文章标签
AMP
-
深度学习模型优化：Apex在PyTorch中的应用与实践
深度学习模型优化：Apex在PyTorch中的应用与实践 深度学习模型的训练往往需要消耗大量的计算资源和时间。为了提高训练效率，各种优化技术被广泛应用，其中混合精度训练（Mixed Precision Training）是一种非常有效...
-
告别传统抓包，用 eBPF 玩转 DNS 监控：揪出恶意域名与劫持攻击
作为一名网络安全工程师，你是否还在为传统的 DNS 流量监控方式而头疼？传统的 tcpdump 抓包分析，不仅效率低下，而且在高流量环境下容易丢包，难以实时掌握 DNS 的运行状态。现在，是时候告别这些繁琐的工具，拥抱 eBPF 这一强大...
-
Rust Unsafe：零拷贝网络数据包解析器的安全高效实现
前言 在高性能网络应用中，数据包解析是至关重要的环节。传统的解析方式通常涉及数据拷贝，这会带来显著的性能开销，尤其是在处理大量小数据包时。零拷贝技术旨在消除不必要的数据拷贝，从而提升性能。Rust 语言以其安全性和高性能而著称，但要实...
-
网络工程师的eBPF速成指南-从数据包过滤到负载均衡的优化实战
eBPF，网络性能优化的瑞士军刀 作为一名老网络工程师，我深知网络性能优化是个永恒的挑战。传统方案往往需要修改内核代码或者依赖复杂的用户态程序，既耗时又容易出错。直到我遇到了 eBPF（extended Berkeley Packet...
-
利用 eBPF 追踪 K8s Pod 网络延迟并动态调整 CPU 资源：实战指南
利用 eBPF 追踪 Kubernetes Pod 网络延迟并动态调整 CPU 资源：实战指南 在云原生时代，Kubernetes (K8s) 已成为容器编排的事实标准。然而，随着应用规模的增长和复杂度的提升，性能问题也日益凸显。网络...
-
eBPF构建下一代网络安全工具：IDS/IPS的革新之路
在网络安全领域，传统的入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）正面临着前所未有的挑战。日益复杂的网络环境、层出不穷的攻击手段，以及对实时性和性能的苛刻要求，都使得传统方案捉襟见肘。而eBPF（extended Berkeley Pa...
-
PyTorch混合精度训练：降低GPU内存消耗的实战指南
PyTorch混合精度训练：降低GPU内存消耗的实战指南 深度学习模型训练常常面临GPU内存不足的挑战，尤其是在处理大型模型或数据集时。混合精度训练（Mixed Precision Training）是一种有效的解决方案，它结合了单精...
-
性能工程师如何用 eBPF 揪出应用瓶颈？这几个方向要盯紧了！
作为一名性能工程师，优化应用性能是我的日常。应用跑得慢、CPU 占用高、I/O 延迟大，这些问题就像家常便饭，时不时就得处理一下。以前排查这些问题，我可能会用 top 、 iostat 这些工具，但说实话，它们给的信息太粗略了，很难定...
-
Elasticsearch Watcher 实战：监控缓存指标，守护系统稳定
嘿，老铁们！我是老码农，今天咱们聊聊 Elasticsearch (ES) 里的一个超级好用的功能——Watcher。这玩意儿能干啥？简单来说，就是帮你 24 小时盯着 ES 的各种指标，一旦发现问题，立马报警，让你第一时间知道，省心又放...
-
系统管理员的eBPF实战：CPU性能监控与优化指南
作为一名系统管理员，优化服务器性能和资源利用率是日常工作的重中之重。面对日益复杂的应用环境，传统的监控工具往往难以提供足够精细的 CPU 使用情况。这时，eBPF (extended Berkeley Packet Filter) 技术就...
-
Rust Traits + WebAssembly, 如何打造可扩展的插件架构？
各位 Rust 爱好者、WebAssembly 探险家们，大家好！今天，咱们来聊聊如何利用 Rust 强大的 trait system 和泛型，为 WebAssembly (Wasm) 模块设计一套灵活、可扩展的插件架构。这套架构能让你的...
-
gRPC 拦截器鉴权实战：客户端与服务端双管齐下，元数据安全护航
gRPC 拦截器鉴权实战：客户端与服务端双管齐下，元数据安全护航 在微服务架构中，gRPC 因其高性能、强类型和支持多种编程语言而备受青睐。然而，随着服务数量的增加，API 安全问题也日益凸显。如何有效地对 gRPC 服务进行鉴权和授...
-
利用eBPF实现Kubernetes容器安全审计：系统调用追踪与恶意行为检测
在云原生架构中，Kubernetes已成为容器编排的事实标准。然而，随着容器化应用的普及，容器安全问题也日益突出。传统的安全策略往往难以适应容器的动态性和复杂性。eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）作...
-
容器网络监控与安全加固新思路? 基于eBPF的容器网络策略动态调整
容器网络监控与安全加固新思路? 基于eBPF的容器网络策略动态调整 作为一名云原生架构师，我深知容器网络的安全性和可观测性对于整个应用生命周期的重要性。传统的容器网络解决方案，例如基于iptables或OVS的方案，在性能、灵活性和可...
-
eBPF实战：Linux网络流量分析与恶意模式识别
eBPF实战：Linux网络流量分析与恶意模式识别 作为一名Linux系统工程师，你是否曾为以下问题困扰？ 如何实时监控服务器的网络流量，快速定位性能瓶颈？ 如何精准识别DDoS攻击、恶意扫描等网络威胁，并及时采取防御措施...
-
用eBPF优化Linux网络性能？这份实践指南，网工必备！
eBPF：Linux网络性能优化的瑞士军刀 作为一名网络工程师，你是否经常遇到以下难题？ 如何精准定位网络瓶颈，而不是大海捞针般地猜测？ 如何快速实现自定义的网络功能，而无需修改内核代码？ 如何在不影响现有服务的前提下...
-
CUDA加速视频滤镜：从高斯模糊到边缘检测，性能优化全解析
作为一名热衷于高性能计算的开发者，我一直对如何利用GPU加速图像处理算法充满兴趣。视频滤镜作为图像处理中的一个重要应用，其性能直接影响用户体验。今天，我就来和大家深入探讨如何使用CUDA来实现常见的视频滤镜，并分析不同实现方案的性能差异，...
-
深入解析威胁情报平台常用的威胁建模方法及其实战应用
在网络安全领域，威胁情报平台已经成为防御和应对网络攻击的重要工具。MITRE ATT&CK框架是构建威胁模型和分析潜在网络威胁的核心方法之一。本文将详细解析MITRE ATT&CK框架的应用，以及如何利用这些模型进行威胁分...
-
Rust REST API Rate Limiting with Sliding Window Algorithm per IP
Rust REST API Rate Limiting with Sliding Window Algorithm per IP Rate limiting is crucial for protecting REST APIs fr...
-
智联万物，更新无忧：大规模物联网边缘AI模型安全OTA体系深度解析与实践
在浩瀚的物联网世界里，边缘设备正变得越来越“聪明”，它们不再仅仅是数据采集器，更是AI模型运行的“战场”。想象一下，成千上万、甚至上百万台部署在全球各地的摄像头、传感器或智能设备，它们承载着各种AI模型，从目标识别到预测性维护。但AI模型...