近些年AI蓬勃发展,在各行各业都有着不同方式的应用。而AI创作艺术和生产内容无疑是今年以来最热门的话题,AI创作到底发生过什么,原理又是如何,是噱头还是会有对我们有用的潜在应用场景呢?我们旨在深入浅出的尝试回答这些问题。
既然问题的根源在于 resource request 与真实使用率之间的「鸿沟」,那为什么不能让调度器直接基于真实使用率进行调度呢?这就是 Crane-scheduler 设计的初衷。Crane-scheduler 基于集群的真实负载数据构造了一个简单却有效的模型,作用于调度过程中的 Filter 与 Score 阶段,并提供了一种灵活的调度策略配置方式,从而有效缓解了 kubernetes 集群中各种资源的负载不均问题。换句话说,Crane-scheduler 着力于调度层面,让集群资源使用最大化的同时排除了稳定性的后顾之忧,真正实现「降本增效」。
使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲,可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。
这篇文章主要整理了一下计算机中的内存结构,以及 CPU 是如何读写内存中的数据的,如何维护 CPU 缓存中的数据一致性。什么是虚拟内存,以及它存在的必要性。如有不对请多多指教。
随着公司业务上云的呼声越来越高,越来越多的团队已经完成业务上云的进程,K8s 集群在公司整体机器成本中的比重越来越大。 本人所在平台的应用部署上云后,在资源管理方面出现了一系列的问题,这些问题或多或少都对成本优化或应用的服务质量造成了一定程度的影响。