Публикации по теме 'cloud-native'
Непрерывный мониторинг в облачных приложениях: обеспечение надежности
Непрерывный мониторинг — важнейший аспект обеспечения надежности, производительности и безопасности облачных приложений. Он включает в себя постоянный сбор, анализ и оценку различных показателей, журналов и событий в облачной среде для выявления проблем и реагирования на них в режиме реального времени. Вот ключевые соображения по непрерывному мониторингу в облачных приложениях:
1. Видимость в реальном времени:
Непрерывный мониторинг обеспечивает видимость в реальном времени..
Изучите управление секретами на языке программирования KCL за 5 минут
Введение
Это руководство покажет вам, что KCL решает проблему управления секретами путем интеграции Vault и Vals .
Предпосылки
Установить ККЛ Подготовьте Кластер Kubernetes Установить Хранилище Установить Вальс
Как
1. Получить пример
Мы помещаем исходный код приложения и код развертывания инфраструктуры в разные репозитории, которые могут поддерживаться разными ролями для достижения разделения задач.
Получить код приложения
git clone..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..