http://arthurchiao.art/blog/ebpf-and-k8s-zh/ Published at 2020-09-06 | Last Update 2021-02-21 译者序 本文翻译自 2020 年 Daniel Borkmann 在 KubeCon 的一篇分享: eBPF a
📚️Reference: IoT 边缘计算系列文章 什么是边缘容器？ 边缘容器的概念 边缘容器是分散的计算资源，尽可能靠近最终用户或设备，以减少延迟、节省带宽并增强整体数字体验。 可以访问互联网的设备数量每天都在增加。有包括但不限于： 智能电视 智能家居 智能手机 智能汽车 物联网 IoT 创造的
前文回顾 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介 📚️Reference: IoT 边缘计算系列文章 Rancher + K3s 简介 Rancher： Kubernetes 统一管理平台， Rancher 是为采用容器的团队提供的一个完整的软件栈。它解决了管理多个 K
前文回顾 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-1-Rancher+K3s 📚️Reference: IoT 边缘计算系列文章 HashiCorp 解决方案 - Nomad + Docker 简介 Nomad: 一个简单而灵
前文回顾 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-1-Rancher+K3s 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-2-HashiCorp 解决方案 Nomad 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-3-Portai
## 前文回顾 1. [大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介](https://ewhisper.cn/posts/10785/) 2. [大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-1-Rancher+K3s](https://ewhisper.cn/posts/32
大规模Windows环境下，采用Nginx反向代理服务后，操作系统会产生较多TIME_WAIT的TCP（Transmission Control Protocol）连接，操作系统默认TIME_WAIT的TCP连接回收时间是4分钟，TCP默认动态端口范围为开始端口49152，结束端口65535。这样会
大规模图数据无处不在，图查询、分析和表示学习已成为大数据和AI的核心部分之一。特别是知识图谱和图神经网络的发展，Graph已成为未来AI的基础。
事件起因 CSDN旗下的GitCode最近因为一种极其不道德的行为引起了开发者的广泛愤怒和抗议。CSDN在没有通知或征求开发者同意的情况下，悄悄地将大量GitHub上的开源项目搬运到了其自己的GitCode平台上，并为这些项目的开发者创建了开发者主页。这个行为不仅侵犯了开发者的知识产权和劳动成果，也
http://bigbully.github.io/Dapper-translation/ 作者：Benjamin H. Sigelman, Luiz Andr´e Barroso, Mike Burrows, Pat Stephenson, Manoj Plakal, Donald Beaver,
在大规模业务场景中，已经不可能通过单机提供业务，这就衍生出了负载均衡的需求。为了满足合适可靠的负载，本文将从简单的基础需求出发，一步步推进并解释如何建立负载均衡平台。
摘要：在本文中，我们将介绍用于测试的相关指标，如何进行大规模测试，以及我们如何实现大规模的集群接入。 本文分享自华为云社区《突破100倍集群规模！Karmada大规模测试报告发布》，作者：华为云云原生团队。 摘要 随着云原生技术在越来越多的企业和组织中的大规模落地，如何高效、可靠地管理大规模资源池以
https://zhuanlan.zhihu.com/p/612752963?utm_id=0 https://github.com/CVI-SZU/Linlygithub.com/CVI-SZU/Linly 最近，FacebookResearch 开源了他们最新的大规模语言模型 LLaMA，包含
摘要：本文提出并开发了高质量大规模缺陷库全自动构建方法BugBuilder，自动从版本控制系统中的人为编写的补丁中提取完整且精准的缺陷修复补丁。 本文分享自华为云社区《BugBuilder: 高质量大规模缺陷库自动构建方法》，作者：华为云软件分析Lab 。 1. 问题场景 由于各种原因，例如错误定位
摘要：本篇文章将从一个实际项目出发，分享如何使用 Spark 进行大规模日志分析，并通过代码演示加深读者的理解。 本文分享自华为云社区《【实战经验分享】基于Spark的大规模日志分析【上进小菜猪大数据系列】》，作者：上进小菜猪。 随着互联网的普及和应用范围的扩大，越来越多的应用场景需要对海量数据进行
最近导导让牛牛改篇论文，牛牛在她的指导下把非线性问题化成了线性。然鹅，化成线性后的模型决策变量和约束条件均达到上百甚至上千个，这让牛牛犯了难，以下方法或许能为这样大规模模型的变量和约束输入提供思路(๑•́₃ •̀๑) 一、问题描述及模型建立 指派问题： 分配\(n\)人去做\(n\)项工作；每人做且
数据库运维面临着大规模数据库实例难以有效运维、数据库难以做好资源弹性伸缩以及个人隐私数据安全难以保障这三个方面的挑战。对此，vivo给出了自身的应对方案。
