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china-server-cpu-os-overview

先看目前信创场景里最常被提到的 六大国产 CPU 阵营:飞腾、鲲鹏、海光、兆芯、龙芯、申威。搞清楚国产 CPU,首先要搞清楚背后用的 指令集架构(ISA) 是什么。从实践角度看,可以简单从四个维度理解:生态成熟度指令集 & 性能特征可控性 / 自主性适配工作量接下来是另一半:国产服务器 OS,主要看它们支持哪些 CPU 架构。下面列一个「项目立项书里最常看到」的组合表,方便对号入座:最后,从实战角

kafka-4.1.1-cluster-k8s-helm

新建一个说明:以下字段名称是根据当前 Bitnami Chart 的典型用法示意,实际字段名请以你环境的 chart 版本为准。# 命名空间与通用设置(可选)# 存储设置示例size: 20GistorageClass: "" # 留空使用默认,或填写你实际的 storageClass 名称# 启用 KRaft 模式kraft:# 集群 ID 可以自定义一个合法字符串,也可以留空让 chart 自

#kafka#kubernetes#linq
Kubernetes 现场排障必备:crictl vs ctr 讲清楚

crictl:K8s 节点排障首选工具,因为它和 kubelet 看的世界一致(CRI 视角)ctr:containerd 底层工具,用于更深层的 runtime/镜像/快照/内容存储/namespace 排障在 K8s 节点上用 ctr 时,永远先确认-n k8s.io。

#kubernetes#容器#云原生
架构师的登山之路|第九站:MLOps——当 AI 不再只是模型,而是平台能力

MLOps = 把 DevOps 的理念引入机器学习,让模型从开发到上线、再到运维迭代,形成一条可重复、可观测、可演进的生产流水线。数据采集、清洗、特征工程;模型训练、调参、评估、对比;模型打包、部署、灰度发布、回滚;线上监控、数据/分布漂移检测;反馈与重训练闭环。如果说传统 AI 开发像做一次科研实验,那 MLOps 的目标,就是把科研成果变成一条稳定运转的工厂产线。

#人工智能#深度学习
架构师的登山之路|初识:一张知识地图,厘清系统全貌

《架构师的登山之路》系列首篇文章为初学者提供了一张系统架构知识地图,梳理了12个核心领域模块:从云计算基础到容器化编排,从DevOps流程到网络与安全,涵盖数据库、大数据、实时计算、数据治理、AI平台、中间件、微服务和服务网格等关键技术栈。文章还预告了后续13篇专题文章,将逐一深入讲解每个模块。该系列旨在帮助新手架构师建立全景认知,理解技术体系关联及学习路径,以系统化方式攀登架构师职业高峰。

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#系统架构
从零开始创建 Vue 3 开发环境并构建第一个 Demo

至此,你已经完成了 Vue 3 + Vite 项目的环境搭建与一个简单组件 demo 的构建。

#vue.js#前端#javascript
NTP服务器配置

对于需要同步时间的客户端节点,您需要将它们配置为使用上述服务器作为 NTP 服务器。配置行,并将其修改为指向您的 NTP 服务器 IP 地址或主机名。例如,假设您的 NTP 服务器 IP 为。如果客户端成功同步,它会显示服务器的 IP 地址或主机名,并且时间偏差较小。:如果您希望使用外部的 NTP 服务器进行时间同步(例如,配置,允许其他节点作为客户端与此 NTP 服务器同步。确认服务器可以正确地

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#服务器#github#运维
Hadoop 生态系统中常见组件版本关系图

但需要注意的是,在生产环境中,这个版本还未被广泛应用。:Zookeeper 3.8.x 系列虽然功能强大,但在生产环境中的应用尚未普及,尤其是在 HBase 配置中。:Spark 3.4.4 是一个稳定版本,完全支持 Hadoop 3.x 系列,并且兼容 Hive 3.x 数据源。:这是一个稳定的版本,兼容 Hadoop 3.x 系列,并支持 ACID 事务、LLAP(低延迟访问)等功能,是数据仓

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#hadoop#大数据#分布式
到底了