Публикации по теме 'containers'


Координация задач ECS в Python
Бинарный конвейер Википедии, с которым я экспериментирую, неплохо работает на EC2 или ECS, но для бесперебойной работы требуется 9 процессоров (преобразование XML в JSON). Что, если я распространяю его и запускаю каждый рабочий процесс на ECS? Цель Я хочу сократить общее время выполнения с 47 минут (ECS 4vCPU) и 19 минут (c5.2xlarge 8vCPU) до менее 10 минут. Я предполагаю, что мне нужно масштабировать по горизонтали, чтобы извлечь выгоду из многих одновременно выполняемых задач ECS...
Атомные вычисления
Что будет дальше с инфраструктурными вычислениями после контейнеров и бессерверных вычислений Десять лет назад развертывание среды разработки было отстойным. Heroku и AWS были в зачаточном состоянии, относились к тому специальному набору инструментов для разработчиков, который лучше оставить людям с бородой, которые слушали Интерпол и пили только проливной кофе . Большая часть мира по-прежнему полагалась на colos-c удаленные вычислительные центры , где вы арендовали..
Растущая система планирования Kubernetes  — Часть 1: Структура планирования
Ван Цинкан (Ли Фань) и Чжан Кай Предисловие Обладая многолетним опытом поддержки продуктов и клиентов Kubernetes, команда Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes значительно оптимизировала и расширила Kube-scheduler для стабильного и эффективного планирования различных сложных рабочих нагрузок в различных сценариях. В этой серии статей под названием Расцветающая система планирования Kubernetes представлен исчерпывающий обзор нашего опыта, технического мышления и..
Как реализовать вашу распределенную файловую систему с GlusterFS и Kubernetes
Узнайте о преимуществах использования GlusterFS и о том, как это может помочь в создании масштабируемой распределенной файловой системы. Вступление Всем, кто сталкивался с платформами оркестровки контейнеров, чаще всего с Kubernetes, хорошо известно, что управление хранилищем может быть настоящей проблемой. Не из-за сложности или количества базовых компонентов, а из-за динамического характера архитектуры такой платформы. Работая внутри распределенного кластера, Kubernetes может..
Как запустить модель машинного обучения внутри док-контейнера?
Что такое машинное обучение? Машинное обучение  – это область исследования, которая позволяет компьютерам обучаться без явного программирования. ML — одна из самых захватывающих технологий, с которыми когда-либо приходилось сталкиваться. Как видно из названия, это дает компьютеру то, что делает его более похожим на человека: Способность к обучению . Сегодня машинное обучение активно используется, возможно, во многих других областях, чем можно было бы ожидать. Что такое..
Разверните свою модель машинного обучения в Docker - часть 1
Сохраните свою модель машинного обучения, представьте свою модель как API, создайте простой интерфейс для тестирования API, контейнеризуйте свою модель машинного обучения. Как специалисты по данным, наши основные обязанности заключаются в обработке данных, разработке и улучшении моделей машинного обучения. Распространено мнение, что обработка данных - это самый трудоемкий этап всего проекта, а точность модели - ключ к успеху информационного продукта. Однако, когда отрасль находится на..
Безопасность Kubernetes с Falco
Комплексная безопасность во время выполнения для ваших контейнеров с практической демонстрацией Falco - это инструмент безопасности во время выполнения с открытым исходным кодом, который может помочь вам защитить различные среды. Sysdig создал его, и с 2018 года он является проектом CNCF. Falco в реальном времени читает журналы ядра Linux, журналы контейнеров, журналы Kubernetes и т. Д. С помощью мощного механизма правил, чтобы предупреждать пользователей о злонамеренном поведении...