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自动化离线交付在云原生的应用和思考

作者:京东科技 王晓飞 前言 本文不谈论具体的技术和方案,在对于每一个产品来讲,都有其特殊性存在。单一的产品解决方法并不适合所有的产品。但是我们可以提供一种思路,一种通用方法,甚至我们曾经在某个技术点走的弯路,旨在为各位在离线设计上有更多的案例可循。 对离线的理解 相对于公网应用,可以从公共镜像仓库拉取镜像,比如Dockerhub,各大云厂商的公共镜像仓库。二进制编译文件,软件包也非常方便的从github,各种yum源中获取。此时应用无论是部署,交付,生产都处于完全流程。那么离线就是用户环境是私有云,专有云用户的生产环境无法访问这些公开资源,并且从安全角度来讲,并不能保证其生产安全。在离线环境交付大型生产项目,一般要有成熟的基础设置(yum源,镜像仓库,chart仓库,NTP服务等) 解决离线交付会减少SRE和交付团队试错成本,排障成本。并且在一定程度上能够保持交付环境的一致性。这里举一个场景例子: 我们在K8S集群时,会依赖特定的内核版本,那么离线交付工具会自动化的进行内核升级,并且按照统一的配置进行下发。 这样一来,整个环境的所有OS的内核版本,配置全部保持一致。 插拔式设计 插拔...

喜马拉雅基于DeepRec构建AI平台实践

喜马拉雅作者:李超、陶云、许晨昱、胡文俊、张争光、张玉静、赵云鹏、张猛 快速落地大模型训练和推理能力,带来业务指标和后续算法优化空间的显著提升。 业务介绍 喜马拉雅app的主要推荐场景有:每日必听、今日热点、私人FM、猜你喜欢、VIP信息流、发现页推荐等。 喜马拉雅AI云,是面向公司人员提供的一套从数据、特征、模型到服务的全流程一站式算法工具平台。 其特点在于提供了数据、画像、特征、模型、组件、应用等多个资源管理能力,通过可视化建模界面以及算法组件化能力,支持用户通过拖拽链接方式生成完整的数据->特征->样本->模型->服务的完整工作流程。平台还支持丰富的特征、模型参数化定制能力,使得用户不用频繁修改代码仅在UI界面填写参数即完成调参、任务多场景支持等,极大的降低了用户的使用成本,提升了公司整体算法开发效率。 平台上一个常见的深度模型训练DAG如下图所示: 目前平台支持了喜马拉雅多个app的推荐、广告、搜索推荐等主流业务场景,以及画像产出、数据分析、BI数据生成等多个定制化开发场景。 合作背景 随着公司算法能力的迅速提升以及搜广推业务的不断增长,平台推荐技术栈快...

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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。

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