是这样的pureftpd还算是个比较轻量的服务器ftp软件，还可以搭配比较灵活的认证。其中有一种用法就是搭配mysql，把用户身份存在在mysql里面方便管理。但是当我把环境搭建好之后创建了ftp用户发现连接后认证失败530。在log里面看到说pureftpd无法连接数据库，access denied ftp@localhost。
PaddlePaddle近期新上线的Windows快速安装包，已经有很多小伙伴跑来体验
在上一篇文章中我们介绍安装了helm和tiller server，两者用来作为k8s应用包管理的客户端提供命令行工具，以及作为服务端提供最终安装部署功能。这里我们介绍安装chartmuseum和helmpush，chartmuseum作为chart的私有仓库，helmpush作为插件工具来实现将chart推送到chart repo。当然作为chart repo，也不一定用chartmuseum，只要是web server就好，不过chartmuseum也属于helm项目，所以我们选择chartmuseum，这里对于chartmuseum采用linux systemd安装方式。另外，把chart推送到chart repo也不一定用helmpush，甚至用原始的curl https命令就好。同样helmpush也是属于helm项目的插件，所以我们选择使用它。对于实际应用，请根据自己的需求来选择chart repo和推送工具。
本教程是基于k3s安装Rancher Server，从Rancher V2.4开始支持在K3s集群安装，K3s比RKE更新，易于使用且更轻量，全部组件都打包在了一个二进制文件里。
最近在本机macOS安装了开发用的k8s集群之后，花了些时间研究k8s，在这个过程中有一些零零星星的实操技巧，在这里记录一下，这些实际操作技巧均是在之前搭建的单机环境验证过的，可以作为其它环境的参考。
官方chart地址：https://github.com/elastic/helm-charts/tree/master/elasticsearch
本篇文章是一个系列，介绍如何用binary的方式手动安装k8s集群，目的是来更好的理解学习k8s。以学习和理解为目的，所以这里的每个组件都是一步一步手动来安装，以便有实践和理解。对于生产环境，如果host在自己的data center里，那么请专业的infrastructure架构师和devops团队来搭建生产级别的集群。如果是在公有云(AWS/GCP/Azure/阿里云/腾讯云)上搭建生产环境，请仔细阅读相关文档，不清楚的问题及时提交工单。
Harbor 是一个用于存储和分发Docker 镜像的企业级Registry 服务器，由vmware开源，是一个可信的云原生制品仓库，用来存储、签名、管理相关的内容。
Cerebro 是以前的 Elasticsearch 插件 Elasticsearch Kopf 的演变(https://github.com/lmenezes/elasticsearch- kopf) – 这不适用于 Elasticsearch 版本5.x或更高版本。它是查看分片分配和最有用的界面之一，通过图形界面执行常见的索引操作，并且允许您添加用户，密码或 LDAP 身份验证问网络界面。它对先前插件的部分重写，并且可以作为自运行工具使用应用程序服务器。
在2018 KubeCon大会上 K8s Helm 可谓是备受瞩目。Helm相对于 Kubernetes而言，就类似Ubuntu上的APT，和CENTOS上的yum命令。Helm把整个的Kubernetes的资源进行打包。好处第一是复用性，第二是标准化，第三是版本控制。
这里首先介绍的是大模型侧的工具安装部署实践，至于为什么先提大模型侧后提知识库侧呢？这是因为大模型通常是知识库操作和应用的基础与核心，是提供智能决策的引擎。它们构建了理解和生成文本、图像、语音等多模态反应的基础能力，是整个智能应用的心脏，同时，由于这次主题是本地大模型个人知识库，所以大模型的安装、配置、优化和部署是首要步骤，也是确保知识库工具能够顺畅运行的基石。
作者：王青，JFrog 中国首席架构师，之前在 IBM，HPE，爱奇艺，新浪，VIPKID 等公司做过研发和架构，是有十多年开发经验的互联网老兵，专注于软件生命周期管理，微服务架构，云原生应用，容器化等领域。 什么是 Helm Charts？ Helm Charts是 Kubernetes 项目中的一个子项目（https://github.com/kubernetes/helm）目的是提供 Kubernetes 的包管理平台。Helm 能够帮你管理 Kubernetes 的应用集合。Helm Chart
由于数据隐私和网络安全的考虑，大多数toB场景的客户需要私有化应用交付，也就是需要交付到客户的环境里，这样的客户有政府、金融、军工、公安、大型企业、特色行业等，这些私有化场景限制很多，如何提高私有化应用交付的效率是个难题，本文将介绍，私有化应用交付有哪些技术？他们都各自有什么特点？私有化应用交付的发展历程。
在我们学习 kubernetes 的过程中，用的最多的是 kubectl 命令行工具，使用 kubectl 工具需要我们编写好各种部署文件，这在生产中是非常不方便的，因此 Helm 这个 kubernetes 包管理工具就应运而生了。
安装Hyper-V服务其实也不是一个简单的事情，尤其是当你的系统是win10家庭版的时候，需要多走点流程，但是也很简单：
CI与CD其实对drone来说无本质区别，都是pipeline中的一个步骤而已，再抽象成镜像即插件，每个步骤做啥drone已经不关心了，是你自己决定的，所以使用drone时一定要理解其原理才能活用而且非常简单。
上文《 那些年我们一起学过的 Elasticsearch》 中提到了以 Elasticsearch 为核心，逐步衍生成了 ELK 技术栈，让我想到了道德经中的一句话。道德经阐述到：“道生一，一生二，而二生三，三生万物”。
Cerebro 是以前的 Elasticsearch 插件 Elasticsearch Kopf 的演变(https://github.com/lmenezes/elasticsearch- kopf) – 这不适用于 Elasticsearch 版本5.x或更高版本，这是由于删除了 site plugins。
Jenkins X 是一个高度集成化的CI/CD平台，基于Jenkins和Kubernetes实现，旨在解决微服务体系架构下的云原生应用的持续交付的问题，简化整个云原生应用的开发、运行和部署过程。
确保有一套运行正常的 Kubernetes 集群，本文默认为使用 Elasticsearch7 作为后端存储；如果想把 ES 放到 Kubernetes 集群里那么还得确保集群配置了正确的存储，譬如默认的 StorageClass 可用等。本文为了方便起见(其实就是穷)采用外部 ES 存储且使用 docker-compose 单节点部署，所以不需要集群的分布式存储；最后确保你本地的 kubectl 能够正常运行。
Cerebro 是查看分片分配和最有用的界面之一通过图形界面执行常见的索引操作。 完全开放源，并且它允许您添加用户，密码或 LDAP 身份验证问网络界面。Cerebro 是对先前插件的部分重写，并且可以作为自运行工具使用应用程序服务器，基于 Scala 的Play 框架。
GitOps 是 Weaveworks 提出的一种持续交付方式，它的核心思想是将应用系统的声明性基础架构 和应用程序存放在 Git 版本库中。将 Git 作为交付流水线的核心，每个开发人员都可以提交拉取请求 (Pull Request)并使用 Git 来加速和简化 Kubernetes 的应用程序部署和运维任务。通过使用像 Git 这样的简单工具，开发人员可以更高效地将注意力集中在创建新功能而不是运维相关任务上(例如，应用系统安装、配置、迁移等)。
Kubernetes[1] 是用于自动部署，扩展和管理容器化应用程序的开源系统。本文将介绍如何快速开始 K8s 的使用。
时隔多年再次组装了一台台式机电脑，距离上一次用win系统电脑，好像已经6年了，这中间一直用的win 7虚拟机。
[TOC] 0x00 前言简述 CI/CD介绍 Q：我们常说的CI/CD是什么? CI 为 Continuous Integration 的缩写持续集成，可以理解为代码变动提交后，自动执行代码编译、代
2022-07-25：xiu是用rust语言编写的流媒体服务器软件项目。k8s安装xiu，drone文件如何写？
SPAdes 是由俄罗斯科学院 St. Petersburg Academic University 与美国科学家合作开发的主要应用于小型基因组如细菌，真菌等基因组测序数据的拼接软件。目前的最新版本 v3.6.2 可以支持常见的 illumina miseq/hiseq 和 ion torrent 测序数据，对单分子测序平台的 pacbio 和 nanopore 的测序数据也能进行拼装，还能进行混合数据的拼装。在 GAGE-B 的测拼里，在 Miseq 平台上的结果获得了最好的评价。
作为一个企业级私有 Registry 服务器，Harbor 提供了更好的性能和安全。提升用户使用 Registry 构建和运行环境传输镜像的效率。Harbor 支持安装在多个 Registry 节点的镜像资源复制，镜像全部保存在私有 Registry 中， 确保数据和知识产权在公司内部网络中管控。另外，Harbor 也提供了高级的安全特性，诸如用户管理，访问控制和活动审计等。
扩展kubernetes两个最常用最需要掌握的东西：自定义资源CRD 和 adminsion webhook, 本文教你如何十分钟掌握CRD开发.
RAGFlow[1] 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。
本文中我们将会为 Kuebernetes 构建一个完备的单点登录系统，这个系统会为 kubectl、Web 应用的 Ingress，以及 Docker 镜像仓库和 Gitea 提供服务，本文中会涉及多数单点登录模型，对于 Gitlab、Kibana、Grafana 等其它应用，应该也是适用的。
在Kubernetes中部署容器云的应用也是一项有挑战性的工作，Helm就是为了简化在Kubernetes中安装部署容器云应用的一个客户端工具。通过helm能够帮助开发者定义、安装和升级Kubernetes中的容器云应用，同时，也可以通过helm进行容器云应用的分享。在Kubeapps Hub中提供了包括Redis、MySQL和Jenkins等常见的应用，通过helm可以使用一条命令就能够将其部署安装在自己的Kubernetes集群中。
从2023年8月到10月，我花了3个月自学docker和k8s。踩了一路坑，到10月22日终于把一个带有vue.js 3前端、spring boot后端以及postgres数据库的shopping list web app，部署到azure k8s service云上，并能正常运行。
随着大模型项目的开源环境越来越好，大家在本地部署一个大语言模型跑demo应该是一件很简单的事情。但是要将模型运行到生产环境，就需要考虑模型运行性能，GPU资源的调度，高并发场景的支持等情况了。
最开始开发者都是C语言流派， 所以标准的源代码安装三部曲即可，即使 configure+make+ make install 来安装
当今的 Kubernetes 炙手可热，用户们寻求更多的方式和流程来进行 Kubernetes 集群上的应用部署。kubectl 已经成为底层工具，用户需要更易用的流程。Draft、Gitkube、Helm、Ksonnet、MetaParticle 以及 Skaffold 都是用来帮助开发人员在 Kubernetes 上进行应用构建和部署的工具。
官网介绍安装方案https://helm.sh/zh/docs/intro/install/, 然后安装不上，所以手动安装下
最近因为工作需要，需要找一个功能完善的云原生应用平台，经过自己筛选和朋友推荐，剩下 KubeSphere和Rainbond ，这两个产品都是基于 Kubernetes 之上构建的云原生应用平台，功能都非常强大，但产品定位和功能侧重不同，本文将介绍我在选型过程中从各维度对比两款产品的过程记录。
在Helm基础概念介绍完成后，我们安装并搭建可运行的Helm环境，并在此环境上进行各种操作尝试。
github地址：https://github.com/usememos/memos
最近因为工作需要，需要找一个功能完善的云原生应用平台，经过自己筛选和朋友推荐，剩下 KubeSphere 和 Rainbond，这两个产品都是基于 Kubernetes 之上构建的云原生应用平台，功能都非常强大，但产品定位和功能侧重不同，本文将介绍我在选型过程中从各维度对比两款产品的过程记录。
•（易于）发布（以网站域名的形式发布容器服务）•（易于）加固 (HTTPS + 认证）
思想：把MySQL的慢日志集中到平台里展示，调用sqlai_helper工具分析里面的慢SQL，然后自动给出索引优化建议，并给出SQL改写建议，解放双手，释放人力成本，实现18点下班。
随着Kubernetes的遍地开花，Kubernetes的优势可以说是深入人心，很多企业也是利用Kubernetes，来实现更高效的交付和更好地提高我们的资源使用率，推动标准化，适应云原生。
ChatGPT在当下已经风靡一时，作为自然语言处理模型的佼佼者，ChatGPT的优势在于其能够生成流畅、连贯的对话，同时还能够理解上下文并根据上下文进行回答。针对不同的应用场景可以进行快速定制，例如，在客服、教育、娱乐等领域中，ChatGPT可以作为智能助手为用户提供便捷的服务和娱乐体验。
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