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云端迁移 - Evernote 基于Google 云平台的架构设计和技术转型（上）

同时还在考虑如何更好地利用GCP的全球足迹来提高访问Evernote服务时的用户延迟。 在这一点上，我们已经定义了需求，并做出了一些战略决策。现在需要的是进入具体的工程。...在项目的规划阶段，我们决定使用服务器端工具（tc）来引入人工网络延迟并模拟预期的地理和光速延迟。 我们这样做是通过逐步升级我们的NoteStore舰队达到50毫秒的模拟延迟，并留在原地4天。...我们重新构建了应用程序，并删除了跟踪作业的必要性，并通过附件来广播NoteStores的状态以识别。...在复制过程中，必须解决的第一个障碍是，我们当前的数据中心网络不是为每天在数千个节点上复制数百TB而设计的， 因此，需要时间来建立到GCP网络的多条安全出口路径。...考虑到要迁移的数百棵树，我们需要一个控制层来编排跨群集的迁移。 使用shell脚本，我们能够与我们现有的库存和车队管理工具集成，以跟踪，启动，停止和恢复整个WebDavs中的资源迁移器实例。

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在无服务器平台上运行无需GPU的AI模型

为了做出明智的选择，您需要了解量化。量化是一种机器学习技术，通过降低其权重和其他数值的精度来压缩大型模型。...经过一些反复试验，我启用了GCP的CPU加速功能，此功能可在无服务器应用程序的启动阶段暂时提供额外的CPU能力。 此加速功能为容器提供了完成其密集型加载序列所需的额外处理能力，使其在超时限制内完成。...权衡是成本；您需要为容器启动期间使用的加速CPU以及额外的10秒钟付费。例如，如果您的容器启动时间为15秒，并且您分配了2个CPU，则您需要为整个25秒的4个CPU付费。...TPS通过确定模型在一秒钟内可以处理或生成多少文本单元来量化模型的吞吐量。这类似于测量人类的阅读或书写速度。一个token可以是一个词、一个词的一部分，有时甚至只是一个标点符号或特殊字符。...Nitric 还可以用于部署需要大量计算资源或 GPU 访问权限的作业，而无需编写复杂的部署自动化。

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    云存储抽象层-FluentStorage

    它提供了一个统一的API来处理不同云服务提供商的Blob存储（如AWS S3, GCP, FTP, SFTP, Azure Blob/File/Event Hub/Data Lake）和消息传递（如AWS...这个库完全用C#编写，支持.NET 5+和.NET Standard 2.0+。它的特点包括统一的API接口、支持所有流行提供商、实现内存和磁盘版本的抽象，以及数据转换接收器用于加密和压缩。...在处理不同云存储服务之间的差异时，FluentStorage通过提供一个统一的接口来屏蔽底层的差异，使得开发者无需关心具体的服务提供商。...例如，尽管不同的云存储服务在文件更新交付时间、冲突发生概率和锁机制等方面存在差异，FluentStorage通过其抽象层来确保这些差异不会影响到开发者使用API进行数据操作的体验。

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    GCP 上的人工智能实用指南：第三、四部分

    我们还可以定义需要运行作业的区域。 默认情况下，平台会自动选择合适的区域来运行训练作业。 还可以通过使用所需的学习率和批量大小来完成特定于作业的自定义。...GCP 项目需要有权访问此存储桶，建议该存储桶位于打算运行训练作业的同一区域中。 --job-dir：这是一个云存储位置，用于存储训练作业的输出文件。 该位置必须与训练作业要在同一区域进行。...AI 平台提供了三种主要方法来监视训练工作。 GCP 控制台提供了用于列出训练作业的用户界面。 gcloud CLI 和自定义 Python 代码可用于获取训练作业的状态。...使用默认的 BASIC 规模计算层来执行单个实例的训练工作。 最初的作业请求可能需要几分钟才能开始，但是之后作业将运行得更快。 在改进和验证准备工作时，它可以帮助您轻松进行迭代。...然后，我们将利用 GCP 上的 AI 工具包在应用中构建智能。 首先，我们需要一个 ML，自然语言界面，视觉 API 和语音 API 来启用对话界面。

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    SkyPilot：构建在多云之上的 ML 和数据科学，可节约 3 倍以上成本

    如何很好的利用地区之间的巨大价格差异，或者不同云厂商之间更大的价格差异来降低成本？ 如果云上有一个简单、统一的 ML 和数据科学接口，具有成本效益、容错性、多区域和多云，是不是会更好？...用户通常在不更改代码的情况下启动他们现有的 ML 项目。可靠地配置 GPU 实例、在集群上排队许多作业以及同时运行约 100 个超参数试验是用户反馈的主要优点。...此外，用户在 AWS 上运行的相同作业只需更改一个参数就可以在 GCP/Azure 上运行。 用户还使用 SkyPilot 在谷歌的 TPU 上训练大模型。...使用 SkyPilot 构建基于多云的应用 一些行业合作伙伴已经在 SkyPilot 的 API 之上构建了更多云厂商的 lib 库。...SkyPilot 使更多应用从第一天起就可以使用与云厂商无关的界面在不同的云上运行（这与 Terraform 等工具形成对比，后者虽然功能强大，但专注于较低级别的基础设施而不是作业，并且需要特定于云厂商的模板

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    SkyPilot：一键在任意云上运行 LLMs

    它不仅抽象并简化了云基础设施操作，为用户提供了在任何云平台上轻松部署和扩展作业的能力，还通过自动获取多个云平台 GPU 的实时价格并进行实时比价，帮助用户选择最优的云平台来运行自己的 Job。...SkyPilot 主要优势如下： 云基础设施抽象：简化在任何云上启动作业和集群的过程，便于扩展和对象存储访问。 最大化 GPU 可用性：自动在所有可访问的区域和云中分配资源，实现故障的自动切换。...其他功能和特点： 跨云平台支持：支持在 AWS、Azure、GCP 等多个云平台上运行。 简易扩展：轻松地运行多个作业，这些作业将自动管理，确保资源的有效利用。...获取 Azure 与 GCP 全球区域信息 默认情况下，SkyPilot 支持 AWS 上的大部分全球区域，仅支持 GCP 和 Azure 上的美国区域。...eastus, eastus2, northcentralus, southcentralus, westcentralus, westus, westus2, westus3' 如果您想使用所有全球地区，需要运行额外的命令来获取

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    LiTr：适用于Android的轻量级视频音频转码器

    为此，我们需要一个设备上代码转换器。我们在android-transcoder中发现了一个开源的解决方案，该解决方案在Android上执行了基本的硬件加速视频/音频转码。...但是，当我们预测需要实现的更改时，我们意识到它将需要使用API中断进行大量重写。 此外，我们希望能够修改android-transcoder无法做到的视频帧。...为了访问编码器硬件，LiTr使用Android的MediaCodec API。而要使用MediaCodec，客户端必须首先请求框架来创建它的实例。...对于每种轨道类型（视频，音频，其他），LiTr使用特定的轨道代码转换器： 视频轨道代码转换器可以调整帧大小并更改编码比特率。如有必要，它还可以使用客户端提供的 滤镜来修改帧像素。...由于LiTr接受多个代码转换请求，因此需要一种方法来识别每个代码转换请求。 应该从实例化MediaTranscoder时使用的上下文访问源视频URI。转码时会保留源轨道计数和顺序。

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    LiTr：适用于Android的轻量级视频音频转码器

    为此，我们需要一个设备上代码转换器。我们在android-transcoder中发现了一个开源的解决方案，该解决方案在Android上执行了基本的硬件加速视频/音频转码。...但是，当我们预测需要实现的更改时，我们意识到它将需要使用API中断进行大量重写。 此外，我们希望能够修改android-transcoder无法做到的视频帧。...媒体编解码器（MediaCodec） 为了访问编码器硬件，LiTr使用Android的MediaCodec API。而要使用MediaCodec，客户端必须首先请求框架来创建它的实例。...对于每种轨道类型（视频，音频，其他），LiTr使用特定的轨道代码转换器： 视频轨道代码转换器可以调整帧大小并更改编码比特率。如有必要，它还可以使用客户端提供的 滤镜来修改帧像素。...由于LiTr接受多个代码转换请求，因此需要一种方法来识别每个代码转换请求。 应该从实例化MediaTranscoder时使用的上下文访问源视频URI。转码时会保留源轨道计数和顺序。

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    隐藏云 API 的细节，SQL 让这一切变简单

    我们需要使用 AWS API 列出 EC2 的公共 IP 地址，并使用 Shodan API 来检查它们。...如果使用传统的方法，你需要找到每个 API 的编程语言包装器，了解每种 API 的访问模式，然后编写代码来组合结果。在 Steampipe 中，一切都是 SQL。...针对示例 2 中配置的两个 AWS 帐户的所有区域运行 boto3 版本的代码需要 3 到 4 秒，而 Steampipe 版本的只需要 1 秒钟。...在 GCP 中，你需要将查询计算实例的 API 和查询网络地址的 API 的调用结果组合起来。...这里的每一个映射都涉及另一个 API，但你不需要学习如何使用它们，它们会被建模成数据库表，你只需要用基本的 SQL 语句来查询这些表。

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    将 Kubernetes 扩展到超过 4k 个节点和 200k 个 Pod

    我们大部分的工作负载都运行在 Apache Mesos 上，而作为迁移的一部分，我们需要从性能方面了解下运行 Kubernetes 集群以及 PayPal 特有的控制平面。...控制器管理器与 API 服务器同步其状态的速度是有限的。有多个调节器用于调整这一行为： kube-api-qps —— 控制器管理器在一秒钟内可以向 API 服务器进行查询的次数。...GCP 没有提供增加吞吐量限制的方法——它只随着磁盘的大小增加。尽管 etcd 节点只需要不到 10G 的空间，我们首先尝试了 1TB PD-SSD。...此外，我们在文件系统级和应用程序级有 DB 备份作业，用于 DR。...只要 Pod 启动的 P99 延迟在 5 秒之内，按照 Kubernetes SLO，我们就算是很好了 下图显示了当集群有 20 万个 Pod 时，API 调用延迟完全符合 SLO。

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    GCP 上的人工智能实用指南：第一、二部分

    摄像机捕获了视觉效果，并且需要使用大量视频数据来训练模型，以便对环境进行准确的了解。 机器视觉是 AI 的关键元素。 在接下来的章节中，我们将探索机器视觉 API，以及 GCP 中的示例代码。...这可以使许多机器学习应用受益，这些应用需要具有强大 GPU 机器的托管容器化集群。 进入存储选项 GCP 提供了各种存储选项来存储您的应用数据。...GCP 使用具有纳秒精度的 RFC3339 UTC 格式，例如2019-03-05T15:01:23.045123456Z。 deploymentState：这是模型的当前状态。...Web 界面允许修改标签并根据需要删除图像。 也可以通过使用 REST API 和命令行界面来填充带有标签图像的数据集，并且可以通过实用地调用它。...此 API 调用在云上启动了长期运行的操作，并且调用服务需要定期轮询以获取转录结果。 呼叫服务需要在后续呼叫期间管理文本数据，以优化表现。

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    在两个半公有云上实现 Github Webhook

    因此可以考虑使用 S3 存储文件的方式来完成日志记录。 AWS 为 Lambda 分配的缺省权限中不包含 Log 的内容，需要在 IAM 中进行授权。...返回 选择 API Gateway 作为 Lambda 触发器，其返回内容需要是一个固定的 JSON 格式，例如： return { "isBase64Encoded": "false",...日志需要使用 Google 自己的库来完成： from google.cloud import logging ...logging_client = logging.Client() log_name...部署 GCP Function 提供了依赖处理能力，只需要在 requirements.txt 中写明依赖包即可。无需下载上传大量的依赖包文件。...GCP Function 部署似乎有一点延迟，不会立即生效。 AWS Lambda 的默认超时时间为 3 秒，对很多任务来说，可能无法顺利完成。

    1.6K30

    什么场景（不）适合使用Lambda

    超时时间：最大900秒的超时时间，不可更改；如果在Happy Path时也不能判断执行时间少于900秒，则需要拆分Lambda或者使用其它方案。...很多AWS服务都能与Lambda进行集成，需要查文档来明确调用Lambda的方式，比如API Gateway是以同步模式调用Lambda，CloudWatch Event是以异步模式调用Lambda。...所以当一个场景需要提供持续稳定的低延迟响应时，以同步方式调用Lambda并不合适。 顺带一提，实例的启动时间是很重要的，如有些传统Java应用启动就需要几分钟的，建议不要直接放上Lambda。...秒以上，有时会超过10秒，让客户怀疑系统的性能有问题。...AWS也提供了Provisioned Concurrency特性来维持热实例，减少冷启动的次数。

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    多云自动伸缩统一控制——深入对比分析

    它是 Kubernetes 官方维护的标准项目，被 AWS、GCP、Azure 以及各大国内云托管版广泛采用。CA 属于“跨云通用”方案，具备良好的可移植性与生态兼容性。...阿里云（ACK）：在 CA 基础上扩展 NodePool 即时伸缩（Swift Mode）， 支持秒级拉起节点与抢占式实例管理，结合 ESS 弹性伸缩服务实现快速供给。...腾讯云（TKE）： 基于 CA 扩展出 Placeholder 占位机制，利用“虚拟 Pod 缓冲”实现秒级扩容，缩短冷启动等待时间。...这些方案往往在性能上领先，但与平台 API 强绑定，迁移至其他云环境时无法直接复用。...Rancher Labs五、国内云 vs 国外云（要点对比）维度 国内云（ACK/TKE/CCE） 国外云（AWS/GCP/Azure） 节点伸缩引擎 NodePool + CA 为主；各家有“即时/秒级

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    想彻底改变云行业！Spark发源地UC伯克利分校再推开源项目应对云成本飙升：平均降至三分之一

    他们通常会在不更改代码的情况下启动自己的现有机器学习项目，而 SkypIlot 可以配置 GPU 实例、打理集群上的作业排队，并同时运行上百个超参数试验。...此外，对于运行在 AWS 上的作业，用户只需要修改一个参数即可将其转由 Google Cloud Platform/Azure 运行。...例如，GCP 在全球部署有 35 个区域，但 TPU V3 只登陆了其中 2 个区域。另外，跨多个区域时，获取稀缺资源的成功率也更高。...目前，已经有企业在 SkyPilot 的编程化 API 上构建多云库，这些应用程序从设计之初就具备了跨云能力，可以通过云中立接口驰骋在不同云环境之间。...另外，Stoica 参与研发的项目 Skyplane 可以以 10 Gbps 的速度在云 / 区域之间迁移大型数据集，同时压缩数据来降低费用。

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    HBuilder的基本介绍

    业内之前有phonegap/Cordova方案，但是他们自带js api太少了，扩展api需要用原生语言开发，更致命的是这类方案的性能不足。...我们有一项突破性的技术来解决上述烦恼—Native.js，一种把40w原生API映射为JS API的技术。...众多问题逼迫开发者只能使用原生技术来做应用。 HTML5 App的性能低下，有webview自身的性能问题，也有前端框架的性能问题。...别忘了我们有强大的HTML5plus，既然js和css的动画不行，我们就调用原生API换成原生动画。我们设计了很多原生动画，来解决之前的各种动画不流畅问题。...体积高达500k；2. data-的写法虽然写起来简单，但在运行时需要js去解析HTML5标签并替换为新的dom结构，这是非常消耗手机资源和影响加载速度的；3.

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    前后端全部用 js 开发是什么体验（Hybrid + Egg.js经验分享）

    Weex和Flutter在当时属于新生儿，各自的生态圈还不够完善，所以没有继续考虑 剩下的5+和React各有千秋，不过最终还是选择了5+，原因其实也很简单：方便（图省事） 熟悉HB的同学应该清楚，5+...在打包方面是秒杀其他方案的，够简单也够省事，不用对环境进行配置，也不需要各种命令行build，当然这一切也是建立在5+稳定的情况下 那么5+是不是就是最佳的方案了呢？...当然不是，5+在打包方面可以说是最佳的，但是在开发和调试上简直就是噩梦 比如理想中的场景是在PC浏览器中预览并且调试，但是现实情况是只要是需要调用plus的地方，只 能 真 机......，在不同环境api有差异的情况下，通过runtime内部的component来覆盖默认的component， 以最常见的页面跳转举例： this.Page.open(path, param); 在vue...await application.deploy.state(app, '启动中'); await util.start(main, app, port); // 启动主服务 await fs.writeFileSync

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