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面向云原生的混沌工程工具-ChaosBlade
(yq.aliyun.com)
【简介】
随着云原生系统的演进,如何保障系统的稳定性受到很大的挑战,混沌工程通过反脆弱思想,对系统注入故障,提前发现系统问题,提升系统的容错能力。ChaosBlade 工具可以通过声明式配置执行混沌实验,简单高效。本文将会重点介绍 ChaosBlade 以及云原生相关的实验场景实践。
点击查看原文 >>
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@可耐芊小仙女
2019-11-14 17:14 / 0个评论
要不要再学学下面的文章?
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定位面向未来的汽车网络安全
(blog.nsfocus.net)
软件定义汽车开启了无限可能,即使汽车型号已经过时,终端客户仍然可以通过软件更新享受到市场上最新的安全、舒适和便利功能。在整个部署和操作过程中保护该软件至关重要。
结构合理的网络安全管理必须与软件定义汽车的开发齐头并进。开发人员必须兼顾各个层次的安全性,不对特定应用程序或任何支持软件的安全性做出任何假设。
简而言之,开发人员必须管理风险,从其他行业吸取教训,推进全面的网络安全管理体系,以提供应对任何未来风险的框架。安波福公司(Aptiv)通过行业组织与客户、供应商和同行合作,积极帮助提高标准。
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@技术头条
2023-11-29 23:42
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1
五大常见的渗透工具分析
(paper.seebug.org)
在威胁事件响应中,黑客们越来越频繁地使用数据传输工具(包括用于将数据传输到SFTP服务器或直接传输到云端的工具),这些工具被攻击者广泛用于数据外泄,而数据泄露问题是勒索事件中很常见的问题。本文立足于常见的应用工具,对其进行详细的检测分析。
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@技术头条
2023-10-25 00:00
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mping: 使用新的icmp库实现探测和压测工具
(colobu.com)
最近在网络探测的分析中,需要做一个使用ICMP协议进行压测的工具, ping或者fping多多少少都不满足需求,所以需要自己写一个。
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@技术头条
2023-10-24 23:53
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1
使用Go实现traceroute工具
(colobu.com)
这篇文章主要介绍traceroute底层的实现原理,所以不会完全复刻Linux自带的traceroute所有的参数的功能,否则会有大段的代码处理这些参数的逻辑,本文只是实现一个最基本的功能。
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@技术头条
2023-10-18 00:14
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1
你的Spring Boot应用启动很慢?不妨试试这个工具!
(blog.didispace.com)
睡不着闲逛,在GitHub上看到一个不错的开源项目:Spring Startup Analyzer。
从项目名称中就大概能猜到,这是一个分析Spring应用启动过程的工具。Spring Startup Analyzer通过采集Spring应用启动过程的数据,进而生成一个交互式的分析报告,帮助用户发现Spring应用启动慢的位置。同时,Spring Startup Analyzer还提供了Spring Bean异步初始化的工具,来帮助开发者加快Spring应用的启动时间。
下面一起来看看其提供的强大功能。
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@技术头条
2023-07-30 21:37
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1
数据工程中的任务调度实践
(insights.thoughtworks.cn)
数据工程的任务调度应该以“日志驱动”作为解决方案。而日志驱动的重要部分“日志解耦”正是提高系统健壮性的利器。
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@Thoughtworks
2023-07-24 15:13
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1
AI 加持的代码编写实战:快速实现 Nginx 配置格式化工具
(soulteary.com)
本篇文章聊聊如何使用 GPT 快速完成一个开源小项目,解决实际的问题,顺手点亮 GitHub 上 Nginx 开源社区的贡献者图标。“Talk is Cheap,Show you the Code。
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@技术头条
2023-07-02 23:45
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1
Linux Mint 升级工具使用指南
(linux.cn)
以下是如何使用 Mint 升级工具升级到新的 Linux Mint 版本,即带有实际升级过程截图的 mintupgrade GUI。
如果你正在寻找最近发布的Linux Mint 21 Vanessa的详细升级步骤,请阅读本指南。
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@技术头条
2022-12-24 23:35
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1
Linux 软件包下载加速工具:APT Proxy
(soulteary.com)
本篇文章将继续介绍这个仅有 2MB+ 身材大小的 Linux 软件包缓存和加速工具:APT Proxy。相比老牌的 apt cacher ng 而言,除了尺寸更小、内存占用更低(10M以内)、它还拥有无需配置,开箱即用等特点。
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@技术头条
2022-12-18 20:47
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外卖广告大规模深度学习模型工程实践 | 美团外卖广告工程实践专题连载
(tech.meituan.com)
在外卖广告CTR场景下,深度学习模型正在从简单DNN小模型过渡到千亿参数复杂模型。基于该背景,本文将重点针对大规模深度模型在全链路带来的挑战,从在线时延、离线效率两个方面展开,阐述外卖广告在大规模深度模型上的工程实践经验,希望能为读者提供思路上的借鉴。
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@技术头条
2022-08-31 23:08
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