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使用短生命周期容器(Ephemeral Containers)构建微服务化的工作流

本文讲的是使用短生命周期容器(Ephemeral Containers)构建微服务化的工作流, 【编者的话】本文作者 Ross Jimenez 来自CenturyLink Labs,他受到了Iron.io一篇介绍容器微服务的相关文章的启发,于是介绍了自己团队在构建Panamax的时候所用到的微服务的理念,此外作者还大致介绍了微服务和容器技术相结合之后的优势,以及他们怎样通过微服务化的容器来构建工作流模型。 通过Docker容器可以构建具有特定功能的工作流,也可以让容器在后台执行一系列的异步任务,我们所开发的 Panamax项目 ,其工作模式正是依据Docker容器的这一特性进行设计的。我偶然在Iron.io看到这篇有趣的文章,“ Docker化的微服务的短暂生命周期 ”,尽管我已经对Iron.io所提供的服务很熟悉,但是通过这篇文章,我更深入地了解他们如何使用容器,特别是使用短生命周期的容器来完成他们的服务,这的确给了我很多启发,于是我写下了这篇博客。 我们在项目中也一直使用短生命周期的容器,并把它们作为工作流中的一系列的功能性的容器,但是具体的使用方式和Iron.io有所不同。在Ir...

《OpenACC并行程序设计:性能优化实践指南》一 2.5 在多核系统中并行运行

2.5 在多核系统中并行运行 尽管本章使用了NVIDIA GPU,但OpenACC不是一个GPU编程模型,而是一种普遍适用的并行编程模型。尽管在2.4节中使用的循环优化技术仅适用于GPU,关于并行度和数据移动的技术手段适用于任意并行架构设备。本章使用的PGI编译器支持多种目标加速器,包括NVIDIA和AMD公司的GPU,以及多核x86 CPU。如果在多核CPU上开发和运行代码,将会发生什么呢?为多核目标平台重新编译代码,而不是将目标设定为tesla(见图2-29和图2-30)。 如果运行可执行程序,它将在测试机的多核CPU上并行化各循环,而不是在GPU上运行了。通过设定ACC_NUM_CORES环境变量可以用来调整参与并行计算的CPU的核心数目。图2-31展示了调整核心数目后的加速比情况,该机器具有的最大核心数目是12。性能在使用超过

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