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阿里云容器服务网络性能测试

背景 我们正在将测试环境逐步从mesos框架迁移到阿里云的容器服务,在此过程中测试了四种不同的服务之间相互访问的模式的网络性能。本文阐述了该性能测试的方法,数据和结论。 测试目标 服务容器之间的交互存在四种不同的访问方式: docker link docker提供的link方式,可以在一个容器中访问另一个容器。 测试host为app-link。 hostname 在编排服务时,为每一个服务指定一个hostname,在其他服务中可以使用hostname访问对应的服务。测试host为app。 服务发现 容器服务基于HAProxy实现的一套服务间HTTP访问和负载均衡的机制。测试host为app.local。 SLB 传统的负载均衡服务,有HTTP和TCP两种监听模式。测试中HTTP SLB host为192.168.1.10,TCP SLB host为192.168.1.40。 分别通过这四种网络访问目标机器上的http服务接口/ok并测试延迟(latency)和吞吐量(throughput)。 测试工具 httping:测试延迟 ab(apache benchmarking tool):...

基于Docker的TensorFlow机器学习框架搭建和实例源码解读

概述:基于Docker的TensorFlow机器学习框架搭建和实例源码解读,TensorFlow作为最火热的机器学习框架之一,Docker是的容器,可以很好的结合起来,为机器学习或者科研人员提供便捷的机器学习开发环境,探索人工智能的奥秘,容器随开随用方便快捷。源码解析TensorFlow容器创建和示例程序运行,为热爱机器学者降低学习难度。 默认机器已经装好了Docker(Docker安装和使用可以看我另一篇博文:Ubuntu16.04安装Docker1.12+开发实例+hello world+web应用容器)。 1.下载TensorFlow镜像 docker pull tensorflow/tensorflow #或者 #sudo docker pull tensorflow/tensorflow 2.创建TensorFlow容器,源码解读 docker run --name xiaolei-tensortflow -it -p 8888:8888 -v ~/tensorflow:/notebooks/data tensorflow/tensorflow docker run运行镜像,...

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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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