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摘要： 本文深入剖析10个主流API网关的核心设计模式，聚焦负载均衡、熔断降级和可观测性三大机制。针对AI应用场景，重点解析PoloAPI Gateway的智能韧性设计，包括成本感知路由、多级熔断和立体监控体系。对比Kong的插件化架构、Envoy的动态云原生适配等方案差异，提出选型建议：快速上线选SaaS方案（如PoloAPI），深度定制选开源方案（Kong/APISIX），云原生选Envoy，
随着电力需求的不断增长和能源结构的多元化，智能电网的发展变得至关重要。智能电网负载均衡是确保电网稳定运行、提高能源利用效率的关键环节。本文章的目的是深入研究AI Agent在智能电网负载均衡中的角色，探讨其原理、算法、实际应用等方面，范围涵盖从理论基础到实际项目的各个层面。本文首先介绍背景知识，包括目的、预期读者和文档结构。接着阐述核心概念与联系，展示相关的文本示意图和Mermaid流程图。然后详
摘要：本文深入解析了 Netflix Ribbon 提供的多种内置负载均衡策略，包括轮询（RoundRobin）、随机（Random）、加权响应时间（WeightedResponseTime）等策略。通过详细的原理说明、适用场景分析和 Java 代码示例，帮助开发者理解不同策略的特点与优势。文章还包含 Mermaid 流程图直观展示策略运作机制，为微服务架构中选择合适的负载均衡方案提供实用参考。
云飞云共享云桌面，可以把企业信息化和数字化各种资源，如算力、软件、数据和万兆网络带宽等，集中部署到机房云主机和信息化服务器上，实现共享集中和安全管控，员工用配置很低的云终端，登录共享云桌面，访问有权限范围的资源，高效处理各种设计、办公等业务，达到以下使用效果：(1).降本增效：云主机提供强大算力，终端设计办公操作流畅不卡顿，提升效率；例如，通过云桌面，设计师们可以轻松地访问和使用各种3D设计软件、
概述为应对实际业务对高并发、大吞吐、低时延的网络性能需求不断增高的要求，火山引擎边缘云选用基于英特尔® 软硬件打造的四层负载均衡方案——高密度可拓展负载均衡器 (HDSLB)优化其四层负载均衡方案。最终，不仅提升了高并发场景中的应用转发质量和转发性能、降低了转发成本，还提高了支撑业务的网络承载能力。背景火山引擎边缘云是以云原生技术为基础底座，融合异构算力和边缘网络，构建在边缘大规模基础设施之上的云
我在CANN昇腾C语言领域的探索之旅，充满了持续的顿悟。我学会了并行思考，学会了用Tiling排兵布阵，学会了像大师级铁匠一样融合算子。我曾一度以为，自己已经驯服了多核并行这头猛兽。我的策略很简单，也自认为很有效：将问题分解成相等的几份，每一份指派给NPU众多的AI Core中的一个，然后让它们自由驰骋。对许多问题而言，这套方法效果卓著。Profiler性能分析器上，AI Core矩阵整齐划一地启
VirtualService是Istio中用于流量路由的核心资源，我们可以根据metadata:spec:hosts: # 对外暴露的服务名称http:# 规则1：X-Model-QoS=high-precision → 路由到heavy模型- match:- headers:route:port:# 规则2：X-Model-QoS=low-latency → 路由到light模型- match:
Nginx负载均衡策略的核心是「按需分配」，开发者需根据后端节点性能、业务状态性、缓存需求等因素选择合适的策略。本文介绍的轮询、加权轮询、IP哈希、最少连接数等策略，基本覆盖了绝大多数企业级应用场景。在实际落地时，建议结合max_fails等参数优化可用性，同时通过Nginx日志监控分发效果，持续调优。
一台高性能云主机+云飞云共享云桌面管理软件=多人共享。对算力、软件和数据三大资源实现共享集中和智能化管控。只要把正版SolidWorks集中部署到云主机上，员工终端用配置很低的设备，一键登录，即可共享访问云主机上的软件；也可以把云端这些软件，直接发布到员工终端电脑桌面，打开即可使用；这种共享调度访问方式，既可以翻倍提升各种软件资源利用率，又能翻倍降低软件使用成本，同时还实现了多人共享访问使用，可谓
Nginx作为API网关的全面配置方案，涵盖路由转发、负载均衡、安全防护和性能优化。配置示例包括：基础架构设置（SSL证书、HTTP/2支持）、后端服务组定义（健康检查、负载均衡算法）、安全控制（IP限速、连接数限制、敏感路径防护）、高级功能（API密钥验证、请求签名）。同时提供了监控接口和日志分析策略，支持HTTP/1.1长连接和动态缓存，强调通过worker_processes优化、epoll
搭建一套完全本地化部署的流媒体直播点播系统，引入本地演播室，录播，报告厅、会议，电视节目等实时信号，实现本地网络的手机、PC、机顶盒等智能终端进行观看。系统集成直播，点播，录制，转码，用户管理等功能，采用B/S架构，多协议适配，保证本地化部署安全同时完成流媒体大数据并发。
摘要：CInfoCollect是一款用于收集主机信息的工具，支持获取电脑主机名、CPU、内存等数据，适用于企业内网设备管理。工具提供GUI查询、静默启动、定时上报等功能，通过Go语言开发，结合Walk框架实现界面。客户端可通过参数配置服务端连接（IP/端口），服务端默认监听9870端口。部署时可通过域控脚本批量下发并设置开机自启，便于远程管理。项目开源地址：https://github.com/k
本文系统介绍大语言模型(LLM)的16种主流微调方法，分为参数高效微调(如LoRA、QLoRA)、行为塑造(如指令微调、RLHF)和能力扩展(如多任务微调)三大类。提供实战决策框架，根据资源条件和需求选择技术，强调数据质量优先、迭代优化和监控遗忘等黄金法则，指出常见误区并推荐实用工具生态，帮助读者高效实施LLM微调。
【摘要】本周推荐三款离线小游戏：1）安卓版极简连连看，含4种游戏模式，需实名登录但可离线玩；2）图图单机集合，包含25款经典游戏如贪吃蛇/扫雷等，登录后可断网使用；3）PC端纯净版贪吃蛇，无广告弹窗，支持得分计算和自定义障碍。三款均支持离线畅玩，适合休闲娱乐。（150字）
摘要：作者在选择平板时比较了iOS、安卓和Windows系统，最终选择了华为MatePad Pro安卓平板。但使用中发现某些应用会强制改变屏幕方向，即使系统设置了横屏锁定。通过安装强制屏幕旋转软件，结合悬浮菜单功能，实现了稳定的横屏显示。作者特别赞赏华为的多窗口功能，解决了安卓平板横竖屏切换的困扰。（149字）
本文介绍如何通过Nginx为vLLM构建高并发、可扩展的大模型推理服务，涵盖负载均衡配置、健康检查、生产级优化策略及典型应用场景，提升系统稳定性与资源利用率。
本篇文章主要是使用Nacos来注册服务实例，使用Nacos来管理这些服务实例，然后使用LoadBalancer让服务消费方负载均衡调用服务提供方。这里有一些代码准备，Contorller的代码我就不贴了，贴一个order服务远程调用user服务，获取订单对应的用户信息。这里使用的是RestTemplate来进行调用远程服务，后续会用OpenFeign来进行替换优化。
本文详细介绍了SpringCloud中的负载均衡(LoadBalancer)和服务调用(OpenFeign)两大核心组件。LoadBalancer通过轮询算法将请求分发到多个服务实例，解决单点故障和性能瓶颈问题。OpenFeign通过声明式接口简化了服务调用过程，使远程调用像本地方法调用一样简单。文章通过具体案例演示了如何配置多实例服务、添加负载均衡功能，以及如何从RestTemplate迁移到O
复盘这次调查，一是对状态码的理解不够透彻，二是对基础架构的原理不够清楚，还有一个是缺乏对日志的敏感度。当拿到关键日志时已经可以借助搜索引擎找到答案，却在 LLM 时代的当下第一时间询问 GPT 得到错误的二手资料(它给我指向的是 NGINX之类的配置)。工作上虽然有很多问题待解决，但真正从未被其他人解决的问题几乎为0，LLM 时代更要小心求证复杂答案的真实性。
摘要：为解决批量音频裁剪需求，开发了基于FFmpeg的GUI工具，简化操作流程。工具提供文件选择、时长设置、输出路径等可视化功能，核心采用"ffmpeg -ss/-to"命令实现无损裁剪，并支持批量处理脚本。相比命令行和Audacity等专业软件，该方案显著降低使用门槛，同时保持处理效率。后续可扩展预设模板和格式转换功能，适合非技术用户快速完成专业音频处理。（149字） 注：摘
4、限制web-UI的访问权限，（BIGIP-13.1.5-0.0.32版本及以前版本图形界面不支持Web-UI的权限控制，只能在后台修改）只允许本机和部分网段访问，其他拒绝。4.2、删除地址格式：删除地址格式：tmsh modify sys httpd allow delete { or }tmsh list sys httpd allow \\查看当前允许的地址，httpd文件中。4.4、查看
摘要：随着云计算普及，企业面临云License与传统License混合管理的挑战。2025年，混合IT架构成为常态，但授权模式差异导致管理复杂、成本不透明等问题。为此，混合License管理平台应运而生，整合云端与本地授权信息，实现统一监控。该模式适用于多云环境、云迁移过渡期及合规敏感行业，典型案例显示可降低12%授权成本。市场已形成传统厂商与云原生企业两大阵营。未来，AI与大数据将推动智能预测管
摘要：本文深入解析Sentinel流量控制组件的核心原理，重点剖析其架构设计中的SlotChain执行链机制。Sentinel采用责任链模式实现模块化流量治理，通过NodeSelectorSlot、StatisticSlot等核心组件的协同工作，构建了多维度的防御体系。文章详细介绍了滑动窗口统计引擎的实现机制，包括WindowWrap数据结构和LeapArray算法，为微服务系统提供实时精准的流量
（Director Server），其余作为后端服务器（Real Server）。编辑/etc/sysctl.conf在最后增加一下内容。：所有机器必须在同一局域网内。：至少需要三台机器，一台作为。在两台web服务器中配置。中增加VIP的相关配置。
JDBC 客户端提供负载均衡与读写分离能力。
读写分离1. 读写分离是什么读写分离顾名思义，就是将读操作和写操作分离开来，形成一种主备的结构，主机负责写操作，从机负责读操作。openGauss数据库组装成集群并使用JDBC连接时，支持一主多备情况下的读写分离，当URL中配置服务器地址时，可以通过URL中的属性标示来区分JDBC返回的连接是否是区分主机和备机。2. 优越特性(1)自动寻主读写分离一定程度上依赖主机的识别，这里会介绍openGau
至少需要三台机器，一台作为负载均衡器（Director Server），其余作为后端服务器（Real Server）。最后在客户端访问 VIP，验证是否能正常访问后端服务器。编辑/etc/sysctl.conf在最后增加一下内容。3.在两台web服务器中增加VIP的相关配置。：所有机器必须在同一局域网内。在两台web服务器中配置。
可以隐藏后端服务器的IP地址，提高了系统的安全性。支持多个后端服务器共享同一个IP地址，提高了系统的可扩展性。可以在负载均衡器和后端服务器之间添加防火墙等网络设备，进一步提高了系统的安全性。支持对客户端请求进行SNAT（源网络地址转换），使得后端服务器可以直接返回数据给客户端，减轻了后端服务器的负载。配置相对简单，无需复杂的网络设置，适合初学者和小型网络环境。网络架构灵活，LVS调度器和后端服务器
部署简单：NAT 模式下，所有的服务器节点只需要连接到同一个局域网内，通过负载均衡器进行网络地址转换，就可以实现负载均衡功能。不需要对服务器节点的网络配置进行复杂的修改，也不需要特殊的网络设备支持，易于部署和维护。对服务器要求低：服务器节点无需特殊配置，它们可以使用私有 IP 地址，通过负载均衡器进行 NAT 转换后对外提供服务。这使得在现有的网络环境中添加新的服务器节点变得较为容易，无需担心 I
本文分享了`小智AI服务端接入火山引擎 ASR`的实现，并对`双向流式推理的延时`进行了实测。
在Debian系统上，原装的vi命令实际上是Vim（Vi IMproved）编辑器，Vim是Vi文本编辑器的升级版本，提供了更多功能和改进。Vim提供了丰富的功能和快捷键，可以通过学习Vim的文档和教程来掌握更多高级功能和技巧。打开文件后，Vim会进入命令模式。在命令模式下，可以执行各种编辑器命令，例如移动光标、删除文本、复制粘贴等。这将在Vim编辑器中打开指定的文件（如果文件不存在，则会创建一个
添加这两行：Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1" Environment="OLLAMA_SCHED_SPREAD=1"Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1" 代表让ollama能识别到第几张显卡。Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1" 模型一直加载, 不自动卸载。Environment="
如果你的应用同时使用 SSE 和 WebSocket，Nginx 可能会错误地将 SSE 请求当作 WebSocket 连接进行处理。如果使用 Cloudflare 或某些代理，可能需要手动关闭 HTTP 缓存或开启 WebSocket 兼容模式。，如果 Nginx 试图压缩流式数据，可能会导致 SSE 失效。有些浏览器可能因为 CORS 或代理问题阻止 SSE 连接，检查。这样你就能定位 SSE
由于ollama默认调用模型，模型实例会运行在一张卡上，如果有几张显卡，模型只会永远跑在第一张卡上，除非显存超出，然后才会将模型跑在第二张卡，这造成了资源很大的浪费。网上通过修改ollama.service的配置。修改之后可以负载均衡，显存平均分配在集群中的每张卡上，但是我不太了解这种方式是否会提升模型吞吐量？和默认的调用单卡实例有啥区别呢？
默认的ollama调用的各种大模型，如deepseek 70b模型，每个模型实例只绑定一张 GPU，如果是多卡，其它卡会一直闲置，造成一定浪费。本文档介绍如何通过 systemd 配置文件为 Ollama 服务添加 GPU 和调度相关的环境变量，从而实现多 GPU 的高效利用与负载均衡。
显卡型号：2 × NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti驱动版本：560.94CUDA版本：12.6显存状态：2. CUDA 环境配置核心变量环境变量值/作用说明示例值CUDA Toolkit安装路径CUDA 12.6专用路径同上指定可见GPU设备（通过查询ID）（启用GPU 0和1）3. OLLAMA 高级配置GPU 资源管理环境变量功能说明推荐值强制使用CUDA分配GPU资源启用
本文主要从性能角度，基于Serverless 前端使用场景对Knative 进行分析，尝试揭开Knative 核心数据路径性能真相并给出调优思考。
可以把企业信息化和数字化各种资源，如算力、软件、数据和万兆网络带宽等，集中部署到机房云主机和信息化服务器上，实现共享集中和安全管控，员工用配置很低的云终端，登录共享云桌面，访问有权限范围的资源，高效处理各种设计、办公等业务，达到以下使用效果：(1).降本增效：云主机提供强大算力，终端设计办公操作流畅不卡顿，提升效率；员工随时随地，按需使用云端资源，协同工作效率高；solidworks，CAD，ug
keepalived最高可用+负载均衡haproxy做端口映射keepalived的配置文件参考slave节点的配置文件# cat keepalived.conf! Configuration File for keepalivedglobal_defs {notification_email {root@localhost}notification_email_from keepalived@l
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