Публикации по теме 'kubernetes'
Multi-Container Pod: как, когда и почему
Давайте поговорим о самом опасном варианте с точки зрения дизайна Pod, чтобы вы могли быть готовы к его использованию!
Один из обычных разговоров касается состава и определения компонентов внутри пода. Это нормально для людей, которые переходят от традиционного развертывания к облачной среде, и главный вопрос: Сколько …
Секреты против паролей: глубокое погружение в кибербезопасность с примерами
Секреты против паролей: глубокое погружение в кибербезопасность с примерами
В цифровом мире термины «пароли» и «секреты» часто используются как синонимы, однако они имеют разные значения и последствия для кибербезопасности. Понимание различий и способов надлежащего управления каждым из них имеет решающее значение для поддержания целостности наших цифровых инфраструктур.
Пароли обычно связаны с учетными записями пользователей и представляют собой форму секрета, который пользователи..
Prism — визуализатор Kubernetes «все в одном».
Представляем Prism!
Prism — это визуализатор Kubernetes и Docker, который помогает пользователям понять состояние и отношения между их узлами, модулями, службами и контейнерами. С помощью Prism разработчики могут быстро просматривать метрики в реальном времени и статистику работоспособности модулей, чтобы быстрее выявлять проблемные области. Наша цель в этом проекте состояла в том, чтобы обеспечить наилучшее взаимодействие с пользователем при минимизации кода, который пользователь..
Развертывание и масштабирование облачного приложения с помощью Kubernetes
Изучите сквозной процесс развертывания облачных приложений в кластере Kubernetes.
Kubernetes — популярная платформа с открытым исходным кодом для развертывания и масштабирования контейнерных приложений. Он предоставляет надежный набор функций для управления жизненным циклом контейнеров и широко используется в…
Kubeflow: Машинное обучение в Kubernetes — Часть 1
Kubeflow: машинное обучение в Kubernetes — часть 1
Первоначально опубликовано на kubesimplify.com
Разработка и развертывание систем машинного обучения может быть проблемой из-за множества вещей, которыми вам нужно управлять. В этой статье я познакомлю вас и помогу начать работу с Kubeflow, а также пойму, как работает Kubeflow. Это первая статья из серии Kubeflow, и я постараюсь помочь вам ответить на вопрос «Почему и когда Kubeflow?» и понять архитектуру Kubeflow в сочетании с..
Платформа данных Kubernautic для DataOps и MLOps
Введение
Каждое цифровое преобразование требует платформы данных для преобразования данных и решения задач операций с данными , называемых DataOps , для объединения данных, приложений и процессов, созданных людьми и машинами.
Чтобы сделать данные доступными в режиме реального времени для нужных специалистов по данным, отделив бизнес-решения от базовой инфраструктуры, организациям необходимо устранить узкие места в своих проектах данных, внедрив платформу данных на основе лучших..
K8s — Топология модуля
Распределение модулей по нескольким узлам/зонам/регионам
В крупномасштабном кластере K8s, например, с более чем 50 рабочими узлами или рабочими узлами, расположенными в разных зонах или регионах, вы можете захотеть распределить свои модули рабочей нагрузки по разным узлам, зонам или даже регионам.
Это позволяет вашим рабочим нагрузкам извлекать выгоду из высокой доступности и использования кластера. Например:
Управлять распределением модулей в кластере непросто. Функция Pod..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..