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Serverless X OpenKruise 部署效率优化之道
(developer.aliyun.com)
【简介】
相信在不久的将来,SAE 的极致弹性,无论在弹性效率,弹性规模,还是智能精准等方面都会大放异彩。
点击查看原文 >>
由
@可耐芊小仙女
2020-11-03 17:34 / 0个评论
要不要再学学下面的文章?
1
Vercel 部署的单页应用(SPA)动态 Meta 标签实践
(innei.in)
在 Vercel 部署的单页应用(SPA)中,配置动态 Meta Tags 可改善 SEO 和分享体验。通过中间层实现 SSR 或利用 Edge Functions 渲染动态标签,可让每个页面呈现独立内容,兼顾性能与优化效果!
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@技术头条
2024-11-23 21:56
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1
AWS运维部署实践--快速拉起生产可用的EKS集群
(wiki.eryajf.net)
本文详细介绍了在 AWS 上快速搭建生产级 EKS 集群的步骤,包括子网规划、IAM 配置、必要命令工具的安装以及集群的创建和授权。通过 `eksctl` 工具快速定义和创建 EKS 集群,并提供了集群权限管理与网络配置的建议,确保集群安全和稳定运行。文中还包含完工后的调整建议,如将访问端点调整为私有以提升安全性。
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@技术头条
2024-11-02 17:08
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1
AWS运维部署实践--使用sigma自建镜像仓库代替ECR
(wiki.eryajf.net)
本文介绍了如何使用 `sigma` 替代 AWS 的 ECR 作为轻量级的镜像仓库解决方案。通过配置 `s3` 存储、端口监听等设置,实现了低资源占用下的高效镜像管理。文章详细提供了 `config.yaml` 文件的配置方案,以及 `sigma` 部署的具体步骤,适合在自建环境中替代 ECR 进行镜像管理。
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@技术头条
2024-11-02 17:03
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1
AWS运维部署实践--route53私有域跨账号共享
(wiki.eryajf.net)
如果你的业务场景有多个 AWS 账号,那么私有域共享就是一个绕不开的话题。aws 中的 route53 私有域配置跨账号共享有两种方案,一种是直接跨账号关联 VPC,一种是通过配置文件共享的形式实现。本文采用第一种方案,只需要两条命令即可完成此需求。
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@技术头条
2024-11-02 16:52
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1
AWS运维部署实践--网络环境规划
(wiki.eryajf.net)
本文详述了 AWS 网络环境的规划,包括 VPC、子网、路由表的创建和管理。通过对公有、私有和内部子网的划分,以及 NAT 网关和 IGW 的配置,实现了不同网络的隔离与访问控制。同时,文章介绍了使用中转网关进行跨账号 VPC 打通的方法,为多账号和复杂网络环境提供了便捷的连接方案。这些规划为 AWS 运维部署打下了基础,有助于提升环境的安全性与可扩展性。
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@技术头条
2024-11-02 16:49
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1
图解Blink-Tree:B+Tree的一种并发优化结构和算法
(www.codedump.info)
本文介绍了 Blink-Tree,这是一种 B+Tree 的并发优化结构。通过引入 high key 和 link 指针,解决了并发访问时的性能问题,特别适用于高并发环境的存储引擎优化。如果你对数据库存储引擎感兴趣,这篇文章不容错过!
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@技术头条
2024-09-09 23:46
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1
使用 OpenRewrite 优化代码
(www.diguage.com)
本文介绍了如何使用OpenRewrite工具优化Java代码。OpenRewrite可以通过自动化脚本进行代码重构,减少技术债务,提升代码质量。作者详细讲解了如何配置Maven插件,并使用多种重构“处方”,例如排序import语句、升级到Java 21、替换Base64实现,以及迁移到Spring Boot 3.2和JUnit 5。通过这些工具和方法,开发者可以简化代码维护和升级流程。
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@技术头条
2024-08-06 08:04
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1
大批量动画模型的优化
(blog.codingnow.com)
最近和公司一个开发团队探讨了一下他们正在开发的游戏中遇到的性能问题,看看应该如何优化。这个游戏的战斗场景想模仿亿万僵尸(They are billions)的场景。在亿万僵尸中,场景中描绘了上万的僵尸潮,但我们这个游戏,超过 500 个僵尸就遇到了性能问题。固然,手机的硬件性能比不上 PC ,但 500 这个数量级还是略低于预期。
对于游戏中大量类似的动画物体,肯定有方法可以优化。
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@技术头条
2024-05-05 23:26
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1
大众点评内容搜索算法优化的探索与实践
(tech.meituan.com)
本文整理自美团技术沙龙第80期《美团内容智能分发的算法实践》,分享内容主要包括三部分。第一部分介绍了大众点评内容搜索的场景特点以及面临的挑战;第二部分介绍了为应对这些困难和挑战,技术团队在链路各环节上做的实践优化,包括内容消费和搜索满意度的优化等等;第三部分是总结和对未来的展望。
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@技术头条
2024-03-31 21:14
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1
使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试
(blog.yuanpei.me)
本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型,随着人工智能的快速发展,我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下,llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具,提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中,我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性,满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程,为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型,相比于 ChatGPT 这类通用大模型,更注重数据隐私和安全性,对云服务的依赖更少,可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性,AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心,可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻,博主觉得这一切完全值得。
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@技术头条
2024-03-12 22:29
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@技术头条
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