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干货|EasyMR 基于 Kubernetes 应用的监控实践

在之前的内容中,我们深入探讨了 EasyMR 如何利用 Kubernetes 进行部署。大家已经了解到,在 EasyMR 的整体架构中,我们使用 Prometheus 进行节点和服务监控数据的采集、查询和存储。同时,Grafana 作为强大的可视化工具,将 Prometheus 中的监控数据以多样化的方式展示出来。 在本文中,我们将详细探讨在 EasyMR 中如何动态采集 Kubernetes 应用监控数据。 传统采集方案的痛点 在主机模式下,EasyMR 使用 Prometheus 监控的配置主要依赖于 static_configs 和 file_sd_configs。因为在这种部署方案下,节点与应用的稳定性较高,涉及到的变更与不确定性较小,除非出现节点宕机这样的极端情况,我们才需要手动去修改对应采集 Job 配置。 但是在云原生时代的背景下,监控作为可观察性实践中的关键部分,相对于传统架构下的系统和应用监控发生了一些重大的变化: · 微服务和应用容器化导致监控对象和指标的指数级增加 · 监控对象的生命周期更加短暂,导致监控数据量和复杂度成倍增加 通俗来说,就是我们的 Kuberne...

不是 GPT4 用不起,而是本地运行 Mixtral-8x7B 更有性价比

当 GPT4 刚问世时,社区猜测它用了“多少亿个参数”才实现的如此惊人的性能。 但事实证明,GPT4 的创新不仅仅是“更多参数”。 它本质上是 8 个 GPT 3.5 模型一起工作。 这些模型中的每一个都针对不同的任务(即“专家”)进行了调整。 这称为“专家组合”(Mixture of Experts,缩写为 MoE)。 输入文本根据内容和所需任务会被分派给 8 个专家模型中的一个。 然后,小组中的其他专家模型会评估结果,从而改进未来的问题的分配。 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 是基于 8 个 Mistral-7B 模型的开源 MoE LLM。 借助 WasmEdge,你可以在任意设备上创建并运行该 LLM 的跨平台应用程序,包括自己的笔记本电脑、边缘设备和服务器。 在自己的设备上运行 Mixtral-8x7B 步骤1:通过以下命令行安装 WasmEdge。 curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install.sh | bash -s -- --plu...

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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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