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容器化
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Fluent Bit在Kubernetes集群中的日志收集与处理：通过DaemonSet部署和元数据插件提升管理效率
在Kubernetes集群中，日志管理是确保系统稳定性和可观察性的重要组成部分。Fluent Bit作为一个轻量级日志处理器，因其高效的性能和灵活的配置，成为了许多DevOps工程师和系统管理员的首选工具。本文将深入探讨如何通过Daemo...
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边缘设备AI模型不停机热更新：技术挑战与实践解析
在边缘计算领域，AI模型的部署和持续迭代是常态。然而，如何在不中断实时数据处理的前提下，平滑地更新边缘设备上的AI模型，一直是困扰开发者和架构师的核心难题。这不仅仅是简单的文件替换，更涉及复杂的系统设计和风险控制。作为一名在边缘计算一线摸...
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手把手教你用 Kubernetes Operator 自动化复杂应用部署？这几个坑你得避开！
Kubernetes Operator 是什么神兵利器？为啥大家都想用它？ 作为一名身经百战的 Kubernetes 玩家，你肯定遇到过这样的场景：部署一个复杂的应用，光是 YAML 文件就写到手抽筋，更别提后续的升级、维护、故障处理...
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云原生：如何为你的AI推荐系统按下“加速键”？
“云原生”这个词，听起来确实有点高深莫测，技术部门提出的时候，大家可能首先想到的就是一堆复杂的概念和工具。不过，您关心的核心问题——它能否帮助我们更快地推出新功能，比如明年计划上线的AI驱动个性化推荐系统——这恰恰是云原生最能体现价值的地...
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巧用 eBPF！容器 CPU 和内存占用率监控，告别盲人摸象
作为一名资深开发者，我深知容器化技术在现代应用中的重要性。但容器内部的资源使用情况，就像一个黑盒子，让人难以捉摸。如何才能穿透这层迷雾，清晰地了解每个进程的 CPU 和内存消耗呢？今天，我就来分享一种高效、强大的方法：使用 eBPF (E...
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告别“玄学”：如何让你的机器学习模型训练结果稳定可复现？
告别“玄学”：如何让你的机器学习模型训练结果稳定可复现？ “上次训练的模型效果明明很好，现在怎么都复现不出来了？改了什么我也不知道，完全无法向产品经理解释。”这位数据科学家的抱怨，相信触动了不少在机器学习领域摸爬滚打的同仁。这种无法稳...
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重构十年电商遗留系统：我的首要行动与技术债偿还策略
当面对一个拥有十年历史、代码库庞大且缺乏文档、技术栈老旧的电商遗留系统时，"重构"这个词往往让人既兴奋又恐惧。兴奋于摆脱历史包袱的可能性，恐惧于其巨大的工作量和潜在风险。如果让我来主导这个重构项目，我的首要行动绝不是直...
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生产环境实战：Fluent Bit + ELK/Grafana 日志分析避坑指南
“喂，哥们儿，你这日志系统又挂了？”，“啥？我看看... 哎，又是磁盘爆了！”。作为一名苦逼的程序员/运维，你是不是经常被日志问题搞得焦头烂额？别担心，今天咱们就来聊聊生产环境中如何利用 Fluent Bit + ELK/Grafana ...
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MLOps实践：构建智能模型CI/CD流水线与自动化质量保障
在当今快速发展的AI时代，机器学习模型已成为许多产品和服务的核心。然而，将训练好的模型从实验室环境部署到生产环境，并持续维护其性能和稳定性，是一个复杂且充满挑战的过程。这正是 MLOps (Machine Learning Operati...
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Kubernetes与Docker Swarm的不同之处：选择最佳容器编排工具的方法
在现代软件开发中，容器化技术已经成为提高应用交付效率的重要手段。而作为两大主流的容器编排工具， Kubernetes 和 Docker Swarm 各自有着独特的优势和适用场景。那么，它们之间到底有什么不同呢？ 1. 架构设计 ...
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为智能产品保驾护航：构建可伸缩、敏捷的机器学习模型部署策略
我们公司计划明年推出一款全新的智能产品，其中包含大量机器学习模型。如何在保证这些模型快速上线的同时，确保在高流量高峰期也能稳定可靠地提供服务，并且对新模型的迭代保持友好，这确实是我们面临的一大挑战。传统的部署方式在弹性伸缩和模型版本管理上...
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微服务Seata分布式事务：异常场景下的系统性一致性测试实践
在微服务架构日益普及的今天，分布式事务已成为保障数据一致性的关键一环。Seata作为业界广泛应用的开源分布式事务解决方案，极大地简化了开发难度。然而，很多团队在引入Seata后，面对网络分区、服务宕机、数据库异常等各种复杂异常场景，仍然对...
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Serverless遇上边缘计算, 如何让智能家居快如闪电?
Serverless 遇上边缘计算, 如何让智能家居快如闪电? 想象一下, 你对着智能音箱说 "打开客厅的灯", 灯立刻亮起, 没有丝毫延迟. 或者, 你家的智能摄像头能够实时识别入侵者, 并在几毫秒内向你发送警报...
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容器性能瓶颈深解：CPU、内存、I/O之外的“隐形杀手”与优化实践
在容器技术日益普及的今天，我们常常将容器的性能问题归结为CPU、内存和I/O这“三大件”的资源不足。然而，经验丰富的开发者和运维工程师会发现，即使这些核心资源看似充裕，容器化应用依然可能表现不佳，甚至出现意想不到的延迟和故障。这背后，往往...
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eBPF实战：如何用它监控 Kubernetes Pod 网络流量，优化集群性能？
作为一名系统管理员，维护大型 Kubernetes 集群的网络健康是日常工作的重中之重。网络性能直接影响应用的稳定性和用户体验。面对复杂的容器化环境，传统的监控手段往往力不从心。这时，eBPF (Extended Berkeley Pac...
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在技术架构设计中，如何确保可扩展性？
在现代软件开发中，随着用户需求不断变化以及业务规模的持续扩大，确保系统的可扩展性已成为每个技术团队面临的重要课题。那么，在进行技术架构设计时，我们该如何有效地保证系统具备良好的可扩展性呢？ 1. 明确需求与预期增长 为了建立一个具...
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告别“玄学”：数据科学家如何确保机器学习模型训练结果可复现？
嘿，各位同行，特别是那些在数据科学领域摸爬滚打的兄弟姐妹们！是不是也经常遇到这样的场景：辛辛苦苦训练了一个模型，指标跑出来看着挺不错，结果第二天或者换个环境，同样的脚本再跑一遍，发现指标变了？再或者，向产品经理汇报模型效果时，因为每次结果...
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没有 Kubernetes，Service Mesh 还能玩得转吗？传统微服务治理新思路
Service Mesh，这几年在云原生领域可是火得一塌糊涂。提到它，大家脑子里冒出来的肯定是 Kubernetes（K8s）。毕竟，这俩就像一对连体婴，形影不离。但问题来了，如果离开了 K8s 的怀抱，Service Mesh 还能发挥...
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构建可复现、可追溯的ML实验管理平台：DevOps实践指南
构建可复现、可追溯的ML实验管理平台：DevOps实践指南 作为DevOps工程师，你团队的数据科学家们抱怨模型训练结果难以复现、无法有效追溯训练过程中的具体数据和参数，这无疑是机器学习项目中最常见的痛点之一。当模型迭代速度加快，生产...
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BFF模式：加速原型开发，构建灵活高效的API层
在快节奏的互联网开发中，项目经理对“加速原型开发速度”的需求日益迫切，这往往给后端工程师带来了不小的压力。尤其是在接口设计和数据聚合环节，后端工程师常常需要投入大量时间进行协调与开发，这不仅拖慢了项目进度，也使得未来数据源的变更变得异常棘...