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MySQL从入门到DBA深度学习指南

例如,bind-address参数指定MySQL服务器的绑定地址,port参数指定MySQL服务器的监听端口,socket参数指定MySQL服务器的套接字文件路径,datadir参数指定数据文件的存储路径。例如,对于存储整数的字段,应该选择合适大小的整数类型,如TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT或BIGINT,而不是统一使用INT类型。缓存策略是提高MySQL性能的有效手

#mysql#dba#数据库
Active Directory域服务管理与高级应用技术白皮书

云集成认证,HTTPS Kerberos。检查防火墙端口(135, 88)特权访问管理,LAPS集成。回收站功能,身份验证策略。# 检查DNS记录完整性。# 强制夺取架构主机角色。检查DNS SRV记录。# 脱机加域操作示例。验证GPO链接和权限。

#网络#运维#windows +1
AWK! 运维三剑客之首!

作为运维领域的瑞士军刀 awk通过其独特的数据驱动编程模型和类C语法体系完美平衡了命令行工具的便捷性与脚本语言的强大性 从简单的字段提取到复杂的ETL流程 从实时日志分析到系统监控报表 awk始终是高效运维的基石工具 掌握其核心原理并配合现代Shell工具链(如jq csvkit) 可构建出极具弹性的自动化处理体系。

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#运维#linux#服务器 +2
Ansible & AWX 自动化运维

AWX 是一个开源的 Web 框架和 REST API,它扩展了 Ansible 的功能。可以将其视为 Ansible Tower(由 Red Hat 商业化并提供支持)的社区开源版本。AWX 的核心目标是为 Ansible 提供一个用户友好的图形界面,并暴露 Ansible 的功能通过 REST API,从而使得 Ansible 的使用更加便捷,并便于与其他系统集成。AWX 部署失败排查:数据库

#自动化#ansible#运维
Kubernetes架构师之路:Minikube本地开发环境实践指南

《Minikube实战指南》系统介绍了Kubernetes本地开发环境搭建与使用。文章详细讲解了Minikube的核心功能、多平台安装方法(Windows/macOS/Linux)、虚拟化驱动选择及集群参数配置。重点阐述了集群生命周期管理、本地服务暴露方式、开发调试最佳实践(包括IDE集成和代码热加载),以及多节点模拟方法。同时提供了镜像拉取失败、资源不足等常见问题的解决方案。本文为开发者提供了从

#kubernetes#容器#云原生
Kubernetes企业级高可用与资源调度深度解析:从控制平面容灾到调度器内核优化

本文系统阐述了构建高可用Kubernetes集群的关键技术与实践方案,主要内容包括:控制平面组件(etcd、APIServer等)的容灾设计,深入解析多节点集群部署、负载均衡架构等保障措施;资源调度优化策略,涵盖BinPacking算法、拓扑感知调度等性能提升方法;调度器工作原理源码级剖析,展示过滤算法、打分算法的核心实现;以及资源限制机制详解,包括QoS等级分类、cgroups隔离等底层实现。通

#kubernetes#平面#贪心算法
云平台托管集群:EKS、GKE、AKS 深度解析与选型指南-第四章

本文系统比较了三大云平台的Kubernetes托管服务(AWS EKS、Google GKE、Azure AKS),提供了10个维度的选型评估框架和典型场景推荐方案。重点分析了初创公司、大型企业、互联网公司、AI/数据分析公司等不同业务场景下的平台选择策略,强调根据技术栈、工作负载特性、成本模型、合规要求等关键因素进行综合评估。文章指出,GKE适合简化运维和全球部署,EKS在GPU计算和成本优化上

#贪心算法#算法
Tomcat架构深度解析与全维度优化指南

请求 → Endpoint监听 → SocketWrapper封装 → Processor解析 → Adapter转换 → Container处理链。# 主配置文件(版本控制)# JDK11+推荐参数。# ELK集成日志采集。# 严格控制执行权限。# 配置文件加密存储。内存泄漏率(24h)

#tomcat#架构#java
Podman与行业趋势分析 ——兼论与Docker的对比及未来发展方向

Podman(Pod Manager)是由Red Hat主导开发的开源容器引擎,遵循OCI(Open Container Initiative)标准,专注于提供无守护进程(Daemonless)的容器生命周期管理能力。其核心目标是通过去中心化架构解决传统容器工具(如Docker)在安全性、资源隔离和系统兼容性上的痛点。

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#docker#容器
AI大模型全流程部署与训练技术文档优化方案(安装方向专项增强)

"全局批次大小(需满足: global_batch = micro_batch * gpu_num * grad_acc)"# ZeRO优化阶段(1: 优化器状态分片, 2: 增加梯度分片, 3: 全参数分片)| MTBF(小时)| 3200| 4200|| 维护成本降低| -| 37%|| 故障预测准确率| 78%| 93%|| 指标| 优化前 | 优化后 |

#人工智能#数据结构
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