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容器化
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Apache服务器性能优化全攻略：从配置调优到实战经验
一、MPM工作模式深度调优 <IfModule mpm_prefork_module> StartServers 20 MinSpareServers 30 ...
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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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Fluent Bit 大规模集群部署与管理：高可用、负载均衡与资源隔离实践指南
大家好，我是你们的“日志搬运工”小F。今天咱们来聊聊 Fluent Bit 在大规模集群环境下的部署和管理，特别是对于那些已经玩转 Kubernetes 和容器化的运维老司机们，相信这篇内容能给你们带来一些新的启发。 为什么我们需要关...
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RESTful API版本管理：应对多版本并行与兼容性挑战的策略与实践
随着业务的飞速发展，RESTful API的迭代更新变得日益频繁，随之而来的版本管理问题也愈发棘手。正如你所描述的，v1、v2、v3版本并行维护，不仅导致代码分支和兼容逻辑异常复杂，新功能开发也常常受限于旧版本的兼容性。这无疑是许多团队面...
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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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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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在实施持续交付和敏捷开发的过程中，你遇到哪些技术难题？
在当今软件开发领域，持续交付（Continuous Delivery）和敏捷开发（Agile Development）已成为提高开发效率与软件质量的关键方法。然而，尽管这些方法带来了显著的好处，实施过程中仍然面临诸多技术难题。 环境的...
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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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选择合适的开源工具，助力项目开发
在当今快速发展的技术领域，开源工具的选择对项目的成功至关重要。无论你是经验丰富的开发者，还是刚入职的新人，合适的开源工具能够极大提升你的工作效率及项目质量。本文将探讨如何选择合适的开源工具，以及一些热门工具的特点和使用场景。 开源工具...
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除掉SSH，VS Code还有哪些远程开发方式？
在现代软件开发过程中，许多开发者依赖于Visual Studio Code（VS Code）这款强大的编辑器来提升他们的工作效率。尽管SSH是一种非常流行且安全的方式来进行远程连接和操作，但今天我们要探讨的是除了SSH，还有哪些其他有效的...
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实战指南：在Kubernetes集群中使用Calico构建零信任容器网络安全体系
一、容器网络安全的时代挑战 在最近为某金融科技公司做容器化改造时，他们的CTO向我抛出一个尖锐问题："我们的支付网关容器化后，如何保证像传统物理隔离网络那样的安全性？" 这个问题直指容器网络安全的本质——在动态的微...
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Kubernetes 日志终极指南：Fluent Bit 多路输出到 Elasticsearch 和 Kafka
各位 Kubernetes 开发者和运维老铁们，大家好！今天咱们来聊聊 Kubernetes 集群里一个让人又爱又恨的话题——日志管理。相信不少人都遇到过这样的场景：应用日志散落在各个 Pod 里，出了问题排查起来就像大海捞针；想把日志收...
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Serverless vs. 传统架构？架构师角度深度剖析选型难题！
Serverless vs. 传统架构？架构师角度深度剖析选型难题！ 作为一名架构师，你肯定经常面临这样的选择：面对新的项目，究竟是选择拥抱 Serverless 架构，还是继续沿用熟悉的虚拟机或容器化部署方式？ 这是一个没有标准答案...
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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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别再盲选！AWS Lambda、Azure Functions、Google Cloud Functions Serverless平台深度对比
Serverless架构，现在是真火。你可能已经听过无数次，它能帮你省钱、提高效率、简化运维。但Serverless平台那么多，AWS Lambda、Azure Functions、Google Cloud Functions，到底选哪个...
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云原生容器安全攻防实战：镜像、运行时、网络，一个都不能少！
作为一名云原生时代的“老兵”，我深知容器技术在提升应用交付效率、简化运维管理方面的巨大价值。但与此同时，容器安全也成为了我们不得不面对的严峻挑战。容器安全并非一蹴而就，而是需要我们在镜像构建、运行时环境、网络策略等各个环节进行全方位的考量...
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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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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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告别GPU排队焦虑：构建AI/ML智能算力预定与调度系统
相信很多AI/ML开发者都有过类似的经历：每天早晨打开电脑，第一件事就是查看GPU队列。如果发现前面还有几个“大任务”在排队，那这一天的工作效率和心情可能就凉了一半。这种不确定性和漫长的等待，严重影响了开发者的情绪和工作规划。我们不禁会想...
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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...