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在 TKE 中使用 Velero 迁移复制集群资源

概述 Velero(以前称为Heptio Ark)是一个开源工具,可以安全地备份和还原,执行灾难恢复以及迁移 Kubernetes 群集资源和持久卷,可以在 TKE 集群或自建 Kubernetes 集群中部署 Velero 用于: 备份集群并在丢失的情况下进行还原。 将集群资源迁移到其他集群。 将生产集群复制到开发和测试集群。 更多关于 Velero 介绍,请参阅 Velero 官网,本文将介绍使用 Velero 实现 TKE 集群间的无缝迁移复制集群资源的操作步骤。 迁移原理 在需要被迁移的集群和目标集群上都安装 Velero 实例,并且两个集群的 Velero 实例指向相同的腾讯云 COS 对象存储位置,使用 Velero 在需要被迁移的集群执行备份操作生成备份数据存储到腾讯云 COS ,然后在目标集群上使用 Velero 执行数据的还原操作实现迁移,迁移原理如下: 前提条件 已 注册腾讯云账户。 已开通腾讯云 COS 服务。 已有需要被迁移的 TKE 集群(以下称作集群 A),已创建迁移目标的 TKE 集群(以下称作集群 B),创建 TKE 集群请参阅 创建集群。 集群 A 和...

SparrowRecsys | 如何搭建一个超有成就感的推荐系统?

转眼就开工了,7 天的假期,刷刷抖音,说走就走了。 说到抖音,就不得不提它的推荐系统,太 NB 了。刷了啥,立刻记住你的偏好,推荐相似内容,一不小心 2 小时就过去了,让人欲罢不能,要么日活 6 亿呢。 其实“推荐系统”从没像现在这样,影响着我们的生活。除了抖音、快手这类短视频,还有网购时,天猫、京东会为你推荐商品;想看看资讯,头条、知乎会为你准备感兴趣的新闻等等。 而驱动这些巨头进行推荐服务的,都是基于深度学习的推荐模型。 想起 2019 年阿里的千人千面系统,促成了天猫“双 11” 2684 亿成交额。假设通过改进商品推荐功能,使平台整体的转化率提升 1%,就能在 2684 亿成交额的基础上,再增加 26.84 亿。这就是推荐工程师的最牛的地方,也是为啥人能拿百万年薪的原因。 但在一个成熟的推荐系统上,找到提升的突破点并不容易——不能满足于协同过滤、矩阵分解这类传统方法,而要建立起完整的“深度学习推荐系统”知识体系,加深对深度学习模型的理解,以及大数据平台的熟悉程度,才能实现整体效果上的优化。 所以春节假期除了刷抖音,我又重新看了看《深度学习推荐系统》这个专栏,2 刷有...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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