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Docker容器技术使用指南

Docker 容器是资源分割和调度的基本单位,封装整个服务的运行时环境,用于构建、发布和运行分布式应用的一个框架。它是一个跨平台、可移植并且简单易用的容器解决方案。Docker 的源代码托管在 GitHub 上,基于 Go 语言开发并遵从 Apache 2.0 协议。

  • 2022-01-11
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最 Cool 的 Kubernetes 网络方案 Cilium 入门教程

最近业界使用范围最广的K8S CNI网络方案 Calico 宣布支持 eBPF,而作为第一个通过 eBPF 实现了 kube-proxy 所有功能的 K8S 网络方案——Cilium,它的先见之名是否能转成优势,继而成为 CNI 新的头牌呢?今天我们一起来入门最 Cool Kubernetes 网络方案 Cilium。

  • 2022-01-11
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一文读懂基于Kubernetes打造的边缘计算

云原生的理念如今正如火如荼。它不仅仅是一种技术,更是随着云生态的发展而被逐渐提炼出的一系列技术、最佳实践与方法论的集合;它带来了资源利用率提升、分布式系统的弹性扩展与可靠性等能力,能够让IT系统最大程度的享受云计算红利,业界全面拥抱云原生就是最好的佐证。伴随5G、IoT的发展,边缘计算正在成为云计算的新边界,而规模和复杂度的日益提升对边缘计算的效率,可靠性,资源利用率等一系列能力又有了新的诉求。试想,如果能将云能力从中心往边缘触达,上述问题是不是将迎刃而解?那么在云原生时代构建云到边的触达通路,保持云边一致性体验,我们的抓手又在哪里呢?本次分享将一一为你揭晓;

  • 2022-01-11
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深入理解DPDK程序设计|Linux网络2.0

IP层及以下,例如路由器、交换机、防火墙、基站等设备都是采用硬件解决方案。基于专用网络处理器(NP),有基于FPGA,更有基于ASIC的。但是基于硬件的劣势非常明显,发生Bug不易修复,不易调试维护,并且网络技术一直在发展,例如2G/3G/4G/5G等移动技术的革新,这些属于业务的逻辑基于硬件实现太痛苦,不能快速迭代。传统领域面临的挑战是急需一套软件架构的高性能网络IO开发框架。

  • 2022-01-11
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Linux内核Page Cache和Buffer Cache关系及演化历史

在我们进行数据持久化,对文件内容进行落盘处理时,我们时常会使用fsync操作,该操作会将文件关联的脏页(dirty page)数据(实际文件内容及元数据信息)一同写回磁盘。这里提到的脏页(dirty page)即为页缓存(page cache)。

  • 2022-01-11
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深入理解 Cilium 的 eBPF 收发包路径

eBPF 正在变得无处不在,我们可能会争论这到底是一件好事还是坏事(eBPF 也确实带了一 些安全问题),但当前无法忽视的事实是:Linux 内核的网络开发者们正在将 eBPF 应用 于各种地方(putting it everywhere)。其结果是,eBPF 与内核的默认收发包路径( datapath)耦合得越来越紧(moreandmore tightly coupled with the default datapath)。

  • 2022-01-11
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Linux内存回收之LRU算法

每个进程都不希望自己占用的内存被交换到硬盘中,因为内存被交换到硬盘后,如果进程要使用到这些内存时,必须先将这些内存从硬盘中加载到内存中,才能继续使用,这样进程的性能将会大打折扣。正因为这个原因,内核必须提供一种最优的方案来挑选一些内存交换到硬盘,并且对进程性能的影响降到最小。

  • 2022-01-11
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Cilium容器网络的落地实践

随着越来越多的企业采用 Kubernetes,围绕多云、安全、可见性和可扩展性等新要求,可编程数据平面的需求用例范围越来越广。此外,服务网格和无服务器等新技术对 Kubernetes 底层提出了更多的定制化要求。这些新需求都有一些共同点:它们需要一个更可编程的数据平面,能够在不牺牲性能的情况下执行 Kubernetes 感知的网络数据操作。

  • 2022-01-11
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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