在微服务架构系统中包含了大量的服务,并且服务之间存在复杂的依赖关系,以拓扑的形式运行并相互协作,如果部署的时候采取方式来解决整体的依赖、配置通信的协议和地址等,那么重新部署到新环境的成本会非常高。而容器技术提供了一种将所有的服务能够迅速快捷地重新部署的方案,并且可以根据需求进行横向的扩展,且保证高可用性,在出现问题的时候可以自动重启或者启动备份服务。
2020年,全球以一种独特的方式掀开了崭新一幕,整个世界由于受新冠疫情的影响,进入到新常态之下,这一年可以被看作是云计算大爆发的“奇点之年”。
什么是Server模式?前端、后端现在都可以使用Serverless模式进行开发和部署吗?
云计算有望带动新一轮服务器的增长,而在这波增长的浪潮中,我们看到白牌服务器厂商同样保持了快速增长。
人脸识别、体感测温、图片转文字等 AI 推理函数在许多场景已经得到了成熟应用。从 AI 算法到数据准备、再到训练模型,这一过程已经有成熟的工具支持。但是如何将训练好的 AI 模型带到生产环境,一直是极具挑战的问题。 在服务器上部署 AI 推理软件(比如 Tensorflow 的服务器版,或者使用 AI SaaS 云服务,都可以在一定程度上解决这个问题,但是,部署自己的服务器需要在生产环境中运维复杂的 AI 软件栈,并且需要为闲置资源付费;使用 AI SaaS 云服务则会受到 SaaS 云服务对模型以及数据
前言 我在刚进入 ThoughtWorks 的时候就做微服务,当时不知道什么叫做微服务,只是我们通过一个小的技术应用替换原先的大应用的一个部分,当时只是做一个解耦,后来等微服务的概念兴起的时候才知道我们当时做的是微服务,这是我做微服务的起因。 最近在做 DevOps 的一些咨询,在海外做一些互联网行业的并购,用了 DevOps 的相关技术。这次我就讲一下我之前做的一个案例,就是无服务化的微服务的持续交付。 一 什么是无服务器架构 无服务器架构,这个词2012年就已经出现了,当时是因为移动互联网兴起。大家会发
就像N年前企业需要自建机房部署服务器,当阿里云等云厂商兴起之后,大家都开始“上云”了,既方便快捷稳定,又免去了运维人员的开销。
【编者按】已经5岁的OpenStack已经成为极富生命力的框架。其简化云部署、构建应用和服务、可扩展性、可管理性等方面都有不俗表现。CSDN于4月举办的OCC(OpenClud2015)的2015OpenStack技术大会中,我们对包含核心、集成发布、孵化、外围在内多个项目的生态环境进行了分析,并力邀数位技术专家分享了深度实践案例。而在业内耳熟能详的PayPal、沃尔玛、携程、去哪儿网、金山、小米等案例之外,国内金融行业在OpenStack方面的实践也已走在前列。下文为CSDN特别向中国银联股份有限公司/电
在之前的文章中,我们有了解到VMware公司推出的VMware Workstation这个软件,它实现的是单机版虚拟化,可以用来做实验或者搭建测试环境,但是它不能用于商业用途;如果说安装VMware Workstation的这台机器本身故障了,就没法来保证业务的连续性了。
对于已上线的 Go 服务,进行调试通常需要在代码中添加调试信息或者利用已有的日志系统。由于直接使用调试器可能会影响服务的性能或者稳定性,因此需要采用一些谨慎的方法。
如果你正在管理云原生微服务,应该会听说 Service Mesh,并且也了解为何使用 Service Mesh,那么这篇文章就是为你而作。当你开始靠近观察 Service Mesh 的时候,会突然意识到,已经有了多个可选方案了。选哪个呢?你如何分辨不同 Service Mesh 之间的差异,哪个 Service Mesh 更适合你呢?本文以客观、中立的态度来帮助你启动这第一步。
生成式 AI (Generative AI)已经成为全球范围内的一个重要趋势,得到越来越多企业和研究机构的关注和应用,生成式 AI 的全球市场正在迅速扩大,据 IDC、摩根大通等多家研究机构数据预测,预计到 2025 年,全球生成式 AI 市场的规模将达到 110 亿美元,年复合增长率超过 50%。
如果需要更多过滤html输入方式,可以使用html Purifier库,缺点:速度慢,而且可能难以配置 ==不要使用正则表达式过滤html,正则表达式很复杂吗,可能导致html无效且出错的几率高==
近来,关于NFV的所有相关的事物显著增加。但是根据历史趋势来看,高性能硬件的采用,可以促进更好的应用平台中NFV的采用。 计算的历史是硬件和软件平衡的历史,这一次也不例外,硬件的发展给软件带来了福音,
https://www.livevideostack.cn/video/online-jyq/
Hi,大家好,常言道,上线一时爽,事后火葬场。隐秘Bug的哲学之道:不知道藏在哪里,不知道有多少,总是在你准备休息的时候出现。生产环境一旦出问题,内心一阵发凉,当天必须解决,大家手忙脚乱思考解决方案。最紧张的当属测试人员,我漏测了?主机锁表?服务异常?......
对于 PHP 这样的解释型语言来说,每次的运行都会将所有的代码进行一次加载解析,这样一方面的好处是代码随时都可以进行热更新修改,因为我们不需要编译。但是这也会带来一个问题,那就是无法承载过大的访问量。毕竟每次加载解析再释放,都会增加 CPU 的负担,通常一台 8核16G 的服务器在2、3000并发左右 CPU 就能达到60%以上的使用率。而且如果你使用的是类似于 Laravel 这种大型的框架,效率将更加低下。这个时候,我们通常会通过增加服务器数量来做负载均衡,从而达到减轻服务器压力的效果。不过,这样做的成本又会增加许多。那么,有没有什么优化的方案呢?
三年前我们的数据中心的应用程序面临着一个潜在的严重问题,我们没有根据应用程序的需求对网络基础设施进行缩放,这些需求包括高速、高可用性以及快速部署。我们需要在网络层更好的控制功能,但我们在实现该目标的时候面临着障碍。 生产工程运营团队(Production Engineering Operations team,PEO)发现很难满足我们对应用程序的需求,尤其是网络中的路由器和交换机由厂商控制特性并修复Bug。一年以前我们发起了一个叫做Falco的项目,专注于对网络中的软硬件进行解耦。Falco工作组花了1
服务器是一种高性能计算机,类似于PC,由CPU、内存、硬盘、电源等硬件构成。但由于服务器需要管理资源并为其它客户机(如PC机、智能手机、ATM终端、火车系统大型设备)提供计算或者应用服务,其在计算能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求相较PC更高。
我们的目的就是希望找到一种最佳性价比的方案能够解决我们的问题,并且能够很好的控制,
作者 | Tracy 近日,市场调研机构 Newzoo 发布了《2022 年全球游戏市场报告》,报告内容显示,2022 年全球游戏玩家达到 32 亿,预计为游戏市场创造 1968 亿美元收入,同比增长 2.1%。其中,移动游戏是增长的主力。2022 年来自移动市场的收入预计达到 1035 亿美元,占全球游戏市场的 53%,同比增长 5.1%。 无论是手游还是端游,高交互、高画质的多人在线大型游戏越来越多。游戏厂商们渴望玩家活跃度和在线人数攀升,就要做好承接数据峰值的准备。2022 年 7 月,中科院研究团队
说到分布式存储,我们可能都会联想到软件定义存储(Software Defined Storage,即SDS)。代表全球存储厂商的权威协会SNIA(全球网络存储工业协会)对SDS定义:软件定义存储包括管理面的标准接口和自动化,以及数据面Scale-out的块、文件和对象存储服务。 业界很多分析师和厂商都认为“SDS”应该和硬件解耦,可以部署在容器、虚拟机、标准裸金属服务器上。 但在上述SNIA发布的SDS白皮书中,SNIA并不认同这种观点,而是更关心SDS实现管理面的自动化和数据面的弹性。 分布式存储“软
之前写过两篇关于微服务架构的文章,发现阅读量挺高的,所以打算再聊聊云原生和微服务架构,过去的文章如下:
Docker的发展势头一天比一天强劲,它显然在试图解决实际的问题。然而,对如今许多的生产环境用户来说,没有出现优点压倒缺点的局面。在开发、测试和持续性集成等环境下,Docker在让容器吸引广大开发人员方面确实有上佳的表现,不过它还没有颠覆生产环境。按照DockerCon 2015的“生产环境下的Docker”这一主题,我想公开讨论Docker想在生产环境使用场合下得到广泛采用还没有克服的种种挑战。这里提到的问题没有一个是新问题,它们都以某种形式出现在GitHub上。大多数问题我已经在大会演讲中或与Docke
云计算涌现出很多改变传统IT架构和运维方式的新技术,比如虚拟机、容器、微服务,无论这些技术应用在哪些场景,降低成本、提升效率是云服务永恒的主题。
众所周知,云计算的出现改变了传统IT架构和运维方式,而以容器、微服务为代表的技术更是在各个层面不断升级云服务的技术能力,它们将应用和环境中的很多通用能力变成了一种服务。
“大数据”不再只是一个流行词。弗雷斯特研究公司的研究人员发现,“2016年,近40%的公司在实施大数据技术,并且扩大了采用力度。另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。” 类似的,NewVantage Partners的《2016年大数据高管调查》发现,如今62.5%的公司在生产环境中至少有一个大数据项目,只有5.4%的企业组织没有计划或开展大数据项目。 研究人员表示,采用大数据技术的势头不太可能很快就减慢。IDC主管分析和信息管理的集团副总裁丹·维塞特(Dan Vesset)说:“出现的大量
云计算涌现出很多改变传统IT架构和运维方式的新技术,比如虚拟机、容器、微服务,无论这些技术应用在哪些场景,降低成本、提升效率是云服务永恒的主题。过去十年来,我们已经把应用和环境中很多通用的部分变成了服务。Serverless的出现,带来了跨越式变革。Serverless把主机管理、操作系统管理、资源分配、扩容,甚至是应用逻辑的全部组件都外包出去,把它们看作某种形式的商品——厂商提供服务,我们掏钱购买。过去是“构建一个框架运行在一台服务器上,对多个事件进行响应”,Serverless则变为“构建或使用一个微服务或微功能来响应一个事件”,做到当访问时,调入相关资源开始运行,运行完成后,卸载所有开销,真正做到按需按次计费。这是云计算向纵深发展的一种自然而然的过程。 Serverless是一种构建和管理基于微服务架构的完整流程,允许你在服务部署级别而不是服务器部署级别来管理你的应用部署。它与传统架构的不同之处在于,完全由第三方管理,由事件触发,存在于无状态(Stateless)、暂存(可能只存在于一次调用的过程中)计算容器内。构建无服务器应用程序意味着开发者可以专注在产品代码上,而无须管理和操作云端或本地的服务器或运行时。Serverless真正做到了部署应用无需涉及基础设施的建设,自动构建、部署和启动服务。 国内外的各大云厂商 Amazon、微软、Google、IBM、阿里云、腾讯云、华为云相继推出Serverless产品,Serverless也从概念、愿景逐步走向落地,在各企业、公司应用开来。
随着2013年3月Docker 0.1版本发布以及2015年Kubernetes容器编排框架的开源,容器技术发展走上了快车道。容器架构的敏捷、轻简和高度兼容性使得容器成为云原生生态中最基础的一环,在DevOps、微服务应用的推进中,容器和编排框架都扮演至关重要的角色。目前容器技术的发展已经到了第三个阶段:第一阶段2014-2016年的技术探索期;第二阶段2017-2018年的行业试水期;第三阶段2019年以后的规模应用期。
由两种角色构成: (1)主(Master) 可读可写,当数据有修改的时候,会将oplog同步到所有连接的salve上去。 (2)从(Slave) 只读不可写,自动从Master同步数据。 特别的,对于Mongodb来说,并不推荐使用Master-Slave架构,因为Master-Slave其中Master宕机后不能自动恢复,推荐使用Replica Set,后面会有介绍,除非Replica的节点数超过50,才需要使用Master-Slave架构,正常情况是不可能用那么多节点的。 还有一点,Master-Slave不支持链式结构,Slave只能直接连接Master。Redis的Master-Slave支持链式结构,Slave可以连接Slave,成为Slave的Slave。
1.性能测试: 通过工具,模拟一定量的并发用户数,向服务器发起请求,获得性能指标。
第0章 从云计算到Serverless 表0-1 云计算面临的问题和机遇 📷 图0-3 IaaS、PaaS、SaaS的区别 📷 2018年,Serverless的发展速度要比想象中的更快。在这一年,Google发布了Knative,一个基于Kubernetes的开源Serverless框架,具备构建容器、流量调配、弹性伸缩、零实例、函数事件等能力。AWS发布了Firecracker,一个开源的虚拟化技术,面向基于函数的服务,创建和管控安全的、多租户的容器。Firecracker的目标是把传统虚拟机的安全性和
接触 AI 的同学肯定对HuggingFace 有所耳闻,它凭借一个开源的 Transformers 库迅速在机器学习社区大火,为研究者和开发者提供了大量的预训练模型,成为机器学习界的 GitHub。在 HuggingFace 上我们不仅可以托管模型,还可以方便地使用各种模型的 API 进行测试和验证,部署属于自己的模型 API 服务,创建自己的模型空间,分享自己的模型。本文将介绍 HuggingFace 的推理 API、推理端点和推理空间的使用方法。
该报告基于Cloud Native Computing Foundation(CNCF)提供的调查数据,当前我们正在调研关于云原生技术的落地情况。以下为情况的简要说明。
【编者的话】随着Docker的发展,越来越多的应用开发者开始使用Docker。James Strachan写了一篇有关Java开发者如何使用Docker进行轻量级快速开发的文章。他告诉我们,使用Docker和服务发现的机制,可以有效减轻Java运维人员的负担,进行项目的快速启动和持续迭代。 多年来,Java生态系统一直在使用应用服务器。Java应用服务器(如Servlet Engine、JEE或OSGi)是一个可以作为最小部署单元(如jar/war/ear/bundle等)进行部署和卸载Java代码的J
无服务器(Serverless)架构是一种将基础设施资源抽象成按需使用的服务,而无需管理复杂的基础设施运维工作的应用设计方式,用户只需关注应用逻辑,真正实现了极致弹性、极速上线、解放运维、细粒度付费!
4月13日,Intel IDF 2016大会在深圳大中华喜来登酒店召开。IDF作为顶尖的科技峰会已经成为了中国主要的技术交流平台。此次大会延续以往—引领全球的信息技术实力,点燃了广大技术开发者和创业者的参会热情。
调优 PHP PHP 是运行应用程序代码的引擎。应该仅安装计划使用的那些模块,并配置您的 Web 服务器,使之仅为脚本文件(通常是以 .php 结尾的那些文件)使用 PHP,而非所有静态文件。 操作码缓存 请求一个 PHP 脚本时,PHP 会读取该脚本,并将其编译为 Zend 操作码,这是要执行的代码的一种二进制表示形式。随后,此操作码由 PHP 执行并丢弃。操作码缓存将保存这个编译后的操作码,并在下一次调用该页面时重用它。这会节省很多时间。有多种缓存可用,我比较常用的是 eAccelerator。
服务器出现故障是大家都非常关心的,而服务器由CPU,内存,磁盘,主板,电源等多种部件组成,一定会有一定的失效率。本文介绍服务器失效的特性及一些部件的失效标准,探讨降低服务器失效对业务的影响。
山月在面试 Node 候选人时,这个问题足够筛掉一半的自称Node精通者,不过没有回答上来,我往往会再补充一个问题,以免漏掉优秀的无线上经验的候选人:
1月23日,寒风刺骨,北京入冬以来最冷的一天!这天下午,好雨云与开源社共同举办了好雨极客汇第二期,本次以《漫谈云端架构与运维的那些事儿》为主题的沙龙,邀请了来自椒图科技、折800分别负责架构和研发的技
服务器定义 从广义上讲,服务器是指网络中能对其它机器提供某些服务的计算机系统(如果一个PC对外提供ftp服务,也可以叫服务器)。
作为程序员,最大的噩梦,可能就是下班时间,当我正在开心的浪着,突然传来一阵急促的铃声,运维的同事说系统不行了,我必须马上上线帮忙抢救...... 之前还看过一个更惨烈的新闻,有一位程序员新郎,在自己的婚礼上,还不得不上线维护系统......
无论是德国的工业4.0,还是美国的工业互联网,或是我国的中国制造2025,都离不开大数据,可以说,大数据在工业的崛起将重塑整个商业社会,其影响力甚至不是互联网所能比的,你信吗?事实上,工业4.0带来的
最近正在重新学习JVM的内存结构及相关优化内容,无意中看到IDEA的VM配置(安装时默认配置)中有如下的配置:
令人惊讶的是,Hadoop在短短一年的时间里被重新定义。让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分,以及它们各自具有的意义。 对于Hadoop你需要了解的最重要的事情就是,它不再是原来的Hadoop。 这
作者简介:山石网科资深技术专家,任亮 ETSI的NFV框架 ETSI的NFV工作组成立于2012年,在2017年9月完成了所有的Function规范以及部分Solution规范的发布。解耦,是这个框架的核心思想。 📷 ETSI NFV工作组在2017年1月组织了第一次互操作测试,2018年1月组织了第二次互操作测试,第二次互操作测试已经开始关注VNF在生产环境中的NFV特性以及实际NFV业务应用场景的方案测试。 📷 ETSI NFV第二次互操作测试过程详解 1、测试
仓库地址:https://hub.docker.com/r/rancher/server/ 官网:https://rancher.com/ docs:https://rancher.com/docs/rancher/latest/zh/ 目前Rancher只支持Linux,不支持Windows和Macos
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