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Kubernetes持续交付-Jenkins X的Helm部署

本文翻译根据 https://github.com/jenkins-x/jenkins-x-platform 在Kubernetes上创建CI/CD流水线,https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1819650。 Jenkins X 是一个集成化的 CI / CD 平台,可用于部署在Kubernetes集群或云计算中心。支持在云计算环境下简单地开发和部署应用。本项目是在Kubernetes上的安装支持工具集。 本工具集中包含: Jenkins - 定制好的流水线和运行环境,完全整合CI/CD解决方案。 Nexus 用于Maven支持的组件仓库 (pluggable so we can switch with Artifactory) Chartmuseum Helm Chart 仓库 (Helm是 Kubernetes 上的包管理器,用于Kubernetes上的应用安装和更新(Kubernetes应用往往包含多个Docker运行实例的部署)。 Monocular 搜索和发现Helm Charts的Web UI。 通过Helm可以快速安装Jenkins...

TensorFlow on Kubernetes性能瓶颈定位

当前性能问题描述 增加worker数,一定范围内能带来较好的性能提升,但是继续增加worker数时,训练性能提升不明显; 增加ps数,一定范围内能带来较好的性能提升,但是继续增加ps数时,训练性能提升不明显; 可能原因: 与ps和worker的分布情况强相关: 目前的调度策略,主要根据服务器的cpu和内存使用情况进行均衡调度,尽量使得集群中每台服务器的cpu和内存使用率相当。这种情况下,ps和worker的调度存在一定程度的随机性。 如果调度时,每台包含worker的服务器都有对应一个ps,那么训练性能会更高?如果有,性能提升多少呢? K8S中的worker从HDFS集群中读取训练数据时存在IO瓶颈?可能网络上的或者是HDFS本身的配置,需要通过HDFS集群的监控来进一步排查。 下面,是针对第一种“可能原因:与ps和worker的分布情况强相关“ 设计的测试场景和用例: 场景1:将每个worker所在的服务器都有对应的ps。 测试用例 用例ID 服务器数 worker数 ps数 说明 1 1 10 1 一台服务器部署了10个worker和1个ps 2 5 50 5 5台服务器分别部署了...

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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