获取当前 Google 应用引擎实例数可以通过以下步骤进行:
大约在几年以前,容器编排还存在一些竞争,比如Kubernetes,Docker Swarm等。但是,从现在的情况来说,Kubernetes几乎占据绝对的主流,成为了容器编排事实上的标准。
google guava 本地缓存怎么查看 有没有像redis一样的客户端或者通过命令查看? 本地缓存在jvm中 不会有客户端工具,除非自己暴露出去api出去。 没有持久化的话,磁盘文件是找不到的。
本文介绍了一种容量推荐模型,实现方式相对相对比较简单,且已在Uber内部使用,可以依照文中的方式开发一版容量推荐系统。
随着云计算的普及,越来越多的企业和开发者转向使用云服务来构建和扩展他们的应用程序。AWS(亚马逊云服务)、Azure(微软云)和Google Cloud Platform(谷歌云平台)是当前市场上最受欢迎的三大云服务提供商。本文将使用Python语言为您展示如何在这三个平台上执行常见的任务,并比较它们的优缺点。
本文介绍了Solr的发展历程、功能特性、适用场景以及其在大数据分析领域的应用。Solr是一个高性能的搜索和大数据分析引擎,它具有高可用性、分面搜索、动态聚类、大数据实时分析等功能。在大数据领域,Solr已经成为了一个重要的工具,可以帮助企业处理海量数据,实现快速搜索、文档聚类和大数据实时分析等功能。
在工作流中会有遇到这样一个"多个人处理同一个任务“的情形,在 camunda 中可以使用“任务的多实例”来实现。
1.概述 1.1简介 本文档旨在帮助开发人员快速使用工作流组件,完成OA或审批等涉及到工作流组件的系统开发工作 1.2组件构成 1.2.1组件层次图 组件的核心是工作流引擎,它负责存储工作流模板.
2022.1.20晚上8点业务线开始切换LBS相关流量,在之后的1个小时时间内,积压量呈明显上升趋势,一路飙到50W左右。
本文讲解音频检索技术及其广泛的应用场景。以『听曲识歌』为例,技术流程为具对已知歌曲抽取特征并构建特征向量库,而对于待检索的歌曲音频,同样做特征抽取后进行比对和快速匹配。
Kubernetes 源自于 Google 内部的服务编排系统 - Borg,诞生于2014年。它汲取了Google 十五年生产环境的经验积累,并融合了社区优秀的idea和实践经验。
Kubernetes简称? 答:k8s或kube。 Kubernetes是什么? 答:由Google开发的一个强大的平台,可以在集群环境中管理容器化应用程序。本质上是一种特殊的数据库,里面存储的是能够组成kubernetes模型的各种资源,包括Pods、Deployments、Services、Config Maps、Secrets、Namespaces、Nodes、Service Accounts、Ingress、Jobs等等。可以参考:kubernetes实战之运行aspnetcore weba
作者 | 李德怀 前言:通用场景下的线上服务相比头部互联网服务,往往单个服务访问量较小,最大 DAU 几万甚至几千;需要提供服务的后端服务器少,往往只需十几台甚至几台就足够支持服务压力;服务种类多不规范,有几百甚至上千个服务;开发语言不统一,每个团队根据自己的喜好选择语言种类或者技术栈,而且存在很多无人维护的服务。这就导致通用场景下的互联网服务的资源利用率低,比如 CPU 利用率普遍不足 10%,而且服务治理困难,稳定性差,很少能达到 3 个 9。 在当前疫情反复、经济下行的宏观大背景下,通用场景下的
docker加速 sudo vim /etc/docker/daemon.json
Activiti是由Alfresco软件在2010年5月17日发布的业务流程管理(BPM)框架,它是覆盖了业务流程管理,工作流,服务协作等领域的一个开源,灵活的,易扩展的可执行流程语言框架。
容器(container)技术(可以理解为全局的工厂方法), 已经是现代项目的标配. 基于容器, 可以进一步实现控制反转, 依赖注入. Laravel 的巨大成功就是构建在它非常强大的IoC容器 illuminate/container 基础上的. 而 PSR-11 定义了标准的 container , 让更多的 PHP 项目依赖容器实现依赖解耦, 面向接口编程.
AAWS实例数据对于自动化任务、监控、日志记录和资源管理非常重要。开发人员和运维人员可以通过AWS提供的API和控制台访问和管理这些数据,以便更好地管理和维护他们在AWS云上运行的实例。然而,在使用 spider 框架进行网页爬取时,我们常常会面临一些技术挑战,特别是当我们尝试获取 AWS 实例数据时。本文将探讨在 spider 网页爬虫中可能遇到的 AWS 实例数据获取问题,并提供解决方案,以确保爬虫的顺利运行。
背景 生产环境中,业务面临的负载压力变化是不定的,为了保障业务的稳定性,需要根据负载大小的变化调整应用实例的数量或资源规格,同时从资源成本角度考虑,需要在保障业务稳定性的同时,尽量减少不必要的资源占用。 为了满足上述两方面的诉求,应用管理平台需要提供弹性能力。下述将整体分析弹性技术以及 K8s 中的实现,并通过一款云产品做演示,从业务视角使用弹性能力。 弹性技术 对于弹性技术,一般会从两个维度进行考虑: 弹性策略 弹性效率 弹性策略重点关注如何管理触发弹性行为的发生,以及弹性行为作用的维度,
01. 背景 生产环境中,业务面临的负载压力变化是不定的,为了保障业务的稳定性,需要根据负载大小的变化调整应用实例的数量或资源规格,同时从资源成本角度考虑,需要在保障业务稳定性的同时,尽量减少不必要的资源占用。 为了满足上述两方面的诉求,应用管理平台需要提供弹性能力。下述将整体分析弹性技术以及 K8s 中的实现,并通过一款云产品做演示,从业务视角使用弹性能力。 02. 弹性技术 对于弹性技术,一般会从两个维度进行考虑: 弹性策略 弹性效率 弹性策略重点关注如何管理触发弹性行为的发生,以及弹性行为作用的维
背景 生产环境中,业务面临的负载压力变化是不定的,为了保障业务的稳定性,需要根据负载大小的变化调整应用实例的数量或资源规格,同时从资源成本角度考虑,需要在保障业务稳定性的同时,尽量减少不必要的资源占用。 为了满足上述两方面的诉求,应用管理平台需要提供弹性能力。下述将整体分析弹性技术以及 K8s 中的实现,并通过一款云产品做演示,从业务视角使用弹性能力。 弹性技术 对于弹性技术,一般会从两个维度进行考虑: 弹性策略 弹性效率 弹性策略重点关注如何管理触发弹性行为的发生,以及弹性行为作用的维度,弹性效率重点
Kibana 是用于在 Elasticsearch 中可视化数据的强大工具。 这是开始探索您的 Elasticsearch 数据的方法。Kibana 是一种开源分析和可视化工具,可通过基于浏览器的界面轻松搜索,可视化和探索大量数据。 除了 Elasticsearch,Logstash 和 Beats 之外,Kibana 是Elastic Stack(以前称为 ELK Stack)的核心部分。
先强调一点. 业务系统, 要学习 ,反对用模板,用流程引擎实现业务. 除非有人参与,必须用流程引擎,不然不要用状态机or流程引擎, 不要用. 但是要学习流程引擎,只是让自己有流程意识,但不用用来实现业务. 业务系统维护同学换来换去,刚记牢每个handler之间的关系,就换系统了. java 强类型之所以变成企业首选, 就是因为强类型 , 可以顺着代码阅读,理解流程. 代码面前了无秘密. 不仅仅码农在用流程引擎,企业战略和执行也是利用流程引擎的.
Tech 导读 一个java程序类文件由程序员编写并且编译二进制后,如何能更节约空间、更安全的、更高效寻址等等,可以从本文略知一二。 本文将从以下几个点说明: 1、类、方法、普通字段域、静态字段域等等字节码存储 2、类对象如何实例化,内存分配如何,分配的过程中存在什么问题等等 3、方法调用的当前线程栈的运行情况
topic相当于是一个队列,每条消息必须指定发送哪个队列。 为了使kafka的吞吐率能水平扩展,物理上把topic分成 一个或多个partition,每个partition对应一个文件夹,存储所有这个partition的消息和索引文件。
SSM开发网上一找一大堆,可是有时候深入使用一下问题还不少,今天就来看看ContextLoaderListener配置带来的问题。
在上篇文章中我们提到,对象在JVM中是由一个Oop进行描述的。回顾一下,Oop由对象头(_mark、_metadata)以及实例数据区组成,而对象头中存在一个_metadata,其内部存在一个指针,指向类的元数据信息,就是下面这张图:
你有没有MongoDB数据库的性能问题?常见的情况是运行查询时突然出现性能问题。显而易见的第一个解决方案是,“让我们创建一个索引!” 虽然这在某些情况下有效,但在尝试优化MongoDB时还需要考虑其他选项。
随着云原生的推进,k8s和service mesh已然成为云上的事实标准,我们的压测引擎也是基于这个理念演化而来。整个引擎的架构为k8s+jmeter+influxdb+grafana,其中:
命令:jmap -dump:format=b,file=heapdump.hprof [pid] 描述:生成堆转储快照dump文件
本文介绍了动态图片编码、解码、格式、性能和应用场景方面的知识,并给出了详细的对比结果。
Google 地球引擎中可用的潜在数据来源。 通过生态示例显示的数据集采样用例。 如何使用 Google 地球引擎访问重要的元数据。
介绍 作为一个热门词汇,Serverless并不孤单,和它一起受到广泛关注的还有诸如微服务(Microservice)、容器(Container)和云等。其实这些技术之间有着很强的关联关系。正确地理解Serverless和其他技术的关系,是正确理解Serverless架构的一个重要基础。要深入理解Serverless,需要结合当下业界发展的整个大环境和趋势进行思考。 云计算 从私有数据中心到云 按所管控的计算资源的范围来划分,云计算模式可以分为基础架构即服务(Infrastructure as a Serv
JVM对象访问解析 对象访问过程的内存情况 public void function(){ Object obj = new Object(); } function方法被执行的时候,JVM在JVM栈中为function创建一个栈帧,用于存放function在运行过程中的一些信息。 Object obj被执行时,JVM在function方法对应的栈帧中的本地变量表中创建Object类型的引用obj。 new Object()被执行时,JVM在堆内存中创建一块Object类型的、包含实例数据值
对于kubernetes老玩家而言,StatefulSet这种资源类型并不陌生。对于很多有状态服务而言,都可以使用 StatefulSet 这种资源类型来部署。那么问题来了:挖掘机技术哪家强?额,不对。
博主表示看到有人这么说内心真的很激动,能对大家有所助益就是我原创最大的动力!另外官宣一下,博主考试结束,正式回归发文状态!以后每周不定期更新1-2篇,敬请大家多多关注~话不多说正文来干~
| 导语 透过本文,全面了解 Android 系统音频录制技能,深入理解王者时刻为什么没有把环境音或者人声录制下来 一、音频量化 音频基础的文章很多,想要了解更多,请自行百度。这里重点关注 PCM 和采样率,因为目前遇到的音频问题都跟这两个有关。 接下来看一张经典的音频采样流程图: 以上就是计算机系统中的音频文件的生成过程:采样、量化、编码。 人耳所能听到的声音,最低的频率是 20Hz ~ 20KHZ,因此音频文件格式的最大带宽是 20KHZ。 根据奈奎斯特的理论,只有采样频率高于声音信号最高频率的
大家好,我是小高先生。在我之前的一篇文章《并发编程防御装-锁(基础版)》中,我简要介绍了锁的基础知识,并解释了为什么Java中的任何对象都可以作为锁。在那里,我提到了对象头中有一个指向ObjectMonitor的指针,但没有深入探讨Java对象的内存结构。本文将引导大家深入了解Java对象的内存布局以及对象头结构,帮助大家更好地理解Java中的对象和锁,并为之后学习synchronized和锁升级打下基础。
最后来看看前面一直说的Engine(工作引擎),工作引擎接口是IServiceProviderEngine在ServiceProvider的构造函数中看到了根据指定的Mode创建了不同的实现类,下面先来看一下IServiceProviderEngine接口和其实现类的整体结构
随着云原生技术的迅速发展,Kubernetes(K8s)和 gRPC 成为了构建和部署云原生微服务架构的两大关键技术。本文将介绍如何利用 K8s 和 gRPC 进行云原生微服务的开发与治理实战。
2. demo文件夹是放置脚本的,内部默认放置TEST.jmx脚本,用于测试构建计划是否能正常跑通
Tech 导读 本文主要基于京东集团的大数据平台,详细讲述了使用Hive实现数据立方体的方法。通过阅读本文,读者可了解Hive批处理的通用多维分析技术及调优措施,并应用于生产环境。
Dubbo 中实现轮询策略的代码是:RoundRobinLoadBalance。这个策略和随机策略有一个比较大的差异在于,轮询策略需要知道上次是哪个实例被调用了,Dubbo 是记录了每个被调用的方法被调用的次数,因为只需要通过取余计算就可以得到这一次要调用的实例,不用直接记录上一次被调用的实例。
上周,袋鼠云数栈全新技术开源规划——DTMO(DTstack Meetup Online)的第一场直播圆满完成。袋鼠云数栈大数据开发专家、Taier项目主导人偷天为大家带来了《Taier入门介绍》的分享,我们将直播精华部分做了整理,带大家再次回顾内容,加深技术细节的了解。
相比庞大的Kubernetes和KubeVirt功能和代码,Knative的功能和代码就简单太多了。
最近推出DCOS之Marathon相关文章,主要介绍DCOS系统选用Marathon作为应用管理工具使用情况,上周我们介绍了应用相关基础知识,接下来请阅读第四遍文章:DCOS之Marathon应用拓展篇
在推文使用R快速绘制“山峦图”(工具分享 | linemap-快速绘制山峦地图的R可视化包介绍),有小伙伴就问Python 能不能绘制类似的地图效果?答案是:当然啦!本期推文我们就使用Python-ridge_map包绘制山峦效果的地图可视化作品。主要内容如下:
小伙伴们,还记得上周五的【Friday Ask】问卷吗? (点击图片可跳转至活动介绍) 本次趣味问答活动,大家都踊跃参与。根据答题分数&答题速度,我们统计出了本期获奖名单~一起来看看吧! (为保护个人隐私,部分微信号做了处理) 恭喜以上20位兼顾智慧与速度的同学,获得首期【Friday Ask】的大奖 获奖同学请于12月3日16:00前添加腾小云(微信号:TKEplatform)领奖 本期礼品是可爱Q弹的短鹅~ 公布完获奖名单之后,一起来回顾一下“第一期问卷”吧。 下面是第一期问卷的答
只要我们上网就离不开搜索引擎,百度、谷歌、360搜狗等。虽然用的很多,但很少会有人去关注搜索引擎的规则命令语法,好好利用这些规则,可以找到自己更想要的结果!
Thanos[1] 和 VictoriaMetrics[2] 都是用来作为 Prometheus 长期存储的成熟方案,其中 VictoriaMetrics 也开源了其集群版本[3],功能更加强大。这两种解决方案都提供了以下功能:
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