服务通过Kubernetes API-Server获取后端一组Service Pod真实IP,业务POD通过Calico网络进行POD与POD直接流量通讯。## 四 安全管控### 4.1 SmartOps安全全景![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-be... 同时进行业务数据备份恢复和安全审计;- 系统层:通过对云服务器进行系统安全加固,漏洞补丁管理,云主机安全和云防火墙,确保系统安全。## 三 DevOpsSmartOps平台从DevOps到SecDevOps的演进之路。### 3.1 DevOp...
请求响应的延迟很低,所以很多场景下会把 Redis 当做缓存使用。- **数据库**:Redis 支持持久化,可以把它当做 KV 数据库使用。- **消息队列**:Redis 支持 stream 数据,在 stream 数据结构基础上封装了 pub-sub 命令,实现了数据的发布和订阅,即提供了消息队列的基本功能。Redis 协议是二进制安全的文本协议。它很简单,可以通过 telnet 连接到一个 Redis server 实例上执行 get 和 set 操作。## K8s 简介K8s 是一个容器编...
KubeBrain:一个高性能的 Kubernetes 元数据系统,可以实时收集、存储、查询和分析 Kubernetes 集群的各种元数据,包括资源对象、事件、日志、指标、拓扑、调度、审计等。- KubeZoo:一个轻量级的 Kubernetes 多租户网关,利用现有的命名空间模型,为 Kubernetes 增加多租户能力。KubeZoo 通过捕获和转换请求和响应,实现了租户之间的视图级隔离。- KubeGateway:一个专为 kube-apiserver 设计的 Layer7 网关,可以提供负载均衡...
完备的应用健康性和数据指标的监控非常重要,通过采集准确的监控指标、配置合理的告警机制,我们能够提前或者尽早发现问题,并做出响应、解决问题,进而保证产品的稳定性,提升用户体验。过去单体服务或者微服务时代,... 如果需要进行应用健康性和业务数据监控,会遇到哪些可观测性监控的问题,又应该如何解决呢?# 3、云原生破局利剑与理论依据**必须先提及两个基础概念:Promutheus 和 可观测性理论。**Prometheus 不必多说,它就是...
数仓多维数据模型详细设计,欢迎一起加入交流探讨,希望能给读者在实际业务场景-OLAP分析演进过程中有些不一样的IDea。 ## 场景目前数据存储的业务类型-**OLTP**,**OLAP......****1、** 其中一种是企业知识库... 在海量数据场景下,数据实时分析-时延低、并发数高、支持SQL或类SQL,变得尤为重要! ## 现状Oracle,ElasticSearch,MySQL集群架构 目前,Oracle中多个业务库,数据集极其庞大,MySQL中多个业务库,单表数据量...
APP3:从磁盘 IO 读取开源知识库数据1. APP3:对接收到的分片内容,对数据进行算法分析1. APP3:所有请求携带的分片数据都分析完毕,并且全部正确响应给 APP2,宣告:一个任务“完成”#### 3.1.2 分析1. 既然目... 而是以服务器的名义,直接丢数据包给客户端了;1. 客户端此时不认识服务端的(在 k8s 的 service 机制下,客户端是对服务端信息无感知的,因为一直和客户端接头的是 service);所以,回了一个 RST 数据包给服务端;1. ...
serverless 运行时、内核等基础设施层面,诚然这大大减轻了业务开发同学的心智负担,让其可以更专注于业务本身,但却给可观测性带来了巨大的挑战:* **盲点多****基础设施逐渐“黑盒”化**,应用往往仅仅是较薄... 来帮助我们关联分析各个离散的可观测数据。## **可观测性成熟度模型回顾**在解决这些问题之前,我们先来回顾一下可观测性成熟度模型经典分层:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/...
它是一种分布式计算模型,将计算文档存储在接近数据库或数据应用程序的地区,以减少传输过程中数据的延迟和带宽耗费。边缘计算的核心思想是把计算资源与服务从传统的集中云计算数据中心拓展到贴近客户或设备的边缘部分,如边缘服务器、网关和智能终端。 边缘计算的目的是给予更快地响应时间和更强的用户体验,尤其是对于务必及时或低延迟数据处理的使用和服务。计算任务能够分布到边缘设备上,能够减少从设备到云服务的传送数据...
用户会将产品和他们每天使用的体验最好的 Web 站点进行比较。想着手优化,则必须先有相关的监控数据,才能对症下药。**性能是留住用户的关键。** 大量的研究报告已经表明了性能和商业成绩的关系,糟糕的性能会让您的... serverDomain: {{私有化部署服务器地址}},})```或者通过一段 JavaScript 脚本,直接通过 CDN 接入:``` ```**更丰富的异常现场还原能力** MARS-APM 全链路版不仅帮助您无死角地发现各类异常问题,还提供...
![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d81831317b3e461e9f233f7784d0c74c~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321239&x-signature=NsabPH10AmPnGn2wnZCKOuL9LNA%3D) 以 Kubernetes 为代表的云原生技术底座支撑了字节跳动业务的快速发展。从微服务场景开始,Kubernetes 逐渐演化统一支撑了字节内部
数据访问层服务等;推广搜服务是指为抖音、西瓜视频、懂车帝等 Feed 服务和搜索提供内容列表的后端服务,它们大量应用机器学习模型进行服务优化,属于重度算力要求服务。视频处理、机器学习和大数据服务属于偏离... 同时也要关注它对延迟的容忍度和可重入性。下图详细展示了一个 Client 访问一个 Cache 缓存的完整链路分解,该链路涉及了 Client 端的用户态代码到 Client 端的协议栈、到网卡、到交换机、到 Server 端的协议栈...
边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝... 如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_...
和数据结构,可用于在分布式环境中实现高效的通信操作。 oneDNNoneDNN(oneAPI Deep Neural Network Library)是Intel®开发的一个深度学习加速库,旨在优化和加速深度学习模型的推理和训练。它提供了一系列高效的算法和优化,用于在英特尔处理器(CPU)、图形处理器(GPU)和其他硬件加速器上执行深度学习任务。 操作步骤步骤一:环境准备创建搭载了第5代英特尔®至强®可扩展处理器(Emerald Rapids,EMR)的云服务器实例,详细操作请参见购买...