DevOps和云计算在一起至关重要
近年来,几乎每个业务都是一个软件业务,而使用数据中心的企业可能要求速度超过一切。对他们来说,速度意味着敏捷的软件方法和快速迭代,找到最好的想法的最有效的方式是尽可能多地发布软件。这样做会增加他们比竞争对手获得更多的机会,从而转化为更多的公司收入。
近年来,几乎每个业务都是一个软件业务,而使用数据中心的企业可能要求速度超过一切。对他们来说,速度意味着敏捷的软件方法和快速迭代,找到最好的想法的最有效的方式是尽可能多地发布软件。这样做会增加他们比竞争对手获得更多的机会,从而转化为更多的公司收入。
美团在 Spark 生产环境中引入了向量化计算,使用 Gluten 和 Velox 框架,实现了大数据任务的加速和资源优化。本文详细讲解了 Spark 向量化的原理、性能提升以及美团的实施过程和遇到的挑战,适合关注大数据优化的技术人员。
用于操控无线调制解调器的 AT 设备包是 RTOS 最流行的扩展功能之一。
RTOS 是一个开源的嵌入式设备操作系统,由 RT-Thread 开发。它为开发者提供了标准化的、友好的基础架构,开发者可以基于各种设备编写代码,它包含大量有用的类库和工具包,使开发过程更加便捷。
RTOS 使用的是模块方式,以便于扩展,这一点跟 Linux 类似。各种软件包可以让开发者将 RTOS 用于任何想要的目标设备。RTOS 最常用的一种扩展是 AT 设备包,它包含各种不同 AT 设备(例如调制解调器)的移植文件和示例代码。
在超过 62,000 次下载中(截止至撰写本文时),最流行的 RTOS 扩展之一是 AT 设备包,其中包括用于不同 AT 设备的移植文件和示例代码。
隐私计算是指在提供隐私保护的前提下,实现数据价值挖掘的技术体系,目前主要包括三大核心技术,分别是:联邦学习(Federated Learning)、安全多方计算(Secure Multi-Party Computation)和可信执行环境(Trusted Execution Environment)。 隐私计算基于同态加密和密码学底层协议,可以实现“数据可用不可见”的效果,在满足法律法规和数据安全的条件下,加速数据的流转。
所谓“最佳实践”应该是最适合自己的实践,而不一定是最先进的,而且每一种实践本身也存在一定的局限性,所以我们在描述了对应实践的优点的同时,也把可能存在的缺点写了出来,就是希望理性地去评估到底是不是要采用相应的实践。
代码安全一直是网络信息安全中至关重要的一环;对于一个网络系统来说,代码就是其生命的化身,无论是前期的研发还是后期的运营,代码安全对于任何一个组织机构而言都有着举足轻重的意义。基于网络空间测绘技术,我们对自建代码仓库GitLab、Gogs、Gitea、Gitblit、Gitbucket等进行了研究。
本篇文章,将聊聊如何在容器中完成支持多 CPU 架构(x86、ARM)、多种 CPU 类型(Intel、AMD)的 OpenBLAS 的 Docker 镜像,来让包括 Milvus 在内的,使用 OpenBLAS 的软件的 Docker 镜像构建可以“又稳又快”。我会试着在接下来的内容中,持续分享如何让一个拥有着一万多颗“星星”的大型数据库项目的容器构建过程不断提速。
随着DevOps敏捷开发流程被越来越多的人和机构认可,DevOps全球化和普及化将成为一股不可阻挡的趋势。但DevOps越来越潮流的同时也带来了很多的风险,通过本文的分析,我们可以看见GitLab和Jenkins漏洞百出,脆弱性问题不容小视。当大家享受DevOps敏捷化带来红利的同时,或许你的DevOps工具早已被不法分子所利用。本文给出了部分DevOps工具防范的方法,但对于云上风险来说,这仅仅是冰山一角,无论个人还是企业,我们都应该引起重视,加以防范,一同维护好国内网络安全环境。
本文从通用视角介绍了状态与容错的基本概念,以Hadoop、Spark、Flink为例分析了具体框架的实现原理。
云计算的出现为中小型企业对于自建 IT 基础架构成本过高的问题提供了解决方案。硬件的使用和维护由服务提供商接管,企业只需要投资价格便宜的终端访问云计算服务即可。此外,专业的服务器集群比大多数组织自己管理的安全性要高得多……
随着公司项目使用gitlab越来越多,业务发布的次数越来越频繁,对于发布效率提出了更高的要求。从2012开始,Gitlab官方开始集成了Continuous Integration (CI) & Continuous Delivery (CD)功能。本文主要针对该功能的实践做一个分享。