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使用Docker安装GPU版本caffe2

使用Docker安装GPU版本caffe2第一步 安装DockerSET UP THE REPOSITORY sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc sudo apt-get update sudo apt-get install \ apt-transport-https \ ca-certificates \ curl \ gnupg-agent \ software-properties-common curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - sudo add-apt-repository \ "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \ $(lsb_release -cs) \ stable" INSTALL DOCKER CE sudo apt-get update sudo apt-get ins...

阿里云容器Kubernetes监控(九) - Kubernetes事件离线工具kube-eventer正式开源

前言 监控是保障系统稳定性的重要组成部分,在Kubernetes开源生态中,资源类的监控工具与组件百花齐放。除了社区自己孵化的metrics-server,还有从CNCF毕业的Prometheus等等,开发者可选的方案有很多。但是,只有资源类的监控是远远不够的,因为资源监控存在如下两个主要的缺欠: 监控的实时性与准确性不足 大部分资源监控都是基于推或者拉的模式进行数据离线,因此通常数据是每隔一段时间采集一次,如果在时间间隔内出现一些毛刺或者异常,而在下一个采集点到达时恢复,大部分的采集系统会吞掉这个异常。而针对毛刺的场景,阶段的采集会自动削峰,从而造成准确性的降低。 监控的场景覆盖范围不足 部分监控场景是无法通过资源表述的,比如Pod的启动停止,是无法简单的用资源的利用率来计量的,因为当资源为0的时候,我们是不能区分这个状态产生的真实原因。

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