Jaeger [ˈdʒɛgər] 是Uber公司开发的一套分布式追踪系统，受启发于 dapper 和 OpenZipkin，兼容 OpenTracing 标准，CNCF的开源项目。
一、迁移方案基础网络CVM切换到私有网络，有两种方式：1、在控制台切换CVM网络（单次最多批量切换20台），参考文档：云服务器 切换私有网络服务-操作指南-文档中心-腾讯云2、通过API方式切换网络，参考文档：云服务器 修改实例vpc属性-API 文档-文档中心-腾讯云本文以python为例，介绍调腾讯云SDK批量切换基础网络CVM的方法。二、环境准备1、安装python（2.7或3.0以上版本都可以）；2、安装腾讯云最新SDK（需最新SDK才支持回退接口）：pip install tencentcloud
如果有多台CVM需批量修改配置或升级机型，可以调用API来实现，API文档：云服务器 调整实例配置-实例相关接口-API 中心-腾讯云
本文通过Groovy，Jython，Javascript(Nashorn)和JRuby中的代码示例，介绍了有关如何使用Apache NiFi处理器ExecuteScript完成某些任务的各种方法。本文中的内容包括：
Mysql 作为传统的关系型数据库，主要面向 OLTP，性能优异，支持事务，但是在一些全文检索，复杂查询上面并不快。Elasticsearch 底层基于 Lucense 实现，天然分布式，采用倒排索引存储数据，全文检索效率很高，使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。
oslo.vmware是OpenStack通用框架中的一部分，主要用于实现对虚拟机的管理任务，借助oslo.vmware模块我们可以管理Vmware ESXI集群环境。
原文地址：https://dzone.com/articles/accessing-data-the-reactive-way
Elasticsearch删除和更新也都是写操作。但是Elasticsearch中的文档是不可变的，因此不能被删除或者改动以展示其变更。那么该如何删除和更新文档呢？
Hydra 是一个 NodeJS 包(技术栈不是重点，思想！思想！思想！)，它有助于构建分布式应用程序，比如微服务。
修改C:\Windows\System32\drivers\etc 下的hosts文件，添加
Hydra 是一个轻量级的 NodeJS 库，用于构建分布式计算应用程序，比如微服务。我们对轻量级的定义是：轻处理外部复杂性和基础设施依赖 —— 而不是有限的轻处理。 Hydra 声称对基础设施的依赖很轻，这是因为它唯一的外部依赖是 Redis。
在使用ClickHouse过程中免不了需要数据迁移，比如更新表结构、迁移数据到新的集群。如何尽量将影响降低，加快迁移过程是数据迁移的关键。
ClickHouse是一个开源的，面向列的MPP架构数据分析数据库（大规模并行处理），由俄罗斯Yandex为OLAP和大数据用例创建。
在分布式系统中，不同节点之间的数据一致性是非常重要的，特别是在执行跨节点的操作时。MongoDB 3.6 版本引入了分布式事务（Distributed Transactions）功能，它可以在分片集群中保持多个分片之间的数据一致性。
随着开源大型语言模型的性能不断提高，编写和分析代码、推荐、文本摘要和问答(QA)对的性能都有了很大的提高。但是当涉及到QA时，LLM通常会在未训练数据的相关的问题上有所欠缺，很多内部文件都保存在公司内部，以确保合规性、商业秘密或隐私。当查询这些文件时，会使得LLM产生幻觉，产生不相关、捏造或不一致的内容。
Apache Curator is a Java client for Apache Zookeeper, the popular coordination service for distributed applications.
OpenAI在2023年11月6号的开发者大会上，发布了面向开发者的 Assistants API ，可以称得上是本厂发布会最大的亮点之一，另OpenAI开发者大为震撼。
想必各位开发者一定使用过关系型数据库MySQL去存储我们的项目的数据，也有部分人使用过非关系型数据库Redis去存储我们的一些热点数据作为缓存，提高我们系统的响应速度，减小我们MySQL的压力。那么你有听说过向量数据库吗？知道向量数据库是用来做什么的吗？
在本文中，我们将了解如何使用Python来抓取Reddit，这里我们将使用Python的PRAW（Python Reddit API Wrapper）模块来抓取数据。Praw 是 Python Reddit API 包装器的缩写，它允许通过 Python 脚本使用 Reddit API。
作者：刘光聪 中兴通讯高级系统架构师，专注机器学习算法，分布式系统架构与优化。 原文：TensorFlow架构与设计 http://www.jianshu.com/p/a5574ebcdeab
public void search() throws IOException { // 自定义集群结点名称 String clusterName = "elasticsearch_pudongping";
“我喜欢编写身份验证和授权代码。” 〜从来没有Java开发人员。 厌倦了一次又一次地建立相同的登录屏幕？ 尝试使用Okta API进行托管身份验证，授权和多因素身份验证。
在实际的生产环境中，eureka 常常是以集群的方式提供服务的，目的就是要保证高可用性，同时它还保证了分区容错性。这也满足了一个健壮的分布式系统所要求的 CAP 理论原则，即 eureka 保证了高可用性，分区容错性。
ClickHouse 是一款 ROLAP 列式数据库，在海量数据分析场景中，能够帮助我们快速得到想要的"分析性"数据。本文主要从个人视角讲解 ClickHouse 一次数据查询的整体流程，更多的是自己的一些理解和思考，如有不对，欢迎指出和交流。
Eureka Server的一个节点：http://eureka7002.com:7002/
通常来讲，我们可以这样定义，即，锁是多个线程检查是否允许访问资源的单一参考点。因此，例如，如果一个线程想要在某处写入数据，它必须首先检查是否已经存在写锁。如果写锁存在，它必须等到锁被释放才能获得自己的锁并执行它的写操作。这样，基于锁，可以防止多个线程同时写入，否则可能会导致数据损坏等不利影响。
spring boot 微服务作为一项在云中部署应用和服务的新技术是当下比较热门话题，而微服务的特点决定了功能模块的部署是分布式的，运行在不同的机器上相互通过服务调用进行交互，业务流会经过多个微服务的处理和传递，在这种框架下，微服务的监控显得尤为重要。我们知道，spring boot 在引入
随着人工智能、数据挖掘等技术的飞速发展，海量数据的存储和分析越来越成为重要的研究方向。在海量数据中找到具有相似性或相关性的数据对于实现精准推荐、搜索等应用至关重要。传统关系型数据库存在一些缺陷，例如存储效率低、查询耗时长等问题，因此，新型向量数据库应运而生。
在使用消息队列时，消息流转是常见的需求，比如消息需要从ckafka的实例转储到另一个ckafka实例。消息流转的目的通常是为了能够访问不同网络的消息队列，这是因为云上的消息队列通常只开放内网访问。在很多情况下，用户往往是在云服务器cvm中部署一个中转程序。这种方案存在以下不足：
本接口(CreateInstances)用于创建一个或多个指定套餐的轻量应用服务器实例。
在本文中我们将探讨使用开源大型语言多模态模型(Large Language Multi-Modal)构建检索增强生成(RAG)系统。本文的重点是在不依赖LangChain或LLlama index的情况下实现这一目标，这样可以避免更多的框架依赖。
近日，全托管 MQTT 消息云服务 EMQX Cloud 发布功能更新：对「日志」模块进行了优化，新增多个分析参数，帮助用户进行更加有效系统监控与运维。
SQL : like %冷环渊% 但是数据量一旦变大了，就会变慢，这个时候用索引， 也是只能快一些
Dapr 是一个可移植的、事件驱动的运行时，它使任何开发人员能够轻松构建出弹性的、无状态和有状态的应用程序，并可运行在云平台或边缘计算中，它同时也支持多种编程语言和开发框架。Dapr 确保开发人员专注于编写业务逻辑，不必分神解决分布式系统难题，从而显著提高了生产力。Dapr 降低了构建微服务架构类现代云原生应用的门槛。
（1）安装 ClickHouse Server 和 ClickHouse Client
服务治理是微服务架构中最为核心和基础的模块。它主要用来实现各个微服务实例的自动化注册与发现。随着服务的越来越多，越来越杂，服务之间的调用会越来越复杂，越来越难以管理。而当某个服务发生了变化，或者由于压力性能问题，多部署了几台服务，怎么让服务的消费者知晓变化，就显得很重要了。不然就会存在调用的服务其实已经下线了，但调用者不知道等异常情况。这个时候有个服务组件去统一治理就相当重要了。Eureka便是服务治理的组件。
它主要记录各个微服务和微服务地址的映射关系，各个微服务都将自己注册到这个注册中心上面，当微服务之间需要互相调用时，就可以从注册中心上面去发现微服务和进行调用。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Elasticsearch教程二（Spring中国教育管理中心）
深度学习在各个领域实现突破的一部分原因是我们使用了更多的数据（大数据）来训练更复杂的模型（深度神经网络），并且可以利用一些高性能并行计算设备如GPU和FPGA来加速模型训练。但是有时候，模型之大或者训练数据量之多可能超出我们的想象，这个时候就需要分布式训练系统，利用分布式系统我们可以训练更加复杂的模型（单机无法装载），还可以加速我们的训练过程，这对于研究者实现模型的超参数优化是非常有意义的。2017年6月，Facebook发布了他们的论文Accurate, Large Minibatch SGD:Training ImageNet in 1 Hour，文中指出他们采用分布在32个服务器上的256块GPUs将Resnet-50模型在ImageNet数据集上的训练时间从两周缩短为1个小时。在软件层面，他们使用了很大的minibatch（8192）来训练模型，并且使学习速率正比于minibatch的大小。这意味着，采用分布式系统可以实现模型在成百个GPUs上的训练，从而大大减少训练时间，你也将有更多的机会去尝试各种各样的超参数组合。作为使用人数最多的深度学习框架，TensorFlow从version 0.8开始支持模型的分布式训练，现在的TensorFlow支持模型的多机多卡（GPUs和 CPUs）训练。在这篇文章里面，我将简单介绍分布式TensorFlow的基础知识，并通过实例来讲解如何使用分布式TensorFlow来训练模型。
https://github.com/seata/seata-go是https://github.com/seata/seata的golang客户端，目前支持at和tcc两种分布式事务的实现。虽然官方的文档给的例子描述了如何处理分布式事务，但是如何部署和使用语焉不详。下面介绍下两种部署方式file、db
客户端组件主要负责与用户交互，发送查询请求和接收查询结果。它提供了命令行工具、客户端库和ODBC/JDBC驱动等，使得用户可以以不同的方式与ClickHouse进行交互。
原文地址：Laravel's Dependency Injection Container in Depth 下面是中文翻译。 Laravel拥有强大的控制反转(IoC)/依赖注入(DI) 容器。不幸的是官方文档并没有涵盖所有可用的功能，因此，我决定尝试写文档为自己记录一下。以下是基于Laravel 5.4.26，其他版本可能有所不同。 依赖注入简介 我不会尝试在这里解释DI/IOC背后的原理，如果你不熟悉它们，你可能需要去阅读由Fabien Potencier(Symfony框架作者)创建的什么是依赖注入
MongoDB Java 环境配置 在 Java 程序中如果要使用 MongoDB，你需要确保已经安装了 Java 环境及 MongoDB JDBC 驱动。 本章节实例时候 Mongo 3.x 以上版
在 Java 程序中如果要使用 MongoDB，你需要确保已经安装了 Java 环境及 MongoDB JDBC 驱动。
列可以分为两大类：Key 和 Value。从业务角度看，Key 和 Value 可以分别对应维度列和指标列。
如果你有自己的私人医生，那么你需要时直接与医生进行联系就可以。但大多数人都需要去医院，医院有很多病人，也有很多医生，那么就需要一个窗口来挂号、取号、管理余号等等。同样的道理，当我们的服务数量变得多起来，就需要进行服务注册与发现的管理了。
@EnableEurekaServer加上个注解就是Eureka的服务端了，我们并不需要写什么业务员，启动之后访问
Apache CXF是一个开源的WebService RPC框架，是由Celtix和Codehaus XFire合并而成的。它可以说是一个功能齐全的集合。
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