadoop相集成:实现大数据的处理和价值挖

    MATLAB与Spark/Hadoop相集成:实现大 数据的处理和价值挖 马文辉 2 内容 ▪ 大数据及其带来的挑战 ▪ MATLAB大数据处理 ➢ tall数组 ➢ 并行与分布式计算 ▪ MATLAB与Spark/Hadoop集成 ➢ MATLAB访问HDFS(Hadoop分布式文件系统) ➢ 在Spark/Hadoop集群上运行MATLAB代码 ▪ 应用演示 – 汽车传感器数据分析 MDCS 10 Hadoop Hadoop是跨计算机集群的分布式大数据处理平台,由两部分组成: • YARN (Yet Another Resource Negotiator) – 资源调度模型,实现数据跨节点的最小移动 • Map/Reduce – 跨节点分布式计算模型 • HDFS (Hadoop Distributed File System) - 跨节点的分布式文件系统 Hadoop
    0 码力 | 17 页 | 1.64 MB | 1 年前
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  • pdf文档 金卫-Apache APISIX 借助 Service Mesh 实现统一技术栈的全流量管理

    Apache APISIX借助ServiceMesh 实现统一技术栈的全流量管理 金卫(API7 解决方案架构师) • 支流科技 - 解决方案架构师 • Apache APISIX PMC • Apache APISIX Ingress Controller Founder • Apache skywalking committer • Github: https://github.com/gxthrj https://apisix.apache.org/zh/blog/tags/case-studies/ APISIX Service Mesh Amesh 基于 Apache APISIX 实现 Service Mesh 解决方案 性能提升 • QPS 提升 5倍 • 延迟降低一个数量级 Apache APISIX envoy QPS 59122 12903 Latency 50.000% 节约成本  统一技术栈  统一管理  复用技术经验 未来  结合APISIX xRPC实现  原生异构多协议支持  覆盖Istio各类场景/配置  降低用户迁移成本 Apache APISIX Ingress  一种Kubernetes Ingress controller实现  Kubernetes集群南北向流量网关  控制面和数据面分离 https://github
    0 码力 | 34 页 | 3.50 MB | 6 月前
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  • pdf文档 《TensorFlow 2项目进阶实战》6-业务落地篇:实现货架洞察Web应⽤

    业务落地篇:实现货架洞察 Web 应用 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 串联 AI 流程理论:商品检测与商品识别 • 串联 AI 流程实战:商品检测与商品识别 • 展现 AI 效果理论:使用 OpenCV 可视化识别结果 • 展现 AI 效果实战:使用 OpenCV 可视化识别结果 • 搭建 AI SaaS 理论:Web 框架选型 • 搭建 AI 安装依赖 requirements.txt 测试 flask 是否能启动 $ python manage.py 扩展启动脚本 manage.py 实现 AI 流水线 ai_pipeline.py 实现 AI 流水线 ai_pipeline.py 实现 AI 流水线 ai_pipeline.py 搭建 AI SaaS 实战:10 分钟快速开发 AI SaaS “Hello TensorFlow”
    0 码力 | 54 页 | 6.30 MB | 1 年前
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  • pdf文档 运维上海 2017-采用Harbor开源企业级Registry实现高效安全的镜像运维 -张海宁

    0 码力 | 41 页 | 4.94 MB | 1 年前
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  • pdf文档 【PyTorch深度学习-龙龙老师】-测试版202112

    言 这是一本面向人工智能,特别是深度学习初学者的书,本书旨在帮助更多的读者朋友了 解、喜欢并进入到人工智能行业中来,因此作者试图从分析人工智能中的简单问题入手,一 步步地提出设想、分析方案以及实现方案,重温当年科研工作者的发现之路,让读者身临其 境式的感受算法设计思想,从而掌握分析问题、解决问题的能力。这种方式也是对读者的基 础要求较少的,读者在学习本书的过程中会自然而然地了解算法的相关背景知识,体会到知 本书共 15 章,大体上可分为 4 个部份:第 1~3 章为第 1 部分,主要介绍人工智能的初 步认知,并引出相关问题;第 4~5 章为第 2 部分,主要介绍 PyTorch 相关基础,为后续算法 实现铺垫;第 6~9 章为第 3 部分,主要介绍神经网络的核心理论和共性知识,让读者理解深 度学习的本质;第 10~15 章为模型算法应用部分,主要介绍常见的算法与模型,让读者能够 学有所用。 在本 PyTorch 实现的,众多的第三方 AI 框架应用,例如 mmdetection、mmaction2、 transformer、speechbrain 等均以 PyTorch 为基础开发,可见掌握 PyTorch 框架在人工智能行 业中的重要地位。 本书基于清华大学出版社出版的《TensorFlow 深度学习—深入理解人工智能算法》一书 进行二次撰写,代码部分完全基于 PyTorch 进行实现。考虑到本人能力有限、行文仓促,可
    0 码力 | 439 页 | 29.91 MB | 1 年前
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