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机器学习与Docker容器

现在,机器学习(ML)和人工智能(AI)是IT行业中的热门话题,同样,容器也成为其中的热门话题之一。我们将机器学习和容器都引入到图像中,用实验验证是否会相互协同出色的完成分类任务。我们将使用Tenserflow和Kontena来详细阐述。 研究目标 在实验中设定目标会使实验更具有针对性。在此,我设定了以下目标: 1.了解机器学习和TensorFlow; 2.验证机器学习和容器间是否有协同作用; 3.在Kontena上部署正在运行的机器学习方案。 我的最终设想如下,共分为三个部分: 1.有一个简单的API:用户可对JPG图像进行分类; 2.在多个实例上运行机器学习模型,以便按需扩展; 3.遵循微服务(microservice)架构模式。 完整代码获取请点击这里。 TensorFlow简介 TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的

使用阿里云日志服务采集查询kubernetes容器日志

[TOC] 使用阿里云日志服务采集查询kubernetes容器日志 概述 在使用阿里云日志服务之前,我们自建了graylog服务,使用了3台服务器。使用阿里云日志服务之后,按量付费,每月不到20元,相比使用前,费用节省比较多,也减少了自建日志服务的维护成本。根据阿里云的监控数据,大概每秒写入500行日志。从实际使用效果看,对于各环境日志查询,阿里云日志服务能够很好的满足需求。下面主要讲讲配置细节。 创建日志库 可参考创建日志库 创建logtail机器组和logtail配置 参考logtail采集概述在此处我创建了两个log配置,一个是采集/var/log目录下的所有.log;另一个是采集/logs/.log,见下图,具体的配置可参考阿里云官方文档[logtail收集日志](https://help.aliyun.com/document_detail/28967.html?spm=5176.doc28979.2.11.lAWnv0)。logtail配置图:logtail机器组: 创建logtail镜像 因为我所在的区域是华东2,使用的是VPC网络,安装时会地域使用cn_shanghai...

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