阿里云容器服务-高可用Kubernetes部署指南--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

in innei.in / 2024-11-23 21:56

Vercel 部署的单页应用（SPA）动态 Meta 标签实践

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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wi wiki.eryajf.net / 2024-11-02 17:08

AWS运维部署实践--快速拉起生产可用的EKS集群

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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wi wiki.eryajf.net / 2024-11-02 17:03

AWS运维部署实践--使用sigma自建镜像仓库代替ECR

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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wi wiki.eryajf.net / 2024-11-02 16:52

AWS运维部署实践--route53私有域跨账号共享

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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wi wiki.eryajf.net / 2024-11-02 16:49

AWS运维部署实践--网络环境规划

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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bl blog.yuanpei.me / 2024-11-02 16:40

容器技术驱动下的代码沙箱实践与思考

本文探讨了基于容器技术的代码沙箱应用，旨在隔离代码执行环境，提升安全性和稳定性。通过 Docker 容器创建语言镜像，支持多语言代码执行。文章介绍了使用 Jupyter 实现代码可视化，并借助 nbformat 和 nbconvert 管理和执行 Jupyter 笔记本，增强代码展示效果。此方案不仅提高了开发灵活性，还便于在 AI 编程中实时展示和分析结果。

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te tech.meituan.com / 2024-11-02 16:22

大前端：如何突破动态化容器的天花板？

长久以来，容器要实现动态化和双端复用，难免要牺牲掉一些性能。有没有办法让动态化容器的性能尽可能接近原生？美团金服大前端团队给出了一种解决方案，尝试突破动态化容器的天花板。

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jo jokerbai.com / 2024-05-05 23:22

Kubernetes中的事件收集以及监控告警

随着微服务以及云原生的发展，越来越多的企业都将业务部署运行到Kubernetes中，主要是想依托Kubernetes的可扩展、可伸缩、自动化以及高稳定性来保障业务的稳定性。
然而，Kubernetes本身是一个复杂的管理系统，它既然是作为企业业务的基础设施，其本身以及运行在集群内部的业务系统对于企业来说都变得非常重要。

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cr crossoverjie.top / 2024-03-31 21:12

在 kubernetes 环境下如何优雅扩缩容 Pulsar

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。

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bl blog.yuanpei.me / 2024-03-12 22:29

使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试

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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