7月30日，由腾讯IEG互动娱乐运营部主办，腾讯大讲堂、互动娱乐事业群办公室、CSDN协办的第二届游戏运营技术论坛于上海浦东喜来登由由酒店隆重举行，腾讯大讲堂全程进行了视频直播，下面大讲堂将与大家一起来回顾本届大会嘉宾的关键内容。 更详细的大会技术干货文章，请留意大讲堂下周专题报道。 如何将云的理念落地到游戏领域来？如何提升游戏运营的质量和效率？怎样降低运营成本？这是游戏行业进入新一轮发展期，又恰逢云计算兴起，做为游戏人要追寻的问题。本届游戏运营技术论坛以“云时代的游戏运营”为主题，请来腾讯游戏、盛大游戏、
WeTest 导读 腾讯游戏GCloud将携带WeTest、游戏安全、前沿技术、G6、蓝鲸、潘多拉、iData、腾讯计费、成长守护平台这9大技术服务产品参展2018ChinaJoy BTOB，欢迎前往BTOB - W5馆 - A101 GCloud腾讯游戏服务展台一探究竟！ 第十六届China Joy将在上海新国际博览中心隆重举办。每年China Joy都会吸引大批游戏爱好者和游戏厂商前往，各种各样的前沿科技、新款游戏、数码产品都将悉数亮相。 腾讯游戏GCloud将携带WeTest、游戏安全、前
8月3日，第十六届ChinaJoy在上海新国际博览中心隆重举办。China Joy作为最大的中国游戏展会，每年都会吸引大批游戏爱好者和游戏厂商前往参展，各种各样的前沿科技、新款游戏、数码产品都将悉数亮
提高游戏服务器端逻辑的开发效率 游戏服务器端有三个常用的典型功能，几乎每个游戏都要反复实现的。而这几个功能，都会符合一些最佳建模和最佳实践： 客户端拉取服务器数据：有命令模式和RPC这两中常见的建模。
最近，我一直在Kubernetes上进行各种测试和部署。因此，我不得不一次又一次创建和销毁Kubernetes集群，有的时候甚至在一个小时内执行好几次。但由于我需要测试的某个事项需要一个全新的集群，所以简单地删除所有的pod、service、deployment等，来让集群变得“像新的一样”并没有任何作用。
随着软件供应链攻击的增加，保护我们的软件供应链变得更加重要。此外，在过去几年中，容器的采用也有所增加。有鉴于此，对容器镜像进行签名以帮助防止供应链攻击的需求日益增长。此外，我们今天使用的大多数容器，即使我们在生产环境中使用它们，也容易受到供应链攻击。在传统的 CI/CD 工作流中，我们构建镜像并将其推入注册中心。供应链安全的一个重要部分是我们构建的镜像的完整性，这意味着我们必须确保我们构建的镜像没有被篡改，这意味着保证我们从注册中心中提取的镜像与我们将要部署到生产系统中的镜像相同。证明镜像没有被篡改的最简单和最好的方法之一（多亏了 Sigstore）是在构建之后立即签名，并在允许它们部署到生产系统之前验证它。这就是 Cosign 和 Kyverno 发挥作用的地方。
客座文章最初由DoiT International高级云架构师Mike Sparr在DoiT博客上发布
最近我们构建和部署服务的方式与原来相比简直就是突飞猛进，像那种笨拙的、单一的、用于构建单体式应用程序的方式已经是过去式了。我们努力了这么久，终于达到了现在的效果。现在的应用为了提供更好的拓展性和可维护性，都会去拆解成各种相互依赖小、解耦性强的微服务，这些服务有各自的依赖和进度。如果你想去构建你所负责的服务，那么从一开始，就应该使用 CI/CD 的方式；当然，如果你走上了这条路， Jenkins 就是你的良师益友。
最近在准备 CKA 考试，所以需要搭建一个 Kubernetes 集群来方便练习．GCP 平台新用户注册送 300 刀体验金，所以就想到用 kubeadm 在 GCP 弄个练练手，既方便又省钱．
大家好，我是猫头虎博主！今天要跟大家分享的是Google Cloud最近宣布的App Engine标准环境中新的Go 1.11运行时。这次更新不仅带来了对Go社区长期以来需求的支持，而且还包括了对云应用开发模式的重大改进。让我们一起探索这一刷新人心的技术进展！
今天是2018年8月8日，已经和腾讯解除劳动关系，我的公司正式开始运营，虽然还有很多事情需要理清，公司官网也没有做，接下来什么事情都需要自己去完成了，需要一步一个脚印去完善，开启一个新的征途,我将在博客和公众号更新我的动态。
该工具基于Google的OSS-Fuzz平台实现其功能，并对生成的目标执行基准测试。
关注容器圈的朋友一定会注意到最近一年的高频词：Service Mesh。这么绕口的词，到底是什么意思？引用一篇文章里对其的解释：
Service Mesher 社区牵头启动 Istio 文档翻译工作之后，为降低维护工作量，我们开发了一个 Github Webhook 项目，用 Github Issue 的方式对社区翻译工作流程提供自动化支持。同时也开发了一个 Chatbot 来完成任务的维护工作。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署。作者首先介绍了Google Cloud Platform的特点和优势，然后详细讲解了如何利用TensorFlow和Keras在Google Cloud Platform上部署和训练深度学习模型。作者还通过一个实际的案例演示了如何使用Google Cloud Platform进行训练和部署深度学习模型，并分享了在使用过程中需要注意的一些重要细节。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署，包括TensorFlow、Keras、PyTorch等框架的使用。作者通过在Google Cloud Platform中创建项目、配置训练环境、使用Cloud Storage上传数据集、使用TensorFlow训练模型、将模型部署到Cloud Machine Learning Engine中等一系列操作，展示了如何使用Google Cloud Platform进行高效的深度学习训练和部署。
现在PyTorch官方已经在Github上给出示例代码，教你如何免费使用谷歌云TPU训练模型，然后在Colab中进行推理。
how to deploy a TiDB cluster on GCP GKE with your laptop (Linux or macOS) for development or testing
K8S，是Kubernetes（舵手）的简称，是Google在2014年6月开源的一个基于容器技术的分布式集群管理系统。后google捐赠给Cloud Native Computing Foundation（现属Linux基金会）来使用。
Google 在 Cloud Next’19 上发布了基于 Docker 容器的的 Serverless 新方案。目前可以肯定的是，这是 Serverless 的重要进步——在 Cloud Run 上进行部署比在 Kubernetes 上运行容器简单多了。而且和 Lambda 不同，这一方案没有语言绑定的问题。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
最初于2018年11月17日在Medium发布。自此以来，该帖子已更新，可以使用最新版本的JHipster（6.3.0）和Istio（1.3.0）。
本框架是Google发布于ICLR2020顶会上，这两天发布于Google Blog上
早期的IT资源交付，从最开始的物理机资源交付，从机器上架到一系列的系统的引导安装，数据库的初始化安装，以及资源对象的网络设置等，甚至很多时候都需要到机房进行本地部署。 随着企业数字化的变革带来业务系统的与日俱增，以及市场上传统、开源等各类新技术的大量兴起，导致现在的IT资源交付，对基础架构来讲面临着更加多样性、重复性和及时交付的挑战。当然，部分企业在逐步引进私有云、公有云、混合云后，也帮助解决了IAAS层资源的快速交付困难，但对于企业来讲更多的会选择多个不同云平台，从而导致面临一人管理多个云资源平台的现象，不仅对管理员技能要求很高同时其工作量也相当大。
Kubernetes 的稳健性、可靠性使它成为现阶段最流行的云原生技术之一，但也有不少用户反映， Kubernetes 技术学习起来十分复杂，只适用于大集群且成本较高。这篇文章将打破你的观念，教你在小型项目中部署 Kubernetes 集群。
谷歌开源的 ClusterFuzz 是一个可扩展的模糊测试基础设施，可在软件中发现安全性和稳定性问题。
所谓选型，我认为就是为了实现某（些）个需求或者解决某（些）个问题所使用的解决方案。它可能是一个技术方案，也可能是一个管理方案，也可以是一个软件、工具或者是流程规范。
可以配置 VerticalPodAutoscaler CRD来对容器的CPU以及内存需求进行分析和调整。
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
之前做了一个简单的网页，使用23andme格式+snp2hla软件获得hla分型数据，当然准确性不咋的，也就玩玩，上线后为大约100+人提供了服务，这是伯值得骄傲的事，因为第一次能为大家提供服务。代码我是放在了gitHub的，数据是脚本处理完后自动删除。看网页是不是有点眼熟，这是谷歌中国网页框架，直接搬来的。
2018年，谷歌推出了云AutoML，引起了广泛关注，是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中，你将学习“AutoML”，这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
如果有一天觉得手痒，可以使用如下命令删除helm仓库。不用担心什么可怕后果，更不要大声尖叫。这里并不是真实删除仓库，只是删除指向仓库的链接而已。如果后悔了，大不了再使用上面的命令添加回来。
原题：MICRONAUT: A JAVA FRAMEWORK FOR THE FUTURE, NOW
全球首个用游戏科技打造的新一代“超时空参与式博物馆”数字藏经洞，带你探寻千年文物的奥秘。 你知道吗？在中国的甘肃敦煌，有一个仅约7平方米，却藏有6万余件国宝级文物的神秘洞窟。 它，就是敦煌莫高窟第17窟——藏经洞。 作为20世纪人类文化史上最伟大的考古发现之一，藏经洞被誉为“中古时期的百科全书”。这里出土的文物有经卷、文书、刺绣、绢画等，覆盖社会、地理、经济、文学、艺术、科技等诸多领域，涉及吐蕃文、回鹘文、粟特文、突厥文、于阗文等语言文字，为研究中国及中亚古代历史提供了数量极其巨大、内容极为丰富的珍贵资料。
在上一篇文章中，我讨论了Knative用于快速部署和自动调整无服务器容器。如果您希望您的服务由HTTP调用同步触发，那么Knative服务是很好的选择。然而，在没有服务器的微服务世界中，异步触发器更加常见和有用。这时，Knative三项赛就开始发挥作用了。
「K8S 生态周报」内容主要包含我所接触到的 K8S 生态相关的每周值得推荐的一些信息。欢迎订阅知乎专栏「k8s生态」。
Envoy/Istio 1.1 中有个有趣的新特性：负载均衡提供了区域感知的能力。简单说来，就是在分区部署的较大规模的集群，或者公有云上，Istio 负载均衡可以根据节点的区域标签，对调用目标做出就近选择。在跨区部署的应用中，原始的 Kubernetes 负载均衡可能会把来自 A 区的请求发送给远在 B 区的服务，造成高成本的跨区调用。要缩减这种损耗，通常都需要实现更多的逻辑，Istio 的区域感知特性在某种程度上提供了一种解决办法。
本文向您介绍两种访问谷歌Gemini语言模型的途径:Vertex AI和Google AI Studio，并详细阐述每种方法的使用入门指南。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Kubernetes容器日志收集「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
Google Colab免费为TPUs提供实验支持！在本文中，我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说，我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。
在 Kubernetes 1.24 中，gRPC 探针（probe）功能进入了测试版，默认情况下可用。现在，你可以为 gRPC 应用程序配置启动、活动和就绪探针，而无需暴露任何 HTTP 端点，也不需要可执行文件。Kubernetes 可以通过 gRPC 原生连接到你的工作负载并查询其状态。
在AI辅助编程飞速发展的时代，健全的DevOps实践显得尤为重要。本博客将演示如何在构建和增强CI/CD流水线中高效利用AI，并强调虽然AI带来重大进步，但人的专业知识仍不可替代。
张量处理单元（TPU）是能够大大加快深度学习模型训练速度的硬件加速器。在斯坦福大学进行的独立测试中，在 TPU 上训练的 ResNet-50 模型能够在 ImageNet 数据集上以最快的速度（30 分钟）达到预期的准确率。
日志从传统方式演进到容器方式的过程就不详细讲了，可以参考一下这篇文章Docker日志收集最佳实践，由于容器的漂移、自动伸缩等特性，日志收集也就必须使用新的方式来实现，Kubernetes官方给出的方式基本是这三种：原生方式、DaemonSet方式和Sidecar方式。
app版本1，只会更新app版本1下的资源版本线 程序更新只走程序版本线，例如 2.0.0.0 的程序版本检查更新时，服务器将返回 3.0.0.0 的可选更新 资源更新只走所在程序版本下的资源线，例如 2.1.0.0 的资源版本检查更新时，服务器将返回 2.3.0.0 的强制更新，而不会返回 3.X 的版本，尽管 3.X 的版本比 2.1.0.0 高
导语 | 当你登陆一台Linux服务器之后，因为一个问题要做性能分析时，你会在第1分钟内做哪些检测呢？本文将详细为你介绍在最开始的60秒，如何在命令行模式下，使用已有的Linux标准工具来进行性能优化检测。 （本文译自Linux文献：Linux Performance Analysis in 60,000 Milliseconds. 原文：https://netflixtechblog.com/linux-performance-analysis-in-60-000-milliseconds-accc
DevOps定义（来自维基百科）： DevOps（Development和Operations的组合词）是一种重视“软件开发人员（Dev）”和“IT运维技术人员（Ops）”之间沟通合作的文化、运动或惯例。透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程，来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。
在 Cloudera，我们一直相信自动化是交付安全、随时可用且配置良好的平台的关键。因此，我们很高兴地宣布公开发布基于 Ansible 的自动化来部署 CDP 私有云基础集群。通过以这种方式自动化集群部署，您可以降低配置错误的风险，促进环境中跨多个集群的一致部署，并帮助更快地交付业务价值。
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