AWS/CENTOS搭建LAMP环境--技术头条 -- 微博大V帮你宣传技术博文开发者头条码农头条

由 @shengting 2016-02-26 00:01 / 0个评论

在 kubernetes 环境下如何优雅扩缩容 Pulsar (crossoverjie.top)

在整个大环境的降本增效的熏陶下，我们也不得不做好应对方案。

根据对线上流量、存储以及系统资源的占用，发现我们的 Pulsar 集群有许多的冗余，所以考虑进行缩容从而减少资源浪费，最终也能省一些费用。

不过在缩容之前很有必要先聊聊扩容，Pulsar 一开始就是存算分离的架构（更多关于 Pulsar 架构的内容本文不做过多介绍，感兴趣的可以自行搜索），天然就非常适合 kubernetes 环境，也可以利用 kubernetes 的能力进行快速扩容。

by @技术头条 2024-03-31 21:12 查看详情

使用零一万物 200K 模型和 Dify 快速搭建模型应用 (soulteary.com)

本篇文章，我们聊聊如何使用 LLM IDE (Dify) 快速搭建一个模型应用，以及使用超长上下文的 200K 模型，完成懒人式的电子书翻译。

by @技术头条 2024-03-21 22:55 查看详情

Nginx proxy_pass到AWS ALB的504问题 (www.iots.vip)

我们的部分后端服务正在经历容器化的改造，由于历史包袱，现网的网关等设施无法一次性迁移到 k8s 集群中，因此使用 Nginx proxy_pass 转发到 AWS ALB 这样一个曲线救国的临时方案。

但是在使用时，我们发现一段时间后 Nginx 出现了 504 的错误，检查后端服务均是正常的，而单独访问 ALB 也是正常响应的，因此便有了此文。

by @技术头条 2024-03-13 13:22 查看详情

Nginx proxy_pass到AWS ALB的504问题 (www.iots.vip)

我们的部分后端服务正在经历容器化的改造，由于历史包袱，现网的网关等设施无法一次性迁移到 k8s 集群中，因此使用 Nginx proxy_pass 转发到 AWS ALB 这样一个曲线救国的临时方案。

但是在使用时，我们发现一段时间后 Nginx 出现了 504 的错误，检查后端服务均是正常的，而单独访问 ALB 也是正常响应的，因此便有了此文。

by @技术头条 2024-03-13 13:22 查看详情

使用SigNoz搭建可观测系统 (jokerbai.com)

前言SigNoz是一个开源的应用程序性能监控工具，可以帮助你监控你的应用程序并排除故障，它可以进行链路追踪、基础设施监控以及日志管理，可以说是Datalog的开源版本。

by @技术头条 2023-11-30 23:19 查看详情

在 kubernetes 环境中实现 gRPC 负载均衡 (crossoverjie.top)

要解决 gRPC 的负载均衡通常有两种方案：1、服务端负载均衡；2、客户端负载均衡。

在 gRPC 这个场景服务端负载均衡不是很合适，所有的请求都需要经过一个负载均衡器，这样它就成为整个系统的瓶颈，所以更推荐使用客户端负载均衡。客户端负载均衡目前也有两种方案，最常见也是传统方案。

by @技术头条 2023-10-30 23:02 查看详情

Nginx搭建WebDAV服务 (www.iots.vip)

　　迫于无法忍受现成的 NAS 系统的限制，Alliot 正在着手将最常用的一些服务剥离出来，方便迁移与定制， WebDAV 首当其冲， Alliot 在许多场景下的同步与备份都依赖它。
　　WebDAV 作为一种基于HTTP/HTTPS协议的网络通信协议，预想是非常简单的，然而在具体动手的过程中还是遇到了挺多坑，Obsidian 的 Remotely-save 便是其中一个。
　　本文将基于 Nginx/Tengine 手把手构建一个 WebDAV 服务。

by @技术头条 2023-10-24 23:36 查看详情

基于 Docker 的深度学习环境：Windows 篇 (soulteary.com)

本篇文章，我们聊聊如何在 Windows 环境下使用 Docker 作为深度学习环境，以及快速运行 SDXL 1.0 正式版，可能是目前网上比较简单的 Docker、WSL2 配置教程啦。

by @技术头条 2023-07-30 17:35 查看详情

如何避免AWS的高额账单？ (insights.thoughtworks.cn)

尽管Serverless架构在某些方面表现出色，但在当前轰轰烈烈的“微服务”进程中，它仍然不是一种主要的选择。除了由于本身特性导致的使用场景受限外，我想乏善可陈的关于Serverless最佳实践的总结也是一个重要的因素。

by @Thoughtworks 2023-07-21 14:16 查看详情

开放环境下的鲁棒异常检测 (blog.nsfocus.net)

机器学习模型有效的前提假设是：训练阶段与模型部署阶段的数据分布一致，然而在真实世界中，数据往往是变化的，输入与输出之间的关联性也会发生变化，这种现象（概念漂移）会导致机器学习模型的表现下降；异常检测任务作为安全领域的一项重要任务，应用领域广泛，异常检测的模型同样会受概念漂移现象的影响。为了提高异常检测算法的鲁棒性，本文介绍一篇NDSS2023年的论文，该论文关注正常行为的变化情况，剔除过期正常行为，添加新增正常行为，从而使模型适应数据的变化，提高鲁棒性。

by @技术头条 2023-04-09 21:42 查看详情