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每日一博 | Ignite 在集群内存空间不足时的处理方式

如果内存空间即将用完,Ignite可以水平扩展以存储应用和服务生成的更多数据,这是Ignite的基础功能之一,因此增加资源是最简单的处理方法。但是实际上多数情况都无法立即扩展集群,通常都是为应用配置了固定内存容量的Ignite集群,增加更多资源可能是一项艰巨而持续的工作。 下面会介绍几种功能,这样即使在内存成为稀缺资源的情况下也可以保持集群的稳定运行。 配置Ignite退出策略以避免内存不足问题 数据退出是防止内存过度使用的经典机制,它通过监控正在使用的内存空间并在内存占用超过阈值时删除多余的数据,从而避免内存不足的问题。 Ignite支持多种退出策略,这些策略最终会在达到最大数据区大小时从内存中清除最近最少使用的页面,下面的代码片段显示了如何为自定义数据区启用DataPageEvictionMode.RANDOM_2_LRU策略: DataStorageConfiguration storageCfg = new DataStorageConfiguration(); DataRegionConfiguration regionCfg = new DataRegionConfigur...

IBM 向 Linux AI 基金会贡献系列工具包,助力可信赖 AI 部署

近日,IBM 宣布向 Linux AI 基金会(LF AI)贡献一系列 AI 工具包,用于帮助构建“公平、安全、值得信赖”的人工智能应用。 此次 IBM 一共贡献了三项工具,分别是 AI Fairness 360 Toolkit、Adversarial Robustness 360 Toolbox 和 AI Explainability 360 Toolkit: AI Fairness 360 工具包可帮助检测和减轻整个 AI 应用程序中机器学习模型的偏差; Adversarial Robustness 360 Toolbox (ART) 是一个 Python 库,旨在保证机器学习的安全性,使神经网络免受攻击; AI Explainability 360工具包则提供了一套全面的算法,涵盖了解释的不同维度以及代理的可解释性指标,用以支持机器学习模型的可解释性。 该项目于本月初由 LFAI 技术咨询委员会投票通过,已正式移交基金会托管和孵化。 IBM 在去年加入 LFAI,随后协助建立了可信赖的 AI 委员会(Trusted AI Committee),该委员会致力于定义和实施 AI 部署...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。