阿里云基于容器的微服务平台搭建
基于阿里云构建高可用持续集成微服务平台
1. 平台需求:
1.1 应用情况:
- 使用 HSF 或者 Dubbo 提供微服务
- 使用 Spring-cloud 提供 httprestful 微服务
- 有自定义协议的 RPC 服务
- 数十个应用;
- 业务逻辑经常串起一批微服务
1.2 要求:
- 安全性要求高
- 高可用
- 高性能
- 敏捷开发,持续集成
1.3 基础架构
开发环境包含日常开发环境,预发环境,线上生产环境
2. 基础设施:
2.1 虚拟服务器
2.2 虚拟网络服务
2.3 日志服务
2.4 云监控
3. Kubernetes 容器服务集群
3.1 容器镜像服务
3.2 打包应用上容器镜像服务
3.3 分批发布应用
3.4 监控 k8s 容器应用
3.5 k8s 集群日志服务
4. 中间件
4.1 MetaQ 消息队列
4.2 Drds 分库分表中间件
4.3 EDAS 企业级组件
5. 高可
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阿里飞天云平台架构简介
飞天是由阿里云开发的一个大规模分布式计算系统,其中包括飞天内核和飞天开放服务。 飞天内核负责管理数据中心Linux集群的物理资源,控制分布式程序运行, 隐藏下层故障恢复和数据冗余等细节,有效提供弹性计算和负载均衡。如图所示,飞天体系架构主要包含四大块:1、资源管理、安全、远程过程调用等构建分布式系统常用的底层服务;2、分布式文件系统;3、任务调度;4、集群部署和监控。 飞天开放服务为用户应用程序提供了计算和存储两方面的接口和服务,包括弹性计算服务(Elastic ComputeService,简称ECS)、开放存储服务(Open Storage Service,简称OSS)、开放结构化数据服务(Open Table Service,简称OTS)、关系型数据库服务(Relational Database Service,简称RDS)和开放数据处理服务(Open Data Processing Service,简称ODPS),并基于弹性计算服务提供了云服务引擎(Aliyun Cloud Engine,简称ACE)作为第三方应用开发和Web 应用运行和托管的平台。 阿里云计算有限公司(简称“...
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用浏览器训练Tensorflow.js模型的18个技巧(上)
在移植现有模型(除tensorflow.js)进行物体检测、人脸检测、人脸识别后,我发现一些模型不能以最佳性能发挥。而tensorflow.js在浏览器中表现相当不错,如果你想见证浏览器内部机器学习的潜力以及tensorflow.js为我们的Web开发人员提供的所有可能性,我个人建议你可以尝试下。 但是,由于深度学习模型无法直接在浏览器中运行,因为这些模型不是专为在浏览器中运行而设计的,更不用说在移动端了。以现有技的物体探测器为例:它们通常需要大量的计算资源才能以合理的fps运行,更不用说以实时速度运行了。此外,在简单的Web应用程序中将100MB+模型权重加载到客户端浏览器是根本不可行的。 为Web训练高效的深度学习模型 但让我告诉你,我们能够构建和训练相当不错的模型,这些模型通过设计一些基本原则可以在Web环境中运行进行。信不信由你
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