 云计算白皮书for cloud 并持续更新云原生安全组件,为云原生安全提供 一体化保护平台;阿里云上线云安全中心、Web 应用防火墙等多个 云计算白皮书(2023 年) 8 云原生安全服务。安全厂商方面,多维度聚焦云原生安全产品建设。 随着云原生安全市场的扩张,传统安全厂商开始大规模转向云原生 安全产品建设,云原生安全初创厂商不断涌现。Palo Alto 目前已部 署基于 Prisma Cloud 术体系中发挥越来越重要的作用,并进一步提升落地成效。通过对 云计算白皮书(2023 年) 21 数据进行智能分析,可以实现故障预测、自动诊断、场景演练和自 动修复;结合人工智能大模型,指导知识库和专家系统进行更多维 度分析预测,从而提高系统的稳定性和可靠性。 安全层面,云原生革新云上软件架构与应用模式,加速云安全向 云原生安全演进。云原生经过多年发展,已实现全行业高质量规模化 落地。云原生革新了传统用云方式,驱动传统应用充分享受云原生 建的复杂性限制了技术的普惠发展,基于云计算构建开箱即用的大 模型服务也成为刚需。 (二)云计算管理方式不断革新,向下定义算力资源使 用新方式 云计算技术的出现和成熟,如今已经不局限于算力资源的云化, 更是向网络、存储等多维度资源云化进行延伸,同时通过纳管、编 云计算白皮书(2023 年) 28 排、部署等管理方式的不断升级,在算力资源的接入、调度和分发 等方面产生新的促进作用,具体表现为: 接入方面,云计算纳管能力持续加强,使多样性算力资源提供0 码力 | 47 页 | 1.22 MB | 1 年前3 云计算白皮书for cloud 并持续更新云原生安全组件,为云原生安全提供 一体化保护平台;阿里云上线云安全中心、Web 应用防火墙等多个 云计算白皮书(2023 年) 8 云原生安全服务。安全厂商方面,多维度聚焦云原生安全产品建设。 随着云原生安全市场的扩张,传统安全厂商开始大规模转向云原生 安全产品建设,云原生安全初创厂商不断涌现。Palo Alto 目前已部 署基于 Prisma Cloud 术体系中发挥越来越重要的作用,并进一步提升落地成效。通过对 云计算白皮书(2023 年) 21 数据进行智能分析,可以实现故障预测、自动诊断、场景演练和自 动修复;结合人工智能大模型,指导知识库和专家系统进行更多维 度分析预测,从而提高系统的稳定性和可靠性。 安全层面,云原生革新云上软件架构与应用模式,加速云安全向 云原生安全演进。云原生经过多年发展,已实现全行业高质量规模化 落地。云原生革新了传统用云方式,驱动传统应用充分享受云原生 建的复杂性限制了技术的普惠发展,基于云计算构建开箱即用的大 模型服务也成为刚需。 (二)云计算管理方式不断革新,向下定义算力资源使 用新方式 云计算技术的出现和成熟,如今已经不局限于算力资源的云化, 更是向网络、存储等多维度资源云化进行延伸,同时通过纳管、编 云计算白皮书(2023 年) 28 排、部署等管理方式的不断升级,在算力资源的接入、调度和分发 等方面产生新的促进作用,具体表现为: 接入方面,云计算纳管能力持续加强,使多样性算力资源提供0 码力 | 47 页 | 1.22 MB | 1 年前3
 DaoCloud Enterprise 5.0
产品介绍涉及的模块:全局管理、容器管理、微服务治理、服务网格、可观测性、应用工作 台、云原生网络、云原生存储 可观测性 基于日志、链路、指标、eBPF 等技术手段,全面采集服务数据,深入获取请求链路信 息,动态观测、多维度掌控集群、节点、应用和服务的实时变化,通过统一控制面实 现所有集群及负载观测数据的查询,引入拓扑分析技术可视化掌握应用健康状态,实 现秒级故障定位。 涉及的模块:全局管理、容器管理、可观测性、云原生网络、云原生存储 用健康状态,不仅提供告警能力以及全面、清晰、多维度数据可视化能力,兼 容主流开源组件,而且提供快捷故障定位及一键监控诊断的能力。 可观测模块实现了指标、日志、链路的统一采集,支持对指标、日志进行多维 度的告警并提供简洁明了的可视化管理界面。 主要功能如下: 版权 © 2023 DaoCloud 第 11 页 ➢ 提供容器、服务、节点和集群等多维度的监控 ➢ 支持查询 CPU、内存、存储、网络等监控指标0 码力 | 18 页 | 1.32 MB | 1 年前3 DaoCloud Enterprise 5.0
产品介绍涉及的模块:全局管理、容器管理、微服务治理、服务网格、可观测性、应用工作 台、云原生网络、云原生存储 可观测性 基于日志、链路、指标、eBPF 等技术手段,全面采集服务数据,深入获取请求链路信 息,动态观测、多维度掌控集群、节点、应用和服务的实时变化,通过统一控制面实 现所有集群及负载观测数据的查询,引入拓扑分析技术可视化掌握应用健康状态,实 现秒级故障定位。 涉及的模块:全局管理、容器管理、可观测性、云原生网络、云原生存储 用健康状态,不仅提供告警能力以及全面、清晰、多维度数据可视化能力,兼 容主流开源组件,而且提供快捷故障定位及一键监控诊断的能力。 可观测模块实现了指标、日志、链路的统一采集,支持对指标、日志进行多维 度的告警并提供简洁明了的可视化管理界面。 主要功能如下: 版权 © 2023 DaoCloud 第 11 页 ➢ 提供容器、服务、节点和集群等多维度的监控 ➢ 支持查询 CPU、内存、存储、网络等监控指标0 码力 | 18 页 | 1.32 MB | 1 年前3
 Kubernetes 异常配置检测框架相关问题 要求熟悉 bpftrace 语言 1 Kubernetes 典型异常 2 检测框架演进 3 生产实践 4 总结 我们的目标 实现 Kubernetes 集群异常检测框架 支持集群多维度异常检测能力 支持集成开源检测组件 检测框架 Ver.1 { 自动化 Ver.1 自动化 Autopilot Engine Command Policy Executor Task0 码力 | 31 页 | 9.57 MB | 1 年前3 Kubernetes 异常配置检测框架相关问题 要求熟悉 bpftrace 语言 1 Kubernetes 典型异常 2 检测框架演进 3 生产实践 4 总结 我们的目标 实现 Kubernetes 集群异常检测框架 支持集群多维度异常检测能力 支持集成开源检测组件 检测框架 Ver.1 { 自动化 Ver.1 自动化 Autopilot Engine Command Policy Executor Task0 码力 | 31 页 | 9.57 MB | 1 年前3
 运维上海2017-Kubernetes与AI相结合架构、落地解析-赵慧智networking和GPU TensorFlow 介绍 • TensorFlow™ 是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件 库。图中的节点代表数学运算, 而图中的边则代表在这些节 点之间传递的多维数组(张量 。这种灵活的架构可让您使 用一个 API 将计算工作部署到桌面设备、服务器或者移动设 备中的一个或多个 CPU 或 GPU。 TensorFlow 最初是由 Google 机器智能研究部门的0 码力 | 77 页 | 14.48 MB | 1 年前3 运维上海2017-Kubernetes与AI相结合架构、落地解析-赵慧智networking和GPU TensorFlow 介绍 • TensorFlow™ 是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件 库。图中的节点代表数学运算, 而图中的边则代表在这些节 点之间传递的多维数组(张量 。这种灵活的架构可让您使 用一个 API 将计算工作部署到桌面设备、服务器或者移动设 备中的一个或多个 CPU 或 GPU。 TensorFlow 最初是由 Google 机器智能研究部门的0 码力 | 77 页 | 14.48 MB | 1 年前3
 第1930期:Kubernetes基础介绍资源可以定义任意数量的Lable,同时一个lable也可以被添加到任意数量的资源对象上去,Lable可以在资源对象定义时 确定,也可以在对象创建后动态添加和删除。 我们可以使用指定的资源对象绑定一个或者多个不同的lable来实现多维度的资源分组管理功能,以便于灵活、方便的 对资源进行分配、调度、配置、部署等工作。 Lable就是给资源对象打一个标签,然后通过Label Secletor(标签选择器)查询和筛选拥有某些Label的资源对象,0 码力 | 49 页 | 4.11 MB | 1 年前3 第1930期:Kubernetes基础介绍资源可以定义任意数量的Lable,同时一个lable也可以被添加到任意数量的资源对象上去,Lable可以在资源对象定义时 确定,也可以在对象创建后动态添加和删除。 我们可以使用指定的资源对象绑定一个或者多个不同的lable来实现多维度的资源分组管理功能,以便于灵活、方便的 对资源进行分配、调度、配置、部署等工作。 Lable就是给资源对象打一个标签,然后通过Label Secletor(标签选择器)查询和筛选拥有某些Label的资源对象,0 码力 | 49 页 | 4.11 MB | 1 年前3
 k8s操作手册 2.3的集成过程。这样做非常 适合做虚拟化环境监控系统,比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组 件信息的HTTP接口被叫做exporter Promethus特点: 支持多维数据模型:由度量名和键值对组成的时间序列数据 内置时间序列数据库TSDB 支持PromQL查询语言,可以完成非常复杂的查询和分析,对图表展示和告警 非常有意义 支持HTTP的Pull方式采集时间序列数据0 码力 | 126 页 | 4.33 MB | 1 年前3 k8s操作手册 2.3的集成过程。这样做非常 适合做虚拟化环境监控系统,比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组 件信息的HTTP接口被叫做exporter Promethus特点: 支持多维数据模型:由度量名和键值对组成的时间序列数据 内置时间序列数据库TSDB 支持PromQL查询语言,可以完成非常复杂的查询和分析,对图表展示和告警 非常有意义 支持HTTP的Pull方式采集时间序列数据0 码力 | 126 页 | 4.33 MB | 1 年前3
 Kubernetes开源书 -  周立bel。 ⾮识别信息应使 ⽤ annotation 记录。 动机 Label使⽤户能够以松耦合的⽅式,将⾃⼰的组织结构映射到系统对象上,客户端⽆需存储这些映射。 服务部署和批处理流⽔线通常是多维实体(例如:多个分区或部署、多个发布轨道、多个层、每层有多个微服务)。管 理往往需要跨部⻔才能进⾏,这打破了严格层级表现的封装,特别是由基础设施⽽⾮⽤户确定的刚性层次结构。 示例Label:0 码力 | 135 页 | 21.02 MB | 1 年前3 Kubernetes开源书 -  周立bel。 ⾮识别信息应使 ⽤ annotation 记录。 动机 Label使⽤户能够以松耦合的⽅式,将⾃⼰的组织结构映射到系统对象上,客户端⽆需存储这些映射。 服务部署和批处理流⽔线通常是多维实体(例如:多个分区或部署、多个发布轨道、多个层、每层有多个微服务)。管 理往往需要跨部⻔才能进⾏,这打破了严格层级表现的封装,特别是由基础设施⽽⾮⽤户确定的刚性层次结构。 示例Label:0 码力 | 135 页 | 21.02 MB | 1 年前3
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