这些是 Spring Cloud 不能管辖到的。在当时,一些新兴客户会面临一个问题:对于基于 Java 的业务应用,开发的时候选择哪种模式更好?对于这个问题,现在我们更推荐使用 Kubernetes,因为 Kubernetes 是一个语言无关的... 定义其对应的 Label 即可。我认为服务发现是 Kubernetes 的一个很大的优点。### Auto Scaling & Self HealingAuto Scaling 和 Self Healing 是 Spring Cloud 不具备的。在 Spring Cloud 里,Eureka 会做一些健康...
## 写在前面的话在这个转瞬即逝的一年里,我们见证了时间的飞逝和技术的跨越。特别是ChatGPT的出现,这不仅是一个技术的飞跃,更是我们作为开发者历程中的一座重要里程碑。这个智能助手不仅改变了我们与信息、知识... 它也改变了我学习技术的方法论以及解决问题的策略。下面我们会先回顾一下2023前端的变化,然后接着来聊聊 AI 赋能前端,我是怎么玩的。## 前端圈发生的变化下面我们简单的过一下2023前端发生的变化:### 主流...
同时社区也组织了相关的Dubbo在Mesh 场景下部署的实现与实践的案例分享沙龙**#### “虎”年Dubbo3虎虎生威!官方计划在今年3月会发布Dubbo3.2版本:这个版本中将带来全新的大规模应用部署下智能流量调度机制,提高... Service默认为具有特定标签Label的Pod统⼀提供⼀个VIP(Kubernetes-ClusterIP),需要请求该组Pod的请求都默认会按照round-robin的负载策略转发到真正提供服务的Pod 。并且CoreDNS为该Kubernetes-Service提供集群内唯...
labels: app: nginx spec: ... placement: # 分发到指定的两个集群中 clusters: - name: cluster1 - name: cluster2 overrides: # 在cluster2中修改副本数为5 -... 在具体落地时,我们发现 KubeFed 并不能满足生产环境的要求:1. 资源利用率低 - KubeFed 的副本调度策略 RSP 只能为每个成员集群设置静态权重,无法灵活应对集群资源的变化,导致不同成员集群的部署水位不均。1. ...
通过UserAction ETL处理后实时地进入到推荐Joiner任务中拼接生成样本更新推荐模型,从而提升用户体验。如果产出UserAction数据的ETL链路出现比较大的延迟,那么就不能在窗口内及时完成拼接,可能导致用户体验下降... 队列资源使用独立Label队列,避免高峰期和其他低优任务互相影响;第二、Yarn节点上的DataNode偶发有带宽打满、CPU使用高的情况,影响节点上数据流Flink ETL 任务的稳定性,通过给DataNode设置网络限速并进行CPU绑...
labels: app: nginx spec: ... placement: # 分发到指定的两个集群中 clusters: ... 在具体落地时,我们发现 KubeFed 并不能满足生产环境的要求:1. 资源利用率低 - KubeFed 的副本调度策略 RSP 只能为每个成员集群设置静态权重,无法灵活应对集群资源的变化,导致不同成员集群的部署水位不均。2. 变...
传统的机器学习开发流程基本是以下步骤:数据收集->特征工程->训练模型->评估模型效果->保存模型,并在线上使用训练的有效模型进行预测。这种方式主要存在两个瓶颈:模型更新周期慢,不能有效反映线上的变化,最快小... LogisticRegressionTrainBatchOp lr = new LogisticRegressionTrainBatchOp().setVectorCol(vecColName).setLabelCol(labelColName).setWithIntercept(true).setMaxIter(10);BatchOperator initModel = feat...
(机器学习是一种从数据中生产函数,而不是程序员直接编写函数的技术)说起函数就涉及到自变量和因变量,在机器学习中,把自变量叫做特征(feature)多个自变量分别可以定义为X1,X2..Xn,因变量叫做标签(label),可定义为... 根据标签的特点 监督学习可以分为两类问题:回归和分类,回归问题的标签是连续的数值,比如预测房价、股市等,分类问题的标签是离散的数值,比如人脸识别、判断是否正确等,判断两款运营策略哪种更有效。![image.png]...
即使在实时拼接特征、标签的应用场景也会导致训练吞吐速度的下降。 ## **数据湖** **存储样本方案**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/eea1f10c0ce64910be0c301aa6f883ab~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185283&x-signature=44z%2FYtg2aYYH7b8cJ%2FD7eN%2B5etE%3D) 基于数据湖的新兴样本存储方案中,两个备受关注的方案是 Apache Hud...
在弹性容器实例(VCI)场景中使用该功能时,请先了解 什么是弹性容器实例、 VCI 使用限制。 使用方法在 ResourcePolicy 中定义弹性资源优先级。 注意 ResourcePolicy 仅作用于自身所在命名空间下符合指定 Label 的... whenNotReachMax: ScheduleAnyWay 调度策略,有 DoNotSchdedule 和 ScheduleAnyWay 两个取值。 nodeSelectorTerm: - key: cluster.vke.volcengine.com/machinepool-name 资源池标签键,此处的 mach...
完全兼容 Kubernetes 社区的拓扑管理策略。说明 VKE 当前在调度时仅支持 single-numa-node 策略,容器(Container)级别亲和。 single-numa-node 策略下,Pod 请求(Request)的 CPU 和设备(如 RDMA 或 GPU)的调度与分... 步骤二:开启节点池的拓扑感知能力在集群管理页面左侧导航栏选择 节点池。 在目标节点池 操作 列下单击 编辑。 在 编辑节点池 页面,为节点池配置启用拓扑感知的 Label。为节点池配置启用拓扑感知的 Label,其中 Key...
使用限制RDMA 与 mGPU 不能同时使用。 RDMA 目前提供 exclusive(独占)、shared(共享)、shared-multi(1:N 共享)3 种模式。不同模式的使用限制如下: 模式 说明 使用限制 exclusive(独占) 将 RDMA 物理网卡直接透传给容器集群中的 Pod 使用,适用于物理设备无法虚拟化切割的场景。 exclusive 模式暂不支持在 vePFS 场景中使用。 shared(共享) 将 RDMA 物理网卡进行虚拟化切割,创建成 1 张共享虚拟网卡,提供给容器集群中的 Pod 使用...
您可以在安装路径下 filebeat.yml 文件中查看 ip 字段记录的IP地址。不支持同时设置 ip 和 label。 label 可选 http_module 机器的自定义标识。如果需要将此机器加入机器标识类型的机器组中,则需要填写机器标识... 采集路径黑名单中的路径类型支持设置为目录路径和文件路径。 配置 说明 目录路径 采集时忽略指定的目录。目录路径支持完整匹配和通配符模式匹配。 完整匹配:指定完整的目录名称,例如 /var/log/mydata/new。 通...