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Getting Started and Beyond|云原生应用负载均衡选型指南

作者 冉昕,腾讯云服务网格TCM产品经理,现负责云原生流量接入网关与应用通信可观测性等产品特性策划与设计工作。 刘旭,腾讯云高级工程师,专注容器云原生领域,有多年大规模 Kubernetes 集群管理及微服务治理经验,现负责腾讯云服务网格 TCM 数据面产品架构设计和研发工作。 引言 应用的入口流量管理一直是开发运维关注的焦点之一,随业务部署的计算资源、网络环境、应用架构的发展变更,接入层流量管理方案的发展可大致分为传统架构、云原生容器化两个阶段。为满足应用交付的效率和诉求,各阶段都涌现了不同的接入层解决方案,从最初的简单负载均衡,到后来的 HAProxy、Nginx 等反向代理,再到如今的容器化环境下的各类 Kubernetes Ingress Controller。每个发展阶段有哪些特点?面临什么挑战?都有什么解决方案? 阶段 应用部署资源粒度 应用架构 应用访问寻址 传统架构 物理/虚拟机(资源利用率低) 单体或简单拆分模块 基于较固定的 IP 地址管理 云原生容器化 容器(资源利用率高) 服务化 容器 IP 动态变化,通过动态服务注册更新 传统架构阶段,业务为单体应用,三层架构...

TensorFlow 2建立神经网络分类模型——以iris数据为例

原文链接:http://tecdat.cn/?p=15791 本文将利用机器学习的手段来对鸢尾花按照物种进行分类。本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作: 构建一个模型, 用样例数据集对模型进行训练,以及 利用该模型对未知数据进行预测。 TensorFlow 编程 本指南采用了以下高级 TensorFlow 概念: 使用 TensorFlow 默认的eager execution开发环境, 使用Datasets API导入数据, 使用 TensorFlow 的Keras API来构建各层以及整个模型。 本教程的结构同很多 TensorFlow 程序相似: 数据集的导入 选择模型类型 对模型进行训练 评估模型效果 使用训练过的模型进行预测 环境的搭建 配置导入 导入 TensorFlow 以及其他需要的 Python 库。 默认情况下,TensorFlow 用eager execution来实时评估操作。 from__future__importabsolute_import,division,print_function,unicode_literals importos...

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